Tài liệu Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học

  • Số trang: 70 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 64 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Hồng MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH. Thái Nguyên-2011 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Th¸i Nguyªn - http://www.lrc-tnu.edu.vn 20..... MỤC LỤC TRANG Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt Danh mục các hình (hình vẽ, ảnh chụp, đồ thị...) Mở đầu Chƣơng 1. 1.1. 1.2. Giới thiệu về xử lý ảnh y học Những vẫn đề cơ bản về xử lý ảnh ii iii 1 3 3 1.1.1. 1.1.2. Giới thiệu Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 1.1.3. Một số định dạng ảnh cơ bản 11 Xử lý ảnh y học 1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học 1.2.2. Chẩn đoán dựa trên hình ảnh 14 14 16 1.2.3 Chƣơng 2. 2.1. i 3 8 1.2.2.1. Hình ảnh X-quang 1.2.2.2. Hình ảnh siêu âm ( Ultrasound) 1.2.2.3. Hình ảnh chụp cắt lớp ( CT- scanner) 1.2.2.4. Hình ảnh chụp cộng hưởng từ ( MRI) Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học 17 19 21 22 24 1.2.3.1. Chuẩn DICOM 1.2.3.2. Chuẩn PACS 2.1.1.2. Tách ngưỡng 25 26 32 32 32 32 33 2.1.1.3. Bó cụm 33 2.1.1.4. Cân bằng histogram 2.1.1.5. Kỹ thuật tách ngưỡng tự động 34 Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh cơ bản 2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian 2.1.1.1. Tăng giảm độ sáng 34 2 2.1.2. 2.2. . Chƣơng 3. 3.1. 3.2 3.3. 2.1.1.6. Biến đổi cấp xám tổng thể Các kỹ thuật phụ thuộc không gian 35 35 2.1.2.1. Lọc trung vị 2.1.2.2. Lọc trung bình 35 36 2.1.2.3. Lọc trung bình theo giá trị k gần nhất 37 Một số kỹ thuật chọn lọc nâng cao chất lượng ảnh y học 2.2.1. Khử nhiễu ảnh y học 37 38 2.2.1.1. Kỹ thuật lọc trung vị (median filter) 2.2.1.2. Phương pháp lọc Wiener 39 41 2.2.2. 2.2.1.3. Phương pháp lọc Bayes Nâng cao độ tương tương phản 2.2.2.1. Cân bằng Histogram 43 45 46 2.2.3. 2.2.2.2. Giới thiệu kỹ thuật Retinex Nổi biên ảnh y học 2.2.3.1. Phân loại các ký thuật phát hiện biên 48 50 50 2.2.3.2. Quy trình phát hiện biên trực tiếp 2.2.3.3. Phương pháp Gradient 2.2.3.4. Phương pháp Laplace 51 52 55 58 Cài đặt chƣơng trình thử nghiệm một số chức năng nâng cao chất lƣợng ảnh y học Giới thiệu chương trình Giao diện và chức năng của chương trình Các kết quả thực nghiệm Kết luận và hƣớng phát triển Tài liệu tham khảo Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 58 58 61 63 65 http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TT Tên viết tắt 1. 2. PACS DICOM Tên tiếng anh Định nghĩa Picture Archiving and Hệ thống lưu trữ và truyền Communication System ảnh Digital Imaging and Số hóa và truyền ảnh y tế Communications in Medicine Mạng toàn cầu 4. WWW World Wide Web 5. HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền văn bản siêu liên kết 6. CT Computed Tomography Chụp cắt lớp 7. MRI Magnetic Resonance Hình ảnh chụp cộng hưởng Imaging từ hạt nhân Single Photon Emission Chụp cắt lớp phát xạ photon Computed Tomography đơn (Hình ảnh y học hạt 8. SPECT nhân) 9. PET Positron Emission Chụp cắt lớp phát xạ Tomography Positron ( Hình ảnh y học hạt nhân) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình Trang Hình 1.1. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh ...................................................... 4 Hình 1.2. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối ...... 7 Hình 1.3. Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y).............................................. 10 Hình 1.4. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành ....... 15 Hình 1.5. Hình ảnh X-quang cột sống .............................................................. 19 Hình 1.6. Hình ảnh siêu âm gan ........................................................................ 20 Hình 1.7. Hình ảnh chụp cắt lớp cột sống ......................................................... 22 Hình 1.8. Hình ảnh chụp cộng hưởng từ não .................................................... 23 Hình 1.9. Mô hình PACS .................................................................................. 27 Hình 1.10. Tiến trình hiển thị ảnh ..................................................................... 29 Hình 1.11. Kiến trúc hệ thống quản lý ảnh y khoa trong môi trường PACS .... 30 Hình 1.12. Kiến trúc PACS điển hình cho hiển thị ảnh dựa trên Web ............. 30 Hình 2.1. Minh họa ảnh A và cửa sổ N * M cho lọc trung vị ........................... 41 Hình 2.2. Ảnh X-quang tuyến vú trước (a) và sau (b) khi nâng cao độ tương phản bằng cân bằng Histogram ......................................................................... 48 Hình 2.3. Ảnh nguyên bản (X-quang)............................................................... 49 Hình 2.4. Ảnh thực hiện Retinex ..................................................................... 40 Hình 2.5. Ảnh nguyên bản ( CT) ..................................................................... 50 Hình 2.6. Ảnh thực hiện Retinex ...................................................................... 50 Hình 3.1. Giao diện chương trình với chức năng Tập tin ................................. 59 Hình 3.2. Chức năng Các bộ lọc xử lý .............................................................. 59 Hình 3.3. Chức năng Tăng độ tương phản ........................................................ 60 Hình 3.4. Chức năng Nổi biên ảnh .................................................................... 60 Hình 3.5. Kết quả kỹ thuật nổi biên Gradient .................................................. 62 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 MỞ ĐẦU Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một chuyên ngành mới mẻ so với nhiều ngành khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học, đời sống. Trong thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các bản đồ địa hình, địa giới; nén ảnh rất cần thiết cho lĩnh vực thông tin và truyền thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh được dùng nhiều trong các lĩnh vực liên quan đến quản lý kinh tế, quân sự; trong y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chuẩn đoán các bệnh về khối u, xương, mạch, ung thư… Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học và kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh, ảnh thu được phần nhiều có chất lượng không được như ý muốn. Đặc biệt đối với ảnh y học do đặc trưng thường chụp các bộ phận bên trong cơ thể người bằng các thiết bị đặc biệt, chuyên dụng như máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm..nên thường bị mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh. Do vậy, mặc dù các thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày càng nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích và xử lý thông tin từ ảnh nhưng vấn đề đặt ra cần phải giải quyết song song là việc nâng cao chất lượng ảnh - đây là một khâu quan trọng được coi là bước tiền xử lý cho bước tiếp theo là phân đoạn ảnh y học. Quá trình tiền xử lý này trên thế giới đã và đang được nghiên cứu với nhiều cách tiếp cận khác nhau của cả giới y học và tin học. Trong luận văn “ Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học“ này, tôi tập trung tìm hiểu các phương pháp, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nói chung và chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu một số phương pháp cụ thể nâng cao Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 chất lượng ảnh y học, cài đặt chương trình với một số chức năng để thực nghiệm kết quả. Luận văn được chia làm 3 chương, cụ thể nội dung các chương như sau: Chương 1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học. ( Trình bày các khái niệm cơ bản về quá trình xử lý ảnh nói chung và ảnh y học nói riêng) Chương 2. Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học. (Nêu các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh cơ bản và chọn lọc các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh phù hợp với đặc trưng của ảnh y học) Chương 3. Cài đặt chương trình thử nghiệm một số chức năng nâng cao chất lượng ảnh y học. Trong quá trình thực hiện luận văn, mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực nhưng không thể tránh khỏi những thiếu sót, hạn chế vì điều kiện thời gian và năng lực có hạn.Tôi chân thành mong nhận được sự góp ý của các thầy giáo, cô giáo và các bạn học để hoàn thiện luận văn, chương trình thử nghiệm đã xây dựng để có được kiến thực thực tế bổ ích áp dụng trong qúa trình làm việc và nghiên cứu sau này. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1. Giới thiệu Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được nghiên cứu, tìm hiểu và giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng hơn chục năm nay. Đây là một ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. Thuật ngữ “ xử lý ảnh số” thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh hai chiều bằng máy tính, ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận hai chiều các số thực hay số phức gồm một số hữu hạn các bit. Để có thể xử lý được trên máy tính, ảnh đã cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) đầu tiên phải được số hoá (digitalized) và lưu dưới dạng ma trận hai chiều các bit. 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 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 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. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. Chúng ta xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh như sau: đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ camera, máy ảnh, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh… Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 9 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) b) Tiền xử lý (Image Preprocessing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác. e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy 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. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: - Nhận dạng theo tham số. - Nhận dạng theo cấu trúc. 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… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Như đã nói ở trên, 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 được phát huy. g) Mô tả (biểu diễn ảnh) Từ Hình 1.