HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o - HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY NGÀNH CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Sinh viên thực hiên: PHẠM VĂN BÌNH Giáo viên hƣớng dẫn: PGS.TS ĐỖ NĂNG TOÀN Mã số sinh viên: 111230 Hải Phòng - 2011 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC MỤC LỤC .1 DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU .5 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 16 1.2.1 Ánh sáng màu sắc ảnh số gì? 16 1.2.2 Một số hệ màu 16 1.2.3 Hiệu chỉnh ánh sáng ảnh 20 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH MÀU SẮC VÀ ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 22 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng 22 2.2 Hiệu chỉnh độ tƣơng phản 22 2.3 Hiệu chỉnh gamma 23 2.3.1 Thuật toán 24 2.3.2 Cải tiến thuật toán 24 2.3.3 Một số kết ví dụ 25 2.4 Cân màu 25 2.4.1 Thực 26 2.4.2 Phƣơng pháp phân loại 26 2.4.3 Phƣơng pháp biểu đồ(Histogram) 27 2.4.4 Mã giả 28 2.4.5 Độ xác cao 29 2.4.6 Các trƣờng hợp đặc biệt 30 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2.4.7 Ảnh màu 30 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 32 3.1 Giới thiệu chƣơng trình 32 3.2 Các chức chƣơng trình 32 3.3 Ví dụ nhóm chức “Xử lý ảnh” 33 3.3.1 Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng” 33 3.3.2 Chức “Hiệu chỉnh độ tƣơng phản” 34 3.3.3 Chức “Hiệu chỉnh gamma” 34 3.3.4 Chức “Cân màu” 35 KẾT LUẬN 37 TÀI LIỆU THAM KHẢO 38 PHỤ LỤC .39 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Q trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các bƣớc hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Quan hệ điểm ảnh Hình 1.4 Lƣợc đồ xám ảnh Hình 1.5 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Hình 1.6 Sơ đồ liên hệ không gian màu RGB CMY Hình 1.7 Mơ hình màu HSI Hình 1.8 Mơ hình màu HSV Hình 1.9 So sánh HSL HSV Hình 1.10 Ánh sáng làm thay đổi màu sắc vật thể Hình 1.11 Ảnh chụp điều kiện ánh sáng tối Hình 2.1 Giá trị đầu vào hình Hình 2.2 Giá trị xuất hình Hình 2.3 Q trình hiệu chỉnh gamma Hình 2.4 Ví dụ hiệu chỉnh gamma Hình 3.1 Giao diện chƣơng trình Hình 3.2 Ví dụ “Hiệu chỉnh ánh sáng” với tham số 76 Hình 3.3 Ví dụ chức “Hiệu chỉnh độ tƣơng phản” với tham số 2.2 Hình 3.4 Nhập tham số cho chức hiệu chỉnh gamma Hình 3.5 Và thu đƣợc ảnh kết hiệu chỉnh gamma Hình 3.6 Nhập tham số đầu vào cân màu Hình 3.7 Và kết thu đƣợc cân màu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỞ ĐẦU Trong xã hội nay, ảnh số đóng vai trị quan trọng đời sống ngƣời Ảnh số không đƣợc sử dụng sống ngày mà cịn góp phần quan trọng việc cung cấp thông tin vật thể, kiện… công tác nghiên cứu khoa học Đối với ảnh, ánh sáng có vai trị quan trọng, ảnh hƣởng trực tiếp ảnh hƣởng tới chất lƣợng ảnh Hiện nay, có nhiều phƣơng pháp hiệu chỉnh ánh sáng từ đơn giản nhƣ tăng giảm độ sáng, hiệu chỉnh gamma… đến phƣơng pháp phức tạp nhƣ hồi phục màu vật thể bị ánh sáng chiếu vào gây thay đổi cảm nhận màu sắc… Khơng vậy, tốn cịn