Đang tải... (xem toàn văn)
CHNG 1: TNG QUAN V X LÝ NH 1.1 X lý nh là gì? Con ngi thu nhn thông tin qua các giác quan, trong ó th giác óng vai trò quan trng nht. Nhng nam tr l i ây v i s phát trin ca phn cng máy tính, x lý nh và ho ó phát trin mt cách m nh m và có nhiu ng dng trong cuc sng. X lý nh và ho óng mt vai trò quan trng trong tơng tác ngi máy. Hình nh chim 80% thông tin con ngi thu nhn c. Vài chc nam gn ây x lý nh phát trin m nh do công ngh máy tính, kh nang lu tr áp ng c các h thng x lý nh. nh s là gì: nh to bi các im nh, im nh biu din vô vàn th, ví d như; nh chân dung, nh Xquang, nh thân nhi t. im nh c trưng cho mt giá tr nào ó là mt hàm n bin. nh trong thc t là mt nh liên t c v không gian và v giá tr sáng. có th x lý nh bng máy tính cn thit phi tin hành s hoá nh là quá trình bin i tín hi u liên t c sang tín hi u ri rc thông qua quá trình ly mu (ri rc hoá v không gian) và lưng t hoá thành phn giá tr mà v nguyên t c bng m t thưng không phân bi t ưc 2 im k nhau. nh có 2 lo i: d ng tín hi u tơng t (analog
1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 -Xử lý ảnh là gì? Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy. Hình ảnh chiếm 80% thông tin con người thu nhận được. Vài chục năm gần đây xử lý ảnh phát triển mạnh do công nghệ máy tính, khả năng lưu trữ đáp ứng được các hệ thống xử lý ảnh. Ảnh số là gì: Ảnh tạo bởi các điểm ảnh, điểm ảnh biễu diễn vô vàn thứ, ví dụ như; ảnh chân dung, ảnh X-quang, ảnh thân nhiệt. Điểm ảnh đặc trưng cho một giá trị nào đó là một hàm n biến. Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh là quá trình biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng tử hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được 2 điểm kề nhau. Ảnh có 2 loại: dạng tín hiệu tương tự (analog), dạng tín hiệu số(digital) Điểm ảnh hay còn gọi là pixel (picture element, pels, image element) được xem như dấu hiệu hay cường độ sáng tại một toạ độ trong không gian của đối tượng. Ảnh được xem như một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá nó thường được biểu diễn là ma trận 2 chiều a[i][j] mà mỗi phần tử có một giá trị nguyên hoặc là một véc tơ cấu trúc màu. a là giá trị độ đo (hay độ sáng) của điểm ảnh tại vị trí có toạ độ là ( i, j) 2 Mức xám (gray level): là kết qủa của 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. Ảnh Số bit/pixel Số màu Ảnh đen trắng 1 2 Ảnh đa cấp xám 8 256 Ảnh RGB 24 256 3 Ảnh 32 bit 32 256 4 Kỹ thuật xử lý ảnh: là quá trình biến đổi một hình ảnh thành một hình ảnh khác bằng máy tính điện tử một cách tự động phụ thuộc vào mục đích của người sử dụng. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Hình 1.2. Quá trình xử lý ảnh -Hệ thống xử lý ảnh trên máy tính: là tập hợp các kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ cho một mục đích ứng dụng nào đó. -Đồ hoạ máy tính thiên về tổng hợp hình ảnh, còn xử lý ảnh thiên về phân tích hình ảnh. Đồ hoạ máy tính: đầu vào: là ảnh hoặc không là ảnh đầu ra: là một ảnh trên máy tính Xử lý ảnh: đầu vào: là ảnh đầu ra: là ảnh “tốt hơn” (theo nghĩa của người sử dụng) hoặc một đặc điểm hoặc một dãy đặc điểm. Trong đồ hoạ máy tính, đối tượng xử lý là 2 hoặc 3 chiều. Còn xử lý ảnh không chỉ làm việc với dữ liệu 2 chiều hay 3 chiều có khi nhiều hơn. - Thị giác máy: là một hệ xử lý ảnh hoàn chỉnh bao gồm thu nhận ảnh, tăng cường chất lượng ảnh, nhận dạng. XỬ LÝ ẢNH Ảnh Ảnh “Tốt hơn” Kết luận 3 1.2- Cấu trúc của hệ thống xử lý ảnh -Thu nhận ảnh: ảnh được đưa vào trong máy tính Ảnh có thể thu nhận qua camera (ảnh thu nhận có tín hiệu là tương tự hoặc là tín hiệu số), từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét trên scanner. Với các ảnh là tín hiêu tương tự sẽ được số hoá để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằng lượng tử hoá. - Tiền xử lý (preprocessing): làm tốt ảnh như xoá nhiễu, tăng cấp sáng, làm trơn các biên, lọc, tăng độ tương phản, khôi phục ảnh, nắn chỉnh hình học… Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận, do nguồn sáng hay do nhiễu ảnh có thể bị suy biến, do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc- trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận: + Nhiễu hệ thống: Đặc trưng của nhiễu hệ thống là tính tuần hoàn. Do vậy, có thể tách được loại nhiễu này bằng việc sử dụng phép biến đổi Fourier và loại bỏ các điểm đỉnh (peaks). + Nhiễu ngẫu nhiên: là nhiễu không rõ nguyên nhân, khắc phục bằng các giải pháp lọc, phương pháp nội suy. Chỉnh mức xám: Đây là các kỹ thuật nhằm chỉnh sửa tính không đồng đều của thiết bị thu nhận hoặc tăng độ tương phản giữa các vùng ảnh. Chỉnh tán xạ: Ảnh nhận được từ các thiết bị điện tử hay quang học có thể bị nhoè. Phương pháp biến đổi dựa trên tích chập của ảnh với hàm tán xạ cho phép giải quyết được bài toán hiệu chỉnh này. Photoshop dừng ở giai đoạn này. -Trích chọn dấu hiệu (Feature Extracting): phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính…tuỳ thuộc vào từng ứng dụng. Mỗi đối tượng ảnh có đặc trưng riêng phụ thuộc phương pháp nhận dạng, một ứng dụng có nhiều phương pháp nhận dạng, mỗi phương pháp nhận dạng có nhiều phương pháp chọn dấu hiệu. Dữ liệu ảnh lớn nhưng không phải lúc nào cũng quan tâm tới toàn bộ ảnh, chỉ quan tâm đến một số vùng mà thôi. Một số đặc điểm của ảnh: + Đặc điểm không gian: phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn… Thu nhận ảnh Tiền xử lý Trích chọn dấu hiệu Học Nhận dạng Hậu xử lý Lưu trữ 4 + Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng + Đặc điểm biên: Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử Laplace,… Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tượng ảnh chính xác với tốc độ tính toán cao và dung lượng bộ nhớ lưu trữ giảm xuống. -Nhận dạng: là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là: mẫu (pattern) là gì? Watanabe, một trong những người đi đầu trong lĩnh vực này đã định nghĩa: “Ngược lại với hỗn loạn (chaos), mẫu là một thực thể (entity), được xác định một cách ang áng (vaguely defined) và có thể gán cho nó một tên gọi nào đó”. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khuôn mặt người hoặc một ký đồ tín hiệu tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu đó có thể: Hoặc phân loại có mẫu (supervised classification), chẳng hạn phân tích phân biệt (discriminant analyis), trong đó mẫu đầu vào được định danh như một thành phần của một lớp đã xác định. Hoặc phân loại không có mẫu (unsupervised classification hay clustering) trong đó các mẫu được gán vào các lớp khác nhau dựa trên một tiêu chuẩn đồng dạng nào đó. Các lớp này cho đến thời điểm phân loại vẫn chưa biết hay chưa được định danh. Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây: 1 o . Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý. 2 o . Biểu diễn dữ liệu. 3 o . Nhận dạng, ra quyết định. Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là: 1 o . Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn. 2 o . Phân loại thống kê. 3 o . Đối sánh cấu trúc. 4 o . Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo. Trong các ứng dụng rõ ràng là không thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn lẻ để phân loại “tối ưu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sử dụng khi nhận dạng và 5 nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống lai (hybrid system) bao gồm nhiều mô hình kết hợp. Việc giải quyết bài toán nhận dạng trong những ứng dụng mới, nảy sinh trong cuộc sống không chỉ tạo ra những thách thức về thuật giải, mà còn đặt ra những yêu cầu về tốc độ tính toán. Đặc điểm chung của tất cả những ứng dụng đó là những đặc điểm đặc trưng cần thiết thường là nhiều, không thể do chuyên gia đề xuất, mà phải được trích chọn dựa trên các thủ tục phân tích dữ liệu. Nhận dạng: nhận dạng chữ, vân tay, chữ viết, khuôn mặt, mống mắt,… 1.3 - Các mức độ của hệ thống xử lý ảnh -Mức độ thấp: chỉ biết sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh đơn giản, thuần tuý, không có tri thức như các thao tác tiền xử lý ảnh. -Trung bình: có một chút về tri thức (trí tuệ nhân tạo) có nhiệm vụ tách và đặc trưng hóa các thành phần trong một ảnh nhận được từ quá trình xử lý mức độ thấp như các thao tác phân đoạn ảnh. -Cao: nhận dạng, phân tích ảnh, ra quyết định. Cần kiến thức và sự hiểu biết. 1.4- Thu nhận ảnh và mô hình thể hiện ảnh 1.4.1 Thu nhận ảnh Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD(Analog to Digital), scanner, sensor. Thu nhận ảnh có thể được lấy từ nhiều nguồn Vì ánh sáng là sóng điện từ cho nên có thể mô tả nó bằng tần số hay bước sóng. Ánh sáng mặt trời truyền đi mọi tần số trong dải nhìn thấy để tạo ra ánh sáng trắng. Khi ánh sáng trắng chiếu lên đối tượng: một vài tần số phản xạ, một số khác bị hấp thụ. Tổ hợp của các tần số phản xạ hình thành cái gọi là màu đối tượng Thí dụ: Nếu tần số thấp chiếm ưu thế -> màu đỏ Tần số (bước sóng) chiếm ưu thế được gọi là Color/Hue hay Light Khi ta quan sát nguồn sáng, mắt ta đáp ứng màu và hai cảm giác khác Luminance (Brightness, Intensity): Liên quan đến cường độ (năng lượng) ánh sáng: Năng lượng càng cao -> nguồn sáng càng chói. Purity (Saturation): Độ tinh khiết của màu sáng Ba đặc tính: Tần số, độ chói và độ tinh khiết -Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng là Raster (Scaner, camera) và vector (sensor, bàn số hoá, hoặc được chuyển từ ảnh Raster). -Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình: • + Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện (giai đoạn lấy mẫu) +Tổng hợp năng lượng điện thành năng lượng ảnh (giai đoạn lượng tử hóa) 6 Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rác thông qua quá trình lấy mẫu và lượng tử hoá thành phần giá trị. Như vậy điểm ảnh có thể xem như sự biểu diễn về cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó của ảnh tại một toạ độ nào đó và ảnh là tập hợp các điểm ảnh (pixel) a) Giai đoạn lấy mẫu Người ta sử dụng bộ cảm biến hoặc máy quét để biến tín hiệu quang của ảnh thành tín hiệu điện liên tục. Phương pháp sử dụng máy quét phổ biến hơn. Máy quét sẽ quét theo chiều ngang để tạo ra tín hiệu điện của ảnh, kết quả cho ra một tín hiệu điện hai chiều f(x,y) liên tục. Xét ảnh liên tục được biểu diễn bởi hàm f(x, y), gọi x ∆ là khoảng cách giữa hai điểm được giữ lại theo trục x, gọi là khoảng cách giữa hai điểm được giữ lại theo trục y, x ∆ , được gọi là chu kỳ lấy mẫu theo trục x và y. Giai đoạn lấy mẫu sẽ biến hàm liên tục f(x,y)→f(n, m). Với m, n là nguyên. Theo SHANON để đảm bảo không xảy ra hiện tượng chồng phổ, cho phép tái tạo lại ảnh gốc từ ảnh đã số hóa: - Gọi fx = x ∆ 1 là tần số lấy mẫu theo trục x. - Gọi fy = y∆ 1 là tần số lấy mẫu theo trục y. Để không xảy ra hiện tượng chồng phổ thì tần số lấy mẫu phải ít nhất phải lớn hơn hoặc bằng 2 tần số cao nhất của tín hiệu ảnh. Tức là: fx >= 