Đang tải... (xem toàn văn)
Kế toán
Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 1 MỤC LỤC MỤC LỤC 1 LỜI CẢM ƠN 3 LỜI NÓI ĐẦU . 4 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 6 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh 6 1.2 Các quá trình xử lý ảnh 6 1.3. Ảnh và biểu diễn ảnh . 8 1.4. Phạm vi ứng dụng của xử lý ảnh . 11 1.5. Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh 11 1.5.1. File ảnh IMG 12 1.5.2 File ảnh PCX . 13 1.5.2.1 Kỹ thuật nén ảnh PCX 14 1.5.2.2 Giải nén ảnh PCX . 17 1.5.3 Định dạng ảnh TIFF 17 1.5.4 Định dạng ảnh GIF(Graphics Interchanger Format) . 19 1.5.5 File ảnh BMP (BITMAP) 22 1.5.5.1. Khái niệm về ảnh đen trắng, ảnh màu, ảnh cấp xám. . 22 1.5.5.2. Cấu trúc ảnh BMP . 24 1.6. Cấu trúc ảnh PNG . 26 1.7 Sự cần thiết phát hiện độ dịch chuyển của phiếu điều tra so với phiếu mẫu. 27 CHƢƠNG II . 29 CÁC KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ĐỘ DỊCH CHUYỂN PHIẾU ĐIỀU TRA VÀ BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 29 2.1 Các định nghĩa cơ bản về Histogram . 29 2.1.1 Định nghĩa histogram là gì? 29 2.2 Các kỹ thuật phát hiện độ dịch chuyển văn bản . 33 2.2.1 Kỹ thuật so sánh theo histogram . 33 2.2.2 Phƣơng pháp đánh giá độ dịch chuyển cấu trúc văn bản theo mẫu 35 2.2.2.1 Quan hệ Q . 35 2.2.2.2 Đánh giá độ dịch chuyển của văn bản 35 2.2.3 Phát hiện độ dịch chuyển của ảnh mẫu so với ảnh cần nhận dạng dựa theo hƣớng tiếp cận trừ điểm ảnh . 38 2.3 Phát biểu và phân tích bài toán ứng dụng, lựa chọn giải pháp sử lý . 39 2.3.1 Phát biểu bài toán và phân tích bài toán 39 2.3.2 Phƣơng pháp xử lý 41 2.3.2.1 Hiệu chỉnh độ dịch chuyển của văn bản so với văn bản gốc theo Histogram . 41 2.4 Bƣớc đầu cài đặt bài toán và nhận dạng phiếu điều tra. 45 Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 2 2.4.1 Học form ảnh mẫu . 46 2.4.2 Nhận dạng bài toán 46 CHƢƠNG III 47 KẾT QUẢ CHƢƠNG TRÌNH VÀ HƢỚNG NÂNG CAO . 47 3.1 CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH 47 3.2 KẾT QUẢ 47 3.3 Ý NGHĨA ỨNG DỤNG: . 50 3.4 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 50 PHỤ LỤC . 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 3 LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Ngô Quốc Tạo và các thầy cô giáo bộ môn nghành công nghệ thông tin đã tạo mọi điều kiện về cơ sở vật chất và tinh thần giúp đở hƣớng dẫn em trong trong thời gian làm đồ án tốt nghiệp. Em xin cảm ơn các thầy giáo, cô giáo Khoa Công Nghệ Thông Tin Trƣờng Đại học Dân Lập Hải Phòng đã trang bị kiến thức cho em những kiến thức cần thiết và bổ ích để hoàn thành đồ án này. Do thời gian và kiến thức còn hạn chế nên đồ án không tránh khỏi những sai sót. Em mong nhận đƣợc sự đóng góp bổ sung của thầy cô giáo và các bạn. Cuối cùng xin chân thành cảm ơn tất cả các bạn đã đóng góp ý kiến và hổ trợ em trong quá trình thực hiện thành đồ án này. Hải Phòng , Tháng 7-2010 Nguyễn Tiến Mạnh Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 4 LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay với sự phát triển nhƣ vũ bảo của công nghệ thông tin. Nó đã đem lại những ứng dụng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Công nghệ thông tin đã trở thành ngành công nghiệp mũi nhọn của nhiều nƣớc trên thế giới. Sự tồn tại và phát triển của một doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức nhà nƣớc .Không thể thiếu sự trợ giúp của máy tính. Trong việc quản lý, thu nhận và xử lý thông tin với khối lƣợng ngày càng lớn, nhiều lúc với những phần mềm thủ công không đem lại hiệu quả mong muốn, tốn nhiều công sức và thời gian. Nhằm đem lại sự nhanh chóng và chính xác, đở tốn công sức của con ngƣời. Trong những thập niên gần đây nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển mạnh mẽ bài toán nhập liệu tự động. Nhập liệu tự động là việc nạp thông tin vào máy không thông qua những tác động thủ công của con ngƣời. Tuy nhiên trong thực tế để cài một hệ nhập liệu tự động cụ thể gặp khá nhiều khó khăn. Để phần nào khắc phục các nhƣợc điểm trên. Đồ án tiến hành nghiên cứu một số thuật toán hiệu chỉnh những nhƣợc điểm của nhập liệu tự động, và bƣớc đầu cài đặt thử nghiệm bài toán nhập liệu tự động(nhận dạng phiếu điều tra). Cấu trúc luận văn gồm 3 chƣơng: Chƣơng I: Tổng quan về xử lý ảnh Trong chƣơng này luận văn nghiên cứu phần tổng quan của xử lý ảnh, phạm vi ứng dụng của xử lý ảnh, các tệp trong xử lý ảnh và sự cần thiết sự phát hiện độ dich chuyển của phiếu điều tra so với phiếu mẫu Chƣơng II: Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện độ dịch chuyển của phiếu điều tra và bài tóan ứng dụng Trong chƣơng này nghiên cứu các thuật toán nhằm giải quyết các khó khăn đã đƣợc nêu trong chƣơng I. Ở đây đƣa ra các phƣơng pháp xác định độ dịch chuyển trang Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 5 văn bản và sau đó chọn phƣơng pháp so sánh Histogram để đi sâu nghiên cứu và cài đặt thử nghiệm chƣơng trình. Chƣơng III: Cài đặt chƣơng trình và hƣớng nâng cao. Chƣơng cuối cùng này đồ án đƣa ra kết quả chƣơng trình và hƣớng nâng cao của luận. Do thời gian và kiến thức còn hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những sai sót mong các thầy cô giáo và các bạn đóng góp ý kiến. Hải Phòng, Tháng 7/2010 Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 6 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh Xử lý ảnh (XLA) là đối tƣợng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy, là quá trình biến đổi từ một ảnh ban đầu sang một ảnh mới với các đặc tính và tuân theo ý muốn của ngƣời sử dụng. Xử lý ảnh có thể gồm quá trình phân tích, phân lớp các đối tƣợng, làm tăng chất lƣợng, phân đoạn và tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay quá trình biên dịch các thông tin hình ảnh của ảnh. Cũng nhƣ xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này đƣợc xem xét nhƣ là một cấu trúc dữ liệu và đƣợc tạo bởi các chƣơng trình. Xử lý ảnh số bao gồm các phƣơng pháp và kỹ thuật biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: Biến đổi ảnh làm tăng chất lƣợng ảnh. Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có ý nghĩa để phân biệt đối tƣợng này với đối tƣợng khác, dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phƣơng pháp nhận dạng cơ bản nhƣ nhận dạng ảnh của các đối tƣợng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh,… Kỹ thuật này đƣợc dùng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể), nhận dạng chữ trong văn bản. 1.2 Các quá trình xử lý ảnh Hinh 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 7 Thu nhận ảnh: Đây là công đoạn đầu tiên mang tính quyết định đối với quá trình XLA. Ảnh đầu vào sẽ đƣợc thu nhận qua các thiết bị nhƣ camera, sensor, máy scanner,v.v… và sau đó các tín hiệu này sẽ đƣợc số hóa. Việc lựa chọn các thiết bị thu nhận ảnh sẽ phụ thuộc vào đặc tính của các đối tƣợng cần xử lý. Các thông số quan trọng ở bƣớc này là độ phân giải, chất lƣợng màu, dung lƣợng bộ nhớ và tốc độ thu nhận ảnh của các thiết bị. Tiền xử lý: Ở bƣớc này, ảnh sẽ đƣợc cải thiện về độ tƣơng phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lƣợng ảnh trở lên tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bƣớc xử lý phức tạp hơn về sau trong quá trình XLA. Quá trình này thƣờng đƣợc thực hiện bởi các bộ lọc. Phân đoạn ảnh: phân đoạn ảnh là bƣớc then chốt trong XLA. Giai đoạn này phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng màu, cùng mức xám v.v… Mục đích của phân đoạn ảnh là để có một miêu tả tổng hợp về nhiều phần tử khác nhau cấu tạo lên ảnh thô. Vì lƣợng thông tin chứa trong ảnh rất lớn, trong khi đa số các ứng dụng chúng ta chỉ cần trích một vài đặc trƣng nào đó, do vậy cần có một quá trình để giảm lƣợng thông tin khổng lồ đó. Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ yếu. Tách các đặc tính: Kết quả của bƣớc phân đoạn ảnh thƣờng đƣợc cho dƣới dạng dữ liệu điểm ảnh thô, trong đó hàm chứa biên của một vùng ảnh, hoặc tập hợp tất cả các điểm ảnh thuộc về chính vùng ảnh đó. Trong cả hai trƣờng hợp, sự chuyển đổi dữ liệu thô này thành một dạng thích hợp hơn cho việc xử lý trong máy tính là rất cần thiết. Để chuyển đổi chúng, câu hỏi đầu tiên cần phải trả lời là nên biểu diễn một vùng ảnh dƣới dạng biên hay dƣới dạng một vùng hoàn chỉnh gồm tất cả những điểm ảnh thuộc về nó. Biểu diễn dạng biên cho một vùng phù hợp với những ứng dụng chỉ quan tâm chủ yếu đến các đặc trƣng hình dạng bên ngoài của đối tƣợng, ví dụ nhƣ các góc cạnh và điểm uốn trên biên chẳng hạn. Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho những ứng dụng khai thác các tính chất bên trong của đối tƣợng, ví dụ nhƣ vân ảnh hoặc cấu trúc xƣơng của nó. Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho một vùng ảnh chỉ mới là Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 8 một phần trong việc chuyển đổi dữ liệu ảnh thô sang một dạng thích hợp hơn cho các xử lý về sau. Chúng ta còn phải đƣa ra một phƣơng pháp mô tả dữ liệu đã đƣợc chuyển đổi đó sao cho những tính chất cần quan tâm đến sẽ đƣợc làm nổi bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng. Nhận dạng và giải thích: Đây là bƣớc cuối cùng trong quá trình XLA. Nhận dạng ảnh có thể đƣợc nhìn nhận một cách đơn giản là việc gán nhãn cho các đối tƣợng trong ảnh. Ví dụ đối với nhận dạng chữ viết, các đối tƣợng trong ảnh cần nhận dạng là các mẫu chữ, ta cần tách riêng các mẫu chữ đó ra và tìm cách gán đúng các ký tự của bảng chữ cái tƣơng ứng cho các mẫu chữ thu đƣợc trong ảnh. Giải thích là công đoạn gán nghĩa cho một tập các đối tƣợng đã đƣợc nhận biết. Chúng ta cũng có thể thấy rằng, không phải bất kỳ một ứng dụng XLA nào cũng bắt buộc phải tuân theo tất cả các bƣớc xử lý đã nêu ở trên, ví dụ nhƣ các ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật chỉ dừng lại ở bƣớc tiền xử lý. Một cách tổng quát thì những chức năng xử lý bao gồm cả nhận dạng và giải thích thƣờng chỉ có mặt trong hệ thống phân tích ảnh tự động hoặc bán tự động, đƣợc dùng để rút trích ra những thông tin quan trọng từ ảnh, ví dụ nhƣ các ứng dụng nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng chữ viết tay v.v… 1.3. Ảnh và biểu diễn ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục cả về không gian và giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính thì cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Quá trình số hóa biến đổi các tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lƣợng tử hóa các thành phần giá trị mà về nguyên tắc bằng mắt thƣờng không thể phân biệt đƣợc hai điểm liền kề nhau. Các điểm nhƣ vậy đƣợc gọi là các pixel (Picture Element) hay các phần tử ảnh hoặc điểm ảnh. Ở đây cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ họa máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 9 xém xét nhƣ sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ họa), màn hình không liên tục mà gồm các điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một tập tọa độ (x, y) và màu. Nhƣ vậy mỗi ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hóa nó thƣờng đƣợc biểu diễn bởi mảng 2 chiều I(n,p): n là dòng và p là cột. Về mặt toán học có thể xem ảnh là một hàm hai biến f(x,y) với x, y là các biến tọa độ. Giá trị số ở điểm (x,y) tƣơng ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh (x là các cột còn y là các hàng). Giá trị của hàm ảnh f(x,y) đƣợc hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dƣơng. 0 ≤ f(x,y) ≤ f max. Với ảnh đen trắng mức xám của ảnh có thể đƣợc biểu diễn bởi một số nhƣ sau: 0 )()( dSckf BW Trong đó S BW ( ) là đặc tính phổ của cảm biến đƣợc sử dụng và k là hệ số tỷ lệ xích. Vì sự cảm nhận độ sáng có tầm quan trọng hàng đầu đối với ảnh đen trắng nên S BW ( ) đƣợc chọn giống nhƣ là hiệu suất sáng tƣơng đối. Vì f biểu diễn công suất trên đơn vị diện tích, nên nó bao giờ cũng không âm và hữu hạn. 0≤ f ≤ f max Trong đó f max là giá trị lớn nhất mà f đạt đƣợc. Trong xử lý ảnh, f đƣợc chia thang sao cho nó nằm trong một phạm vi thuận lợi nào đó. Thông thƣờng đối với ảnh xám, giá trị f max là 255 ( 2 8 =256) bởi vì mỗi phần tử ảnh đƣợc mã hóa bởi một byte. Khi quan tâm đến ảnh màu ta có thể mô tả màu qua ba hàm số: thành phần màu đỏ qua R(x,y), thành phần màu lục qua G(x,y) và thành phần màu lam qua B(x,y). Bộ ba giá trị R, G, và B nhận đƣợc từ: 0 )()( dSckR R Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 10 0 )()( dSckG G 0 )()( dSckB B Ở đó S R ( ),S G ( ) và S B ( ) theo thứ tự là những đặc tính phổ của các cảm biến (bộ lọc) đỏ, lục và lam. R, G, B cũng không âm và hữu hạn. Ảnh có thể đƣợc biểu diễn theo một trong hai mô hình: mô hình Vector hoặc mô hình Raster. Mô hình Vector: Ngoài mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ, dễ dàng hiển thị và in ấn, các ảnh biểu diễn theo mô hình vector còn có ƣu điểm cho phép dễ dàng lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm…Theo những yêu cầu này thì kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra ƣu việt hơn. Trong mô hình này, ngƣời ta sử dụng hƣớng vector của các điểm ảnh lân cận để mã hóa và tái tạo lại hình ảnh ban đầu. Các ảnh vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa nhƣ Digitalize hoặc đƣợc chuyển đổi từ các ảnh Raster thông qua các chƣơng trình vector hóa. Mô hình Raster: là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể đƣợc biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster thuận lợi cho việc thu nhận, hiển thị và in ấn. Các ảnh đƣợc sử dụng trong phạm vi của đề tài này cũng là các ảnh đƣợc biểu diễn theo mô hình Raster. Khi xử lý các ảnh Raster chúng ta có thể quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lƣới (raster) hình vuông, lƣới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau.