Tài liệu Kỹ thuật khảm ảnh và ứng dụng

  • Số trang: 68 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 109 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

1 MỤC LỤC Trang PHẦN MỞ ĐẦU ....................................................................................................................3 Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH ..............................................5 1.1. Khái quát về xử lý ảnh ............................................................................................ 5 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh ....................................................................................... 6 1.1.2. Ảnh và biểu diễn ảnh .................................................................................... 9 1.1.3. Mức xám và lược đồ mức xám ................................................................... 11 1.2. Khảm ảnh ............................................................................................................... 13 1.2.1. Khái niệm khảm ảnh .................................................................................. 13 1.2.2. Một số kỹ thuật khảm ảnh .......................................................................... 23 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH .................................................................. 25 2.1. Kỹ thuật đan đa phân giải ..................................................................................... 25 2.1.1. Các phép toán hình chóp cơ bản ................................................................. 29 2.1.1.1. Hàm trọng số tương đương ................................................................... 30 2.1.1.2. Hình chóp Laplace .............................................................................. 31 2.1.1.3. Các điều kiện biên ............................................................................... 32 2.1.2. Kỹ thuật đan đa phân giải ........................................................................... 34 2.1.2.1. Đan các ảnh chồng lên nhau ............................................................... 34 2.1.2.2. Đan các vùng có hình dạng tuỳ ý ...................................................... 345 2.1.2.3. Đan các ảnh không chồng lên nhau ................................................... 346 2.2. Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh ........................................................................ 38 2.2.1. Kỹ thuật lọc trung bình............................................................................... 38 2.2.2. Kỹ thuật lọc trung vị .................................................................................. 40 2.3. Kỹ thuật khảm kết hợp nắn chỉnh hình dạng và hiệu chỉnh mức xám ................. 42 2.3.1. Nắn chỉnh biến dạng ................................................................................... 44 2.3.2. Khảm ảnh dựa trên tập điểm đặc trưng ...................................................... 47 2.3.3. Hiệu chỉnh mức xám .................................................................................. 48 Chương 3: ỨNG DỤNG KHẢM ẢNH ................................................................................52 3.1. Một số ứng dụng của khảm ảnh ................................................................................ 52 3.2. Chương trình thực nghiệm ......................................................................................... 56 3.2.1. Giới thiệu chương trình .............................................................................. 56 3.2.2. Một số kết quả minh hoạ trong phần mềm SMImage ............................... 58 PHẦN KẾT LUẬN ............................................................................................................ 608 TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................................60 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 PHỤ LỤC ........................................................................................................................... 631 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 PHẦN MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ cả về phần cứng lẫn phần mền. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã thúc đẩy sự phát triển của nhiều lĩnh vực xã hội khác như y học, giáo dục, giải trí, kinh tế v.v… Sự phát triển của phần cứng cả về phương diện thu nhận, hiển thị, tốc độ xử lý đã mở ra nhiều hướng mới cho sự phát triển phần mềm, đặt biệt là lĩnh vực xử lý ảnh. Ngày nay, nhu cầu tạo một ảnh lớn từ nhiều ảnh nhỏ hơn ngày một tăng. Ảnh toàn cảnh sao Mộc và sao Thổ được ghép từ nhiều ảnh riêng lẻ do vệ tinh Voyager truyền về Trái đất. Ảnh toàn cảnh Trái đất cũng được tạo ra tương tự như vậy. Các bức ảnh chi tiết về thiên hà và tinh vân cũng được ghép từ nhiều ảnh viễn vọng. Trong mỗi trường hợp, kỹ thuật khảm ảnh được sử dụng để tạo nên một bức ảnh với tầm nhìn rộng hơn hoặc chi tiết hơn một bức ảnh riêng lẻ thông thường. Trong quảng cáo hoặc đồ hoạ vi tính, kỹ thuật này cũng được sử dụng để tạo nên các bức ảnh nhân tạo từ các ảnh riêng biệt một cách hợp lý. Khi khảm hai ảnh với nhau, một vấn đề kỹ thuật đặt ra là làm sao cho đường biên giữa chúng bị che giấu. Như chúng ta đã biết, sự khác biệt mức xám rất nhỏ giữa hai bên đường biên cũng có thể dễ dàng nhận thấy. Thật không may là sự chênh lệch mức xám như thế thường không thể tránh khỏi do một số nhân tố như sự khác nhau về vị trí đặt máy ảnh hoặc quá trình tiền xử lý. Vì vậy, đòi hỏi phải có kỹ thuật chỉnh sửa các mức xám của ảnh trong miền lân cận của biên để tạo nên một miền chuyển tiếp trơn giữa các bức ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 Xuất phát từ hoàn cảnh đó, em lựa chọn đề tài: ―Kỹ thuật khảm ảnh và ứng dụng‖ là một việc làm không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang đậm tính thực tiễn, nhất là trong hoàn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống thuộc dạng này. Về lý thuyết: Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh và một số kỹ thuật khảm ảnh. Về thực tiễn: Trên cơ sở các kiến thức đã thu thập, tổng hợp các kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế cho các kỹ thuật tìm hiểu này. Ngoài tài liệu tham khảo và phụ lục, cấu trúc luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung, cụ thể:  Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH  Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH  Chương 3: ỨNG DỤNG KHẢM ẢNH Nói chung, xử lý ảnh trên máy tính là nhằm mục đích phân tích ảnh và phục hồi các thông tin bị sai lệch của ảnh trong quá trình chụp. Các chương trình xử lý ảnh thực hiện các phép xử lý đối với ảnh số trên máy tính. Việc xử lý, biến đổi ảnh có sử dụng đến các kỹ thuật khảm ảnh nhằm chỉnh sửa các mức xám của ảnh trong miền lân cận của biên để tạo nên một miền chuyển tiếp trơn giữa các bức ảnh. Để hiểu thêm về xử lý ảnh, các quá trình xử lý ảnh có sử dụng đến kỹ thuật khảm ảnh, ta có thể đi vào từng phần trong luận văn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 Chương 1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH 1.1. Khái quát về xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đã phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người - máy. Xử lý ảnh (Image processing) là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Tuy còn khá mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, nhất là trên qui mô công nghiệp, điều này đã kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng cho nó. Xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức về ảnh của con người. Xử lý ảnh với ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ London 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. 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 và lưu ảnh. Các ứng dụng của xử lý ảnh trở nên phổ biến và giữ một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như điện ảnh, y tế, an ninh, thiên văn học… Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 Đồ họa máy tính (Computer graphics) nghiên cứu về cơ sở toán học, các thuật toán cũng như các kỹ thuật để vẽ, hiển thị và điều khiển hình ảnh trên màn hình máy tính. Các ứng dụng chính của đồ họa máy tính liên quan đến mô phỏng hình và chuẩn đoán hình ảnh, tạo mô hình, hoạt cảnh, hỗ trợ thiết kế đồ họa và huấn luyện ảo. Thị giác máy (Computer vision) là ngành khoa học và công nghệ làm cho máy móc có khả năng “nhìn”. Thị giác máy bao gồm cả việc thu nhận, xử lý, phân loại và nhận dạng ảnh để cuối cùng đưa ra quyết định. Các ứng dụng chính của thị giác máy liên quan đến điều khiển quá trình, xác định sự kiện, tổ chức thông tin, mô hình hóa vật thể và tương tác người - máy. Ranh giới giữa xử lý ảnh, đồ họa máy tính và thị giác máy chỉ mang tính tương đối. Chúng có mối liên hệ mật thiết, tương hỗ và có những phần giao thoa với nhau. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 Hình 1.1. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh  Thu nhận ảnh (Image acquisition) Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại chính ứng với hai loại ảnh thông dụng Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster là camera. Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Vector là sensor hoặc bộ số hoá (digitalizer) hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster. Các thiết bị thu ảnh thông thường gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) hoặc scanner chuyên dụng. Các thiết bị thu nhận ảnh này có thể cho ảnh đen trắng hoặc ảnh màu. Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh (ảnh Bitmap). Bộ số hoá (digitalizer) sẽ tạo ảnh vectơ có hướng. Nhìn chung, các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình: - Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học (ánh sáng) thành năng lượng điện. - Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh.  Tiền xử lý (Image processing) Tiền xử lý là bước tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh , do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng.  Trích chọn đặc điểm (Feature extraction) Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, cần có bước trích chọn đặc điểm để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Các đặc trưng của ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh.  Hậu xử lý Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô (brut image) theo kiểu bản đồ ảnh đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, tốn kém mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng. Thường người ta không biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnh như biên ảnh (boundary) hay vùng ảnh (region). Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: - Biểu diễn mã loạt dài (Run-Length Code). - Biểu diễn mã xích (Chaine -Code). - Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code). Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức- hệ quyết định được phát huy.  Đối sánh rút ra kết luận Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 9 So sánh ảnh sau bước hậu xử lý với mẫu chuẩn hoặc ảnh đã được lưu trữ từ trước, phục vụ cho các mục đích nhận dạng và nội suy ảnh. Nhận dạng ảnh (Image recognition) là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp (gán cho đối tượng một tên gọi ) dựa theo những qui luật và các mẫu chuẩn. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… Nội suy (Image interpretation) là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ, một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. 1.1.2. Ảnh và biểu diễn ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - điểm ảnh. Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một toạ độ trong không gian của đối tượng. Ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 gồm n x p điểm ảnh. Người ta thường kí hiệu I(x,y) để chỉ một điểm ảnh. Thường giá trị của n chọn bằng p và bằng 256. Một điểm ảnh có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit. 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) tương ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh (x là các cột, y là các hàng). Giá trị của hàm ảnh f(x,y) được hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dương: 0 ≤ f(x,y) ≤ fmax . Thông thường đối với ảnh xám, giá trị fmax là 255 ( 28=256) bởi vì mỗi phần tử ảnh được 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 hàm R(x,y), thành phần màu lục qua hàm G(x,y) và thành phần màu lam qua hàm B(x,y). Số điểm ảnh tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolusion). Độ phân giải thường được biểu thị bằng số điểm ảnh theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao càng rõ nét. Như vậy, ảnh càng to thì càng bị vỡ hạt, độ mịn càng kém. Ảnh có