CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BIÊN Trong chương này, chúng ta tìm hiểu những khái niệm, thuật ngữ cơ bản được sử dụng trong xử lý ảnh cũng như dùng trong luận văn này. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh (Image Processing) là đối tượng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy, là quá trình biến đổi ảnh từ một ảnh ban đầu sang một ảnh mới với các đặc tính mà tuân theo ý muốn của việc xử lý. Xử lý ảnh có thể là quá trình phân tích, phân lớp các đối tượng làm tăng chất lượng ảnh, phân đoạn và tìm cạnh, gán nhãn cho vùng hay quá trình biên dịch các thông tin hình ảnh của ảnh. Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng.
Xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo bởi các chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. Như vậy mục đích của xử lý ảnh bao gồm: + Biến đổi ảnh, làm đẹp ảnh. + Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh.
Ảnh “Tốt hơn” Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Hình 1-1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh trong xử lý có thể xem như ảnh n chiều. Bởi vì, ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh. Trong đó, mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó 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: Thu nhận Tiền Trích chọn Hậu Đối sánh rút ảnh xử lý đặc điểm xử lý ra kết luận Hình 1-2: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh 1.
Thu nhận ảnh: Ảnh có thể nhận được qua quá trình thu nhận, thường là các thiết bị thu nhận tín hiệu tương tự (nhưng cũng có thể các thiết bị thu nhận số), sau đó tín hiệu này sẽ được số hóa trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý hoặc lưu trữ lại. Tiền xử lý: Dùng những kỹ thuật xử lý ảnh làm cho ảnh tốt hơn theo mục đích của người sử dụng trước khi đưa ra xử lý, tùy thuộc vào quá trình xử lý tiếp theo trong giai đoạn này sẽ thực hiện các công đoạn khác nhau như: Xóa nhiễu, nổi biên, nắn chỉnh hình học, vv. Trích lọc đặc điểm: Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng các đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm. Đối sánh, nhận dạng: Nhận dạng tự động, mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy.
Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng và phân loại mẫu đó. BIÊN VÀ ỨNG DỤNG. Biên và các phương pháp phát hiện biên cơ bản. Biên là vấn đề quan trọng trong xử lý ảnh, vì các đặc điểm được trích chọn trong quá trình phân tích ảnh chủ yếu dựa vào biên.
Muốn nhận dạng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 12 được các đối tượng trước hết phải tìm đường biên của các đối tượng, đa số các hệ nhận dạng đều dùng đến biên. Một điểm được gọi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám. Thông thường hay sử dụng hai phương pháp phát hiện cơ bản: “Phương pháp trực tiếp” và “Phương pháp gián tiếp”. Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến thiên mức xám của ảnh.
Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây là dựa vào sự biến đổi theo hướng. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh ta có kỹ thuật Laplace. Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân được ảnh thành các vùng thì ranh giới giữa các vùng đó gọi là biên. Kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh là hai bài toán đối ngẫu nhau vì dò biên để thực hiện phân lớp đối tượng mà khi đã phân lớp xong nghĩa là đã phân vùng được ảnh và ngược lại, khi đã phân vùng ảnh đã được phân lớp thành các đối tượng, do đó có thể phát hiện được biên.
Phương pháp phát hiện biên trực tiếp a) Kỹ thuật phát hiện biên Gradient Theo định nghĩa Gradient là một vectơ có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh. b) Kỹ thuật phát hiện biên Laplace Các phương pháp đánh giá Gradient ở trên làm việc khá tốt khi mà độ sáng thay đổi rõ nét. Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn đó là pương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace. Phương pháp phát hiện biên gián tiếp a) Một số khái niệm cơ bản LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 13 * Ảnh và điểm ảnh: Ảnh là một mảng số thực 2 chiều (Iij) có kích thước (mxn), trong đó mỗi phần tử Iij(i=1,.,n) biểu thị mức xám của ảnh tại (i,j) tương ứng.
* Các điểm 4 và 8 láng giềng Giả sử (i,j) là một điểm ảnh, các điểm 4 và 8 láng giềng là: N4={(i’,j’) : |i-i’|+|j-j’|=1}, N8={(i’,j’) : max|i-i’|,|j-j’|=1}. b) Chu tuyến của một đối tượng ảnh. Định nghĩa 1: [Chu tuyến] Chu tuyến của một đối tượng ảnh là dãy các điểm của đối tượng ảnh P1,., Pn sao cho Pi và Pi+1 là các 8 láng giềng của nhau (i=1,., n-1) và P1 là 8 láng giềng của Pn, ∀i ∃Q không thuộc đối tượng ảnh và Q là 4 láng giềng của Pi (hay nói cách khác ∀i thì Pi là biên 4). Hình vẽ dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, P là điểm khởi đầu chu tuyến.
