Tài liệu Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắtdán

  • Số trang: 104 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 45 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGUYỄN HỮU NAM PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN Luận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin ĐỒNG NAI, 2011 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGUYỄN HỮU NAM PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin Mã số: 60.48.05 Luận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS. TS ĐỖ NĂNG TOÀN ĐỒNG NAI, 2011 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin: “Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán” là kết quả của quá trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc. Các số liệu trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, đƣợc trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các công trình nghiên cứu đã đƣợc công bố, các website, … Các phƣơng pháp nêu trong luận văn đƣợc rút ra từ những cơ sở lý luận và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả. Đồng Nai, tháng 11 năm 2011. Tác giả Nguyễn Hữu Nam LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn Thầy PGS. TS Đỗ Năng Toàn đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập vừa qua, đặc biệt là định hướng nghiên cứu và tận tình hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình làm luận văn. Nếu không có sự giúp đỡ tận tình của thầy, tôi khó có thể hoàn thành luận văn này. Bên cạnh đó, tôi chân thành cám ơn các thầy cô Trung tâm Thông tin Tư liệu, trường Đại Học Lạc Hồng, nơi tôi công tác và nghiên cứu đã tạo điều kiện và hỗ trợ tôi trong suốt thời gian qua. Tôi cũng xin chân thành cám ơn các thầy cô Khoa Công nghệ Thông tin đã tận tình giảng dạy, chỉ bảo và cung cấp cho tôi những kiến thức cần thiết trong suốt thời gian học và cũng xin gởi lời cám ơn chân thành đến những người thân, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ và động viên tôi trong suốt thời gian học tập cũng như trong thời gian thực hiện luận văn. Chân thành cám ơn ! Biên Hòa, ngày 01 tháng 11 năm 2011 Nguyễn Hữu Nam MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................ii MỤC LỤC ........................................................................................................ iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................iv DANH MỤC HÌNH ........................................................................................... v DANH MỤC BẢNG BIỂU ..............................................................................vi PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ẢNH GIẢ MẠO ................ 3 1.1. Xử lý ảnh và một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. ................................. 3 1.1.1. Xử lý ảnh là gì ? ............................................................................. 3 1.1.2. Biểu diễn ảnh số .............................................................................. 3 1.1.3. Một số khái niệm cơ sở trong xử lý ảnh ......................................... 5 1.1.4. Các giai đoạn trong xử lý ảnh ...................................................... 10 1.1.4.1. Thu nhận ảnh ........................................................................ 10 1.1.4.2. Tiền xử lý ............................................................................ 10 1.1.4.3. Phân đoạn ảnh ..................................................................... 11 1.1.4.4. Hệ quyết định ...................................................................... 12 1.1.4.5. Trích chọn đặc điểm ............................................................. 12 1.1.4.6. Nhận dạng............................................................................. 13 1.1.5. Biên và các phƣơng pháp dò biên ................................................. 