QUẢN Lý d6cntt epu dai

LỜI MỞ ĐẦU Thông tin biểu diễn dạng chủ yếu là: âm thanh, văn hình ảnh Do vậy, xử lý ảnh lĩnh vực quan trọng ngành công nghệ thông tin Mặc dù lĩnh vực khó ngày ngày trở nên quan trọng hệ thống lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin, ứng dụng vào để giải toán xử lý ảnh, phục vụ nhu cầu người Chuyển màu ảnh kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng thao tác xử lý màu phổ biến sản phẩm đa phương tiện tài liệu, hình ảnh, video Mặc dù, lĩnh vực có phát triển đáng kế, nhiên nhà thiết kế cần thể thông tin đa phương tiện phong cách riêng, tương ứng với ngữ cảnh Do vậy, em chọn đề tài “Ứng dụng chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo phong cách ảnh” để làm đề tài tốt nghiệp Đồ án thể phương pháp chuyển màu cách tùy biến, sử dụng phương pháp kết hợp song song sử dụng ngữ cảnh phép lọc Trong phương pháp này, đầu vào ảnh thông tin ngữ cảnh thời gian năm, tuổi người xem Dựa vào thông tin ngữ cảnh xác định phong cách ảnh, tạo trước ảnh mẫu có CSDL ảnh Từ đó, hệ thống tạo ảnh có nội dung từ ảnh ban đầu, thể phong cách ảnh lấy từ CSDL ảnh Màu sắc ảnh chuyển đổi cách nhẹ nhàng cho hợp với nội dung ảnh đầu vào, đảm bảo giữ lại tính quán ảnh với phong cách theo yêu cầu đem lại hiệu tốt thẩm mỹ ảnh Bố cục trình bày báo cáo gồm ba chương chính: CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN CHUYỂN MÀU ẢNH Chương cung cấp nhìn tổng quan xử lý ảnh vấn đề xử lý ảnh giới thiệu toán chuyển màu ảnh, cụ thể chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo phong cách ảnh CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN MÀU ẢNH THEO BỐ CỤC DỰA VÀO SALIENCY MAP VÀ HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT Nội dung chương chủ yếu tập trung vào trình bày, phân tích phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục ảnh để tạo phong cách ảnh qua cách xác định Saliency Map ảnh, hàm mật độ xác suất sử dụng lọc Gaussian để giúp việc chuyển màu cách hiệu CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Trong chương trình bày môi trường xây dựng chương trình cung cấp nhìn trực quan, sinh động phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo phong cách ảnh qua ví dụ thực nghiệm Mặc dù có nhiều cố gắng tham khảo nhiều tài liệu giáo trình, song tránh khỏi thiếu sót hạn chế, mong nhận nhận xét quý báu từ quý thầy cô, toàn thể bạn để đề tài hoàn thiện MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN CHUYỂN MÀU ẢNH THEO BỐ CỤC 1.1 Tổng quan xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Ứng dụng xử lý ảnh .5 1.1.3 Các khía cạnh xử lý ảnh 1.1.4 Các bước xử lý ảnh 1.2 Bài toán chuyển màu ảnh 1.2.1 Bài toán chuyển màu chuyển màu ảnh 1.2.2 Các phương pháp chuyển màu ảnh 1.2.3 Ứng dụng toán chuyển màu 10 1.3 Kết luận chương 11 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN MÀU ẢNH THEO BỐ CỤC DỰA VÀO SALIENCY MAP VÀ HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT 12 2.1 Ph ép biến đổi Fourier với ảnh 12 2.1.1 Giới thiệu phép biển đổi Fourier 12 2.1.2 Biến đổi Fourier hai chiều với ảnh 16 2.1.3 Mục đích biến