Đang tải... (xem toàn văn)
Xử lý ảnh là môn học có nhiều ứng dụng thực tế. Báo cáo xử lý ảnh nhận dạng các khối cơ bản sử dụng phần mềm Matlab đưa ra các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, tập trung vào phương pháp nhận dạng các khối hình vuông, chữ nhật. Có thể lựa chọn làm đề tài báo cáo môn học xử lý ảnh.
Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh MỞ ĐẦU Xử lý ảnh là một lĩnh vực đã và đang rất phát triển. Khái niệm xử lý ảnh có liên quan tới nhiều ngành học và hướng nghiên cứu khác nhau. Từ những năm 1970 khi mà năng lực tính toán của máy tính ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, các máy tính lúc này có thể xử lý được những tập dữ liệu lớn như các hình ảnh, các đoạn phim thì khái niệm và kỹ thuật về thị giác máy ngày càng được nhắc đến và nghiên cứu nhiều hơn cho tới ngày nay.Hệ thống xử lý ản bao gồm lý thuyết và các kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo ra một hệ thống nhân tạo có thể tiếp nhận thông tin từ các hình ảnh thu được hoặc các tập dữ liệu đa chiều. Việc kết hợp các kỹ thuật khác như công nghệ thông tin, truyền thông, điện tử, điều khiển tự động, cơ khí… cho chúng ta rất nhiều ứng dụng trong đời sống hàng ngày cũng như trong khoa học, an ninh, quân sự… Ngày nay, ứng dụng của xử lý ảnh đã trở nên rất rộng lớn và đa dạng, len lỏi vào mọi lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, cho đến y học, sản xuất, và tự động hóa tòa nhà. Trang 1 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Mục lục Chương 1: Thu thập ảnh 1.1. Cơ chế thu thập ảnh Pinhole……………………………… 2 1.2. Cảm biến CCD…………………………………………… 6 Chương 2: Xử lý tăng cường chất lượng ảnh. 2.1. Lọc nhiễu………………………………………………… 12 2.2. Tăng cường độ sáng, độ tương phản ảnh………………… 14 Chương 3: Các phương pháp xử lý ảnh cơ bản. 3.1. Tăng giảm kích thước……………………………………… 16 3.2. Xoay ảnh…………………………………………………… 18 3.3. Biến đổi không gian màu ảnh (RGB)…………………………21 Chương 4: Dò biên và phân vùng ảnh. 4.1. Kỹ thuật dò biên………………………………………………24 4.2. Phân vùng ảnh……………………………………………… 30 Chương 5: Nhận dạng đối tượng ảnh……………………………… 38 Phụ lục: Code Matlab nhận dạng hình tròn……………………………….40 Trang 2 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP THU THẬP ẢNH Trong công nghệ xử lý ảnh thì công đoạn đầu tiên là chụp ảnh, nghĩa là chúng ta lấy được dữ liệu của 1 bức ảnh trước khi xử lý. Để làm được việc đó cần phải có thiết bị chụp ảnh mà phổ biến là các camera. Chất lượng của bức ảnh được quyết định cấu tạo và chất lượng của camera. Về cơ bản, cấu tạo một camera số hay máy chụp hình kỹ thuật số gồm: Chất lượng hình ảnh phụ thuộc nhiều vào tốc độ cửa sập và cảm biến thu nhận ảnh. Trong đó, phương pháp thu nhận ảnh Pinhole được sử dụng phổ biến trong hầu hết các máy ảnh hiện nay. 1. Cơ chế thu nhận ảnh pinhole: Trang 3 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Nguyên lý của nhiếp ảnh pinhole dựa trên một hiện tượng quang học vốn được khám phá hàng ngàn năm trước: Hiện tượng tạo ảnh qua khe hẹp. Nguyên lý tạo ảnh qua khe hẹp. Từ nguyên lý quang học này, những chiếc máy ảnh pinhole đã ra đời vào giữa thế kỷ 19. Cấu tạo của những chiếc máy ảnh này rất đơn giản: chúng chỉ là những hộp kín được đục một lỗ rất nhỏ để tiếp nhận ánh sáng. Hình ảnh sẽ được thu nhận trên phim hoặc tấm nhạy sáng đặt bên trong hộp. Chính cái lỗ nhỏ trên thân máy ảnh pinhole giữ chắc năng như một ống