2fx max fy >= 2fy max Trong đó fx max , fy max là tần số cao nhất của tín hiệu theo trục x, y. b) Lượng tử hóa Ảnh sau khi lấy mẫu sẽ có dạng f(m,n) với m, n là nguyên nhưng giá trị f(m, n) vẫn là giá trị vật lý liên tục. Quá trình biến đổi giá trị f(m,n) thành một số nguyên thích hợp để lưu trữ gọi là lượng tử hoá. Đây là quá trình ánh xạ một biến liên tục u vào biến rời rạc u* thuộc tập hữu hạn [u 1 , u 2 , u L ] xác định trước, L là mức lượng tử hoá được tạo ra. Ví dụ: + Tạo ảnh đa cấp xám thì L=256, f(m,n) = g [ ] 255,0∈ + Tạo ảnh 2 24 thì L=2 24 , f(m, n) = g [ ] 12,0 24 −∈ Dạng tín hiệu ảnh Ảnh chứa tín hiệu quang học 7 1.4.2 Biểu diễn ảnh Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá được nhúng trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mục đích: • Tiết kiệm bộ nhớ • Giảm thời gian xử lý Việc lưu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hưởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn và xử lý ảnh được xem như là 1 tập hợp các điểm với cùng kích thước nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải. Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trưng của mỗi ảnh cụ thể, trên cơ sở đó các ảnh thường được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản. 1.4.2.1. Mô hình Raster Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm (điểm ảnh). Thường thu nhận qua các thiết bị như camera, scanner. Tuỳ theo yêu cầu thực thế mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn qua 1 hay nhiều bít Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Ngày nay công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh Raster phù hợp với tốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và đầu ra. Một thuận lợi cho việc hiển thị trong môi trường Windows là Microsoft đưa ra khuôn dạng ảnh DIB (Device Independent Bitmap) làm trung gian. Hình 1.4 thể hình quy trình chung để hiển thị ảnh Raster thông qua DIB. Một trong những hướng nghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này là kỹ thuật nén ảnh các kỹ thuật nén ảnh lại chia ra theo 2 khuynh hướng là nén bảo toàn và không bảo toàn thông tin nén bảo toàn có khả năng phục hồi hoàn toàn dữ liệu ban đầu còn nếu không bảo toàn chỉ có khả năng phục hồi độ sai số cho phép nào đó. Theo cách tiếp cận này người ta đã đề ra nhiều quy cách khác nhau như BMP, TIF, GIF, PCX… Hiện nay trên thế giới có trên 50 khuôn dạng ảnh thông dụng bao gồm cả trong đó các kỹ thuật nén có khả năng phục hồi dữ liệu 100% và nén có khả năng phục hồi với độ sai số nhận được. Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB 8 1.4.2.2. Mô hình Vector Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ dễ dàng cho hiển thị và in ấn còn đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn sao chép di chuyển tìm kiếm… Theo những yêu cầu này kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra ưu việt hơn. Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hoá như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chương trình số hoá Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất lượng cho cả đầu vào và ra nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster. Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn vectơ đều tập trung từ chuyển đổi từ ảnh Raster. Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh Thông tin về ảnh • Chiều rộng: số pixel/ dòng ( số byte/dòng) • Chiều cao: số dòng • độ phân giải: số pixel/inch • số bit/ pixel số bit/ pixel ≤ 8 phải có pallete màu (bảng màu) > 8 dùng màu trực tiếp Pal:palette Pal[index].R, Pal[index].G, Pal[index].B, Nếu số bit/pixel >1 ta có ảnh cấp xám (gray level image), nếu =1 ta có ảnh nhị phân với 2 cấp xám ví dụ như đen và trắng. 