ĐẾM SỐ ĐỐI TƯỢNG TRÊN VIDEO DÙNG FPGA

Đồ án tốt nghiệp Đại Học ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Thực khóa luận : NGUYỄN ĐÌNH HUY NGUYỄN VĂN SANG ĐẾM SỐ ĐỐI TƯỢNG TRÊN VIDEO DÙNG FPGA Chuyên nghành : MÁY TÍNH VÀ HỆ THỐNG NHÚNG Thành phố Hồ Chí Minh, 2010 Đồ án tốt nghiệp Đại Học ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Thực khóa luận : NGUYỄN ĐÌNH HUY NGUYỄN VĂN SANG ĐẾM SỐ ĐỐI TƯỢNG TRÊN VIDEO DÙNG FPGA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CỬ NHÂN NGÀNH ĐIỆN TỬ-VIỄN THÔNG CHUYÊN NGÀNH : MÁY TÍNH VÀ HỆ THỐNG NHÚNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : GV.TS Huỳnh Hữu Thuận Thành phố Hồ Chí Minh, 2010 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Lời cảm ơn Đề tài luận văn tốt nghiệp thực ứng dụng xử lý ảnh FPGA Tuy đồ án không với vốn kiến thức hạn chế chúng em, việc thực dễ dàng Trong trình thực hiện, chúng em nhận định hướng đắn giúp đỡ tận tình thầy, cô khoa Điện Tử Viễn Thông trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, anh, chị công ty Photron Việt Nam Chúng em xin chân thành cảm ơn TS Huỳnh Hữu Thuận giúp đỡ nhiều tài liệu nghiên cứu đề tài, định hướng thực ứng dụng Xin cám ơn thầy tận tình bồi dưỡng vốn kiến thức FPGA, hệ thống Nhúng, VGA môn học vừa qua trường, giúp chúng em mạnh dạn thực đề tài xử lý ảnh Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy, cô khoa truyền đạt tảng kiến thức chuyên môn thông qua môn học, giúp chúng em có niềm đam mê lĩnh vực công nghệ cao nói chung Hệ thống Nhúng nói riêng Chúng em xin chân thành cảm ơn PGĐ Nguyễn Hoàng Sơn anh, chị công ty Photron Việt Nam hướng dẫn chúng em thực thành công đề tài, giúp bổ sung thiếu sót vốn kiến thức thực tế tạo điều kiện thuận lợi thiết bị, sở vật chất cho việc thực nghiệm thực tế Ngoài ra, chúng em xin cảm ơn gia đình động viên, ủng hộ suốt trình thực hiện, tạo chỗ dựa cho thành công đề tài Đồ án tốt nghiệp Đại Học Lời mở đầu Hệ thống Nhúng phát triển nhanh tạo vô số thành tựu có mặt nhiều thiết bị cạnh ngày phục vụ đời sống người Trước việc nghiên cứu phát triển Hệ thống Nhúng cần phải đầu tư nhiều sân chơi cho nghiên cứu có tiền Đơn giản muốn tạo ta Chip cần thông qua nhiều bước chỉnh sửa, rút kinh nghiệm, lần phải chế tạo thực tế kiểm tra, gặp sai sót lại sửa, hoàn chình, chi phí cho việc không nhỏ Tuy nhiên FPGA ( Field-Programmable Gate Array ) đời tạo bước phát triển nhảy vọt Việc cấu hình thử nghiệm trở nên đơn giản nhiều, công đoạn nghiên cứu dễ dàng Do đó, chúng em định thực ứng dụng FPGA, cụ thể xử lý ảnh dùng board Xilinx ML402 Các môn học VGA, xử lý ảnh, giao tiếp máy tính tạo nên tảng kiến thức giúp phát triển nhiều ứng dụng phong phú Dẫu chưa đủ cho hệ thống hoàn chỉnh thực tế, nên chúng em thực công đoạn quan trọng trình xử lý ảnh xác định đối tượng ảnh Mục đích đề tài xác định, nhận đối tượng khung ảnh đồng thời phải đảm bảo thời gian thực Khi đó, công đoạn đưa vào hệ thống hoàn chỉnh nhận dạng đối tượng cụ thể mong muốn Sau xác định, ta có thông số quan trọng đối tượng, nhằm thể điều đó, đề tài đếm số vật thể ảnh, hiển thị hình monitor Khái niệm xử lý ảnh ngày không xa lạ với nhiều người tính đa dụng thuận lợi mà mang lại Chỉ với WebCam, người ta đăng nhập vào máy tính mà không cần gõ user name password Một nhân viên cảnh sát biết danh tín tên tội phạm qua dấu vân tay để lại tích tắc mà cậm cụi dò dấu vân tay nhiều ứng dụng khác mà xử lý ảnh mang lại : nhận dạng khuôn mặt, chữ viết, vật thể … Dù cố gắng khó tránh khỏi sai sót đề tài, chúng em mong nhận ý kiến đóng góp thầy cô nhằm rút kinh nghiệm, bổ sung kiến thức phát triển đề tài Đồ án tốt nghiệp Đại Học Mục lục Chương Tổng quan xử lý ảnh 1.1 Xử lý ảnh ? 