LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành tốt đồ án này, lời em xin cám ơn Ban Giám Hiệu trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin & Truyền Thông tạo điều kiện cho em học tập trường, đặc biệt em xin gửi lời cám ơn chân thành đến Cơ TS.NƠNG THỊ HOA giảng viên Trường Công Nghệ Thông Tin & truyền thông trang bị cho em kiến thức chuyên môn, quan tâm tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em hồn thành cách tốt đợt làm đồ án Bên cạnh để hồn thành tốt đồ án em nhận nhiều giúp đỡ lời động viên quý báu bạn bè, em xin chân thành cảm ơn Tuy nhiên thời gian không nhiều, lượng kiến thức hạn chế nên báo cáo em khó tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận thơng cảm bảo tận tình q Thầy Cơ bạn để thực tốt đồ án Một lần em xin chân thành cảm ơn Thái Nguyên, ngày 28 tháng 4năm 2017 Sinh Viên Nguyễn Trọng Thành LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu đồ án trung thực không trùng lặp với đề tài khác Em xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực đồ án cảm ơn thơng tin trích dẫn đồ án rõ nguồn gốc Thái Nguyên, ngày 28 tháng 4năm 2017 Sinh Viên Nguyễn Trọng Thành MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI TRONG ẢNH 1.1 Giới thiệu toán 1.1.1 Bài toán 1.1.2 Mô tả cách làm 1.2 Giới thiệu phương pháp trừ ảnh 10 1.2.1 Khái niệm 10 1.2.2 Frame difference 10 1.2.3 Running Gaussian Average 10 1.2.4 Codebook 10 1.3 Giới thiệu phương pháp tách biên 11 1.3.1.Giới thiệu chung 11 1.3.2 Kỹ thuật tách biên canny 13 1.3.3 Kỹ thuật tách biên Sobel 15 1.3.4 Kỹ thuật tách biên prewitt 16 1.3.5.Kỹ thuật tách biên Robert 16 CHƯƠNG 2: CÁC HÀM VÀ CÁC LỆNH TRONG MATLAB DÙNG CHO NHIỆM VỤ TÁCH NGƯỜI RA KHỎI ẢNH 18 2.1 Hàm imread 18 2.1.1 Cú pháp 18 2.1.2 Ý nghĩa 18 2.1.3 Ví dụ 18 2.2 Hàm imresize 19 2.1.1 Cú pháp 19 2.1.2.Ý nghĩa 19 2.1.3.Ví dụ 20 2.3 Hàm rgb2gray 20 2.1.1 Cú pháp 20 2.1.2.Ý nghĩa 20 2.1.3.Ví dụ 20 2.4 Hàm edge 21 2.4.1 Cú pháp 21 2.4.2.Ý nghĩa 22 2.4.3.Ví dụ 23 2.5 Các lệnh thao tác với ma trận 23 2.5.1 Tổng quan ma trận 23 2.5.2 Các toán hạng ma trận 25 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VỚI CÁC ẢNH THỰC 29 3.1 Thu thập liệu 29 3.2 Kết thử nghiệm 29 3.2.1 Kết thử nghiệm với ảnh người với trắng 30 3.2.2 Kết thử nghiệm với ảnh người đứng phòng 37 3.2.3 Kết thử nghiệm với ảnh hai người xuất phòng 44 3.2.4 Kết thử nghiệm với ảnh chụp trời 51 3.3 Nhận xét đánh giá kết chung 58 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Các loại đường biên 11 Hình 1.2 Mặt nạ phát cạnh hướng cạnh 14 Hình 1.3 Phạm vi góc cạnh chuẩn kiểu hướ ng cạnh cửa sổ 3×3 Mỗi hướng cạnh có phạm vi trình bày tương ứng hình xám 15 Hình 2.1 Hàm imread thay đổi kích thước ảnh 20 Hình 2.2 Hàm rgb2gray chuyển từ ảnh màu ảnh xám 21 Hình 2.3 Hàm edge Tìm cạnh hình ảnh sử dụng phương pháp Prewitt Canny 23 Hình 3.1: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 30 Hình 3.2: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 31 Hình 3.3: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 32 Hình 3.4: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 33 Hình 3.5: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 34 Hình 3.6: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 35 Hình 3.7: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người với trắng 36 Hình 3.8: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 37 Hình 3.9: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 38 Hình 3.10: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 39 Hình 3.11: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 40 Hình 3.12: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 41 Hình 3.13: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 42 Hình 3.14: Kết thử nghiệm ảnh ảnh người đứng phòng 43 Hình 3.15: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 44 Hình 3.16: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 45 Hình 3.17: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 46 Hình 3.18: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 47 Hình 3.19: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 48 Hình 3.20: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 49 Hình 3.21: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng 50 Hình 3.22: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp ngồi trời 51 Hình 3.23: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp ngồi trời 52 Hình 3.24: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời 53 Hình 3.25: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời 54 Hình 3.26: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời 55 Hình 3.27: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp ngồi trời 56 Hình 3.28: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời 57 LỜI MỞ ĐẦU Trong năm gần với phát triển vượt trội khoa học kỹ thuật đặt biệt công nghệ thông tin, với ứng dụng công nghệ thơng tin vào lĩnh vực đóng góp phần to lớn cho nghiệp phát triển người.Xử lý ảnh phân ngành xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý ảnh.Đây phân ngành khoa học phát triển năm gần Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh truy vấn ảnh Sự phát triển xử lý ảnh đem lại nhiều lợi ích cho sống người Một đất nước phát triển mạnh mẽ, sống người ngày nâng cao Tóm lại nhu cầu người ngày cao nhu cầu sử dụng cơng nghệ thiết bị công nghệ để lưu trữ lại hình ảnh, video, khoảnh khắc đáng nhớ sống phục vụ công việc hàng ngày.Ngày xử lý ảnh áp dụng rộng rãi đời sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, xử lý ảnh thiên văn, ảnh y tế, Qua trình tự tìm hiểu gợi ý cô giáo T.S Nông Thị Hoa e chọn đề tài“Tìm hiểu số kỹ thuật tách người khỏi cảnh matlab” để tìm hiểu thực suốt trình làm đồ án CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI TRONG ẢNH 1.1 Giới thiệu toán 1.1.1 Bài toán - Đầu vào toán bao gồm hai ảnh : + Ảnh + Ảnh có chưa người - Đầu phần ảnh chứa người ko có thu từ kết thử nghiệm với kỹ thuật là: + Trừ + Canny + Prewitt + Robert + Sobel 1.1.2 Mô tả cách làm - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh phương pháp trừ tiến hành sau: + Đọc ảnh vào ma trận + Đưa ảnh ảnh mức xám + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám => Trừ ma trận cho ma trận thu ảnh kết - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Canny tiến hành sau: + Đọc ảnh vào ma trận + Đưa ảnh ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Canny - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Prewitt gồm bước: + Đọc ảnh vào ma trận + Đưa ảnh ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh ảnh + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết phương pháp tách người dựa tách biên Prewitt - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Robert gồm bước: + Đọc ảnh vào ma trận + Đưa ảnh ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết kỹ thuật tách người dựa tách biên Robert - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Sobel gồm bước: + Đọc ảnh vào ma trận + Đưa ảnh ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết tách người khỏi ảnh dựa tách biên Sobel Từ cách tiến hành đưa nhận xét đánh giá so sánh kỹ thuật với từ chọn kỹ thuật tốt cho việc phát đối tượng cụ thể phát người ảnh 1.2 Giới thiệu phương pháp trừ ảnh 1.2.1 Khái niệm Phương pháp tách cảnh (Background subtraction) hay gọi phương pháp phát tiền cảnh (Tiếng Anh: foreground detection) kỹ thuật lĩnh vực xử lý ảnh thị giác máy tính mà tiền cảnh (foreground) tách cho bước xử lý (ví dụ nhận dạng đối tượng, nhận dạng cử chỉ, chuyển động, vv) Thông thường vùng ảnh quan tâm thuộc vùng tiền cảnh ảnh, việc tách cảnh hiệu xác giúp cho hệ thống đạt ổn định tính nhanh chóng Sau bước tiền xử lý, bước xử lý sử dụng kỹ thuật tách Tách cảnh ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực camera giám sát, nhận dạng đối tượng, nhận dạng cử đối tượng, giao thông để theo dõi lưu lượng xe Ý tưởng chung phương pháp trừ : Để phát đối tượng chuyển động video, đối tượng ảnh phải có mơ hình (background) Mơ hình lọc qua nhiều frame ảnh bị thay đổi Sau đó, ta dùng mơ hình để so sánh với frame ảnh kết ta nhận biết đâu vùng phần nền, đâu phần chuyển động đối tượng 1.2.2 Frame difference Ý tưởng frame difference đối tượng chuyển động phát dựa khác biệt hai frame ảnh liên tiếp với ngưỡng chọn 1.2.3 Running Gaussian Average Phương pháp Wren, Azarbayejani, Darrell Pentland đưa vào năm 1997 Phương pháp đặt phân phối Gaussian G(µ, σ) lên biến thiên giá trị pixel đoạn video 1.2.4 Codebook 10 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.18: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 47 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.19: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 48 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.20: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 49 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.21: Kết thử nghiệm ảnh ảnh hai người phòng - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu + Nhận xét chung: - Qua kết thử nghiệm ảnh ta thấy kỹ thuật canny, prewitt, robert sobel tách biên phát người kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu - Kỹ thuật trừ nền( tách cảnh nền) giúp ta tách phần hình dáng người khỏi cảnh trước 50 3.2.4 Kết thử nghiệm với ảnh chụp trời Bộ ảnh gồm có ảnh chụp người với cảnh ngồi trời, kết thử nghiệm: Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.22: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 51 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.23: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 52 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.24: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 53 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.25: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 54 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.26: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 55 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.27: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu 56 Ảnh gốc Trừ Canny Prewitt Robert Sobel Hình 3.28: Kết thử nghiệm ảnh ảnh chụp trời - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu + Nhận xét chung: - Qua kết thử nghiệm ảnh ta thấy kỹ thuật canny, prewitt, robert sobel tách biên phát người kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu - Kỹ thuật trừ nền( tách cảnh nền) giúp ta tách phần hình dáng người khỏi cảnh trước 57 3.3 Nhận xét đánh giá kết chung Qua thử nghiệm cho ta kết áp dụng toán tử nêu cho ảnh có nội dung khác ảnh khác Ta thấy dù chất lượng ảnh tốt chất lượng ảnh không tốt thì: - Kỹ thuật canny cho kết tốt phát đường biên cho hình dạng người cách rõ ràng xác - Kỹ thuật robert cho ta kết phát nhận diện người cách hiệu - Kỹ thuật trừ nền( tách cảnh nền) giúp ta tách phần hình dáng người khỏi cảnh trước Bài phân tích so sánh số phương pháp phát biên dùng Gradients phương pháp Laplace.Mỗi phương pháp có ưu điểm định.Tuy nhiên, tùy thuộc vào tính chất phức tạp nội dung ảnh, phương pháp có nhược điểm khó khắc phục Phương pháp Canny cho độ méo MSE nhỏ sử dụng lọc Gaussian tỷ số PSNR tốt sử dụng nhiều mức ngưỡng Dùng Laplace cho kết tốt trường hợp đường biên thẳng Tuy nhiên chưa có phương pháp thỏa mãn tốt tiêu chí độ chống nhiễu, phát xác vị trí đường biên thực, không tạo ảnh phức tạp mà thể đầy đủ đặc điểm quan trọng ảnh Do việc tìm kiếm phương pháp phải tiếp tục nghiên cứu 58 KẾT LUẬN Đề tài “Tìm hiểu số kỹ thuật tách người khỏi cảnh matlab” đề tài mang tính chất tìm hiểu giúp cho người hiểu them phần xử lý ảnh kỹ thuật liên quan xử lý ảnh Trong trình tìm hiểu để phân tích thực đề tài hướng dẫn TS.Nông Thị Hoa em hiểu phần thấy công việc cần phải làm để xây dựng chương trình Matlab cho xử dụng cho việc tách người khỏi cảnh + Những kết đạt trình thực đề tài: -Xây dựng chương trình Matlab sử dụng số kỹ thuật tách biên trừ để tách người khỏi cảnh ảnh - Hiểu nắm kỹ thuật dùng cho nhiệm vụ tách người ảnh + Ngoài thực đề tài có số mặt hạn chế sau: - chương trình đơn giản + Hướng Phát triển đề tài - Thông qua đề tài em muốn tìm hiểu xây dựng chương trình tốt hơn, chun sâu sử dụng cách phổ biến - Vì kiến thức hạn chế thiếu kinh nghiệm thực tế nên báo cáo em nhiều thiếu sót Kính mong thầy giáo bạn góp ý để em nắm vững kiến thức kỹ phục vụ cho học tập nghiên cứu sau Em xin chân thành cảm ơn! 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] The MathWorks News & Note Magazine for MATLAB and Simulink tháng năm 2006 [2] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Tồn (2007) Giáo trình xử lý ảnh, nhà xuất Đại Học Thái Nguyên [3] Lương Mạnh bá, Nguyễn Thanh Thủy Nhập môn xử lý ảnh số, nhà xuất Khoa học Kỹ Thuật, Hà Nội [4] Nguyễn Quang Hoan Giáo trình xử lý ảnh, Học Viện Bưu viễn Thơng, Hà Nội (2006) [5] Website http://www.matlabthayhai.info/ 60 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN …………………………………………………………………………… ……………… …………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… … ……………………………………………………………………………… …………… ……………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………… Chữ kí giáo viên hướng dẫn 61 ... tự tìm hiểu gợi ý cô giáo T.S Nông Thị Hoa e chọn đề tài Tìm hiểu số kỹ thuật tách người khỏi cảnh matlab để tìm hiểu thực suốt trình làm đồ án CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI TRONG. .. hành tách cạnh cho ảnh + Đọc ảnh chứa người vào ma trận + Đưa ảnh chứa người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách. .. người ảnh mức xám + Tiến hành tách cạnh cho ảnh chứa người => Trừ hai ma trận thu ảnh kết phương pháp tách người dựa tách biên Prewitt - Kỹ thuật tách người khỏi ảnh dựa tách biên Robert gồm bước: