NỘI SUY ẢNH VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - NGUYỄN THỊ NGUYỆT NGUYỄN THỊ NGUYỆT NỘI SUY ẢNH VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG NỘI SUY ẢNH VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên ngành : ………………… Mã số : …………………………… NGƯỜI HƯỚN DẪN KHOA HỌC PGS.TS ĐỖ NĂNG TOÀN Thái Nguyên – 2009 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Thái Nguyên, 2009 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN Sau trình làm luận văn, với nội dung đề tài nội suy ứng dụng, có Năm tháng làm luận văn thời gian mà đúc kết nhiều nhiều khó khăn việc sưu tầm tài liệu, làm luận văn, đến luận văn kinh nghiệm việc tìm hiểu, nghiên cứu làm Để có hoàn thành với giúp đỡ, bảo tận tình thầy giáo hướng dẫn, luận văn xin trân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn PGS TS Đỗ thầy cô Viện Công nghệ thông tin Khoa Công nghệ thông tin- ĐH Thái Năng Toàn - Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học Công nghệ Nguyên Việt Nam Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy, hướng Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn tự sưu tầm, tra cứu thông tin mạng, số sách tham khảo xếp, hoàn thiện cho dẫn tận tình trình học tập, nghiên cứu Thầy tận tình, bảo, giúp đỡ trình làm luận văn phù hợp với nội dung yêu cầu đề tài Cho đến nội dung luận văn chưa công bố hay xuất hình thức không chép từ luận văn sinh viên hay công trình nghiên cứu Tất phần mã nguồn chương trình tự học hỏi, thiết kế xây dựng, có sử dụng số thuật toán tác giả xuất công khai Bên cạnh xin bày tỏ lòng biết ơn đến Ban lãnh đạo Trường Đại học Thái Nguyên – Khoa Công nghệ thông tin, Trung tâm học liệu, trường CĐ Kinh tế - Kỹ thuật tận tình động viên tạo điều kiện giúp đỡ thời gian học tập, làm luận văn Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Viện Công nghệ Thông tin- miễn phí mạng Internet, sách giáo trình xử lý ảnh Nếu sai xin hoàn Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Khoa Kỹ thuật công nghiệp- trường toàn chịu trách nhiệm CĐ KT-KT tạo điều kiện thuận lợi cho thời học tập nghiên cứu Thái Nguyên, ngày10 tháng 11 năm 2009 Người cam đoan Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến người thân gia đình, bạn bè đồng nghiệp quan tâm, động viên giúp đỡ thời gian qua Thái Nguyên, ngày10 tháng 11 năm 2009 Nguyễn Thị Nguyệt Học viên Nguyễn Thị Nguyệt Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [4] Meijering, Erik (2002), "A chronology of interpolation: from ancient astronomy to modern signal and image processing", Proceedings of the TÀI LIỆU THAM KHẢO IEEE 90 (3): 319–342 [5] R Keys, (1981) "Cubic convolution interpolation for digital image processing" IEEE Transactions on Signal Processing, Acoustics, Speech, Tiếng việt and Signal Processing [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (1999), “Nhập môn xử lý ảnh”, NXB Khoa học kỹ thuật, tr (12-19) [2] Phạm Quang Huy, Phùng Thị Nguyệt (1999), “Giáo trình xử lý ảnh số”, Chương 3, tr (85-86) [3] TS.Ngô Văn Sỹ (2007), “Bài giảng xử lý ảnh số”, Chương 1, Tr (1-28) [4] rịnh Thị Vân Anh (2006), “Kỹ thuật đồ họa”, Chương trình FTIT, Chương 2, Tr (10 – 13) [5] lê thị thủy 2004, nắn chỉnh hình học ứng dụng sách thương mai dt, khóa luận tốt nghiệp dh trường dh hồng đức hoa Tr (4 - 6) Tiếng Anh [6] T Beier, B Costa, L Darsa, L.Velho, “Morphing and Warping Graphical Object”, SIGGRAPH, 1997 [7] CHE N ,S E., AND WILLIA M S, L View interpolation for im- age synthesis Proc SIGGRAPH 93 In Computer Graphics (1993), pp 279–288 [8] HA RTLEY, R I In defence of the 8-point algorithm In Proc Fifth Intl Conference on Computer Vision (1995), pp 1064–1070 [9] KUMAR , R., ANANDAN , P., IRANI , M., BER G E N , J., AND HANNA , K Representation of scenes from collections of im- ages In Proc IEEE Workshop on Representations of Visual Scenes (1995), pp 