Tài liệu Nghiên cứu phát hiện một số đối tượng trong ảnh viễn thám

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ NGHIÊN CỨU PHÁT HIỆN MỘT SỐ ĐỐI TƯỢNG TRONG ẢNH VIỄN THÁM ĐỖ MINH TUẤN CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 8520203 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS ĐỖ HUY GIÁC HÀ NỘI - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và kết quả nghiên cứu nêu trong Luận văn này là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan rằng, mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đều được chỉ rõ nguồn gốc. Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Người cam đoan Đỗ Minh Tuấn LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành bài luận văn này, Tôi đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ và góp ý nhiệt tình của quý thầy cô trong khoa Đào tạo sau Đại học của trường đại học Mở Hà Nội đã giúp đỡ, chỉ bảo tận tình cho tôi và giúp tôi hoàn thành tốt luận văn này Tôi xin chân thành cảm ơn tới Khoa Đào tạo sau Đại học, Khoa công nghệ điện tử - thông tin, đặc biệt là quý thày cô thầy cô đã dạy bảo, truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm quý báu cho tôi, giúp tôi có nền tảng cơ sở để nghiên cứu thực hiện luận văn này. Em xin gửi lời biết ơn sâu sắc tới PGS. TS Đỗ Huy Giác, người đã dành thời gian và tâm huyết hướng dẫn nghiên cứu, giúp em hoàn thành luận văn tốt nghiệp. Mặc dù đã rất cố gắng hoàn thành luận văn bằng tất cả sự nhiệt tình và năng lực của mình. Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện, do còn hạn chế về trình độ hiểu biết, thiếu các thiết bị hỗ trợ và thời gian thực hiện nên không tránh khỏi những thiếu sót, sai lầm. Tôi rất mong nhận được sự góp ý chân thành của các thầy, cô và các bạn để bổ sung hoàn thiện trong quá trình nghiên cứu, nâng cao sự hiểu biết góp phần vào công việc sau này. Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Học viên thực hiện Đỗ Minh Tuấn TÓM TẮT Đề tài luận văn tập trung nghiên cứu phát hiện một số đối tượng trong ảnh viễn thám. Các kết quả của luận văn làm tăng cường mức độ ứng dụng của ảnh viễn thám trong các lĩnh vực quản lý giao thông, môi trường. Cụ thể đề tài thực hiện phân tích và đánh giá một số thuật toán xử lý ảnh viễn thám ứng dụng trích xuất đối tượng phổ biến như đường xá, phương tiện giao thông nhằm hỗ trợ giải quyết vấn đề quản lý môi trường giao thông trên diện rộng và cực rộng. Mục đích chính của nghiên cứu này là sử dụng các hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để:a) Phát hiện, phân loại và đếm phương tiện; b) Phát hiện đường cao tốc; c) Phát hiện thảm thực vật. Để đạt được mục tiêu này, tác giả đã phát triển và phân tích các thuật toán phân đoạn hình ảnh khác nhau cho phát hiện xe cộ, đường cao tốc và thảm thực vật. Chúng tôi đã sử dụng Bộ công cụ xử lý hình ảnh MATLAB cho phát triển các thuật toán. Nghiên cứu dựa trên phương pháp nghiên cứu từ lý thuyết xử lý ảnh thị giác viễn thám đi đến áp dụng phương pháp đó vào thực tiễn. Sau khi nghiên cứu mô hình lý thuyết giải quyết bài toán nhận dạng đối tượng trong ảnh viễn thám thì tiến hành thực nghiệm để thu kết quả đánh giásử dụng phần mềm MATLAB ™ để triển khai các thuật toán. Sau đó tiến hành xử lý số liệu của thí nghiệm. Tiến hành đánh giá kết quả thực nghiệm, nghiên cứu bổ sung lý thuyết hoặc hiệu chỉnh mô hình thực nghiệm nếu cần thiết Kết quả nghiên cứu của luận văn gồm 03 chương: Chương 1-Tổng quan xử lý ảnh; Chương 2-Phương pháp phát hiện đối tượng trong ảnh viễn thám; Chương 3Triển khai phát hiện đối tượng trong ảnh viễn thám tại một số địa điểm Việt Nam. Nội dung luận văn đáp ứng được tính khoa học và tính thực tiễn cao, hình thức trình bày logic và rõ ràng, đáp ứng được yêu cầu của một luận văn thạc