Nghiên cứu một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết mờ

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

NGUYEN THỊ VAN ANH

NGHIEN CUU MOT SO THUAT TOAN NANG CAO CHAT LUONG ANH DỰA TREN LY THUYET MO

CHUYEN NGANH : KHOA HOC MAY TÍNH

MA SO : 60.48.01.01

HÀ NỘI - 2015

Luận văn được hoàn thành tại:

Người hướng dẫn khoa học: TS Vũ Văn Thỏa

Phản biện 1: PGS TS Đỗ Trung Tuấn.

Phản biện 2: TS Nguyễn Duy Phương.

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đông châm luận văn Thạc Sĩ tại

Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

Vào lúc: 9 giờ 45 ngày 20 tháng 9 năm 2015

Có thê tìm hiểu thêm luận văn tại:

- Thư viện của Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

MỞ DAU

Ngày nay, con người thu nhận thông tin từ bên ngoài có đến hơn 80% là thu nhận bang mắt, có nghĩa là các thông tin dưới dang ảnh Những năm trở lại đây, cùng với sự phát triên của phần cứng máy tính, xử lý ảnh đã phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác trên ảnh đầu vào nhằm cho ra ảnh đầu ra một kết quả theo mong muốn [5].

Trong ngành y học, chan đoán hình ảnh đã góp phan nâng cao tính chính xác, kip thời và hiệu quả cao trong chân đoán bệnh Hiện nay, những tiến bộ vượt bậc trong

lĩnh vực chân đoán hình ảnh đã giúp cho chan đoán sớm các bệnh dé từ đó đưa ra phương pháp chữa trị hay phương pháp phẫu thuật hiệu quả nhất Các phương pháp chân đoán hình ảnh rất phong phú, như chân đoán qua hình ảnh X-quang, hình ảnh siêu âm, hình ảnh nội soi, hình ảnh chụp cắt lớp (CT), hình ảnh chụp cộng hưởng (MRI) đã xuất hiện và phát triển tạo nên sự bùng nô về kỹ thuật hình ảnh Các ứng dụng này cũng đặt ra yêu cầu phải nâng cao chất lượng ảnh sử dụng trong y học.

Nâng cao chất lượng ảnh là một bài toán kinh điển trong tiền xử lý ảnh Giải quyết bài toán nâng cao chất lượng ảnh là nhiệm vụ tiên quyết và gần như bắt buộc của bất kỳ một hệ thống tiền xử lý ảnh nào Vì lẽ đó, cùng với sự phát triển của xử lý ảnh nói chung và tiền xử lý ảnh nói riêng, bài toán nâng cao chất lượng ảnh cũng được quan tâm ngày càng nhiều và dưới các góc độ khác nhau.

Ngày nay, với các công trình nghiên cứu đã được công bố, có nhiều hướng tiếp cận cho bài toán nâng cao chất lượng ảnh Một trong những phương pháp nâng cao chất lượng anh là dựa vào lý thuyết mờ [13] Lý thuyết mờ do Zadeh (1965 — 1988) đề xuất

và là một trong những công cụ hữu ích dé biểu diễn và xử lý tri thức của con người.

Từ những lý do trên, học viên chọn đề tài: “Nghiên cứu một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết mờ” làm luận văn tốt nghiệp cao học.

Mục đích nghiên cứu

Mục đích của luận văn là nghiên cứu một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết [8] và ứng dụng để nâng cao chất lượng ảnh chụp X-quang

trong y học.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là xử lý ảnh, lý thuyết mờ và ảnh chụp

Phạm vi nghiên cứu của luận văn là một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết mờ và ứng dụng để nâng cao chất lượng ảnh chụp X-quang.

Kết cấu luận văn

Từ mục tiêu nghiên cứu đặt ra, ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài

liệu tham khảo, nội dung luận văn được trình bày trong ba chương như sau:

Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh và lý thuyết mờ

Chương này khảo sát quá trình xử lý ảnh và những van đề liên quan Tiếp đến là trình bày khái quát chung về lý thuyết mờ bao gồm tập mờ, logic mờ và lập luận mờ Cuối cùng là một số van đề liên quan đến ứng dụng lý thuyết mờ dé nâng cao chất

lượng ảnh.