từ có nguồn sáng tới nhiều nguồn sáng, ánh sáng chiếu ánh sáng chiếu không đều… để phục nhu cầu ngƣời Hiệu chỉnh ánh sáng đƣợc quan tâm nhƣ có ứng dụng lớn thực tế Sau vài ứng dụng thực tế hiệu chỉnh ánh sáng: Hồi phục màu sắc vật thể chịu tác động ánh sáng Trong nhận dạng, số trƣờng hợp khó khăn ánh sáng gây Hiệu chỉnh ánh sáng giải vấn đề Tìm kiếm, so sánh ảnh Chức tự động hiệu chỉnh ánh sáng máy ảnh số Nâng cao chất lƣợng ánh sáng ảnh Nội dung đồ án tốt nghiệp gồm: Chƣơng 1: Nêu khái quái khái niệm xử lý ảnh số hiệu chỉnh ánh sáng ảnh số Chƣơng 2: Nêu số phƣơng pháp thuật toán hiệu chỉnh ánh sáng ảnh số Chƣơng 3: Giời thiệu chƣơng trình hiệu chỉnh ánh sáng chạy thử nghiệm chƣơng trình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Con ngƣời thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trị quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trị quan trọng tƣơng tác ngƣời - máy Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu q trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận ẢNH TỐT HƠN ẢNH XỬ LÝ ẢNH KẾT LUẬN Hình 1.1 Q trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh đƣợc xem nhƣ đặc trƣng cƣờng độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tƣợng khơng gian xem nhƣ hàm n biến P(c1, c2, , cn) Do đó, ảnh xử lý ảnh xem nhƣ ảnh n chiều Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh: Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Thu nhận ảnh (Image acquisition) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại ứng với hai loại ảnh thơng dụng Raster Vector Các thiết bị thu nhận ảnh thông thƣờng Raster camera Các thiết bị thu nhận ảnh thơng thƣờng Vector sensor số hố (digitalizer) đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster Các thiết bị thu ảnh thông thƣờng gồm camera cộng với chuyển đổi tƣơng tự số AD (Analog to Digital) scanner chuyên dụng Các thiết bị thu nhận ảnh cho ảnh đen trắng ảnh màu Đầu scanner ảnh ma trận số mà ta quen gọi đồ ảnh (ảnh Bitmap) Bộ số hố (digitalizer) tạo ảnh vectơ có hƣớng Nhìn chung, hệ thống thu nhận ảnh thực hai trình: Cảm biến: biến đổi lƣợng quang học (ánh sáng) thành lƣợng điện Tổng hợp lƣợng điện thành ảnh Tiền xử lý (Image processing) Tiền xử lý bƣớc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh , nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cƣờng khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc - trạng thái trƣớc ảnh bị biến dạng Trích chọn đặc điểm (Feature extraction) Vì lƣợng thông tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần số thơng tin đặc trƣng đó, cần có bƣớc trích chọn đặc điểm để giảm lƣợng thông tin khổng lồ Các đặc trƣng ảnh thƣờng gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh Hậu xử lý Nếu lƣu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thô (brut image) theo kiểu đồ ảnh đòi hỏi dung lƣợng nhớ lớn, tốn mà nhiều không hiệu theo quan điểm ứng dụng Thƣờng ngƣời ta khơng biểu diễn tồn ảnh thơ mà tập trung đặc tả đặc trƣng ảnh nhƣ biên ảnh (boundary) hay