CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Chương này trình bày sơ đồ mạch in, các linh kiện sử dụng trong mạch, thi công mô hình, lập trình hệ thống, viết lưu đồ giải thuật, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng thao tác. Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá Chương này trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, nêu ra những khó khăn trong quá trình làm và cách khắc phục, nhận xét mô hình đã làm có đạt hay không. Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển Chương này trình bày đánh giá mô hình hoạt động ổn hay không, đạt bao nhiêu phần trăm so với mục tiêu ban đầu đặt ra.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Giới thiệu về thuật toán xử lý ảnh [1] 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 đang rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó đặc biệt là trong thời đại công nghệ phát triển mạnh như hiện nay. Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính như: Nâng cao chất lượng 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. Hiện nay xử lý ảnh được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Chính trị, y tế, giáo dục.Như lĩnh vực Xử lý tín hiệu là một môn học trong kỹ thuật điện tử, viễn thông và trong toán học. Nghiên cứu và xử lý tín hiệu kỹ thuật số và Analog, giải quyết các vấn đề về lưu trữ, các thành phần bộ lọc, các hoạt động khác trên tín hiệu…Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn tín hiệu, âm thanh hoặc giọng nói, hình ảnh, và các tín hiệu khác. 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 họa 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 biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: - Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh. - Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh.
Trong số các phương pháp xử lý tín hiệu kể trên, lĩnh vực giải quyết với các loại tín hiệu mà đầu vào là một hình ảnh và đầu ra cũng là một hình ảnh, sản phẩm đầu ra được thực hiện trong một quá trình xử lý, đó chính là quá trình xử lý ảnh. Nó có thể được chia thành xử lý hình ảnh tương tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số. 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 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT thu (như Camera, máy chụp ảnh) sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Hình 2. Các bước trong xử lý ảnh. Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition): Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. 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 hoá (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 một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh). 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.
Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. 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. Biểu diễn ảnh: Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận 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 Selection) 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 phân biệt ký tự này với ký tự khác. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Nhận dạng và nội suy ảnh: 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 được 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. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang 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 (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… Cơ sở tri thức: 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.3 Hệ Không Gian Màu RGB Không gian màu RGB là một không gian màu cơ bản trong xử lý ảnh, sử dụng mô hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây, xanh da trời được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác nhau. Tất cả đều là sự pha trộn của 3 màu cơ bản là Red, Green và Blue.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 2 Không gian màu RGB. Ta cũng cần lưu ý rằng, tự bản thân mô hình màu RGB không định nghĩa thế nào là “đỏ”, “xanh lá”, “xanh dương” một cách chính xác, vì thế với cùng các giá trị như nhau của RGB có thể mô tả các màu tương đối khác nhau trên các thiết bị khác nhau có cùng một mô hình màu.
Trong khi chúng cùng chia sẻ một mô hình màu chung, không gian màu thực sự của chúng là dao động một cách đáng kể. Trong biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng số bit màu là 16, 24, 32 hoặc 48 bit. Điểm ảnh có số bit màu càng cao thì màu sắc của điểm ảnh càng được biểu diễn chính xác. Mô hình màu RGB được biểu diễn bởi khối lập phương với các trục R, G, B như sau: Hình 2.
Hệ tọa độ màu RGB. Thông thường ảnh số được mã hóa bằng 24 bit thông tin cho mỗi điểm ảnh (bit per pixel hay bpp), nghĩa là 8 bit ứng với mỗi kênh R, G, B, thì mỗi kênh màu này sẽ nhận giá BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 8 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT trị từ 0-255. Với một giá trị của mỗi kênh màu khác nhau kết hợp lại với nhau ta sẽ được một màu khác nhau, như vậy mô hình RGB có thể biểu diễn 28*28*28 = 16,777,216 màu.
Khi biểu diễn dưới dạng số, các giá trị RGB trong mô hình 24bpp thông thường được ghi bằng cặp ba số nguyên giữa 0-255, mỗi số đại diện cho cường độ của màu đỏ, xanh lá, xanh lam. Ví dụ như màu đen là sự kết hợp của các kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0, 0), màu trắng có giá trị (255, 255, 255), màu đỏ có giá trị (255, 0, 0), màu xanh lơ có giá trị (0, 255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu hồng có giá trị (255, 0, 255) và một số màu khác. Tuy nhiên, do tính tương quan cao giữa các kênh, giá trị cảm nhận không đồng nhất, sự pha trộn giữa dữ liệu thành phần màu và dữ liệu về độ sáng mà không gian màu RGB không được ưa chuộng sử dụng cho việc phân tích màu cũng như trong các thuật toán nhận dạng dựa trên màu sắc.4 Mức xám (Gray level) Mức xám là kết quả sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị nhất định, mỗi pixel có thể mã hóa 8 bit (0 đến 255) hay 16, 32,64 bit. Tạo thành ma trận dữ liệu.5 Nhị phân hóa ảnh Đây là cách biến đổi các giá trị pixel của ảnh sang giá trị nhị phân (đơn giản nhất) 0 hoặc 1 Khi đó ma trận ảnh sẽ ở mức tối thiểu giá trị giúp việc xử lý đơn giản nhất nhưng đôi khi gây sai lệch cấu trúc ảnh (do các đường viền khác biệt nhỏ dễ bị đồng hóa).
Đây chỉ là bước xử lý cho các ảnh có ít chi tiết. Để nhị phân hóa ảnh, ta dựa vào ngưỡng xám trung bình, nếu lớn hơn thì đưa giá trị về 1, nhỏ hơn thì đưa về 0 (thực chất là mức 0 và 255 thể hiện 2 màu đen và trắng). BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 9 do an CHƯƠNG 2.