Chương 2: Một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh

Nội dung chính của chương này nghiên cứu một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết mờ.

Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá

Trong chương này luận văn sẽ trình bày tổng quan về xử lý ảnh y học Từ đó, luận văn sẽ lựa chọn thuật toán tăng cường ảnh dựa trên lý thuyết mờ nêu trong chương 2 dé thử nghiệm và đánh giá kết qua nâng cao chất lượng ảnh chụp X- quang phối.

Chương 1 TONG QUAN VE XỬ LY ANH VÀ LÝ THUYET MỜ

Nội dung của chương này luận văn sẽ trình bay tổng quan về xử lý ảnh, quá trình xử lý ảnh và những khái niệm cơ bản về xử lý anh Phần tiếp theo trình bày

tong quan về lý thuyết mờ và một số van dé liên quan trong ứng dụng lý thuyết mờ dé nâng cao chất lượng ảnh.

1.1 Tổng quan về xử lý ảnh 1.1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh

Từ cuối thập niên 80 máy vi tính bắt đầu thâm nhập vào nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng khoa học kỹ thuật phục vụ sản xuất và đời sống tại Việt Nam Với những tinh năng ngày càng hoàn thiện và nâng cao nhất là tốc độ xử lý, dung lượng bộ nhớ và khả năng nối mạng giúp cho việc triển khai nhiều ứng dụng kỹ thuật cao cấp

như xử lý ảnh trở nên hoàn toàn kha thi.

Đặc biệt xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong y tế là hình ảnh X-quang (X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm - Doppler màu, hình ảnh chụp cắt lớp vi

tính (Computed Tomography Scanner- CT Scanner), hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt

nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI) giúp cho các chuyên gia y tế chuân đoán

bệnh khách quan hơn, nhanh chóng hơn và chính xác hơn.

2.1.3 Những khái niệm cơ bản về xử lý ảnh e Điểm ảnh

Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc

màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao

cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh sỐ

gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh [2].

e Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là số điểm ảnh (pixel) có trên một đơn vị chiều đài của ảnh đó Độ phân giải của ảnh được tính bằng đơn vị ppi (pixels per inch) hoặc dpi (dots per inch) Hình ảnh có độ phân giải càng cao thì càng sắc nét và màu

sắc càng chính xác [2].

e Mức xám của ảnh

Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số, kết quả của quá trình lượng hoá Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64,128, 256 (Mức 256 là mức phô biến nhất vì lý do kỹ thuật 2Ÿ = 256

(0, 1, , 255) Do vay, với 256 mức, mỗi pixel sẽ mã hóa 8 bit [2].

e_ Quan hệ giữa các điểm ảnh

Một ảnh số giả sử được biểu diễn bang ham f(x,y) Tap con cac diém anh 1a S; cặp điểm anh có quan hệ với nhau ký hiệu là p,q.

Quan hệ giữa các điểm ảnh [2] như : Các lân cận của điểm, liên kết giữa các điểm ảnh, đo khoảng cách giữa các điểm ảnh.

e Nén ảnh

Nén dữ liệu ảnh là quá trình tối thiểu hóa số bít thông tin cần có dé thể hiện ảnh

1.2 Tổng quan về lý thuyết mờ

Trong thế giới thực, các hình thái thông tin không chỉ gói gọn trong các giá trị số mang tính định lượng mà còn cả các thông tin chỉ có tính chất định tính Đó là các thông tin được gọi là thông tin mờ hay không chắc chắn Con người thường phải xử lý

dạng thông tin này nhưng đòi hỏi đạt được hiệu quả phù hợp với thế giới thực Lotfi A.

Zadeh, một giáo sư thuộc trường Đại học Caliorma giới thiệu trong một công trình

nghiên cứu vào năm 1965 [13] xây dựng lý thuyết tập mờ tạo ra một cơ sở toán học cho việc tiếp cận tính toán phù hợp hơn với thế giới thực.

Lý thuyết mờ nhằm vào các hệ thống có tính chất khám phá những độ chính xác có thể chấp nhận được, không chắc chắn hoàn toàn, chỉ một phần chính xác nhưng có thể vận dụng dé dàng, ôn định, chi phí tính toán thấp và có thé ứng dụng trong thực tế [3].

