Đồ Án Cơ Sở 5 Đề Tài Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Nhận Diện Biển Số Xe.docx

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VIỆT – HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5 ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE MỞ ĐẦU Xử lý và nhận dạng ảnh là một lĩnh vực từ[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VIỆT – HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐỒ ÁN CƠ SỞ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE MỞ ĐẦU Xử lý nhận dạng ảnh lĩnh vực từ lâu nhiều người quan tâm Nó ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như: - Trong y học, cải thiện ảnh X – quang nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp tia X, ứng dụng vào xét nghiệm lâm sàng phát nhận dạng u não, nội soi cắt lớp,… - Trong thiên văn học, hệ thống chụp hình gắn tàu vũ trụ hạn chế kích thước trọng lượng, chất lượng hình ảnh nhận bị giảm chất lượng bị mờ, méo hình học nhiễu Các hình ảnh xử lý máy tính - Trong lĩnh vực cơng nghiệp, người máy ngày đóng vai trị quan trọng Chúng thực cơng việc nguy hiểm, địi hỏi có tốc độ xác cao vượt khả người Người ta xẽ khơng địi hỏi người máy phát nhận dạng phận cơng nghiệp mà cịn phải “hiểu” chúng “thấy” đưa hành động phù hợp Xử lý ảnh tác động đến thị giá máy tính - Ngồi ra, xử lý nhận dạng ứng dụng trong lĩnh vực khác nói đến Cơng an giao thông hay chụp ảnh môi trường không thuận lợi, ảnh thường bị nhòe nên cần xử lý nhận dạng để nhìn thấy biển số xe Trong đồ án sở tơi xin trình bày đề tài Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng biển số xe LỜI CẢM ƠN Để đồ án sở đạt kết tốt đẹp, nhận hỗ trợ, giúp đỡ thầy, nhà trường Với tình cảm sâu sắc, chân thành, cho phép bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến tất quý thầy cô tạo điều kiện giúp đỡ trình học tập nghiên cứu phát triển đề tài Trước hết xin gửi tới thầy cô khoa Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Đà Nẵng lời chào trân trọng, lời chúc sức khỏe lời cảm ơn sâu sắc Với quan tâm, dạy dỗ, bảo tận tình chu đáo thầy cơ, đến tơi hồn thành đề tài Đồ án sở Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn chân thành tới cô giáo – ThS Ninh Khánh Chi quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn chúng tơi hồn thành tốt đồ án thời gian qua Với điều kiện thời gian kinh nghiệm hạn chế sinh viên, đồ án tránh thiếu sót Chúng tơi mong nhận bảo, đóng góp ý kiến thầy để tơi có điều kiện bổ sung, nâng cao ý thức mình, phục vụ tốt cơng tác thực tế sau Chúng xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC CHƯƠNG 1: Tổng quan Mục đích: Lịch sử: Đối tượng nghiên cứu: Phạm vi nghiên cứu: CHƯƠNG 2: Cở sở lý thuyết hệ thống xử lý ảnh 10 Tổng quan xử lý ảnh: 10 1.1 Hệ thống xử lý ảnh: 10 1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh: 11 Thu nhận ảnh: 14 2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh: 14 2.2 Hệ tọa độ màu: 15 2.3 Lấy mẫu lượng tử: 16 Các phương pháp phát ảnh: .17 3.1 Giới thiệu biên kỹ thuật phát biên: 17 Phân vùng ảnh: 18 Nhận dạng ảnh: 19 5.1 Giới thiệu: 19 5.2 Khái niệm nhận dạng: 19 CHƯƠNG 3: Phân tích thiết kế 20 Khái quát chung hệ thống nhận diện biển số xe: 20 Chụp hình camera: 21 Tách biển số: .22 Nhận dạng ký tự .24 CHƯƠNG 4: Tổng kết .25 Kết chạy mô phần mềm: 25 Kết luận: 25 Hướng phát triển: .25 TÀI LIỆU THAM KHẢO .26 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình - Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh 10 Hình – Hình ảnh thể điểm ảnh .11 Hình - Ảnh màu RGB 12 Hình – Hình chuyển sang mức xám 12 Hình - Ảnh nhị phân 13 Hình – Lược đồ mức xám ảnh xám tương ứng .13 Hình – Hệ tọa độ RGB 16 Hình – Sơ đồ trình nhận diện biển số xe 21 Hình – Hình ảnh chụp từ camera 22 Hình 10 – Số điểm ảnh (pixel) 22 Hình 11 – Sơ đồ tơng quát khối tách biển số 23 Hình 12 – Sơ đồ chi tiết khối tách biển số .24 Hình 13 – Giao diện phần mềm 26 CHƯƠNG 1: Tổng quan Mục đích: Lĩnh vực xử lý ảnh số, bao gồm xử lý, phân tích nhận biết tự động máy tính, có phát triển mạnh mẽ lý thuyết ứng dụng thực tế Xử lý ảnh ứng dụng nhiều lĩnh vực quan trọng như: viễn thông, truyền thông, chụp ảnh y tế, sinh học, khoa học vật liệu, robot, sản xuất, hệ thống cảm biến thông minh, tự động điều khiển, đồ họa, in ấn,… Sự phát triển mạnh thấy rõ qua số lượng báo, báo cáo khoa học xử lý ảnh hàng trăm năm qua số lượng đầu sách xử lí ảnh số Như biết, ngày xe máy phương tiện giao thơng số lượng ngày tăng Vì vấn đề giao thơng địi hỏi cần thiết có hỗ trợ khoa học kỹ thuật Một hỗ trợ đầy hiệu giúp người quản lý nhận dạng biển số xe dễ dàng, nhanh chóng thuận lợi Nhận dạng biển số xe trở thành ứng dụng hữu ích, đưa vào lĩnh vực như: quản lý giao thông, bắn tốc độ, xác định đối tượng gây tai nạn,… Nó khơng giúp người chiến sĩ giao thơng có khả bao qt đối tượng giam gia giao thơng mà cịn giúp tiết kiệm thời gian làm việc đáng kể Ngoài với phương pháp giúp nhiều người phải trực điểm cần giám sát giao thông mà tập trung vào công việc khác Từ lý định lựa chọn đề tài Ứng dụng xử lý ảnh nhận diện biển số xe Lịch sử: Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh cà phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo lan truyền qua cáp từ London đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào năm 1955 Điều giải thích đưuọc sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơron nhân tạo, thuật toán cử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tưởng tượng, xét bước cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới bên thu nhận qua thiết bị thu (nhu Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; từ ảnh chụp máy quét ảnh Đối tượng nghiên cứu: Đây ứng dụng xử lý ảnh nhận nhiều quan tâm nghiên cứu hai mặt lý thuyết thực chương trình Đề tài bao gồm trình xử lý: phân vùng biển số, tách ký tự, nhận diện ký tự, quản lý sở liệu biển số xe Mục đích phần mềm quản lý sở liệu biển số xe thu nhận chuỗi biển số sau nhận dạng, lưu vào sở liệu để người dùng dễ dàng quản lý theo dõi thông qua báo cáo chi tiết lượt xe Mục đích phần mềm quản lý sở liệu theo dõi lưu lượng xe, xác định đối tượng vi phạm giao thông (cụ thể vượt đèn đỏ) Phạm vi nghiên cứu: Chủ yếu tài liệu chạy mô nhận dạng biển số xe máy tính ngơn ngữ python Do thời gian thực đề tài không cho phép nên người thực giới hạn biển số điều kiện sau: - Biển số có chữ đen, trắng, có hàng, số ký tự - Biển phải ngun vẹn, khơng bị tróc sơn hay rỉ sét, khơng bị che khuất CHƯƠNG 2: Cở sở lý thuyết hệ thống xử lý ảnh Tổng quan xử lý ảnh: 1.1 Hệ thống xử lý ảnh: Ngày kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, sản xuất đời sống Ví dụ hệ thống xử lý ảnh vệ tinh để phân tích khơng gian vũ trụ, hệ thống thăm dò địa chất, hệ thống phân tích tế bào sinh học gần gũi với phần mềm hiển thị xử lý ảnh chuyên dụng Photoshop, Adobe Illustrator,… Một hệ thống xử lý ảnh hệ thống thực chức thu nhận ảnh đầu vào, thực phép xử lý để tạo ảnh kết phân tích, nhận dạng đầu đáp ứng yêu cầu ứng dụng cụ thể Trong phạm vi đồ án, xin giới hạn việc giới thiệu hệ thống xử lý ảnh ứng dụng nhận dạng định thực tế Hình - Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh Sơ đồ khối tổng quát hệ thống thể hình, gồm ba khối chức bản:  Khối thu nhận ảnh: thực chức thu nhận ảnh thực q trình số hóa (lưu trữ theo định dạng yêu cầu)  Khối phân tích ảnh: trước