thể được biểu diễn theo mô hình Vector hoặc mô hình Raster:  Mô hình Raster Đây là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể được biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster rất thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Khi xử lý các ảnh Raster, chúng ta quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lưới (Raster) hình vuông, lưới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 11 nhau. Cách sắp xếp theo hình vuông là được quan tâm đến nhiều nhất và có hai loại: điểm 4 láng giềng (4 liền kề) hoặc 8 láng giềng (8 liền kề) được minh hoạ như sau: Hình 1.2. Quan hệ giữa các điểm ảnh  Mô hình Vector Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ, dễ dàng cho hiển thị và in ấn, còn phải đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm…Theo những yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ra ưu việt hơn . Trong mô hình Vector người ta sử dụng hướng giữa các Vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu. Ảnh Vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chương trình số hóa. Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và ra, nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster. Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn Vector đều tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster. 1.1.3. Mức xám và lược đồ mức xám  Mức xám (Gray level) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 12 Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá. Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật. Vì 28 = 256 (0, 1, ..., 255), nên với 256 mức, mỗi điểm ảnh sẽ được mã hoá bởi 8 bit. Ảnh có hai mức xám được gọi là ảnh nhị phân. Mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh có mức xám lớn hơn 2 được gọi là ảnh đa cấp xám hay ảnh màu. Ảnh đen trắng là ảnh chỉ có hai màu đen và trắng, mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác nhau. Theo lý thuyết màu do Thomas đưa ra từ năm 1802, mọi màu đều có thể tổ hợp từ 3 màu cơ bản: Red(đỏ), Green(lục) và Blue(lam). Mỗi điểm ảnh của ảnh màu lưu trữ trong 3 bytes và do đó ta có 28x3 = 224 màu ( cỡ 16,7 triệu màu). Ảnh xám là ảnh chỉ có các mức xám. Thực chất màu xám là màu có các thành phần R, G, B trong hệ thống màu RGB có cùng cường độ. Tương ứng với mỗi điểm ảnh sẽ có một mức xám xác định.  Lược đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám của một ảnh, từ này về sau ta qui ước gọi là lược đồ xám hay biểu đồ tần suất, là một hàm cung cấp tần suất xuất hiện của mỗi mức xám. Lược đồ xám được biểu diễn trong hệ tọa độ vuông góc Oxy. Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn cho số mức xám từ 0 đến N, N là số mức xám (256 mức trong trường hợp ảnh xám mà chúng ta đang xét). Trục tung biểu diễn số điểm ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 13 cho một mức xám (số điểm ảnh có cùng mức xám). Cũng có thể biểu diễn khác đi một chút: trục tung là tỉ lệ số điểm ảnh có cùng mức xám trên tổng số điểm ảnh. Hình 1.3. Lược đồ xám của ảnh Lược đồ xám cung cấp rất nhiều thông tin về phân bố mức xám của ảnh. Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh. Tính động của ảnh cho phép phân tích trong khoảng nào đó phân bố phần lớn các mức xám của ảnh: ảnh rất sáng hay ảnh rất đậm. Nếu ảnh sáng, lược đồ xám nằm bên phải (mức xám cao), còn ảnh đậm lược đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp). 1.2. Khảm ảnh 1.2.1. Khái niệm khảm ảnh Khảm (Mosaic) là kỹ thuật ghép nối nhiều mảnh vật nhỏ tạo nên một vật lớn hơn thể hiện tính thẩm mỹ mạnh mẽ trong nghệ thuật tạo hình. Hiện nay, vật liệu được dùng để khảm rất đa dạng: gốm màu, đá màu, vỏ trai, thủy tinh, kim loại, gỗ… Kỹ thuật khảm cũng phát triển, tạo nhiều hiệu quả sống động. Ưu điểm của tranh khảm là rất bền, không bị phai màu do mưa nắng, gây cảm nhận dày, chắc, khỏe, độc đáo. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 14 Hình 1.4. Tranh gốm vườn đào Nhật Tân Ảnh khảm là tập hợp hai hay nhiều ảnh được ghép nối thông qua hệ thống ghép nối phối hợp ảnh. Bằng việc thực hiện ở vùng chuyển tiếp toán tử chồng hay nối và làm trơn ảnh, nó có thể tạo nên một ảnh riêng biệt bao phủ toàn bộ vùng có thể nhìn thấy được. Theo hướng tiếp cận khác, ảnh khảm là tập các ảnh nhỏ được sắp xếp và khớp màu sắc hợp lý theo phân vùng để tạo nên một bức ảnh lớn mà nhìn ở một khoảng cách nhất định, nó giống với ảnh gốc được lấy làm mẫu. Khảm ảnh là sắp xếp và ghép nối hợp lí tập các ảnh nhỏ để tạo nên bức ảnh lớn hơn tùy mục đích của con người. Có thể phân loại khảm ảnh thành khảm ảnh nhiều lớp và khảm ảnh toàn cảnh.  