1.2.1 Tập mờ

Tập mờ (Fuzzy set) là một mở rộng của lý thuyết tập hợp cô điển và được dùng làm cơ sở cho lý thuyết mờ Trong lý thuyết tập hợp cô điền, quan hệ thành viên (quan hệ thuộc) của các phần tử trong một tập hợp được đánh giá theo kiểu nhị phân : một phần tử x hoặc thuộc hoặc không thuộc về tập hợp A đang xét Ngược lại, lý thuyết tập mờ cho phép đánh giá quan hệ thành viên giữa phần tử x và một tập hợp F bằng một

hàm thuộc kr(x) nhận giá trị trong [0,1].

Cho tập kinh điển X (# 6) Tập mờ F được định nghĩa như sau:

F = {(x, Hr(x)),x © X} (1.7)

với Up: X —> [0,1].

Trong đó, X là tap vũ tru của tập mờ F, pp là ham thuộc, còn giá tri Hr(x) là độ

thuộc của x vào tap mờ F.

Các phép toán thường dùng trong tập mờ

v Phép hợp của hai tập mờ

Vv Phép giao của hai tập mờvx Phép bù của tập mờ

1.2.2 Logic mờ

Logic mờ (Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ dé thực hiện lập luận một cách xấp xi thay vì lập luận chính xác theo logic cô điền.

Mệnh đề mờ

Trong logic cô điển, mệnh dé là một phát biểu chỉ nhận một trong hai giá trị 1 (True) hoặc 0 (False) Thông thường, mệnh đề có dang ‘x /a P’, trong đó x là một đối

tượng thuộc một tập X nao đó thỏa tính chất P Khi đó, mệnh đề ‘x /à P’ được ký hiệu là P(x) Một mệnh đề ‘x là P’ có thé xem như xác định một tập hợp

A=(xeXIlP(x)) (1.11)

Từ đó ta có thé coi P(x) = u(x), trong đó, p là hàm thuộc của của tập A với ý

nghĩa x e A © u(x) = I.

Một phát biểu không nhất thiết là đúng hoặc sai gọi là một mệnh đề mờ Cho Q = {P} là tập hợp các mệnh dé mờ P Xét ham chân trị v: Q > [0; 1], tương ứng mỗi mệnh đề P với chân trị v(P) trên [0; 1] Như vậy, hàm chân tri v xác

định một tập mờ A trên Q tương ứng hàm thuộc pa = v: Q — [051].

Các phép toán thường dùng trong logic mờ

Lập luận mờ nhằm mô hình hóa phương pháp lập luận của con người với các

thông tin mờ, không chắc chắn nhằm rút ra những kết luận hữu ích Lập luận mờ dựa trên suy diễn mờ Phép suy diễn mờ dựa trên luật hợp thành mờ được trình bày cụ thê

sau đây.

Cho A, B là hai tập mờ được định nghĩa trên các tập nền X, Y với các hàm thuộc tương ứng là hA(%) va p(y), x € X, y e Y Xét hai mệnh đề P:X=Ava Q: Y = B Mệnh dé hợp thành mờ có dang P => Q, trong đó P là mệnh dé điều kiện, Q là mệnh đề kết luận Mệnh đề đó sẽ tạo một luật hợp thành mờ được viết dưới dạng

IF X=A THEN Y=B (1.15)

1.3 Ung dung lý thuyết mờ trong xử ly ảnh

Trong nhiêu năm trở lại đây, các nhà nghiên cứu đã công bô khá nhiêu công

trình ứng dụng lý thuyết mờ trong xử lý ảnh [10].

Quá trình xử lý ảnh mờ có thể được mô hình hóa như trong hình 1.3 Việc ứng dụng lý thuyết mờ trong xử lý ảnh bao gồm ba bước chính như sau:

Bước 1 Mờ hóa ảnh gốc

Trong bước 1, các yếu tô của ảnh gốc được mờ hóa bằng cách sử dụng các tập

mờ, tức là xây dựng các hàm thuộc phù hợp.

Bước 2 Biến đổi hàm thuộc hay lập luận mờ

Nội dung chính của bước 2 là sử dụng các luật mờ dé thực hiện các phép biến đổi các hàm thuộc tương ứng nhằm dat được các kết quả mong muốn.

