CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH, ẢNH Y HỌC VÀ CHẨN ĐOÁN Y HỌC Xử lý ảnh ngày nay đã trở thành một ngành khoa học lớn và có mặt trong nhiều lĩnh vực của cuộc sổng. Điều này hoàn toàn có thể lý giải được từ một định nghĩa đơn giản về ngành khoa học này: Xử lỷ ảnh là ngành khoa học nghiên cứu các quá trình xử lý thông tin dạng hình ảnh, mà hình ảnh là một trong những dạng thông tin phong phú nhất đối vời chủng ta. Trong quá trình xử lý ảnh bước quan trọng nhất và cũng là khó khăn nhất là bước phân đoạn ảnh. Phân đoạn nhằm mục đích phân tách các đối tượng cấu thành nên ảnh thô để cỏ thể sử dụng cho các ứng dụng về sau.1 Tổng quan về xử lý ảnh 1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ.
Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển, của nó rất nhanh, kích thích các trang tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh, phân đoạn ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh.
Việc nâng gao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận, lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, phân đoạn, ảnh, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng.
Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển, của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau 7 đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.
Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh, có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh.2 Quá trình xử lý ảnh 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.1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh trong xử lý ảnh 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 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, …, cn).
Quá trình xử lý ảnh có thể được mô tả bằng Sơ đồ sau: Hình 1.2: quá trình xử lý ảnh 8 Thu nhận ảnh: Đây là công đoạn đầu tiên mang tính quyết định đối với quá trình xử lý ảnh. Ảnh đầu vào sẽ được thu nhận qua các thiết bị như camera, sensor, máy quét. và sau đó các tín hiệu này sẽ được số hóa. Các thông số quan trọng ở bước này là độ phân giải, chất lượng màu, dung lượng bộ nhớ và tốc độ thu nhận ảnh của các thiết bị.
Tiền xử lý: ở bước này ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch, vv. với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở nên tốt hơn và thường được thực hiện bởi các bộ lọc. Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh, giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó, dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng màu, cùng mức xám hay cùng độ nhám.
Mục đích của phân đoạn ảnh là để có một miêu tả tổng hợp từ nhiều phần tử khác nhau cấu tạo nên ảnh thô. Vì lượng thông tin chứa trong ảnh rất lớn, trong khi đó trong đa số các ứng dụng chúng ta chỉ cần trích chọn một vài đặc trưng nào đó, do vậy cần có một quá trình để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ yếu. Biểu diễn và mô tả ảnh: Kết quả của bước phân đoạn ảnh thường được cho dưới dạng dữ liệu điểm ảnh thô, trong đó hàm chứa biên của một vùng ảnh, hoặc tập hợp các điểm ảnh thuộc về chính vùng ảnh đó.
Trong cả hai trường hợp sự chuyển đổi dữ liệu 11 thô này thành một dạng thích hợp hơn cho việc xử lý trong máy tính là rất cần thiết. Để chuyển đổi chúng, câu hỏi đầu tiên cần phải trả lời là nên biểu diễn một vùng ảnh dưới dạng biên hay dưới dạng một vùng hoàn chỉnh gồm tất cả những điểm ảnh thuộc về nó. Biểu diễn dạng biên cho một vùng phù hợp với những ứng dụng chỉ quan tâm chủ yếu đến các đặc trưng hình dạng bên ngoài của đối tượng, ví dụ như các góc cạnh và điểm uốn trên biên. Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho những ứng dụng khai thác các tính chất bên trong của đối tượng, ví dụ như vân ảnh hay cấu trúc xương của nó.
Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho một vùng ảnh chỉ mới là một phần trong việc chuyển đổi dữ liệu ảnh thô sang một dạng thích hợp hơn cho những xử lý về sau. Chúng ta còn phải đưa ra một phương pháp mô tả dữ liệu đã được chuyến đổi đó sao cho những tính chất cần quan tâm đến sẽ được làm nổi bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng. 9 Nhận dạng và nội suy: Đây là bước cuối cùng trong quá trình xử lý ảnh. Nhận dạng ảnh có thể được nhìn nhận một cách đơn giản là việc gán nhãn cho các đối tượng trong ảnh.
Nội suy là công đoạn gán nghĩa cho một tập các đối tượng đã được nhận biết. Chúng ta có thể thấy rằng, không phải bất kỳ một ứng dụng xử lý ảnh nào cũng bắt buộc phải tuân theo các bước xử lý đã nêu ở trên, ví dụ như các ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật chỉ dừng lại ở bước tiền xử lý. Một cách tổng quát thì những chức năng xử lý bao gồm cả nhận dạng và nội suy thường chỉ có mặt trong hệ trống phân tích ảnh tự động hoặc bán tự động, được dùng để rút trích ra những thông tin quan trọng từ ảnh, ví dụ như các ứng dụng nhận dạng kí tự quang học, nhận dạng chữ viết tay.3 Một số khái niệm cơ bản Điểm ảnh – PixeL: 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 phải tiến hành số hoá ảnh.
Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (lời rạc hoá về không gian) và lượng hoá 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 là Pixel –điểm ảnh. Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sang tại một tọa độ trong không gian của đối tượng. Như vậy, một ảnh.
là một tập hợp các Pixel. Mức xám - Gray level: Mức xám là kết quả của sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị sáng, kết quả của quá trình lượng tử hóa. Cách mã hóa kinh điển thường dùng là 16, 32 hay 64 mức. Phổ dụng nhất là mã hóa ở mức 256, ở mức này mỗi Píxel sẽ được mã hóa bởi 8 bít.
Biên: Biên là một đặc tính rất quan trọng của đối tượng trong ảnh, nhờ vào biên mà chúng ta phân biệt được đối tượng này với đổi tượng kia. Một điểm ảnh có thể gọi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám. Tập hợp các điểm biên gọi là biên hay còn gọi là đường bao ảnh. 10 Láng giềng: Trong xử lý ảnh có một khái niệm rất quan trọng, đó là khái niệm láng giềng, có hai loại láng giềng: 4 láng giềng và 8 láng giềng.
4 láng giềng của một điểm (x, y) là một tập hợp bao gồm láng giềng dọc và láng giềng ngang của nó: N4((x, y)) = {(x+l, y), (x-l, y), (x, y+l), (x, y-l)} (1.1) 8 láng giềng của (x, y) là một tập cha của 4 láng giềng và bao gồm láng giềng ngang, dọc và chéo: N8((x, y)) = N4((x, y)) u {(x+ l, +l), (x-l, y-l), (x+l, y-l), (x-l, y+l)} (1.2) Vùng liên thông: Một vùng R được gọi là liên thông nếu bất kỳ hai điểm (xA, yA) và (xB, yB) thuộc vào R có thể được nối bởi một đường (xA, yB). Biểu diễn ảnh: Trong biểu diễn ảnh, người ta dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là pixel. Có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tín như biểu diễn của ảnh, việc xử lý ảnh số yêu cầu ảnh phải được mã hóa và lượng tử hóa. Việc lượng tử hóa 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 xử lý ảnh, mô hình toán, mô hình thống kê. Tăng cường và khôi phục ảnh: Tăng cường ảnh là bước quan trọng tạo tiền đề cho xử lý ảnh, gồm một loạt các kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu. Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ các suy giảm trong ảnh. Biến đổi ảnh: 11 Trong thuật ngữ biến đổi ảnh thường được dùng để nói đến một lớp các ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh.
Một số loại biến đổi được dùng như: biến đổi Fourier, Sin, Cosin, Hadamard, tích Kronecker, biến đỗi Karhumen Loeve.