Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện bất thường phục vụ cho giám sát khu vực giới nghiêm của trường văn hóa i

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN VIỆT BẮC NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG PHỤC VỤ CHO GIÁM SÁT KHU VỰC GIỚI NGHIÊM CỦA TRƯỜNG VĂN HÓA I Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Giáo viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Năng Tồn THÁI NGUYÊN - 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn cơng trình nghiên cứu thật cá nhân, thực hướng dẫn khoa học PGS.TS Đỗ Năng Toàn Các số liệu thông tin thứ cấp sử dụng luận văn trích dẫn rõ ràng Tơi hồn tồn chịu trách nhiệm tính xác thực nguyên luận văn Học viên Nguyễn Việt Bắc ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC BẢNG iv DANH MỤC CÁC HÌNH v PHẦN MỞ ĐẦU Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH, XỬ LÝ VIDEO VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Các khái niệm 1.1.2 Các bước xử lý ảnh số 1.2 Khái quát Video 17 1.2.1 Giới thiệu 17 1.2.2 Một số thuộc tính đặc trưng video 18 1.2.3 Các dạng chuẩn kiến trúc Video 20 1.3 Bài toán phát bất thường 26 1.4 Phân tích u cầu tốn 27 Kết luận chương 28 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG 29 2.1 Phát bất thường dựa vào kỹ thuật trừ ảnh 29 2.1.1 Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh 30 2.1.2 Trừ ảnh phân khối 31 2.1.3 Phương pháp biểu đồ 33 2.1.4 Phương pháp thống kê 37 2.1.5 Trừ ảnh dựa vào đặc trưng 38 2.2 Phát bất thường dựa vào kỹ thuật trừ 39 2.2.1 Không gian màu (Color space) 39 2.2.2 Mơ hình (Background modeling) 40 2.2.3 Lựa chọn ngưỡng (Threshold selection) 41 2.2.4 Thao tác trừ (Subtraction operation) 43 iii Kết luận chương 45 Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 46 3.1 Phân tích lựa chọn cơng cụ 46 3.3 Một số kết chương trình 50 PHẦN KẾT LUẬN 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 iv DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các tiêu chuẩn Video số 20 Bảng 1.2 Mô tả kiểu CIF QCIF 21 Bảng 1.3 Một số ràng buộc MPEG-1 23 Bảng 1.4 Các tham số có MB sở 25 v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Q trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Hình 1.4 Dãn độ tương phản 10 Hình 1.5 Quá trình hiển thị chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB 16 Hình 1.6 Sự chuyển đổi mơ hình biểu diễn ảnh 17 Hình 1.7: Cấu trúc phân cấp video 17 Hình 1.8: Minh họa việc chuyển đổi lia 18 Hình 1.9: Các ảnh khác có biểu đồ màu 18 Hình 1.10: Các ảnh khác có biểu đồ màu 19 Hình 1.11 MacroBlock 21 Hình 1.12 Chuỗi khung H 261 22 Hình 1.13 Nhóm ảnh MPEG-1 24 Hình 2.1: Các cửa sổ sở thuật toán so sánh thực 33 Hình 2.2: So sánh biểu đồ hai ảnh 34 Hình 2.3: Mẫu vector cho di chuyển camera 38 Hình 2.4: Các khơng gian màu phân lớp điểm ảnh (a) hệ tọa độ RGB, (b) hệ tọa độ RGB chuẩn hóa 40 Hình 2.5: Sơ đồ thuật giải kỹ thuật trừ 43 Hình 2.6: Sự biến đổi điểm ảnh i không gian màu (a) hệ tọa độ RGB, (b) hệ tọa độ RGB chuẩn hóa 45 Hình 3.1: Sơ đồ thuật giải 47 Hình 3.2: Sơ đồ hoạt động chương trình 50 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày nay, phát triển công nghệ thông tin xâm nhập vào hầu hết mặt đời sống xã hội với ứng dụng rộng rãi hỗ trợ người nhiều lĩnh vực, có lĩnh vực an tồn an ninh, chống xâm nhập Có nhiều phương pháp nhằm đảm bảo an ninh cho hiệu cao, có phương pháp áp dụng hệ thống camera để quan sát chuyển động đối tượng khu vực Ngày với tiến vượt bậc khoa học, ta xây dựng hệ thống cảnh bảo tự động phát đối tượng mà khơng cần có người phải trực dõi camera, điều giúp cho người giảm thiểu thời gian sức lực đồng thời cho kết xác Có nhiều phương pháp phát đối tượng vùng quan sát camera dựa vào phần cứng dựa vào