Tài liệu ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển cánh tay robot công nghiệp

.. ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌ ĐỖ VĂN CHUYÊN ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT CÔNG NGHIỆP Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠ Ngƣ : TS. Phạm Đức Long Thái Nguyên – 2013 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung đƣợc trình bày trong bản luận văn này là kết quả tìm hiểu và nghiên cứu của riêng tôi, trong quá trình nghiên cứu luận văn “Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển cánh tay robot công nghiệp” các kết quả và dữ liệu đƣợc nêu ra là hoàn toàn trung thực dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Phạm Đức Long. Mọi thông tin trích dẫn dẫn đều đƣợc tuân theo luật sở hữu trí tuệ, có liệt kê rõ ràng các tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với những nội dung đƣợc viết trong luận văn này. Thái Nguyên, ngày 19 tháng 11 năm 2013 HỌC VIÊN Đỗ Văn Chuyên Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ii LỜI CẢM ƠN Luận văn đƣợc thực hiện tại Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên dƣới sự hƣớng dẫn của thầy TS. Phạm Đức Long. Trƣớc hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy TS.Phạm Đức Long, Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên, ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn giúp đỡ để em hoàn thành tốt luận văn của mình. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên, cùng các thầy cô giáo đã nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cho em trong suốt quá trình học tập tại trƣờng cũng nhƣ quá trình làm luận văn này. Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, các đồng nghiệp những ngƣời đã động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện cho em trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Thái Nguyên, ngày 19 tháng 11 năm 2013 HỌC VIÊN Đỗ Văn Chuyên Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... ii MỤC LỤC ............................................................................................................... iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT .................................................. v DANH MỤC CÁC HÌNH........................................................................................... v Chƣơng 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH ................................................... 2 1.1. Lý thuyết về xử lý ảnh [1] .......................................................................... 2 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh ............................................................................... 2 1.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ........................................................ 2 1.1.3. Thu nhận ảnh và số hóa ........................................................................ 5 1.1.4. Phân tích ảnh ........................................................................................ 5 1.1.5. Hệ quyết định ....................................................................................... 5 1.2. Thu nhận ảnh và lƣu trữ ảnh ....................................................................... 5 1.2.1. Thu nhận ảnh[7] ................................................................................... 5 1.2.2. Lƣu trữ ảnh........................................................................................... 7 1.3. Phân tích ảnh ............................................................................................ 11 1.3.1. Khái niệm pixel và pixel lân cận ......................................................... 11 1.3.2. Một số không gian màu ...................................................................... 11 1.3.3. Một số kỹ thuật trợ giúp xử lý ảnh ...................................................... 14 1.3.4. Biên và các phƣơng pháp phát hiện biên[1][4][7] ............................... 