1.2 Những vấn đề hệ thống xử lý ảnh 13 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) 13 1.2.2 Độ phân giải ảnh 13 1.2.3 Mức xám ảnh .13 1.2.5 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 15 1.3 Những vấn đề khác xử lý ảnh 15 1.3.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) .15 1.3.2 Biểu diễn ảnh : 15 1.3.3 Tăng cường ảnh – khôi phục ảnh: .16 1.3.4 Phân tích ảnh – nhận dạng ảnh : 16 1.3.5 Nén ảnh 16 Chương 17 Ánh sáng, màu sắc thu nhận ảnh 17 2.1 Ánh sáng 17 2.2 Màu sắc .18 2.2.1 Hệ màu .18 Đồ án tốt nghiệp Đại Học 2.2.2 Biểu diễn màu 21 2.2.3 Hệ tọa độ màu 22 2.3 Các thiết bị thu nhận ảnh kỹ thuật phân tích màu 23 2.3.1 Thiết bị thu nhận ảnh 23 2.3.2 Thiết bị nhận ảnh .24 2.4 Lấy mẫu lượng tử hóa ( Image Sampling and Quantization) .24 2.4.1 Lấy mẫu .25 2.4.2 Lượng tử hóa 28 2.4.3 Quét ảnh .28 Chương 30 Các phương pháp xử lý ảnh .30 30 3.1 Xử lý điểm ảnh : .30 3.1.1 Biến ảnh màu thành ảnh xám : 30 3.1.2 Lược đồ xám : 31 3.1.3 Nhị phân hóa ảnh : .31 3.2 Các phương pháp lọc ảnh : 32 3.2.1 Lọc tuyến tính : 32 3.2.2 Lọc phi tuyến : 32 3.3 Các phương pháp phát biên : 33 3.4 Phân vùng ảnh : 33 3.5 Các ứng dụng xử lý ảnh : .34 3.5.1 Nhận dạng chữ viết, số : 34 3.5.2 Nhận dạng vân tay : 34 Đồ án tốt nghiệp Đại Học 3.5.3 Nhận dạng khuôn mặt : 35 Chương 4: 36 Giới thiệu Video Starter Kit 36 4.1 ML 402 Board : 36 4.2 Video Input Output Daughter Card - VIODC : .37 4.3 Phần mềm ISE : 38 4.3.1 First In First Out – Fifo : 40 4.3.2 Random Access Memory – Ram : 41 4.3.3 Read Only Memory – Rom : .42 Chương 5: 44 Thực nghiệm 44 5.1 Sơ đồ khối xử lý ảnh : 44 5.2 Thu nhận liệu ảnh : .45 5.3 Thuật toán đánh nhãn : .47 5.4 On Screen Display ( OSD ) : 52 5.4.1 Tạo font chữ số : 52 5.4.2 Truy xuất từ Rom : 53 5.4.3 Định vị trí hiển thị monitor : 54 5.5 Mô thuật toán : 55 5.7 Áp dụng thuật toán thực tế board : 60 5.8 Đề xuất mở rộng đề tài : 61 5.8.1 Ưu điểm : 61 5.8.2 Khuyết điểm : 61 5.8.3 Hướng phát triển : 61 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Chương Tổng quan xử lý ảnh 1.1 Xử lý ảnh ? Xử lý ảnh mảng quan trọng kỹ thuật thị giác máy tính, tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực Hai nhiệm vụ trình xử lý ảnh nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh xử lý số liệu cung cấp cho trình khác có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn 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 khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh sô 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 nơ ron nhân tạo, thuật toán xử 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 thu nhận qua thiết bị thu (như 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; quét từ ảnh chụp máy quét ảnh Hình 1.1 mô tả bước xử lý ảnh Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 1.1 : Các bước xử lý ảnh Các thành phần sơ đồ khối : a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dòng), có loại camera