kỹ thuật xử lý ảnh Mục tiêu đề tài tìm hiểu hệ thống hóa số kỹ thuật phát bất thường dựa vào camera Đồng thời nghiên cứu thực nghiệm chương trình dựa vào kỹ thuật hệ thống hóa Nội dung luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương với bố cục nội dung sau: Chương Khái quát xử lý ảnh, xử lý video tốn phát bất thường Trình bày khái q xử lý ảnh toán phát bất thường dựa vào sai khác vùng quan sát camera Chương Một số kỹ thuật trừ ảnh phát bất thường Chương hệ thống hóa số kỹ thuật trừ ảnh, kỹ thuật trừ dùng cho việc phát vùng khác biệt hay bất thường Chương Chương trình thử nghiệm Phần mềm đầu vào ảnh, trích xuất từ video quan sát vùng giới nghiêm 2 Chương KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH, XỬ LÝ VIDEO VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Các khái niệm 1.1.1.1 Xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Tuy ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, tốc độ phát triển nhanh, nhiều viện nghiên cứu, ứng dụng 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 áp dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trò quan trọng tương tác người - máy Mục đích xử lý ảnh nâng cao chất lượng ảnh phục vụ người xử lý ảnh liệu dạng hình ảnh để máy tính hiểu từ đưa định cần thiết Ảnh XỬ LÝ ẢNH Ảnh “Tốt hơn” Kết luận Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng đời sống như: nhận dạng ảnh, vệ tinh dự báo thời tiết, viễn thám, ảnh y tế, khoa học hình sự, điện ảnh… 1.1.1.2 Điểm ảnh Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh 1.1.1.3 Ảnh Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần giống với ảnh thật Ảnh tạo nên từ hàng trăm ngàn hàng triệu ô vuông nhỏ - coi nhân tố ảnh thường biết tên gọi điểm ảnh Máy tính hay máy in sử dụng ô vuông nhỏ để hiển thị hay in ảnh Để làm điều máy tính hay máy in chia hình, trang giấy thành mạng lưới chứa ô vuông, sau sử dụng giá trị chứa file ảnh để định mầu sắc, độ sáng tối pixel mạng lưới đó, sở để ảnh số hình thành Việc kiểm sốt, định địa theo mạng lưới gọi bit mapping ảnh số gọi ảnh bitmap 1.1.1.4 Mức xám ảnh Định nghĩa: Mức xám (grey level) điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng byte biểu diễn: 28=256 mức, tức từ giá trị đến 255) Ảnh đen trắng: ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác Ảnh nhị phân: ảnh có hai mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mô tả 21 mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân Ảnh màu: khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, người ta thường dùng ba byte để mơ tả mức màu, giá trị màu: 28*3 = 224 ≈ 16,7 triệu màu 4 1.1.1.5 Độ phân giải ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y khơng gian hai chiều Ví dụ: Độ phân giải ảnh hình CGA (Color Graphic Adapter) lưới điểm theo chiều ngang hình: 320 điểm chiều dọc × 200 điểm ảnh (320×200) Rõ ràng, hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hình CGA 17” độ phân giải 320×200 Lý do: mật độ (độ phân giải) diện tích hình rộng độ mịn (liên tục điểm) 1.1.2 Các bước xử lý ảnh số Một hệ thống xử lý ảnh có sơ đồ tổng quát sau: Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Sau trình bày số kỹ thuật xử lý ảnh cần thiết phục vụ cho việc cài đặt chương trình thử nghiệm (theo bước hình 2), cịn thành phần khác giới thiệu mức 1.1.2.1 Thu nhận ảnh Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner thiết bị thu nhận cho ảnh đen trắng 5 Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại ứng với hai loại ảnh thông dụng Raster, Vector Các thiết bị thu nhận ảnh Raster thông thường camera, thiết bị thu nhận ảnh thông thường Vector sensor bàn số hoá Digitalizer chuyển đổi từ ảnh Raster Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực trình: Cảm biến: biến đổi lượng