Định nghĩa 2: [Chu tuyến đối ngẫu] Hai chu tuyến C=<P1P2.Qn> được gọi là đối ngẫu của nhau khi và chỉ khi ∀i ∃j sao cho: 1 – Pi và Qj là 4 láng giềng của nhau. 2 – Các điểm Pi và vùng thì Qj là nền và ngược lại. Định nghĩa 3: [Chu tuyến ngoài] Chu tuyến C được gọi là chu tuyến ngoài khi và chỉ khi: 1 – Chu tuyến đối ngẫu C1 là chu tuyến của các điểm nền. 2 - Độ dài của C nhỏ hơn độ dài C1.
Định nghĩa 4: [Chu tuyến trong] Chu tuyến C được gọi là chu tuyến trong khi và chỉ khi: 1 – Chu tuyến đối ngẫu C1 là chu tuyến của các điểm nền. 2 - Độ dài của C lớn hơn độ dài C1. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 14 c) Thuật toán dò tìm biên tổng quát. Về cơ bản, các thuật toán dò tìm biên trên một vùng đều bao gồm các bước sau: • Xác định điểm biên xuất phát.
• Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo. • Lặp bước 2 cho đến khi gặp điểm biên xuất phát. * Thuật toán dò tìm biên tổng quát. Bước 1: Xác định cặp nền – vùng xuất phát.
Bước 2: Xác định cặp nền – vùng tiếp theo. Bước 3: Lựa chọn điểm biên. Bước 4: Nếu gặp lại cặp xuất phát thì dừng, nếu không quay lại bước 2. Một số khái niệm về biên a) Biên lý tưởng: Biên lý tưởng được định nghĩa là sự thay đổi giá trị cấp xám tại một vị trí xác định.
Nếu sự thay đổi cấp xám giữa các vùng trong ảnh càng lớn thì biên càng dễ dàng nhận ra. Trong trường hợp này sự thay đổi từ cấp xám cho ta thấy một biên. Sự thay đổi này lại diễn ra tại một điểm nên biên có độ rộng là một điểm ảnh và vị trí của biên chính là vị trí thay đổi cấp xám đó. b) Biên dốc: Biên dốc xuất hiện khi sự thay đổi cấp xám trải rộng qua nhiều điểm ảnh.
Vị trí của biên được xem như vị trí chính giữa của đường dốc nối giữa cấp xám thấp và cấp xám cao. Tuy nhiên đây chỉ là đường dốc trong toán học, từ khi ảnh được kỹ thuật số hoá thì đường dốc không còn là đường thẳng mà thành những đường lởm chởm, không trơn. c) Biên không trơn: Trong trường hợp không nhiễu (lý tưởng), bất cứ một sự thay đổi cấp xám nào cũng thông báo sự tồn tại của một biên. Trên thực tế, LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 15 những trường hợp như vậy hiếm khi xảy ra, thường là do các nguyên nhân sau: + Hình dạng của đối tượng không sắc nét.
+ Nhiễu: do một loạt các yếu tố như: kiểu thiết bị nhập ảnh, cường độ sáng, nhiệt độ, hiệu ứng áp suất, chuyển động, bụi., chưa chắc rằng hai điểm ảnh có cùng giá trị cấp xám khi được nhập lại có cùng cấp xám đó trong ảnh. Kết quả của nhiễu trên ảnh gây ra một sự biến thiên ngẫu nhiên giữa các điểm ảnh. Sự biến thiên ngẫu nhiên làm đường dốc của sự thay đổi cấp xám không còn là đường thẳng mà sẽ là đường gồ ghề, cạnh không nhẵn xuất hiện. Ứng dụng của biên Trong cuộc sống con người chủ yếu tiếp nhận thông tin qua hình ảnh và âm thanh.
Con người nhận dạng được đối tượng nhờ sự nhận thức trực quan đối với đường bao đối tượng. Một người quan sát thông thường có thể nhận rõ ranh giới đối tượng trong một cảnh thực, tuy nhiên đa số những người quan sát lại khó khăn trong việc ghi lại sự quan sát của họ bằng việc đánh dấu đối tượng. Việc nhận dạng cạnh đã mang lại kết quả hết sức hữu ích dưới dạng những bản vẽ phác thảo trong việc miêu tả cảnh thực. Phát hiện biên được sử dụng trong rất nhiều phần mền xử lý ảnh hiện nay, đây chính là một phần trong việc nhận dạng ảnh.
Biên rất quan trọng trong xử lý ảnh và hệ thống nhận dạng, quá trình nhận dạng có hai giai đoạn cần thực hiện: + Giai đoạn học: Các đặc điểm của đối tượng mẫu được lưu trữ (gọi là học mẫu) và tập các phần tử mẫu được chia thành các lớp. + Giai đoạn nhận dạng: Khi có đối tượng cần nhận dạng, các đặc điểm của đối tượng sẽ được trích chọn và sử dụng hàm quyết định để xác định đối tượng cần nhận dạng thuộc lớp nào. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tập ảnh chuẩn: Tập ảnh này dùng để đánh giá và nhận xét giữa các phương pháp phát hiện biên ảnh.
Không nhiễu δ=3, SNR=3 δ =9, SNR=2 δ=18, SNR=1 Hình 1-3: Tập ảnh để đánh giá các phương pháp. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.