hết hệ thống tiến hành bước tiền xử lý ảnh với mục đích tăng cường, cải thiện ảnh, làm đặc trưng ảnh hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc Sau đó, q trình phân tích ảnh trích chọn đặc trung ảnh ví dụng biên, điểm gấp khúc, điểm kết thúc, điểm chữ thập,…  Khối nhận dạng: dựa vào đặc trung thu nhận từ q trình phân tích ảnh trước thực q trình nhận dạng, đưa định ứng với ứng dụng cụ thể 1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh: 1.2.1 Phần tử ảnh (Pixel): Ảnh thực tế ảnh liên tục khơng gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải số hóa ảnh Trong q trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lượng hóa thành phần giá trị Trong trình người ta sử dụng khái niệm pixel hay đề cập đến hệ thống đồ họa máy tính Để tránh nhầm lẫn ta tạm thời gọi khái niệm pixel pixel hiển thị Khai niệm pixel thiết bị xem xét sau: ta quan sát hình (trong chế độ đồ họa), hình khơng liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi pixel Mỗi pixel bao gồm cặp tọa độ x, y màu Cặp tọa đọ x, y tạo nên độ phân giải (resolution) Như hình máy tính có nhiều độ phân giải khác nhau, phổ biến hình VGA có độ phân giải 640x480 hay XSGA độ phân giải 1024x768 Hình – Hình ảnh thể điểm ảnh 1.2.6 Biểu diễn ảnh: Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng phần tử đặc trưng ảnh pixel Nhìn chung xem hàm hai biến chứa thông tin biểu diễn ảnh Các mơ hình biểu diễn ảnh cho ta mơ tả logic hay định lượng tính chất hàm Trong biểu diễn ảnh cần ý tới đặc tính trung thực ảnh tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lượng ảnh tính hiệu kỹ thuật xử lý Một số mơ hình thường dùng để biểu diễn ảnh như: mơ hình tốn học, mơ hình thống kê,… Trong mơ hình tốn học, ảnh hai chiều biểu diễn nhờ hàm hai biến trực giao gọi hàm sở Với mơ hình thống kê, ảnh đưuọc coi phần tử tập hợp đặc trưng đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phương sai mômen 1.2.7 Tăng cường ảnh – Khôi phục ảnh: Tăng cường ảnh bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Nó gồm loạt kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, màu,… Khôi phục ảnh nhằm loại bỏ suy giảm ảnh 1.2.8 Biến đổi ảnh: Trong xử lý ảnh số điểm ảnh lớn tính tốn nhiều (độ phức tạp tính tốn cao) địi hỏi dung lượng nhớ lớn, thời gian tính tốn lâu Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi Người ta sử dụng phép toán tương đương biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính tốn Sau xử lý dễ dàng thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa miền xác định ban đầu, biến đổi thường đưuọc gặp xử lý ảnh gồm:  Biến đổi Fourier, Cosin, Sin  Biến đổi (mơ tả) ảnh tích chập, tích Kronecker  Các biến đổi khác KL (Karhumen Loeve), Hadamard 1.2.9 Phân tích ảnh: Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định độ đo định lượng ảnh để đưa mô tả đầy đủ ảnh Một số kỹ thuật hay dụng dò biên, dán nhãn vùng biên liên thông, phân vùng ảnh,… 1.2.10 Nhận dạng ảnh: Nhận dạng trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thường ddie sau q trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mơ tả đối tượng:  Mơ tả tham số (Nhận dạng theo tham số)  Mô tả theo cấu trúc (Nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế, người ta áp dụng kỹ thuật để nhận dạng thành công nhiều đối tượng khác như: nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số có dấu,…) Thu nhận ảnh: 2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh: Hai thành phần cho công đoạn linh kiện nhạy với phổ lượng điện từ trường, loại thứ tạo tín hiệu điện đầu tỷ lệ với mức lượng mà cảm biến (đại diện camera); loại thứ hai số hóa 2.1.1 Lý thuyết camera: Tổng quát có hai