CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Đồ hoạ 3 chiều được nghiên cứu ở các trường đại học từ những năm 1970 và được thương mại hoá khi Hollywood chú ý đến những nghiên cứu này vào những năm 1980 [10]. Hình ảnh chuyển động lúc sơ khai là nghành công nghiệp xa xỉ và chỉ được sử dụng hạn chế đối với các công cụ tài chính. Cùng với sự phát triển của các gói phần mềm chuẩn của mô hình hoá và chuyển động, 3 chiều dần xuất hiện trong công nghệ truyền hình và các video chuyên nghiệp. Hay nói cách khác, nghệ thuật 3 chiều đã tìm được chỗ đứng trong các dịch vụ đa phương tiện.
Việc sử dụng mô hình 3 chiều cho mục đích hiển thị ngày càng trở nên quan trọng. Những năm vừa qua, trong lĩnh vực thị giác máy, người ta chú trọng nhiều đến vấn đề điều khiển và điều hướng robot, tuy nhiên gần đây, hướng quan tâm đã có sự thay đổi. Người ta chú trọng nhiều đến vấn đề tương tác và hiển thị. Các mô hình 3 chiều có tính chân thực cao là thành phần không thể thiếu khi mô phỏng và hiển thị sự vật, sự kiện.
Đồ họa 3 chiều trải rộng trên nhiều ứng dụng như trong trò chơi điện tử, công nghiệp làm phim, trình chiếu đối tượng trong thực tại trộn phục vụ cho y tế, quân sự, hàng không, giáo dục… Trong trò chơi điện tử, đồ hoạ 3 chiều thực sự bộc lộ đặc tính ưu việt của nó đáp ứng nhu cầu, thị hiếu khách hàng. Chất lượng đồ hoạ cũng như khả năng đáp ứng thời gian thực của các ứng dụng 3 chiều thay đổi nhanh chóng do sự thay đổi chóng mặt của các thiết bị phần cứng cũng như công nghệ. Tiếp đó, là sự bùng nổ của các ứng dụng 3 chiều trên Internet. Do vậy, đồ hoạ 3 chiều đã ngày càng trở nên quen thuộc.
Hơn 3 thập kỉ qua, mô hình hoá và chuyển động 3 chiều được chuẩn hoá trong các phần mềm thương mại. Maya, 3Dstudio Max, Softimage hay Lightwave [27] là những gói ứng dụng điển hình được sử dụng trong giáo dục cũng như công nghệ 3 chiều. Tất cả những gói ứng dụng này đều tương tự hoặc liên quan đến các kĩ năng của nghệ thuật đồ họa truyền thống nhưng áp dụng trong môi trường kĩ thuật số: mô hình hoá tương tự như nghệ thuật điêu khắc, texturing liên quan đến kĩ thuật vẽ hoặc minh hoạ. Giới thiệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ma Thị Châu 4 Luận văn thạc sỹ Một hạn chế lớn nhất của các kĩ thuật dựng mô hình 3 chiều truyền thống là giá thành cao khi mà người ta vẫn phải thao tác thủ công và sử dụng các thiết bị chuyên dụng.
Các thiết bị dùng cho thiết kế và hiển thị đồ họa như máy quét laze, màn hình hiển thị và các thiết bị số hoá khác là các thiết bị đắt tiền, yêu cầu sự cẩn trọng khi sử dụng, sự phức tạp khi điều khiển. Do vậy, người ta tiến hành “mềm hóa” trong dựng mô hình 3 chiều. Các thuật toán được áp dụng nhiều hơn trong việc lấy thông tin 3 chiều của đối tượng, các nguồn dữ liệu để lấy thông tin 3 chiều cũng phong phú hơn. Khôi phục lại thông tin 3 chiều sử dụng camera cầm tay trong khi thiếu thông tin về môi trường chụp ảnh (camera, ánh sáng,…) là một thử thách lớn.