vùng ảnh (region) Một số phƣơng pháp biểu diễn thƣờng dùng:  Biểu diễn mã loạt dài (Run-Length Code)  Biểu diễn mã xích (Chaine -Code)  Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ảnh đối tƣợng phức tạp đƣờng nét, độ sáng tối, dung lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phƣơng pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, ngƣời ta mong muốn bắt chƣớc quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách ngƣời Trong bƣớc xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phƣơng pháp trí tuệ ngƣời Vì vậy, sở tri thức- hệ định đƣợc phát huy Đối sánh rút kết luận So sánh ảnh sau bƣớc hậu xử lý với mẫu chuẩn ảnh đƣợc lƣu trữ từ trƣớc, phục vụ cho mục đích nhận dạng nội suy ảnh 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm * Ảnh điểm ảnh: Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hố ảnh Trong q trình số hố, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hố khơng gian) lƣợng hố thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề Trong trình này, ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết Pixel - điểm ảnh Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ dấu hiệu hay cƣờng độ sáng toạ độ không gian đối tƣợng Ảnh đƣợc xem nhƣ tập hợp điểm ảnh Khi đƣợc số hố, thƣờng đƣợc biểu diễn bảng hai chiều I(n,p): n dòng p cột Ta nói ảnh gồm n x p điểm ảnh Ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để điểm ảnh Thƣờng giá trị n chọn p 256 Một điểm ảnh lƣu trữ 1, 4, hay 24 bit Về mặt toán học xem ảnh hàm hai biến f(x,y) với x, y biến tọa độ Giá trị số điểm (x,y) tƣơng ứng với giá trị xám độ sáng ảnh (x cột, y hàng) Giá trị hàm ảnh f(x,y) đƣợc hạn chế phạm vi số nguyên dƣơng: ≤ f(x,y) ≤ fmax Thông thƣờng ảnh xám, giá trị fmax 255 ( 28=256) phần tử ảnh đƣợc mã hóa byte Khi quan tâm đến ảnh màu, ta mô tả màu qua ba hàm số: thành phần màu đỏ qua hàm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com R(x,y), thành phần màu lục qua hàm G(x,y) thành phần màu lam qua hàm B(x,y) Số điểm ảnh tạo nên ảnh gọi độ phân giải (resolusion) Độ phân giải thƣờng đƣợc biểu thị số điểm ảnh theo chiều dọc chiều ngang ảnh Ảnh có độ phân giải cao rõ nét Nhƣ vậy, ảnh to bị vỡ hạt, độ mịn Ảnh đƣợc biểu diễn theo mơ hình Vector mơ hình Raster: Mơ hình Raster Đây mơ hình biểu diễn ảnh thơng dụng Ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận điểm ảnh Tùy theo nhu cầu thực tế mà điểm ảnh đƣợc biểu diễn hay nhiều bit Mơ hình Raster thuận lợi cho hiển thị in ấn Khi xử lý ảnh Raster, quan tâm đến mối quan hệ vùng lân cận điểm ảnh Các điểm ảnh xếp hàng lƣới (Raster) hình vng, lƣới hình lục giác theo cách hoàn toàn ngẫu nhiên với Cách xếp theo hình vng đƣợc quan tâm đến nhiều có hai loại: điểm láng giềng (4 liền kề) láng giềng (8 liền kề) đƣợc minh hoạ nhƣ sau: Hình 1.3 Quan hệ điểm ảnh Mơ hình Vector Biểu diễn ảnh ngồi mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ, dễ dàng cho hiển thị in ấn, phải đảm bảo dễ dàng lựa chọn, chép, di chuyển, tìm kiếm…Theo yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ƣu việt Trong mơ hình Vector ngƣời ta sử dụng hƣớng Vector điểm ảnh lân cận để mã hố tái tạo hình ảnh ban đầu Ảnh Vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ thiết bị số hóa nhƣ Digital đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster thơng qua chƣơng trình số hóa Công nghệ phần cứng cung cấp thiết bị xử lý với tốc độ nhanh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 chất lƣợng cao cho đầu vào ra, nhƣng lại hỗ trợ cho ảnh Raster Do vậy, nghiên cứu biểu diễn Vector tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster *Mức xám lược đồ mức xám Mức xám (Gray level) Mức xám kết mã hoá tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết trình lƣợng hoá Cách mã hoá kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức, điểm ảnh đƣợc mã hoá bit Ảnh có hai mức xám đƣợc gọi ảnh nhị phân Mỗi điểm ảnh ảnh nhị phân Ảnh có mức xám lớn đƣợc gọi ảnh đa cấp xám hay ảnh màu Ảnh đen trắng ảnh có hai màu đen trắng, mức xám điểm ảnh khác Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác Theo lý thuyết màu Thomas đƣa từ năm 1802, màu tổ hợp từ màu bản: Red(đỏ), Green(lục) Blue(lam) Mỗi điểm ảnh ảnh màu lƣu trữ bytes ta có 28x3 = 224 màu ( cỡ 16,7 triệu màu) Ảnh xám ảnh có mức xám Thực chất màu xám màu có thành phần R, G, B hệ thống màu RGB có cƣờng độ Tƣơng ứng với điểm ảnh có mức xám xác định Lƣợc đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám ảnh, từ sau ta qui ƣớc gọi lược đồ xám hay biểu đồ tần suất, hàm cung cấp tần suất xuất mức xám Lƣợc đồ xám đƣợc biểu diễn hệ tọa độ vng góc Oxy Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn cho số mức xám từ đến N, N số mức xám (256 mức trƣờng hợp ảnh xám mà xét) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho mức xám (số điểm ảnh có mức xám) Cũng biểu diễn khác chút: trục tung tỉ lệ số điểm ảnh có mức xám tổng số điểm ảnh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 28 Bão hòa điểm ảnh Biến đổi affine tƣơng tự nhƣ cho phƣơng pháp phân loại 2.4.4 Mã giả Các bƣớc sau trình bày cho hình ảnh với giá trị pixel khơng gian số nguyên bit (min = 0, max = 255) với kênh màu Xem nhận xét sau cho độ xác cao hình ảnh Sau việc thực bản, cải tiến có sẵn mã nguồn đƣợc đề xuất image[i] giá trị pixel, N số lƣợng điểm ảnh, histo mảng 256 số nguyên unsigned, với kiểu liệu đủ lớn để lƣu trữ N , ban đầu chứa giá trị Các số mảng // Xây dỰng histogram tích lũy for i from to N-1 histo[image[i]] = histo[image[i]] + for i from to 255 histo[i] = histo[i] + histo[i - 1] // Tìm Vmin Vmax vmin := while histo[vmin + 1] N * (1 - s2 / 100) vmax = vmax - if vmax < 255 - vmax = vmax + // Bão hòa điểm ảnh for i from to N - if image[i] < vmin image[i] = vmin if image[i] > vmax LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 29 image[i] = vmax // Tính lại điểm ảnh for i from to N-1 image[i] = (image[i] - vmin) * 255 / (vmax - vmin) 2.4.5 Độ xác cao Đối với ảnh 16 bit, phƣơng pháp mảng biểu đồ đƣợc sử