kiểu camera: kiểu camera dùng đèn chân không kiểu camera dùng bán dẫn Đặc biệt lĩnh vực này, camera bán dẫn thường hay đưuọc dùng camera đèn chân không Camera bán dẫn gọi CCD camera dùng ghi dịch đặc biệt gọi thiết bị gộp (Charge-Coupled Devices – CCDs) Các CCD chuyển tín hiệu ảnh sang từ cảm nhận ánh sáng bổ trợ phía trước camera thành tín hiệu điện mà sau mã hóa thành tín hiệu TV Loại camera chất lượng cao cho tín hiệu nhiễu có độ nhạy cao với ánh sáng Khi chọn camera gần ý đến thấu kính từ 18 đến 108 mm 2.1.2 Bộ cảm biến ảnh: Máy chụp ảnh, camera ghi lại hình ảnh (phim máy chụp, vidicon camera truyền hình) Có nhiều loại máy cảm biến (Sensor) làm việc với ánh sáng nhìn thấy hồng ngoại như: Micro Densitometers, Image Dissector, Camera Divicon, linh kiện quang điện bán dẫn Các loại cảm biến chụp ảnh phải số hóa phim âm chụp ảnh Camera divicon linh kiện bán dẫn quang điện cho ảnh ghi băng từ số hóa Trong Micro Densitometer phim ảnh chụp gắn mặt phẳng quang trống Việc qt ảnh thơng qua tia sáng (ví dụ tia Laser) ảnh đồng thời dịch chuyển mặt phim quang trống tương đối theo tia sáng Trường hợp dùng phim, tia sáng qua phim 2.2 Hệ tọa độ màu: Tổ chức quốc tế chuẩn hóa màu CIE (Commission Internationale d’Eclairage) đưa số chuẩn để biểu diễn màu Các hệ có chuẩn riêng Hệ chuẩn màu CIE-RGB dùng màu R, G, B ký hiệu RGB CIE để phân biệt với chuẩn khác Như nêu trên, màu tổ hợp màu theo tỷ lệ Như vậy, pixel ảnh màu ký hiệu Px, viết: Px = [ red, green, blue ]T (T: ký hiệu chuyển vị) Người ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng cới hệ tọa độ x-y-z) để biểu diễn màu sau: Hình – Hệ tọa độ RGB Trong cách biểu diễn ta có cơng thức: đỏ + lục + lơ = Công thức gọi công thức Maxwell Trong hình trên, tam giác tạo ba đường đứt đoạn gọi tam giác Maxwell Màu trắng hệ tọa độ tính bởi: trắngCIE = ( đỏCIE + lụcCIE + lơCIE ) = 2.3 Lấy mẫu lượng tử: Một ảnh g(x, y) ghi từ Camera ảnh liên tục tạo nên mặt phẳng hai chiều Ảnh cần chuyển sang dạng thúc hợp để xử lý máy tính Phương pháp biến đổi ảnh (hay hàm) liên tục không gian theo giá trị thành dạng số rời rạc gọi số hóa ảnh Việc biến đổi gồm hai bước: Bước 1: Đo giá trị khoảng không gian gọi lấy mẫu Bước 2: Ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo đưuọc thành phần số hữu hạn mức rời rạc gọi lượng tử hóa 2.3.1 Lấy mẫu: Lấy mẫu trình, qua ảnh tạo nên vùng có tính liên tục chuyển thành giá trị rời rạc tọa độ nguyên Quá trình gồm lựa chọn: - Một là: Khoảng lấy mẫu - Hai là: cách thể dạng mẫu Lựa chọn thứ đảm bảo nhờ lý thuyết lấy mẫu Shannon Lựa chọn htuws hai liên quan đến độ đo (Metric) dùng miền rời rạc 2.3.2 Lượng tử hóa: Lượng tử hóa q trình lượng hóa tín hiệu thật dùng chung cho loại xử lý tín hiệu sở máy tính Vấn đề nghiên cứu kỹ lưỡng có nhiều lời giải lý thuyết nhiều giả định nhà nghiên cứu Panter Dite (1951), Max (1960), Panter(1965) Các giá trị lấy mẫu Z tập hợp số thực từ giá trị Zmin đến lớn Zmax Mỗi số giá trị mẫu Z cần phải biến đổi thành tập hữu hạn số bit để máy tính lưu trữ xử lý Định nghĩa: Lượng tử hóa ánh xạ từ số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành giải hữu hạn số thực Nói cách khác, trình số hóa biên độ Các phương pháp phát ảnh: 3.1 Giới thiệu biên kỹ thuật phát biên: 3.1.1 Một số khái niệm: Điểm biên: Một ảnh coi điểm biên có thay đổi nhanh đột ngột mức xám (hoặc màu) Ví dụ ảnh nhị phân, điểm đen gọi điểm biên lân cận có điểm trắng Đường biên (đường bao: boundary): tập hợp điểm biên liên tiếp tạo thành đường biên hay đường bao Ý nghĩa đường biên xử lý: ý nghĩa đầu tiên: đường biên loại đặc trưng cục tiêu biểu phân tích, nhận dạng ảnh Thứ hai, người ta sử dụng biên làm phân cách vùng xám (màu) cách biệt Ngược lại, người ta sử dụng vùng ảnh để tìm đường phân cách Tầm quan trọng biên: để thấy rõ tầm quan trọng biên, xét xí dụ sau: người họa sỹ muốn vẽ danh nhân, họa sỹ cần vẽ vài đường nút tốc họa mà không cần vẽ cách đầy đủ Các khái niệm định nghĩa tóm tắt sở giúp ta hiểu dùng để hiểu cách xây dựng, thiết kế kỹ thuật phát biên ảnh Chú ý: Phát biên phần phân tích ảnh, sau lọc ảnh (hay tiền xử lý ảnh) Việc dị tìm biên ảnh đặc trưng thuộc khối trích chọn đặc trưng 3.1.2 Phân loại kỹ thuật phát biên: a) Phương pháp phát biên trực tiếp: Phương pháp chủ yếu dựa vào biến thiên độ sáng điểm ảnh để làm biên kỹ thuật đạo hàm  Nếu lấy đạo hàm bậc ảnh: ta có phương pháp Gradient  Nếu lấy đạo hàm bậc hai ảnh: ta có phương pháp Laplace Hai phương pháp gọi chung phương pháp dò biên cục Ngồi ra, người ta cịn sử dụng phương pháp “đi theo đường biên” dựa vào công cụ toán học nguyên lý quy hoạch động đưuọc gọi phương pháp dò biên tổng thể Phương pháp dị biên trực tiếp có hiệu bị tác động nhiễu b) Phương pháp phát biên gián tiếp: Nếu cách đấy, thu vùng ảnh khác đường phân cách giữa vùng biên Nói cách khác, việc xác định đường biên ảnh thực từ ảnh phân vùng Phương pháp dò biên gián tiếp khó cài đặt áp dụng tốt biến thiên độ sáng nhỏ 3.1.3 Quy trình phát biên: Bước 1: Do ảnh ghi thường có nhiễu, bước phải lọc nhiễu Bước 2: Làm biên sử dụng toán tử phát biên Bước 3: Định vị biên Chú ý kỹ thuật biên gây tác dụng phụ gây nhiễu làm số biên giả xuất cần phải loại bỏ biên giả Bước 4: Liên kết trích chọn biên 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 hồn cảnh Nó tập hợp điểm có gần tính chất đó: mức xám, mức xám, mức màu, độ nhám,… Vùng ảnh hai thuộc tính ảnh Nói đến vùng ảnh nói đến tính chất bề mặt Đường báo 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 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 Ngoài cịn có kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo kết cấu Nhận dạng ảnh: 5.1 Giới thiệu: Nhận dạng giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh dựa lý thuyết nhận dạng (Pattern Recognition) đề cập nhiều sách nhận dạng Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng 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 Neuron Hai cách tiếp cận đầu cách tiếp cận kinh điển Các đối tượng ảnh quan sát thu nhận 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 hoàn toàn khác Nó dựa vào chế đốn nhận, lưu trữ phân biệt đối tượng mô theo hoạt động hệ thần kinh người 5.2 Khái niệm nhận dạng: Nhận dạng 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 học biết trước gọi nhận dạng có thầy hay học có thầy (supervised learning), trường hợp ngược lại gọi học khơng có thầy CHƯƠNG 3: Phân tích thiết kế Khái quát chung hệ thống nhận dạng biển số xe: Cũng hệ thống khác, hệ thống nhận dạng biển số xe máy yêu cầu có phần cúng phần mềm Phần cứng WebCam để thu nhận hình ảnh phần mềm phân tích hình ảnh để lấy ký tự biển số xe Quá trình thu nhận biển số xe thực theo sơ đồ sau: Phân đoạn ký tự Tách biển số Nhận dạng ký tự Kết biển số xe: 30E92291 Hình – Sơ đồ trình nhận diện biển số xe  Tách biển số: Khối có chức tách biển số từ ảnh chụp phương pháp xử lý ảnh Kết khối ảnh xám (Grayscale) cắt từ ảnh chụp Đây cơng việc khó khăn ta khơng biết vị trí xác biển số Ngồi ra, phụ thuộc độ sáng ảnh chụp  Phân đoạn ký tự: Sau tách biển số, bắt đầu phân đoạn ký tự Khối thực tách ký tự có biển số, tạo thành thành tập ảnh riêng biệt ký tự phục vụ việc nhận dạng ký tự Ảnh ký tự ảnh xám  Nhận dạng ký tự: Sau phân đoạn, tách đưuọc ký tự biển số tạo thành chuỗi ký tự Chuỗi đưa vào khối nhận dạng để tiến hành nhận dạng ký tự chuỗi