sỹ. MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ......................................................................................................... ii LỜI CẢM ƠN .............................................................................................................. iii TÓM TẮT .....................................................................................................................iv MỤC LỤC ......................................................................................................................v DANH MỤC CÁC HÌNH .......................................................................................... vii DANH MỤC BẢNG ......................................................................................................x MỞ ĐẦU .........................................................................................................................1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH ..................................................................4 1.1 Giới thiệu.......................................................................................................... 4 1.2 Hình ảnh kỹ thuật số và các loại cơ bản ....................................................... 4 1.2.1 Hình ảnh RGB ............................................................................................................ 5 1.2.2 Hình ảnh cường độ ..................................................................................................... 6 1.2.3 Hình ảnh nhị phân ...................................................................................................... 6 1.2.4 Hình ảnh được lập chỉ mục ........................................................................................ 7 1.3 Phân đoạn hình ảnh ........................................................................................ 7 1.4 Kỹ thuật lập ngưỡng ....................................................................................... 8 1.4.1 Kỹ thuật ngưỡng cho phương tiện.............................................................................. 8 1.4.2 Kỹ thuật ngưỡng cho đường cao tốc .......................................................................... 9 1.4.3 Kỹ thuật ngưỡng cho thảm thực vật ......................................................................... 11 1.5 Bộ công cụ xử lý hình ảnh MATLAB .......................................................... 11 1.6. Kết luận chương ........................................................................................... 13 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG ẢNH VIỄN THÁM ........................................................................................................................... 14 2.0. Giới thiệu....................................................................................................... 14 2.1. Phát hiện đường cao tốc từ hình ảnh viễn thám ....................................... 15 2.1.1 Đặt vấn đề ................................................................................................................ 15 2.1.2 Phát hiện các đường cao tốc ..................................................................................... 15 2.1.3 Phát hiện đường cao tốc có xe cộ ............................................................................. 20 2.1.4. Kết quả hình ảnh cường độ của các tuyến đường cao tốc có xe cộ......................... 21 2.2. Phát hiện xe từ hình ảnh viễn thám............................................................ 23 2.2.1 Đặt vấn đề ................................................................................................................ 24 2.2.2 Thuật toán phát hiện, phân loại và đếm phương tiện ............................................... 