14 1.4. Biến đổi Hough ........................................................................................ 15 1.4.1. Biến đổi Hough tổng quát [9] ............................................................. 15 1.4.2 Biến đổi Hough tìm hình chữ nhật [11] ................................................. 20 1.4.2. Biến đổi Hough tìm đƣờng tròn .......................................................... 23 Chƣơng 2: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP ................... 26 2.1. Sơ lƣợc quá trình phát triển của robot công nghiệp ..................................... 26 2.2. Ứng dụng robot công nghiệp trong quá trình sản xuất ................................. 27 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iv 2.3. Các khái niệm và định nghĩa về robot công nghiệp ..................................... 28 2.3.1. Định nghĩa robot công nghiệp .............................................................. 28 2.3.2. Bậc tự do của robot (DOF: Degrees Of Freedom) ................................ 29 2.3.3. Hệ tọa độ (Coordinate frames) ............................................................. 29 2.3.4. Trƣờng công tác của robot ................................................................... 31 2.4. Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp ....................................................... 31 2.4.1. Các thành phần chính của robot công nghiệp........................................ 31 2.4.2. Kết cấu của tay máy ............................................................................. 33 2.5. Phân loại robot công nghiệp ........................................................................ 36 2.5.1. Phân loại theo kết cấu .......................................................................... 36 2.5.2. Phân loại theo hệ thống truyền động .................................................... 36 2.5.3. Phân loại theo ứng dụng ....................................................................... 36 2.5.4. Phân loại theo cách thức và đặc trƣng của phƣơng pháp điều khiển...... 36 Chƣơng 3: ĐĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT BẰNG XỬ LÝ ẢNH .......... 38 3.1. Ứng dụng xử lý ảnh trong công nghiệp ..................................................... 38 3.2. Cánh tay robot điều khiển bằng thông tin chiết xuất từ ảnh....................... 39 3.3. Giới thiệu camera Eye-RIC ...................................................................... 41 3.4. Xác định vị trí đối tƣợng bằng xử lý ảnh .................................................. 45 3.4.1. Xác định vị trí đối tƣợng hình tròn..................................................... 45 3.4.2. Xác định vị trí đối tƣợng hình vuông .................................................. 47 3.4.3. Xác định vị trí đối tƣợng hình tròn lẫn với các đối tƣợng hình vuông trong mặt phẳng chi chi tiết máy .............................................. 48 3.4.4. Kết quả thực nghiệm .......................................................................... 50 KẾT LUẬN .......................................................................................................... 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 55 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT KÝ HIỆU/TỪ VIẾT TẮT CCD CMOS Ý NGHĨA Charge Coupled Device Conplementary Metal – Oxide – Semiconductor BMP Bitmap PCX Personal Computer Exchange RLE Run – Length – Encoded TIFF Targed Image File Format RGB Red- green- blue CMY Cyan-Magenta- Yellow HSV Hue-Saturation-Value AMF American machijne and Foundry Company NC CNC AFNOR Numerically Controlled machine tool Computer(ized) Numerical(ly) Control(led) Association Française de Normalisation RIA Robot institule of America DOF Degrees Of Freedom SCARA AI CNN PC Selective Compliant Articulated Robot Arm Artificial intelligence Cellular neural network Personal computer Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Hệ thống xử lý ảnh.................................................................................... 2 Hình 1.2: Tọa độ P và tọa độ các điểm lân cận ...................................................... 