Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh và bài toán phát hiện mặt người Trình bày khái quát về xử lý ảnh và bài toán nhận dạng mặt người. Chương 2: Phát hiện khuôn mặt dựa vào đặc trưng lồi Trình bày đặc trưng lồi và phát hiện mặt người. Chương 3: Cài đặt thử nghiệm Chương trình ứng dụng và một số kết quả thu được. Phạm Thành Huân – Lớp CT1301 4.
Đồ án tốt nghiệp Trường DHDL Hải Phòng CHƢƠNG 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MẶT NGƢỜI 1. Khái quát về xử lý ảnh 1. Một số khái niệm cơ bản Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này.
Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển. Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhậnảnh dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các ứng dụng khác nhau.
Quá trình xử lý nhận dạng 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 xấu hơn Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sang hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c,c1,c2,…).Do đó,ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều. * Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: Hệ quyết định Thu nhận Tiền xử lý Trích trọn Đối sánh Hậu ảnh đặc điểm rút ra kết xử lý luận Lưu trữ Phạm Thành Huân – Lớp CT1301 5.
Đồ án tốt nghiệp Trường DHDL Hải Phòng 1. Một số vấn đề trong xử lý ảnh 1. Các hệ thống xử lý ảnh * Thu nhận ảnh Đây là bước đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh. Để thực hiện điều này ta cần có các thiết bị nhu nhận ảnh bao gồm camera, scanner các thiết bị thu nhận này có thể cho ảnh đen trắng.
Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster là camera, còn các thiết bị thu nhận ảnh Vector là sensor hoặc bộ số hóa (digitalizer) hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster. Các thiết bị thu ảnh thông thường gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) hoặc scanner chuyên dụng. Các thiết bị thu nhận ảnh này có thể cho ảnh đen trắng hoặc ảnh màu.
Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh (ảnh Bitmap). Bộ số hoá (digitalizer) sẽ tạo ảnh vector có hướng. Nhìn chung, các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình: - Cảm biến : biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện. - Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh * Tiền xử lý Ở bước này, ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử nhiễu, khôi phục ảnh, nắn chỉnh hình học… Với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở nên tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bước xử lý phức tạp kế tiếp sau đó.
Khử nhiễu: Nhiễu được chia thành hai loại: nhiễu hệ thống và nhiễu ngẫu nhiên. Đặc trưng của nhiễu hệ thống là tính tuần hoàn. Do vậy, có thể khử nhiễu này bằng việc sử dụng phép biến đổi Fourier và loại bỏ các đỉnh điểm. Đối với nhiễu ngẫu nhiên, trường hợp đơn giản là các vết bẩn tương úng với các điểm sáng hay tối, có thể khử nhiễu bằng phương pháp nội suy, lọc trung vị, lọc trung bình.
Chỉnh mức xám: Đây là kỹ thuật nhằm chỉnh sửa tính không đồng đều của thiết bị thu nhận hoặc độ tương phản giữa các vùng ảnh. Phạm Thành Huân – Lớp CT1301 6. Đồ án tốt nghiệp Trường DHDL Hải Phòng Chỉnh tán xạ: Ảnh thu nhận từ các thiết bị quang học hay điện tử có thể bị mờ, nhòe. Phương pháp biến đổi Fourier dựa trên tích chập của ảnh với hàm tán xạ cho phép giải quyết việc hiệu chỉnh này.
Nắn chỉnh hình học: Những biến dạng hình học thường do các thiết bị điện tử và quang học gây ra. Do đó phương pháp hiệu chỉnh hình ảnh dựa trên mô hình được mô tả dưới dạng phương trình biến đổi ảnh biến dạng f(x,y) thành ảnh lý tưởng f(x’,y’) như sau: (1.1) Trong đó , là các phương trình tuyến tính (biến dạng do phối cảnh) hay bậc hai (biến dạng do ống kính camera).3) * Trích chọn đặc điểm Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, cần có bước trích chọn đặc điểm để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Việc trích chọn hiệu quả đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các (2.3) đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống. Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng.
Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây: Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn, v. Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn,…) Đặc điểm biên và đƣờng biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và do rất hữu ích trong việc trích chọn các đặc tính bất biến được dung khi nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử Gradien, toán tử Laplace, toán tử chéo không (zero crossing).
* Đối sánh, nhận dạng Phạm Thành Huân – Lớp CT1301 7. Đồ án tốt nghiệp Trường DHDL Hải Phòng Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khuôn mặt người hoặc một ký đồ tín hiệu tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu đó.
Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây: Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý. Biểu diễn dữ liệu. Nhận dạng, ra quyết định. Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là: Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn.
Phân loại thống kê. Đối sánh cấu trúc. Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo. Trong các ứng dụng rõ ràng là không thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn lẻ để phân loại “tối ưu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau.
Do vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sử dụng khi nhận dạng và nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống lai (hybrid system) bao gồm nhiều mô hình kết hợp. Các hình thái của ảnh * Chuyển ảnh màu thành ảnh xám Đơn vị tế bào của ảnh số là pixel. Tùy theo mỗi định dạng là ảnh màu hay ảnh xám mà từng pixel có thông số khác nhau. Đối với ảnh màu từng pixel sẽ mang thông tin của ba màu cơ bản tạo ra bản màu khả kiến là Đỏ (R), Xanh lá (G) và Xanh biển (B) [Thomas 1892].
Trong mỗi pixel của ảnh màu, ba màu cơ bản R, G và B được bố trí sát nhau và có cường độ sáng khác nhau. Thông thường, mỗi màu cơ bản được biểu diễn bằng tám bit tương ứng 256 mức độ màu khác nhau. Như vậy mỗi pixel chúng ta sẽ có 28x3=224 màu (khoảng 16. Đối với ảnh xám, thông thường mỗi pixel Phạm Thành Huân – Lớp CT1301 8.
Đồ án tốt nghiệp Trường DHDL Hải Phòng mang thông tin của 256 mức xám (tương ứng với tám bit) như vậy ảnh xám hoàn toàn có thể tái hiện đầy đủ cấu trúc của một ảnh màu tương ứng thông qua tám mặt phẳng bit theo độ xám. * Lược đồ xám của ảnh (Histogram) Lược đồ xám của một ảnh số có các mức xám trong khoảng [0,L−1] là một hàm rời rạc p(rk)=nk/n. Trong đó nk là số pixel có mức xám thứ rk, n là tổng số pixel trong ảnh và k=0,1,2. Do đó P(rk) cho một xấp xỉ xác suất xảy ra mức xám rk.
Vẽ hàm này với tất cả các gia trị của k sẽ biểu diễn khái quát sự xuất hiện các mức xám của một ảnh. Chúng ta cũng có thể thề hiện lược đồ mức xám của ảnh thông qua tần suất xuất hiện mỗi mức xám qua hệ tọa độ vuông góc xOy. Trong đó, trục hoành biểu diễn số mức xám từ 0 đến N (số bit của ảnh xám). Trục tung biểu diễn số pixel của mỗi mức xám.
Một số ứng dụng trong xử lý ảnh Như đã nói ở trên, các kỹ thuật xử lý ảnh trước đây chủ yếu được sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, chính xác hơn là tạo cảm giác về sự gia tăng chất lượng ảnh quang học trong mắt người quan sát. Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, có thể nói hiện không có lĩnh vực khoa học nào không sử dụng các thành tựu của công nghệ xử lý ảnh số. Trong y học các thuật tóan xử lý ảnh cho phép biến đổi hình ảnh được tạo ra từ nguồn bức xạ X -ray hay nguồn bức xạ siêu âm thành hình ảnh quang học trên bề mặt film x-quang hoặc trực tiếp trên bề mặt màn hình hiển thị. Hình ảnh các cơ quan chức năng của con người sau đó có thể được xử lý tiếp để nâng cao độ tương phản, lọc, tách các thành phần cần thiết (chụp cắt lớp) hoặc tạo ra hình ảnh trong không gian ba chiều (siêu âm 3 chiều).
Trong lĩnh vực địa chất, hình ảnh nhận được từ vệ tinh có thể được phân tích để xác định cấu trúc bề mặt trái đất.