Chương 1- TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG 1. Xử lý ảnh và vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh [11] 1. Xử lý ảnh là gì Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và đã trở thành một môn học chuyên ngành của các sinh viên hệ kỹ sư, hệ cử nhân ngành công nghệ thông tin. Xử lý ảnh có liên quan đến nhiều ngành khác nhau như: hệ thống tin học, lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, trí tụê nhân tạo, nhận dạng v.
Trong những năm qua, xử lý ảnh đã đạt được nhiều thành tựu đáng khích lệ. Xử lý ảnh là khoa học thao tác trên hình ảnh. Nó bao trùm một phạm vi rộng lớn của các kỹ thuật hiện đang được ứng dụng rất nhiều. Ví dụ như các kỹ thuật làm nổi bật hình ảnh, tăng độ sáng của một số đường nét vùng ảnh, tạo một ảnh mới từ các vị trí của các ảnh khác, phục hồi ảnh, nắn chỉnh biến dạng v.
Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Ảnh “tốt hơn” Ảnh XỬ LÝ ẢNH Kết luận Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh. Trong đó, mỗi điểm ảnh được 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí điểm ảnh của đối tượng trong không gian và do đó nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2,.
Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: Hệ quyết định Thu nhận ảnh Trích chọn Hậu (Scanner, Tiền xử lý Đối sánh rút đặc điểm xử lý ra kết luận Camera,Sensor) Lưu trữ Hình 1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh 1. Một số khái niệm trong xử lý ảnh Như đã đề cập trong phần trước, chúng ta đã thấy được một cách khái quát các vấn đề chính trong xử lý ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trước tiên ta xem xét hai khái niệm (thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh, đó là Pixel (phần tử ảnh) và Grey level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính.
Pixel (Picture Element): phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá tri độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Trong quá trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hóa thành phần giá trị mà về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel – phần tử ảnh.
Như vậy mỗi ảnh là một tập hợp các pixel. Mỗi pixel gồm một cặp tọa độ (x, y) và giá trị màu. Như màn hình máy 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320 x 320; màn hình VGA là 640 x 350, v. Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh.
Khi được số hóa, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n, p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm n x p pixels. Người ta thường ký hiệu I(x, y) để chỉ một pixel. Gray level: Mức xám Mức xám là kết quả sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hóa.
Cách mã hóa kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hóa 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật. Vì 2^8 = 256 (0, 1, …, 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ được mã hóa bởi 8 bit. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh a) Biểu diễn ảnh Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là pixel.
Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin như biểu diễn của một ảnh. Mỗi ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận điểm ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng các tính chất của hàm này. Trong biểu diễn ảnh cần chú ý đến tính trung thực của ảnh hoặc các tiêu chí “thông minh” để đo chất lượng ảnh hoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý.
Việc xử lý ảnh số yêu cầu các ảnh phải được mẫu hoá và lượng tử hoá. Việc lượng tử hoá ảnh là chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số của một ảnh đã lấy mẫu sang một số hữu hạn mức xám. Một số mô hình thường được dùng trong biểu diễn ảnh: mô hình toán, mô hình thống kê. Trong mô hình toán, ảnh hai chiều được biểu diễn nhờ các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở.
Với mô hình thống kê, một ảnh 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com được coi như một phần tử của một tập hợp đặc trưng bởi các đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phương sai, moment. b) Tiền xử lý Nắn chỉnh biến dạng: Nắn chỉnh biến dạng thực hiện việc biến đổi hình học giữa hai ảnh: ảnh nguồn và ảnh đích. Sự biến đổi hình học định nghĩa mối quan hệ giữa các điểm ảnh nguồn và điểm ảnh đích. Mối quan hệ này có thể được xác định bằng các hàm toán học được áp dụng trên toàn bộ ảnh hoặc chỉ trên một vùng ảnh nào đó.