11 Hình 1.3: Mô hình màu RGB. ................................................................................ 12 Hình 1.4: và biểu diễn một đƣờng thẳng. ......................................................... 16 Hình 1.5: Đƣờng thẳng Hough trong trục tọa độ. ................................................... 18 Hình 1.6: a) Original image b) Image after gradiant filtering...................... 20 Hình 1.7: c) Hough array visualization d) Image with detected lines................... 20 Hình 1.8: Hình chữ nhật có gốc tọa độ nằm ở giữa. ............................................... 21 Hình 1.9: Hình chữ nhật trong không gian Hough. ................................................ 22 Hình 1.10: Ảnh nhị phân ....................................................................................... 24 Hình 1.11: Hiển thị ma trận của phép biến đổi Hough. .......................................... 25 Hình 1.12: Tâm của vòng tròn với bán kính R. ...................................................... 26 Hình 2.1. Các tọa độ suy rộng của robot. ............................................................... 30 Hình 2.2: Qui tắc bàn tay phải ............................................................................... 30 Hình 2.4. Các thành phần chính của hệ thống robot. .............................................. 32 Hình 2.5. Robot kiển tạo độ Đề các. ...................................................................... 33 Hình 2.6. Robot kiểu tọa độ trụ.............................................................................. 34 Hình 2.7. Robot kiểu tọa độ cầu............................................................................. 34 Hình 2.8. Robot hoạt động theo kiểu hệ tọa độ góc. ............................................... 35 Hình 2.9. Robot kiểu SCARA. ............................................................................... 36 Hình 3.1. a) Vòng bi b) Vòng đệm máy ............................................................. 47 Hình 3.2. a) Ốc máy b) Phụ tùng máy ................................................................ 40 Hình 3.3. Quá trình xử lý ....................................................................................... 40 Hình 3.4. Cánh tay robot điều khiển bằng thông tin chiết xuất từ hình ảnh ............ 41 Hình 3.5. Sơ đồ hệ thống điều khiển cánh tay robot ............................................... 50 Hình 3.6. Cameta EyE Rics ................................................................................... 42 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ vii Hình 3.7. Cài đặt phần mềm ứng dụng................................................................... 44 Hình 3.8. Bƣớc chọn thƣ mục cài đặt ..................................................................... 44 Hình 3.9. Kết thúc quá trình cài đặt. ...................................................................... 45 Hình 3.10. Giao diện chính của phần mềm Eye-RIS ADK 10.2 ............................. 45 Hình 3.11. Tìm tâm hình học của một hình bất kỳ. ................................................ 46 Hình 3.12. Tìm đỉnh và góc lệch của hình vuông ................................................... 48 Hình 3.13. Không gian thực .................................................................................. 56 Hình 3.14. Không gian thực chỉ còn hình tròn ....................................................... 57 Hình 3.15. Thuật toán chung ................................................................................. 57 Hình 3.16. Các đuối tƣợng hình tròn nằm đối xứng nhau ....................................... 