dụng, nhu cầu mảng 65,536 (256 Mb hệ thống 32 bit, 512 Mb hệ thống 64 bit, đƣợc so sánh với 128 Mb sử dụng cho hình ảnh 256 × 256 ) Nhƣng việc xác định vmin vmax Đối với 32 bit giá trị số nguyên pixel, kích thƣớc biểu đồ (4.294.967.296) trở thành vấn đề đƣợc xử lý nhớ Chúng tơi chuyển sang trình gồm nhiều bƣớc: Xây dựng biểu đồ với mảng chứa nhiều giá trị điểm ảnh nhất, nhƣ mà kích thƣớc biểu đồ có hạn (ví dụ mảng 256 giá trị, khoảng giá trị pixel); Tìm kiếm mảng chứa vmin vmax Khởi động lại việc xây dựng biểu đồ tìm kiếm phân khu mảng Nếu độ xác xác khơng cần thiết, cải tiến đƣợc bỏ qua Đối với liệu dấu chấm động, giá trị điểm ảnh khơng đƣợc sử dụng nhƣ số mảng, mảng kết hợp biểu đồ (chỉ dành cho hình ảnh ít) nhiều bƣớc biểu đồ đƣợc sử dụng, ví dụ nhƣ làm tròn giá trị dấu chấm động nhƣ bƣớc Lƣu ý đề xuất mã giả đƣợc sử dụng cho hình ảnh với giá trị điểm ảnh số nguyên (nhƣ sản xuất thiết bị chụp chung hình ảnh tìm thấy định dạng hình ảnh thơng thƣờng) đƣợc lƣu trữ điểm liệu (thƣờng mong muốn cho chế biến hình ảnh), cách chuyển đổi điểm ảnh giá trị image[i] để tƣơng đƣơng với số nguyên làm đầy biểu đồ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 30 2.4.6 Các trƣờng hợp đặc biệt Nếu hình ảnh khơng đổi (tất điểm ảnh có giá trị v), đó, theo mơ tả việc thực mã giả, biểu đồ giá trị cho nhãn thấp so với v, N cho nhãn cao v, sau giá trị s1 s2, V = v, Vmax = v Điều (V = V max) xảy cho hình ảnh khơng tƣơng phản, thơng thƣờng cho hình ảnh với N × s1 / 100 điểm ảnh với giá trị nhỏ với nhiều N × s2 / 100 lớn giá trị trung bình v Trƣờng hợp phải đƣợc xử lý cách thiết lập tất điểm ảnh giá trị v 2.4.7 Ảnh màu Trong trƣờng hợp hình ảnh màu RGB áp dụng thuật toán độc lập kênh, áp dụng cho cƣờng độ mức xám (I) hình ảnh sửa đổi kênh màu tƣơng ứng, chẳng hạn tỷ lệ R / G / B ban đầu khơng đổi Trong trƣờng hợp sau, áp đặt tỷ lệ tối đa điểm ảnh bão hòa s1(%) đến s2(%) trái bên phải biểu đồ màu xám mức độ cho tỷ lệ phần trăm bão hòa cao điểm ảnh số kênh màu Để đảm bảo khơng có nhiều s1(%) điểm ảnh đƣợc bão hịa min, khơng có nhiều s2(%) điểm ảnh đƣợc bão hịa max khơng số kênh, thuật toán lặp lặp lại sau đƣợc đề xuất (chúng ta xem xét trƣờng hợp hình ảnh màu 8-bit ): Xây dựng biểu đồ tích lũy R, G, B I Thiết lập Vmax = max tìm Vmin , mức thấp nhãn biểu đồ xám (I) có giá trị cao so với N × s1 / 100 Tính tốn giá trị mức xám (Iout): bão hòa giá trị nhỏ V lớn Vmax áp dụng biến đổi affine với phần lại giá trị: I out = (I - Vmin) × (max - min) / (V max - V min) + Tính toán giá trị kênh màu: R out = (I out / I) × R, G out = (I out / I) × G, B out = (I out / I) × B Nếu, số kênh màu mới, tỷ lệ điểm ảnh bão hòa lớn s1(%), giảm Vmin (V = V - 1) trở bƣớc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 31 Giữ giá trị V tìm thấy bƣớc trƣớc tìm V max, nhãn sau mức cao nhãn biểu đồ xám (I) với giá trị thấp N × (1 - s2 / 100) Tính tốn giá trị cấp độ màu xám (I out): tƣơng tự nhƣ bƣớc Tính tốn giá trị kênh màu: tƣơng tự nhƣ bƣớc Nếu, số kênh màu mới, tỷ lệ điểm ảnh bão hòa để max lớn s2(%), tăng V max (V max = V max +1) quay trở lại bƣớc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 32 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Giới thiệu chƣơng trình Chƣơng trình “hiệu chỉnh ánh sáng ảnh” sử dụng thuật toán nhằm minh họa cho thuật tốn đƣợc trình bày đồ án Chƣơng trình đƣợc cài đặt ngơn ngữ VB.NET chạy mơi trƣờng Windows Hình 3.1 Giao diện chương trình Chƣơng trình bao gồm cửa sổ cửa sổ hiển thị ảnh Cửa sổ có chứa menu cơng cụ Cửa sổ hiển thị hình ảnh đƣợc mở ảnh sau sử lý Bên cạnh số cửa sổ phụ phục vụ cho việc nhập tham số cho thuật toán 3.2 Các chức chƣơng trình Nhóm chức “Tệp tin”: o Chức “Mở”: Mở file để xử lý o Chức “Đóng”: Đóng file hành o Chức “Thốt”: Thốt khỏi chƣơng trình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 33 o Chức “Lƣu”: Lƣu file Nhóm chức “Xử lý ảnh”: o Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh ánh sáng” cho ảnh o Chức “Hiệu chỉnh độ tƣơng phản”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh độ tƣơng phản” để hiệu chỉnh ảnh o Chức “Hiệu chỉnh gamma”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh gamma” để hiệu chỉnh ảnh o Chức “Cân màu”: Áp dụng thuật tốn “Cân màu” để hiệu chỉnh ảnh Nhóm chức “Cửa sổ”: Sắp xếp cửa sổ hiển thị ảnh chuyển đổi cửa sổ Chức “Trợ giúp”: Thơng tin chƣơng trình 3.3 Ví dụ nhóm chức “Xử lý ảnh” 3.3.1 Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng” Hình 3.2 Ví dụ “Hiệu chỉnh ánh sáng” với tham số 76 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 34 3.3.2 Chức “Hiệu chỉnh độ tƣơng phản” Hình 3.3 Ví dụ chức “Hiệu chỉnh độ tương phản” với tham số 2.2 3.3.3 Chức “Hiệu chỉnh gamma” Hình 3.4 Nhập tham số cho chức LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 35 Hình 3.5 Và thu ảnh kết 3.3.4 Chức “Cân màu” Hình 3.6 Nhập tham số đầu vào LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 36 Hình 3.7 Và kết thu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 37 KẾT LUẬN Ngày nay, hình ảnh coi phƣơng tiện truyền thông hiệu hình ảnh ngơn ngữ trực quan sinh động giúp việc truyền tải thông tin dễ dàng hơn, hiệu Nhƣng để có đƣợc hiệu hình ảnh phải có bố cục màu sắc phù hợp để thỏa mãn đƣợc ngƣời xem Do vấn đề xử lý ảnh nói chung, hiệu chỉnh màu sắc ánh sáng ảnh nói riêng có ý nghĩa Hiệu chỉnh màu sắc ánh sáng ảnh phần chuỗi xử lý ảnh Nó khơng đem lại kết phù hợp với yêu cầu ngƣời dùng mà bƣớc tiền xử lý cho trình xử lý sau trình xử lý ảnh Trong đồ án tốt nghiệp em tìm hiểu đƣợc số vấn đề sau: Khái quát xử lý ảnh Một số vấn đề xử lý ánh sáng Một số kĩ thuật hiệu chỉnh ánh sáng Cài đặt đƣợc chƣơng trình sử dụng thuật nêu phần nội dung đồ án Do hạn chế mặt thời gian nên đồ án tìm hiểu đƣợc số phƣơng pháp hiệu chỉnh ánh sáng màu sắc Do hƣớng phát triển đề tài lớn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình , Giáo trình xử lý ảnh Tài liệu Tiếng Anh [2] Ana Belén Petro, Licolas Limare, Jean-Michel Morel , Catalina Sbert, Simplest Color Balance [3] Computer Graphics Systems Development Corporaton, CGSD – Gamma Correction Home Page [4] Lawrence(2003), Gamma Correction in Computer Graphic LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 39 PHỤ LỤC Ảnh thu đƣợc sau trình số hố có nhiều loại khác nhau, phụ thuộc vào kỹ thuật số hoá ảnh Ảnh đƣợc chia thành loại: ảnh đen trắng ảnh màu Ảnh thu đƣợc lƣu trữ tệp để phục vụ cho bƣớc xử lý Dƣới trình bày số định dạng ảnh thông dụng hay dùng trình xử lý ảnh Định dạng ảnh IMG Ảnh IMG ảnh đen trắng, phần đầu ảnh IMG có 16 byte chứa thơng tin cần thiết sau: + byte đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh IMG Giá trị byte viết dƣới dạng Hexa: 0x0001 0x0008 0x0001 + byte tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin Đó độ dài dãy byte kề liền mà dãy đƣợc lặp lại số lần Số lần lặp đƣợc lƣu byte đếm Nhiều dãy giống đƣợc lƣu byte + byte tiếp: mơ tả kích cỡ pixel + byte tiếp: số pixel dòng ảnh + byte cuối: số dòng ảnh ảnh Ảnh IMG đƣợc nén theo dòng Mỗi dòng bao gồm gói (pack) Các dịng giống đƣợc nén thành gói Có loại gói sau: Loại 1: Gói dịng giống Quy cách gói tin nhƣ sau: 0x00 0x00 0xFF Count Ba byte cho biết số dãy giống nhau, byte cuối cho biết số dịng giống Loại 2: Gói dãy giống Quy cách gói tin nhƣ sau: 0x00 Count Byte thứ hai cho biết số dãy giống đƣợc nén gói Độ dài dãy ghi đầu tệp Loại 3: Dãy Pixel không giống nhau, không lặp lại không nén Quy cách gói tin nhƣ sau: 0x80 Count Byte thứ hai cho biết độ dài dãy pixel không giống không nén đƣợc Loại 4: Dãy Pixel giống LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 40 Tuỳ theo bít cao byte đƣợc bật hay tắt Nếu bít cao đƣợc bật (giá trị 1) gói nén byte gồm bít 0, số byte đƣợc nén đƣợc tính bít thấp cịn lại Nếu bít cao tắt (giá trị 0) gói nén byte gồm tồn bít Số byte đƣợc nén đƣợc tính bít thấp cịn lại Các gói tin file IMG phong phú nhƣ ảnh IMG ảnh đen trắng, cần bít cho pixel thay nhƣ nói Tồn ảnh có điểm sáng tối tƣơng ứng với giá trị giá trị Tỷ lệ nén kiểu định dạng cao Định dạng ảnh PCX Định dạng ảnh PCX định dạng ảnh cổ điển Nó sử dụng phƣơng pháp mã hố loạt dài RLE (Run – Length – Encoded) để nén liệu ảnh Quá trình nén giải nén đƣợc thực dòng ảnh Thực tế, phƣơng pháp giải nén PCX hiệu so với kiểu IMG Tệp PCX gồm phần: đầu tệp (header), liệu ảnh (image data) bảng màu mở rộng Header tệp PCX có kích thƣớc cố định gồm 128 byte đƣợc phân bố nhƣ sau: + byte: kiểu định dạng Nếu kiểu PCX/PCC ln có giá trị 0Ah + byte: version sử dụng để nén ảnh, có giá trị sau: - 0: version 2.5 - 2: version 2.8 với bảng màu - 3: version 2.8 hay 3.0 khơng có bảng màu - 5: version 3.0 có bảng màu + byte: phƣơng pháp mã hố Nếu mã hố theo phƣơng pháp BYTE PACKED, ngƣợc lại phƣơng pháp RLE + byte: số bít cho điểm ảnh plane + word: toạ độ góc trái ảnh Với kiểu PCX có giá trị (0,0), cịn PCC khác (0,0) + word: toạ độ góc phải dƣới + word: kích thƣớc bề rộng bề cao ảnh + word: số điểm ảnh + word: độ phân giải hình + word LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 41 + 