16 bit/pixel 5 6 5 R G B 24 bit/pixel, mỗi phần màu là một byte 8 8 8 R G B RASTER VECTOR RASTER Vecter hóa Raster hóa 9 // Huân thêm: Megapixel là đơn vị đo độ phân giải của thiết bị quang ( như là số điểm trong bức ảnh ) đặc biệt trong Camera số . Giá trị Megapixel được tính bằng nhân độ rộng với chiều cao điểm ảnh . Ví dụ ảnh có độ phân giải là 1280 x 1024 có độ phân giải là 1.310.720 ảnh điểm ( pixel ) hoặc 1.3 Megapixel . Bảng dưới đây cho ta thấy những độ phân giải chung và giá trị này mang tính gần đúng : camera có 1.9 megapixel khi bán được gọi là 2 megapixel . Resolution (width x height) Resolution (Megapixel) 1152x864 1 Megapixel 1280x960 1 Megapixel 1280x1024 1.3 Megapixel 1600x1200 1.9 (“2”) Megapixels 2048x1536 3.1 Megapixels 2272x1704 3.8 (“4”) Megapixels 2560x1920 4.9 (“5”) Megapixels 2592x1944 5 Megapixels 3008x1960 5.8 Megapixels 3088x2056 6.3 Megapixels 3072x2304 7 Megapixels Một điều bạn cần chú ý không nên nghĩ Camera có độ phân giải cao hơn thì chất lượng Camera tốt nhất . Chất lượng của hình ảnh phụ thuộc vào một vài yếu tố khác như : thấu kính , bộ cảm biến để chụp ảnh và quá trình xử lí hình ảnh ( bức ảnh sau khi chụp được cố định mức của màu , cân bằng trắng ) . 10 Có bao nhiêu bức ảnh được lưu trữ trong thẻ nhớ Thông thường khi mua Camera số , chúng ta luôn luôn có một câu hỏi liệu thẻ nhớ của mình có thể lưu trữ được bao nhiêu ảnh trong đó . Đó là một câu hỏi chúng ta không bao giờ có một câu hỏi chính xác , bởi vì bức ảnh được lưu trữ ở dạng JPEG , được dùng để nén dữ liệu , phụ thuộc vào kích thước của một vài đặc tính khác . Nhưng chúng ta cũng có một quan điểm chung . Trong bảng dưới đây chúng ta chỉ ra kích thước trung bình của bức ảnh có một vài độ phân giải khác nhau và số liệu là tương đối . Camera có độ phân giải 3 megapixel , thẻ nhớ dung lượng 64MB sẽ lưu trữ khoảng 53 bức ảnh . Approximate Number of Images per Capacity Camera Type: File Size.( MB) 32 64 128 256 512 1GB 2GB 4GB 2 Megapixel Camera: 900KB 35 71…142 284 568…1,137 2,275 4,551 3 Megapixel Camera: 1.2MB 26…53 106 213 426 853 1,706 3,413 4 Megapixel Camera: 2MB. 16 32 64 128 256…512 1,024 2,048 5 Megapixel Camera: 2.5MB 12 25 51 102 204 409 819 1,638 6 Megapixel Camera: 3.2MB 10 20 40 80 160 320 640 1,280 Một số vấn đề chung * Zoom : có hai kiểu Zoom - Zoom quang ( Optical ) và Zoom số ( digital ) . Zoom quang là zoom thực , chương trình bên trong camera làm zoom số . Nói chung tổng số Zoom thông báo số cộng hoặc số nhân của hai kiểu Zoom . Ví dụ : trong Camera có ghi Zoom 3x Optical hoặc 2x Digital có nghĩa phóng to gấp 3 lần bằng thấu kính , hoặc bức ảnh được phóng to hai lần thông qua phần mềm - kết quả không được tốt . * Khử mắt đỏ : khi không có phần này nhiều khi chụp ảnh trong mắt người được chụp sẽ có một chấm đỏ ngoài mong muốn . * Cân bằng trắng : Cho phép bạn thay đổi cường độ sáng của cảnh chụp . Nếu cảnh chụp có ánh sáng nóng hoặc lạnh , để được bức ảnh có ánh sáng đúng phải ngăn ánh sáng cho phù hợp để [...]