14 1.1.5.1. Biên và các kiểu biên cơ bản trong ảnh ............................... 14 1.1.5.2. Vai trò của biên trong nhận dạng ......................................... 15 1.1.5.3. Các phƣơng pháp dò biên trực tiếp ...................................... 17 1.1.5.4. Một số phƣơng pháp dò biên ................................................ 19 1.1.5.4.1. Phƣơng pháp Canny ................................................... 19 1.1.5.4.2. Phƣơng pháp Shen – Castan ....................................... 21 1.1.6. Phát hiện và so khớp các đặc trƣng bất biến ................................. 21 1.1.6.1. Điểm bất động và đặc trƣng bất biến ................................... 21 1.1.6.2. So khớp đặc trƣng ................................................................ 24 1.2. Ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo .................................................... 25 1.2.1. Giới thiệu ảnh giả mạo .................................................................. 25 1.2.2. Các dạng ảnh giả mạo cơ bản ........................................................ 28 1.2.3. Một số ảnh nổi tiếng đã đƣợc phát hiện là ảnh giả mạo [18] ........ 30 1.2.4. Hƣớng tiếp cận bài toán phát hiện ảnh giả mạo ............................ 35 1.2.4.1. Dựa vào hình dạng .............................................................. 35 1.2.4.2. Dựa vào phân tích nguồn sáng ............................................ 36 1.2.4.3. Dựa vào biến đổi màu sắc ................................................... 36 1.2.4.4. Dựa vào cơ sở dữ liệu.......................................................... 36 1.2.4.5. Dựa vào dấu vết của quá trình điều chỉnh tỷ lệ ................... 37 1.2.4.6. Dựa vào phân tích ánh sáng ................................................ 37 CHƢƠNG 2 : MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO................................................................................................................ 38 2.1. Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào Thuật toán Exact Match [3] .................. 38 2.2. Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thƣớc [3] ............ 40 2.3. Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên sự khác biệt hƣớng nguồn sáng ............. 42 2.3.1. Các dạng nguồn sáng .................................................................... 42 2.3.1.1. Nguồn sáng ở vô tận (3-D) ................................................... 43 2.3.1.2. Nguồn sáng ở vô tận (2-D) ................................................... 45 2.3.1.3. Nguồn sáng ở gần (bộ phận) (2-D) ..................................... 46 2.3.1.4. Nhiều nguồn sáng ................................................................ 47 2.3.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng hƣớng chiếu nguồn sáng ....................... 48 2.3.2.1. Ƣớc lƣợng hƣớng chiếu của nguồn sáng............................. 48 2.3.2.2. Tìm những đƣờng có khả năng là biên khuất ....................... 49 2.3.2.3. Ƣớc lƣợng hƣớng chiếu sáng cho từng đƣờng biên tìm đƣợc ........................................................................................................... 50 2.3.2.4. Sử dụng mạng Bayes tìm ƣớc lƣợng tốt nhất ...................... 50 2.3.3. Phƣơng Pháp dựa trên sự khác biệt hƣớng nguồn sáng ............... 50 2.3.4. Phƣơng pháp xác định hƣớng ánh sáng theo đƣờng biên ............ 53 2.3.4.1. Loại bỏ các đối tƣợng nhỏ, nhiễu và làm mảnh biên .......... 56 2.3.4.1.1. Loại bỏ các đối tƣợng nhỏ và nhiễu .......................... 56 2.3.4.1.2. Làm mảnh biên và nối nét đứt ................................... 56 2.3.4.2. Lựa chọn các đoạn biên liên thông của đối tƣợng dùng ƣớc lƣợng hƣớng nguồn sáng ................................................................... 