đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT. Giới thiệu các cơ sở lý thuyết gồm lý thuyết về xử lý ảnh, các linh kiện và thiết bị sử dụng để thiết kế hệ thống và trình bày các chuẩn truyền, giao thức. Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG.
Thiết kế sơ đồ khối của hệ thống, đưa ra sơ đồ nguyên lí của các khối trong hệ thống và thực hiện việc tính toán thiết kế. Chương 4: THI CÔNG HỆ THỐNG. Trình bày về thiết kế lưu đồ, đưa ra giải thuật và viết chương trình. Quá trình thi công mạch điện, mô hình hệ thống hoàn chỉnh.
Chương 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ. Đưa ra kết quả đạt được sau khi thi công mô hình, rút ra những nhận xét, đánh giá toàn bộ hệ thống. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 3 do an Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. Trình bày những kết luận về hệ thống những phần đã làm và chưa làm, đồng thời nêu ra hướng phát triển cho hệ thống BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 4 do an Chương 2.
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh là quá trình xử lý số tín hiệu ở đây là tín hiệu hình ảnh. Hiện nay xử lý ảnh đang phát triển rất mạnh mẽ, vì ứng dụng của nó rất rộng và hữu ích bao gồm ở rất nhiều lĩnh vực: sản xuất, kinh tế, đời sống, y tế, quân sự… Chúng ta có thể chia xử lý ảnh thành bốn nhóm ứng với bốn lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, truy vấn ảnh và nén ảnh. Trong đề tài này sẽ tìm hiểu về lĩnh vực nhận dạng Hình 2.Các Hình 1bước 1 Các bước lý ảnh xử xử lý ảnh ảnh. Các bước cơ bản của xử lý ảnh như hình 2.
Giới thiệu về ảnh số Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh (Pixel) có giá trị mức xám xác định dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật, trong đề tài này chỉ xét đến ảnh 2 chiều, một ảnh sau khi được số hóa có thể được mô tả như một ma trận điểm A[M, N] trong không gian hai chiều trong đó M và N là số cột và số hàng của các điểm ảnh. Một điểm ảnh bất kì lúc này sẽ có tọa độ A(x, y) với 0=<x<=M-1 và 0=<y<=N-1. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao thì ảnh càng trở nên chân thực và sắc nét hơn.
Giá trị của mỗi điểm ảnh sẽ quyết định màu sắc của ảnh ta gọi là mức xám của điểm ảnh, giá trị này có thể là một số (ảnh nhị phân, ảnh xám) hoặc một tập hợp các giá trị (ảnh màu). Xử lý ảnh là ta xử lý các giá trị này trong ma trận ảnh để được một kết quả mong muốn. Số bit của một bức ảnh chính là số các giá trị mức xám có thể có, ví dụ một ảnh 8bit sẽ có =256 giá trị mức xám từ 0 đến 255 tương tự ảnh 16bit thì sẽ có giá trị. Tùy theo giá trị dùng để biểu diễn điểm ảnh mà ta có thể phân ra 3 loại ảnh chính thông dụng: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 5 do an + Ảnh nhị phân: giá trị mỗi điểm ảnh là 0 hoặc 1, nghĩa là trắng hoặc đen.
Chính vì vậy mà còn gọi là ảnh đen trắng + Ảnh xám: giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong giải giá trị từ 0 đến 255, nghĩa là cần 8 bits hay 1 byte để biểu diễn mỗi điểm ảnh này. + Ảnh màu RGB: mỗi điểm ảnh có giá trị gồm 3 màu đỏ (Red) + xanh lục (Green) + xanh dương (Blue). Mỗi màu có giá trị từ 0 đến 255, nghĩa là mỗi điểm ảnh cần 24bits hay 3bytes để biểu diễn. Ngoài hệ màu RGB còn có nhiều hệ màu khác phù hợp với những mục đích khác nhau như hệ CMYK, hệ HSV… 2.
Phương pháp thu nhận ảnh Ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh được thu qua Camera là các ảnh tương tự. Giờ đây, với sự phát triển của khoa học công nghệ ảnh được thu nhận từ cảm biến và chuyển trực tiếp thành ảnh số nên không cần bước chuyển đổi từ tương tự sang số. Có nhiều thiết bị cho phép thu ảnh ví dụ điện thoại di động, máy chụp hình, máy scan, webcam…Các thiết bị này đều cho ra ảnh với những định dạng ảnh đã được quy định phù hợp cho máy tính như JPG, PNG, JPEG… chính vì vậy việc đọc chúng trên máy tính là rất dễ dàng.
Trong đề tài này sử dụng camera loại webcam để thu nhận hình ảnh thực tế. Giới thiệu về thư viện OpenCV và camera Logitech C270 Thư viện OpenCV OpenCV (Open Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho xử lý về thị giác máy tính, machine learning, xử lý ảnh. OpenCV đươc viết bằng C/C++, vì vậy có tốc độ tính toán rất nhanh, có thể sử dụng với các ứng dụng liên quan đến thời gian thực. Opencv có thể hỗ trợ cho C/C++, Python Java vì vậy hỗ trợ được cho Window, Linux, MacOs lẫn Android, iOS.
