• Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO • • TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI • • • • ĐINH THỊ HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CẢI THIÊN CHẤT LƯƠNG ẢNH NHI PHÂN • • • BẰNG PHÉP TOÁN HÌNH THẤI LUÂN VĂN THAC SỸ MÁY TÍNH • • Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO • • • TRƯỞNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HẢ NỘI ĐINH THỊ HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CẢI THIÊN CHẤT LƯƠNG ẢNH NHI PHÂN • •• BẰNG PHÉP TOÁN HÌNH THẤI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SỸ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS Ngô Quốc Tạo LỜI CẢM ƠN Bằng kính trọng lòng biết ơn sâu sắc, em xin chân thành cảm ơn đỡ em suốt PGS. TS Ngô Quốc Tạo, người tận tình hướng dẫn giúp trình làm luận văn. Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin, phòng Sau đại học trường Đại học Sự phạm Hà Nội 2, thầy cô trực tiếp giảng dạy học phần khóa học tạo điều kiện thuận lợi cho em trình học tập nghiên cứu trường. Xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp quan tâm, giúp đỡ em thời gian nghiên cứu hoàn thành luận văn. Trong trình nghiên cứu, luận văn không tránh khỏi thiếu sót. Rất mong nhận góp ý quý thầy cô bạn bè đồng nghiệp quan tâm đến luận văn này. Hà Nội, tháng 12 năm 2014 Học viên Đinh Thị Hường LỜI CAM ĐOAN Trong trình hoàn thành luận văn, tìm hiểu, nghiên cứu, tổng hợp nhiều nguồn tài liệu khác nhau, dự đạo, giúp đỡ giáo viên hướng dẫn, kết đề tài sản phẩm lao động cá nhân tôi. Các nguồn tài liệu sử dụng trích dẫn rõ ràng, khoa học. Nội dung luận văn chưa công bố hay xuất hình thức không chép từ công trình nghiên cứu nào. Tôi xin cam đoan điều hoàn toàn đúng. Hà Nội,4thảng 12 năm 2014 Học viên Đinh Thị Hường MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa DANH MUC CÁC HÌNH VẼ • 1.1. Quá trình xử lý ảnh . 1.2. Các bước hệ thống xử lý ảnh . 1.3. Mô hình tổng quát hệ thống nhận dạng ảnh 1.4. Ví dụ ảnh xương 1.5. Một số phép toán logic hình ảnh nhị phân . 1.6. Một vài ví dụ phần tử cấu trúc 1.7. Một số dạng biểu diễn đường thẳng vẽ kỹ 5thuật 2.1. Anh đối tượng ảnh 2.2. Quan hệ hai tập hợp 2.3. Phép biến đổi tập hợp 2.4. Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ . 2.5. Giãn A В . 2.6. Giãn điểm ảnh 2.7. Phép giãn nhị phân 2.8. Quá trình quét phần tử cấu trúc hình ảnh nhị phân . 2.9. Giãn ảnh sử dụng phần tử cấu trúc 2.10. Phép co nhị phân . 2.11. Phép co nhị phân hai đối tượng 2.12. Quá trình lọc đối tượng . 2.13. ứng dụng phép co ảnh dạng số nhị phân . 2.14. Quá trình thực phép mở ảnh 2.15. Phép mở ảnh phương diện ý nghĩa hình học 2.16. Quá trình thực phép đóng ảnh . 2.17. Minh họa phép đóng ảnh phương diện ý nghĩa hình học 2.18. Minh họa phép biến đổi trúng trượt MỞ ĐẦU 1. Lí chon đề tài • Cùng với ngôn ngữ, thông tin duới dạng hình ảnh đóng vai trò quan trọng công việc trao đổi thông tin. Chính năm gần có kết hợp chặt chẽ ảnh đồ hoạ l ĩnh vực xử lý thông tin. Trong công nghệ thông tin, xử lý ảnh chứa vai trò quan trọng, ứng dụng đa dạng phong phú nhiều lĩnh vực khoa học. Xử lý ảnh phận quan trọng việc trao đổi thông tin người máy. Nó góp phần làm cho việc quan sát trở nên tốt hơn. Hình ảnh dạng liệu đóng vai trò quan trọng việc trao đổi, xử lý, lưu giữ thông tin .Trong số loại hình công việc, người ta càn đến hình ảnh để mô tả, minh chứng hay diễn đạt điều mà chữ viết hay ngôn ngữ nói không diễn tả hết được, phải tổ chức việc lưu