25 2.2.3 Kết quả và phân tích ................................................................................................. 36 2.2.4 Kết luận .................................................................................................................... 44 2.3. Phát hiện thảm thực vật từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao ........................ 46 2.3.1 Đặt vấn đề ................................................................................................................ 46 2.3.2 Các thuật toán được đề xuất để phát hiện thảm thực vật ......................................... 46 2.3.3 Kết quả thử nghiệm trên một số ảnh mẫu ................................................................ 52 2.3.4 Kết luận .................................................................................................................... 60 2.3. Kết luận chương ........................................................................................... 60 CHƯƠNG 3. TRIỂN KHAI PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRONG ẢNH VIỄN THÁM TẠI MỘT SỐ ĐỊA ĐIỂM VIỆT NAM ........................................................62 3.1 Phát hiện xe từ hình ảnh vệ tinh .................................................................. 62 3.2. Phát hiện đường cao tốc từ hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao ................ 64 3.3. Phát hiện thực vật từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao .................................. 67 3.3. Kết luận chương ........................................................................................... 70 KẾT LUẬN ..................................................................................................................71 Tài liệu tham khảo .......................................................................................................72 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Hình ảnh RGB ................................................................................. 6 Hình 1.2: Hình ảnh thang màu xám ................................................................ 6 Hình 1.3: Hình ảnh nhị phân ........................................................................... 7 Hình 1.4: Biểu đồ hai chân .............................................................................. 8 Hình 1. Kỹ thuật ngưỡng cho phương tiện ...................................................... 9 Hình 1.5: Đường cao tốc có bóng râm màu xám đậm .................................. 10 Hình 1.6: Đường cao tốc có bóng râm vừa màu xám ................................... 10 Hình 1.7: Đường cao tốc màu xám sáng ....................................................... 10 Hình 1.8: Hình ảnh RGB của Thảm thực vật ................................................ 11 Hình 2.1. Hình ảnh đường cao tốc đặc trưng ................................................ 16 Hình 2.2. Biểu đồ histogram của ảnh đường cao tốc .................................... 16 Hình 2.3. Phương pháp phát hiện đường cao tốc từ hình ảnh viễn thám ...... 17 Hình 2.4. Hình ảnh nhị phân B1 có được bằng cách sử dụng T ................... 18 Hình 2.5. Tăng cường chất lượng .................................................................. 18 Hình 2.6. Hình ảnh nhị phân B2 sau các phép toán hình thái ....................... 19 Hình 2.7. Trích xuất đối tượng cao tốc bằng sao chép từ ảnh gốc M1 ......... 20 Hình 2.8. Đường cao tốc được phát hiện ...................................................... 20 Hình 2.9. Hình ảnh nhị phân B2 và phép biến đổi bù của nó là B3 .............. 21 Hình 2.10. Hình ảnh nhị phân B4 .................................................................. 21 Hình 2.11. Đường cao tốc có xe cộ ............................................................... 