Bước 3 Khử mờ cho ảnh được xử lý

Ở bước 3, căn cứ vào kiến thức chuyên gia trong xử lý ảnh dé lựa chọn kết quả phù hợp nhất Từ đó đưa ra ảnh kết quả có chất lượng tốt hơn so với ảnh gốc.

1.3.2 Độ do mờ trong xứ lý anh mờw Độ đo mờ mức xám

Y Độ đo mờ không gian

1.4 Kết luận chương 1

Trong chương này luận văn đã trình bày tổng quan về xử lý ảnh và lý thuyết mờ Một nội dung quan trọng được luận văn dé cập trong chương 1 là nghiên cứu ứng dụng lý thuyết mờ trong nâng cao chất lượng ảnh Luận văn đã khảo sát mô hình xử lý ảnh mờ và một số độ đo mờ Trên cơ sở đó, trong chương tiếp theo, luận văn sẽ nghiên cứu một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh dựa trên lý thuyết mờ.

Chương 2 - MOT SO THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHAT LƯỢNG ẢNH

Nội dung của chương này sẽ trình bày tổng quan về kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điền, toán tử không gian và một số kỹ thuật khử nhiễu ảnh Trên cơ sở đó

luận văn sẽ nghiên cứu một số thuật toán tăng cường anh dựa trên lý thuyết mo.

2.1 Tong quan về kỹ thuật tăng cường ảnh

Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Mục đích của việc

tăng cường anh là không làm tăng nội dung thông tin đã có mà chỉ làm nổi bật một số

đặc tính riêng của ảnh giúp cho ảnh đầu ra trở lên rõ nét hơn [4] Tăng cường ảnh có thé

được thực hiện với các đại lượng vật lý khác nhau như độ xám, độ tương phan,

2.1.1 Kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm

Toán tử điểm là phép biến đổi đối với từng điểm ảnh đang xét, không liên quan đến các điểm ảnh lân cận khác.

Toán tử điểm là một ánh xạ biến đổi các giá tri mức xám đầu vào u thành các mức xám đầu ra v theo công thức [2]:

v= flu) (2.1)

trong đó và v nhận giá trị trong khoảng [0, L — 1], với L là số mức xám.

e Tang độ tương phản:

Tăng cường độ tương phản hình ảnh bằng biểu đồ Histogram được thể hiện theo biểu thức toán học [2]:

Đề dễ dàng trích những thuộc tính khác nhau của ảnh nằm trong những khoảng mức xám khác nhau, có thể phân đoan vùng ảnh nằm trong một khoảng mức xám nào đó bằng phép biến đổi và được định nghĩa như sau [2]:

v= |) voia<u<b

e Mô hình mức xám đồ

Mức xám đồ (histogram) của một bức anh biểu thị tần số xuất hiện các giá tri độ xám khác nhau trong bức ảnh Nâng cấp ảnh dựa trên mô hình mức xám đồ là kỹ thuật sửa déi bức ảnh sao cho mức xám đồ của nó có hình dạng yêu cau.

+ Cân băng mức xám đồ tổng quát:

v=F,(u) = J, p()du (2.4)

+ Sửa đôi mức xám đồ:

ƒŒ) = v = Vx =0 Pul%) (2.5)

2.1.2 Kỹ thuật tăng cường anh sử dụng toán tử không gian

Toán tử không gian là sử dụng các điểm ảnh lân cận dé quy chiếu tới điểm anh

đang xét Các toán tử không gian dùng trong kỹ thuật tăng cường ảnh được phân nhóm

theo công dụng: làm trơn nhiễu, nổi biên Để làm trơn nhiễu và lọc biên, người ta sử

dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc trung bình không gian, lọc thông thấp, lọc thông cao).

