Bài giảng xử lý ảnh số chương 1 giới thiệu xử lý ảnh số

GIỚI THIỆU XỬ LÝ ẢNH SỐ NGÔ QUỐC VIỆT TPHCM-2012 Image Pictures Giới thiệu xử lý ảnh số Một số lĩnh vực có sử dụng xử lý ảnh Giới thiệu tổng quan quy trình xử lý ảnh Các thành phần xử lý ảnh Các xử lý ảnh phổ biến Làm quen với thư viện OpenCV Bài tập Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt  Giúp sinh viên hiểu rõ  Mục tiêu xử lý ảnh  Sơ lược lịch sử  Một số khái niệm ảnh số  Ứng dụng xla  Các thành phần xử lý ảnh    Hiểu rõ xử lý cần thiết xla Hiểu xử lý nâng cao Làm quen với công cụ OpenCV Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt Photo: viết tắt photograph Hình máy ảnh tạo Picture: hình hay họa Bức tranh, ảnh, vẽ, chân dung, hình chụp  Image: hình ảnh, hình tượng, tưởng tượng suy nghĩ, ấn tượng Nói chung cảm nhận hình/ảnh  Không gọi digital picture, mà gọi digital image processing   Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt sketch: Vẽ phác Painting: Vẽ dùng mầu nước hay dầu Snapshot: Hình chụp gấp Portrait: chân dung Cartoon:Hình hí họa hay hoạt họa Caricature: Hình biếm họa vài nét độc đáo khuôn mặt người  Illustration: Hình minh họa sách  Poster: Hình vẽ quảng cáo  Photography: Môn nhiếp ảnh       Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt       Ảnh số định nghĩa hàm hai biến: f(x,y), với x y tọa độ nguyên, giá trị f cặp tọa độ (x, y) gọi cường độ sáng mức xám ảnh điểm Giá trị f(x,y) miền xác định x y rời rạc hữu hạn  ảnh số Xử lý ảnh số: thao tác ảnh số máy tính số Mỗi vị trí x, y với giá trị f(x,y) gọi picture elements, image elements, pels pixel Ảnh số phủ hầu hết phổ electromagnetic (điện từ), từ gamma đến sóng radio Ảnh số tạo từ nguồn: ultrasound, electron microscopy, máy tính Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt  Image Processing (IP) dùng hai mục tiêu khác nhau:  Nâng cao chất lượng hình ảnh nhằm phục vụ nhu cầu xem người  Chuẩn bị hay biến đổi ảnh nhằm xác định đặc trưng cấu trúc tồn ảnh cho toán bước Image Processing= Image  Image Transformation  Môn học tập trung vào mục tiêu thứ hai Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt  Xử lý ảnh liên quan đến vấn đề ảnh  Số hóa mã hóa ảnh phục vụ cho mục đích truyền, in ấn lưu trữ  Nâng cao phục hồi chất lượng ảnh  Phân đoạn ảnh tìm đặc trưng ảnh phục vụ cho mục đích khác  Không có biên giới rõ ràng xử lý ảnh thị giác máy tính (giúp máy tính nhận biết hình ảnh) Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt           Sinh học (Biological Sciences) Khí tượng học ảnh vệ tinh (Meteorology/Satellite Imaging) Khoa học (Material Sciences) Y học (Medicine) Kiểm tra sản phẩm (Industrial inspection/Quality Control) Địa chất (Geology) Thiên văn học (Astronomy) Quân sư (Military) Vật lý/ Hóa học (Physics/Chemistry) Chụp hình (Photography) Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 10 periodic noise Ảnh gốc frequency tuned filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 29 + shot noise s&p noise - shot noise Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 30 original s&p noise median filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 31 + shot noise filter maxmin filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 32 - shot noise max filter minmax Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 33 Dùng toán tử opening để “loang” nhằm kết nối vùng đen lại với  Xóa vùng nhỏ khỏi vùng lớn without  original opened Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt reconstructed 34 original Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt reconstructed opening 35 Độ phân giải không gian chi tiết nhỏ thấy rõ ảnh  Độ phân giải mức xám mức thay đổi mức xám nhận thấy nhỏ  Ảnh 1024x1024 giảm mẫu dần xuống 32x32, giữ nguyên mức xám  Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 36  Ảnh upsample từ độ phân giải 32x32, 64x64, 128x128, 256x256, 512x512 lên 1024x1024 cách duplicate cột hàng Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 37  Giảm mức xám, không thay đổi độ phân giài không gian Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 38       Mục tiêu nhằm cung cấp công cụ cho computer vision OpenCV Intel phát triển nhằm vào ứng dụng liên quan đến thiết kế CPU Alpha release 1999, viết C/C++ tiếp tục trì phát triển tới