22 Hình2.9. Biểu đồ hai chân ............................................................................. 25 Hình2.10. Biểu đồ hai chân với một vùng chồng chéo ................................. 26 Hình 2.11. Phương tiện sáng và tối ............................................................... 27 Hình 2.12. Đường cao tốc ở Oklahoma......................................................... 29 Hình 2.13. Một chiều được chọn ................................................................... 29 Hình 2.14. Hình ảnh nhị phân thu được bằng cách sử dụng T1, T2 và T3 ... 29 Hình2.15. Các đối tượng chung được lấy từ các cặp ảnh nhị phân............... 30 Hình2.16. Các phương tiện sáng được phát hiện bằng kỹ thuật nhiều ngưỡng31 Hình 2.17. Phát hiện các phương tiện sáng bằng Ngưỡng Otsu ................... 32 Hình2.18. Các phương tiện tối được phát hiện bằng Ngưỡng Otsu .............. 33 Hình2.19. Âm bản của hình2.18 c) ............................................................... 33 Hình2.20. Ứng dụng của thuật toán phát hiện phương tiện vào ảnh thử nghiệm trong Hình 2.18 ......................................................................................................... 34 Hình 2.21. Đường cao tốc ở Phoenix ............................................................ 36 Hình 2.22. Khu vực đã chọn (đường cao tốc một chiều) .............................. 37 Hình 2.23. Hình ảnh nhị phân thu được bằng cách sử dụng T1, T2 và T3 ... 37 Hình 2.24. Các đối tượng chung ................................................................... 38 Hình 2.25. Các phương tiện sáng được phát hiện bằng kỹ thuật nhiều ngưỡng38 Hình 2.26: Hình ảnh Thử nghiệm, Hình ảnh có Vùng lân cận Trượt và Kết quả Cuối cùng .................................................................................................................. 39 Hình 2.27. Phương tiện tối được phát hiện bằng ngưỡng Otsu ..................... 39 Hình 2.28. Phát hiện tất cả các phương tiện. a) Hình ảnh thử nghiệm b) Xe sáng theo Nhiều ngưỡng và xe tối của Otsu c) Xe sáng và xe tối của Otsu ..................... 40 Hình 2.29. Hình ảnh thử nghiệm I10............................................................. 42 Hình2.30. Phương tiện sáng và tối được phát hiện bằng ngưỡng Otsu ........ 42 Hình 2.31. Phương tiện sáng được phát hiện bằng nhiều ngưỡng và phương tiện tối được phát hiện bằng Ngưỡng Otsu...................................................................... 43 Hình 2.32. So sánh các phương tiện được phát hiện bằng nhiều và ngưỡng Otsu .................................................................................................................................. 43 Hình 2.33. Hình ảnh RGB từ vệ tinh IKONOS............................................. 46 Hình 2.34: Áp dụng thuật toán xanh nhạt cho hình ảnh trong hình 2.33 ...... 48 Hình 2.35: Màu xanh lá cây đậm và nhạt ...................................................... 49 Hình 2.36: Thảm thực vật được phát hiện ..................................................... 50 Hình 2.37: Hình ảnh thử nghiệm và Hình ảnh kết quả.................................. 52 Hình 2.38. Hình ảnh thử nghiệm ................................................................... 52 Hình 2.39. Bóng xanh nhạt ............................................................................ 53 Hình 2.40. Bóng xanh đậm ............................................................................ 53 Hình 2.41. Thảm thực vật được phát hiện ..................................................... 54 Hình 2.42. Hình ảnh thử nghiệm và Hình ảnh kết quả .................................. 54 Hình 2.43. Hình ảnh thử nghiệm ................................................................... 55 Hình 2.45: Bóng xanh nhạt............................................................................ 55 Hình 2.46. Bóng xanh đậm ............................................................................ 