đặt vấn đề dẫn nhập lí 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 Nội dung chương bao gồm lí thuyết tổng quan về xử lý ảnh. Giới thiệu về phần cứng của mô hình. Giới thiệu về các phương pháp xử lý ảnh đầu vào và thuật toán xác định tâm, đếm số lượng và đánh nhãn đối tượng.
Cài đặt gói hỗ trợ phần cứng Matlab cho Raspberry Pi. Chương 3: Thiết Kế và Tính Toán Từ những cơ sở lí thuyết có được, nhóm đề tài sẽ tiền hành trình bày sơ đồ khối, thiết kế các khối có trong hệ thống, thiết kế chương trình cho hệ thống đếm đối tượng sau khi được chụp viết trên phần mềm Matlab, sau đó nhúng trên Raspberry Pi để chạy độc lập. Chương 4: Thi công hệ thống Sau khi thực hiện tính toán và thiết kế, nhóm đề tài sẽ tiến hành thi công hệ thống và trình bày lại quá trình thi công trong chương này. Tiến hành lập trình cho hệ thống.
Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá Nêu các kết quả đạt được khi thực hiện chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết quả đạt được. Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển Tóm tắt kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên hướng phát triển trong tương lai. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2.1 TỔNG QUAN 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 so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh là kỹ thuật áp dụng trong việc tăng cường và xử lý các ảnh thu nhận từ các thiết bị như camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh đã được ứng dụng và phát triển trong rất nhiều lĩnh vực quan trọng như: Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng ảnh quân sự. Trong lĩnh vực giao tiếp: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa. Trong lĩnh vực an ninh, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu mắt, … Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử.
Trong lĩnh vực y tế: xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI,… Sau đây, ta sẽ xét các bước cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới bên 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 đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.
Mặt khác ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc trắng đen. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thường dùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƯƠNG 2.2 Tiền xử lý (Image processing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh.
Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đây là phần sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết ở các vùng lân cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Extration) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phận biệt ký tự này với ký tự khác.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh.
Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh.
Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: Nhận dạng theo tham số. Nhận dạng theo cấu trúc. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản, nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người,… 2.6 Cơ sơ tri thức (Knowledge Base) Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu.
Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.7 Mô tả Ảnh sau khi số hóa sẽ lưu vào bộ nhớ, hoặc truyền sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ.
Thông thường, các ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh như: biên ảnh, vùng ảnh.8 Nhị phân hóa ngưỡng động Nhị phân hóa theo ngưỡng tự động với ý tưởng sau: Chia tấm ảnh thành nhiều khu vực, cửa sổ khác nhau Dùng một thuật toán để tìm một giá trị T phù hợp với từng khu vực, cửa sổ (Region). Áp dụng phương pháp nhị phân hóa cho từngkhu vực, cửa sổ (Region) với T phù hợp. Điều quan trọng trong kĩ thuật này là phải tìm một giá trị T phù hợp với từng khu vực, cửa sổ (Region) hoặc cả tấm ảnh. Có rất nhiều phương pháp để tìm T, ở nội dung tiếp theo sẽ giới thiệu thuật toán giúp tìm kiếm giá trị T này.
Thuật toán Otsu Bước 1: Xác định T1. Giá trị cho T1 ban đầu nên chọn là (0+255) / 2 = 128. Bước 2: Phân loại thành 2 nhóm điểm ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Loại 1 (Type1): chứa tất cả các điểm ảnh có giá trị cường độ sáng <= T. Loại 2 (Type2): chứa tất cả các điểm ảnh có giá trị cường độ sáng > T. Bước3: Tính giá trị cường độ sáng trung bình (iAverage) cho Type1 (iAverage1) và Type2 (iAverage2). Bước 4: Tính giá trị T2 theo công thức (iAverage1 + iAverage2) /2.
Bước 5: So sánh T1 và T2. Nếu giá trị chênh lệch của T1 và T2 <= Delta (một giá trị cho trước) thì T2 chính là T cần tìm. Nếu giá trị chênh lệch của T1 và T2 > Delta Deltal thì quay lại Bước 1.9 Phân vùng ảnh Là bước xác định vật thể trong ảnh, bằng cách trích lọc ra vùng có cùng tính chất dựa vào sự đồng nhất về mức xám giữa những pixel. Sau khi phân vùng ảnh, ta sẽ có được vật thể xác định trên ảnh tách biệt với các chi tiết thừa trong hình.
Hạn chế là ta chỉ nhận được các vật tách biệt nhau còn với các ảnh nhiều chi tiết, kết quả phân vùng sẽ không chính xác. Đối với cấu trúc ảnh nhị phân, các pixel chỉ mang giá trị 0 hoặc 1 nên việc phân vùng ảnh rất quan trọng nhằm loại bỏ nhiễu, phân tách các vật thể gần nhau hay định rõ một vật thể với các đường liên kết nhỏ. Phương pháp khả thi nhất cho việc phân vùng ảnh nhị phân là làm mảnh và làm đầy: Làm mảnh: loại bỏ hoàn toàn các nhiễu trong vật thể hay trên biên, tách biệt các vật với nhau. Làm đầy: đưa các vùng ảnh khôi phục như ban đầu.
Tùy theo mục đích và yêu cầu hệ thống, ta có thể sử dụng một vài bước trên để lấy thông tin cần thiết cho việc xử lý ảnh. Đó có thể đơn giản là nhận biết sự khác nhau giữa 2 hình nhằm xác định chuyển động hoặc phức tạp cần đến độ chính xác cao như nhận biết dấu vân tay đối tượng định trước … BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 do an CHƯƠNG 2.10 Thuật toán đánh nhãn Khi nhận data hình, ta nhận từng pixel một theo chiều từ trái sang phải, từ trên xuống dưới. Việc xử lý có thể được thực hiện giữa các lines hoặc các frames hình. Do hạn chế về tài nguyên của các board xử lý hình ảnh, mà cụ thể là Ram, ta không thể lưu cả 1 frames ảnh để dành đến cuối khung hình mới xử lý, vậy ta chọn cách thực thi thuật toán giữa các lines.