Bởi vì, khi sử dụng camera cầm tay, vị trí và hướng quay của camera rất tự do. Do vậy, các khung nhìn của các ảnh cũng tự do. Tuy nhiên, nếu dựng mô hình 3 chiều từ ảnh 2 chiều thành công thì ý nghĩa của nó rất lớn, bởi vì, thiết bị phần cứng rẻ tiền và sẵn có. Ban đầu người ta tiến hành đối sánh dựa trên sự quan sát.
Các điểm đối sánh tương ứng dưới dạng các điểm điều khiển được lựa chọn cần có sự tương tác với con người. Do vậy tiêu tốn thêm thời gian đồng thời số lượng các điểm đối sánh không nhiều. Một hướng giải quyết khác là người ta điều khiển môi trường chụp ảnh: Ví dụ, gắn camera ở một vị trí cố định rồi cho đối tượng cần chụp lên bàn xoay hay gắn nhiều camera cố định xung quanh đối tượng cần chụp như vậy ảnh thu nhận được có các góc độ khác nhau và xác định được các tâm chiếu, các thông số trong/ngoài của camera nhằm phục vụ tốt hơn cho quá trình khôi phục điểm 3 chiều. Tuy nhiên với cách này, ta lại phải tiêu tốn thời gian và thủ tục để hiểu chỉnh camera.
Trong những năm gần đây, người ta quan tâm đến việc lấy thông tin 3 chiều từ các khung nhìn không được hiệu chỉnh (uncalibrated view). Các kĩ thuật tự hiệu chỉnh chiếm phần lớn thời gian [9,18,12], các phương pháp này bắt nguồn từ hình học epipolar và trifocal tensor [15,26] nhờ đó các điểm đối sánh tương ứng được tự động tính toán dễ dàng hơn. Giới thiệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ma Thị Châu 5 Luận văn thạc sỹ Thông tin 3 chiều được trích chọn từ ảnh yêu cầu rất ít sự tương tác với người dùng. Dựng mô hình 3 chiều từ ảnh là phương pháp phát triển dưới sự kết hợp của đồ họa, thị giác máy và nhiếp ảnh.
Con người thu nhận thông tin 3 chiều nhờ sự quan sát đối tượng bằng hai mắt hay nói cách khác hai khung nhìn khác nhau. Trong lĩnh vực thị giác máy, các nhà nghiên cứu đã cố gắng rất nhiều trong việc cung cấp khả năng “quan sát” tương tự con người cho máy tính. Ban đầu, họ hướng tới ngành robot và tự động hóa nhằm mục đích cho phép robot tự điều hướng khi đi qua môi trường mới. Gần đây hướng nghiên cứu dịch chuyển sang hiển thị trực quan và giao tiếp đồng thời có sự kết hợp nhiều hơn với lĩnh vực đồ họa.
Một trong những mối quan tâm lớn nhất của các nhà nghiên cứu là cung cấp các thuật toán để có thể tự động lấy được thông tin từ chuỗi các ảnh. Mười năm trở lại đây, người ta thường nhấn mạnh đến hình học đa ảnh, đa khung nhìn [15] và cho phép nhiều cách tiếp cận linh hoạt trong việc lấy thông tin 3 chiều từ các ảnh khác nhau. Thực tế, hướng hiển thị trực quan đã phát triển từ trước nhưng dưới một ngữ cảnh khác, dựa trên nghệ thuật nhiếp ảnh. Nửa cuối thế kỉ 19, các ảnh chụp đã được sử dụng lấy thông tin 3 chiều để tạo bản đồ, đo đạc các công trình.
Cách tiếp cận dựa trên ảnh được đưa ra có rất nhiều ưu điểm. Cảnh cần mô hình hóa được chụp ở các khung nhìn khác nhau. Các thiết bị để thu nhận đầu ảnh đầu vào lại sẵn có như các máy ảnh kĩ thuật số, các máy quay camera. Mối quan hệ giữa các ảnh được tính toán tự động từ thông tin lấy được trực tiếp của ảnh thông qua các thuật toán.