đổi Fourier 16 2.2 Saliency Map ảnh 17 2.2.1 Giới thiệu Saliency Map ảnh 17 2.2.2 Cách xác định Saliency Map .17 2.3 Bộ lọc Gaussian 21 2.3.1 Các lọc loại bỏ nhiễu thường gặp 21 2.3.2 Cơ sở lý thuyết lọc Gaussian 25 2.3.3 Xây dựng chương trình kết thực nghiệm .25 2.4 Hàm mật độ xác suất 27 2.4.1 Giới thiệu hàm mật độ xác suất 27 2.4.2 Xác định hàm mật độ xác suất 27 2.4.3 Ứng dụng hàm mật độ xác suất xử lý ảnh 28 2.5 P hương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục dựa vào Saliency Map hàm mật độ xác suất ảnh 30 2.5.1 Giới thiệu phương pháp .30 2.5.2 Nội dung phương pháp 32 2.6 Kết luận chương 37 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .39 3.1 Xây dựng ứng dụng Matlab 39 3.1.1 Giới thiệu Matlab 39 3.1.2 Giao diện chương trình 41 3.2 Một số kết thực nghiệm phương pháp 44 3.2.1 Ảnh người 44 3.2.2 Ảnh phong cảnh 49 3.2.3 Ảnh hoạt động 54 3.3 Kết luận chương 58 KẾT LUẬN & TỰ ĐÁNH GIÁ 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh .1 Hình 1.2: Một ví dụ ảnh xám Hình 1.3: Ảnh nhị phân Hình 1.4: Biểu diễn ảnh xám Hình 1.5: Cách biểu diễn ảnh RGB Hình 1.6: Một ví dụ biểu diễn ảnh RGB Hình 1.7: Chỉ thị màu ảnh Hình 1.8: Ứng dụng xử lý ảnh vào theo dõi nhịp tim Hình 1.9: Ứng dụng xử lý ảnh vào nhận dạng biển số xe Hình 1.10: Chuyển màu ớt sử dụng phương pháp PCA Hình 1.11: Một ví dụ phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục Hình 1.12: Chuyển màu website sử dụng phương pháp PCT 10 Hình 2.1: Đồ thị hàm số ban đầu 13 Hình 2.2: Biểu diễn phép biến đổi Fourier cho hình chữ nhật 14 Hình 2.3: Biểu diễn phép biến đổi Fourier hàm lôgarit 14 Hình 2.4: Biểu diễn trực quan phép biến đổi Fourier hàm lôgarit 15 Hình 2.5: Ảnh gốc ban đầu 20 Hình 2.6: Saliency Map ảnh sau xác định 20 Hình 2.7: Ảnh gốc ban đầu chưa bị làm nhiễu 21 Hình 2.8: Ảnh sau bị làm nhiễu Salt & Pepper 21 Hình 2.9: Ảnh trước lọc nhiễu lọc trung bình 22 Hình 2.10: Ảnh sau lọc nhiễu lọc trung bình 22 Hình 2.11: Ảnh trước lọc nhiễu lọc Median .23 Hình 2.12: Ảnh sau lọc nhiễu lọc Median 23 Hình 2.13: Ảnh trước sử dụng lọc thứ bậc .24 Hình 2.14: Ảnh sau sử dụng lọc thứ bậc 24 Hình 2.15: Ảnh sau làm nhiễu 26 Hình 2.16: Ảnh sau lọc nhiễu lọc Gaussian .26 Hình 2.17: Ví dụ biểu đồ xám ảnh 28 Hình 2.18: Ảnh RGB thử ban đầu 29 Hình 2.19: Histogram ảnh RGB .29 Hình 2.20: Phương pháp chuyển màu 30 Hình 2.21: Một số phần mềm xử lý ảnh phổ biến 31 Hình 2.22: Sử dụng phép biến đổi Fourier để thực chuyển màu 33 Hình 2.23: Ảnh gốc ban đầu chưa chuyển màu 35 Hình 2.24: Ảnh mẫu chứa màu cần chuyển 35 Hình 2.25: Ảnh sau chuyển màu 36 Hình 2.26: Một ứng dụng chuyển màu ảnh Nhiếp ảnh 37 Hình 3.1: Logo Matlab 39 Hình 3.2: Giao diện phần mềm Matlab 40 Hình 3.3: Giao diện ứng dụng 41 Hình 3.4: Form hiển thị ảnh gốc 42 Hình 3.5: Form hiển thị Saliency Map ảnh 42 Hình 3.6: Form hiển thị hình ảnh chứa template 43 Hình 3.7: Form hiển thị kết thu 43 Hình 3.8: Tông màu ảnh chuyển thành màu vàng hoa 45 Hình 3.9: Bức ảnh ban đầu chuyển sang màu xanh .46 Hình 3.10: Bầu trời mặt biển chuyển xế chiều 47 Hình 3.11: Ảnh Ca sỹ Sơn Tùng MTP trông “xanh” 48 Hình 3.12: Hoa anh đào từ màu hồng chuyển sang màu đỏ 50 Hình 3.13: Quang cảnh từ ban ngày chuyển sang chiều tối 51 Hình 3.14: Thành nhà hồ chuyển màu trông cũ kỹ 52 Hình 3.15: Mặt nước hồ Tây trông “ảo diệu” 53 Hình 3.16: Bầu trời nước biển có màu xanh sáng .55 Hình 3.17: Cảnh vật trông tối mù mịt .56 Hình 3.18: Hình ảnh hai bé trở nên lung linh đêm rước đèn 57 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Bảng mô tả liệu thực nghiệm với ảnh người 44 Bảng 3.2: Bảng mô tả liệu thực nghiệm với ảnh phong cảnh .49 Bảng 3.3: Bảng mô tả liệu thực nghiệm với ảnh hoạt động 54 KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT Từ khóa Tiếng Anh Tiếng Việt CT Color transfer Chuyển màu PDF Probability Density Function Hàm tính xác suất phân bổ PCA Pricipal Component Analysis Phân tích thành phần PCT Partition Color Transfer Chuyển ảnh phần CDT Colour Ditribution Transfer Chuyển màu phương pháp phân loại màu I Iteration Bước lặp C Chrominance Hệ màu Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DFT CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN CHUYỂN MÀU ẢNH THEO BỐ CỤC Trong chương trình bày kiến thức xử lý ảnh; vấn đề xử lý ảnh Ở phần cuối chương giới thiệu tổng quan đề tài tốt nghiệp mục tiêu cần đạt đồ án tốt nghiệp 1.1 Tổng quan xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Con người thu nhận thông tin qua giác quan, thị giác đóng vai trò quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trò quan trọng tương tác người máy Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Một số khái niệm xử lý ảnh: Giả sử có ảnh đơn sắc, nghĩa có sắc thái màu xám, màu khác Hình 3.10: Bầu trời mặt biển chuyển xế chiều Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu sáng Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Phần chỗ hoa ảnh người lấy theo màu xanh Template Nhìn chung, kết thu bật màu xanh hình ảnh ban đầu Kết thu ảnh thật Màu nước biển bầu trời trông xanh hơn, rõ Hình 3.11: Ảnh Ca sỹ Sơn Tùng MTP trông “xanh” Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu trắng vàng Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Phần tóc lấy theo màu xanh Template Nhìn chung, kết thu bật màu xanh hình ảnh ban đầu Kết thu ảnh thay đổi chút so với ảnh ban đầu Tóc chuyển sang màu xanh nhạt Trông khuôn mặt sáng sủa phong cách đại 3.2.2 Ảnh phong cảnh Những kết thực nghiệm áp dụng tập liệu ảnh phong cảnh Các thể loại ảnh phong cảnh chủ yếu ảnh chụp phong cảnh, chụp thiên nhiên, đồi núi, hang, động, cối… Thực tế, ứng dụng sử dụng với ảnh tùy người dùng Tuy nhiên phạm vi đề tài thời gian thực hạn chế, tiến hành kiểm tra với 10 ảnh để làm kết thực nghiệm Các ảnh lấy làm thực nghiệm nhiều loại tệp khác nhau, kích thước khác dung lượng khác để kiểm tra hoạt động thuật toán, tốc độ hiệu cách khách quan Bảng mô tả chi tiết liệu thực nghiệm sử dụng để kiểm tra ứng dụng chuyển màu ảnh theo bố cục Bảng 3.2: Bảng mô tả liệu thực nghiệm với ảnh phong cảnh TT Tên ảnh Loại ảnh Kích thước Dung lượng PHOCA001 JPG 320x400 65Kb PHOCA002 JPG 320x400 35Kb PHOCA003 JPG 400x600 12Kb PHOCA004 JPG 400x600 4Kb PHOCA005 JPG 