đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nôi dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Nội dung bao gồm cơ sở lý thuyết của các phương pháp xử lý ảnh dùng trong đề tài này, giao thức sử dụng để giao tiếp máy tính với thiết bị điều khiển và giới thiệu phần cứng được sử dụng. Chương 3: Thiết Kế và Tính Toán.
Nêu rõ quá trình thiết kế và tính toán các linh kiện sử dụng, thông số cũng như phần giao diện giám sát và điều khiển trên máy tính. Chương 4: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá. Trình bày kết quả hoạt động của hệ thống, nhận xét độ ổn định cũng như tính chính xác của hệ thống, đánh giá kết quả đạt được. Chương 5: Kết Luận và Hướng Phát Triển.
Kết luận các nội dung đã thực hiện được và chỉ ra hướng phát triển của đề tài. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 3 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ THỐNG XỬ LÝ VÀ PHÁT HIỆN KHÓI LỬA Đặc tính của khói lửa Theo quan sát từ các hình ảnh cũng như thực tế, ngọn lửa thường hiển thị màu đỏ hoặc vàng.
Ngưỡng màu sắc có thể được xây dựng hoặc tính toán dựa trên thực nghiệm để nhận ra ngọn lửa. Tuy nhiên, một số vùng ảnh hiển thị sẽ có thể hiểu nhầm rằng có thể là lửa do việc chọn ngưỡng chưa thích hợp hoặc phần xử lý nhiễu chưa tốt dẫn đến sai xót, sương dày cũng gây ra một phần nhiễu cho hệ thống do đó cần phải có những cách xử lý riêng trong từng trường hợp như trong hình 2.1: (a) Hình ảnh cháy kèm lửa và khói, (b) Sương bao phủ rừng. Các phương pháp nhận biết khói lửa “Khói và lửa được sinh ra khi nhiệt độ vật thể đạt tới điểm cháy và phát sáng, khói sinh ra khi chất cháy có lẫn tạp chất” [3]. Khói thường có màu xám, chuyển động hỗn loạn không theo quy luật.
Dựa trên những đặc điểm trên tuỳ theo hướng nghiên cứu mà ta có thể có nhiều phương pháp khác nhau để nhận biết được chúng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (a) (b) Hình 2.2: (a) Cháy rừng kèm lửa và khói, (b) Cháy rừng nhưng chỉ thấy khói. Các phương pháp phát hiện khói lửa: + Dựa vào màu sắc: từ ảnh gốc ta đem so sánh với các màu tương tự như màu của lửa như cam, vàng, đỏ.
Phương pháp này bắt buộc phải phân biệt được màu của lửa so với màu nền nếu chúng tương tự với màu của lửa. Phương pháp này được áp dụng trong phương pháp sử dụng camera hồng ngoại, ưu điểm là phát hiện nhanh và chính xác tuy nhiên giá thành tốn kém so với các phương pháp khác [4]. + Dựa vào đặc tính chuyển động ngẫu nhiên của khói và lửa: phương pháp này dựa trên những chuyển động ngẫu nhiên của cả khói và lửa trên các frame ảnh thu được từ camera, từ đó xác định được đâu là lửa và khói so với các vật thể có màu tương tự. Phương pháp này có khả năng phát hiện nhanh sự hiện diện của khói cũng như lửa.
Tuy nhiên phương pháp này có khả năng phát hiện sai nếu như có một nguồn sáng có khả năng nhấp nháy gần giống với ngọn lửa [5]. Phương pháp đầu tiên được sử dụng bởi TY. Le Maoult, tác giả đã sử dụng một lược đồ màu gần hồng ngoại. Lược đồ này sử dụng lược đồ màu của lửa và phân tích nó thông qua chuyển động.
Nếu một đối tượng với màu sắc giống lược đồ màu được phát hiện trong nguồn hình ảnh thì nó sẽ cho rằng đó là lửa. Phương pháp thứ hai dựa vào đặc tính chuyển động, tác giả Toreyin et al đã đi sâu vào phân tích sự nhấp nháy của lửa bằng cách sử dụng phân tích Wavelet [6]. Tác giả sử dụng đến phân tích wavelet, phát hiện sóng dao động, trên cở sở không gian và thời gian từ đó cho phép hệ thống phát hiện những vệt hoặc đốm sáng có khả năng giống lửa, sau đó được xử lý và chỉ ra sự di chuyển của ngọn lửa [6]. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 5 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Thuật toán phát hiện khói có độ phức tạp hơn so với phát hiện lửa, do sự nhầm lẫn dữa sương mù tự nhiên và khói phát ra từ đám cháy. Thêm nữa là độ nhiễu gây ra từ chính độ đồng nhất giữa mật độ các hạt khói cũng như các đám khói không có cạnh rõ ràng để có thể phân vùng cũng như nhận biết so với lửa.3: Hình mẫu phát hiện được khói trong phương pháp sử dụng phép biến đổi wavelet của tác giả Toreyin et al [6] (mũi tên cho biết vùng khói được xác định). Một hạn chế của hầu hết các phương pháp là đám cháy xuất hiện và được che chắn bởi một vật gì đó, làm che khuất tầm nhìn cho đến khi đám cháy đã lớn thì việc xử lý đám cháy sẽ khó khăn hơn lúc đám cháy được phát hiện sớm. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 6 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Các quá trình xử lý ảnh a. Quá trình lọc nhiễu Dữ liệu ảnh thu nhận được ban đầu gồm ảnh gốc và nhiễu, do vậy trước khi đem ảnh đi xử lý ta phải lọc bớt nhiễu để nhiễu không ảnh hưởng nhiều đến kết quả cuối cùng của quá trình nhận dạng khói và lửa. Ta thường xem xét 3 loại nhiễu chính và phổ biến, gọi một cách khoa học là: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung. - Nhiễu cộng (Additive noise): thường phân bố khắp ảnh và được biểu diễn bởi: Y = X + n với Y: ảnh quan sát, X: ảnh gốc và n là nhiễu.
- Nhiễu nhân: cũng thường phân bố khắp ảnh và được biểu diễn bởi: Y = X.n - Nhiễu xung (Impulse noise): là một loại nhiễu khá đặc biệt có thể sinh ra bởi nhiều lý do khác nhau chẳng hạn: lỗi truyền tín hiệu, lỗi bộ nhớ, hay lỗi định thời trong quá trình lượng tử hóa. Nhiễu này thường gây đột biến tại một số điểm ảnh. Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise) - một ví dụ điển hình nhất của loại nhiễu xung– sẽ cho thấy rõ hơn tính chất “đột biến” của nó. Các điểm ảnh bị nhiễu (noise pixel) có thể nhận các giá trị cực đại hoặc cực tiểu trong khoảng giá trị [0, 255].
Với ảnh mức xám (gray scale), 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 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. Thông thường, khi nói một ảnh nhiễu muối tiêu 30% nghĩa là trong đó tỉ lệ các điểm ảnh nhiễu mang gia trị cực tiểu là 15% và cực đại là 15%.
Để loại đi các loại nhiễu trong trường hợp bộ lọc trung bình (hay trung vị) được sử dụng. Sau khi cho ảnh qua bộ lọc trung bình thì ảnh đã được lọc đi một phần nhiễu. Với lọc trung bình, mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận. Để thực hiện được bộ lọc trung bình này phải dựa trên phép xử lý vùng ảnh [7].
Phép xử lý vùng ảnh sử dụng những pixel lân cận nhau của ảnh đầu vào I(i,j) để tạo ra một pixel của ảnh đầu ra I’(I,j). Phép xử lý vùng ảnh chủ yếu dựa trên phép nhân BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 7 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT chập. Phương trình biểu diễn toán học của phép toán nhân chập được áp dụng để tính bộ lọc trung bình ảnh I(i, j) với mặt nạ [11]: 1 r r I ' (i, j ) w(k , l ) * I (i k , j l ) (2.1) N k r l r Trong đó: w(k,l) là mặt nạ nhân chập và là ma trận vuông (2r+1)*(2r+1); N là số phần tử trong mặt nạ.
Với mỗi pixel I(i, j) tương ứng ta có thể suy ra được pixel I’(i,j) tương ứng. Ở đây ta xét mặt nạ 3x3 khi đó ta có lân cận của I(i, j) là từ I1 tới I8.Và trọng số mặt nạ từ w0 đến w8 tức là có 9 phần tử khi đó ta có N=9 .4: Sơ đồ thuật toán lọc trung bình. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 8 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Kết quả ảnh nhiễu muối tiêu đi qua bộ lọc trung vị: Hình 2.5: Nhiễu muối tiêu từ ảnh RGB trích kênh Red (a) và sau khi được lọc (b) qua bộ lọc trung vị.
Kết quả sau khi lọc với các bộ lọc khác: Tiến hành thực hiện quá trình lọc ảnh với nhiều bộ lọc khác nhau: Disk; Gaussian; Laplacian; Log; Motion; Prewitt; Sobel.6: Nhiễu muối tiêu được lọc bằng các bộ lọc khác (a) là ảnh gốc, (b) bộ lọc Disk, (c) bộ lọc Gaussian, (d) bộ lọc Laplacian, (e) bộ lọc Log, (f) bộ lọc Sobel. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 9 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Nhận xét: sau khi cho ảnh gốc (a) đi qua các bộ lọc Disk các điểm ảnh nhiễu muối tiêu đã được loại bỏ hẳn khỏi hình. Với các bộ lọc khác nhau cho ra các ảnh ngõ ra đã được lọc khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu và mục đích cải thiện chất lượng ảnh, triệt nhiễu, tách biên và các ứng dụng khác.
Riêng đề tài này ta chọn bộ Lọc trung bình như đã nói ở trên. Chuyển ảnh màu RGB sang không gian HSV Ảnh RGB: mọi màu cơ bản đều là tổ hợp của 3 màu cơ bản là: đỏ (Red), xanh (Green), xanh dương (Blue). Tương ứng với các bước sóng 700 nm(R), 546,8 nm(G), và 435,8 nm (B) [12]. Đối với mắt người, có 3 thuộc tính cơ bản: + Brightness hay Value còn gọi là độ chói hoặc giá trị độ chói.
+ Hue còn gọi là sắc thái. + Saturation là độ bão hoà màu. Không gian màu là phương pháp diễn giải các đặc tính và tác động của màu trong ngữ cảnh nhất định. Ví dụ như không gian màu RGB ứng dụng cho màn hình, TV và không gian màu HSV dùng cho nhận thức của con người ngoài ra còn có không gian màu CMYK dùng cho máy in [8].
Nếu như một ảnh số được mã hóa bằng 24 bit, nghĩa là 8 bit cho kênh R, 8 bit cho kênh G, 8 bit cho kênh B, thì mỗi kênh này màu này sẽ nhận giá trị từ 0-255. Với mỗi BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 10 do an CHƯƠNG 2.