(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu một số tính chất nội suy ảnh số sử dụng phép toán hình thái để nâng cao chất lượng ảnh

LỜI CAM ĐOAN Tôi Tô Hồng Quân, học viên khóa 2019B, ngành Máy tính, chun ngành Hệ Thống Thơng Tin Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu số tính chất nội suy ảnh số sử dụng phép tốn hình thái để nâng cao chất lượng ảnh” tơi nghiên cứu, tìm hiểu phát triển hướng dẫn PGS.TS Ngô Quốc Tạo TS Nguyễn Hồng Hà, khơng phải chép từ tài liệu, cơng trình nghiên cứu người khác mà không ghi rõ tài liệu tham khảo Tôi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả Tô Hồng Quân LỜI CẢM ƠN Lời cảm ơn trân trọng em muốn dành tới thầy cô Học viện khoa học công nghệ Việt Nam, Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam nói chung thầy mơn Hệ thống thông tin khoa Công nghệ thông tin nói riêng tận tình giảng dạy truyền đạt kiến thức quý báu suốt khoá cao học vừa qua, giúp em có kiến thức chun mơn tảng để làm sở lý luận khoa học cho luận văn Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Ngô Quốc Tạo thầy TS Nguyễn Hồng Hà dìu dắt hướng dẫn em suốt trình làm luận văn, bảo định hướng thầy giúp em nghiên cứu hoàn thành luận văn Em xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu Học viện khoa học công nghệ Việt Nam - Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam tạo điều kiện cho em học tập làm luận văn cách thuận lợi Qua đây, em xin gửi lời cảm ơn đến người thân gia đình, bạn bè đồng nghiệp động viên, hỗ trợ tạo điều kiện tốt giúp em hoàn thành việc học tập thực luận văn Mặc dù cố gắng nỗ lực, chắn trình học tập thực luận văn, em khơng tránh khỏi thiếu xót Em mong nhận thơng cảm bảo tận tình thầy cô bạn Nội dung nghiên cứu luận văn nằm đề tài khoa học mã số VAST01.01/19-20 tiêu đề “Nghiên cứu phát triển phương pháp phát tự động điểm mốc hình thái ảnh cánh côn trùng” Bản luận văn em hỗ trợ đề tài CS21.04 Viện Công nghệ thông tin(IOIT), Viện hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam (VAST) Hà Nội, ngày tháng Tác giả Tô Hồng Quân năm 2021 MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT i DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ ii MỞ ĐẦU 1 Động lực nghiên cứu Mục tiêu luận văn Cấu trúc luận văn CHƯƠNG CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÉP TỐN HÌNH THÁI 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh 1.1.2 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh 1.1.3 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.3.1 Một số khái niệm 1.1.3.2 Biểu diễn ảnh 1.1.3.3 Tăng cường ảnh – khôi phục ảnh 1.1.3.4 Biến đổi ảnh 1.1.3.5 Phân tích ảnh 1.1.3.6 Nhận dạng ảnh 1.1.3.7 Nén ảnh 10 1.1.4 Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh 11 1.2 Các khái niệm phép tốn hình thái Morphology 13 1.2.1 Một số khái niệm tập hợp 14 1.2.1.1 Một số phép toán ảnh nhị phân 14 1.2.1.2 Các phép toán logic ảnh nhị phân 15 1.2.2 Các khái niệm hình thái 16 1.2.3 Bốn nguyên tắc hình thái 19 1.3 Kết luận 20 CHƯƠNG PHÉP TỐN HÌNH THÁI