Chương 1: Tổng Quan 1. Giới hạn đề tài. Đề tài chỉ mới dừng lại ở việc đánh giá chất lượng của hạt gạo theo chỉ tiêu về diện tích, kích thước và màu sắc chưa loại bỏ được hạt không đạt chất lượng. Thời gian và tốc độ xử lý vẫn còn chậm nên chưa thể chạy đúng với thời gian thực.
Nội dung đề tài. Phần còn lại của đề tài như sau: Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Chương này sẽ trình bày cơ bản lý thuyết về xử lý ảnh, các chỉ tiêu đánh giá trong việc phân loại chất lượng của hạt gạo. Chương 3: Nhận dạng gạo dựa trên hình dạng và màu sắc.
Chương này sẽ trình bày các bước phân tích để có thể phân loại chất lượng của hạt gạo. Chương 4: Kết quả thực nghiệm. Nội dung chương này tổng hợp các kết quả sau khi thi công mô hình và kết quả đạt được trong việc phân loại gạo. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển.
Kết quả nhận được khi hoàn thành đề tài, đưa ra các phương án phát triển hoàn thiện mô hình nhằm tiến tới tối ưu hệ thống trong tương lai. Trang 5 do an Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trong chương này sẽ trình bày sơ lược các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, các quy trình đánh giá chất lượng của hạt gạo dùng xử lý ảnh. Đồng thời cũng trình bày các chỉ tiêu đánh giá chất lượng của hạt gạo. Giới thiệu chung 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. Song tốc độ của nó phát triển rất nhanh, kích thích được nhiều các trung tâm nghiên cứu về nó với nhiều ứng dụng khác nhau. Xử lý ảnh có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau từ những lĩnh vực về dân sự đến những lĩnh vực an ninh quốc phòng.
Xử lý ảnh đang được ứng dụng rất nhiều như trong dự báo cháy rừng, dự báo lũ lụt, dự báo thời tiết, trong lĩnh vực an ninh như nhân dạng vân tay, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng tội phạm. Ngoài ra còn một ứng dụng của xử lý ảnh mà mấy năm trở lại đây được cho là rất quan trọng đó chính là ứng dụng xử lý ảnh trong việc phân biệt màu sắc, nó được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt bây giờ đang được áp dụng rất mạnh trong nông nghiệp, như ứng dụng xử lý ảnh cho việc phát hiện vật phẩm xấu. Do vậy xử lý ảnh đang được phát triện hết sức toàn diện trên mọi lĩnh vực.
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 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.1 mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh [3].
Trang 6 do an Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh.1 bao gồm các thành phần sau: 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 – Charge 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 (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 Trang 7 do an Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết 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 (Image Representation). 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. Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình 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 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 loại nhận dạng 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), nhân dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người. Cơ sở 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 Trang 8 do an Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết 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. Mô tả (biểu diễn ảnh) Từ Hình 2.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển 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 thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region).
Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: Biểu diễn bằng mã chạy (Run-LengthCode). Biểu diễn bằng mã xích (Chaine-Code). Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code). Biểu diễn bằng mã chạy.
Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hóa đơn giản nhờ một ma trận nhị phân: U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R. Với cách biểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1. Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị“1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc.
Biểu diễn bằng mã xích. Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một đường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm các đoạn.
Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,…mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng. Trang 9 do an Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Biểu diễn bằng mã tứ phân. Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng ảnh đầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau.
Nếu mỗi vùng đã đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theo thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia thành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất. Các vấn đề trong quá trình xử lý ảnh.
Các thiết bị thu nhận ảnh. Bộ cảm biến ảnh. Bao gồm như máy chụp ảnh, camera có thể ghi lại hình ảnh như phim trong máy chụp ảnh, vidicon trong camera truyền hình. Có nhiều loại máy cảm biến (sensor) làm việc với ánh sáng nhìn thấy được và hồng ngoại như: Micro Densitomerters, Image Disector, Camera Divicon, linh kiện quan điện bằng bán dẫn.
Đối với một hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera-camera như là con mắt của hệ thống. Có 2 loại camera: camera ống loại CCIR và camera CCD. Loại camera ứng với chuẩn CCIR với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm 25 dòng. Loại CCD gồm các photo điốt và làm tương ứng một cường độ sáng tại một điểm ảnh ứng với một phần tử ảnh (pixel).
Như vậy, ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolution). Có nhiều kiểu thiết bị tạo ảnh, từ mắt động vật đến những ống kính camera ghi hình và radio. Chúng có thể có hoặc không trang bị thấu kính.