kính máy ảnh.So với ống kính thông thường, “ống kính” pinhole có độ mở nhỏ hơn hàng chục cho đến hàng trăm lần, và tất nhiên là không sử dụng một thấu kính nào cả. Đường kính của “lỗ kim” này càng nhỏ, bề dày càng mỏng thì ảnh thu được càng nét. Máy ảnh pinhole cổ điển có cấu tạo rất đơn giản. Trang 4 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Do độ mở quá nhỏ, ảnh pịnhole rất rối, đòi hỏi thời gian phơi sáng dài, tùy từng hoàn cảnh mà có thể là vài giây, vài phút cho đến vài ngày. Cũng do độ mở nhỏ, độ sâu trường ảnh gần như là vô hạn, độ nét ở tất cả mọi điểm trên tấm ảnh là ngang bằng nhau.Vệ mặt chất lượng, ảnh pinhole thường bị mờ, đen ở góc và sai sắc. Ưu điểm duy nhất là ảnh không bị méo hình ở mọi góc độ do không chịu hiện tượng cầu sai của thấu kính.Mặc dù có rất nhiều hạn chế, nhưng ở thời đại nào, nhiếp ảnh pinhole cũng có một lượng tín đồ nhất định Máy ảnh DSLR với "ống kính" pinhole. Với một thân máy DSLR, nhiếp ảnh pinhole đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với thời cha ông, do những thân máy này có khả năng đo sáng tự động, dải nhạy sáng cao giúp tăng tốc độ chụp, trong một số điều kiện ánh sáng tốt có thể loại bỏ sự hỗ trợ của chân máy. Nhiếp ảnh pinhole thực sự là một trải nghiệm thú vị không nên bỏ qua đối với các tay máy DSLR, khi được bỏ qua những ống kính tân tiến nhất để trở về với “cội nguồn” nhiếp ảnh của con người.Tuy nhiên, tạo ra một tấm ảnh pinhole có chất lượng là một việc không dễ. Để tấm ảnh có độ nét cao nhất, những tay chơi pinhole chuyên nghiệp phải sử dụng những tấm kim loại dát mỏng, với “lỗ kim” cực nhỏ được đục bằng tia laser với độ chính xác cao nhất. Nhưng quan trọng hơn cả vẫn là sự kiên nhẫn và lòng đam mê của người chụp ảnh. 1.2. Cảm biến máy ảnh ( CCD) Trang 5 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Camera CCD (Charge CoupleDevice) là một thiết bị thu nhận ảnh dưới dạng tín hiệu số bằng cách thu nhận cường độ sáng tại từng điểm thông qua một loại linh kiện có tên là photo diode. Cường độ sáng tại mỗi điểm này sẽ được mã hoá thành 3 giá trị màu cơ bản là RED, GREEN, BLUE theo lý thuyết màu do Thomson đưa ra năm 1802. Ảnh nhận được từ Camera loại này là một ma trận Vector: = A B G R p ij ][ (3-1) Ma trận này chính là phần dữ liệu (data) của ảnh BITMAP. Các phép xử lý ảnh thực chất là quá trình biến đổi ma trận trên bằng các công cụ tuyến tính (các phép toán đại số như cộng trừ,…), phi tuyến (bộ lọc Median,…), hay chuyển ảnh sang một không gian khác để xử lý rồi biến đổi ngược trở lại (như biến đổi Fourier,Wavelet…). Mọi người thường hình dung CCD là một thiết bị số điển hình, song thiết bị này lại sử dụng công nghệ tương tự. CCD thường có hình chữ nhật kích thước ½ inch và 2/3 inch hoặc lớn hơn tuỳ thiết bị, bao gồm transitor MOS (metal oxide semiconductor), được sắp xếp thành ma trận. Kích thước của ma trận (số lượng transitor, hay còn gọi là số pixel) xác định độ phân giải tối đa của CCD. Chẳng hạn, CCD với ma trận mỗi chiều 1280 và 1024 pixel (transistor) sẽ cho 2.048 x 1.536 =3.145.728 điểm ảnh (3,1 megapixel) Số transitor càng lớn, CCD cho độ phân giải càng cao. Do công nghệ sản xuất vi mạch ngày càng tinh vi kích thước của transitor ngày càng nhỏ hơn, cho phép tăng nhiệt độ transitor trên một diện tích. Bởi vậy, các máy ảnh số hiện nay sử dụng CCD có khả năng cho tới 5-6 triệu điểm ảnh. Cùng với CCD, một thiết bị điện