dạng hình ảnh nào? Có cần xử lý trước lưu chúng không? Câu trả lời có. Do tiền xử lý ảnh việc cằn làm. Tăng cường chất lượng ảnh, mà công đoạn đàu tiên bước tiền xử lý nhằm xác định ảnh, khắc phục khiếm khuyết bước thu nhận ảnh không tốt việc làm quan trọng. Có nhiều phương pháp cho việc cải thiện chất lượng ảnh nói chung tiền xử lý nói riêng. Trong luận văn mô tả vài phương pháp tiền xử lý hình ảnh (chú trọng đến ảnh nhị phân, ảnh vẽ kỹ thuật sách Scan thường ảnh màu: đen, trắng) nhằm cải thiện chất lượng ảnh nhị phân thao tác Hình thái học. Các thao tác Hình thái học nói chung, đặc biệt Hình thái học số sử dụng chủ yếu vào việc cải thiện ảnh cách làm rõ (tái hiện) nét đặc trưng hình dạng, mà tính toán hay nhận biết chúng cách dễ dàng. Việc sử dụng thao tác hình thái ứng dụng chúng, đặc biệt ứng dụng cải thiện chất lượng ảnh cho bước tiền xử lý, trước thực bước cho công việc xử lý ảnh. Chính lí mà lựa chọn đề tài: “Nghiên cứu phương pháp cải thiện chất luợng ảnh nhị phân phép toán hình thái ” 2. Mục đích nghiên cứu Tìm hiểu nghiên cứu số kỹ thuật nhằm cải thiện chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý đối tượng hình ảnh xây dựng chương trình ứng dụng thực tế. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu 1. Tìm hiểu phương pháp cải thiện chất lượng ảnh nhị phân 2. Tìm hiểu cải thiện chất lượng ảnh phép toán hình thái 3. ứng dụng phép toán hình thái cải thiện chất lượng ảnh 4. Đổi tượng phạm vi nghiên cứu Các vấn đề cải thiện chất lượng ảnh nhị phân phép toán hình thái. 5. Phương pháp nghiên cứu Trong trình triển khai đề tài, sử dụng chủ yếu phương pháp: thu thập tài liệu liên quan đến đề tài, tìm hiểu tài liệu, báo tác giả theo định hướng giáo viên hướng dẫn. 6. Cấu trúc luân văn Luận văn gồm phần mở đầu 03 chương nội dung: Chương 1: Tổng quan phương pháp cải thiện chất lượng ảnh Chương 2: Cải thiện chất lượng ảnh nhị phân phép toán hình thái Chương 3: Cài đặt thử nghiệm chương trình Sau Kết luận Tài liệu tham khảo. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VÈ PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG ẢNH 1.1. Giói thiệu chung xử lý ảnh Xử lý ảnh đối tượng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn người sử dụng. Xử lý ảnh gồm trình phân tích, phân lớp đối tượng, làm tăng chất lượng, phân đoạn tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay trình biên dịch thông tin hình ảnh ảnh. Cũng xử lý liệu đồ họa, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng. Xử lý liệu đồ họa đề cập đến hình ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo YỚi chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên. Xử lý ảnh lĩnh vực nghiên cứu, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh tuân thủ tính chất đặc trưng xử lý ảnh bao gồm. Thứ nhất: Biến đổi ảnh làm đẹp ảnh. Thứ hai: Tự động phân tích nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh. Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác. Dựa vào ta mô tả cấu trúc hình ảnh ban đàu. Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh tách cạnh, phân đoạn hình ảnh. Kỹ thuật dùng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể), nhận dạng chữ in đánh máy văn phục vụ cho việc tự động hóa trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính. Quá trình xử lý ảnh [1] xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn. Kết đẩy trình xử lý ảnh "tốt hơn" kết luận. Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tượng không gian. Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh [1]: Hệ định Camer a Sensor Tiền xử lý Lưu trữ íi Lưu trữ ii Trích chọn - I đặc điểm Hậu xử lý --► Đối sách rút kết luân Hình 1.2. Các bước hệ thống xử lý ảnh Trước hết trình thu nhận ảnh. Ảnh thu nhận qua camera, thường ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR) tín hiệu số hóa (loại CCD). Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, sách quét qua scanner. Tiếp theo trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công1 đoạn nhỏ. Trước hết công việc tăng cường hình ảnh để cải thiện chất lượng hình ảnh. Do càn phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh. Giai đoạn phát đặc tính biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc trưng, .Cuối tùy theo mục đích trình xử lý ảnh, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác. Các bước hệ thống xử lý ảnh mô tả hình 1.2. 1.2. Giói thiệu ảnh nhị phân Như giới thiệu trình xử lý ảnh ảnh nhận vào máy tính phải mã hóa. Hình ảnh lưu trữ dạng tập tin phải số hóa tiêu chuẩn đặt ảnh phải lưu trữ cho ứng dụng khác nhau, thao tác loại liệu này. 1.2.1. Một số khái niệm Một số khái niệm xử lý ảnh [1], [4]: 1.2.1.1. Ảnh điểm ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng chúng biểu diễn thành hai biến thực phức kí hiệu f(x,y). Trong X, y giá trị tọa độ không gian giá trị f tỉ lệ YỚi độ sáng ảnh thời điểm này. Để xử lý ảnh máy tính càn thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Trong trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc, thông qua trình lấy mẫu (rời rạc hóa không gian) lượng tử hóa thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thường không phân biệt hai điểm kề nhau. Trong trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết tắt Pixcel - Phần tử ảnh. Như vậy, ảnh tập hợp Pixcel. 1.2.1.2. Độ phân giải Độ phân giải (Resolution) mật độ ảnh ấn định ảnh số hiển thị. Như khoảng cách điểm ảnh chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh. Việc chọn tạo nên mật1độ phân bổ độ phân giải phân bổ liên tục theo x,y. 1.2.1.3. Mức xám Mức xám (gray level): kết mã hóa tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số. Đây kết trình lượng tử hóa. Ảnh có nhiều mức xám. Cách mã hóa kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hóa 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật = 256 (1, 1, .255) nên YỚi 256 mức pixcel mã hóa bit. 1.2.1.4. Ảnh nhị phân Tùy theo vùng giá trị mức xám điểm ảnh, mà ảnh phân chia thành ảnh màu ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Ảnh cho hai mức xám ta nói ảnh nhị phân ảnh đen trắng điểm ảnh gọi điểm ảnh nhị phân. 1.2.1.5. Ảnh màu ảnh xám * Ảnh màu Ảnh màu tổ họp từ ba màu : đỏ (Red), lục (Green), lam (Blue) thường thu nhận dải băng tần khác nhau. Để biểu diễn cho điểm ảnh màu càn byte để mô tả 24 bit màu. * Ảnh xám Ảnh xám trường hợp đặc biệt ảnh màu. Mỗi điểm ảnh màu có giá trị (Red, Green, Blue), giá trị ta có ảnh xám. 1.2.1.6. Khử nhiễu Có hai loại nhiễu trình thu nhận ảnh: - Nhiễu hệ thống: nhiễu có quy luật khử phép biến đổi. - Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân khắc phục phép lọc. 1.2.1.7. Chỉnh mức xám. Nhằm khắc phục tính không đồng hệ thống gây ra. Thông thường có hướng tiếp cận: - Giảm số mức xám: Thực nhóm mức xám gần thành bó. Trường hợp có mức xám chuyển ảnh đen trắng, ứng dụng in ảnh màu máy in đen trắng. - Tăng số mức xám: Thực nội suy mức xám trung gian kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh. 1.2.1.8. Trích chọn đặc điểm Các đặc điểm đối tượng trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng trình xử lý ảnh. Có thể nêu số đặc điểm ảnh sau đây: Đặc điểm không gian: phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn, V.V Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại trích chọn việc thực lọc vùng (zonal filtering). Các vùng gọi “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường khe hẹp với hình dạng khác (chữ nhật, tam giác, cung tròn .V.V.). Đặc điểm biên đường biên: Đặc trưng cho đường biên đối tượng hữu ích việc trích chọn thuộc tính bất biến dùng nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm trích chọn nhờ toán tử Gradient, toán tò Laplace. Việc trích chọn hiệu đặc điểm giúp cho việc nhận dạng đối tượng ảnh xác, với tốc độ tính toán cao dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống. 1.2.1.9. Nhận dạng Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mô tả đối tượng mà muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường sau trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số). - Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc). Trên thực tế, người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in đánh máy phục vụ cho việc tự động hóa trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính. Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ, .) phục vụ cho nhiều lĩnh vực. 1.2.1.10. Nén ảnh Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ. Thường tiến hành theo hai khuynh hướng nén có bảo toàn không bảo toàn thông tin. Nén không bảo toàn thường có khả nén cao hơn. Trên sở hai khuynh hướng, có cách tiếp khả phục hồi cận cơbản nén ảnh: - Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén dựa vào việc thống kê tàn suất xuất giá trị điểm ảnh, sở mà có chiến lược mã hóa thích hợp. Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa *.TIF. - Nén ảnh không gian: Kỹ thuật dựa vào vị trí không gian điểm ảnh để tiến hành mã hóa. Kỹ thuật lợi dụng giống điểm ảnh vùng gần nhau. Ví dụ cho kỹ thuật mã nén *.PCX - Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây kỹ thuật tiếp cận theo hướng nén không bảo toàn vậy, kỹ thuật thường nén hiệu hơn, *.JPG tiếp cận theo kỹ thuật nén này. - Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal đối tượng ảnh, thể lặp lại chi tiết. Kỹ thuật nén tính toán để cần lưu trữ phần gốc ảnh quy luật sinh ảnh theo nguyên lý Fractal. 1.2.2. Cải thiện chất lượng ảnh kỹ thuật phát biên tìm xương Trong xử lý nhận dạng ảnh, có số loại ảnh đường nét gồm đối tượng đường cong có độ dài lớn nhiều so với độ dày nó, YÍ dụ ảnh kí tự, dấu vân tay, sơ đồ mạch điện tử, vẽ kỹ thuật, đồ .Để xử lý loại người ta thường xây dựng hệ mô theo cách phân tích ảnh người gọi hệ thống thị giác máy. Có nhiều hệ thống cài đặt theo phương pháp hệ thống nhận dạng chữ viết thiết bị quang học OCR (Optical Character Recognition), hệ thống nhận dạng vân tay AFIS (Automated fingerprint Identification System) . Hình 1.3. Mô hình tổng quát hệ thống nhận dạng ảnh Có nhiều phương pháp trích chọn đặc điểm biết tới phương pháp sử dụng sóng ngắn (Wavelet), sử dụng hệ số Fourier, sử dụng mômen bất biến, sử dụng đặc trưng biên tính trơn điểm đặc biệt, sử dụng đặc trưng tôpô dựa phát biên tìm xương đường nét ảnh .Phương pháp trích chọn đặc điểm sử dụng ảnh sử dụng nhiều. Kỹ thuật phát biên tìm xương nhiều ứng dụng nghiên cứu giải số vấn đề toán nêu công