OpenCV sử dụng rộng rãi, gồm công ty đại học lớn (Stanford, MIT, CMU, Cambridge, IBM, Microsoft, Intel, Sony, Siemens, Google) Các thành viên quan trọng viết OpenCV Vadim Pisarevsky, Victor Eruhimov, Valery Kuriakin Có diễn đàn Yahoo (20 ngàn member) liên quan đến OpenCV http://groups.yahoo.com/group/OpenCV Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 39      http://SourceForge.net/projects/opencvlibrary OpenCV Wiki: http://opencvlibrary.SourceForge.net Version nhất: 2.3.1 Tải executable installation từ SourceForge cài đặt OpenCV Sử dụng Visual Studio (2005 – 2010) để compile opencv Tài liệu tham khảo lấy từ opencv/docs Có thể dùng tài liệu từ OpenCV wiki Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 40 Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 41        Tổng quan định nghĩa ban đầu Xla Giới thiệu loại ảnh Chỉ ảnh tạo từ nguồn khác  vấn đề khác thu nhận ảnh Các thành phần Xla Các lĩnh vực có ứng dụng Xla Các xử lý cần thiết Xla Khái niệm độ phân giải, mức xám Trình bày “Cài đặt làm quen OpenCV” Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 42 Cài đặt OpenCV 2.3.1 máy tính (kiểm tra vào tuần tới) Tạo project VS 2008/2010 chứa file sample có sẵn Chạy ví dụ cho nhận xét ban đầu Bài giảng Xử lý ảnh-TS Ngô QUốc Việt 43 [...]... Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 17 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 18 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 19 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 20 image encoder compressed bitstream 0 011 10000 010 011 01 (2428 Bytes) Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt image decoder 21  Cần xác định và khai thác các đặc trưng trên ảnh  bài toán trích, chọn và chỉ mục CSDL đặc trưng Một số đặc trưng thường dùng  Đặc.. .Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 11 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 12 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 13 Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 14 • • Nhiều hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân – khắc phục bằng các phép lọc (filter) Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 15  Nhằm khắc phục tính... danh Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 23 Làm mờ Ảnh gốc Sắc nét Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 24 bandpass filter Ảnh gốc unsharp masking Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 25 Dọc regional Ảnh gốc zoom Xoay Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 26 Ảnh mờ Ảnh. .. Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 30 original s&p noise median filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 31 + shot noise min filter maxmin filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 32 - shot noise max filter minmax Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc... một màu Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 27 Ảnh mờ Ảnh nhiễu 5x5 Wiener filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 28 periodic noise Ảnh gốc frequency tuned filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 29 + shot noise s&p noise - shot noise Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt...  original opened Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt reconstructed 34 original Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt reconstructed opening 35 Độ phân giải không gian là chi tiết nhỏ nhất có thể thấy rõ trong ảnh  Độ phân giải mức xám chỉ ra mức thay đổi mức xám có thể nhận thấy được nhỏ nhất  Ảnh 10 24x1024 được giảm mẫu dần xuống 32x32, vẫn giữ nguyên mức xám  Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt... Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành cụm Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng  Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 16 Nguồn: Prof Xin Li Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 17 ... này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử Laplace, toán tử zero crossing Bài giảng Xử lý ảnh- TS Ngô QUốc Việt 22  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 tính Ví dụ:  Mẫu có thể là ảnh của vân tay  Ảnh của một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khuôn mặt người   Phân loại có giám sát