56 Hình 2.47: Thảm thực vật được phát hiện ..................................................... 56 Hình 2.48: Hình ảnh thử nghiệm và Hình ảnh kết quả.................................. 57 Hình 2.49: Hình ảnh thử nghiệm ................................................................... 57 Hình 2.50: Bóng xanh nhạt............................................................................ 58 Hình 2.51. Bóng xanh đậm ............................................................................ 58 Hình 2.52. Thảm thực vật được phát hiện ..................................................... 59 Hình 2.53. Thảm thực vật được phát hiện ..................................................... 60 Hình 3.1. Phát hiện xe từ hình ảnh vệ tinh tại Cao tốc Pháp Vân ................. 63 Hình 3.2 . Kết quả khảo sát phát hiện đường cao tốc.................................... 65 (a) Nút giao Cao tốc 5 - Gia Lộc Hải Dương và (b) Nút giao Cao tốc 5 - Võ Nguyên Giáp ............................................................................................................. 65 Hình 3.3 . Kết quả khảo sát phát hiện đường cao tốc.................................... 66 (a) Nút giao Cao tốc 1 - Cầu Giẽ và (b) Nút giao Cao tốc 1 - Pháp Vân ...... 66 Hình 3.4 . Kết quả khảo sát thảm thực vật .................................................... 68 (a) Thảm thực vật Đại Lải và (b) Thảm thực vật Tam Đảo .......................... 68 Hình 3.5. Kết quả khảo sát thảm thực vật ..................................................... 69 (a) Thảm thực vật Sa Pa và (b) Thảm thực vật Ecopark 2 ............................ 69 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1. Kết quả đếm xe thủ công .............................................................. 41 Bảng 2.2. Kết quả đếm xe tự động ................................................................ 41 Bảng 2.3. Kết quả đếm xe thủ công .............................................................. 44 Bảng 2.4. Kết quả đếm xe tự động ................................................................ 44 Bảng 3.1. Đánh giá tỷ lệ phủ của thảm thực vật ........................................... 70 MỞ ĐẦU 1. Giới thiệu Dữ liệu vệ tinh đã được sử dụng thành công từ những năm 1970. Các ứng dụng chính đã được dùng để dự đoán thời tiết, theo dõi điều kiện môi trường toàn cầu, địa lý và địa chất. Hình ảnh vệ tinh cung cấp thông tin chi tiết về bề mặt trái đất. Lợi ích của hình ảnh vệ tinh bao gồm các khu vực rộng lớn; các chuyến thăm lại thường xuyên đến hầu hết mọi nơi trên thế giới, bất kể sự xa xôi; khả năng thu thập dữ liệu mà không bị cản trở bởi không lưu địa phương [1]. Trước đây, ảnh vệ tinh rất đắt tiền và chúng được sử dụng cho các ứng dụng quân sự, chẳng hạn như giám sát và đánh giá mối đe dọa. Khi một số vệ tinh thương mại đã được phóng lên,chẳng hạn như IKONOS, QUICK BIRD, IRS, v.v., họ cung cấp hình ảnh toàn cầu, chính xác, độ phân giải cao đểcá nhân, tổ chức và chính phủ sử dụng. Bằng cách này, ảnh vệ tinh trở nên ít tốn kém hơnvà ứng dụng trong các lĩnh vực đã tăng lên rất nhiều. Hình ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian khác nhau được bán trên thị trường. Hình ảnh với độ phân giải có kích thước pixel mặt đất nhỏ hơn 5m cung cấp thông tin chi tiết về bề mặt Trái đấtvà các vật thể nhỏ, chẳng hạn như tòa nhà, đường phố và cây cối có thể được hiển thị rất chi tiết. Hình ảnh có độ phân giải cao rất hữu ích cho các ứng dụng như lập bản đồ mạng lưới giao thông, thảm họachuẩn bị sẵn sàng, quy hoạch đô thị, canh tác và viễn thông. Mặt khác, hình ảnh vệ tinh có độ phân giải mặt đất lớn hơn 10m, rất hữu ích cho các ứng dụng nhưđánh giá môi trường, lập bản đồ vùng, quản lý lâm nghiệp, đánh