48 byte: chia thành 16 nhóm, nhóm byte Mỗi nhóm chứa thơng tin ghi màu Nhƣ ta có 16 ghi màu + byte: không dùng đến đặt + byte: số bit plane mà ảnh sử dụng Với ảnh 16 màu, giá trị 4, với ảnh 256 màu (1pixel/8bit) số bit plane lại + byte: số bytes cho dòng quét ảnh + word: kiểu bảng màu + 58 byte: khơng dùng Tóm lại, định dạng ảnh PCX thƣờng đƣợc dùng để lƣu trữ ảnh thao tác đơn giản, cho phép nén giải nén nhanh Tuy nhiên, cấu trúc cố định, nên số trƣờng hợp làm tăng kích thƣớc lƣu trữ Và nhƣợc điểm mà số ứng dụng lại sử dụng kiểu định dạng khác mềm dẻo hơn: định dạng TIFF (Targed Image File Format) mô tả dƣới Định dạng ảnh TIFF Kiểu định dạng TIFF đƣợc thiết kế để làm nhẹ bớt vấn đề liên quan đến việc mở rộng tệp ảnh cố định Về cấu trúc, gồm phần chính: Phần Header (IFH) Có tất tệp TIFF gồm byte: + word: kiểu tạo tệp máy tính PC hay máy Macintosh Hai loại khác lớn thứ tự byte lƣu trữ số dài hay byte Nếu trƣờng có giá trị 4D4Dh ảnh cho máy Macintosh Nếu trƣờng có giá trị 4949h ảnh máy PC + word: version Từ có giá trị 42 Có thể coi đặc trƣng file TIFF khơng thay đổi + word: giá trị Offset theo byte tính từ đầu file tới cấu trúc IFD (Image File Directory) cấu trúc thứ hai file Thứ tự byte phụ thuộc vào dấu hiệu trƣờng Phần thứ (IFD) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 42 Nó khơng sau cấu trúc IFH mà vị trí đƣợc xác định trƣờng Offset đầu tệp có hay nhiều IFD tồn file (nếu file có nhiều ảnh) Một IFD bao gồm: + byte: chứa DE ( Directory Entry) + 12 byte DE xếp liên tiếp Mỗi DE chiếm 12 byte + byte: chứa Offset trỏ tới IFD Nếu IFD cuối trƣờng có giá trị Phần thứ Các DE Các DE có độ dài cố định gồm 12 byte chia làm phần: + byte: dấu hiệu mà tệp ảnh đƣợc xây dựng + byte: kiểu liệu tham số ảnh Có kiểu tham số bản: - 1: BYTE (1 byte) - 2: ASCII (1 byte) - 3: SHORT (2 byte) - 4: LONG (4 byte) - 5: RATIONAL (8 byte) + byte: trƣờng độ dài (bộ đếm) chứa số lƣợng mục kiểu liệu Nó khơng phải tổng số byte cần thiết để lƣu trữ Để có số liệu ta cần nhân số mục với kiểu liệu dùng + byte: Offset tới điểm bắt đầu liệu thực liên quan tới dấu hiệu, tức liệu liên quan với DE lƣu trữ vật lý với nằm ví trí file Dữ liệu chứa tệp thƣờng đƣợc tổ chức thành nhóm dịng (cột) qt liệu ảnh Cách tổ chức làm giảm nhớ cần thiết cho việc đọc tệp Việc giải nén đƣợc thực theo bốn kiểu khác đƣợc lƣu trữ byte dấu hiệu nén File ảnh TIFF dùng để giải vấn đề khó mở rộng file PCX Tuy nhiên, với ảnh việc dùng file PCX chiếm khơng gian nhớ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 16 1.2.1 Ánh sáng. .. 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 1.2.1 Ánh sáng màu sắc ảnh số gì? Nhƣ giới thiệu trên, hình ảnh đƣợc số hóa dƣới dạng ma trận điểm ảnh Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ dấu hiệu hay cƣờng độ sáng. .. “Xử lý ảnh? ??: o Chức ? ?Hiệu chỉnh ánh sáng? ??: Áp dụng thuật toán ? ?Hiệu chỉnh ánh sáng? ?? cho ảnh o Chức ? ?Hiệu chỉnh độ tƣơng phản”: Áp dụng thuật toán ? ?Hiệu chỉnh độ tƣơng phản” để hiệu chỉnh ảnh o