số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại quét dòng ; ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) b) Tiền xử lý (Image Processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn Đồ án tốt nghiệp Đại Học d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thông tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mô hình toán học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Như nói trên, ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh việc đơn giản hóa phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy 10 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.6 Lưu đồ giải thuật cho thuật toán đánh nhãn Để dễ hiểu việc cập nhật giá trị Ram cho nhãn, ta xem thử vật thể sau : Hình 5.7: Vật thể màu đen đánh nhãn Các nhãn liền kề bị khác cần cập nhật giá trị lại vị trí “2!” “1!” Nhìn cách cập nhật giá trị phức tạp ta xét lại từ đầu line lần đổi giá trị nhãn cần thay Nhưng giả sử gặp phải vật thể kéo dài đến cuối mép phải khung hình phải cập nhật, ta cần khoảng 1023 clocks trường hợp xấu nhất, điều hệ thống xử lý thời gian thực Ram sử dụng trường hợp cụ thể sau : 50 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.8 Mô thuật toán đánh nhãn Ô nhớ mang địa “0” Ram không sử dụng trùng giá trị với “giá trị nền” pixel_in Đây lý ta chọn “0”, vật thể “1”, giúp sử dụng hết ô nhớ Ram Số lượng vật thể đếm theo mà tối ưu Tỉ dụ Ram sử dụng có độ dài 10 bits, ta theo đếm 1022 vật thể Thực tế hình có nhiểu đối tượng có cấu trúc phức tạp, hay nhiều đường cong, biến Count dùng để đánh nhãn nhanh chóng bị tràn cho dù có dùng độ dài bit lớn đến đâu Chẳng hạn với ví dụ ta có thề thấy vật có đến nhãn, điều làm phung phí tài nguyên không cần thiết Vấn đề nảy sinh tìm cách sử dụng lại nhãn không cần thiết nữa, đối tượng dùng nhãn đủ Cách giải hiệu dùng Fifo Các nhãn cập nhật thay đổi giá trị đưa vào Fifo lưu trữ, cần lấy theo thứ tự, điều giúp nhãn sử dụng dồn hẳn đầu Ram, tức địa có giá trị nhỏ, theo kiểu xếp, thuận lợi cho việc xác định vật thể sau Để đếm số lượng vật thể ảnh, ta đếm dựa vào ô nhớ Ram Xét địa Ram, địa ô nhớ giống với giá trị vật thể, trừ địa ô nhớ “0” Việc thực thi vào cuối frame hình, có cạnh lên xuống vsync tùy theo thuật toán sử dụng cho phù hợp chốt lấy giá trị biến đếm number reset biến 51 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.9: Số lượng vật xác định đựa vào Ram Theo thí dụ đây, nhãn 1,2,3 có chung giá trị 1, chúng thuộc đối tượng, nhãn thuộc đối tượng tiếp theo, ô địa Ram cuối 5.4 On Screen Display ( OSD ) : Kết số lượng vật thể xác định đưa sang cho module OSD cuối frame Tất nhiên số dạng nhị phân ( thập phân theo cách hiểu coding ), ta cần hiển thị thành font chữ số lên hình Để hiển thị font chữ theo ý muốn, ta cần thay đổi pixels gần với màu theo hình dạng phải có độ lớn đủ để nhìn thấy Yêu cầu phải định vị trí hiển thị chỗ cố định, frame hình lặp lại chỗ đó, tạo nên hiệu ứng thị giác nhìn thấy với tốc độ hiển thị vào khoảng 60 hình/giây 5.4.1 Tạo font chữ số : Trước hết tạo font chữ có sẵn, vị trí chữ số, pixel mang giá trị 1, chỗ khác mang giá trị Khi hiển thị, gặp bit font, pixel giữ nguyên cũ, ngược lại gặp pixel ta thay màu định dễ nhìn Font chữ truy xuất nhằm hiển thị từ trái sang phải, từ xuống theo nguyên tắc phần cứng Ma trận font chữ giống frame hình độ phân giải nhò