giá thiên tai trên diện rộng và giám sát đô thị. Hình ảnh vệ tinh cung cấp một cái nhìn hoàn hảo về một vùng mong muốn. Chúng cũng có thể được sử dụng để xác địnhđộ cao (núi, đồi và thậm chí cả các tòa nhà) và các đặc điểm địa hình, giúp người dùng dễ dàng hơný thức về vùng đất là như thế nào. Hình ảnh vệ tinh cũng hữu ích trong các lĩnh vực nông nghiệp, nơi nông dân có thểtheo dõi sức khỏe của cây trồng của họ. Các nhà khoa học có thể xem xét và nghiên cứu những thay đổi môi trường có thể ảnh hưởng đếntoàn cầu trong tương lai. Các nhà quy hoạch thành phố có thể nghiên cứu, giám sát và lập kế hoạch phát triển nhà ở mớicộng đồng với độ chính xác. Trong giao thông vận tải, dữ liệu vệ tinh có thể được sử dụng để nghiên cứu giao thông và giúpquy hoạch các tuyến đường mới. Trong trường hợp thiên tai, chẳng hạn như động đất hoặc hỏa hoạn, các cơ quan chính phủcó thể sử dụng dữ liệu vệ tinh để lập kế hoạch các tuyến đường sơ tán. Mục đích chính của nghiên cứu này là sử dụng các hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để: a) Phát hiện, phân loại và đếm phương tiện b) Phát hiện đường cao tốc c) Phát hiện thảm thực vật Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã phát triển và phân tích các thuật toán phân đoạn hình ảnh khác nhau chophát hiện xe cộ, đường cao tốc và thảm thực vật. Chúng tôi đã sử dụng Bộ công cụ xử lý hình ảnh MATLAB chophát triển các thuật toán. Hiện trạng nghiên cứu trong nước Việt Nam không nằm ngoài quy luật phải đẩy mạnh ứng dụng khoa học công nghệ hiện đại để “đi tắt, đón đầu” chủ động hội nhập với thế giới. Nhưng sự phát triển ảnh viễn thám ở Việt Nam hiện nay chưa tương xứng với tiềm năng của nó.Sở dĩ phát triển ứng dụng công nghệ viễn thám ở nước ta bị hạn chế là do cơ sở dữ liệu, cơ sở hạ tầng và trang thiết bị phục vụ cho công tác quản lý, nghiên cứu còn yếu, đầu tư cho viễn thám cần nguồn kinh phí lớn nên nhiều hạng mục còn chưa được xây dựng. Mặt khác, nguồn nhân lực về viễn thám ở cả cấp Trung ương và địa phương đều đang rất thiếu cả về số lượng và cơ cấu chuyên ngành. Ở một số trường Đại học, Viện nghiên cứu trong nước có đào tạo cung cấp nhân lực cho viễn thám. Tuy nhiên chưa có nhiều chuyên ngành ứng dụng viễn thám cũng như chương trình đào tạo riêng biệt cơ bản. Trang thiết bị phục vụ cho công tác đào tạo, nghiên cứu về viễn thám chưa đáp ứng được yêu cầu công tác quản lý cũng như sự tiến bộ của khoa học công nghệ hiện nay. Chính vì vậy “Chiến lược phát triển viễn thám quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2040” đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt với kỳ vọng phát triển công nghệ viễn thám, đem lại hiệu quả cao cho nhiều hoạt động kinh tế - xã hội quan trọng như: điều tra cơ bản, khai thác và quản lý tài nguyên, giám sát và bảo vệ môi trường, phòng chống và giảm nhẹ thiên tai, tổ chức và quản lý lãnh thổ cũng như an ninh, quốc phòng... Ở Việt Nam, các đề tài nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và biến động đất đô thị cũng đã được thực hiện và bước đầu mang lại những kết quả. Như trong đề tài “Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám” tại khu vực Tủa Chùa – LaiChâu (Hoàng Xuân Thành, 2006), tác giả đã dùng phương pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat năm 2006 để phân ra 7 lớp thực phủ khác nhau với chỉ sốKappa ~ 0,7. Trong đề tài “Ứng dụng viễn thám theo dõi biến động đất đô thị của thànhphố Vinh, tỉnh Nghệ An” (Nguyễn Ngọc Phi, 2009) dùng phương pháp phân loại gần đúng nhất để phân ra 5 lớp đối tượng. Điểm đáng chú ý của đề tài này là sử dụng kết hợpnhiều loại ảnh viễn thám như Landsat (1992, 2000) và SPOT (2005) để cho ra kết quả giải đoán, đồng thời có sự so sánh về độ chính xác, chi tiết giữa các loại ảnh. Trong nghiên cứu “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ lớp phủmặt đất khu vực Chân Mây, huyện Phú Lộc, tình Thừa Thiên Huế” (Nguyễn Huy Anh,Đinh Thanh Kiên, 2012), tác giả đã đã sử dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất vớidữ liệu ảnh Landsat TM độ phân giải 10 m, kết hợp với lấy mẫu thực địa để phân ra loại lớp phủ với độ chính xác tương đối cao. Tại Việt Nam, trong công tác quản lý tài nguyên rừng, viễn thám và GIS đã được ứng dụng trong điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc qua các giai đoạn 1991-1995, 1996-2000, 2001-2005, 2006-2010[12]; xây dựng các loại bản đồ hiện trạng rừng[13]; theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng và nghiên cứu sự thay đổi lớp thảm thực vật[14-17]. CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH 1.1 Giới thiệu Chương này bắt đầu với định nghĩa về hình ảnh kỹ thuật số và một số loại hình ảnh cơ bản,tiếp theo là mô tả ngắn gọn về hình ảnh vệ tinh. Sau đó, các khái niệm về phân đoạn hình ảnh vàcác kỹ thuật ngưỡng được giới thiệu, đó là các kỹ thuật chính được sử dụng để đạt được các mục tiêu củanghiên cứu. Hộp công cụ Xử lý Hình ảnh MATLAB được sử dụng để phát triển các thuật toán vàmô tả ngắn gọn về việc sử dụng bộ công cụ này cũng được cung cấp. 1.2 Hình ảnh kỹ thuật số và các loại cơ bản Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với biên độ phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn. Một hình ảnh có thể được định nghĩa là một hàm hai chiều, f (x, y) trong đó x và y là không giantọa độ và giá trị biên độ f thể hiện cường độ (hoặc màu sắc) của ảnh tại điểm đó (pixel).Khi x, y và f là các giá trị rời rạc, chúng ta có một hình ảnh kỹ thuật số. Hình ảnh kỹ thuật số bao gồm các pixelđược sắp xếp thành một mảng hình chữ nhật với chiều cao (hàng) và chiều rộng (cột) nhất định. Mỗi pixel có thể bao gồmcủa một hoặc nhiều bit thông tin (8 bit là phổ biến nhất), đại diện cho cường độ của hình ảnhtại điểm đó (hoặc thông tin màu được mã hóa dưới dạng bộ ba RGB). Một số khái niệm 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. Mức xám: Là kết quả của sự biến đổi tương ứng 1 giá trị độ sáng của 1 điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dương. Thông thường nó xác định trong [0, 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn. 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). 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. Phân loại ảnh Sau đây là bốn loại kỹ thuật số cơ bản hình ảnh:  Hình ảnh RGB (True Color)  Cường độ (Thang màu xám)  Hình ảnh nhị phân  Hình ảnh được lập chỉ mục 1.2.1 Hình ảnh RGB Có thể tạo (gần như) tất cả các màu nhìn thấy được bằng cách kết hợp ba màu cơ bản Đỏ,Xanh lục và Xanh lam, bởi vì mắt người chỉ có ba cơ quan cảm thụ màu sắc khác nhau, mỗi cơ quan cảm nhận đượcđến một trong ba màu. Sự kết hợp khác nhau trong việc kích thích các thụ thể cho phép mắt ngườiđể phân biệt khoảng 350.000 màu. Hình ảnh màu RGB là hình ảnh đa quang phổ với một dảicho mỗi màu đỏ, xanh lục và xanh lam, do đó tạo ra sự kết hợp có trọng số của ba màu cơ bản chomỗi pixel [2].Hình1.1 cho thấy một hình ảnh RGB. Hình1.1: Hình ảnh RGB 1.2.2 Hình ảnh cường độ Hình ảnh thang độ xám (hoặc mức xám) là hình ảnh trong đó các màu duy nhất là các sắc độ xám. Trong Màu “xám”, các thành phần đỏ, lục và lam đều có cường độ bằng nhau trong không gian RGB, và vì vậy nó chỉcần thiết để chỉ định một giá trị cường độ duy nhất cho mỗi pixel, trái ngược với ba cường độ cần thiết đểchỉ định từng pixel trong một hình ảnh đầy đủ màu sắc. Thông thường, cường độ thang độ xám được lưu trữ dưới dạng số nguyên 8 bit cho256 sắc thái khác nhau có thể có của màu xám từ đen sang trắng [2]. Hình 1.2 cho thấy một hình ảnh thang màu xám. Hình1.2: Hình ảnh thang màu xám 1.2.3 Hình ảnh nhị phân Hình ảnh nhị phân là hình ảnh mà pixel của nó chỉ có hai giá trị