59 2.3.4.3. Xây dựng thuật toán xác định hƣớng ánh sáng trên mỗi đƣờng biên ......................................................................................... 60 2.3.4.4. Kết quả thực nghiệm ............................................................ 61 2.4. Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán dựa vào thuật toán SIFT. ......................................................................................................................... 64 2.5. So sánh một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo ...................................... 84 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM........................................ 85 3.1. Bài toán .................................................................................................... 85 3.2. Mô hình bài toán phát hiện ảnh giả mạo .................................................. 86 3.3. Chƣơng trình phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo FImage 1.0 .................. 86 3.3.1. Cài đặt chƣơng trình ..................................................................... 86 3.3.2. Kết quả thực nghiệm .................................................................... 87 PHẦN KẾT LUẬN ......................................................................................... 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT 2D 3D ADC CPU DoG H IC LoG RAM RANSAC SIFT SVD 2 Dimensions (Không gian 2 chiều) 3 Dimensions (Không gian 3 chiều) Analog to Digital Converter Control Processing Unit Difference of Gaussians Homography Inconsistency Coefficient Laplacian of Gaussian Random Access Memory RANdom Sample Consensus algorithm Scale Invarian Feature Tranorms Singular Value Decomposition DANH MỤC HÌNH ẢNH Trang Hình 1.1- Biểu diễn ảnh bằng hàm f ( X , Y ) ....................................................... 3 Hình 1.2 - Ma trận 8 láng giềng ........................................................................ 6 Hình 1.3 - Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh số .............................................. 10 Hình 1.4 - Các thành phần cơ bản của một hệ xử lý ảnh ................................ 14 Hình 1.5 - Sơ đồ phân tích ảnh ...................................................................... 15 Hình 1.6 – Làm trơn ảnh ................................................................................. 20 Hình 1.7 - Minh họa về việc giả mạo ảnh [3] ................................................. 26 Hình 1.8 - Ghép ảnh từ 2 ảnh riêng rẽ [3] ....................................................... 28 Hình 1.9 - Ảnh che phủ và bỏ đi đối tƣợng [16]............................................. 29 Hình 1.10 - Ảnh bổ sung đối tƣợng [16]......................................................... 29 Hình 1.11 - Bức ảnh giả chỉnh sửa nhằm tăng độ mạnh của thông tin chiến tranh [18] ......................................................................................................... 30 Hình 1.12 - Ảnh giả của John Kerry và Jane Fonda đƣợc cắt/dán từ hai ảnh riêng lẻ. [16] .................................................................................................... 31 Hình 1.13 - Ảnh giả mạo Tổng thống Bush đọc sách ngƣợc [18] .................. 31 Hình 1.14 - Dàn khoan dầu, bão và sét [18] ................................................... 32 Hình 1.15 - Ảnh giả của Holmes với nam diễn viên Tom Cruise đƣợc cắt/dán từ tạp chí bao gồm hiển thị Kimo với nữ diễn viên Katie Holmes [16] ......... 33 Hình 1.16 - Cá mập tấn công trực thăng [18] ................................................. 33 Hình 1.17 - Con mèo trắng khổng lồ [18]....................................................... 34 Hình 1.18 - Sóng Thần ở Thái Lan [18] ......................................................... 35 Hình 1.19 - Sơ đồ việc phát hiện giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu [3] ............. 36 Hình 1.20 - Sự khác biệt của các hƣớng nguồn sáng khác nhau [8]. ............. 37 Hình 2.1 - Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật toán Exact Match ......................................................................................................................... 38 Hình 2.2 - Mô hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích [3] ......... 40 Hình 2.3 - Minh họa hƣớng nguồn sáng và pháp tuyến bề mặt của đối tƣợng ......................................................................................................................... 45 Hình 2.4 - Hai đối tƣợng đƣợc chiếu bởi 1 nguồn sáng ở gần [8]. ................. 47 Hình 2.5 – Quả cầu hiển thị 3 nguồn sáng khác nhau trong khoảng từ – 200 tới +200 ............................................................................................................ 48 Hình 2.6 – Hƣớng nguồn sang từ bên trái sang .............................................. 50 Hình 2.7 - Ảnh ghép giữa căn nhà và cây thông có nguồn sáng khác nhau ... 51 Hình 2.8 - Sơ đồ chức năng phát hiện ảnh giả mạo ........................................ 52 Hình 2.9 - Kết quả đạo hàm theo 2 hƣớng x và y ........................................... 54 Hình 2.10 - Kết quả minh họa tính độ lớn biên .............................................. 54 Hình 2.11 – Hƣớng pháp tuyến ....................................................................... 55 Hình 2.12 - Minh họa các liên thông theo 4, 8, 6 láng giềng ........................ 56 Hình 2.13 - Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để xóa [2]. ........................... 56 Hình 2.14 - Lân cận 8 của điểm p1 ................................................................. 57 Hình 2.15 - Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để nối nét đứt [2] ................. 58 Hình 2.16 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo không .................................... 61 Hình 2.17 - Ảnh minh họa kết quả xác định hƣớng ánh sáng trên bức ảnh là khác nhau nên đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ............................................. 61 Hình 2.18 – Chỉ ra hƣớng nguồn sáng khác nhau bằng mũi trên ................... 62 Hình 2.19 – Hình gốc chƣa cắt/dán, chỉ có 1 nguồn sáng duy nhất 1250 ....... 62 Hình 2.20 – Hình gốc chƣa cắt/dán, chỉ có 1 nguồn sáng duy nhất 800 ......... 63 Hình 2.21 - Minh họa kết quả xác định hƣớng ánh sáng trên bức ảnh giả mạo có sẵn [15]. ...................................................................................................... 63 Hình 2.22 - Xây dựng một không gian tỷ lệ [9] ............................................. 65 Hình 2.23 - Các giá trị cực đại và cực tiểu của các ảnh DoG ......................... 66 Hình 2.24 – Hình ảnh ban đầu để xác định điểm khóa ................................... 70 Hình 2.25 - Minh họa mô tả 4099 điểm khóa tìm đƣợc. ................................ 70 Hình 2.26 – Trƣớc khi định vị điểm hấp dẫn .................................................. 71 Hình 2.27 - Sau khi định vị điểm hấp dẫn ..................................................... 72 Hình 2.28 - Tính độ lớn và hƣớng của gradient.............................................. 74 Hình 2.29 - Bộ mô tả điểm khóa ..................................................................... 75 Hình 2.30 – Kết quả thu đƣợc từ thuật toán Sift và kết hợp với nhiều điểm khóa ................................................................................................................. 78 Hình 2.31 - Gán cho mỗi điểm khóa cho một nốt (cluster). ........................... 79 Hình 2.32 – Tách điểm khóa thành các cụm Agglomerative ......................... 79 Hình 2.33 - Cách nhóm các cụm lại với nhau [15] ......................................... 80 Hình 2.34 – Kế quả thu đƣợc là hình bị giả mạo ............................................ 83 Hình 2.35 – Kết quả thu đƣợc là hình bị nhân bản lên thành 3 đối tƣợng giống nhau [16] ............................................................................................... 83 Hình 3.1 - Sơ đồ chức năng phát hiện ảnh giả mạo [16] ................................ 86 Hình 3.2 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo không ...................................... 87 Hình 3.3 - Ảnh minh họa kết quả xác định hai đối tƣợng là giống nhau nên đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ..................................................................... 87 Hình 3.4 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo không ...................................... 88 Hình 3.5 - Ảnh minh họa kết quả xác định hai đối tƣợng là giống nhau nên đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ..................................................................... 88 Hình 3.6 – Hai hình giả mạo trong cuộc thi “Worth1000 Photoshop”. Mỗi hình ảnh đƣợc cắt/dán cùng một ngƣời [16]. .................................................. 89 DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang Bảng 1- So sánh ƣu, nhƣợc điểm của một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo ... 27 1 PHẦN MỞ ĐẦU Với sự phát triển của khoa học công nghệ, ngày càng có nhiều kỹ thuật của khoa học công nghệ đƣợc ứng dụng vào thực tế và ảnh số chính là một trong những thành quả đó. Ảnh số ngày càng dễ sửa chữa và hiệu chỉnh do sức mạnh của các phần mềm soạn thảo và xử lý ảnh mà điển hình là PhotoShop. Ngày nay, các chƣơng trình xử lý ảnh có thể thêm vào hoặc bỏ đi các đặc trƣng của ảnh mà không để lại các dấu hiệu về sự giả mạo. Điều đó có nghĩa việc phát hiện ra ảnh giả mạo là vấn đề phải đặt ra ngày càng cấp bách và càng trở nên khó khăn. Mặc dù nhu cầu về việc phát hiện các giả mạo ảnh số đã đƣợc công nhận bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu, nhƣng hiện nay rất ít tài liệu có giá trị về lĩnh vực này. Nhất là trong điều kiện Việt Nam, chƣa có nhiều những nghiên cứu này, trong khi thực tế đặt ra những nhu cầu, đòi hỏi. Xuất phát trong hoàn cảnh đó, luận văn lựa chọn đề tài “Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán” nhằm nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo đƣợc tạo ra bởi việc sử dụng các chƣơng trình xử lý ảnh thông dụng, thông qua việc cắt/dán từ chính một ảnh và có sự thay đổi về kích thƣớc đối với các đối tƣợng bị cắt/dán. Đây cũng chính là cách thƣờng đƣợc các đối tƣợng sử dụng trong quá trình tạo ảnh số giả nhờ kỹ thuật cắt/dán. * Nội dung chính của luận văn gồm: - Phần mở đầu. - Chƣơng 1: Khái quát về xử lý ảnh và ảnh giả mạo: Chƣơng này đề cập đến các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh số, quá trình xử lý ảnh và các khái niệm cơ bản về ảnh giả mạo. 2 - Chƣơng 2: Một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo: Chƣơng này gồm các khái niệm cơ bản về các bài toán và một số phƣơng pháp để phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo. Trên cơ sở các thuật toán đã tìm hiểu và áp dụng thuật toán để phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán. - Chƣơng 3: Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm: Tiến hành xây dựng chƣơng trình thực nghiệm để phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán. - Phần kết luận. 3 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ẢNH GIẢ MẠO 1.1. Xử lý ảnh và một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. 1.1.1. Xử lý ảnh là gì ? Con ngƣời thu nhận thông tin qua các giác quan trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất vì 80% thông tin đƣợc thu nhận bằng mắt tức là ở dạng ảnh. Mặt khác với sự phát triển mạnh mẽ của phần cứng máy tính, xử lý ảnh, đồ hoạ ngày càng có nhiều ứng dụng thực tiễn phục vụ cuộc sống. Nhƣ vậy, xử lý ảnh đóng một vai trò rất quan trọng trong sự tƣơng tác giữa ngƣời và máy. Cũng nhƣ xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này đƣợc xem xét nhƣ là một cấu trúc dữ liệu và đƣợc tạo ra bởi các chƣơng trình. Xử lý ảnh số [2] bao gồm các phƣơng pháp và kĩ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. 1.1.2. Biểu diễn ảnh số Đối với ảnh đơn giản (ảnh đen trắng) thì ảnh đƣợc biểu diễn bằng một hàm cƣờng độ sáng hai chiều f ( X , Y ) , trong đó gian và hàm giá trị của f tại một điểm X ,Y ( X , Y ) bất là các giá trị toạ độ không kỳ sẽ tỷ lệ với độ sáng hay mức xám của điểm ảnh tại điểm này. [2,3] * P(X,Y) Hình 1.1- Biểu diễn ảnh bằng hàm f ( X , Y ) Trong một số trƣờng hợp hàm ảnh còn đƣợc biểu diễn với một trục thứ 3 gọi là hàm cƣờng độ sáng (với hình 1.1, trục thứ 3 bằng 0). 4 Một ảnh số là một ảnh f ( X , Y ) đƣợc gián đoạn theo không gian và cƣờng độ sáng. Một ảnh số đƣợc xem nhƣ một ma trận với hàng và cột biểu diễn một điểm trong ảnh và giá trị điểm ma trận tƣơng ứng với mức xám tại điểm đó. Các phần tử của một dãy số nhƣ thế đƣợc gọi là các điểm ảnh. Ánh sáng có dạng năng lƣợng f ( X , Y ) phải khác 0 và hữu hạn: 0  f ( X ,Y )   (1.1) Con ngƣời có khả năng nhận các hình ảnh từ ánh sáng phản xạ qua các vật thể. Cơ sở của f ( X , Y ) đƣợc đặc trƣng qua hai thành phần: - Số lƣợng ánh sáng nguồn rơi trên cảnh vật đƣợc nhìn thấy. - Số lƣợng ánh sáng nguồn phản xạ từ vật thể ( trong cảnh vật). Chúng đƣợc gọi gần đúng là sự phát sáng và các thành phần phản xạ, và đƣợc biểu diễn tƣơng ứng là i( X , Y ) và r ( X , Y ) . Bản chất của i( X , Y ) đƣợc xác định bằng nguồn sáng và của r ( X , Y ) đƣợc xác định bằng các đặc trƣng của vật thể. Hàm i( X , Y ) và r ( X , Y ) kết hợp với nhau để cho hàm f ( X , Y ) f ( X , Y )  i( X , Y ) r ( X , Y ) Với: (1.2) ( 0  i( X , Y )   0  r( X ,Y )  1 ) Ở đây ta gọi cƣờng độ sáng của một ảnh đen trắng tại tọa độ ( X , Y ) là mức xám (l ) của ảnh tại điểm đó. Từ (1.2), (1.3), (1.4) , l nằm trong khoảng: Lmin  l  Lmax (1.3) Trong lý thuyết, chỉ cần Lmin  0 và Lmax hữu hạn. Trong thực tế: Lmin  imin rmin (1.4) Lmax  imax rmax Sử dụng các giá trị chiếu sáng và phản xạ đã đƣợc tổng kết qua thực nghiệm hoặc xem là các giá trị cơ bản Lmin  0.005, Lmax  100 cho xử lý ảnh. 5 Khoảng  Lmin , Lmax  đƣợc gọi là thang xám. Ta có thể dịch khoảng này đến  0, L  , trong đó l  0 là đen và l  L là trắng trong thang xám. Giá trị tức thời là các dạng mức xám thay đổi liên tục từ đen đến trắng. 1.1.3. Một số khái niệm cơ sở trong xử lý ảnh Để có thể xử lý bằng máy tính điện tử thì ảnh cần phải đƣợc số hóa. Đó là quá trình biến đổi ảnh từ tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua việc lấy mẫu và lƣợng tử hóa. Trong quá trình này ngƣời ta sử dụng khái niệm “pixel”. Mỗi pixel đƣợc đặc trƣng bởi một cặp tọa độ ( X , Y ) và màu sắc của nó.[4]  Ảnh: Là một tập hợp các pixel có cấu trúc, ta có thể coi ảnh là một mảng hai chiều I ( n, p ) có n dòng và p cột, ảnh sẽ có n  p (pixel). Ta ký hiệu I ( X ,Y ) để chỉ điểm ảnh có toạ độ ( X , Y ) .  Điểm ảnh: Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính, ảnh cần phải đƣợc 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 đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời không phân biệt đƣợc ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm nhƣ vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element [20]) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x,y). Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thƣớc và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc chọn thích hợp sao cho mắt ngƣời cảm nhận sự liên tục về không gian và mức 6 xám (hoặc màu) của ảnh số gần nhƣ ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận đƣợc gọi là một phần tử ảnh.  Các điểm 4 láng giềng: Giả sử (i,j) là một điểm ảnh, khi đó các điểm 4 - láng giềng là: N4 = {(i-1, j); (i+1, j); (i, j-1); (i, j+1)}  Các điểm 8 láng giềng: N8 = N4  {(i-1,j-1); (j-1, j+1); (i+1, j-1); (i+1, j+1)} P3 P2 P1 P4 P P0 P5 P6 P7 Hình 1.2 - Ma trận 8 láng giềng  Đối tƣợng ảnh: Ta chỉ xét tới ảnh nhị phân vì mọi ảnh đều có thể đƣa về dạng nhị phân bằng kỹ thuật phân ngƣỡng. Ký hiệu F là tập các điểm vùng, F là tập các điểm nền. F: là điểm đen F : là điểm trắng Quan hệ K liên thông (K = 4, 8) là một quan hệ phản xạ, đối xứng, bắc cầu, là quan hệ tƣơng đƣơng. Mỗi lớp tƣơng đƣơng của nó biểu diễn một thành phần K liên thông của ảnh. Về sau ta gọi mỗi thành phần K liên thông của ảnh là một đối tƣợng ảnh.  Kỹ thuật phóng to, thu nhỏ ảnh: Khi ảnh quá lớn chúng ta muốn nhìn toàn bộ ảnh thì chúng ta phải thu nhỏ ảnh lại và ngƣợc lại khi ta muốn xem chi tiết một bộ phận nào đó của ảnh thì ta phải phóng to nó lên. 7 + Kỹ thuật phóng to ảnh: Khi phóng to ảnh với một tỉ lệ k nào đó ta thu đƣợc ảnh mới to gấp k lần ảnh cũ (k là độ phóng của ảnh) nhƣ thế ảnh mới sẽ có kích thƣớc là : Height = Height * k Width = Width * k Việc tính các điểm ảnh tƣơng ứng của ảnh mới sẽ đƣợc tính theo công thức: xp=x/k yp=y/k + Kỹ thuật thu nhỏ ảnh: Tƣơng tự nhƣ phóng to ảnh, khi thu nhỏ ảnh ta thu đƣợc ảnh mới giống ảnh cũ nhƣng có kích thƣớc nhỏ hơn ảnh cũ. Kích thƣớc của ảnh mới là : Height=Height/k Width=Width/k Việc tính các điểm ảnh tƣơng ứng của ảnh mới sẽ đƣợc tính theo công thức: xp = x*k yp = y*k  Mức xám (Gray level): Đó là kết quả của việc mã hóa, cho tƣơng ứng một cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số, có thể là 16, 32, 64 mức.  Biểu diễn ảnh: Trong biểu diễn ảnh ngƣời ta thƣờng sử dụng các phần tử đặc trƣng của ảnh là pixel. Một hàm hai biến chứa các thông tin nhƣ một biểu diễn ảnh. Một số mô hình thƣờng dùng để biểu diễn ảnh là mô hình toán (biểu diễn ảnh nhờ các hàm cơ sở), mô hình thống kê (ảnh coi nhƣ một phần tử của một tập hợp đặc trƣng bởi kỳ vọng toán, hiệp biến, phƣơng sai, moment…).[2] 8  Tăng cƣờng ảnh: Đây là một bƣớc quan trọng bao gồm các kỹ thuật lọc độ tƣơng phản, khử nhiễu, nổi màu….  Biến đổi ảnh: Thao tác chủ yếu trên một tập các ma trận và sử dụng các kỹ thuật để biến đổi ảnh qua ma trận: Biến đổi Furie, Sin, Cosin, tích Kronecker.  Phân tích ảnh: Liên quan tới việc xác định các độ đo định lƣợng của một ảnh để đƣa ra một mô tả đầy đủ về ảnh. Có những kỹ thuật cơ bản để hỗ trợ phân tích ảnh: Dò biên, lọc vi phân, dò theo quy hoạch động, phân vùng ảnh [2]  Nhận dạng ảnh: Quá trình này liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời ta muốn đặc tả nó. Nhận dạng ảnh thƣờng đi sau các quá trình trích chọn các đặc trƣng chủ yếu của đối tƣợng. Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tƣợng, phân loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, đƣợc ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là: mẫu (pattern) là gì? Watanabe, một trong những ngƣời đi đầu trong lĩnh vực này đã định nghĩa: “Ngƣợc lại với hỗn loạn (chaos), mẫu là một thực thể (entity), đƣợc xác định một cách mơ hồ (vaguely defined) và có thể gán cho nó một tên gọi nào đó”. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của một vật nào đó đƣợc chụp, một chữ viết, khuôn mặt ngƣời hoặc một ký đồ tín hiệu tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu đó có thể: Hoặc phân loại có mẫu (supervised classification), chẳng hạn phân tích phân biệt (discriminant analyis), trong đó mẫu đầu vào đƣợc định danh nhƣ một thành phần của một lớp đã xác định. Hoặc phân loại không có mẫu (unsupervised classification hay clustering) trong đó các mẫu đƣợc gán vào
- Xem thêm -