nằm đè lên frame ảnh 52 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.10 : Tạo font hiển thị số 99 Như font chữ thực chất ma trận bit tạo thành cấu trúc chữ số, nhớ Rom lựa chọn hoàn hảo Đề tài sử dụng Rom có đường địa 12 bits, chứa font chữ : “0123456789QUANTITY OF OBJECTS :”, độ lớn chữ số 12x16 pixels Trong chữ “QUANTITY OF OBJECTS :” cố định đứng trước, phía sau chữ số hiển thị tùy theo kết thuật toán đếm đối tượng 5.4.2 Truy xuất từ Rom : Rom có địa để truy xuất bit đó, để thuận tiện việc đọc data từ Rom, ta xếp font theo dạng ví dụ cho số nằm gọn khung ma trận 16x16 pixels Khi muốn lấy chữ số ta đọc địa đầu khung tăng dần đến hết khung ma trận cần thiết Có lưu ý nhỏ, ta chọn kích cỡ 16 biểu diễn 2³, dễ dàng lấy với phân đoạn địa bis tổng số 12 bits Cụ thể sau : toàn địa address [12:0], address [12:8] chứa địa đầu khung ma trận chữ số, address [7:4] chiều rộng chữ 16 pixels ( chữ chiếm 12 pixels, lại pixels khoảng trắng ), address [3:0] chiều cao 16 pixels Khi hiển thị số hàng trăm, chục đơn vị, ta cần đưa thẳng số vào làm địa đầu khung address [12:8] Nhưng có vấn đề nảy sinh đây, từ số cố định, ta muốn biết số hàng trăm cần chia cho 100 lấy làm chẵn, không tính số lẻ, số cần thiết, phép toán nhân, chia, lấy số lẻ không tự động cấu hình tự động Khi mô mà dịch code lỗi, map chân cấu hình cổng logic hoàn toàn không Muốn thực thi phép toán phức tạp này, cần sử dụng tính toán, core có sẵn để hỗ trợ, giống tạo Ram hay Fifo May mắn phép cộng, trừ cấu 53 Đồ án tốt nghiệp Đại Học hình không cần dùng đến core Nhằm tránh độ phức tạp thời gian trễ không cần thiết sử dụng core, ta sử dụng phép cộng, trừ để thực thi tìm số hàng trăm, chục đơn vị Hàng trăm : so sánh khoảng, < 99 gán số hàng trăm 0, < 199 1, dài phù hợp cấu trúc toán tử mạnh verilog A = B ? C : D Hàng đơn vị : dùng phép trừ 10 liên tiếp, đến nhỏ 10, lại số đơn vị cần thiết Trường hợp xấu ta phải thực 100 phép trừ, thời gian 100 clocks, nhanh Hàng chục : xác định sau phép tính cần đến số đơn vị Hai công đoạn tính toán cần line hoàn tất Trừ 100 liên tiếp nhỏ 100, trừ hàng đơn vị xác định trên, ta số chia hết cho 10 nhỏ 100 Lấy số trừ liên tiếp nhỏ 10, ta số hàng chục 5.4.3 Định vị trí hiển thị monitor : Cách đơn giản dùng biến xCount đếm số pixels line, yCount đếm số lines frame ảnh, biến tọa độ để ta đặt khung chữ vào Đề tài đặt khung chữ vị trí xCount = 10 ( pixel 10 ), yCount = 31 ( line 31 ) Có ý nhỏ đây, ta reset biến xCount, yCount xCount = 1023, yCount = 768 Cách hoàn toàn không xác thực tế theo lý thuyết độ phân giải 1024x768 Khung chữ bị trôi liên tục hình, cố định chỗ Bởi đo mức điện áp tín hiệu hsync, vsync data_valid hsync có chu kỳ không đổi bất chấp vsync mức cao hay thấp Tuy data_valid tích cực có vsync, độ phân giải lại không khớp, tức có đến 770 lines frame Vậy cách tốt reset xCount yCount theo cạnh tín hiệu hsync, vsync, data_valid Số hiển thị hình có hàng trăm, mà biến đếm sử dụng độ dài 10 bits, tức 1024, số lượng vật thể lớn 999, hàng trăm hiển thị số Thực tế, số lượng vật thể đếm tối đa 1022, ô nhớ không sử dụng, ô nhớ cuối 1023 liên tục bị thay đổi giá trị nhãn đánh nhãn cuối củng sử dụng cho tất đối tượng thừa ảnh Nếu đếm 1021 vật, hình hiển thị số 921 Đề tài đếm hiển thị xác tối đa 999 đối tượng 54 Đồ án tốt nghiệp Đại Học 5.5 Mô thuật toán : Nhằm