CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình. Xử lý ảnh bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: Thứ nhất, biến đổi ảnh và làm đẹp ảnh.
Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số).
- Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc). Nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phương pháp nhận dạng cơ bản như nhận dạng biên của một đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh.
Kỹ thuật này được sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể). Trong thực tế người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy trong văn bản phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ,. Các quá trình của xử lý ảnh được tiến hành theo sơ đồ sau: z 7 Hình 1.
Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh (theo tài liệu [2]) Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh được quét qua scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại.
b) Tiền xử lý (Image Processing) Do những nguyên nhân khác nhau có thể do thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể có độ tương phản thấp, có thể bị suy biến. Do vậy Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản, tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh trên từng vùng. d) Biểu diễn và mô tả Tìm các vùng đặc trưng điểm ảnh như biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region),….và biểu diễn lại thông qua các điểm ảnh đặc trưng.
e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) z 8 Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại.
Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: - Nhận dạng theo tham số. - Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Tiếp nhận và xử lý theo phương pháp trí tuệ con người.
Một số vấn đề trong xử lý ảnh 1.1 Điểm ảnh (Picture Element) Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng.
Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật.
Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh. Ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hóa, nó thường được biểu diễn bởi mảng 2 chiều (ví dụ ảnh I(mxn): m dòng và n cột và có m*n điểm ảnh). Một điểm ảnh có thể được biểu diễn bằng 1, 4, 8, 24 bits.2 Độ phân giải của ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200.
Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.3 Mức xám của ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh. a) Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó. b) Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng.
Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1byte biểu diễn: 28=256 mức, tức là từ 0 đến 255). c) Ảnh xám: là ảnh mà các điểm ảnh có mức xám nằm trong khoảng từ 0 đến 255. d) Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau. Mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.
e) Ảnh màu: ảnh tổ hợp từ ba màu cơ bản (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu. Quan hệ giữa các điểm ảnh Lân cận của điểm ảnh Giả sử có điểm ảnh p tại tọa độ (x, y), p có các lân cận gần nhất theo chiều ngang và dọc là: (x+1,y), (x-1,y), (x,y+1), (x,y-1). Tập hợp các điểm ảnh này được z 10 gọi là lân cận 4 của p, ký hiệu N4(p). Mỗi điểm ảnh có khoảng cách đơn vị đến (x,y), và nếu (x,y) nằm trên biên của ảnh thì lân cận của nó có thể nằm ngoài ảnh.
Các lân cận chéo của p có tọa độ: (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x-1,y+1), (x-1,y-1). Tập lân cận chéo được ký hiệu NP(p). Tập lân cận chéo cùng với lân cận 4 tạo thành lân cận 8 của p, ký hiệu N8(p).6 Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x, y) Các mối liên kết điểm ảnh Để xác định tính liên thông của hai điểm ảnh, thì chúng cần thỏa mãn rằng: chúng phải là các lân cận và các cấp xám phải thỏa mãn tiêu chuẩn đề ra về tính tương tự. Ví dụ, trong ảnh nhị phân với các giá trị là 0 và 1, hai điểm ảnh có thể là 4-lân-cận, nhưng chúng chỉ được gọi là liên thông nếu và chỉ nếu chúng có các giá trị bằng nhau.
Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng. Cho V là một tập các giá trị cấp xám dùng để xác định tính liền kề trong ảnh Chúng ta có ba loại liền kề sau: a) Liên kết 4: hai điểm ảnh p và q với giá trị từ V là liên kết 4 nếu q thuộc tập N4(p) b) Liên kết 8: hai điểm ảnh p và q với giá trị từ V là liên kết 8 nếu q thuộc tập N8(p) c) Liên kết m(liên kết hỗn hợp): hai điểm p và q với giá trị từ V là liên kết m nếu thỏa mãn một trong hai điều kiện sau: (i) q thuộc N4(p) hoặc (ii) q thuộc NP(p) 1. Lược đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám (có thể gọi là lược đồ xám hay biểu đồ tần suất) của một ảnh là một hàm cung cấp tần suất xuất hiện của mỗi mức xám.
Lược đồ xám được biểu diễn trong hệ tọa độ vuông góc Oxy. Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn cho số mức xám từ 0-> N (N là số mức xám).