tử khác là ADC (analog to digital converter - bộ chuyển tín hiệu tương tự sang tín hiệu số) độc lập thực hiện chức năng chuyển đổi giá trị điện tích của các điểm trên CCD sang một giá trị số biểu thị màu tương ứng. Nếu kích thước ma trận trên CCD quyết định độ phân giải, thì ADC xác định độ sâu màu (color depth, đo bằng bit), tức khả năng thể hiện các sắc độ màu của hình ảnh được ghi nhận. Độ sâu càng lớn, màu càng trung thực. Trang 6 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Cấu trúc của 1 CCD Năm 1999, công ty Fuji Photo Film và Fujifilm Microdevices đã phát triển thành công thế hệ tiếp theo của CCD là Super CCD. Bằng cách thay đổi hình dạng của các pixel và sắp xếp chúng lại theo cách mới, Super CCD hơn hẳn CCD ở những điểm sau: -Nhờ diode quang có dạng bát giác và các điểm ảnh được sắp xếp theo kiểu tổ ong, Super CCD có độ phân giải cao hơn, tỷ suất tín hiệu / nhiễu (S/N) cao hơn, vùng màu động rộng hơn so với CCD thông thường. -Sắp xếp theo kiến trúc tổ ong phù hợp hơn với quy tắc phân bố tần số trong tự nhiên và đặc trưng trong mắt người. Vì thế độ hiệu quả điểm ảnh của CCD tăng lên 1,6 lần – Super CCD 2 triệu điểm ảnh có thể tạo ảnh có chất lượng tương đương ảnh tạo ra bởi CCD 3 triệu điểm ảnh. -Kiến trúc tổ ong kết hợp với công nghệ xử lý tín hiệu cho phép hạn chế độ suy giảm chất lượng ảnh khi sử dụng chức năng phóng đại số (digital zoom) -Kiến trúc này cho phép bỏ qua bước đọc lại dữ liệu ảnh mà không làm giảm chất lượng ảnh ; chẳng hạn cho phép xuất ra tín hiệu video chất lượng cao. -Để đáp ứng cùng chức năng, kiến trúc sử dụng CCD đơn giản hơn nhiều so với CCD thông thường. -Super CCD tiết kiệm được năng lượng vì có khả năng ghi nhận được hình ảnh độ phân giải cao với lượng điểm ảnh ít hơn. Hiện nay, Super CCD được sử dụng trong các loại máy ảnh số chuyên nghiệp có độ phân giải cao (6 triệu điểm ảnh). Một số hình minh họa cấu tạo một cảm biến ảnh: Trang 7 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh a) 12.1 MegaPixels b) 6.1 MegaPixels c)3.2 MegiaPixels Hình 3.2 Tương quan về kích thước sensor và số điểm ảnh (Nguồn: hãng máy ảnh Canon) Hình 3.4 Một CCD 300 KiloPixels được phóng to Thế hệ CCD kế tiếp mang tính đột phá về công nghệ do công ty Sigma (Nhật Bản) công bố đầu năm 2002 là bộ cảm biến ảnh (image sensor) FOVEON X3, có khả năng ghi nhận tất cả màu RGB trên từng điểm ảnh (pixel). FOVEON X3 là bộ cảm biến ảnh đầu tiên trên thế giới sử dụng bộ tách sóng quang (photo-detector) 3 lớp tương tự công nghệ 3 lớp màu trên film thường. Các lớp này được xếp chồng lên nhau trên một tấm silic để ghi nhận các màu RGB (Red, Green, Blue) trên từng pixel. Một lớp ghi nhận màu đỏ, một màu xanh lá, lớp còn lại màu xanh dương. Nghĩa là mọi pixel trên bộ cảm biến FOVEON X3 đều ghi nhận được tất cả màu RGB. Đây là hệ thống đầu tiên có thể ghi nhận thông tin màu một cách trọn vẹn. Những loại cảm biến khác chỉ sử dụng bộ tách sóng quang một lớp, nghĩa là chỉ có một bộ tách sóng quang trên pixel. Để bắt màu, các pixel được tổ chức thành hệ thống lưới hoặc thể khảm (mosaic), giống như một bàn cờ ba màu. Mỗi pixel chỉ bắt một màu R, G hay B. Các Trang 8 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh bộ lọc chỉ cho phép một bước sóng ánh sáng (R, G hay B) đi qua và đến bất kỳ pixel nào, nên nó chỉ ghi nhận được một màu ứng với bước sóng này. Kết quả là bộ cảm biến mosaic chỉ có thể bắt được 25% ánh sáng màu R và màu B, và 50% ánh sáng màu G. Khiếm khuyết của bộ cảm biến ảnh theo kiểu mosaic (mosaic-based image sensor) là chúng chỉ có thể ghi nhận được 1/3 màu, sau đó phải dựa vào khả năng xử lý liên hợp để nội suy 2/3 màu bị mất. Quá trình nội suy này sẽ tạo ra màu giả tạo và làm mất chi tiết của ảnh. Thực tế, một số máy ảnh số dùng phương pháp làm mờ ảnh nhằm giảm bớt màu giả tạo. Hình 3.5 CCD thế hệ mới công nghệ Foveon X3 của Sigma. Thử nghiệm cho thấy với công nghệ FOVEON X3 cho những tấm ảnh sắc nét hơn, chi tiết màu tốt hơn và thực hơn, dù không cần phải hiệu chỉnh. Máy ảnh số sử dụng công nghệ Foveon X3 không cần sức mạnh xử lý để tạo thông tin màu bị mất, giảm thiểu đòi hỏi về phần cứng, thiết kế đơn giản và tối thiểu hóa thời gian trễ giữa hai lần bấm của máy. Công nghệ Foveon X3 còn mở ra khả năng thiết kế những dòng thiết bị thế hệ mới, không có ranh giới giữa ảnh tĩnh và video, không có sự suy giảm chất lượng. Vì bộ cảm ứng ảnh dùng công nghệ Foveon X3 có thể bắt đầy đủ các màu trên mọi pixel nên các pixel này có thể nhóm lại với nhau để tạo ra một hệ pixel lớn hơn: “siêu pixel” với đầy đủ thông tin màu. Năng lực này gọi là khả năng thay đổi điểm ảnh – Vairable Pixel Sizing (VPS), chuẩn mới đầu tiên của ảnh số. Với VPS, tín hiệu từ các nhóm pixel có thể được nối lại với nhau để máy ảnh đọc chúng như một pixel. Ví dụ, một bộ cảm biến 2300 x 1500 có thể chứa trên 3,4 triệu pixel. Nhưng nếu VPS được dùng để nhóm các pixel này khối 4x4, bộ cảm biến ảnh sẽ tự điều chỉnh để có độ phân giải 575 x 375 pixel, mỗi thành phần sẽ hơn 16 lần so với thành phần gốc. Kích cỡ và cấu hình của một nhóm pixel có thể là biến số 2x2, 4x4, 3x5 , và được điều chỉnh thông qua bộ xử lý tích hợp bên trong Foveon X3. Điều này cho phép CCD Trang 9 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh có thể thu nhận bức ảnh đầy đủ màu trong điều kiện ánh sáng yếu bằng cách giảm tín hiệu nhiễu nhờ khả năng gộp điểm ảnh. Sử dụng VPS để làm giảm độ phân giải cũng cho phép bộ cảm biến chụp được số khung ảnh cao hơn, tăng tốc độ chụp mỗi tấm ảnh. Trang 10 [...]... môn học Xử Lý Ảnh CHƯƠNG 5: NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG ẢNH Nhận dạng ảnh là giai đoạn cuối của các hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh dựa trên lý thuyết nhận dạng (Pattern Recognition) đã được đề cập trong nhiều sách về nhận dạng Trong lý thuyết về nhận dạng nói chung và 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... luận môn học Xử Lý Ảnh CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN Xử lý ảnh là bước cần thực hiện trước khi đưa ra các quyết định về hình ảnh Việc sử dụng phần mềm Matlab hỗ trợ rất trong trong xử lý ảnh 3.1 Các hàm chuyển đổi kiểu ảnh: Với các thao tác nhất định sẽ thật hữu ích khi có thể chuyển đổi ảnh từ dạng này sang dạng khác Chẳng hạn, nếu ta muốn lọc một màu ảnh được lưu trữ dưới dạng ảnh chỉ số... như cùng cỡ ảnh nhưng ảnh thực trong đó quá bé so với toàn bộ ảnh cũng có thể dẫn đến kết quả không đúng Các hình khối đầu vào của hệ nhận dạng: 5.1.2 Giải quyết bài toán nhận dạng hình khối trên cơ sở mạng nơron nhân tạo Trang 33 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Có hai cách cơ bản để nhận dạng ảnh đầu vào Thứ nhất là xây dựng hàm biểu diễn cho các hình khối, rồi từ hàm biểu diễn đó hệ thống nhận ra đặc... nhận dạng hình khối trong tài liệu này như