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 11 Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region). Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: • Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code) • Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code) • Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code) Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc điểm ứng dụng. Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 1.2 cũng chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu…) hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v… 1.1.2. Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 12 1.1.2.1. Điểm ảnh (Picture Element) Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữachúng. Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Vậy điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh. 1.1.2.2. Độ phân giải của ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn. 1.1.2.3. Mức xám của ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 13 Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28 =256 mức, tức là từ 0 đến 255). Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 mức khác nhau, nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh màu được tạo lập trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224 ≈ 16,7 triệu màu. 1.1.2.4. Ảnh số Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. 1.1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y). Tập con các điểm ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q. Chúng ta có một số các khái niệm sau. a) Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors): Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y). p có 4 điểm lân cận gần nhất theo chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc). {(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p) trong đó: số 1 là giá trị logic; N4(p) tập 4 điểm lân cận của p. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 14 * Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) Np(p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)} * Tập kết hợp: N8(p) = N4(p)+NP(p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p. * Chú ý:Nếu (x, y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh. b) Các mối liên kết điểm ảnh. Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng. Giả sử V là tập các giá trị mức xám. Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau : V={32, 33, … , 63, 64}. Có 3 loại liên kết. * Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(p) * Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N8(p) * Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết m nếu. 1. q thuộc N4(p) hoặc 2. q thuộc NP(p) c) Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh. (x -1, y-1) (x, y-1) (x+1, y-1) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 15 (x -1, y) (x-1, y+1) (x, y) (x+1, y) (x, y+1) (x+1, y+1) Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ độ (s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu: 1. D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q) 2. D(p,q) = D(q,p) 3. D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác. Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và q(s, t) được định nghĩa như sau: Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q) được gọi là khoảng cách khối đồ thị (City-Block Distance) và được xác định như sau: Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác. Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12”*2,54cm = 30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều dài/Chiều rộng). Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3: đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài thật là (305/244/183) chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều dọc. Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là ≈ 1mm. Khoảng cách D8(p, q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau: 1.1.3. Một số định dạng ảnh cơ bản: Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử lý tiếp theo hay truyền đi. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 16 tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấp xám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…). Tuy các định dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất. Nhìn chung, một tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần: - Mào đầu tệp (Header): Mào đầu tệp là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu… - Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header. - Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi ảnh là đen trắng. Nếu có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh. 1.1.3.1. Quy trình đọc một tệp ảnh Trong quá trình xử lý ảnh, đầu tiên phải tiến hành đọc tệp ảnh và chuyển vào bộ nhớ của máy tính dưới dạng ma trận số liệu ảnh. Khi lưu trữ dưới dạng tệp, ảnh là một khối gồm một số các byte. Để đọc đúng tệp ảnh ta cần hiểu ý nghĩa các phần trong cấu trúc của tệp ảnh như đã nêu trên. Trước tiên, ta cần đọc phần mào đầu (Header) để lấy các thông tin chung và thông tin điều khiển. Việc đọc này sẽ dừng ngay khi ta không gặp đựợc chữ ký (Chữ ký ở đây thường được hiểu là một mã chỉ ra định dạng ảnh và đời (version) của nó) mong muốn. Dựa vào thông tin điều khiển, ta xác định đựợc vị trí bảng màu và đọc nó vào bộ nhớ. Cuối cùng, ta đọc phần dữ liệu nén. Sau khi đọc xong các khối dữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta tiến hành nén dữ liệu ảnh. Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần Header ta giải mã được ảnh. Cuối cùng là khâu hiện ảnh. Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí và kích thước ảnh, cùng sự trợ giúp của bảng màu ảnh được hiện lên trên màn hình. 1.1.3.2. Các định dạng ảnh cơ bản: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 17 Có rất nhiều định dạng cho ảnh, ở đây chúng ta chỉ đề cập đến vài định dạng thông thường và hay dùng: - IMG( Image Graphics) : Là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh có 16 byte chứa các thông tin cần thiết, ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng bao gồm các gói ( pack). Các dòng giống nhau cũng nén thành một gói. - BMP: (Windows Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG). - GIF : (Graphics Interchange Format) : Định dạng trao đổi hình ảnh) là 1 định dạng ảnh quản lý không quá 256 màu cho 1 ảnh tĩnh cũng như từng khuôn hình cho các ảnh động, được dùng rộng rãi trên WWW do dùng kỹ thuật nén bảo toàn LZW làm giảm kích thước file mà không làm thất thoát dữ liệu. Do giới hạn về màu sắc nên thường được dùng cho các hình vẽ nét, sơ đồ vốn không cần dùng đến dải 16 triệu màu và không phù hợp để lưu các ảnh chụp. - PNG : (Portable Net Graphics) là định dạng ảnh có nhiều đặc điểm giống GIF ngoại trừ phần động (Có thể nén để đưa lên net, hỗ trợ lưu ảnh transparancy) nhưng do có dãi tần màu rộng hơn, có thể đến 16 triệu màu, nên ngày càng được sử dụng rộng rãi trên WWW với các ảnh có chất lượng như ảnh chụp. - JPG : (Joint Photographic Experts Group) là định dạng ảnh nén hiệu quả, có thể nén ảnh đến vài chục lần, tuy nhiên chất lượng lượng ảnh sẽ suy giảm tỉ lệ thuận với hệ số nén (Compression) dựa trên nguyên tắc loại bỏ những thông số màu để giảm thông tin cho file dựa trên xu hướng nhận thức về màu sắc của mắt người. Do vậy, JPG còn được gọi là định dạng ảnh nén chịu thiệt. Thường được Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 18 dùng dể lưu ảnh chụp, tất nhiên tuỳ theo nhu cầu mà chọn độ nén thích hợp để bảo toàn chất lượng. Các Lab đều dùng định dạng này với hệ màu RGB để xuất ảnh. - TIFF : (Tagged Image File Format) là định dạng chủ yếu để lưu trữ ảnh, bao gồm cả đồ thị lẫn hình ảnh. Đầu tiên được xấy dựng bởi hãng Aldus kết hợp với Microsoft để dùng cho kỹ thuật in PostScript. TIFF là định dạng thông dụng cho các ảnh có dãi tần màu rộng và sâu, phát triển song song với các máy quét ảnh do đó ngày càng trở thành 1 định dạng hữu dụng được dùng trong in ấn nhờ vừa bảo toàn được thông tin, vừa có thể chấp nhận các kỹ thuật nén LZW, ZIP... có thể làm giảm đáng kể dung lượng. Từ PTS 7.0 trở đi, ta có thể lưu được được file TIFF mà vẫn bảo toàn được các lớp (Nếu click option Layers khi save as), do đó gíúp cho việc lưu trữ trở nên càng thuận tiện. - RAW : Là định dạng ảnh thô chưa qua chế biến hoặc chỉ chịu rất ít ảnh hưởng bởi bộ cảm biến hình ảnh của các thiết bị nhập như máy ảnh kỹ thuật số hay scanner, do đó nó bảo toàn được hình ảnh gần như nguyên thuỷ và sẵn sàng cho việc biên tập cũng như in ấn tuỳ theo cảm nhận của người xử lý. 1.2. XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học Các thực thể tạo ảnh y học (medical imaging modallity) khác nhau cung cấp các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ chức mô của cơ thể. Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc vào thực thể tạo ảnh, hàm đáp ứng cũng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý của bệnh nhân. Ví dụ cụ thể như khi thăm khám vết rạn cơ thể ở khung xương sườn bằng chụp X-quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra khả năng có bị ung thư vú hay không thông qua phim chụp X-quang vú thì lại cần thấy rõ sự vi vôi hoá, các khối bất thường, các cấu trúc mô mềm…Do vậy, mục tiêu của tạo ảnh và xử lý ảnh y học là thu nhận và xử lý các thông tin hữu ích Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 19 về các cơ quan sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng để phục vụ cho việc chẩn đoán bệnh . Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua hình ảnh X quang ( X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm - Doppler màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu) hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner), hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI), hình ảnh y học hạt nhân ( SPECT, PET)… Các thực thể tạo ảnh y học được phân chia chủ yếu theo 3 dạng : nguồn năng lượng bên trong, nguồn năng lượng bên ngoài và kết hợp cả hai, thể hiện theo sơ đồ sau: Hình 1.3. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành Nguyên lý tạo ảnh được sử dụng để thu được dữ liệu thông qua các máy chuyên dụng. Với ảnh 2 chiều của vật thể ảnh được tạo qua các dụng cụ quang học như camera hay kính hiển vi..., ảnh 2 chiều hay 3 chiều của một tổ chức Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Xem thêm -