480x800 75Kb PHOCA006 PNG 480x600 25Kb PHOCA007 PNG 800x600 1.4Mb PHOCA008 PNG 800x600 1.7Mb PHOCA009 PNG 1080x800 1.9Mb 10 PHOCA010 PNG 1280x1024 2Mb Ghi Hình 3.12: Hoa anh đào từ màu hồng chuyển sang màu đỏ Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu sáng hơn, hoa màu trắng toàn khung cảnh lúc ban ngày, bình minh Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Phần chỗ hoa phía núi lấy theo đỏ Template Kết thu ảnh khác so với ảnh ban đầu Hoa chuyển thành màu đỏ cảnh hoàng hôn buổi chiều Hình 3.13: Quang cảnh từ ban ngày chuyển sang chiều tối Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu ban ngày Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Toàn màu ảnh lấy theo màu đỏ cam Template Nhìn chung, kết thu bật da cam hình ảnh ban đầu Kết thu ảnh khác so với ảnh ban đầu Bầu trời chuyển sang tối so với ảnh ban đầu Trông ảnh buổi chiều trời râm Hình 3.14: Thành nhà hồ chuyển màu trông cũ kỹ Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu “sáng” “xanh” Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Một phần thành nhà Hồ đám cỏ chuyển sang màu da cam,trông thành cũ kỹ cỏ héo úa ban đầu Nhìn chung, kết thu bật màu vàng cam hình ảnh ban đầu Kết thu ảnh thành nhà Hồ cũ kỹ đám cỏ vàng héo đám cỏ ban đầu Hình 3.15: Mặt nước hồ Tây trông “ảo diệu” Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu sáng xanh Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Màu mặt nước trông vàng hơn, đường chân trời trông tối Kết thu ảnh khác Màu nước biển đường chân trời vào thời điểm chiều tà, tương tự ảnh Template 3.2.3 Ảnh hoạt động Những kết thực nghiệm áp dụng tập liệu ảnh hoạt động Các thể loại ảnh hoạt động chủ yếu nhóm người thực hành động đó… Thực tế, ứng dụng sử dụng với ảnh tùy người dùng Tuy nhiên phạm vi đề tài thời gian thực hạn chế, tiến hành kiểm tra với 10 ảnh để làm kết thực nghiệm Các ảnh lấy làm thực nghiệm nhiều loại tệp khác nhau, kích thước khác dung lượng khác để kiểm tra hoạt động thuật toán, tốc độ hiệu cách khách quan Bảng mô tả chi tiết liệu thực nghiệm sử dụng để kiểm tra ứng dụng chuyển màu ảnh theo bố cục Bảng 3.3: Bảng mô tả liệu thực nghiệm với ảnh hoạt động TT Tên ảnh Loại ảnh Kích thước Dung lượng ACT001 JPG 320x400 45Kb ACT002 JPG 320x400 24Kb ACT003 JPG 400x600 26Kb ACT004 JPG 400x600 42Kb ACT005 JPG 480x800 75Kb ACT006 PNG 480x600 83Kb ACT007 PNG 800x600 3.4Mb ACT008 PNG 800x600 1.2Mb ACT009 PNG 1080x800 2.5Mb 10 ACT010 PNG 1280x1024 2Mb Ghi Hình 3.16: Bầu trời nước biển có màu xanh sáng Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu tối Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu trắng xanh ảnh Template Sau chuyển màu, ảnh thu sáng ban đầu, bầu trời có màu đẹp ban đầu màu sáng dải màu thay đổi Kết thu ảnh sáng đẹp ảnh ban đầu Hình 3.17: Cảnh vật trông tối mù mịt Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu có màu sáng trắng Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu đỏ ảnh Template Cả cảnh vật chuyển cách trơn tru theo tông màu đỏ Saliency Map ảnh không rõ ràng Nhìn chung, kết thu bật màu xanh hình ảnh ban đầu Kết thu ảnh trông