Chương 1: Tổng quan - Tổng quan - Mục tiêu - Nội dung nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu - Giới hạn đề tài 4 - Bố cục Chương 2: Cơ sở lý thuyết - Tổng quan về xử lý ảnh - Những vấn đề trong xử lý ảnh - Giới thiệu phần mềm lập trình xử lý ảnh - Giới thiệu về Arduino Mega2560 - Phương pháp phân loại sản phẩm theo màu sắc Chương 3: Thiết kế và lập trình - Giới thiệu - Tính toán và thiết kế - Lập trình hệ thống - Lưu đồ điều khiển và chương trình Chương 4: Kết quả, nhận xét, đánh giá - Kết quả nhận dạng và phân loại sản phẩm - Nhận xét, đánh giá mô hình hệ thống Chương 5: Kết luận và hướng phát triển - Kết luận - Những hạn chế của đề tài - Hướng phát triển 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.Tổng quan về xử lý ảnh Xử lý ảnh là lĩnh vực hết hợp giữa khoa học và công nghệ. Mặc dù nó còn khá mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, nhưng tốc độ phát triển của nó đang diễn ra vô cùng nhanh chóng. Xử lý ảnh đã kích thích sự phát triển của các trung tâm nghiên cứu và ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng cho việc xử lý ảnh. Xử lý ảnh áp dụng các kỹ thuật để tăng cường và xử lý hình ảnh thu thập từ các thiết bị như máy ảnh, webcam… Đây là một lĩnh vực quan trọng và đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau: - Lĩnh vực quân sự: Xử lý và nhận dạng hình ảnh quân sự.
- An ninh và bảo mật: Nhận dạng khuôn mặt, vân tay, mắt… - Giải trí: Trò chơi điện tử. - Y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X-quang, MRI… Các phương pháp xử lý hình ảnh bắt nguồn từ những mục đích sử dụng chính, bao gồm việc nâng cao chất lượng và phân tích hình ảnh. Việc sử dụng tài liệu đầu tiên là để nâng cao hình ảnh được truyền từ London đến New York trong những năm 1920. Các vấn đề nâng cao hình ảnh thường liên quan đến việc phân bổ mức độ sáng và độ phân giải của hình ảnh.
giải thưởng ảnh. Việc cải thiện chất lượng hình ảnh được bắt đầu vào những năm 1955. Điều này có thể là do sự gia tăng nhanh chóng của máy tính sau Thế chiến thứ hai, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Đến năm 1964, máy tính đã có khả năng phân tích và nâng cao hình ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Hoa Kỳ, bao gồm cả đường đại dương và việc bảo tồn hình ảnh.
Từ năm 1964-1968, các phương pháp xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng hình ảnh ngày càng phổ biến. Các phương pháp của trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán xử lý nâng cao và công cụ nén hình ảnh ngày càng phổ biến và có tác dụng tích cực.[1] Sau đây, chúng ta sẽ thảo luận về các bước cần thiết trong quá trình xử lý hình ảnh. Đầu tiên, những hình ảnh tự nhiên về thế giới xung quanh chúng ta được thu thập 6 thông qua các thiết bị như máy ảnh và máy ảnh tĩnh ghi lại hình ảnh. Trước đây, hình ảnh thu được qua camera thường là hình ảnh analog (Camera truyền hình CCIR).
Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được bắt nguồn từ phối cảnh của máy ảnh, sau đó được chuyển đổi trực tiếp thành ảnh kỹ thuật số, sau đó có thể được xử lý. Ngoài ra, hình ảnh cũng có thể được thu từ vệ tinh thông qua hệ thống thu thập hình ảnh.[1] Dưới đây là mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh: Hình 2.1: Các bước cơ bản xử lý ảnh Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: 2. Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Hình ảnh có thể được ghi lại qua màn hình màu hoặc màn hình đen trắng. Thông thường, hình ảnh thu được từ camera là hình ảnh analog (đặc biệt, camera tiêu chuẩn CCIR có tần số 1/25, mỗi hình ảnh gồm 25 dòng).
Ngoài ra, máy ảnh kỹ thuật số sử dụng CCD làm loại photodiod có các pixel tạo ra ánh sáng ở mỗi vị trí.[1] Camera hường sử dụng phương pháp quét dòng để tạo ra hình ảnh 2D. Chất lượng hình ảnh thu được từ quá trình ghi và các yếu tố môi trường (bao gồm cả ánh sáng và cảnh quan) phụ thuộc vào thiết bị được sử dụng và không gian sẵn có. Tiền xử lý (Image processing) Sau khi thu được hình ảnh, hình ảnh có thể bị nhiễu và độ tương phản thấp. Do đó, điều quan trọng là phải kết hợp hình ảnh vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng.
7 Mục đích chính của bộ tiền xử lý là giảm nhiễu và tăng cường độ tương phản, điều này sẽ giúp làm rõ và nâng cao hình ảnh. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là một trong những nhánh quan trọng nhất của thị giác máy tính. Đó là một quá trình lấy hình ảnh đầu vào và chia nó thành các vùng riêng biệt để phân tích và nhận dạng. Ví dụ, để nhận dạng các chữ cái (hoặc mã vạch) trên phong bì thư, chúng ta phải phân tách các câu về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, chữ cái, số (hoặc vạch).
riêng biệt để xác định. Đây là phần khó và phức tạp nhất trong quá trình xử lý ảnh, đồng thời cũng dễ dẫn đến sai sót, có thể ảnh hưởng xấu đến độ chính xác của ảnh. Việc nhận dạng hình ảnh chủ yếu phụ thuộc vào bước này. Biểu diễn ảnh (Image Representation) Biểu diễn của hình ảnh là phần sau khi phân đoạn, chứa các pixel của vùng hình ảnh được phân đoạn cộng với các mã bổ sung trong các vùng được liên kết.
Việc chuyển đổi thông tin này thành dạng hữu ích là cần thiết cho quá trình xử lý tiếp theo của máy tính. Trong quá trình này, chúng ta chọn các đặc điểm sẽ đại diện cho hình ảnh, các đặc điểm này được gọi là trích xuất đặc điểm. Điều này liên quan đến việc nhận biết tính khác biệt của các đặc điểm của hình ảnh dưới dạng thông tin số hoặc như một phương tiện để phân biệt giữa các loại đối tượng trong không gian hình ảnh nhận được. Ví dụ: khi nhận dạng các ký tự trên phong bì, chúng tôi mô tả các thuộc tính của từng ký tự khiến chúng trở nên khác biệt.
Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng hình ảnh là hành động nhận dạng hình ảnh. Thông thường, quy trình này được thực hiện bằng cách quan sát mô hình tiêu chuẩn mới so sánh với mô hình tiêu chuẩn đã học (hoặc lưu trữ) trước đó như thế nào. Nội suy là quá trình xác định tầm quan trọng của một sự vật dựa trên nhận dạng của nó. Ví dụ: một chuỗi số và dấu gạch ngang trên phong bì có thể được chuyển đổi thành mã điện thoại thông qua phép nội suy.
Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để phân loại hình ảnh và các mô hình toán học phân loại hình ảnh được chia thành hai loại chính: 8 - Nhận dạng theo tham số. - Nhận dạng theo cấu trúc. Một số công cụ nhận dạng phổ biến trong khoa học công nghệ là: ứng dụng ký tự từ hư cấu vào thực tế (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản, nhận dạng văn bản. Dấu vân tay, mã vạch, nhận dạng khuôn mặt người,.
Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Như đã đề cập trước đó, hình ảnh là một đối tượng phức tạp có nhiều thành phần, bao gồm nhiễu, độ sáng, dung lượng pixel và nhiều môi trường cho phép chụp ảnh. Trong nhiều trường hợp, mọi người muốn mô phỏng quá trình chụp ảnh và phân tích hình ảnh theo cách nhân bản. Trong quá trình xử lý và phân tích hình ảnh, việc sử dụng trí tuệ của con người có tác động tích cực đến việc tối ưu hóa quá trình tiếp nhận và xử lý hình ảnh. Cơ sở kiến thức có tác động đáng kể trong việc giúp người dùng tìm hiểu và giải quyết các vấn đề liên quan đến ảnh một cách hiệu quả và dễ dàng.Những vấn đề trong xử lý ảnh 2.
Điểm ảnh (Picture Element) Là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bước ảnh kỹ thuật số. Địa chỉ của pixel được coi là (x, y) với y là địa chỉ của byte tiếp theo. Một bức ảnh kỹ thuật số, được tạo ra thông qua nhiếp ảnh hoặc phương pháp trực quan khác, bao gồm hàng nghìn hoặc hàng triệu pixel riêng lẻ. Số lượng pixel trong một hình ảnh càng lớn thì độ chi tiết của nó càng lớn.
Một triệu pixel tương đương với 1 megapixel. Ảnh số Ảnh số là một tập hợp hữu hạn các pixel có mức xám liên quan mô tả gần đúng với hình ảnh thực tế. Số lượng pixel ảnh hưởng đến độ phân giải của hình ảnh. Độ phân giải của hình ảnh càng cao thì các điểm của nó càng khác biệt, điều này dẫn đến sự thể hiện hình ảnh được nâng cao và chính xác hơn.
Hình ảnh là tín hiệu hai chiều, mô tả toán học của nó là f(x, y) trong đó x và y là hai thành phần ngang và dọc. Các giá trị của f(x, y) tại bất kỳ vị trí nào cung cấp giá trị pixel tại vị trí đó của hình ảnh. Phân loại ảnh Mức xám của pixel là cường độ ánh sáng, được gán giá trị giả tại vị trí đó. Không gian màu xám phổ biến: 16, 32, 64, 128, 256.
Mức phổ biến nhất là 265, nghĩa là sử dụng 1 byte để biểu thị mức xám. Trong đó: Ảnh nhị phân: là ảnh có 2 cấp độ trắng và đen khác nhau, chỉ có 2 giá trị 0 và 1 và chỉ sử dụng 1 mặt nạ dữ liệu cho mỗi pixel.[1] Ảnh đen trắng: Là ảnh có hai tông màu: đen và trắng (không có màu nào khác) với các mức độ xám khác nhau ở các pixel.[1] Ảnh màu: Là bức tranh được kết hợp từ ba màu cơ bản để tạo nên một thế giới đầy màu sắc. Thông thường, mọi người sử dụng 3 byte để mô tả các cấp độ màu, điều này có nghĩa là có khoảng 16,7 triệu cấp độ màu khác nhau. Quan hệ giữa các điểm ảnh Lân cận điểm ảnh: được nói một cách hài hước như là hàng xóm của cái điểm ảnh.
Có 2 loại lân cận cơ bản là lân cận 4 và lân cận 8.2: Lân cận 4 và lân cận 8 4 điểm ảnh lân cận 4 theo cột và hàng với tọa độ lần lượt là (x+1, y), (x-l.