Khảm ảnh nhiều lớp Trong hội họa, các họa sĩ thuộc trường phái ấn tượng đã khai thác một thuộc tính của mắt người, đó là kết hợp các màu sắc trong cùng một phân vùng, lấy màu trung bình làm màu chung cho cả phân vùng đó. Khi nhìn gần, bức Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 15 tranh ấn tượng sẽ xuất hiện như một tập hợp các nét vẽ nhỏ nhiều màu sắc, nhưng ở một khoảng cách nhất định, các đường nét đó lại kết hợp với nhau tạo nên một hình ảnh tổng thể hoàn toàn khác. Những bức tranh như vậy được gọi là tranh khảm (mosaic painting). Để vẽ tranh khảm, người họa sĩ phải hình dung ra bức tranh tổng thể trước, sau đó tái tạo lại hình ảnh đó một cách chính xác bằng cách sắp xếp và hiệu chỉnh các dấu hiệu nhỏ hơn (smaller figure – có thể là các nét vẽ, cũng có thể là các bức tranh nhỏ li ti), mà từ đó bức tranh lớn được cấu tạo thành. Lấy cảm hứng từ các tác phẩm nghệ thuật đó, nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính đã khám phá cách tạo ra những bức tranh như thế một cách tự động hoặc bán tự động. Năm 1990, Haeberli đã mô tả một phương pháp tạo ra một bức ảnh mà khi nhìn tổng thể, nó trông giống một bức tranh mẫu đã cho trước, nhưng thực chất nó lại được cấu tạo bởi những nét vẽ nhỏ li ti (tiny brush stroke). Năm 1996, Meier đã mở rộng nghiên cứu này để áp dụng cho hình động 3D và năm 1997, Litwinowicz tiếp tục mở rộng cho video. Năm 1995, những nghiên cứu của Ostromoukhov và Hersch sử dụng các bức ảnh thay vì các nét vẽ như Haeberli. Năm 1998, các nghiên cứu của Adam Finkelstein and Marisa Range tương tự như của Ostromoukhov nhưng họ thao tác trên ảnh đa mức xám và ảnh màu, thay vì ảnh đen trắng như Ostromoukhov. Dưới đây là một trong số các tác phẩm của Finkelstein: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 16 Hình 1.5. John F. Kennedy, 1994 Hình ảnh này được tạo bằng cách chia bức ảnh của Marilyn thành các mảnh nhỏ và sau đó, sắp xếp các mảnh này vào một lưới. Việc sắp xếp được dựa trên một thuật toán đã cố gắng tối ưu hóa để kết quả là một bức tranh của John F. Kennedy. Sau đó, lưới sẽ được sử dụng như là các màn hình của máy in để “halftone” bức ảnh John F. Kennedy. Finkelstein đã chạy thuật toán hai lần (sử dụng hai kích thước ảnh Marilyn khác nhau) và sau đó, cắt dán hai ảnh kết quả để chọn ra phần tốt nhất từ mỗi cái. Sau đây là quá trình tạo một ảnh khảm (theo hướng tiếp cận của Frinkelstein): Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 17 Bài toán: Cho trước một ảnh mẫu (target image) I và một tập các ảnh nhỏ Ti (tile image). Hãy tạo một ảnh khảm M bằng cách ghép các ảnh nhỏ Ti sao cho M giống I. Bài toán này được giải quyết theo 4 bước sau: - Bước 1: Chọn ảnh Việc chọn mẫu I và tập ảnh nhỏ Ti hoàn toàn mang tính nghệ thuật. Đôi khi, vì mục đích quảng cáo hay thương mại, sự lựa chọn sẽ hướng tới hiệu ứng mong muốn đạt được. - Bước 2: Chọn lưới ảnh Một bức ảnh lớn có thể được chia thành nhiều ảnh nhỏ bằng các lưới, ví dụ, lưới chữ nhật, lục giác, tam giác…, lưới có thể đều hoặc không đều. Khi khảm ảnh, từng ảnh nhỏ được khảm vào các mắt lưới để tạo thành ảnh khảm. Việc tìm lưới tối ưu và sắp xếp tối ưu các ảnh nhỏ trong lưới đó là rất tốn kém (chi phí tính toán cao) và vẫn còn là một thách thức trong tương lai. Để đơn giản, ta có thể chọn lưới chữ nhật đều. - Bước 3: Sắp xếp các ảnh Sau khi chọn được lưới, chúng ta sẽ sắp xếp các ảnh nhỏ vào lưới đó. Có một số cách sắp xếp sau: xếp cùng một ảnh cho mọi mắt lưới, sắp ngẫu nhiên các ảnh vào mắt lưới, sắp thủ công hoặc xếp ảnh nhỏ bằng cách khớp màu trung bình của phân vùng trong ảnh mẫu mà chúng được khảm vào. Để thu được ảnh khảm kết quả M giống với ảnh mẫu I nhất thì từng mắt lưới của M cần phải được khảm bằng một ảnh nhỏ phù hợp nhất. Nhiều kỹ thuật được ứng dụng trong lĩnh vực này như khớp biểu đồ màu sắc, khớp cạnh, phân tích cấu trúc, phân tích hình khối … Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 18 - Bước 4: Chỉnh sửa màu sắc Sau khi sắp xếp các ảnh nhỏ, việc tiếp theo là chỉnh sửa màu sắc của chúng để làm cho ảnh khảm khớp với ảnh mẫu hơn. Cụ thể là khớp màu của ảnh nhỏ với màu của phân vùng trong ảnh mẫu mà nó phủ (khảm) lên. Nếu trong vùng này, ảnh mẫu có màu (hoặc cường độ sáng với ảnh đa mức xám) x là hằng số, thì chúng ta muốn thay đổi màu của ảnh nhỏ sao cho màu trung bình của nó bằng x. Nếu cường độ sáng của ảnh mẫu biến thiên từ tối-ở bên trái tới sáng-ở bên phải của phân vùng thì chúng ta cũng muốn cường độ sáng của ảnh nhỏ tương ứng cũng có chiều hướng như vậy… Tuy nhiên, trong khi thay đổi màu sắc, các đặc tính riêng của các ảnh nhỏ vẫn phải được bảo toàn tối đa.  Khảm ảnh toàn cảnh Các máy ảnh thông thường bị hạn chế về thị trường (field of view) và độ phân giải nên ảnh thu được thường có tầm nhìn tương đối hẹp, ngay cả khi dùng chế độ wide (màn hình rộng). Nhưng trong một số ứng dụng, người ta muốn thu được ảnh với tầm nhìn rộng hơn như khi chụp hình bao quát cả một không gian rộng lớn chẳng hạn. Máy ảnh toàn cảnh chuyên dụng (panoramic camera) có thể đáp ứng được yêu cầu này. Điểm khác biệt cơ bản giữa panoramic camera và camera thông thường nằm ở tiêu cự của ống kính. Tiêu cự của máy ảnh là thông số cho biết góc nhìn của máy ảnh, nghĩa là khoảng phạm vi mà máy ảnh có thể “thâu tóm” được. Thông thường thấu kính của máy ảnh có độ dài 36-60mm (normal lens), dài hơn là thấu kính tele (telephoto lens) và ngắn hơn là thấu kính góc rộng (wide-angle lens), đặc biệt thấu kính siêu góc rộng ( ultra wide ange lens) nhỏ hơn 24mm. Thấu kính càng dài càng phóng đại đối tượng, khoảng cách dường như bị thu hẹp và nền bị làm mờ vì Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 19 trường độ của ảnh nông. Thấu kính tele thích hợp để chụp ảnh chân dung, chụp đối tượng ở xa, chụp ảnh thể thao… Thấu kính ngắn phóng đại khoảng cách tới đối tượng, làm tăng trường độ của ảnh nên thích hợp để chụp ảnh phong cảnh khi muốn thu được hình của cả một không gian rộng lớn. Panoramic camera là loại máy ảnh có độ dài thấu kính nhỏ hơn 36mm, có thể xuống tới 16mm hoặc ngắn hơn nữa. Panoramic camera có góc chụp 64-80 độ, thậm chí là 360 độ đối với máy có thấu kính mắt cá (circular fisheye lens), trong khi con số này ở máy ảnh bình thường chỉ là 40-62 độ. Dưới đây là hình ảnh được chụp bằng panoramic camera với thấu kính có độ dài tiêu cự 16mm: Hình 1.6. Toàn cảnh sân vận động JJB, tháng 7 năm 2009 Khi dùng thiết bị chuyên dụng, ảnh toàn cảnh được chụp một cách trực tiếp, nhưng chi phí tốn kém và phức tạp về mặt kỹ thuật nhiếp ảnh. Có một cách đơn giản và chi phí thấp là dùng máy ảnh thông thường chụp một chuỗi các ảnh về cùng một chủ đề (một bức chụp bên trái, một bức chụp ở giữa và một bức chụp bên phải chẳng hạn) rồi sau đó ghép các ảnh đó lại. Ảnh thu được theo cách này sẽ không chịu giới hạn nào về tầm nhìn và tỉ lệ dài - rộng như khi chụp trực tiếp bằng panoramic camera. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 20 Các nhiếp ảnh gia thực hiện ghép ảnh toàn cảnh bằng tay nhờ kỹ thuật dán kính ảnh ướt (wet-plate). Ví dụ, bức ảnh dưới đây được chụp bởi nhiếp ảnh gia George N. Barnard: Hình 1.7. Quang cảnh nhìn từ đỉnh núi Lookout, Tennessee, 1864 Quy trình ghép chuỗi các ảnh thành ảnh toàn cảnh đã được nghiên cứu để có thể thực hiện một cách tự động hoặc bán tự động. Năm 1992, Brown nghiên cứu các kỹ thuật sắp xếp ảnh. Nghiên cứu lĩnh vực này còn có Szeliski (1994), McMillan và Bishop (1995), Kang và Szeliski (1997). Năm 1997, Szeliski và Shum giới thiệu một hệ thống tạo ra ảnh toàn cảnh. Ảnh toàn cảnh này được tạo ra từ các ảnh được chụp bằng máy cầm tay. Với kỹ thuật làm mờ bóng (deghosting), những sự thay đổi nhỏ về điểm nhìn có thể được khắc phục. Năm 1997, Zoghiami giới thiệu một phương pháp sắp xếp các ảnh có sự chênh lệch đáng kể về góc quay và độ phóng đại. Năm 1998, Capel và Zisserman giới thiệu một kỹ thuật khảm khác với độ phóng đại siêu phân giải (supper-resolution). Ngày nay, người ta thường sử dụng các phần mềm ghép ảnh chuyên dụng để tạo ra ảnh toàn cảnh. Trong hình 1.8, với đầu vào là 6 ảnh rời, phần mềm ghép ảnh cho kết quả là một ảnh toàn cảnh tương ứng: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Xem thêm -