Do vậy không cần đến các số đo khung cảnh, hay các thủ tục hiệu chỉnh thiết bị bằng tay như các kĩ thuật truyền thống nữa. Xu thế hiện nay là cải tiến việc tự động hoá trong nhận dạng và dựng mô hình 3 chiều của đối tượng từ các ảnh. Bên cạnh đó cách tiếp cận dựa trên ảnh này lại rất linh hoạt ở chỗ rất dễ dàng mô hình đối tượng có kích cỡ nhỏ cũng như mô hình một khung cảnh rộng lớn. Lấy thông tin 3 chiều từ các ảnh 2 chiều thu hút ngày càng nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu.
Điều đó một phần là do yêu cầu của các kĩ thuật này trong các ứng dụng tăng lên như trong các lĩnh vực bảo tồn cổ vật, phân tích hiện trường phạm tội, thiết kế kiến trúc, xử lý phim, trò chơi 3 chiều…Bên cạnh đó, phần cứng Giới thiệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ma Thị Châu 6 Luận văn thạc sỹ đồ họa có giá thành hạ cũng là yếu tố góp phần thúc đẩy sự phát triển các phương pháp cũng như kĩ thuật mô hình hoá và dựng lại mô hình 3 chiều. Bài toán dựng mô hình 3 chiều từ chuỗi các ảnh đầu vào là bài toán xây dựng thông tin 3 chiều từ thông tin của các ảnh 2 chiều. Một cách toán học, cấu trúc 3 chiều được dựng lại từ các phép chiếu 2 chiều. Bên cạnh đó các ảnh đầu vào lại là các ảnh texture tự nhiên nhất do vậy cấu trúc 3 chiều đạt được rất hiệu quả.
Mục đích của luận văn là tìm hiểu các kĩ thuật xử lý ảnh và xây dựng phương pháp dựng mô hình 3 chiều tự động chỉ sử dụng đầu vào là các ảnh. Hai ảnh của cùng đối tượng hay cùng cảnh được chụp bởi camera cầm tay qua một qui trình xử lý lấy ra thông tin 3 chiều của đối tượng. Mục tiêu của đề tài này là tìm hiểu một số đặc trưng nổi bật của các phương pháp, kĩ thuật dựng mô hình 3 chiều nhằm mục đích kết hợp các kĩ thuật thành một qui trình trọn vẹn tạo ra mô hình 3 chiều có ý nghĩa và đáp ứng được một số các ứng dụng. Các kĩ thuật, phương pháp đề cập đến đều áp dụng trên việc dựng lại mô hình của đối tượng, cảnh không được hiệu chỉnh.
Khi đó, tất cả các tham số bao gồm tham số trong/ ngoài của camera, cấu trúc 3 chiều của cảnh đều được tính toán từ thông tin của các ảnh thông qua các thuật toán. Từ đó, chúng tôi triển khai một số module giải quyết bài toán dựng mô hình 3 chiều của cảnh hay đối tượng với đầu vào là 2 ảnh màu chụp chung một cảnh hay một đối tượng đó. Đề tài được phát triển với sự kết hợp của nhiều phương pháp nghiên cứu: thu thập, phân tích, phân loại và đặc tả dữ liệu; nghiên cứu, phân tích và tổng hợp tài liệu; phương pháp phân tích, thiết kế hệ thống thông tin và lập trình theo công nghệ hướng đối tượng. Chương 2 của luận văn giới thiệu một số vấn đề liên quan đến bài toán dựng mô hình 3 chiều, tổng quan qui trình dựng mô hình 3 chiều, một số kĩ thuật đã và đang được nghiên cứu và triển khai trong dựng mô hình 3 chiều.
Trong chương 3, chúng tôi xây dựng bộ công cụ dựng mô hình 3 chiều từ cặp ảnh đầu vào. Các kĩ thuật được dùng để triển khai bộ công cụ bao gồm thuật toán tìm Giới thiệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ma Thị Châu 7 Luận văn thạc sỹ điểm góc SUSAN, thuật toán tính ma trận cơ bản sử dụng RANSAC, kĩ thuật chỉnh sửa ảnh dựa trên chuyển đổi sang hệ trục tọa độ cực, kĩ thuật đối sánh toàn ảnh và thuật toán tam giác tối ưu tìm độ sâu cho một cặp đối sánh.