2.1.3 Một số kỹ thuật khử nhiễu ảnh

Kỹ thuật khử nhiễu ảnh là loại bỏ nhiễu trong khi vẫn đảm bảo giữ lại những

đặc trưng quan trọng của ảnh Ví dụ, hình ảnh X quang là loại hình ảnh y tế được sử dụng rộng rãi vi tính kinh tế, chan đoán được nhiều bệnh nhưng một trong những thiếu sót làm chất lượng hình ảnh kém, thậm chí hỏng ảnh dẫn đến khó khăn cho việc chẩn

đoán bệnh Nhiễu ảnh là một hiện tượng được đánh giá là phức tạp trong ảnh, do đó

hiện nay có rất nhiều kỹ thuật khử nhiễu như kỹ thuật lọc trung vi, kỹ thuật loc Wiener

và kỹ thuật lọc Bayes

2.2 Một số thuật toán tăng cường ảnh dựa trên lý thuyết mờ

Các bước tăng cường ảnh mờ được thé hiện thông qua sơ đồ sau:

Nguôn: [8]

Cho một hình ảnh có kích thước M xN và mức độ xám L có thê được coi là một

mảng các đối tượng mờ Mỗi một giá trị thuộc biểu thị mức độ của nó tương ứng với

một số mức l = 0, 1, , L-1 Trong ký hiệu ảnh mờ có thé được miêu tả như sau [8]:

I= Un" gan m = 1,2, ,Mandn = 1,2, ,N (2.11)

trong đó Ømn là cường độ thứ m,n của điểm ảnh và Han là giá trị thuộc.

2.2.1 Thuật toán phân bồ khả năng

Phân bồ khả năng của các mức xám [8] trong hình ảnh gốc có thể được biéu thị bang 5 tham số (a, /i, ›, max) như sau:

Hàm biến đổi mờ dùng dé tính toán giá trị mức độ mờ P được xác định như sau:

Œ = mịn;

B= (a+ 7⁄2;

6= (max + y)/2;

y = mean; max;

* Phan bỗ khả năng các mức xám được xác định theo các bước như sau [8]:

Y Bước 1: Khởi tạo tham số

vx Bước 2: Mo hóa

Y Bước 3: Biên đôi giá trị thuộc

vx Bước 4: Khử mờ

2.2.2 Thuật toán cải thiện độ twong phản bằng toán tử tăng cường

Phương pháp này sử dụng toán tử tăng cường để làm giảm độ mờ của hình ảnh

và làm tăng độ tương phản của hình ảnh.

Cải thiện độ tương phản bằng toán tử tăng cường được xác định theo các

bước như sau [8]:

Bước I: Thiết lập các tham SỐ (F., Fa, max) của hàm thuộc

Bước 4: Đưa ra mức xám mới

Gin = G7 (in) = Gmax — Fa (Cand — `) (2.15)

2.2.3 Thuật toán cải thiện độ tương phan bằng lược đồ Hyperbol

Cải thiện độ tương phản bằng lược đồ Hyperbol được xác định theo các

bước như sau [8]:Error! Reference source not found.

Bước 1: Thiết lập hàm thuộc

Bước 2: Thiết lập giá trị mờ B

Bước 3: Tính toán giá trị thuộc u

Bước 4: Biên đỗi giá trị thuộc

Bước 5: Đưa ra mức xám mới

Gon = ( L=1 ).[e-#mm((6mf) — 1 (2.17)

2.2.4 Thuật toán cải thiện độ tương phản dựa vào Nguyên lý Nếu — Thi

Cải thiện độ tương phản dựa vào nguyên lý Nếu — Thì được xác định các

bước như sau [8]:

Bước 1: Thiết lập các tham số của hệ thống Umn, Đmn,

Bước 2: Mờ hóa các mức xám

Bước 3: Biên đỗi giá trị thuộc

Bước 4: Khử mờ hóa và đưa ra kết quả theo phương trình sau:

Haark*Ø9min THgray*9midTHbright*Jmax

g= CC CATK Jmin ta gray amid CDIIUAL 2max (2.18)

2.3 Kết luận chương 2

Trong chương này luận văn đã trình bày tổng quan về một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh thông thường Dựa trên lý thuyết mờ, luận văn đã khảo sát 4 thuật toán tăng cường ảnh theo các hướng tiếp cận khác nhau Các thuật toán này, theo một số tác

giả ([8]-[12]) là khá hiệu quả khi áp dụng trong quá trình tăng cường ảnh Từ những

thuật toán tăng cường ảnh dựa trên lý thuyết mờ, luận văn sẽ lựa chọn một thuật toán dé thử nghiệm và đánh giá kết quả khi ứng dụng để tăng cường anh X-quang phối.