... làm nổi các ảnh, trong thiên văn học để khôi phục lại ảnh do tác động của khí quyển hay nén ảnh trong truyền đi xa hoặc lưu trữ 27 CHƯƠNG 2: CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI KHÔNG PHỤ THUỘC VÀO KHÔNG GIAN VÀ CÁC PHÉP TOÁN TRÊN ĐA ẢNH 2.1 Giới thiệu Các phép toán không phụ thuộc không gian là các phép toán toàn cục không phụ thuộc vào vị trí của điểm ảnh Hay còn gọi là toán tử xử lý điểm ảnh dùng các ánh xạ nhằm biến... thành đường cong Đối với ảnh màu, thì sẽ có 3 lược đồ xám tương ứng với 3 màu Red, Green, Blue Lược đồ xám cung cấp rất nhiều thông tin về phân bố mức xám của ảnh ảnh tối ảnh có độ tương phản thấp ảnh sáng ảnh có độ tương phản cao Thuật toán xây dựng lược đồ xám: H là bảng chứa lược đồ xám (là vecto có N phần tử) Khởi tạo: đặt tất cả các phần tử của bảng là 0 Tạo bảng: với mỗi điểm ảnh I(x,y) tính H[I(x,y)]=H[I(x,y)]+1...bức ảnh không quá xanh hoặc quá màu cam Thông thường chúng ta để chế độ này là Auto (AWB, Auto White Balance) hoặc theo ánh sáng mà chúng ta sử dụng như ánh sáng ban ngày , ánh sáng huỳnh quang , ánh sáng có mây , ánh sáng Vonfram , ánh sáng đèn Flash Có nhiều điều kiện thuận lợi nếu Camera có thể điều khiển bằng tay ở... điểm ảnh chỉ dựa vào giá trị của chính nó mà không quan tâm đến giá trị của điểm ảnh khác Một cách toán học ánh xạ đó được định nghĩa: v(m,n) = f(u(m,n)) u(m,n) là giá trị cường độ sáng tại toạ độ (m,n) v(m,n) là giá trị cường độ sáng thu được sau phép biến đổi f là hàm biến đổi Một số phép toán + Tăng giảm độ sáng + Hiệu chỉnh độ tương phản + Phép toán thống kê + Tách theo ngưỡng và chồng nhiều ảnh. .. gọi là nhìn thấy ánh sáng mạnh Số lượng tế bào hình que 75-150 triệu, phân bố trên bề mặt hoàng điểm Các tế bào hình que cho một hình ảnh chung về trường chiếu sáng, nó không nhạy với màu sắc mà nhạy với ánh sáng có mức thấp gọi là nhìn thấy ánh sáng tối Ảnh trên võng mạc được ánh xạ sơ cấp trong vùng hoàng điểm Việc thu nhận ảnh này do sự kích thích của các phần tử thu nhận ánh sáng mà nó biến đổi... H[I(x,y)]=H[I(x,y)]+1 • Kỹ thuật 1: Tăng giảm độ sáng của ảnh Cộng vào mọi điểm ảnh một giá trị C F(I(x, y)) = I(x, y) + C 29 C > 0 ảnh sáng lên C< 0 ảnh tối đi Ví dụ: Ảnh đã bị tối đi và sáng lên Chú ý: khi cộng vượt qua 255 thì quay lại từ 0 *Kỹ thuật 2: Tăng giảm độ tương phản Độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền Ảnh với độ tương phản thấp có thể do điều kiện sáng không đủ hay... 2.3-Thao tác trên đa ảnh • Kỹ thuật 1: trừ hai ảnh Cho hai ảnh I1, I2 Ta lấy hiệu hai ảnh bằng cách trừ từng toạ độ của I2 cho I1 Chỉ ra sự khác biệt giữa ảnh I1 và ảnh I2 I(P)=I2(P)-I1(P) ∀P (P là toạ độ) Ứng dụng: để nén ảnh, tách ảnh khỏi nền, truyền ảnh, nhận dạng Trong an ninh báo động kẻ đột nhập: cứ sau khoảng thời gian t thì tự động chụp ảnh, sau đó trừ đi ảnh trước, nếu ảnh mới khác 0 thì báo... 3 3 2 17 19 2 3 4 1 20 3 35 Kỹ thuật 9: Ảnh âm bản I’(x,y)=L-I(x,y) ∀(x,y) I(x,y)∈[0, L] Ảnh âm bản có màu sắc là các màu bù của ảnh gốc Kỹ thuật 10: Sử dụng bảng tra Look up table (LUT) LUT đơn giản là một mảng sử dụng các giá trị điểm ảnh hiện tại làm chỉ mục tới các giá trị mới được lưu trong bảng Khi đó tránh được các tính toán lặp cần thiết Ví dụ: Ảnh đầu vào LUT Ảnh đầu ra 7 7 5 4 2 0 0 5 5 3... số lượng ánh sáng đi vào mắt Tròng mắt co và dãn để điều tiết lượng ánh sáng đi vào mắt Độ mở của tròng mắt thay đổi với đường kính 2-8nm Mặt trước của tròng mắt bao gồm sắc tố nhìn của mắt Thấu kính mắt tập trung lượng ánh sáng vào các tế bào thần kinh mắt (hoàng điểm) Màng hoàng điểm (retina) được tạo ảnh nếu như mắt nhận ánh sáng hội tụ từ vật thể bên ngoài mắt Có 2 loại tế bào nhận ánh sáng là dạng... bạn có thể xem hình ảnh qua cùng thấu kính Hệ thống này sử dụng cho chụp ảnh chuyên nghiệp và bán chuyên nghiệp mà không phục vụ cho người dùng thông thường //// Hết Ảnh có 3 giá trị R=G=B là ảnh đa cấp xám không cần lưu giá trị palatte vì bản thân nó là giá trị điểm ảnh (pallete đúng bằng chỉ số giá trị điểm ảnh) Với ảnh có rất nhiều định dạng ảnh khác nhau, để thực hiện biến đổi ảnh ta phải hiểu được