đoạn tiền xử lý ảnh. 1.2.2.1. Phương pháp phát biên Biên vấn đề quan trọng trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh. mặt toán học người ta xem điểm biên điểm có thay đổi mức xám. Ví dụ: ảnh đen trắng, điểm gọi điểm biên điểm đen có điểm trắng bên cạnh. Tập hợp điểm biên tạo nên biên hay đường bao đối tượng. Xuất phát từ sở người ta thường sử dụng hai phương pháp phát biên là: phát biên trực tiếp phát biên gián tiếp [1]. a)Phương pháp phát biên trực tiếp Phương pháp làm biên dựa vào biến thiên mức xám ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát biên dựa vào biến đổi theo hướng. Nếu lấy đạo hàm bậc ảnh ta có kỹ thuật Gradient, lấy đạo hàm bậc hai ảnh ta có kỹ thuật Laplace. * Kỹ thuật pháp biên Gradient Theo định nghĩa, Gradient véctơ có thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh, ta có: d/ (*, y ) _ p ,/(* + d x , y ) - f ( x , ỳ ) I õx dx ' ôf(x,y) _ ôy f(x,y + dy)-f(x,y) dy Trong đó: dx, dy khoảng cách điểm theo hướng X, y (khoảng cách tính số điểm). õxz ổ2/ Việc xấp xỉ đạo hàm bậc theo hướng X, y thực thông qua hai mặt nạ nhân chập tương ứng cho ta kỹ thuật phát biên khác (kỹ thuật Sobel, kỹ thuật Prewitt .). * Kỹ thuật phát biên Laplace Các phương pháp đánh giá Gradient làm việc tốt mà độ sáng thay đổi rõ nét. Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace. Toán tử Laplace định nghĩa sau: dx2 dy2 Ta có: ổ2/ Ô M ô TỶ = + l \y- fix, ỳ)) ox ox ox ox ~ [ f { x + l , y ) - f { x , y j \ - \ f ( x , y ) - f { x - 1, * /(* + y ) >0] - /(*> y ) + f i x - , y ) Tương tự ta có ô2/ f(x, y + l)- fix, ỳ) ày r Từ ta có - + f(x, y-l) ô2f f(x + ỉ,y)-2f(x,y) + f(x-ỉ,y) i f ( x , y + l ) - f ( x , y ) + f ( x , y - 1) _ày Vậy: V2/ = / -1(* +1 , y ) + f ( x , y + 1) - f ( x , y ) + f i x -1 , y ) + f ( x , y ) b) Phát biên gián tiếp Nếu cách ta phân ảnh thành vùng ranh giới vùng gọi biên. Kỹ thuật dò biên phân vùng ảnh hai toán đối ngẫu YÌ dò biên để thực phân lớp đối tượng mà xong nghĩa phân vùng ảnh ngược lại, phân vùng ảnh phân lớp thành đối tượng, phát biên. Có hai kỹ thuật dò biên bản: - Kỹ thuật thứ nhất: Xét ảnh biên thu từ ảnh vùng sau lần duyệt đồ thị, sau áp dụng thuật toán duyệt cạnh đồ thị. - Kỹ thuật thứ hai: Dựa ảnh vùng, kết hợp đồng thời trình dò biên tách biên. Ở ta quan tâm cách tiếp cận thứ hai. Trước hết, giả sử ảnh xét bao gồm vùng ảnh - liên thông, bao bọc vành đai cách điểm nền. bản, thuật toán dò biên vùng bao gồm bước sau: - Xác định điểm biên xuất phát. - Dự báo xác định điểm biên tiếp theo. - Lặp bước gặp điểm xuất phát. Do xuất phát từ tiêu chuẩn định nghĩa khác điểm biên quan hệ liên thông, thuật toán dò biên cho ta đường biên mang sắc thái khác nhau. Kết tác động toán tử dò biên lên điểm biên điểm biên +1. Thông thường toán tử xây dựng hàm đại số Boolean - láng giềng điểm biên. Mỗi cách xây dựng toán tử phụ thuộc vào định nghĩa quan hệ liên thông điểm biên. Do gây khó khăn cho việc khảo sát tính chất đường biên. Ngoài ra, bước dò biên phải kiểm tra tất - láng giềng điểm nên thuật toán thường hiệu quả. Để khắc phục hạn chế trên, thay YÌ sử dụng điểm biên ta sử dụng cặp điểm biên (ngoài trong), cặp điểm tạo nên tập vùng, phân tích toán tử dò biên thành bước: - Xác định cặp điểm vùng tiếp theo. - Lựa chọn điểm biên. Trong bước thứ thực chức ánh xạ tập vùng lên vùng bước thứ hai thực chức chọn điểm biên. Thuật toán dò biên tổng quát Bước 1: Xác định cặp - vùng xuất phát. Bước 2: Xác định cặp - vùng tiếp theo. Bước 3: Lựa chọn điểm biên. Bước 4: Nếu gặp lại cặp xuất phát dừng, không quay lại bước 2. Việc xác định cặp - vùng xuất phát thực cách duyệt ảnh từ xuống từ trái qua phải kiểm tra điều kiện lựa chọn cặp - vùng. Do việc chọn điểm biên mang tính chất quy ước, nên ta gọi ánh xạ xác định cặp - vùng toán tử dò biên. c) Kết luận Phương pháp phát biên trực tiếp tỏ hiệu chịu ảnh hưởng nhiễu, song biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp tỏ hiệu quả, phương pháp phát biên gián tiếp khó cài đặt, song lại áp dụng tốt trường hợp này. 1.2.2.2. Kỹ thuật tìm xương Xương coi hình dạng đối tượng, với số điểm ảnh bản. Ta lấy thông tin hình dạng nguyên đối tượng thông qua xương. Một định nghĩa xúc tích xương dựa tính continum (tương tự tượng cháy đồng cỏ) đưa Blum (1976) [3] sau: Giả thiết đối tượng đồng phủ cỏ khô sau dụng lên vòng biên lửa. Xương định nghĩa nơi gặp vệt lửa chúng dập tắt. Hình 1.4. Ví dụ ảnh xương Kỹ thuật tìm xương chủ đề nghiên cứu xử lý ảnh năm gần đây. Mặc dù có nỗ lực cho việc phát triển thuật toán tìm xương, phương pháp đưa bị mát thông tin. Có thể chia thành hai loại thuật toán tìm xương [1]. - Thuật toán tìm xương dựa làm mảnh. - Thuật toán tìm xương không dựa làm mảnh. a) Tìm xương dựa làm mảnh Thuật toán làm mảnh ảnh số nhị phân thuật toán quan trọng xử lý ảnh nhận dạng. Xương chứa thông tin bất biến cấu trúc ảnh, giúp cho trình nhận dạng vectơ hóa sau này. Thuật toán làm mảnh trình lặp duyệt kiểm tra tất điểm thuộc đối tượng. Trong lặp tất điểm đối tượng kiểm tra: Neu chúng thỏa mãn điều kiện xóa tùy thuộc thuật toán bị xóa đi. Quá trình lặp lại không điểm biên xóa. Đối tượng bóc dần lớp biên điểm bị thu mảnh lại điểm biên. Các thuật toán làm mảnh phân loại dựa phương pháp xử lý điểm thuật toán làm mảnh song song thuật toán làm mảnh tuần tự. Thuật toán làm mảnh song song, thuật toán mà điểm xử lý theo phương pháp song song, tức xử lý lúc. Giá trị điểm sau lần lặp phụ thuộc vào giá trị láng giềng bên cạnh (thường - láng giềng) mà giá trị điểm xác định lần lặp trước đó. Trong máy có nhiều vi xử lý xử lý vùng đối tượng, có quyền đọc từ điểm vùng khác ghi vùng xử lý. Trong thuật toán làm mảnh điểm thuộc đối2 tượng kiểm tra theo thứ tự (chẳng hạn điểm xét từ trái qua phải, từ xuống dưới). Giá trị điểm sau lần lặp phụ thuộc vào giá trị láng giềng bên cạnh mà phụ thuộc vào điểm xét trước lặp xét. Chất lượng thuật toán làm mảnh đánh giá theo tiêu chuẩn liệt kê không thiết phải thỏa mãn đồng thời tất tiêu chuẩn. • Bảo toàn tính liên thông đối tượng phần bù đối tượng. • Sự tương hợp xương cấu trúc ảnh đối tượng. • Bảo toàn thành phàn liên thông. • Bảo toàn điểm cụt. • Xương gồm điểm biên, mảnh tốt. • Bền vững nhiễu. • Xương cho phép khôi phục ảnh ban đầu đối tượng. • Xương thu đường nét đối tượng làm mảnh. • Xương nhận bất biến với phép quay. b) Tìm xương không dựa làm mảnh Để tách xương đối tượng sử dụng đường biên đối tượng. Với điểm p đối tượng, ta bao đường biên. Nếu có nhiều điểm biên có khoảng cách ngắn tới p p nằm trục trung vị. Tập tất điểm lập thành trục trung vị hay xương đối tượng. Việc xác định đối tượng tiến hành thông qua hai bước: • Bước thứ nhất: tính khoảng cách từ điểm ảnh đối tượng đến điểm biên gần nhất. Như cần phải tính toán khoảng cách tới tất điểm biên ảnh. • Bước thứ hai: khoảng cách ảnh tính toán điểm ảnh có giá trị lớn xem nằm xương đối tượng. 1.2.3. Các phép toán Logic liên quan đến ảnh nhị phân Phép toán sử dụng xử lý ảnh là: phép AND, phép OR, phép toán NOT. Các tính chất chúng định nghĩa bảng đây: p Q p/\q pvq iP Các phép toán sử dụng xử lý ảnh AND ( A ) , O R ( v), NOT Các phép toán cung cấp đầy đủ chức năng, chúng kết hợp dạng phép toán logic. Toán tử logic thực điểm ảnh sở điểm ảnh tương ứng hai nhiều hình ảnh (ngoại trừ NOT, toán tử điểm ảnh hình ảnh đơn giản). Bởi YÌ toán tử AND hai biến nhị phân hai biến 1, YÌ hình ảnh vị trí với toán tử AND điểm ảnh tương ứng, ta thu kết điểm ảnh đầu vào có giá trị 1. Hình 1.5. ví dụ để minh họa cho phép toán logic, phần có màu xẫm phần có giá trị 1, phần màu trắng phần có giá trị 0. Các phép toán logic khác xây dựng dựa phép toán định nghĩa trên. Cho ví dụ: Phép toán XOR (dựa phép toán AND NOT), giá trị giá trị hai điểm ảnh có giá trị (không phải hai), giá trị hai điểm ảnh có giá trị 1. Phép toán khác phép toán OR, giá trị trả hai điểm ảnh đầu vào 1, hai điểm ảnh đầu vào 1. Phép toán NOT AND trả giá tri hai điểm ảnh đầu vào 1. NOT(A) NO (A) AND (B) A OR XOR NOTAND r Hình 1.5. Một sô phép toán logic hình ảnh nhị phân B (A) OR (B) (A) XOR N-AND (A) (B)(B) Phần có màu xẫm có giá trị 1, phần có màu trắng có giá trị 0. Phép toán hình thái cung cấp hai phép toán phép giãn nhị phân (Dilation) phép co nhị phân (Erosion), hai phép sở ban đầu cho nhiều ứng dụng hình thái khác. Để vào tìm hiểu phép toán hình thái, ta làm quen với số khái niệm quan trọng thường sử dụng viết. Phần tử cấu trúc (Constructing elements): Đôi gọi nhân (Kernel). Nhưng thuật ngữ thường sử dụng cho đối tượng tích chập (Convolutions). Các phần tử cấu trúc thường quy định theo mẫu riêng dựa tọa độ số điểm có liên quan tới đối tượng đó. Ta quan sát ví dụ từ hình minh họa phía dưới, mẫu đặc trưng cho phần tử cấu trúc có kích thước khác nhau. -1 -1 CĨ -1 -1 -1 1 1 -S -1 "I -1 1 1 -11 1 1 -Í -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 CĐ 1 -1 -1 -1 Cc D o 1 1 1 I 1 1 1 1 -1 © -1 Hình 1.6. Một vài ví dụ phần tử cấu trúc Ở hình 1.6 có đưa hai kiểu phần tử cấu trúc đặc trưng có kích thước 3x3 9x9 vòng tròn đánh dấu gốc phần tử cấu trúc hai kiểu khác nhau, có đặc điểm chung vòng đánh dấu tâm điểm đặt điểm có tọa độ trung tâm phần tử cấu trúc. [...]... vào là 1 Phép toán NOT AND chỉ trả về giá tri là 0 khi cả hai điểm ảnh đầu vào là 1 NOT(A) NO (A) AND (B) A OR XOR NOTAND r Hình 1.5 Một sô phép toán logic giữa các hình ảnh nhị phân B (A) OR (B) (A) N-AND (A) XOR (B)(B) Phần có màu xẫm có các giá trị là 1, và phần có màu trắng có các giá trị là 0 Phép toán hình thái cung cấp hai phép toán cơ bản là phép giãn nhị phân (Dilation) và phép co nhị phân (Erosion),... điểm ảnh của đối tượng đến điểm biên gần nhất Như vậy cần phải tính toán khoảng cách tới tất cả các điểm biên của ảnh • Bước thứ hai: khoảng cách ảnh đã được tính toán và các điểm ảnh có giá trị lớn nhất được xem là nằm trên xương của đối tượng 1.2.3 Các phép toán Logic liên quan đến ảnh nhị phân 2 Phép toán cơ bản nhất được sử dụng trong xử lý ảnh là: phép AND, phép OR, và phép toán NOT Các tính chất. .. 1 1 1 0 Các phép toán cơ bản được sử dụng trong xử lý ảnh là AND ( A ) , O R ( v), NOT Các phép toán đó là cung cấp đầy đủ các chức năng, chúng có thể được kết hợp dưới bất kỳ dạng nào của phép toán logic Toán tử logic được thực hiện trên một điểm ảnh cơ sở giữa các điểm ảnh tương ứng của hai hoặc nhiều hình ảnh (ngoại trừ NOT, đó là toán tử các điểm ảnh của một hình ảnh đơn giản) Bởi YÌ toán tử AND... ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân 1.2.1.5 Ảnh màu và ảnh xám * Ảnh màu Ảnh màu là tổ họp từ ba màu cơ bản : đỏ (Red), lục (Green), lam (Blue) và thường thu nhận trên các dải băng tần khác nhau Để biểu diễn cho mỗi điểm ảnh màu càn 3 byte để mô tả 24 bit màu * Ảnh xám Ảnh xám là trường hợp đặc biệt của ảnh màu Mỗi điểm ảnh màu có 3 giá trị... thuộc và mỗi thuật toán thì nó sẽ bị xóa đi Quá trình cứ lặp lại như vậy cho đến khi không còn điểm biên nào được xóa Đối tượng được bóc dần lớp biên cho đến khi điểm nào bị thu mảnh lại chỉ còn các điểm biên Các thuật toán làm mảnh được phân loại dựa trên phương pháp xử lý các điểm là thuật toán làm mảnh song song và thuật toán làm mảnh tuần tự Thuật toán làm mảnh song song, là thuật toán mà trong đó... trên các phép toán đã được 2 định nghĩa ở trên Cho một ví dụ: Phép toán XOR (dựa trên phép toán AND và NOT), giá trị của nó là 1 nếu giá trị của một trong hai điểm ảnh có giá trị là 1 (không phải là cả hai), và giá trị của nó là 0 khi cả hai điểm ảnh đều có giá trị là 0 hoặc 1 Phép toán này khác phép toán OR, giá trị trả về sẽ là 1 khi một trong hai điểm ảnh đầu vào là 1, hoặc khi cả hai điểm ảnh đầu... là kết quả của quá trình lượng tử hóa Ảnh có nhiều mức xám Cách mã hóa kinh điển thường dùng là 16, 32 hay 64 mức Mã hóa 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật vì 2 8 = 256 (1, 1, 255) nên YỚi 256 mức mỗi pixcel sẽ được mã hóa bởi 8 bit 1.2.1.4 Ảnh nhị phân Tùy theo vùng các giá trị mức xám của điểm ảnh, mà các ảnh được phân chia thành ảnh màu ảnh xám, hay ảnh nhị phân Ảnh chỉ cho hai mức xám là... được dập tắt 2 Hình 1.4 Ví dụ về ảnh và xương Kỹ thuật tìm xương luôn là chủ đề nghiên cứu trong xử lý ảnh những năm gần đây Mặc dù có những nỗ lực cho việc phát triển các thuật toán tìm xương, nhưng các phương pháp đưa ra đều bị mất mát thông tin Có thể chia thành hai loại thuật toán tìm xương cơ bản [1] - Thuật toán tìm xương dựa trên làm mảnh - Thuật toán tìm xương không dựa trên làm mảnh a) Tìm xương... tử AND của hai biến nhị phân chỉ là 1 khi cả hai biến là 1, YÌ vậy trong một hình ảnh ở bất kỳ vị trí nào thì với toán tử AND giữa các điểm ảnh tương ứng, ta thu được kết quả là 1 khi và chỉ khi các điểm ảnh đầu vào đều có giá trị là 1 Hình 1.5 là ví dụ để minh họa cho các phép toán logic, phần có màu xẫm là phần có giá trị là 1, phần màu trắng là phần có giá trị là 0 Các phép toán logic khác được... hiện biên và tìm xương của đường nét ảnh Phương pháp trích chọn đặc điểm sử dụng ảnh được sử dụng nhiều Kỹ thuật phát hiện biên và tìm xương là một trong nhiều ứng dụng nghiên cứu và giải quyết một số vấn đề của bài toán nêu trên công đoạn tiền xử lý ảnh 1.2.2.1 Phương pháp phát hiện biên Biên là vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh về mặt toán học người ta xem điểm biên là . hình thái 6 3. ứng dụng của phép toán hình thái trong cải thiện chất lượng ảnh 4. Đổi tượng và phạm vi nghiên cứu Các vấn đề về cải thiện chất lượng ảnh nhị phân bằng phép toán hình thái. 5. Phương. cải thiện chất luợng ảnh nhị phân bằng phép toán hình thái ” 2. Mục đích nghiên cứu Tìm hiểu nghiên cứu một số kỹ thuật nhằm cải thiện chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý các đối tượng trong hình. hình ảnh và xây dựng chương trình ứng dụng thực tế. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu 1. Tìm hiểu về phương pháp cải thiện chất lượng ảnh nhị phân 2. Tìm hiểu về cải thiện chất lượng ảnh bằng phép toán hình