quang học thành lượng điện Tổng hợp lượng điện thành ảnh 1.1.2.2 Tiền xử lý Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý (Image Processing) để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý nắn chỉnh biến dạng, lọc nhiễu, chỉnh mức xám, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh hầu hết dựa kỹ thuật miền điểm, không gian tần số Toán tử điểm phép biến đổi điểm ảnh xét, không liên quan đến điểm lân cận khác, đó, tốn tử khơng gian sử dụng điểm lân cận để quy chiếu tới điểm ảnh xét Một số phép biến đổi có tính tốn phức tạp chuyển sang miền tần số để thực hiện, kết cuối chuyển trở lại miền không gian nhờ biến đổi ngược a) Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu nhận thường bị biến dạng thiết bị quang học điện tử Ảnh thu nhận Ảnh mong muốn Hình 1.3 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Các nguyên nhân biến dạng do: - Do camera, đầu thu ảnh chất lượng - Do môi trường, ánh sáng, trường (scene), khí quyển, nhiễu xung - Do chất lượng Để khắc phục người ta sử dụng phép chiếu, phép chiếu thường xây dựng tập điểm điều khiển Giả sử (Pi, Pi’) với i = 1, n có n tập điều khiển Tìm hàm f: Pi a f (Pi) cho: (1.1) Giả sử ảnh bị biến đổi bao gồm: Tịnh tiến, quay, tỷ lệ, biến dạng bậc tuyến tính Khi hàm f có dạng: f (x, y) = (a1x + b1y + c1, a2x + b2y + c2) (1.2) Ta có: Để cho φ → Giải hệ phương trình tuyến tính tìm a1, b1, c1, tương tự tìm a2, b2, c; từ ta xác định hàm f b) Lọc nhiễu Thường ảnh thu nhận có nhiễu nên cần phải loại bỏ nhiễu Để tách nhiễu (hay làm trơn nhiễu), người ta sử dụng lọc tuyến tính (lọc trung bình, thơng thấp) hay lọc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình) Từ chất nhiễu (thường tương ứng với tần số cao) từ sở lý thuyết lọc là: lọc cho tín hiệu có tần số thơng qua đó, để lọc nhiễu người ta thường dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số khơng gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính để san (lọc trung bình) Trước xem xét chi tiết kỹ thuật áp dụng, cần phân biệt loại nhiễu hay can thiệp trình xử lý ảnh Trên thực tế tồn nhiều loại nhiễu; nhiên người ta thường xem xét ba loại nhiễu chính: nhiễu cộng, nhiễu nhân nhiễu xung: Nhiễu cộng: Nhiễu cộng thường phân bố khắp ảnh Nếu gọi ảnh quan sát (ảnh thu được) Xqs, ảnh gốc Xgốc, nhiễu η, ảnh thu biểu diễn bởi: Xqs = Xgốc + η Nhiễu nhân: Nhiễu nhân thường phân bố khắp ảnh ảnh thu biểu diễn với công thức: Xqs = Xgốc * η Nhiễu xung: Nhiễu xung thường gây đột biến số điểm ảnh * Làm trơn nhiễu lọc tuyến tính: lọc trung bình lọc dải thơng thấp Do có nhiều loại nhiễu can thiệp vào q trình xử lý ảnh nên cần có nhiều lọc thích hợp Với nhiễu cộng nhiễu nhân ta dùng lọc thơng thấp, trung bình lọc đồng hình (Homomorphie); với nhiễu xung ta dùng lọc trung bị, giả trung vị, lọc ngồi (Outlier) * Lọc trung bình khơng gian Với lọc trung bình, điểm ảnh thay trung bình trọng số điểm lân cận định nghĩa sau: (1.3) Nếu kỹ thuật lọc trên, ta dùng trọng số nhau, phương trình trở thành: với: y(m, n): ảnh đầu vào, v(m, n): ảnh đầu ra; a(k, l): cửa sổ lọc 8 Với Nw số điểm ảnh cửa sổ lọc W Lọc trung bình có trọng số thực chập ảnh đầu vào với nhân chập H Nhân chập H trường hợp có dạng: Trong lọc trung bình, thường người ta ưu tiên cho hướng để bảo vệ biên ảnh khỏi bị mờ làm trơn ảnh Các kiểu mặt nạ sử dụng tùy theo trường hợp khác Các lọc lọc tuyến tính theo nghĩa điểm ảnh tâm cửa sổ thay tổ hợp điểm lân cận chập với mặt nạ Giả sử đầu vào biểu diễn ma trận I: Ảnh số thu lọc trung bình Y=H⊗ I có dạng: Một lọc trung bình khơng gian khác hay sử dụng Phương trình lọc có dạng: Y[m,n]= [X[m,n]+ {X[m,n]+X[m-1,n]+X[m+1,n]+ X[m,n-1]+X[m,n+1]}] Ở đây, nhân chập H có kích thước 2x2 điểm ảnh kết có giá trị trung bình cộng với trung bình