màu đẹp ban đầu Hình 3.18: Hình ảnh hai bé trở nên lung linh đêm rước đèn Nhận xét hiệu ứng hình ảnh: Hình ảnh ban đầu ban đầu phân tích Saliency Map, chuyển màu trọng vào Saliency Map ảnh theo ảnh Template Hình ảnh ban đầu chụp điều kiện thiếu ánh sáng Khi thực chuyển màu, phần bật ảnh ban đầu chuyển theo màu xanh ảnh Template Nhìn chung, kết thu Kết thu ảnh sáng ảnh ban đầu 3.3 Kết luận chương Trong chương 3, em xây dựng chương trình mô thuật toán chuyển màu theo bố cục để tạo phong cách ảnh dựa vào kiến thức xử lý ảnh có chương kiến thức phương pháp chuyển màu, cách xác định Saliency Map lọc Gaussian chương Thực nghiệm cho thấy, chương trình hoạt động ổn định đem lại hiệu ban đầu Tuy nhiên phải phát triển cải tiến KẾT LUẬN & TỰ ĐÁNH GIÁ Cùng với phát triển công nghệ, nhu cầu sử dụng người, lĩnh vực xử lý ảnh ngày phát triển có nhiều ứng dụng mang tính thực tiễn, đóng góp nhiều giá trị Ngoài ứng dụng để giải toán quản lý, nhận dạng…, ứng dụng xử lý ảnh sử dụng cho đồ họa máy tính trở thành công cụ “trợ giúp” cho lĩnh vực khác Thiết kế đồ họa nhiếp ảnh hai ví dụ điển hình Do vậy, đề tài ứng dụng xử lý ảnh để giải toán đồ họa ứng dụng Với mạnh có kinh nghiệm thiết kế sử dụng phần mềm đồ họa, em tin đề tài đề tài phù hợp với khả để em nghiên cứu, phát triển áp dụng kiến thức tiếp thu vào công việc thực tế sau Trong trình thực đồ án tốt nghiệp, hướng dẫn Tiến Sĩ Đào Nam Anh – Giám Đốc Trung Tâm Học Liệu Trường Đại Học Điện Lực, em có tổng kết điều sau: Kết thu được: - Nắm vững kiến thức vể xử lý ảnh, ứng dụng xử lý ảnh triển vọng phát triển lĩnh vực xử lý ảnh - Sử dụng tốt môi trường Matlab để xây dựng chương trình xử lý ảnh, giải toán xử lý ảnh thường gặp - Vận dụng kiến thức học từ môn học, đặc biệt môn Xử Lý Ảnh môn Tin Học Ứng Dụng để xây dựng phát triển ứng dụng chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo phong cách ảnh - Trau dồi phát triển khả tìm kiếm, xử lý thông tin đọc hiểu tài liệu chuyên ngành tiếng Anh - Rèn luyện khả nghiên cứu khoa học cách độc lập hướng dẫn cán hướng dẫn - Phát triển kỹ quản lý thời gian, kỹ làm việc cách khoa học Triển vọng phạm vi đề tài - Phạm vi đề tài: ứng dụng sử dụng cho mục đích cá nhân, kích thích khả sáng tạo đề cao tính cá nhân hóa người dùng - Đề tài đưa toán xử lý ảnh áp dụng vào nhiều toán khác như: ứng dụng chỉnh sửa ảnh tự động theo sở thích người dùng; hệ thống tự động thay đổi giao diện website thương mại điện tử… - Đề tài mang tính thực tế, áp dụng vào thực tiễn để phục vụ nhu cầu người dùng muốn chỉnh sửa ảnh theo phong cách riêng Hướng phát triển - Cải thiện giao diện người dùng (User Interface) trải nghiệm người dùng (User Experience) ứng dụng để ứng dụng thân thiện, dễ sử dụng - Tối ưu thuật toán để ứng dụng hoạt động nhanh hiệu - Phát triển thêm loại template cho ứng dụng, để tạo nên thư viện template chứa phong cách phong phú, đa dạng cho người dùng - Tích hợp thêm nhiều công cụ xử lý ảnh vào ứng dụng để ứng dụng trở thành công cụ hỗ trợ giảng dạy trực quan môn học Xử Lý Ảnh trường Đại Học Điện Lực TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT [1] Đào Nam Anh, “Phân Tích Và Xử Lý Ảnh”, Nhà Xuất Bản Đại Học Bách Khoa Hà Nội, 2015 [2] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, “Giáo Trình Môn Học Xử Lý Ảnh”, Đại Học Thái Nguyên, 2007 [3] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập Môn Xử lý ảnh số”, Nhà Xuất Bản Khoa Học Và Kỹ Thuật, 2002 TÀI LIỆU TIẾNG ANH [1] K Kamejima, “Robotic communication with/within annotated geographics message from RO-MAN 2000 –,” in Proceedings of the 20th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RoMan2011) Atlanta, Georgia: IEEE, 2011, pp 491–496 [2] C Urmson, C Baker, J Dolan, P Rybski, B Salesky, W Whittaker, D Ferguson, and M Darms, “Autonomous driving in traffic: Boss and the urban challenge,” AI Magazine, vol 30, no 2, pp 17–28, 2009 [3] K Kamejima, “Multiparticipant geographics annotation for interactive rendezvous and cooperative monitoring,” International Journal on Navigation and Observation, vol 2011, no Article ID 784969, pp 11 pages, [4] R de Nijs, M Juli´a, B Gonsior, D Wollherr, K K¨uhnlenz, and M Buss, “Following route graphs in urban environments,” in Proceedings of the 20th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RoMan2011) Atlanta, Georgia: IEEE, 2011, pp 363–368 [5] S Edelkamp, S Jabbar, and T Willhalm, “Geometric travel planning,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol ITS-6, no 1, 2005 [...]... dụng của xử lý ảnh vào theo dõi nhịp tim Giáo dục đào tạo: Nhập liệu tự động trong các kỳ thi đại học, cao đẳng, Chấm thi trắc nghiệm tự động Tư pháp: Phân tích dấu vân tay, khôi phục hình ảnh bị mờ, bị nhiễu… Hình 1.9: Ứng dụng xử lý ảnh vào nhận dạng biển số xe 1.1.3 Các khía cạnh của xử lý ảnh Các thuật toán xử lý ảnh có các nhiệm vụ khác nhau Tùy theo nhiệm vụ chính mà các thuật toán xử lý ảnh có... bật của ảnh Từ đó để tiện cho các xử lý phức tạp sau này Đặc biệt, với những bài toán xử lý ảnh với mục đích nâng cao chất lượng ảnh, việc xác định được Saliency Map của ảnh không chỉ giúp xác định được thành phần quan trọng của ảnh mà còn loại bỏ những yếu tố dư thừa của ảnh đó, tránh được những thao tác xử lý không cần thiết trong quá trình thực hiện xử lý ảnh b) Lý thuyết phân bổ màu sắc Để xác định... đường thẳng, hình tròn hoặc hình dạng đặc biệt trong ảnh 1.1.4 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Các bước cơ bản trong xử lý ảnh bao gồm: Nhận ảnh Đầu tiên ta cần tạo ra một ảnh kỷ thuật số từ ảnh in trên giấy bằng máy quét hay máy chụp ảnh kỹ thuật số Tiền xử lý Đây là bước thực hiện khi tiến hành các nhiệm vụ xử lý ảnh lớn Bước này thực hiện một số nhiệm vụ cơ bản để làm ảnh trở nên phù hợp hơn cho... Mỗi ảnh màu chỉ có một nhóm nhỏ trong số hơn 16 triệu màu Để tiện cho lưu trữ và xử lý tệp tin, mỗi ảnh có một bản đồ màu (Colour Map) là tập hợp các màu có trong ảnh Mỗi điểm ảnh có một giá trị, không phải chỉ màu, mà là chỉ thị màu trong bản đồ màu nói trên Hình 1.7: Chỉ thị màu của ảnh 1.1.2 Ứng dụng của xử lý ảnh Xử lý ảnh được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực cuộc sống, từ giáo dục, công... Bài toán chuyển màu ảnh là một bài toán hay và quan trọng trong lĩnh vực xử lý ảnh Ngày nay, mặc dù công nghệ đã và đang ngày càng phát triển, các hướng nghiên cứu và ứng dụng trong xử lý ảnh đã ngày càng một đa dạng, phong phú và áp dụng trong nhiều lĩnh vực hơn Song, tất cả chúng đều dựa trên những bài toán cơ bản của xử lý ảnh Nói một cách đơn giản, chuyển màu ảnh đơn giản chính là thay đổi giá... điện tử, thiết kế website khi muốn chuyển màu của website một cách tự động, tùy theo loại người dùng 1.3 Kết luận chương Qua chương 1, ta có thể hiểu rõ về xử lý ảnh, các khái niệm cơ bản của xử lý ảnh, các khái niệm, vấn đề cơ bản của xử lý ảnh và phương pháp chuyển màu theo bố cục để tạo phong cách ảnh Chương tiếp theo, đồ án sẽ đi sâu vào phân tích phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo... Thông thường, xử lý ảnh thường được thực hiện trong miền không gian, do tính trực quan cao Nhưng khi thực hiện trong miền không gian, sẽ không đáp ứng được yêu cầu cao về ảnh Do đó có các phép biến đổi về chuyển ảnh sang miền khác để xử lý, sau đó biển đổi trở lại miền không gian Các phép biển đổi đó là Fourier, biển đổi Cosin rời rạc Các biển đổi Fourier có tầm quan trọng trong xử lý ảnh cơ bản Nó... thuận thiện cho lý thuyết và giải quyết bài toán, ta có thể xem ảnh là hàm số tín hiệu trong không gian liên tục I(x, y) với x, y ϵ R, x ϵ [0, xmax], y ϵ [0, ymax], I ϵ [0, 1] Với tính liên tục, ta có thể sử dụng tính toán tích phân, vi phân để hiểu các thuộc tính và để xử lý hiệu quả hình ảnh Các giá trị xám của điểm ảnh trong hầu hết các ảnh có sự tương đồng với một hiệu ứng vật lý trong không gian... toán chuyển màu Chuyển màu ảnh là một bài toán cơ bản và quan trọng trong xử lý ảnh Có rất nhiều ứng dụng của chuyển màu ảnh, tùy theo yêu cầu bài toán và mục đích sử dụng Một số ứng dụng cơ bản có thể kể đến như:  Phối màu, chỉnh màu sử dụng trong nhiếp ảnh, hội họa;  Ứng dụng trong bài toán nhận dạng để làm phân biệt, xử lý đối tượng  Ứng dụng vào marketing khi muốn chuyển màu ảnh một cách tự động... giải pháp mạnh trong không gian tần số, thay thể giải pháp trong không gian thực Các biến đổi cũng cho phép phân tách và xử lý các tần số hình ảnh và để thực hiện lọc tần số thấp cũng như tần số cao Ngoài ra, biến đổi Fourier trên máy tính là biến đổi Fourier rời rạc (DFT) Có hai lý do chính để sử dụng loại biến đổi Fourier này:  Hàm vào và ra của biến đổi Fourier là các hàm rời rạc , điều này thích ... màu theo bố cục để tạo phong cách ảnh Chương tiếp theo, đồ án sâu vào phân tích phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục để tạo phong cách ảnh CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN MÀU ẢNH THEO BỐ CỤC DỰA... PDF ảnh, phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục xác định Saliency Map ảnh ban đầu, sau chuyển màu ảnh ban đầu dựa Saliency Map vừa tìm Việc chuyển màu ảnh theo phương pháp giúp cho chuyển màu ảnh. .. phân tích phương pháp chuyển màu ảnh theo bố cục ảnh để tạo phong cách ảnh qua cách xác định Saliency Map ảnh, hàm mật độ xác suất sử dụng lọc Gaussian để giúp việc chuyển màu cách hiệu CHƯƠNG 3: