Tài liệu Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân bằng phương pháp morphotogy (2)

  • Số trang: 11 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 47 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

1 NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH NHỊ PHÂN BẰNG PHƢƠNG PHÁP MORPHOLOGY Trần Đức Toàn* Nguyễn Trọng Vinh* TÓM TẮT Trong bài báo này tôi mô tả chi tiết phương pháp nâng cao chất lượng ảnh dựa vào Hình thái học morphology trên các đối tượng ảnh. Trong đó áp dụng một số phương pháp dò biên và tìm xương trong ảnh, … Từ đó xác định các đối tượng chủ đạo trong ảnh và xây dựng phép toán giãn ảnh, co ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Áp dụng Hình thái học Morphology lên các đặc trưng đã xác định được để nâng cao chất lượng của ảnh. Trên cơ sở của thuật toán đã nghiên cứu, chúng tôi tiến hành xây dựng chương trình nâng cao chất lượng ảnh trắng đen thuần túy. ABSTRACT In this paper we describe the detailed methods of improving the quality of images based on morphology on the photo subject. Which apply some edge detection methods and skeletoner in the picture, ... Since then identify key objects in the image and dilation, erosion photos of construction operations, has enhanced the image to image quality. Morphology Morphology applied to the identified characteristics to improve the quality of the image. On the basis of the algorithms studied, we conducted building programs improve the quality of pure black and white photos. 1. Đặt vấn đề: Ngày nay việc sử dụng máy tính để lưu trữ tài liệu là việc rất quan trọng trong công việc, giúp việc tra cứu thuận tiện và an toàn. Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lưu trữ tài liệu trong một số mục đích vẫn không thể thay thế được (như báo, sách, công văn, hợp đồng, …). Hơn nữa lượng tài liệu được tạo ra từ nhiều năm trước vẫn còn rất nhiều mà không thể bỏ đi được vì tính quan trọng của chúng. 2 Có thể có được một văn phòng điện tử khi đó việc lưu trữ các trang tài liệu trong ổ đĩa dữ liệu kích thước bằng một cuốn sách nhỏ và để tìm kiếm thông tin trong đó người ta chỉ cần tốn vài giây. Những tài liệu đó sẽ được quét và lưu trữ vào máy tính. Vấn đề là khi quét vào máy tính, chúng ta không thể thu nhận được tài liệu như mong muốn bởi nhiều lý do khách quan khiến cho trang tài liệu bị nhiễu, mờ nhoè, và đứt nét …. Một giải pháp được đưa ra sau quá trình thu nhận ảnh, đó quá trình tiền xử ảnh ra đời nhầm nâng cao chất lượng ảnh. 2. Các phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh nhị phân. Nâng cao chất lượng ảnh là một bài toán kinh điển trong tiền xử lý ảnh. Giải quyết bài toán nâng cao chất lượng ảnh là nhiệm vụ tiên quyết và cũng không thể tránh khỏi của bất kỳ một hệ thống tiền xử lý ảnh nào. Vì lẽ đó, cùng với sự phát triển của xử lý ảnh nói chung và tiền xử lý ảnh nói riêng, bài toán nâng cao chất lượng ảnh cũng được quan tâm ngày càng nhiều và dưới nhiều góc độ khác nhau. Có rất nhiều hướng tiếp cận cho bài toán nâng cao chất lượng ảnh từ trước tới nay. Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh thường được xây dựng cho các hệ thống phân tích ảnh văn bản khác nhau nên chỉ giải quyết cho những loại ảnh văn bản cụ thể. 3. Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng các phép toán hình thái. Hình ảnh trong thực tế khi nhận được qua các thiết bị như: Photocopy, Fax, .. ít nhiều đều bị nhiễu, thậm chí có thể biến dạng đến mức độ có thể khiến người nhận được hiểu sai về mặt ý nghĩa. Để giải quyết bài toán này như: nối liền những nét đứt, nối liền chữ, làm trơn biên ảnh ... các phép toán hình thái nhị phân đã ra đời, thông qua đó các phép đóng ảnh, mở ảnh cũng được định nghĩa để giải quyết bài toán nêu trên. Tính khoa học của Hình thái học số mới chỉ thực sự phát huy khả năng của nó kể từ khi máy tính điện tử số ra đời và làm cho hình thái học trở lên thông dụng, có nhiều tính năng mới. Những đối tượng trong Hình thái học ta có thể coi như là tập hợp của các điểm ảnh, nhóm lại theo cấu trúc ma trận hai chiều. Những thao tác toán học rời rạc trên tập hợp điểm đó được sử dụng để làm rõ những nét đặc trưng riêng của hình dạng đối tượng, do vậy có thể tính toán được hay nhận biết được chúng 3 một cách dễ dàng. Các phép toán hình thái học được định nghĩa từ hai phép toán cơ bản là phép toán co nhị phân (Erosion) và phép toán giãn nhị phân (Dilation) 3.1. Phép giãn nhị phân (Dilation[1]). Phép "giãn " của X theo mẫu B là tập hợp của tất cả các điểm x sao cho B x chạm tới X X  B = {x : Bx  X  } Trong đó Bx là dịch chuyển của B đến vị trí x 3.2. Phép co nhị phân (Eriosion[1]). Phép "co ảnh" của X theo B là tập hợp tất cả các điểm x sao cho Bx nằm trong X X  B = {x : Bx  X} Ví dụ: ta có tập X nhƣ sau 0  x  X = 0 0 0  x 0 x 0 x x x x 0 x x 0 x x x x  0 0  0 0  0  x  X  B = 0 0 0  x x x x x x x x x x x x x x x và B=  x Ta có: x  x 0  và  x x  0  0 X  B =  0 0 0  0 0 x 0 x x 0 0 0 0 x 0 x 0 0 0  0 0  0 0  4 x B' =  x x  x  X  B' =  0 0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  và  x x  0  0  X Ө B' =  0 0 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 x 0 0 0 0 0  0 0  0 0  + Phép dãn nở thường dùng để nối các đường đứt nét. + Phép co để tách chữ dính + Đối với ảnh xám, ảnh màu người ta dùng các phép làm béo và gầy như sau: X ( x  i, y  j)  B(i, j) - Phép giãn nở: X  B( x, y)  max (i , j ) X ( x  i, y  j )  B(i, j) X Ө B(x,y) = min (i , j ) - Phép co: Ví dụ: ta có ảnh I nhƣ sau: 0  0 0  0 0  0  I= 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0  1 1  Tại (0): 0 + 1 = 1 => lấy max 1 1   B =  0  0 0  0 0  0  5 1  1 1  1 1  1  XB= 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1  2 2  2 2  2  Dùng cộng hằng số c = -1 Ikq = XӨB= 0  0 0  0 0  0  0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1  1   1  1   1  1   1  1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0  1 1  1 1  1   1   1  1   1  1   1  Dùng cộng hằng số c=1 tại (0) lắp cửa sổ 0 –1 = -1 Ikq= 0  0 0  0 0  0  0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0 0  0 0  0  3.3 Một số tính chất của phép biến đổi hình thái học : - Tính chất bất biến: ((X  B) B)  B = X  B 6 ((X  B)  B)  B = XB Chứng minh: a) ((X  B) Ө B)  B = X  B *) (( X  B) Ө B)  B  X  B Thật vậy:  x  X  Bx  X  B ( Vì X  B =  Bx ) x X  x  (X  B) Ө B  X  (X  B) Ө B  X  B  ((X  B) Ө B )  B *) ((X  B) Ө B)  B  X  B y  ((X  B) Ө B)  B   x  (X  B) Ө B sao cho y  Bx Do x  (X  B) Ө B Suy ra: Bx  X  B Suy ra: y  X  B  (( X  B) Ө B)  B = X  B Kết luận: (( X  B) Ө B)  B = X  B b) ((X Ө B)  B) Ө B = X Ө B 7 *) ((X Ө B)  B) Ө B  X Ө B xXӨB Suy ra: Bx  ( X Ө B)  B Suy ra: x  (( X Ө B)  B) Ө B (( X Ө B)  B)  X Ө B Vậy: *) (( X Ө B)  B) Ө B  X Ө B Thật vậy:  y  ( X Ө B)  B  x  X Ө B sao cho y  Bx  Bx  X yX Kết hợp ta có: (( X Ө B)  B) Ө = X Ө B Ví dụ: 0  x X = 0  0 0  B=  x x 0 x 0 x x x x 0 x x 0 x x x x  0 0  0 0  8 0  x B  X = 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x 0  x (X  B) Ө B) =  0  0 0  x x x x x x x x 0 x x x x x x 0  x ((X  B) Ө B)  B =  0  0 0  x  x 0  x x  x x x x x x x x x x x x x x x 0  0 0  0 0  x  x 0  x x  * Nhận xét: Trong quá trình thực hiện có thể có 1 số thao tác ra ngoài ảnh ta có thể mở rộng ảnh với phần mở rộng xem như là nền khi kết thúc thao tác thì trả lại ảnh bản đầu. - Tính chất kết hợp của phép toán co, giãn nở (X  B)  B' = X  (B  B') (X  B)  B' = X  (B  B') Ví dụ: 0  x X =0  0 0  x 0 x 0 x x x x 0 x x 0 x x x x  0 0  0 0  9 x  Chú ý: B = B  B’= x X  x XB= (X  B)  B = X  (B  B’) = -  B’= x 0  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  x x  x  x x  x x  x  x x  x x  Tính chất gia tăng X  X’  B  B' => X  B  X’  B B X  B  X’  B B X  B  X  B' X X  B  X  B’ X Chứng minh: *) X  B = B xX x  B xX ' x  X ' B 10 X  B = x / Bx  X   x / Bx  X ' = X’  B *) X  B = B xX x   B' x  X  B' xX Theo định nghĩa: X  B = x / Bx  X   x / B' x  X  = X  B’ 4. Kết quả thực nghiệm Chúng tôi đã cài đặt thử nghiệm thuật toán trên một số ảnh văn bản scan bị nhiễu và đứt nét do quá trình thu nhận (nhiễu, thiếu sáng, mờ và đứt nét…) và bước đầu cho kết quả khá tốt. Như vậy với phương pháp này thì việc nâng cao chất lượng ảnh có thể áp dụng trên ảnh văn bản có cả ký tự và bảng vẽ, ứng dụng vào hỗ trợ nhận dạng, nâng cao chất lượng các trang tài liệu điện tử, ảnh chi tiết máy, mẫu bảng điểm trắc nghiệm. a) Ảnh đầu vào b) Ảnh tìm biên c) Ảnh kết quả Hình 3 : Nâng cao chất lượng ảnh 11 5. Kết luận Phép toán hình thái là một mảng vô cùng quan trọng trong xử lý ảnh, các đề tài về phép biến đổi này cũng đang được nhiều người quan tâm, bởi vì qua các thuật toán và phép toán cơ sở đó ta có thể mở rộng và phát triển những bài toán khác có liên quan đến lĩnh vực quan sát thăm dò, trí tuệ nhân tạo…, chẳng hạn như ứng dụng scan tài liệu lưu trữ và với camera theo dõi qua các thuật toán nhận biết đối tượng chuyển động, hoặc ghép đối tượng trong hai hình ảnh thông qua các đặc điểm hoặc điểm tương đồng… Xử lý ảnh là một lĩnh vực rất rộng lớn gồm nhiều giai đoạn xử lý. Trong mỗi giai đoạn có nhiều vấn đề để nghiên cứu trong đó xử lý ảnh văn bản là một bộ phận quan trọng của ngành xử lý ảnh và có nhiều ứng dụng rộng rãi trong khoa học và đời sống thực tiễn. Một cách tự nhiên và tất yếu, vấn đề đầu tiên và cũng là vấn đề không thể tránh khỏi trong xử lý ảnh văn bản là bài toán nâng cao ảnh. 6. Tài liệu tham khảo [1]. Đỗ Năng Toàn, Ngô Quốc Tạo, 1998 "Kết hợp các phép toán hình thái học và làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét", Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Tập 14, số 3. [2]. Phạm Việt Bình, 2006, “Một tiếp cận mới trong phát hiện biên dựa vào các phép toán hình thái”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ 8 - Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và Truyền thông, NXB KH&KT,Hà Nội. [3]. Das, A., Chanda, 2001,”B.: A Fast Algorithm for Skew Detection of Document Images Using Morphology”. Int. J. Document Analysis and Recognition4 [4]. L. Najman,2004, “Using mathematical morphology for document skew estimation”, In procs. SPIE Document Recognition and Retrieval XI, volume 5296. [5]. Frank Y. Shih, 2009,”Image Processing and Mathematical Morphology Fundamentals and Applications”, Sons, Inc * Trung tâm thông tin tư liệu – Trường Đại Học Lạc Hồng Email : Ductoan@lhu.edu.vn – Sdt: 0909272141 TrongVinh@lhu.edu.vn – Sdt: 0937075335
- Xem thêm -