cộng bốn lân cận gần 9 Lọc trung bình trọng số trường hợp riêng lọc thông thấp * Lọc thông thấp Lọc thông thấp thường sử dụng để làm trơn nhiễu Về nguyên lý lọc thơng thấp giống trình bày Trong kỹ thuật người ta hay dùng số nhân chập có dạng sau: Ta dễ dàng nhận thấy b =1, Hb nhân chập Ht1 (lọc trung bình) Để hiểu rõ chát khử nhiễu cộng lọc này, ta viết lại phương trình thu nhận ảnh dạng: (1.4) Trong η[m, n] nhiễu cộng có phương sai σ 2n Như vậy, theo cách tính lọc trung bình ta có: Như vậy, nhiễu cộng ảnh giảm Nw lần c) Tăng độ tương phản Trước tiên cần làm rõ khái niệm độ tương phản Ảnh số tập hợp điểm ảnh, mà điểm ảnh có giá trị độ sáng khác Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh, song định Thực tế hai đối tượng có độ sáng đặt hai khác cho cảm nhận khác Như vậy, độ tương phản biểu diễn thay đổi độ sáng đối tượng so với Như hiểu rằng, độ tương phản độ điểm 10 ảnh hay vùng ảnh so với Với định nghĩa này, ảnh có độ tương phản kém, ta thay đổi tuỳ ý theo ý muốn Ảnh với độ tương phản thấp điều kiện sáng khơng đủ hay khơng đều, tính khơng tuyến tính hay biến động nhỏ cảm nhận ảnh Để điều chỉnh lại độ tương phản ảnh, ta điều chỉnh lại biên độ toàn dải hay dải có giới hạn cách biến đổi tuyến tính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi hàm tuyến tính) hay phi tuyến (hàm mũ hay hàm lơgarít) Khi dùng hàm tuyến tính độ dốc α, β , γ phải chọn lớn miền cần dãn Các tham số a b (các cận) chọn xem xét lược đồ xám ảnh Hình 1.4 Dãn độ tương phản Hàm mũ hay dùng dãn độ tương phản có dạng: f = (X[m,n])p Giả mã Giả sử ta có ảnh I có kích thước m × n số ngun c Khi đó, kỹ thuật tăng, giảm độ c sáng thể hiện: for (i = 0; i < m; i + +) for (j = 0; j < n; j + +) I [i, j] = I [i, j] + c; Nếu c > 0: ảnh sáng lên Nếu c < 0: ảnh tối d) Chỉnh mức xám Nhằm khắc phục tính không đồng hệ thống gây Thông thường có hai hướng tiếp cận: 11 Giảm số mức xám: Thực cách nhóm mức xám gần thành bó Trường hợp có hai mức xám chuyển ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu máy in đen trắng Tăng số mức xám: Thực nội suy mức xám trung gian kỹ thuật nội suy Kỹ thuật nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh 1.1.2.3 Phân vùng ảnh Phân vùng ảnh bước then chốt xử lý ảnh Giai đoạn nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng mức xám, màu hay độ nhám Trước hết cần làm rõ khái niệm "vùng ảnh" (Segment) đặc điểm vật lý vùng Vùng ảnh chi tiết, thực thể trơng tồn cảnh Nó tập hợp điểm có gần tính chất đó: mức xám, mức màu, độ nhám… Vùng ảnh hai thuộc tính ảnh Nói đến vùng ảnh nói đến tính chất bề mặt Đường bao quanh vùng ảnh (Boundary) biên ảnh Các điểm vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng hay tính kết cấu tương đồng Dựa vào đặc tính vật lý ảnh, người ta có nhiều kỹ thuật phân vùng: phân vùng dựa theo miền liên thông gọi phân vùng dựa theo miền đồng hay miền kề; phân vùng dựa vào biên gọi phân vùng biên Ngồi cịn có kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo kết cấu Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào cơng đoạn 1.1.2.4 Trích chọn đặc trưng Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (hay trích chọn đặc 12 điểm - Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thơng tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác Các đặc điểm đối tượng trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng q trình xử lý ảnh Có thể nêu vài đặc điểm ảnh sau đây: Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại trích chọn việc thực lọc vùng (Zonal Filtering) Các vùng gọi “mặt nạ đặc điểm” (Feature Mask) thường khe hẹp với hình dạng khác (chữ nhật, tam giác, cung tròn .) Đặc điểm biên đường biên: Đặc trưng cho đường biên đối tượng hữu ích việc trích chọn thuộc tính bất biến