OpenCV có cộng đồng hơn 47 nghìn người dùng và số lượng download vượt quá 6 triệu lần và vẫn đang mở rộng liên tục. Opencv có rất nhiều ứng dụng: - Nhận dạng ảnh - Xử lý hình ảnh - Phục hồi hình ảnh/video BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 6 do an - Thực tế ảo. OpenCV vẫn đang được đóng góp và phát triển liên tục, nó đặc biệt phù hợp cho những ứng dụng xử lý hình ảnh đơn giản vì thư viện dễ sử dụng và nhiều hỗ trợ từ cộng đồng. Camera Logitech C270 Webcam Logitech C270 chụp hình và quay film có thể đạt độ phân giải HD 720p (1280 x 720 pixel).
Với độ phân giải này hình ảnh thu được trung thực và khá sắc nét. Ngoài ra, Webcam C270 có chế độ chỉnh sáng tự động sẽ giúp hình ảnh sáng hơn kể cả trong điều kiện ánh sáng tối, góc chụp lên tới 60 độ. Tốc độ khung hình đạt 30fps (30 khung hình một giây) tốc độ này giúp việc chụp các vật chuyển động với tốc độ không quá nhanh được thực hiện chính xác. Sử dụng chuẩn giao tiếp USB nên việc kết Hình 2.
2 Hình ảnh Webcam Logitech C270 nối với máy tính rất dễ dàng 2. Điều chỉnh độ sáng và độ tương phản Độ sáng của ảnh phụ thuộc vào giá trị của mỗi pixel tạo nên ảnh. Vì vậy để thay đổi độ sáng ảnh ta thay đổi giá trị mức sáng các pixel. Với g và f là ảnh trước và sau khi biến đổi ta có công thức điều chỉnh độ sáng như sau: g(x,y) = a*f(x,y)+b (2.1) a, b: hằng số tự chọn.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 7 do an g(x,y): mức sáng của pixel trong ảnh tại điểm có toạ độ (x,y) sau khi biến đổi. Ngoài việc thay đổi bằng phần mềm ta có thể tăng độ sáng ảnh bằng phần cứng như lắp thêm đèn rọi, dùng tấm nền màu sáng… 2. Lọc nhiễu ảnh Một ảnh khi được chụp thường kèm theo các nhiễu, các nhiễu này có nhiều nguyên nhân gây nên: ánh sáng không đủ, chất lượng thiết bị thu không tốt, ảnh hưởng do các yếu tố môi trường xung quanh, do sai số lượng tử hóa hay sai số truyền … Một số loại nhiễu phổ biến thường xuất hiện trong ảnh: Nhiễu độc lập với dữ liệu ảnh: - Là một loại nhiễu cộng (additive noise): ảnh thu được f(i,j) là tổng của ảnh đúng (true image) và nhiễu n(i,j): f(i,j) = s(i,j) + n(i,j) - Thông tin ảnh có tần số thấp, còn nhiễu ảnh hưởng đến tần số cao và ảnh hưởng này có thể được giảm đi khi sử dụng bộ lọc thông thấp Nhiễu phụ thuộc vào dữ liệu: - Nhiễu xuất hiện khi có sự bức xạ đơn sắc nằm rải rác trên bề mặt ảnh, độ lởm chởm trên bề mặt tùy thuộc vào bước sóng của điểm ảnh. - Do có sự giao thoa giữa các sóng ảnh nên làm xuất hiện những vết lốm đốm trên ảnh Nhiễu Gauss: - Nhiễu này có được do bản chất rời rạc của bức xạ (hệ thống ghi ảnh bằng cách đếm các photon (lượng tử ánh sáng) - Là nhiễu cộng và độc lập (independent, additive noise) – nhiễu n(i,j) có phân tán Gauss (trung bình = zero) được mô tả bởi độ lệch chuẩn, hay phương sai - Mỗi pixel trong ảnh nhiễu là tổng giá trị pixel đúng (true pixel) và pixel ngẫu nhiên Nhiễu muối – tiêu (Salt & Pepper noise): - Là một loại nhiễu xung, sinh ra do xảy ra sai số trong quá trình truyền dữ liệu.
- Những điểm ảnh có thể mang giá trị cực đại hoặc cực tiểu. Với ảnh xám nếu một điểm ảnh có giá trị cực đại (tức cường độ sáng bằng 255) thì nó sẽ tạo ra một đốm trắng trên ảnh, trông giống như hạt “muối”. Và ngược lại nếu một BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 8 do an điểm ảnh có giá trị cực tiểu (tức cường độ sáng bằng 0) thì sẽ tạo ra một đốm đen, giống như “tiêu”. Vậy nên còn gọi là ảnh muối tiêu.
Để có thể xử lý một cách chính xác và hiệu quả, ảnh cần được lọc nhiễu. Nguyên tắc chung của các phương pháp lọc ảnh số là cho ma trận ảnh nhân chập với một ma trận lọc (Kernel) hay còn được gọi là các phép tính nhân chập trên ảnh. Ma trận lọc lọc (Kernel) còn có thể được gọi là cửa số chập, cửa sổ lọc, mặt nạ.2) I: Là ảnh gốc được sử dụng để lọc số ảnh. G: Là ảnh ra sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh.
M: Là ma trận lọc (Mask, kernel). Với mỗi phép lọc ta có những ma trận lọc (Kernel) khác nhau, không có một quy định cụ thể nào cho việc xác định M. Tổng các phẩn tử trong ma trận M thường là 1 Tpt > 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (G) có độ sáng lớn hơn so với ảnh ban đầu (F). Tpt < 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (G) có độ sáng nhỏ hơn so Hình 2.
3 Một mặt nạ lọc kích thước 3x3 với ảnh ban đầu (F). Một số phương pháp lọc phù hợp để xử lý một loại nhiễu nhất định.