Trong nhiều trường hợp ngoài việc xác định các hàm toán học để nắn chỉnh ảnh, còn phải xác định thêm các đặc trưng sử dụng trong quá trình nắn chỉnh. Xét về mặt tác động của thuật toán nắn chỉnh thì có hai khuynh hướng: tác động toàn cục và tác động cục bộ. Để tạo ra tác động toàn cục ta áp dụng thuật toán, tiêu chí như nhau đối với mọi điểm ảnh. Còn tác động cục bộ thì việc nắn chỉnh chỉ áp dụng trên một số vùng ảnh, các vùng khác giữ nguyên.
Các thuật toán nắn chỉnh toàn cục có tốc độ xử lý tương đối nhanh. Tuy nhiên chỉ áp dụng được đối với các yêu cầu đơn giản như co, giãn ảnh, bóp méo cả ảnh thành tứ giác hay một số hiệu ứng khác như mắt cá, kính núp v. Thuật toán nắn chỉnh cục bộ cho kết quả ấn tượng hơn. Tuy nhiên để có thể nắn chỉnh theo từng vùng, phải xác định thêm tập các đặc trưng.
Ngoài ra việc xây dựng thuật toán cũng tương đối phức tạp. Ảnh thu nhận nhờ các thiết bị điện tử và quang học thường bị biến dạng hình học. Khi đó, phương pháp hiệu chỉnh ảnh được mô tả dưới dạng phương trình biến đổi ảnh biến dạng f(x,y) thành ảnh lý tưởng f’ (x’, y’) như sau: x' hx ( x, y) y' hy ( x, y) 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Trong đó hx, hy là các phương trình tuyến tính (biến dạng do phối cảnh) hay bậc hai (biến dạng do ống kính camera). a) Ảnh đầu vào b) Ảnh mong muốn Hình 1.
Ví dụ về nắn chỉnh biến dạng Tăng cường ảnh, khôi phục ảnh: Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Nó gồm một loạt các kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu, v.v… Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ các suy giảm trong ảnh. Với một hệ thống tuyến tính, ảnh của một đối tượng có thể được biểu diễn bởi: g ( x, y) h( x, y, , ) f ( , )d ( ( x, y)) Trong đó: - (x,y) là hàm biểu diễn nhiễu cộng. - f(,) là hàm biểu diễn đối tượng.
- g(x,y) là ảnh thu nhận. Một vấn đề khôi phục ảnh tiêu biểu là tìm một xấp xỉ của f(,) khi PSF của nó có thể đo lường hay quan sát trước được, ảnh mờ và các tính chất xác xuất của quá trình nhiễu. 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biến đổi ảnh: Thuật ngữ biến đổi ảnh thường dùng để nói tới một lớp các ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh. Cũng như các tín hiệu một chiều được biểu diễn bởi một chuỗi các hàm cơ sở, ảnh cũng có thể được biểu diễn bởi một chuỗi rời rạc các ma trận cơ sở gọi là ảnh cơ sở.
Có nhiều loại biến đổi được dùng như: - Biến đổi Fourier, Sin, Cosin, Hadmard v. - Tích Kronecker - Biến đổi KL (Kroecker Loeve): biến đổi này có nguồn gốc từ khai triển của các quá trình ngẫu nhiên gọi là phương pháp trích chọn các thành phần chính. Do phải xử lý nhiều thông tin, các phép toán nhân và cộng trong khai triển là khá lớn. Do vậy, các biến đổi trên nhằm làm giảm thứ nguyên của ảnh để việc xử lý ảnh được hiệu quả hơn.
c) Trích chọn đặc điểm Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của một ảnh để đưa ra một mô tả đầy đủ về ảnh. Các kỹ thuật được mô tả ở đây nhằm mục đích xác định biên của ảnh. Có nhiều kỹ thuật khác nhau như lọc vi phân hay dò theo quy hoạch động. Người ta cũng dùng các kỹ thuật để phân vùng ảnh.
Từ ảnh thu được, người ta tiến hành kỹ thuật tách hay hợp dựa theo các tiêu chuẩn đánh giá như: màu sắc, cường độ, v.v…Các phương pháp được biết đến như Quad- Tree, mảnh hóa biên, nhị phân hóa đường biên. Cuối cùng phải kể đến các kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc. d) Nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 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) Trên 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 phục vụ cho việc tự động hóa quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và thu nhận thông tin từ máy tính. Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ v.) phục vụ cho nhiều lĩnh vực.