HỌC TRONG XỬ LÝ ẢNH 21 2.1 Các phép tốn hình thái học 21 2.1.1 Phần tử cấu trúc 2.1.2 21 Các phép tốn hình thái học ảnh nhị phân 22 2.1.2.1 Phép giãn nở ảnh nhị phân 22 2.1.2.2 Phép co ảnh nhị phân 25 2.1.2.3 Phép mở ảnh (Opening) phép đóng ảnh (Closing) 28 2.1.2.4 Phép biến đổi trúng hay trượt (Hit-or- miss transformation) 32 2.1.2.5 Phép toán dãn nở có điều kiện 34 2.1.3 Các phép tốn hình thái học ảnh xám 35 2.1.3.1 Phép giãn 35 2.1.3.2 Phép co 36 2.1.3.3 Phép tốn đóng mở ảnh 37 2.2 Các tính chất nội suy phép tốn hình thái học 37 2.3 Ứng dụng phép tốn hình thái 38 2.3.1 Ứng dụng làm trơn ảnh 38 2.3.2 Trích biên (Boundary Extraction) 39 2.3.3 Tô đầy vùng (Region Filling) 41 2.3.4 Trích chọn thành phần liên thơng (Extraction of Connected Components) 42 2.3.5 Làm mảnh ảnh (Thinning) 43 2.3.6 Làm dày đối tượng ảnh (Thickening) 46 2.3.7 Tìm khung xương (Skeletonization) 46 2.3.8 Phép tốn hình thái Gradient (Morphology Gradient Operator) 47 2.4 Các phép lọc hình thái học ứng dụng cho ảnh OCR 48 2.4.1 Mơ hình ảnh tài liệu chất lượng 2.4.2 48 Lọc hình thái học 49 2.4.2.1 Toán tử hình thái khơng gian đồ thị 49 2.4.2.2 Tốn tử hình thái phức hợp đơn giản 50 2.4.2.3 Bộ lọc đóng mở khu vực hình thái 53 2.5 Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh 53 2.5.1 Sai số bình phương trung bình (MSE) 53 2.5.2 Tỷ số tín hiệu cực đại/ nhiễu (PSNR) 54 2.5.3 Chỉ số tương đồng cấu trúc SSIM 54 2.6 Kết luận 55 CHƯƠNG THỬ NGHIỆM PHÉP LỌC HÌNH THÁI HỌC 57 3.1 Thiết kế mơ hình thử nghiệm 57 3.1.1 Công cụ 57 3.1.2 Tập liệu thử nghiệm 57 3.2 Phép tốn hình thái 57 3.3 Làm rõ đối tượng ảnh 58 3.4 Kết hợp phép tốn hình thái để khử nhiễu ảnh 60 3.5 Kết luận 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ chuẩn Diễn giải OCR Optical Character Recognition Nhận dạng ký tự quang học MSE Mean Squared Error Sai số tồn phương trung bình PSNR Peak Signal-to-Noise Ration Tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu SSIM Structural Similarity Index Measure Đo lường số tương đồng cấu trúc DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Biểu đồ Histogram ảnh 12 Hình 1.4 Cân biểu đồ Histogram 12 Hình 1.5 Phép đảo ảnh 14 Hình 1.6 Ví dụ tập điểm 18 Hình 1.7 Các phần tử cấu trúc 18 Hình 1.8 Tịnh tiến với véc tơ 19 Hình 2.1 Một số hình dáng phần tử cấu trúc phẳng 21 Hình 2.2 Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ .22 Hình 2.3 Dãn A B 23 Hình 2.4 Quá trình quét phần tử cấu trúc hình ảnh nhị phân .24 Hình 2.5 Phép co nhị phân hai đối tượng 26 Hình 2.6 Quá trình lọc đối tượng sử dụng phép co nhị phân phép giãn nhị phân .27 Hình 2.7 Ứng dụng phép co ảnh dạng số nhị phân 28 Hình 2.8 Quá trình thực phép mở ảnh 29 Hình 2.9 Sử dụng phép toán mở 30 Hình 2.10 Quá trình thực phép đóng ảnh 31 Hình 2.11 Sử dụng phép tốn đóng 31 Hình 2.12 Phép đóng với độ sâu lớn 32 Hình 2.13 Minh hoạ thao tác đánh trúng trượt 33 Hình 2.14 Dãn theo điều kiện 35 Hình 2.15 Phép tốn dãn ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng 36 Hình 2.16 Phép tốn co ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng 37 Hình 2.17 Làm trơn ảnh đa cấp xám 39 Hình 2.18 Quá trình tìm biên đối tượng ảnh nhị phân 40 Hình 2.19 Trích lọc biên đối tượng 40 Hình 2.20 Quá trình lấp đầy vùng đối tượng ảnh 42 Hình 2.21 Q trình trích chọn thành phần liên thơng ảnh phép tốn hình thái 43 Hình 2.22 Quá trình làm mảnh đối tượng hình ảnh 45 Hình 2.23 Ví dụ làm mảnh đối tượng 46 Hình 2.24 Kết làm dày đối tượng 46 Hình 2.25 Q trình thực thuật tốn tìm xương 47 Hình 2.26 Ví dụ tìm xương đối tượng 47 Hình 2.27 Đường dốc hình thái 48 Hình 2.28 Minh họa giãn nở ăn mịn hình thái phức hợp 53 Hình 3.1 Các phép tốn hình thái 58 Hình 3.2 Làm rõ đối tượng tiền cảnh 59 Hình 3.3 Khử nhiễu ảnh 60 Hình 3.4 Khử nhiễu ảnh OCR 61 MỞ ĐẦU Động lực nghiên cứu Hình ảnh sống dạng liệu đóng vai trị quan trọng việc trao đổi, xử lý lưu giữ thông tin Hiện nay, nhu cầu lưu trữ xử lý tài liệu, văn bản, vẽ kỹ thuật, … dạng hình ảnh scan dạng ảnh nhu cầu cần thiết Tuy nhiên, hình ảnh scan chụp thu nhiều lý bị nhiễu, mờ nhịe, đứt nét không rõ ràng… dẫn đến việc thu nhận thơng tin xử lý gặp nhiều khó khăn Vì việc khắc phục nhược điểm hình ảnh thu nhận việc làm cấp thiết quan trọng Trên giới Việt Nam có nhiều kỹ thuật đưa ra, có xử lý hình thái học ảnh Các phép tốn hình thái ảnh cung cấp cho mô tả định lượng cấu trúc hình dạng hình học đối tượng ảnh ứng dụng rộng rãi việc nâng cao chất lượng ảnh, phân đoạn ảnh, kiểm tra khuyết điểm ảnh, … Trong luận văn tác giả nghiên cứu : “Một số tính chất nội suy ảnh số sử dụng phép tốn hình thái để nâng cao chất lượng ảnh ” Mục tiêu luận văn Với đề tài “ Nghiên cứu số tính chất nội suy ảnh số sử dụng phép tốn hình thái để nâng cao chất lượng ảnh”, luận văn tập trung vấn đề sau : • Tổng quan xử lý ảnh phép tốn hình thái : Lý thuyết xử lý ảnh, trình xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh, khái niệm phép toán hình thái Morphology • Trình bày số tính chất nội suy phép tốn hình thái : trình bày phép tốn hình thái học ảnh nhị phân, ảnh xám tính chất nội suy phép tốn hình thái học Tiếp theo trình bày phép lọc hình thái học cho ảnh OCR Thực cài đặt đánh giá kết đạt với phép lọc hình thái học ứng dụng cho số loại ảnh tài liệu bị vết mờ theo thời gian, ảnh có chi tiết thừa, nhiễu vết lem mực, nhịe, ố… Từ đưa đánh giá hướng phát triển tương lai Cấu trúc luận văn Cấu trúc luận văn bao gồm: MỞ ĐẦU: Giới thiệu đưa hướng nghiên cứu CHƯƠNG 1: Các khái niệm xử lý ảnh phép tốn hình thái: Tại chương tác giả nghiên cứu khái niệm xử lý ảnh, trình xử lý ảnh khái niệm phép tốn hình thái Morphology CHƯƠNG 2: Phép tốn hình thái học xử lý ảnh: Chương tác giả trình bày phép tốn hình thái học ảnh nhị phân, ảnh xám tính chất nội suy phép tốn hình thái học Tiếp theo trình bày phép lọc hình thái học cho ảnh OCR CHƯƠNG 3: Chương trình thử nghiệm phép lọc hình thái: Chương trình bày sơ đồ chương trình, thử nghiệm phép lọc hình thái đánh giá MSE đánh giá PSNR, đánh giá SSIM TÀI LIỆU THAM KHẢO: Liệt kê tài liệu mà luận văn tham khảo nhiều nguồn khác