sau: 1) Nhận dạng các hình khối riêng lẻ không lồng nhau 2) Hình ảnh không quá đặc biệt, ví dụ như hình tam giác không quá tù 3) Ảnh có định dạng BMP 4) Mức độ xoay của ảnh không quá cao Các ảnh đầu vào có thể là nhiều dạng khác nhau: PCX, BMP, IMG, JPG, …, nhưng trong hệ thống nhận dạng hình khối này chỉ thử nghiệm nhận dạng ảnh đầu vào dạng BMP Tập dữ liệu ảnh. .. những hệ thống xử lý ảnh số, việc lọc nhiễu, làm trơn ảnh được xem là bước tiền xử lý quan trọng và chất lượng của giai đoạn này ảnh hưởng rất lớn đến tính hiệu quả của các xử lý tiếp sau như: phân đoạn ảnh, nhận dạng đối tượng, dò tìm cạnh,…hay nói cách khác đó là quá trình nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh là bước cần thiết trong xử lý ảnh nhằm hoàn thiện một số đặc tính của ảnh Nâng cao... với kết quả như sau: Nhận dạng hình tam giác: sau các thử nghiệm, kết quả cho thấy hình tam giác nhận dạng tốt ở những hình cân đối các góc không quá lệch nhau Khi có một góc quá tù thì việc nhận dạng sẽ không hiệu quả Số hình nhận dạng sai là 3 Nhận dạng hình tứ giác và hình lục giác: hình tứ giác là một hình có nhiều dạng nên vịệc nhận dạng tốt Trang 34 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh thì phải trải qua... chuyển đổ nó thành dạng ảnh RGB Khi ta áp dụng phép lọc tới ảnh RGB, Matlab sẽ lọc giá trị cường độ trong ảnh tương ứng Nếu ta cố gắng lọc ảnh chỉ số, Matlab đơn giản chỉ áp đặt phép lọc tới ma trận ảnh chỉ số và kết quả sẽ không có ý nghĩa Chú ý: Khi chuyển đổi một ảnh từ dạng này sang dạng khác, ảnh kết quả có thể khác ảnh ban đầu Chẳng hạn, nếu ta chuyển đổi một ảnh màu chỉ số sang một ảnh cường độ,... để nhận dạng Đây là cách tiếp cận đầy hứa hẹn được trình bày cụ thể trong các phần dưới đây 5.1 Nhận dạng ảnh các hình khối 5.1.1Đặt vấn đề Bài toán đặt ra là : Sử dụng mạng Back-propagation dể thử nghiệm nhận dạng các hình khối Bài toán này có phạm vi đối tượng mẫu rất rộng, nhằm xác định cụ thể hơn cho miền hình ảnh nhận dạng của đồ án và việc phân tích bài toán được sâu hơn, giới hạn bài toán nhận. .. ảnh nhị phân từ một ảnh cường độ, ảnh chỉ số hay ảnh RGB trên cơ sở của ngưỡng ánh sáng ind2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh chỉ số ind2rgb: Tạo một ảnh RGB từ một ảnh chỉ số mat2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ dữ liệu trong một ma trận bằng cách lấy tỉ lệ giữ liệu rgb2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh RGB rgb2ind: Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh RGB Ta cũng có thể... Phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng mức xám, cùng màu hay cùng độ nhám Trước hết cần làm rõ khái niệm "vùng ảnh" (Segment) và đặc điểm vật lý của vùng Trang 26 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Vùng ảnh là . Xử Lý Ảnh CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN Xử lý ảnh là bước cần thực hiện trước khi đưa ra các quyết định về hình ảnh. Việc sử dụng phần mềm Matlab hỗ trợ rất trong trong xử lý ảnh. . nhận ảnh. Trong đó, phương pháp thu nhận ảnh Pinhole được sử dụng phổ biến trong hầu hết các máy ảnh hiện nay. 1. Cơ chế thu nhận ảnh pinhole: Trang 3 Tiểu luận môn học Xử Lý Ảnh Nguyên lý. luận môn học Xử Lý Ảnh CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP THU THẬP ẢNH Trong công nghệ xử lý ảnh thì công đoạn đầu tiên là chụp ảnh, nghĩa là chúng ta lấy được dữ liệu của 1 bức ảnh trước khi xử lý. Để làm