đảm bảo thời gian xử lý phù hợp thực tế, cần tạo mẫu ảnh gồm hay nhiều đối tượng có cấu trúc phức tạp nhiều đường cong, xiên mô dạng sóng tạo Ta sử dụng phần mềm ISE để code thuật toán cho board thực nghiệm Xilinx ML 402 VIODC, dùng ISE Simulator để mô tạo mẫu ảnh Hình 5.11 : Giao diện tạo mẫu 55 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.12: Vật mẫu màu đen khung ảnh 12x10 Kết mô phỏng, pixels đánh nhãn xác, trình xử lý bị chậm clocks tính từ lúc nhận data, đảm bảo thời gian cho phép Hình 5.13 : Kết đánh nhãn line Hình 5.14 : Kết đánh nhãn line 56 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.15 : Kết đánh nhãn line Hình 5.16 : Kết đánh nhãn line Hình 5.17 : Kết đánh nhãn line Hình 5.18 : Kết đánh nhãn line 57 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.19: Kết đánh nhãn line Hình 5.20 : Kết đánh nhãn line Hình 5.21 : Kết đánh nhãn line Hình 5.22 : Kết đánh nhãn line 10 58 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Hình 5.23 Kết sau đánh số Giá trị nhãn Ram sau : Hình 5.24 : Sau dán nhãn, giá trị ô nhớ sử dụng có giá trị 59 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Thời gian trễ clocks trình truy xuất liệu Ram, Fifo hạn chế không tránh khỏi khắc phục đẩy lùi toàn tín hiệu lại clocks, giữ đồng cần thiết 5.7 Áp dụng thuật toán thực tế board : Sau mô thành công, ta áp dụng thực tế board Code dịch file bit nạp xuống cấu hình cho VIODC Kết quả, thuật toán xác định xác số lượng vật thể ảnh, lỗi đồng bộ, gây viền đen bên phải bên khung hình Độ trễ vài clocks nên không ảnh hưởng nhiều, thị giác không nhận sai biệt Hình 5.25 : Giao diện project ISE Mẫu đưa vào từ CPU phông màu trắng, vật thể màu đen có màu sắc đậm nét Kích cỡ vật phải không nhỏ, chi tiết nhỏ nhiễu, thuật toán hoạt động bị sai Đề tài thực công đoạn xác định đối tượng ảnh, 60 Đồ án tốt nghiệp Đại Học phần trình nhận dạng vật cụ thể, yêu cầu data vào phải đảm bảo số tiêu chuẩn, thay cho lọc phía trước 5.8 Đề xuất mở rộng đề tài : 5.8.1 Ưu điểm : – Đáp ứng yêu cầu xử lý thời gian thực, đồng tín hiệu vào ra, chèn vào trình xử lý gỡ bỏ mà không ảnh hưởng đến timing – Tối ưu hóa tài nguyên sử dụng, xác định xác tối đa số lượng nhãn gán lên đối tượng, cụ thể 1022/1024 ( 10 bits ) – Hoạt động chuẩn xác với hình dạng phức tạp vật thể mà không cần lưu khung ảnh, giảm thiểu tối đa tài nguyên sử dụng 5.8.2 Khuyết điểm : Chưa xác định xác vật thể kích thước nhỏ, nét mảnh cụ thể sau : Hình 5.26 : Số dạng a b Đề tài so sánh pixel xét pixels bên trên, phía trước nên với số dạng b, pixel liền kề không nằm theo phương thẳng, kết xác định đối tượng Còn với số dạng a, đương nhiên thuật toán hoạt động xác 5.8.3 Hướng phát triển : Khắc phục việc xác định sai chi tiết nhỏ, ta mở rộng so sánh pixel liền kề, cụ thể toàn khung 2x2, 4x4 hay 8x8 Trong khung, diện tích đối tượng chiếm nhiều 61 Đồ án tốt nghiệp Đại Học tất nhiên xem đơn vị khung thuộc vật thể, ngược lại bỏ qua Phương pháp giống với làm đầy làm mảnh bước tiền xử lý nhị phân hóa hệ thống xử lý tín hiệu thực Sở dĩ đề tài chưa ứng dụng phương pháp vào thời gian hạn chế gây phức tạp thuật toán cần sử dụng nhiều tài nguyên hơn, đồng thời phải đảm bảo đồng gần tuyệt đối tín hiệu vào ra, điều hạn chế chưa khắc phục đề tài nói Tuy nhiên thời gian tới, độ phân giải ảnh nâng cao, nhóm pixels liền