58 Hình 3.17. Thu ảnh hình chòn từ camera Eye-Ric.................................................. 50 Hình 3.18. Kết quả sau khi xử lý ........................................................................... 51 Hình 3.19. Kết quả tính toán .................................................................................. 51 Hình 3.20. Thu ảnh từ camera................................................................................ 51 Hình 3.21. Kết quả sau khi xử lý ........................................................................... 52 Hình 3.22. Kết quả tính toán .................................................................................. 52 Hình 3.23. Thu ảnh từ camera................................................................................ 52 Hình 3.24. Kết quả thu đƣợc sau quá trình xử lý. ................................................... 53 Hình 3.25. Kết quả tìm tọa độ các đỉnh và góc lệch. .............................................. 53 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 1 MỞ ĐẦU Trong ngành khoa học máy tính, xử lý ảnh đã đƣợc nghiêm cứu và ứng dụng mạnh mẽ trong đời sống nhƣ trong y học xử lý ảnh xử dụng trong nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X-quang. Trong cuộc sống gia đình xử lý ảnh dùng để cải thiện chất lƣợng ảnh truyền hình. Trong Điều khiển và Tự động hóa xử lý ảnh đã có những đóng góp quan trọng đặc biệt là trong lĩnh vực Robot. Robot thông minh ngày nay không thể thiếu xử lý ảnh để thực hiện. Nhận dạng đối tƣợng ngoài môi trƣờng nói chung hay trong nhà máy xí nghiệp. Từ việc nhận dạng có thể giải quyết rất nhiều bài toán nhƣ gắp vật, tránh vật cản, dò đƣờng,…Các chƣơng trình ứng dụng nhƣ: nhận dạng mặt ngƣời, nhận dạng vân tay trong điều tra hình sự, xử lý ảnh vệ tinh, kiểm soát giao thông, xử lý ảnh chụp cắt lớp, MRI, chuẩn đoán tế bào trong y học, các chƣơng trình nhận dạng chữ viết... đã đem lại nhiều ứng dụng tiện ích cho con ngƣời. Nhận dạng đối tƣợng trong ảnh là vấn đề đƣợc nhiều nhà khoa học quan tâm. Mục đích chính nhằm tìm ra những đối tƣợng trong ảnh với thời gian nhỏ nhất. Thuật toán tìm kiếm đối tƣợng dựa trên biến đổi Hough là một trong nhiều phƣơng pháp tìm kiếm đối tƣợng trong ảnh. Biến đổi Hough là một kỹ thuật có thể dùng để tách ra các đặc điểm của một hình dáng cụ thể trong một ảnh nhị phân. Đối tƣợng có thể có hình dạng bất kỳ miễn là có thể biểu diễn đƣợc bằng phƣơng trình toán. Các bài toán tìm kiếm từ những mức đơn giản nhƣ tìm đƣờng thẳng tới các bài toán phức tạp hơn nhƣ tìm hình tròn, hình elipse, hình vuông hoặc các hình phức tạp đều có thể thực hiện bằng biến đổi Hough. Luận văn bao gồm các nội dung chính nhƣ sau: Chƣơng 1: Cở sở lý thuyết xử lý ảnh Chƣơng 2: Giới thiệu chung về robot công nghiệp Chƣơng 3: Điều khiển cánh tay robot bằng xử lý ảnh Do thời gian và trình độ còn hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong nhận đƣợc sự đóng góp, chỉ bảo của các thầy giáo, cô giáo và các bạn đồng nghiệp. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2 Chƣơng 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH 1.1. Lý thuyết về xử lý ảnh [1] 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh Hệ thống xử lý ảnh điển hình thƣờng bao gồm những thành phần sau: Hình 1.1 Hệ thống xử lý ảnh Từ hình vẽ ta thấy một hệ thống xử lý ảnh bao gồm thu nhận ảnh, số hóa ảnh, phân tích ảnh và cuối cùng là quyết định (tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng cụ thể mà đƣa ra quyết định phù hợp) 1.