dùng nhận dạng đối tượng Các đặc điểm trích chọn nhờ tốn tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử “chéo khơng” (Zero Crossing) Việc trích chọn hiệu đặc điểm giúp cho việc nhận dạng đối tượng ảnh xác, với tốc độ tính tốn cao dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống 1.1.2.5 Nhận dạng nội suy ảnh Đây giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh (Image Recognition) trình phân loại đối tượng biểu diễn theo mơ hình gán chúng tên (gán cho đối tượng tên gọi, tức dạng) dựa theo quy luật mẫu chuẩn Quá trình nhận dạng dựa vào mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước gọi nhận dạng có thầy hay học có thầy, trường hợp ngược lại gọi học thầy 13 Nội suy (Interpretation) phán đốn theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng, mơ hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: Nhận dạng theo tham số Nhận dạng theo cấu trúc Hay có ba cách tiếp cận khác nhau: Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian Nhận dạng dựa vào cấu trúc Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron Hai cách tiếp cận đầu cách tiếp cận kinh điển, nghiên cứu áp dụng nhiều thực tế Các đối tượng ảnh quan sát thu nhận phải trải qua giai đoạn tiền xử lý nhằm tăng cường chất lượng, làm chi tiết, trích chọn biểu diễn đặc trưng, cuối giai đoạn nhận dạng Cách tiếp cận thứ ba hồn tồn khác Nó dựa vào chế đoán nhận, lưu trữ phân biệt đối tượng mô theo hoạt động hệ thần kinh người Do chế đặc biệt, đối tượng thu nhận thị giác người không cần qua giai đoạn cải thiện mà chuyển sang giai đoạn tổng hợp, đối sánh với mẫu lưu trữ để nhận dạng Đây cách tiếp cận đầy hứa hẹn trình bày cụ thể phần Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng đối tượng chuyển động, nhận dạng mặt người, nhận dạng nụ cười, nhận dạng mống mắt,… 14 1.1.2.6 Hậu xử lý a) Nén ảnh Ảnh dù dạng chiếm không gian nhớ lớn Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ, mô tả ảnh, người ta đưa kỹ thuật nén ảnh vào Thông thường tiến hành theo hai cách khuynh hướng nén có bảo tồn nén khơng bảo tồn thơng tin Nén khơng bảo tồn thường có khả nén cao khả phục hồi Trên sở hai khuynh hướng, có bốn cách tiếp cận nén ảnh: Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén dựa vào việc thống kê tần xuất xuất giá trị điểm ảnh, sở mà có chiến lược mã hóa thích hợp Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa *.TIF Nén ảnh khơng gian: Kỹ thuật dựa vào vị trí khơng gian điểm ảnh để tiến hành mã hóa Kỹ thuật lợi dụng giống điểm ảnh vùng gần Ví dụ cho kỹ thuật mã nén *.PCX Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây kỹ thuật tiếp cận theo hướng nén không bảo toàn vậy, kỹ thuật thường hiệu *.JPG tiếp cận theo kỹ thuật nén Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal đối tượng ảnh, thể lặp lại chi tiết Kỹ thuật nén tính tốn để cần lưu trữ phần gốc ảnh quy luật sinh ảnh theo nguyên lý Fractal Các phương pháp nén ảnh: Nén hệ thứ nhất: - Phương pháp mã hóa loạt dài RLC (Run Length Coding) - Phương pháp mã hóa Huffman - Phương pháp LZW (Lempel Ziv-Wench) - Phương pháp mã hóa khối (Block Coding) - Phương pháp thích nghi ... mang tính khoa học cơng nghệ Tuy ngành khoa học mẻ so v? ?i nhiều ngành khoa học khác, tốc độ phát triển nhanh, nhiều viện nghiên cứu, ứng dụng Những năm trở l? ?i v? ?i phát triển phần cứng máy tính, ... lý ảnh Mục tiêu đề t? ?i tìm hiểu hệ thống hóa số kỹ thuật phát bất thường dựa vào camera Đồng th? ?i nghiên cứu thực nghiệm chương trình dựa vào kỹ thuật hệ thống hóa N? ?i dung luận văn bao gồm phần... camera Chương Một số kỹ thuật trừ ảnh phát bất thường Chương hệ thống hóa số kỹ thuật trừ ảnh, kỹ thuật trừ dùng cho việc phát vùng khác biệt hay bất thường Chương Chương trình thử nghiệm Phần mềm