cường độ có thể, thường được hiển thị dưới dạng đen trắng. Về mặt số học, hai giá trị thường là 0 đối với màu đen và 1 hoặc255 cho màu trắng. Hình ảnh nhị phân thường được tạo ra bằng cách tạo ngưỡng thang độ xám hoặc hình ảnh màu, đểtách một đối tượng trong ảnh khỏi nền. Màu của đối tượng (thường là màu trắng) được gọi làlàm màu nền trước. Phần còn lại (thường là màu đen) được coi là màu nền. Tuy nhiên,tùy thuộc vào hình ảnh được đặt ngưỡng, phân cực này có thể bị đảo ngược, trong trường hợp đó, đối tượngđược hiển thị bằng 0 và nền có giá trị khác 0 [2]. Hình1.3 cho thấy một hình ảnh nhị phân. Hình1.3: Hình ảnh nhị phân 1.2.4 Hình ảnh được lập chỉ mục Hình ảnh được lập chỉ mục tương tự trực quan với hình ảnh RGB nhưng cách thể hiện chúng khác nhau.Một hình ảnh được lập chỉ mục bao gồm một ma trận dữ liệu X và một ma trận bản đồ màu.Bản đồ ma trận dữ liệu có thể có kiểu thuộc lớp uint8, uint16 hoặc kiểu double. Ma trận bản đồ màu là mộtm-x-3 mảng chứa các giá trị trong phạm vi [0, 1]. Mỗi hàng bản đồ chỉ định màu đỏ, xanh lục và xanh lamcác thành phần của một màu duy nhất. Hình ảnh được lập chỉ mục sử dụng ánh xạ trực tiếp các giá trị pixel sang các giá trị bản đồ màu.Màu sắc của mỗi pixel hình ảnh được xác định bằng cách sử dụng giá trị tương ứng của X làm chỉ số cho bản đồ.Giá trị 1 trỏ đến hàng đầu tiên trong bản đồ, giá trị 2 trỏ đến hàng thứ hai, v.v. trong bản đồ màu [2]. Một bản đồ màu thường được chứa cùng với ảnh chỉ số và được tự động nạp cùng với ảnh khi sử dụng hàm imread để đọc ảnh. Tuy nhiên, ta không bị giới hạn khi sử dụng bản đồ màu mặc định, ta có thể sử dụng bất kì bản đồ màu nào. 1.3 Phân đoạn hình ảnh Hình ảnh vệ tinh có sẵn ở cả cường độ và loại RGB. Trong nghiên cứu này, hình ảnh RGB được sử dụng để phát hiện thảm thực vật và hình ảnh cường độ được sử dụng để phát hiện các phương tiện và đường cao tốc. Phân đoạn hình ảnh là kỹ thuật được sử dụng để phát hiện các phương tiện, đường cao tốc vàthảm thực vật từ ảnh vệ tinh.Các đối tượng trong ảnh được phát hiện bằng cách trích xuất các đối tượng ở nền trước. Đó là hình ảnh đangđược chia làm tiền cảnh và hậu cảnh. Việc phân chia một hình ảnh thành các vùng hoặc đối tượng cấu thành của nó được biết đếnnhư Phân đoạn hình ảnh. Mức độ phân chia được thực hiện phụ thuộc vào vấn đề đang được giải quyết.Trong trường hợp của chúng tôi, phân đoạn đạt được khi các đối tượng quan tâm được tách biệt.Việc phân đoạn hình ảnh có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thuộc tính chung của các pixel. Một trong những thuộc tính nàylà cường độ pixel [3]. Nhiều hình ảnh có thể được mô tả là có chứa các đối tượng quan tâm vớicường độ đồng nhất tương tự được đặt trên nền có cường độ khác nhau. Đối với những trường hợp này, hình ảnhphân đoạn có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật ngưỡng, sử dụng thuộc tính cường độ củađiểm ảnh. 1.4 Kỹ thuật lập ngưỡng 1.4.1 Kỹ thuật ngưỡng cho phương tiện Ngưỡng là một trong những phương pháp mạnh mẽ được sử dụng để phân đoạn hình ảnh. Nó hữu ích trongphân biệt tiền cảnh với hậu cảnh. Trong nhiều ứng dụng thực tế, trong một hình ảnh cường độđược xem xét để phát hiện phương tiện, tiền cảnh và hậu cảnh có nhiều mức xám khác nhau. Như làhình ảnh thường có biểu đồ hai phương thức [3]. Hình1.4 cho thấy một biểu đồ hai phương thức. Hình1.4: Biểu đồ hai chân Các điểm ảnh có cường độ nhỏ hơn T thuộc về nền và các điểm ảnh có cường độ lớn hơnhơn T thuộc đối tượng. Để trích xuất các đối tượng, ảnh cường độ f (x, y) được chuyển đổi thành ảnh nhị phân (x, y) sử dụng T. Đối với một pixel tại một điểm (x, y), nếu cường độ f (x, y)> T, thì nó được coi là một đối tượngPixel (1) ngược lại nó được coi là Pixel nền (0). Hình ảnh ngưỡng được xác định là (x, y) = 1 nếu f (x, y)> T và g (x, y)= 0 nếu f (x, y) - Xem thêm -