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh Một số khái niệm cơ bản - Ảnh và điểm ảnh: Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là dấu hiệu hay cƣờng độ sáng tại 1 tọa độ trong không gian của đối tƣợng và ảnh đƣợc xem nhƣ là 1 tập hợp các điểm ảnh. - Mức xám, màu: Là số các giá trị có thể có của các điểm ảnh của ảnh. Khử nhiễu - Có hai loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 3 + Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi. + Nhiễu ngẫu nhiên: là vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các phép lọc. Chỉnh mức xám - Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra. Thông thƣờng có 2 hƣớng tiếp cận. + Giảm số mức xám: thực hiện bằng cánh nhóm các mức xám gần nhau thành một bó. Trƣờng hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng. Ứng dụng in ảnh màu ra máy in đen trắng. + Tăng số mức xám: thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này tăng cƣờng độ mịn cho ảnh. Trích chọn đặc điểm - Các đặc điểm của đối tƣợng đƣợc trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng trong quá trình xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây: o Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn… o Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này đƣợc trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng đƣợc gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thƣờng là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn…) o Đặc điểm biên và đƣờng biên: rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến đƣợc dùng khi nhận dạng đối tƣợng. Các đặc điểm này có thể đƣợc trích chọn nhờ toán tử Gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace,… Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tƣợng ảnh chính xác, tốc độ tính toán cao và dung lƣợng nhớ lƣu trữ giảm xuống. Nhận dạng[1][4]. - 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 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 4 ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Trong công việc này một câu hỏi quan trọng đƣợc 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 ang áng (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: o 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. o Hoặc phân loại không có mẫu (unsupervised classification hay clustering) trong đó các mẫu đƣợc gán vào các lớp khác nhau dựa trên một tiêu chuẩn đồng dạng nào đó. Các lớp này cho đến thời điểm phân loại vẫn chƣa biết hay chƣa đƣợc định danh. Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tƣơng ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây:  Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý.  Biểu diễn dữ liệu.  Nhận dạng, ra quyết định. Bốn bƣớc tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:  Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trƣng đƣợc trích chọn.  Phân loại thống kê.  Đối sánh cấu trúc.  Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo. Trong các ứng dụng rõ ràng là không thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn lẻ để phân loại “tối ƣu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phƣơng pháp và cách tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phƣơng thức phân loại tổ hợp hay đƣợc sử Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 5 dụng khi nhận dạng và nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống lai (hybrid system) bao gồm nhiều mô hình kết hợp. Việc giải quyết bài toán nhận dạng trong những ứng dụng mới, nảy sinh trong cuộc sống không chỉ tạo ra những thách thức về thuật giải, mà còn đặt ra những yêu cầu về tốc độ tính toán. Đặc điểm chung của tất cả những ứng dụng đó là những đặc điểm đặc trƣng cần thiết thƣờng là nhiều, không thể do chuyên gia đề xuất, mà phải đƣợc trích chọn dựa trên các thủ tục phân tích dữ liệu. 1.1.3. Thu nhận ảnh và số hóa Thu nhận ảnh có thể thông qua camera. Các camera có thể là tƣơng tự hoặc là camera số (loại camera kiểu CCD - Charge Coupled Device). Ảnh cũng có thể đƣợc thu qua các thiết bị khác nhƣ máy quét… Nếu nhận ảnh đƣợc là tƣơng tự nó phải đƣợc số hóa nhờ quá trình lấy mẫu và lƣợng tử hóa trƣớc khi phân tích, xử lý hay lƣu trữ ảnh. 1.1.4. Phân tích ảnh Ở giai đoạn này ảnh đƣợc xử lý theo nhiều công đoạn nhỏ nhƣ: cải thiện ảnh, khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh hay làm ảnh gần với trạng thái gốc. 1.1.5. Hệ quyết định Cuối cùng tùy theo mục đích của ứng dụng sẽ là giai đoạn nhận dạng hay các quyết định khác. 1.2. Thu nhận ảnh và lƣu trữ ảnh 1.2.1. Thu nhận ảnh[7] Ảnh có thể đƣợc thu nhận qua camera ở đạng tín hiệu tƣơng tự với tần số 1/25, mỗi ảnh có 625 dòng hoặc ở dạng tín hiệu số là loại photodiode tạo ra cƣờng độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm biến, có thể quét ảnh từ ảnh chụp bằng máy tính quét ảnh. Cấu tạo của camera (webcam). Webcam là một loại thiết bị thu nhận ảnh dƣới dạng tín hiệu số cấu tạo chung nhƣ sau. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 6 - Ống kính (Lens): Bao gồm một hệ thống nhiều thấu kính có thể điều chỉnh tiêu cự của camera bằng cách xoay ống kính. - Cảm biến hình ảnh (Image sensors): có thể là CCD hay CMOS (Conplementary Metal – Oxide – Semiconductor) - Một số thiết bị khác. Cảm biến hình ảnh là thiết bị có khả năng chụp và số hóa ảnh dựa trên nguyên lý tích điện dƣới tác dụng của ánh sáng thu nhận đƣợc sau đó đƣợc số hóa thông qua tính hiệu điện đã đƣợc chuyển đổi, trên nguyên tắc làm việc chung đó, cảm biến hình ảnh đƣợc chia làm hai lại: CCD và CMOS. Tuy nhiên hai cảm biến này đƣợc chế tạo theo hai kỹ thuật hoàn toàn khác nhau. + Cảm biến CCD: Thành phần cơ bản của sensor CCD quét dòng là một hàng phần tử ảnh silic gọi là photosites. Các photo hình ảnh cho qua một cấu trúc cổng đa tinh thể trong suốt và đƣợc hấp thụ trong tinh thể silic, do đó tạo nên một cặp lỗ electron. Các quang điện tử tạo ra đƣợc tập hợp vào các photosite, lƣợng điện thích đƣợc tập hợp trong mỗi photosite tỷ lệ với cƣờng độ chiếu sáng tại điểm đó. Một sensor quét dòng điển hình gồm một hàng các phân tử ảnh photosite, hai cổng truyền đƣợc sử dụng để chốt nội dung của các thanh ghi vận chuyển và một cổng lối ra đƣợc sử dụng để chốt nội dung của các thanh ghi vận chuyển vào bộ khuếch đại, lối ra của bộ khuếch đại này là một tín hiệu điện áp tỷ lệ với các nội dung của hàng photosite. Để máy tính có thể xử lý, điểm ảnh (x, y) phải đƣợc số hóa và về không gian lẫn biên độ (cƣờng độ). Việc số hóa các tọa độ không gian (x, y) đƣợc coi nhƣ là việc lấy mẫu hình ảnh, trong khi đó việc số hóa biên độ đƣợc coi là lƣợng tử hóa cƣờng độ cho những hình ảnh đơn sắc và phản ảnh bản chất của các ảnh này là biến thiên từ đen tới trắng theo các mức xám khác nhau. Hai thuật ngữ cƣờng độ sáng và mức xám có thể dùng hoán chuyển cho nhau. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 7 + Cảm biến CMOS: Cũng giống nhƣ cảm viến CCD, CMOS cũng hấp thụ ánh sáng thông qua mảng diode quang. Tuy nhiên, bên trong mỗi pixel diode này đƣợc tích hợp một mạch khuếch đại, lọc nhiễu và mạch số hóa để có thể tự động dò tìm photon ảnh sáng hấp thụ đƣợc chuyển đổi thành điện áp và trực tiếp truyền tính hiệu đến ngõ ra. Vì thế tín hiệu điện ở ngõ ra là tín hiệu ở dạng số. 1.2.2. Lưu trữ ảnh Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phƣơng pháp số hóa đƣợc nhúng trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lƣu ảnh nhằm 2 mục đích: + Tiết kiệm bộ nhớ + Giảm thời gian xử lý Việc lƣu trữ trông tin trong bộ nhớ có ảnh hƣởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn và xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là một tập hợp các điểm với cùng kích thƣớc nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết của ảnh ngƣời ta gọi đặc điểm ngày là độ phân giải. Để lƣu trữ ảnh trên máy tính, một số định dạng ảnh nhƣ BMP, IMG, PCX, TIFF… + Định dạng ảnh BMP: Trong đồ họa máy vi tính tập tin ảnh Windows bitmap, là một định dạng tập tin hình ảnh khá phổ biến. Các tập tin đồ họa lƣu dƣới dạng BMP thƣờng có đuôi là .BMP hoặc .DIB (Device Independent Bitmap). Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP (cũng nhƣ file ảnh nói chung) là số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel), thƣờng đƣợc ký hiệu bởi n. Một ảnh BMP n-bit có 2n màu. Giá trị n càng lớn thì ảnh càng có nhiều màu, và càng rõ nét hơn. Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8 (ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu màu). Ảnh BMP 24-bit có chất lƣợng hình ảnh trung thực nhất. + Chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh (pixel). + Chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 8 Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap. Bitmap Information (40 bytes): lƣu một số thông tin chi tiết giúp hiển thị ảnh. Color Palette (4*x bytes), x là số màu của ảnh: định nghĩa các màu sẽ đƣợc sử dụng trong ảnh. Bitmap Data: lƣu dữ liệu ảnh. Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thƣờng không đƣợc nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lƣu ảnh, các điểm ảnh đƣợc ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ đƣợc mô tả bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lƣu dƣới dạng BMP thƣờng có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh đƣợc nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG). Định dạng BMP đƣợc hỗ trợ bởi hầu hết các phần mềm đồ họa chạy trên Windows, và cả một số ứng dụng chạy trên MS-DOS. Ngay từ Windows 3.1, Microsoft đã cho ra đời phần mềm PaintBrush, một phần mềm hỗ trợ vẽ hình ảnh đơn giản và lƣu hình ảnh đƣợc vẽ dƣới dạng BMP 16 hay 256 màu. Tuy nhiên, do kích thƣớc tập tin ảnh BMP quá lớn, định dạng BMP không phù hợp để trao đổi hình ảnh qua mạng Internet (do hạn chế về tốc độ truyền dữ liệu). Do đó, các trang web thƣờng sử dụng ảnh dạng GIF, JPEG hay PNG. Các định dạng này hỗ trợ các thuật toán nén hình ảnh, vì vậy có thể giảm bớt kích cỡ của ảnh. + Định dạng ảnh IMG: Ảnh IMG là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh IMG có 16 byte chứa các thông tin: - 6 byte đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh. Giá trị của 6 byte này viết dƣới dạng Hexa: 0x00010x0008 0x0001 - 2 byte tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin. Đó là độ dài của dãy các byte kề liền nhau mà dãy này sẽ đƣợc lặp lại một số lần nào đó. Số lần lặp này sẽ đƣợc lƣu trong byte đếm. Nhiều dãy giống nhau đƣợc lƣu trong một byte. - 4 byte tiếp: mô tả kích cỡ pixel. - 2 byte tiếp: số pixel trên một dòng ảnh. Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 9 - 2 byte cuối: số dòng ảnh trong ảnh. Ảnh IMG đƣợc nén theo từng dòng, mỗi dòng bao gồm các gói (pack). Các dòng giống nhau cũng đƣợc nén thành một gói. Có 4 loại gói sau: Loại 1: Gói các dòng giống nhau. Quy cách gói tin này nhƣ sau: 0x00 0x00 0xFF Count. Ba byte đầu tiên cho biết số các dãy giống nhau, byte cuối cho biết số các dòng giống nhau. Loại 2: Gói các dãy giống nhau. Quy cách gói tin này nhƣ sau: 0x00 Count. Byte thứ hai cho biết số các dãy giống nhau đƣợc nén trong gói. Độ dài của dãy ghi ở đầu tệp. Loại 3: Dãy các Pixel không giống nhau, không lặp lại và không nén đƣợc. Quy cách gói tin này nhƣ sau: 0x80 Count. Byte thứ hai cho biết độ dài dãy các pixel không giống nhau không nén đƣợc. Loại 4: Dãy các Pixel giống nhau. Tuỳ theo các bít cao của byte đầu tiên đƣợc bật hay tắt. Nếu bít cao đƣợc bật (giá trị 1) thì đây là gói nén các byte chỉ gồm bít 0, số các byte đƣợc nén đƣợc tính bởi 7 bít thấp còn lại. Nếu bớt cao tắt (giá trị 0) thì đây là gói nén các byte gồm toán bít 1. Số các byte đƣợc nén đƣợc tính bởi 7 bít còn lại. Các gói tin của file IMG rất đa dạng do ảnh IMG là ảnh đen trắng, do vậy chỉ cần 1 bít cho 1 pixel thay vì 4 hoặc 8 nhƣ đã nói ở trên. Toàn bộ ảnh chỉ có những điểm sáng và tối tƣơng ứng với giá trị 1 hoặc 0. Tỷ lệ nén của kiểu định dạng này là khá cao. + Định dạng ảnh PCX: Định dạng ảnh PCX là một trong những định dạng ảnh cổ điển. Nó sử dụng phƣơng pháp mã hóa loạt dài RLE (Run – Length – Encoded) để nén dữ liệu ảnh. Quá trình nén và giải nén đƣợc thực hiện trên từng dạng ảnh. Thực tế, phƣơng pháp giải nén PCX kém hiệu quả hơn so với kiểu IMG. Tệp PCX gồm 3 phần: đầu tệp (header), dữ liệu ảnh (Image data) và bảng màu mở rộng. Header của tệp PCX có kích thƣớc cố định gồm 128 byte và đƣợc phân bố nhƣ sau: Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 10 - 1 byte: chỉ ra kiểu định dạng. Nếu là PCX/PCC thì nó luôn có giá trị là 0Ah. - 1 byte: chỉ ra version sử dụng để nén ảnh, có thể có các giá trị sau: + 0: version 2.5. + 2: version 2.8 với bảng màu. + 3: version 2.8 hay 3.0 không có bảng màu. + 5: version 3.0 có bảng màu. + 1 byte: chỉ ra phƣơng pháp mã hoá. Nếu là 0 thì mã hoá theo phƣơng pháp BYTE PACKED, ngƣợc lại là phƣơng pháp RLE. - 1 byte: Số bít cho một điểm ảnh plane. - 1 word: toạ độ góc trái của ảnh. Với kiểu PCX nó có giá trị là (0, 0), còn PCC thì khác (0, 0). - 1 word: toạ độ góc phải dƣới. - 1 word: kích thƣớc chiều rộng và chiều cao của ảnh. - 1 word: số điểm ảnh. - 1 word: độ phân giải màn hình. - 1 word. - 48 byte: chia nó thành 16 nhóm, mỗi nhóm 3 byte. Mỗi nhóm này chứa thông tin về một thanh ghi màu. Nhƣ vậy ta có 16 thanh ghi màu. - 1 byte: không dùng đến và luôn đặt là 0. - 1 byte: số bit plane mà ảnh sử dụng. Với ảnh 16 màu, giá trị này là 4, với ảnh 256 màu (1pixel/8bits) thì số bít plane lại là 1. - 1 byte: số bytes cho một dòng quét ảnh. - 1 word: kiểu bảng màu. - 58 byte: không dùng. Định dạng ảnh PCX thƣờng đƣợc dùng để lƣu trữ ảnh và thao tác đơn giản, cho phép nén và giải nén nhanh. Tuy nhiên, vì cấu trúc của nó cố định, nên trong một số Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 11 trƣờng hợp làm tăng kích thƣớc lƣu trữ. Cũng vì nhƣợc điểm này mà một số ứng dụng sử dụng một kiểu định dạng khác mềm dẻo hơn: định dạng TIFF (Targed Image File Format). 1.3. Phân tích ảnh 1.3.1. Khái niệm pixel và pixel lân cận Pixel là phân tử nhỏ nhất cấu tạo nên hình ảnh. Mỗi pixel có một tọa độ (x, y) và màu xác định. P1 (x-1,y-1) P2 (x-1,y) P3 (x-1,y+1) P4 (x,y-1) P (x,y) P5 (x,y+1) P6 (x+1, y-1) P7 (x+1, y) P8 (x+1,y+1) Hình 1.2. Tọa độ P và tọa độ các điểm lân cận Mỗi pixel P tại các tọa độ (x, y) có ô pixel lân cận theo chiều dọc và chiều ngang và tọa độ tƣơng ứng của các pixel này, nhƣ hình trên là: P2 (x-1,y) P4 (x,y-1) P7 (x+1,y) P5 (x,y+1) Tập các pixel này gọi là lân cận của P và ký hiệu là N4(p). Mỗi pixel lân cận cách (x, y) một đơn vị và nếu (x, y) ở mép của màn hình thì sẽ có một số pixel lân cận của p nằm ở ngoài hình ảnh. Ngoài 4 pixel chéo góc có các tọa độ tƣơng ứng là: P1 (x-1,y-1) P3 (x-1,y+1) P6 (x+1,y-1) P8 (x+1,y+1) Tập các pixel này đƣợc ký hiệu là ND(p). Bốn pixel này cùng với 4 pixel ở trên tạo thành 8 pixel lân cận của P và đƣợc ký hiệu là N8(p). Tập hợp này cũng sẽ có một số pixel ở bên ngoài hình ảnh nếu (x, y) nằm ở mép ngoài của hình ảnh. 1.3.2. Một số không gian màu Không gian màu RGB: Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 12 + Mô hình màu RGB sử dụng mô hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam đƣợc tổ hợp với nhau theo nhiều phƣơng thức khác nhau để tạo thành các màu khác. Từ viết tắt RGB trong tiếng Anh có nghĩa là đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue), là ba màu gốc trong các mô hình ánh sáng bổ sung. Hình 1.3: Mô hình màu RGB + Cũng lƣu ý rằng mô hình màu RGB tự bản thân nó không định nghĩa thế nào là “đỏ”, “xanh lá cây” và “xanh lam” một cách chính xác, vì thế với cùng các giá trị nhƣ nhau của RGB có thể mô tả các màu tƣơng đối khác nhau trên các thiết bị khác nhau có cùng một mô hình màu. Trong khi chúng cùng chia sẻ một mô hình màu chung, không gian màu thực sự của chúng là dao động một cách đáng kể. Mô hình màu CMY + Từ CMYK (hay đôi khi là YMCK) là từ viết tắt trong tiếng Anh để chỉ mô hình màu loại trừ sử dụng trong in ấn màu. Mô hình màu này dựa trên cơ sở trộn các chất màu của các màu sau: C=Cyan trong tiếng Anh có nghĩa là màu xanh lơ M=Magenta trong tiếng Anh có nghĩa là màu hồng sẫm Y=Yellow trong tiếng Anh có nghĩa là màu vàng Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/