kề tạo thành hình dạng thấy được, thuật toán hoạt động chuẩn xác Sau trình này, ta biết thông số quan trọng đối tượng, vị trí hình, chu vi, diện tích ảnh, Dựa vào ta mở rộng số ứng dụng sau : - Nhận dạng mã vạch thẻ, theo chiều rộng khoảng cách chúng Nhận dạng biển số xe cho hệ thống gửi xe tự động, font số dạng kích cỡ tương đương Trong máy chấm thi trắc nghiệm, ảnh scan chấm tròn liệu lý tưởng cho thuật toán nhận dạng 62 Đồ án tốt nghiệp Đại Học KẾT LUẬN Xử lý ảnh trình phức tạp bao gồm nhiều bước khác nhằm đạt đến mục đích riêng cho ứng dụng cụ thể Có thể nhận dạng mặt người, nhận dạng chữ viết tay, tìm đối tượng mong muốn Đây lĩnh vực hay, thu hút nhiều hướng phát triển, ứng dụng vào mặt khác phục vụ sống người Đề tài thực bước nhỏ tiến trình này, nẳm công đoạn tiền xử lý ảnh Để thực công việc nhận dạng cụ thể đối tượng đòi hỏi toàn trình hoàn chỉnh phức tạp mà thời gian chưa cho phép đề tài thực Thành công lớn đảm bảo liệu trước sau xử lý đồng nhau, tức dùng cho ứng dụng khác mà không ảnh hưởng trình mặt thời gian, yêu cầu tối quan trọng xừ lý thời gian thực Kết đề tài cung cấp thông số cần thiết cho ứng dụng sau, dựa vào nhãn pixel đối tượng Địa Ram sử dụng làm nhãn giá trị Ram hoàn toàn đúng, số lượng theo đếm không sai Tuy việc hiển thị số lượng vật thể hình xem thể kết đề tài chưa phải ứng dụng cụ thể dựa vào thông số Tuy hạn chế việc xác định xác đối tượng cách khắc phục tương đối tương lai, nhận dạng ảnh trình mang tính tuyệt đối thị giác não người hệ thống xử lý ảnh hoàn hảo nhất, chưa cỗ máy mô Mở rộng đề tài hơn, ta xác định xác hình dạng cụ thể đối tượng đó, từ đơn giản đến phức tạp Hai mặt quan trọng khung ảnh hình dạng màu sắc mặt giải tốt, tạo nên tảng cho ứng dụng rộng rãi sau Cụ thể nhận dạng vân tay, tái tạo hình ảnh, dò theo đối tượng mong muốn, So với hệ thống phần cứng ngày hỗ trợ nhiều hơn, tài nguyên ngày mở rộng, sức mạnh tốc độ xử lý tăng chóng mặt, việc tạo hệ thống nhận dạng đạt đến vượt qua thị giác người không xa Mặt xử lý không “hiểu” liệu có sẵn mà tạo liệu ảnh đáp ứng nhiều lĩnh vực giải trí nghe nhìn 63 Đồ án tốt nghiệp Đại Học Tài liệu tham khảo : [1] Xilinx Inc, Video Starter Kit-User Guide, UG217 ( v1.5 ) October 26, 2006 [2] Xilinx Inc, Video Input/Output Daughter Card, UG235 ( v1.2.1 ) October 31, 2007, pages 33-42 [3] Marco Groeneveld, Lancerlot_User_Manual, September 12, 2004 [4] Xilinx Inc, ISE In-Depth Tutorial, pages 99-111 [5] 2230 Corporate Circle, Henderson, NV89014, Evita_Verilog, 1988, www.aldec.com [6] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ Nhập môn xử lý ảnh số Nhà xuất Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2003 [7] Võ Đức Khánh, Hoàng Văn Kiếm Giáo trình xử lý ảnh số Nhà xuất Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chi Minh [8] Willam K Pratt Digital Image Processing: PIKS inside, Third Edition 2001, John Wiley & Sons, Inc [9] Tow-Dimensional Signal and Image Processing Jae S.Lim - người dịch GS Nguyễn Văn Thọ [10] Và số sách báo tài liệu tham khảo từ internet 64 [...]... thể cho ảnh ghi trên băng từ có thể số hoá Trong Micro Densitometer phim và ảnh chụp được gắn trên mặt phẳng hoặc cuốn quang trống Việc quét ảnh thông qua tia sáng (ví dụ tia Laser) trên ảnh đồng thời dịch chuyển mặt phim hoặc quang trống tương đối theo tia sáng Trường hợp dùng phim, tia sáng đi qua phim Camera thường có hai kiểu: kiểu camera dùng đèn chân không và kiểu camera chỉ dùng bán dẫn Trong... bản nhất trong xử lý ảnh số là đưa ảnh về dạng biểu diễn số thích hợp, nghĩa là ảnh phải được biểu diễn bởi một ma trận hữu hạn tương ứng với việc lấy mẫu 24 Đồ án tốt nghiệp Đại Học ảnh trên một lưới rời rạc và mỗi pixel được lượng hóa bởi một số hữu hạn bit Ảnh số được lượng tử hóa có thể được xử lý hay chuyển qua bước biến đổi số tương tự DA( Digital to Analog) để tái hiện trên thiết bị hiện ảnh Một... theo các tiêu chuẩn đánh giá như màu sắc, cường độ…cuối cùng là kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc Nhận dạng ảnh : là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó Có 2 kiểu mô tả đối tượng : o Mô tả tham số o Mô tả theo cấu trúc Trên thực tế có nhiều lĩnh vực liên quan đến nhận dạng ảnh: nhận dạng vân tay, chữ viết, khuôn mặt, nhận dạng hình học… Ngày nay còn có một kỹ thuật... nghiệp Đại Học 3.3 Các phương pháp phát hiện biên : Có khá nhiều nghiên cứu về việc dò và tách biên đối tượng trong xử lý ảnh, cơ bản đều là phát hiện liên kết giữa 2 vùng có mức xám khác nhau Tuy nhiên, chưa có phương pháp nào có thể hoàn toàn tìm được biên đối tượng mà chỉ mang tính tương đối Sau đây là một số phương pháp thông dụng được sử dụng : Sobel, bộ tách biên Roberts, Prewitt… sử dụng cách tính... diễn trên hình 1.5 Trong hệ màu cộng, sự trộn lẫn các màu lam và màu lục với số lượng bằng nhau sẽ tạo ra màu lục lam (cyan) Sự trộn lẫn màu đỏ và màu lam với số lượng bằng nhau sẽ tạo ra màu tím(magenta) và sự trộn lẫn màu đỏ và màu lục với số lượng bằng nhau sẽ tạo ra màu vàng Ba màu vàng (Y), lục lam (C) và màu tím (M) gọi là những màu thứ cấp của hệ màu cộng Khi 3 màu R,G,B được kết hợp với số lượng... trong không gian cũng như theo giá trị thành dạng số rời rạc được gọi là số hoá ảnh Việc biến đổi này có thể gồm hai bước: Bước 1: Đo giá trị trên các khoảng không gian gọi là lấy mẫu Bước 2: Ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo được thành một số hữu hạn các mức rời rạc gọi là lượng tử hoá 2.4.1 Lấy mẫu Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tính liên tục được chuyển thành các... li họ các giá trị z được thực hiện và mô tả bằng li theo quá trình trên đây, khi đó sai số của quá trình lấy mẫu có thể được xác định theo : 2.4.3 Quét ảnh Phương pháp chung để lấy mẫu là quét ảnh theo hàng và mã hóa từng hàng Về nguyên tắc, một đối tượng, phim hay giấy trong suốt sẽ được chiếu sáng liên tục để tạo nên một ảnh điện tử trên tấm cảm quang Tùy theo loại camera mà chất liệu của tấm cảm quang... biểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1 Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc Biểu diễn bằng mã xích Phương pháp này thường dùng để biểu... nhất Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh Trong thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc điểm ứng dụng Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ Anh sau khi được số hóa được nén, luuw lai để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo Mặt khác, ảnh sau khi số. .. 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 chọn thích hợp 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 1.2.2 Độ phân giải của ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển