Đăng ký Đăng nhập
Trang chủ Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ả...

Tài liệu Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh

.PDF
72
267
73

Mô tả:

Luận Văn Tốt Nghiệp BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI --------------------------------------- LÊ ANH DUY Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC KỸ THUẬT VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. NGUYỄN VĂN ĐỨC HÀ NỘI – 2016 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 1 Luận Văn Tốt Nghiệp LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh số một lĩnh vực đã và đang rất phát triển. Khái niệm xử lý ảnh và thị giác máy – Computer vision có liên quan tới nhiều lĩnh vực và hướng nghiên cứu khác nhau. Từ những năm 1970 khi mà năng lực tính toán của máy tính ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, các máy tính lúc này có thể xử lý được những tập dữ liệu lớn như các hình ảnh, các đoạn phim kỹ thuật liên quan đến thị giác máy hay xử lý hình ảnh số được nghiên cứu nhiều hơn cho tới ngày nay.. Ngày nay, ứng dụng của xử lý ảnh đã trở nên rất rộng lớn và đa dạng ứng dụng trong mọi lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, cho đến y học, sản xuất, và tự động hóa. Trong thời gian thực hiện luận văn tốt nghiệp cao học, được sự giúp đỡ của thầy giáo hướng dẫn em đã từng bước tiếp cận và nghiên cứu từ cơ sở ban đầu về xử lý ảnh số đến lý thuyết và ứng dụng của các bộ lọc làm nổi biên – một trong những kiến thức quan trọng trong quá trình nhận dạng ảnh. Nhất là trong lĩnh vực quản lý giao thông, để làm tăng tính tự động hóa trong quản lý các phương tiện xe cộ, công nghệ nhận dạng biển số xe tự động dựa trên nền tảng xử lý ảnh –thị giác máy tính ngày càng được đầu tư nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu suất của việc nhận dạng. Dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Văn Đức, cùng với sự nhận thức được tầm quan trọng của công nghệ xử lý ảnh với những lợi ích thiết thực mà nó mạng lại trong việc hiện đại hóa, tự động hóa một nền giao thông thông minh, nên em đã quyết định lựa chọn đề tài: “Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh” Qua đây, em xin chân thành cảm ơn thầy giáo – PGS.TS Nguyễn Văn Đức, đã tận tình chỉ dẫn em về kiến thức chuyên môn và giúp em hoàn thành đồ án này. Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới nhóm Xử Lý Ảnh của phòng thí nghiệm Thông Tin Vô Tuyến – Wicom Lab và Ths. Nguyễn Đức Quảng đã tạo điều kiện giúp đỡ em trong quá trình nghiên cứu, thử nghiệm thực hiện luận văn này. Bên cạnh những kết quả đạt vẫn còn nhiều thiếu sót không thể tránh khỏi trong đồ án. Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thầy cô và các bạn. Hà Nội, ngày 25 tháng 09 năm 2016 Học viên: Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 2 Luận Văn Tốt Nghiệp MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU ........................................................................................................ 2 MỤC LỤC ............................................................................................................... 3 LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... 6 DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT .......................................... 7 DANH MỤC HÌNH VẼ ......................................................................................... 8 MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 11 Lý do chọn đề tài ............................................................................................... 11 Lịch sử nghiên cứu ............................................................................................ 11 Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu ........... 12 Mục tiêu của đề tài ............................................................................................ 12 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 12 Nội dung của luận văn ...................................................................................... 13 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH ............................................... 14 Lịch sử phát triển của xử lý ảnh ........................................................... 14 Quá trình xử lý ảnh ................................................................................ 14 Ảnh số ...................................................................................................... 15 Điểm ảnh ........................................................................................... 15 Ảnh số................................................................................................ 15 Kích thước ảnh ................................................................................. 16 Phân loại ảnh số ............................................................................... 16 1.3.4.1 Ảnh màu RGB ........................................................................... 16 1.3.4.2 Ảnh đa mức xám ....................................................................... 17 1.3.4.3 Chuyển từ ảnh màu sang ảnh xám.......................................... 18 1.3.4.4 Ảnh nhị phân ............................................................................. 18 1.3.4.5 Chuyển ảnh xám sang ảnh nhị phân....................................... 19 Các phép toán hình thái học trên ảnh .................................................. 20 Phép toán dãn nở: ............................................................................ 20 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 3 Luận Văn Tốt Nghiệp Phép toán co: .................................................................................... 21 Phép toán mở .................................................................................... 21 Phép toán đóng ................................................................................. 21 Kỹ thuật phân vùng ảnh ........................................................................ 22 Điểm biên và đường biên................................................................. 22 Phân vùng ảnh sử dụng phương pháp nổi biên ............................ 22 Quá trình dò biên cơ bản ................................................................ 23 Phương pháp dò biên trực tiếp ....................................................... 23 Phương pháp dò biên gián tiếp ....................................................... 23 CÁC PHƯƠNG PHÁP LÀM NỔI BIÊN ............................... 25 Dò biên ..................................................................................................... 25 Phương pháp Sobel ................................................................................. 25 Thuật toán ........................................................................................ 25 Phương pháp Canny ............................................................................... 27 Khử nhiễu dùng bộ lọc Gaussian Laplacian ................................. 28 Tính Gradient của ảnh .................................................................... 30 Xác định hướng cạnh ....................................................................... 30 Loại bỏ những điểm không phải cực đại ....................................... 31 CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP CANNY .................................... 33 Đặc điểm và hạn chế của phương pháp Canny ................................... 33 Phương pháp cải tiến .............................................................................. 34 Giải thuật tìm biên Canny [22][7][9] ............................................. 34 Mục tiêu của việc cải tiến phương pháp Canny ............................ 35 Thiết kế cải tiến ................................................................................ 36 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE..... 40 Quá trình cơ bản trong nhận dạng biển số xe ..................................... 40 Một số phương pháp trích vùng biển số xe .......................................... 41 Phương pháp dử dụng thuật toán hiện biên Sobel [18] ............... 41 Phương pháp sử dụng bộ lọc Canny [19] ...................................... 43 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 4 Luận Văn Tốt Nghiệp ỨNG DỤNG BỘ LỌC CANNY CẢI TIẾN VÀO ANPR ..... 45 Nhận dạng biển số xe tự động ANPR ................................................... 45 Đặc trưng biển số xe ở Việt Nam [23] ............................................ 45 Ứng dụng vào nhận diện biển số xe tự động ........................................ 46 Nhận ảnh từ camera ........................................................................ 46 Tiền xử lý ảnh ................................................................................... 46 5.2.2.1 Chuyển sang ảnh xám .............................................................. 47 5.2.2.2 Lọc nhiễu và làm mịn ............................................................... 48 Tìm vị trí của biển số ....................................................................... 49 5.2.3.1 Làm nổi bật các sườn dọc và sườn ngang .............................. 49 5.2.3.2 Nhị phân hình ảnh hiện biên sử dụng Sobel .......................... 50 Trích xuất biển số ............................................................................ 55 Ứng dụng vào nhị phân cô lập ký tự trên biển số ................................ 55 Tiền xử lý ảnh biển số xe ................................................................. 55 Làm nổi biên sử dụng Canny cải tiến ............................................ 56 Tái tạo ký tự ..................................................................................... 56 KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ ...................................................... 59 Kết quả cải tiến phương pháp Canny ................................................... 59 Kết quả ứng dụng phương pháp Canny cải tiến vào nhị phân biển số xe trong ANPR .................................................................................................. 62 KẾT LUẬN ........................................................................................................... 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 67 PHỤ LỤC .............................................................................................................. 69 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 5 Luận Văn Tốt Nghiệp LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và tham khảo có dẫn chứng cụ thể. Hình ảnh sử dụng trong luận văn có trích dẫn đầy đủ từ tài liệu tham khảo. Dữ liệu hình ảnh sử dụng cho thử nghiệm đánh giá thuật toán được cung cấp và sự cho phép của phòng thí nghiệm Thông Tin Vô Tuyến –Wicom Lab, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Học viên: Lê Anh Duy Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 6 Luận Văn Tốt Nghiệp DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ gốc Dịch nghĩa ANPR Automatic Number Plate Recognition Nhận diện biển số xe tự động CRS Computer Recognition Systems Các hệ thống nhận dạng máy tính RGB Red, Green, Blue Đỏ, Xanh lá, Xanh lam ĐH BKHN Đại học Bách Khoa Hà Nội Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 7 Luận Văn Tốt Nghiệp DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1 Quá trình xử lý ảnh cơ bản ..................................................................... 14 Hình 1-2 Phối trộn màu bổ xung ............................................................................ 16 Hình 1-3 Ảnh Lena màu RGB ............................................................................... 17 Hình 1-4 Ảnh Lena-đa mức xám ........................................................................... 17 Hình 1-5 Ảnh Lena dạng nhị phân ......................................................................... 19 Hình 1-6 Ngưỡng động OTSU ............................................................................... 20 Hình 1-7 Ví dụ về điểm biên trên đồ thị cường độ điểm ảnh. ............................... 22 Hình 1-8 Điểm biên trên đồ thị vi phân ................................................................. 23 Hình 1-9 Quá trình dò biên .................................................................................... 23 Hình 2-1 Ảnh gốc Albert Einstein ......................................................................... 26 Hình 2-2 Ảnh sau khi tìm cạnh hướng dọc ............................................................ 26 Hình 2-3 Ảnh sau khi tìm cạnh hướng ngang ........................................................ 27 Hình 2-4 Sơ đô giải thuật Canny............................................................................ 28 Hình 2-5 Phân bố Gaussian .................................................................................... 29 Hình 2-6 Chia hướng cạnh ..................................................................................... 31 Hình 2-7 Điểm lân cận của pixel theo hướng cạnh ................................................ 31 Hình 2-8 Điểm lân cận và các hướng ..................................................................... 32 Hình 3-1 Logo ĐH BKHN sau khi nổi biên .......................................................... 33 Hình 3-2 Sơ đồ tổng quan của giải thuật tìm biên Canny ...................................... 34 Hình 3-3 Ví dụ đầu ra của phương pháp Canny sau cải tiến ................................. 35 Hình 3-4 Loại bỏ điểm không phải là biên ............................................................ 36 Hình 3-5 4 điểm lân cận điểm biên theo hướng xét ............................................... 37 Hình 3-6 Ngưỡng đôi cho độ tương phản hai bên điểm biên ................................ 37 Hình 3-7 Thuật toán sau khi cải tiến ...................................................................... 38 Hình 3-8 Thuật toán tô màu điểm biên theo độ tương phản C .............................. 39 Hình 3-9: Ảnh đầu vào ........................................................................................... 39 Hình 3-10 Kết quả sau giải thuật Canny ................................................................ 39 Hình 3-11 Kết quả của việc cải tiến Canny ........................................................... 39 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 8 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 4-1 Các bước cơ bản trong quá trình nhận dạng biển số xe .......................... 40 Hình 4-2 Làm hiện biên sử dụng phương pháp Sobel [18] .................................... 41 Hình 4-3 Sử dụng phép chiếu ngang [18] .............................................................. 42 Hình 4-4 Sử dụng phép chiếu tách ký tự khỏi biển số [18] ................................... 42 Hình 4-5 Sử dụng bộ lọc Canny làm nổi cạnh biển số [19] ................................... 43 Hình 4-6 Tìm những cạnh mạnh và chỉ tìm cạnh đứng [19].................................. 44 Hình 4-7 Phát hiện biển số xe [19] ........................................................................ 44 Hình 5-1 Ảnh xám 8 bit ......................................................................................... 48 Hình 5-2 Ảnh sau khi làm mờ bằng bộ lọc Gaussian ............................................ 49 Hình 5-3 Hiện biên bằng bộ lọc Sobel theo phương ngang. .................................. 50 Hình 5-4 Biểu đồ thể hiện giá trị ngưỡng mức xám của một bức ảnh ................... 51 Hình 5-5 Nhị phân làm nổi vùng biển số ............................................................... 52 Hình 5-6 Biến đổi hình thái học liên kết các vùng trắng nhỏ ................................ 52 Hình 5-7 Sơ đồ quá trình phát hiện vùng biển số xe .............................................. 53 Hình 5-8 Vẽ các đường bao chữ nhật quanh các vùng trắng ................................. 53 Hình 5-9 Trích lọc những hình chữ nhật thỏa mãn điều kiện kích thước và tỉ lệ các cạnh của biển số xe. ............................................................................................... 54 Hình 5-10 Kích thước biển số ô tô ở Việt Nam (Thông tư 36_2010_TT-BCA) ... 54 Hình 5-11 Chọn đối tượng theo mật độ điểm trắng trong hình chữ nhật............... 55 Hình 5-12 Hình ảnh biển số ................................................................................... 55 Hình 5-13 Làm mờ biển số bằng bộ lọc Gaussian ................................................. 56 Hình 5-14 Nổi biên sử dụng phương pháp Canny ................................................. 56 Hình 5-15 Nổi biên sử dụng phương pháp Canny cải tiến .................................... 56 Hình 5-16 Các ký tự sau khi được tái tạo .............................................................. 57 Hình 5-17 Ký tự sau khi giãn nở ............................................................................ 57 Hình 5-18 Làm mòn ............................................................................................... 57 Hình 5-19 Lọc vụn ................................................................................................. 58 Hình 6-1 Ảnh ban đầu ............................................................................................ 59 Hình 6-2 Ảnh nổi biên bằng phương pháp Canny ................................................. 59 Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 9 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 6-3 Ảnh nổi biên bằng phương pháp Canny cải tiến .................................... 60 Hình 6-4 Ảnh xám đầu vào .................................................................................... 60 Hình 6-5 Nổi biên dung Canny .............................................................................. 61 Hình 6-6 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=10, Sub255=-10 ................................ 61 Hình 6-7 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=40, Sub255=-40 ................................ 62 Hình 6-8 Canny cải tiến với ngưỡng Sub0=80, Sub255=-80 ................................ 62 Hình 6-9 Tập ảnh thử nghiệm –ảnh chụp ban đêm trong điều kiện thiếu sáng ..... 63 Hình 6-10 Không sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1167/3170 ............... 63 Hình 6-11 Không sử dụng Canny cải tiến – Tỉ lệ trích chọn 1510/3170 ............... 64 Hình 6-12 Ứng dụng Canny cải tiến nhị phân biển số và nhị phân bằng OTSU ... 65 . Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 10 Luận Văn Tốt Nghiệp MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài Xử lý ảnh là một phân ngành trong xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý là ảnh. Đây là một phân ngành khoa học mới rất phát triển trong những năm gần đây. Xử lý ảnh gồm 4 lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lựong ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Sự phát triển của xử lý ảnh đem lại rất nhiều lợi ích cho cuộc sống của con người. Ngày nay xử lý ảnh đã được áp dụng rất rộng rãi trong đời sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, nhận dạng dấu vân tay… Tất cả các công nghệ đều dựa vào hình dạng và đường biên của đối tượng trên bức ảnh. Quá trình xử lý ảnh dựa rất nhiều vào đường biên của đối tượng, cho nên quá trình xử lý ảnh làm nổi biên có vai trò quan trọng quyết định đến hiệu quả của việc nhận dạng. Hiện nay có nhiều phương pháp làm hiện biên rất hiệu quả như phương pháp Canny, Sobel, Laplace,…Tuy nhiên trong những trường hợp cụ thể, việc sử dụng các phương pháp này bằng thư viện có sẵn như OpenCv lại đạt hiệu quả không cao và khó tùy chỉnh theo mong muốn. Chính vì vậy, tác giả chọn đề tài “Nghiên cứu đề xuất các phương pháp bóc tách biển số xe sử dụng công nghệ xử lý ảnh” làm đề tài tốt nghiệp. Lịch sử nghiên cứu Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: Nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 11 Luận Văn Tốt Nghiệp Ngày nay, công nghệ phát triển mạnh mẽ, các thiết bị di động trở nên phổ biến với các camera nhỏ nhưng chất lượng ảnh cao, trở thành mảnh đất màu mỡ cho xử lý ảnh phát triển. Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Luận văn này trình bày việc nghiên cứu và cải tiến phương pháp dò biên Canny ứng dụng vào quá trình trích chọn đặc trưng của ký tự biển số xe, nhằm nâng cao tỉ lệ trích xuất nhận dạng ký tự trên biển số. Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các phương pháp làm nổi biên như Canny, Sobel, các phép biến đổi ảnh, biến đổi hình thái học, lọc nhiễu, làm mịn,… ứng dụng cho công nghệ nhận dạng biển số xe ở Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu, cải tiến và đưa ra các phương pháp trích xuất các ký tự trên biển số xe ô tô ở Việt Nam bằng việc cải tiến một bộ lọc ảnh tìm biên có sẵn, cụ thể là bộ lọc Canny. Mục tiêu của đề tài - Cải tiến bộ lọc Canny, ứng dụng vào nhị phân ảnh phân tách ký tự trên biển số xe với màu nền của biển số. - Nhận dạng được cả biển số loại một dòng và hai dòng - Bộ lọc sau khi cải tiến ứng dụng được với cả biển trắng, biển xanh và biển đỏ Phương pháp nghiên cứu Như trình bày trong luận văn, thì phương pháp nghiên cứu của tác giả là tiến hành việc nghiên cứu lý thuyết về các phép biển đổi ảnh, các bộ lọc làm nổi biên, đặc biệt là các bộ lọc Canny, Sobel. Từ những quy định về tính chất của biển số xe ở Việt Nam, các thông số kích thước, màu sắc và, làm cơ sở cho việc thiết kế các thuật toán, tính toán tham số vào cho các bộ lọc nhằm mục đích nhị phân ảnh biển số xe với màu nền và màu kí tự được phân tách chính xác. Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 12 Luận Văn Tốt Nghiệp Nội dung của luận văn Phần nội dung của luận văn gồm 6 chương sau: Chương 1: Giới thiệu về xử lý ảnh Chương 2: Các bộ lọc làm nổi biên Chương 3: Cải tiến bộ lọc Canny Chương 4: Một số phương pháp nhận dạng biển số xe Chương 5: Ứng dụng bộ lọc Canny cải tiến trong ANPR Chương 6: Kết quả và đánh giá Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 13 Luận Văn Tốt Nghiệp GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Lịch sử phát triển của xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh Thu nhận ảnh Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Biểu diễn và mô tả Nhận dạng và nội suy Cơ sở tri thức Hình 1-1 Quá trình xử lý ảnh cơ bản [14] Quá trình xử lý ảnh gồm các bước: +Thu nhận ảnh: có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng, đây là loại ảnh tương tự. +Tiền xử lý: sau bộ phận thu nhận ảnh, ảnh có thể bị nhiễu hoặc độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng ảnh. Chức năng lọc nhiễu và tang hoặc giảm độ tương phản. +Phân đoạn ảnh: là tách ảnh đầu vào thành các vùng để biểu diễn phân tích và nhận dạng ảnh. +Biểu diễn và mô tả: các vật thể sau khi được phân đoạn có thể được mô tả dưới dạng chuỗi các điểm và nó thường được sử dụng khi ta quan tâm đến đặc tính bên trong của ảnh. +Nhận dạng và nội suy: là quá trình phân loại vật thể dựa trên các cơ sở mô tả vật thể và nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh và quá trình này thu được bằng cách so sánh mẫu đã được lưu từ trước +Cơ sở tri thức: các quá trình xử lý liệt kê trong hình thức xử lý ảnh được thực hiện dưới sự giám sát và thực hiện trên cơ sở các kiến thức về lĩnh vực xử lý ảnh. Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 14 Luận Văn Tốt Nghiệp Ảnh số Điểm ảnh Ảnh tự nhiên là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Khi số hóa, ảnh được biến đổi gần đúng thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về không gian và độ sáng. Khoảng cách giữa các điểm ảnh được thiết lập sao cho mắt người không nhận biết được ranh giới giữa chúng. Mỗi điểm như vậy được gọi là điểm ảnh. Một bức ảnh hai chiều thì mỗi điểm ảnh tương ứng với một cặp tọa độ (x,y). Định nghĩa: Trong ảnh số, một điểm ảnh là một điểm vật lý trong ảnh quét, là đơn vị nhỏ nhất trong các thiết bị hiển thị có thể xác định địa chỉ tất cả các điểm. Địa chỉ của một điểm ảnh tương ứng với tọa độ vật lý của nó. Hoặc: Điểm ảnh là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ sáng hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh được thiết lập sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như thật. Mỗi phần từ trong ma trận được gọi là phần từ ảnh Ảnh số Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh. Ảnh có thể được biểu diễn dưới dạng một ma trận 2 chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh. Một bức ảnh được biểu diễn trên máy tính thường được đặc trưng bởi các đặc tính sau: - Độ phân giải không gian: là số cột và số hàng của bức ảnh định nghĩa số pixel dùng để bao phủ không gian chứa trong bức ảnh. Cái này liên quan đến sự lấy mẫu của tín hiệu ảnh và thường được gọi là độ phân giải số hay độ phân giải điểm ảnh của bức ảnh. Các độ phân giải ảnh phổ biến là 640 x 480, 800 x 600, 1024 x 768, .v.v. [8]Error! Reference source not found. - Độ phân giải bit: cái này định nghĩa số giá trị về cường độ màu mà một pixel có thể có và liên quan đến sự lượng tử hóa thông tin của bức ảnh. Một bức ảnh nhị phân thì chỉ có 2 màu (đen hoặc trắng), ảnh xảm thì thường có 256 mức khác nhau từ đen tới trắng trong khi ảnh màu thì phụ thuộc vào dải màu Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 15 Luận Văn Tốt Nghiệp sử dụng. Các độ phân giải bit thường được nhắc đến là số bit nhị phân cần thiết để lưu một mức lượng tử hóa, ví dụ nhị phân là 2 bit, ảnh xám là 8 bit và ảnh màu thường là 24 bit [8] Kích thước ảnh Là kích thước của ma trận điểm ảnh, chiều rộng là số điểm ảnh trên một hàng, chiều cao là số điểm ảnh trên một cột. Phân loại ảnh số 1.3.4.1 Ảnh màu RGB Hình 1-2 Phối trộn màu bổ xung Mô hình màu RGB, từ viết tắt RGB trong tiếng Anh có nghĩa là đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue), là ba màu gốc trong các mô hình ánh sáng bổ sung. Ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác. Khi biểu diễn dưới dạng số, các giá trị RGB thông thường được ghi bằng cặp ba số nguyên có giá trị nằm giữa 0 và 255 (với ảnh 8 bit), mỗi số là giá trị cường độ của màu đỏ, xanh lá cây, xanh lam. Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 16 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 1-3 Ảnh Lena màu RGB 1.3.4.2 Ảnh đa mức xám Ảnh đa mức xám là ảnh mà giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong giải giá trị từ 0 đến 255, nghĩa là cần 8 bits hay 1 byte để biểu diễn mỗi điểm ảnh này. Hình 1-4 Ảnh Lena-đa mức xám Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 17 Luận Văn Tốt Nghiệp 1.3.4.3 Chuyển từ ảnh màu sang ảnh xám Có thể chuyển từ không gian màu RGB sang ảnh xám nhờ phép chuyển đổi đơn giản. Chuyển đổi sang ảnh xám là bước khởi đầu trong nhiều thuật toán xử lý ảnh, vì nó làm đơn giản (làm giảm) lượng thông tin trong ảnh. Mặc dù ảnh xám chứa ít thông tin hơn ảnh màu, nhưng những đặc tính quan trọng vẫn được bảo lưu như viền, vùng, sự ghép nối .v.v. Các thuật toán xử lý và phát hiện các đặc trưng trong ảnh thường hoạt động trên ảnh mà đã được chuyển thành ảnh xám. [8] Một ảnh màu Icolor được chuyển thành ảnh xám Igrey-scale nhờ sử dụng phép chuyển đổi sau đây [8]: Igrey-scale (n,m) = 𝛼 Icolor(n,m,r) +𝛽 Icolor(n,m,g) + 𝛾 Icolor(n,m,b) Trong đó (n,m) chỉ một pixel trong ảnh xám và (n,m,c) chỉ một pixel của kênh đỏ trong ảnh màu,(n,m,g) và (n,m,b) chỉ các pixel tương ứng của kênh xanh lá và kênh xanh lam trong ảnh màu. Như thể hiện trong công thức, ảnh xám là tổng các trong số của các kênh màu trong ảnh màu. Các hệ số trọng số (𝛼, 𝛽, 𝛾) được xét theo tỉ lệ cảm thụ của mắt người với các kênh màu và được chuẩn hóa để đảm báo tính nhất quán ( theo chuẩn truyền hình NTSC là 𝛼 = 0.2989, 𝛽 = 0.5870 và 𝛾 = 0,1140). [8] 1.3.4.4 Ảnh nhị phân Ảnh nhị phân (binary image): giá trị mỗi điểm ảnh là 0 hoặc 1, nghĩa là trắng hoặc đen. Trong thực tế khi xử lý trên máy tính thì người ta dùng ảnh xám (xem khái niệm bên dưới) để biểu diễn ảnh nhị phân và lúc này 2 giá trị là 0 hoặc 255. Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 18 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 1-5 Ảnh Lena dạng nhị phân 1.3.4.5 Chuyển ảnh xám sang ảnh nhị phân  Ngưỡng (θ) Giả sử ta có một điểm ảnh xám I có giá trị kênh màu xám từ [min; max] tương ứng [0; 255], thì θ là một giá trị nằm trong khoảng [0; 255]. Khi một giá trị một điểm ảnh được so sánh với ngưỡng, nếu lớn hơn ngưỡng giá trị trả về sẽ là 255, ngược lại sẽ là 0.  Kỹ thuật tách ngưỡng tự động OTSU [15] Trước tiên, sau khi thống kê mức xám trên ảnh đầu vào, chúng ta sẽ nhận được một đồ thị biểu diễn mức xám có hai đỉnh, một đỉnh biểu diễn cho những vùng có mức xám lớn nhất, đỉnh còn lại biểu diễn cho những vùng là nền của ảnh có mức xám bé nhất (ngoài trừ 2 mức xám 0 và 255). Ngưỡng θ trong kỹ thuật tách ngưỡng thường được cho bởi người sử dụng. Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động nhằm tìm ra ngưỡng θ một cách tự động dựa vào histogram theo nguyên lý trong vật lý là vật thể tách làm 2 phần nếu tổng độ lệch trong từng phần là tối thiểu. Thuật toán OTSU [13] : ngưỡng k* tốt nhất được chọn là giá trị mà tại đó làm cho sự chệnh Lệch giữa hai đoạn trên đồ thị đạt Cực đại Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 19 Luận Văn Tốt Nghiệp  b2  a1a2 (m1  m2 ) 2 Trong đó a1, a2 là tần suất xuất hiện Tương ứng của m1 và m2 Ngưỡng k* tốt nhất chính là  b2 Hình 1-6 Ngưỡng động OTSU Các phép toán hình thái học trên ảnh Các phép toán hình thái học trên ảnh là các phép toán liên quan đến cấu trúc hình học của các đối tượng trong ảnh. Phép toán dãn nở: Phép toán này có tác dụng làm cho đối tượng ban đầu tăng lên về kích thước, các lỗ nhỏ trong ảnh được lấp đầy, nối liền đường biên ảnh với những đoạn rời nhỏ Công thức [20] A⨁B= {c|c=a+b,a∈A,b∈B} Trong đó: Lê Anh Duy Kỹ thuật Viễn thông Trang: 20
- Xem thêm -

Tài liệu liên quan