10–17 [10] MC MILLA N, L., AND BI SHOP, G Plenoptic modeling Proc [1] G Wolberg “Image Morphing: A survey” (1998), p 360-372, Visual SIGGRAPH 95 In Computer Graphics (1995), pp 39–46 Computer [11] SEITZ , S M., AND DYE R , C R Physically-valid view syn- thesis [2] J A Davis, D.F McAllister (1998), “Morphing in Stereo Animation”, North Carolina State University by image interpolation In Proc IEEE Workshop on Representations of Visual Scenes (1995), pp 18–25 [12] WOL BE RG , G Digital Image Warping IEEE Computer So- ciety [3] David Kidner, Mark Dorey and Derek Smith (1999) What's the point? Press, Los Alamitos, CA, 1990 Interpolation and extrapolation with a regular grid DEM IV International Conference on GeoComputation, Fredericksburg, VA, USA Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Trang Web Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [1].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation, 21/9/09 Hình 2.4: Minh họa nội suy tuyến tính 36 [2].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation, 3/10/09 Hình 2.5: Nội suy tái tạo hình ảnh song song 37 [3].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation, 6/10/09 Hình 2.6: Minh họa phép nội suy Bilinear Interpolation .38 [4].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_interpolation, 6/10/09 Hình 2.7: Minh họa nội suy trilinear 42 [5].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest neighbor_interpolation, 8/9/09 Hình 2.8: Biểu diễn định giá fc(x,y) nội suy song tuyến .45 [6].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation, 8/08/09 Hình 2.9: Ảnh tịnh tiến với di chuyển dx, dy 47 [7] http://www.dpreview.com/learn/?/key=interpolation, 8/09/09 Hình 2.10: Nội suy sinh khung trung gian 49 Hình 2.11: Mô tả nội suy theo thời gian 50 DANH MỤC HÌNH VẼ Trang Hình 2.12: Tái tạo cảnh theo ba bước 51 Ảnh chụp 3.1 : Hình ảnh nắn chỉnh .56 Hình 1.1 : Minh họa tọa độ lân cận điểm ảnh Ảnh chụp 3.2 : Hình ảnh nội suy sau nắn chỉnh 56 Hình 1.2 : Quan hệ điểm ảnh 10 Hình 3.1 : Các điểm đặc trưng điểm M 57 Hình 1.3 : Toàn hình ảnh rắn 19 Ảnh chụp 3.3 : Kết nội suy sau nắn chỉnh .60 Hình 1.4 : Hình ảnh da rắn (100%) 19 Ảnh chụp 3.4 : Mô khung hình trung gian 61 Hình 1.5 : Ảnh phóng to da rắn lên 500% 19 Ảnh chụp 3.5 : Khung hình trung gian sinh ước lượng 62 Hình 1.6 : Mô tả việc tạo điểm ảnh .20 Ảnh chụp 3.6 : Giao diện chương trình nội suy .65 Hình 1.7 : Biểu đồ thị trình nội suy làm trơn cưa 20 Ảnh chụp 3.7 : Hình ảnh nhận từ chức nội suy 66 Hình 1.8 : Ảnh phóng to không dùng nội suy 21 Ảnh chụp 3.8 : Hình ảnh nhận từ chức liệt kế 66 Hình 1.9 : Ảnh phóng to có dùng nội suy 21 Ảnh chụp 3.9 : Hình ảnh nhận từ phép lọc ảnh 67 Hình 1.10: Hình ảnh nội suy 22 Ảnh chụp 3.10: Hình ảnh nhận từ phép thay 67 Hình 1.11: Minh họa giá trị ước tính sinh nhờ nội suy 23 Hình 1.12: Minh họa việc thêm giá trị nội suy 23 Hình 1.13: Minh họa việc phóng to nhờ nội suy 24 Hình 1.14: Minh họa trình quay ảnh .24 Hình 2.1: Minh họa nội suy Nearest Neighbor 29 Hình 2.2: Minh họa phép nội suy Affine 30 Hình 2.3: Khuếch đại lặp 2x2 .35 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU Trang Trong năm gần công nghệ thông tin phát triển với tốc độ PHẦN MỞ ĐẦU…………………………………………………………… NỘI DUNG………………………………………………………………… Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.2 Những vấn đề hệ thống xử lý ảnh 1.2.1 Những khai niệm 1.2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) 1.2.1.2 Độ phân giải ảnh 1.2.1.3 Mức xám ảnh 1.2.1.4 Các kiểu ảnh 1.2.1.5 Quan hệ điểm ảnh 10 1.2.2 Một số thuộc tính cần quan tâm ảnh số 12 1.2.3 Toạ độ ảnh 13 1.3 Nội suy ảnh 15 1.3.1 Khái niệm nội suy ảnh 15 1.3.2 Các vấn đề với nội suy ảnh số 18 1.3.3 Một số vấn đề liên quan đến nội suy ảnh 23 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH 27 2.1.1 Nội suy pixel gần (Nearest Neighbor Interpolation) 29 2.1.2 Nội suy tam giác (Affine interpolation) 30 2.1.3 Nội suy song khối (Bicubic Interpolation) 33 2.1.4 Nội suy tuyến tính (linear interpolation) 35 2.1.5 Nội suy song tuyến (bilinear interpolation) 39 2.1.6 Nội suy tam tuyến tính (trilinear) 43 2.1.7 Các phép nội suy không gian 44 2.1.8 Phương pháp ước lượng chuyển động: 47 2.1.9 Phép nội suy thời gian bù chuyển động 49 Chương 3: MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA NỘI SUY ẢNH 56 3.1 Nắn chỉnh hình thu nhận ảnh 56 3.2 Sinh hình ảnh khuyết thiếu làm phim hoạt hình 62 3.3 Mô tả chương trình cài đặt 64 3.2 Giới thiệu chương trình 66 PHẦN KẾT LUẬN………………………………………………………… 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn nhanh chóng phần cứng phần mềm Sự phát triển công nghệ thông tin thúc đẩy phát triển nhiều lĩnh vực xã hội khác như: y học, giáo dục, giải trí, kinh tế v.v Sự phát triển phần cứng phương diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hướng cho phát triển phần mềm, đặt biệt lĩnh vực xử lý ảnh công nghệ thực ảo đời thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống người Ảnh thu sau trình thu nhận ảnh phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi toàn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Các hệ xử lý ảnh trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc, trạng thái trước ảnh bị biến dạng Xuất phát hoàn ảnh luận văn lựa chọn đề tài: Nghiên cứu số kỹ thuật nội suy ảnh ứng dụng việc làm ý nghĩa khoa học mà mang đậm tính thực tiễn hoàn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống xử lý ảnh thực tế đặt yêu cầu đòi hỏi Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Về lý thuyết: Tìm hiểu khái quát xử lý ảnh, nghiên cứu kỹ thuật Chương nội suy việc bổ sung, làm trơn ảnh, sinh ảnh trung gian KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH Về thực tiễn: Trên sở kiến thức thu thập nghiên cứu, tổng hợp kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế cho kỹ thuật tìm hiểu Ngoài tài liệu tham khảo phụ lục cấu trúc luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận chương nội dung, cụ thể: 1.1 Khái quát xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH ngành khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH tốc độ phát triển nhanh, qui mô công nghiệp, Chương 3: ỨNG DỤNG NỘI SUY ẢNH điều kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy Nói chung việc xử lý ảnh máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh tính chuyên dụng cho Xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức ảnh phục hồi thông tin bị sai lệch ảnh trình chụp Các người Nói cách khác, "thị giác máy" dựa phép xử lý ảnh chương trình xử lý ảnh thực phép xử lý ảnh số máy tính phân tích máy, nói "xử lý ảnh số thị giác máy" Việc xử lý, biến đổi ảnh có sử dụng đến kỹ thuật nội suy ảnh, kỹ thật liên kết chặt chẽ với nội suy tính toán để thêm điểm ảnh (pixel) thích hợp vào hai Trong dạng truyền thông bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm điểm ảnh kề So với độ phân giải quang học, điểm ảnh nội suy làm hình ảnh dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ Bằng thị tăng độ phân giải thực tế ảnh Tiến trình thêm pixel vào hình giác, người nhận biết hiểu giới xung quanh ảnh cách tính toán pixel có sẵn bao quanh pixel thêm vào để xác định màu sắc tương ứng cho pixel Việc nội suy buộc phải dùng thuật toán gia tăng lượng pixel để chèn vào pixel có hình để thay đổi kích thước tổng thể hình ảnh Ví dụ: Những hình ảnh trái đất, hình ảnh dự báo thời tiết… Có tới 99% lượng thông tin biết giới xung quanh nhận biết thông qua thị giác (Nguồn: Chương I - Nhập môn xử lý ảnh - Lương Để hiểu thêm xử lý ảnh, trình xử lý ảnh có sử dụng đến kỹ thuật nội suy ta vào phần luận văn sau: Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (1999), NXB Khoa học kỹ thuật ) Việc trang bị cho máy tính có khả thị giác người việc dễ dàng Chúng ta sống không gian 3D, máy tính cố gắng phân tích đối tượng không gian 3D cảm biến có sẵn camera, lại thường cho ảnh 2D Như vậy, việc mát thông tin hình ảnh xảy Với cảnh động di chuyển đối tượng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn hay di chuyển camera, tất việc làm cho việc mát xung quanh phần 1.2 cho biết ảnh hay điểm ảnh ? điểm ảnh có độ sai lệch thông tin lớn phân giải có loại ảnh ? Ngày với phát triển ngành CNTT, mong Những vấn đề hệ thống xử lý ảnh muốn đưa hình ảnh mà người nhìn thấy vào máy 1.2.1 Những khai niệm tính để thực mục đích khác người như: phân tích ảnh, 1.2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) phục hồi ảnh, nâng cao chất lượng ảnh với mục đích làm cho ảnh sắc nét Ảnh thực tế (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc, trạng thái trước ảnh giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính, cần thiết phải tiến hành bị biến dạng Để máy tính hiểu phân tích ảnh ảnh cần mã số hoá ảnh nhằm biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm, phù hoá biểu diễn dạng số gọi ảnh số Ngày số máy ảnh số sử hợp với ảnh thật vị trí (không gian) độ sáng (mức xám) Trong trình dụng giải thuật nội suy để tạo ảnh có dung lượng cao hơn, khả thu số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua nhận cảm biến ảnh tăng cường khả zoom (phóng to, thu trình lấy mẫu (rời rạc hoá không gian), lượng hoá thành phần giá trị mà nhỏ) kỹ thuật số máy nguyên tắc mắt thường không phân biệt điểm kề Trong Việc xử lý ảnh máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh phục trình người ta sử dụng khái niệm điểm ảnh (pixel) Như ảnh hồi thông tin bị sai lệch ảnh trình chụp Như xử lý ảnh tập hợp điểm ảnh Khi sử dụng đến nội suy việc phân biệt hai số thực phép xử lý ảnh số máy tính Máy tính sử dụng điểm ảnh kề việc cần thiết phần mềm xử lý ảnh để phân tích, biến đổi ảnh nhằm làm cho ảnh đẹp Hầu tất phần mềm chỉnh sửa ảnh sử dụng nhiều Điểm ảnh (pixel) xem dấu hiệu hay cường độ sáng toạ độ không gian đối tượng Mỗi pixel gồm cặp toạ độ x, y màu phương pháp nội suy Hình ảnh mịn màng, không bị "vỡ hạt" phóng to Như vậy, ảnh tập hợp điểm ảnh Khi số hoá, tùy vào thuật toán sử dụng giải thuật nội suy Điều quan trọng cần thường biểu diễn mảng hai chiều hay ma trận hai chiều I(n,p): ghi nhớ giải thuật nội suy không thêm thông tin cho hình ảnh cả, phần tử có giá trị nguyên véc tơ cấu trúc màu, n dòng p thêm điểm ảnh làm tăng dung lượng tập tin mà Tuy nhiên cột Ta nói ảnh gồm n x p pixels Người ta thường kí hiệu I(x,y) để nhờ phần mềm xử lý mà ảnh phóng to, thu nhỏ hay pixel Thường giá trị n chọn p 256 Một pixel lưu trữ biến đổi tuỳ ý mà ảnh đẹp Những biến đổi đẹp hay xấu tuỳ theo mục 1, 4, hay 24 bit Mỗi điểm ảnh mã hoá biểu diễn dạng đích người sử dụng, muốn ảnh biến đổi theo mục đích bít Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 điều quan trọng người dùng cần phải hiểu ảnh mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với Việc hiểu ảnh, phân tích ảnh thị giác máy nhằm mục đích nhân 256 mức, pixel mã hoá bit từ biểu diễn ảnh hiệu thị lực người, giúp nhận biết tốt giới Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn nhiều dạng khác Số pixel tạo nên ảnh gọi độ phân mức xám biểu diễn 28 hay 256 Mỗi mức xám biểu giải (resolution) diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255, với mức 1.2.1.2 Độ phân giải ảnh biểu diễn cho mức cường độ đen 255 biểu diễn cho mức cường độ Độ phân giải mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số Khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ sáng c Mức xám ảnh nhị phân Ảnh có hai mức đen, trắng phân biệt, tức dùng bít mô tả 21 mức khác phân bố độ phân giải, phân bố theo trục x, y không Nói cách khác điểm ảnh ảnh nhị phân gian hai chiều d Mức xám ảnh màu Ví dụ: Với CGA(320x200) lưới điểm theo chiều ngang Ảnh màu tạo nên từ ba màu (Red, Blue, Green), người ta hình: 320 điểm chiều dọc x 200 điểm ảnh So sánh hình CGA 12 (Color dùng byte để mô tả mức mầu, giá trị màu: 28*3 = 224 = 16,7 triệu màu Graphic Adaptor) thấy ảnh mịn hình CGA 17 Như diện tích Với ảnh màu: Cách biểu diễn tương tự với ảnh đen trắng, rộng độ mịn ảnh đi, phóng to ảnh khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: vậy, ảnh to bị vỡ hạt, độ mịn đỏ (red), lục (green) lam (blue) Để biểu diễn cho điểm ảnh màu cần 1.2.1.3 Mức xám ảnh 24 bit, 24 bit chia thành ba khoảng bit Mỗi khoảng biểu diễn Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị cho cường độ sáng màu số điểm Trong biểu diễn số ảnh đa mức xám, ảnh 1.2.1.4 Các kiểu ảnh biểu diễn dạng ma trận hai chiều Mỗi phần tử ma trận biểu diễn a Ảnh số (Index Images) cho mức xám hay cường độ ảnh vị trí Mỗi phần tử ma trận Một ảnh số bao gồm ma trận liệu X ma trận đồ màu gọi phần tử ảnh điểm ảnh (pixel) Một điểm ảnh có hai đặc (map) Ma trận liệu có kiểu thuộc lớp uint8, uint16 kiểu double trưng vị trí (x,y) điểm ảnh độ xám Ma trận đồ màu mảng m x kiểu double bao gồm giá trị dấu a Các thang giá trị mức xám thông thường phẩy động nằm Mỗi hàng đồ giá trị mà: red, Thông thường có thang mức xám : 16, 32, 64, 128, 256 (với lý green blue màu đơn Một ảnh số sử dụng ánh xạ trực tiếp kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bít) để biểu diễn mức xám biểu giá trị pixel ảnh tới giá trị đồ màu Màu sắc pixel ảnh diễn: = 256 mức (0… 255) mức 256 mức phổ dụng tính toán cách sử dụng giá trị tương ứng X ánh xạ tới giá b Mức xám ảnh đen trắng trị số đồ màu Giá trị hàng đầu tiên, giá trị hàng Ảnh đen trắng ảnh có hai màu đen trắng, mức xám điểm thứ hai đồ màu ảnh khác Nếu dùng bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 Một đồ màu thường chứa với ảnh số tự động Trong ảnh RGB khoảng trắng tương ứng với giá trị cao nạp với ảnh Tuy nhiên, ta không bị giới hạn sử dụng đồ màu mặc màu riêng rẽ Chẳng hạn ảnh mặt phẳng R, vùng trắng đại diện cho định, ta sử dụng đồ màu Các pixel ảnh đại tập trung cao màu đỏ khiết Nếu R trộn với G B diện số nguyên ánh xạ tới giá trị tương ứng đồ màu ta có màu xám Vùng màu đen ảnh giá trị pixel mà không b Ảnh cường độ ( Intensity Images ) chứa màu đỏ R= Tương tự cho mặt phẳng màu G B Một ảnh cường độ ma trận liệu ảnh I mà giá trị đại diện cho cường độ số vùng ảnh Ma trận thuộc lớp double, uint8 hay uint16 Trong ảnh cường độ lưu với đồ màu Những phần tử ma trận cường độ đại diện cho cường 1.2.1.5 Quan hệ điểm ảnh Khi nội suy ảnh số thường phải tìm lân cận điểm ảnh để xác định giá trị màu, phục vụ cho công việc nội suy tô màu hay lấp lỗ hổng Giả sử ảnh số biểu diễn hàm f(x,y) Tập độ khác độ xám điểm ảnh s; cặp điểm ảnh có quan hệ với p, q Chúng ta nêu số c Ảnh nhị phân (Binary Images ) khái niệm sau: Trong ảnh nhị phân, pixel chứa hai giá trị nhị phân Hai giá trị tương ứng với bật tắt (on off ) Một ảnh nhị phân lưu trữ mảng lôgíc a Lân cận điểm ảnh ( Image Neighbors) Giả sử có hai điểm ảnh p toạ độ (x,y) p có điểm lân cận gần theo chiều đứng ngang ( hướng Đông,Tây, Nam , bắc) N ( p)  {( x  1, y); ( x, y  1); ( x, y  1); ( x  1, y)} d Ảnh RGB ( RGB Images ) Một ảnh RGB lưu trữ dạng mảng liệu có kích thước chiều m x n x 3, định nghĩa giá trị màu red, green blue cho pixel (1.1) Trong đó: số giá trị logic; N ( p) tập điểm lân cận p hay gọi liên kết riêng biệt Ảnh RGB không sử dụng bảng màu Màu pixel định kết hợp giá trị R,G,B (Red, Green, Blue) lưu trữ mặt phẳng màu vị trí pixel Định dạng file đồ hoạ lưu trữ Đông Nam ảnh RGB giống ảnh 24 bít R,G,B chiếm tương ứng bít Bắc Điều cho phép nhận 16,7 triệu màu khác Một mảng RGB thuộc lớp double, uint8 uint16 Trong mảng RGB thuộc lớp double, thành phần màu có giá trị Một pixel mà thành phần màu (0,0,0) hiển thị với màu đen pixel mà thành phần màu (1,1,1) hiển thị với màu trắng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ( x  1, y  1) ( x  1, y )  ( x  1, y  1) Tây ( x, y  1) ( x, y ) ( x, y  1) ( x  1, y  1)  ( x  1, y )  ( x  1, y  1) Hình 1.1.Minh họa tọa độ lân cận điểm ảnh Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo Np(p) (có thể coi lân cận chéo hướng: Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc) N p ( p)  {( x  1, y  1); ( x  1, y  1); ( x  1, y  1); ( x  1, y  1)} Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên (1.2) http://www.lrc-tnu.edu.vn 11 12 Tập kết hợp: N8 ( p)  N4 ( p)  N p ( p) tập hợp lân cận điểm ảnh p, Khái niệm điểm ảnh lân cận khái niệm quan trọng ảnh số ứng dụng nhiều việc tìm điểm ảnh lân cận việc sử gọi liên kết N8 ( p)  {( x  1, y), ( x  1, y), ( x, y  1), ( x, y  1), ( x  1, y  1), (1.3) ( x  1, y  1), ( x  1, y  1), ( x  1, y  1)} dụng phương pháp nội suy ảnh để thêm điểm ảnh thích hợp vào ảnh Bất kỳ điểm ảnh gọi lân cận chúng có khoảng cách D Chú ý: Nếu (x,y) nằm biên (mép) ảnh; số điểm nằm ảnh =1 từ điểm ảnh Tương tự, điểm ảnh gọi lân cận khoảng cách Ví dụ : tìm lân cận lân cận điểm ảnh với việc cho điểm M chúng D8 =1 Lận cận lân cận minh hoạ sau: hình sau : M5 M1 M6 M4 M M2 M8 M3 M7 Hình 1.2 Quan hệ điểm ảnh Các láng giềng M là: M1, M2, M3, M4 Khi xác định khoảng cách điểm ảnh, người ta tìm Các láng giềng M là: M1, M2, M3, M4, M5, M6, M7, M8 b Khoảng cách điểm ảnh Định nghĩa: Khoảng cách D(p,q) hai điểm ảnh p toạ độ (x,y), q toạ độ (s,t) hàm khoảng cách (Distance) Metric nếu: D( p, q)  với D( p, q)  p  q điểm ảnh lân cận Điều quan trọng việc sử dụng phương pháp nội suy để thêm điểm ảnh thích hợp vào hai điểm ảnh lân cận nhau, nhằm mục đích cải thiện ảnh ban đầu Bên cạnh việc cần tìm lân cận điểm ảnh người ta quan tâm đến số vấn đề sau : D( p, q)  D(q, p) 1.2.1.6 Một số thuộc tính cần quan tâm ảnh số D( p, z)  D( p, q)  D(q, z) z điểm ảnh khác a Đường viền (Border): đường viền vùng ảnh R tập hợp Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide hai điểm ảnh p(x,y) q(s,t) định nghĩa sau: D ( p, q)  ( x  s) e  ( y  t)  1/ đồ thị (City-Block Distance) xác định sau: Ví dụ: Trong ảnh nhị phân, điểm gọi biên Khoảng cách D8(p,q) gọi khoảng cách bàn cờ (Chess-Board Distance) điểm ảnh p, q xác định sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Thuộc tính biên gắn liền điểm ảnh lân cận nó, giúp cho việc xác định đặc tính cặp điểm lân cận (1.5) D8 ( p, q)  max( x  s , y  t ) b Biên ảnh (Edge): Một điểm ảnh coi biên có thay đổi đột ngột mức xám Tập hợp điểm biên tạo thành đường bao ảnh (1.4) Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p,q) gọi khoảng cách khối D4 ( p, q)  x  s  y  t điểm ảnh vùng mà có hay nhiều lân cận bên vùng R điểm đen có điểm trắng lân cận (1.6) http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 43 44 Các thao tác mường tượng sau: Đầu tiên chúng tìm 2.1.6 Nội suy tam tuyến tính (trilinear) Phép nội suy Tam tuyến phương pháp phép nội suy nhiều điểm góc hình khối bao quanh điểm quan tâm (điểm nội suy) Những chiều (trên chiều lưới x, y, z) Nó lấy giá trị xấp xỉ điểm góc có giá trị C 000 , C100 , C 010 , C110 , C 001 , C101 , C 011 , C111 Tiếp đến nội suy không gian (x,y,z) bên lăng trụ chữ nhật theo trục địa phương tuyến C 000 C100 để tìm C 00 , nội suy C 001 C101 để tìm C 01 , nội suy C 011 tính, sử dụng liệu điểm nút Đối với mắt lưới bất kỳ, cấu trúc lưới sử dụng phân tích phần tử hữu hạn Các phương pháp khác phép nội suy phải sử dụng, tất phần tử mắt lưới khối tứ diện (thường 3D), toạ độ trọng tâm cung cấp thủ tục đơn giản Phép nội suy Tam tuyến thường xuyên sử dụng giải tích số (phương pháp tính), phân tích liệu, đồ họa máy tính 2.1.6.1 Giải thuật nội suy tam tuyến (trilinear interpolation) Trên mạng lưới tuần hoàn khối lập phương với khoảng cách 1, cho phép xd , yd , zd xác định khác x, y, z toạ độ nhỏ C111 để tìm C11 , nội suy C 010 C110 để tìm C10 Bây nội suy C 00 C10 để tìm C , nội suy C 01 C11 để tìm C1 , Cuối tíng toán giá trị C theo nội suy tuyến tính C C1 Trong thực tế, nội suy tam tuyến giống nội suy tuyến tính nội suy song tuyến tính kết hợp với nội suy tuyến tính C  l (b(C 000 , C 010 , C100 , C110 ), b(C 001 , C 011 , C101 , C111 )) (Nguồn: http://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation ) 2.1.6.2 So sánh với phép nội suy tuyến tính song tuyến tính Phép nội suy Tam tuyến mở rộng phép nội suy tuyến tính, mà hoạt động không gian với kích thước D = 1, phép nội suy song có liên quan, là: tuyến tính hoạt động với kích thước D = 2, đến D = Thứ tự xác cho x d  x  x  , y d  y   y  , z d  z   z  tất chương trình nội suy đòi hỏi (1+n)D = giá trị liền kề trước xác định giá trị xung quanh điểm nội suy 2.1.7 Các phép nội suy không gian Xét dãy f (n1, n2 ) không gian 2D, kết phép lấy mẫu tín hiệu tương tự f ( x, y) toạ độ chuyển đổi A/D (chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số) lý tưởng Hình 2.7: Minh họa nội suy trilinear điểm góc hình khối bao quanh điểm nội suy C h(n1 , n2 )  f c ( x, y) xn1T 1, y n 2T (2.26) Nếu fc(x,y) bị giới hạn băng tần tần số lấy mẫu 1/T1 1/T2 Miêu tả nội suy Kết phép nội suy tam tuyến độc lập Các bước nội suy thực theo trục: dọc theo trục x, dọc theo trục y cuối dọc theo cao tốc độ phục hồi tốc độ fc(x,y) từ f(n1,n2 ) chuyển đổi D/A (bộ chuyển đổi tín hiệu số sang tín hiệu tương tự) lý tưởng là: trục z, cho kết Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 45 f c (x, y)   46    f ( n , n ) h( x  n T , y  n T ) n1   n2 1 2 (n2  1)T2 (2.27) y N2T2 Trong h( x, y) đáp ứng xung lọc tương tự thông thấp lý tưởng Sin( h ( x, y )   T1  T1 x ) Sin( x  T2  T2 (x,y)  yT2  xT1 y) (2.28) x N1T1 y (n1  1)T1 Hình 2.8: Biểu diền định giá fc (x,y) nội suy song tuyến Có nhiều khó khăn việc sử dụng công thức (2.27) (2.28) để nội suy ảnh tương tự fc(x,y), có dùng lọc chống chồng phổ cũ không hoàn toàn bị giới hạn băng tần, lấy mẫu bị chồng phổ Ngoài h(x,y) (2.3) hàm mở rộng vô hạn sử dụng (2.2) để đánh giá ảnh fc(x,y) thực tế thực Trong hình 2.6 fc(x,y) nội suy từ pixel lân cận f c (n1T1 , n2T2 ) , f c ((n1  1)T1 , n2T2 ) , f c ((n1T1 , (n  1)T2 ) , f c ((n1  1)T1 , (n2  1)T2 ) Như phương pháp nội suy song tuyến giá trị fc(x,y) tính sau: f c ( x, y )  (x)(y ) f (n1 , n2 )  y (1  x) f (n1 , n2  1) Để lấy sấp xỉ phép nội suy (2.27) (2.28) sử dụng lọc thông thấp h(x,y) vốn bị giới hạn không gian Đối với lọc h(x,y) giới hạn không gian phép lấy tổng (2.27) có số hữu hạn số hạng khác không Nếu h(x,y) hàm cửa sổ hình chữ nhật là: H(x,y) = 1; với  T1 T  T2 T x ,  y  gọi phép nội suy bậc không Trong phép 2 2 nội suy bậc không fc(x,y) chọn f (n1 , n2 ) pixel gần điểm (x,y) nhất, phương pháp gọi nội suy pixel gần [2.1.1] Một phương pháp đơn giản sử dụng nhiều thực tế  x(1  y ) f (n1  1, n2 )  xyf (n1  1, n2  1) Trong đó: x   n1T1 nT , y   2 T1 T2 Một phương pháp khác phép nội suy đa thức Xét vùng không gian cục (3x3) (5x5) pixel qua f(x,y) xấp xỉ băng đa thức, ảnh nội suy  f c ( x, y) là:  N f c ( x, y )   S i  i ( x, y ) (2.30) i 1 phép nội suy song tuyến tính (Bilinear) [2.1.4] Như nói phần (2) Trong  i ( x, y ) số hạng đa thức: phương pháp xác định giá trị màu cho điểm ảnh dựa giá trị trung Ví dụ  i ( x, y ) N = là:  i ( x, y ) =1,x,y,x2,y2,xy bình điểm ảnh gốc gần (2 x -2) Tiến trình có hiệu ứng khử cưa nên cho kết ảnh mịn màng Trong phương pháp fc(x,y) định giá phép tổ hợp tuyến tính f(n1,n2) pixel gần Giả sử ta muốn định giá f(x,y) cho n1T1  x  (n1  1)T1 n2T2  y  (n2  1)T2 ta có (2.29) (2.31) Hệ số Si xác định cách lấy tối thiểu của: Si   ( n1 , n ) N    f ( x, y )   S    i 1 i i  ( x, y )   x  n1T1 , y  n2T2 (2.32) Trong  pixel f(x,y) lấy xấp xỉ thể biểu diễn hình 2.1 sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 47 48 Giải phương trình (2.7) toán tuyến tính đơn giản  i ( x, y ) có tượng giật giật Một cách để cải thiện tượng giật giật cố định bù chuyển động * Ưu điểm phép nội suy đa thức Ảnh  f c ( x, y) trơn định giá động toàn lớn kết tốt, nhiên có chuyển động toàn lớn    f c ( x, y )  f c ( x, y) y x   f c ( x, y )  f c ( x, y) đạo hàm riêng dùng ứng y x dụng phát đường biên hay ước lượng di động Ngoài đem khớp đa thức với hệ số số pixel vùng  công thức (2.7) làm trơn nhiễu mức độ định Việc làm trơn nhiễu đặc biệt có lợi   f c ( x, y )  f c ( x, y) ứng dụng có sử dụng đạo hàm riêng Cũng có y x thể sử dụng tín hiệu tương tự ước lượng di động để phát triển sơ đồ nội suy (Nguồn: Phạm Quang Huy, Phùng Thị Nguyệt (1999), “Giáo trình xử lý ảnh số” , Chương 3, tr 85-86) Ảnh động truyền hình quảng bá dãy khung tĩnh hiển thị liên tiếp với tốc độ cao Tốc độ (hay nhịp hiển thị cần thiết) để gây cảm nhận chuyển động tự nhiên thường phải cao, đủ đảm bảo dư thừa thời gian khung kề Phần lớn biến thiên cường độ từ khung sang khung kế theo sau đối tượng chuyển động Quá trình xác định vận động đối tượng dãy khung ảnh gọi ước lượng chuyển động Xử lý ảnh có xét đến tồn chuyển động gọi xử lý ảnh có bù chuyển động Xử lý ảnh có bù chuyển động có nhiều ứng dụng, ứng dụng nội suy ảnh Bằng cách ước lượng thông số chuyển động ta tạo khung hai khung có Ngoài ta loại bỏ vài khung xây dựng lại khung bị loại bỏ nội suy từ 2.1.8 Phương pháp ước lượng chuyển động: Bằng nội suy thời gian người ta có từ khung hình có tạo khung hình Khác với nội suy không gian, nội suy thời gian yêu cầu lưu trữ khối lượng lớn, thường phải tạo khung hai khung liền kề; thuộc khứ, thuộc tương lai so khung mã hoá Bài toán ước lượng chuyển động mà ta xét chuyển động tịnh tiến đối tượng Đặt f ( x, y, t 1 ) f ( x, y, t ) theo thứ tự cường độ ảnh thời điểm t 1 t ta gọi f ( x, y, t 1 ) khung khứ, f ( x, t , t ) khung xét f ( x, y, t )  f ( x  d x , y  d y ,t 1) với khung tạo Phương pháp đơn giản thường dùng thực tế phương pháp bậc không (Zer-order hold method) tạo khung cách lặp lại (2.8) Trong d x dịch chuyển ngang, d y dịch chuyển thẳng đứng t 1 t khung có thời điểm gần kề Khi biến đổi ảnh động 24 khung/sec sang tín hiệu NTSC 60 trường /sec, từ khung ảnh động tạo trường nhau, sau từ khung ảnh động kế theo lại tạo trường dy dx Quá trình lặp hết ảnh động, phương pháp gỡ dần (Pull-Down Method) Với đa số cảnh (scene) chuyển Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn a) f ( x, y, t 1 ) 2.9: Ảnh tịnhNguyên tiến với Số hóa Trung tâmHình Học liệu – Đại học Thái b) f ( x, y , t ) di chuyển dx, dy http://www.lrc-tnu.edu.vn 49 50 Hình 2.8 biểu diễn ví dụ f ( x, y, t 1 ) f ( x, y, t ) thỏa mãn phương trình (2.8) Giả sử có chuyển động t 1 t đó: f ( x, y, t )  f ( x  vx (t  t1 ), y  vy (t  t1 ), t1 ) (2.33) với t 1  t  t sau ta chiếu tốc độ lên khung t-1 t0 mặt thời gian gần với thời điểm mong muốn t Khung qúa khứ Khung nội Khung suy xét Trong vx, vy tốc độ theo phương nằm ngang phương thẳng đứng Giả thiết tịnh tiến đơn giản dẫn đến phương trình (2.32) giả thiết bổ sung coi phép tịnh tiến có tốc độ dẫn đến phương trình (2.33) có nhiều hạn chế Chẳng hạn không cho đối tượng quay, không phóng to, thu nhỏ ống kính, vùng không bị trùm phủ tịnh tiến đối tượng, đối tượng không chuyển động với tốc độ vx, vy khác Tuy cách giả thiết có chuyển động tịnh tiến cục bộ, ước lượng thông số chuyển động (dx,dy) hay (vx,vy) pixel hay hình công thức (2.32) có hiệu lực vùng không bị ảnh hưởng chuyển động đối tượng Những vùng chiếm tỉ lệ đáng kể dãy khung hình Nếu nhận biết vùng mà ước lượng chuyển động không xác, loại bỏ phép xử lý bù chuyển động vùng đó, chẳng hạn nội suy ảnh ta giả thiết vx= vy = (Nguồn: Phạm Quang Huy, Phùng Thị Nguyệt (1999), “Giáo trình xử lý ảnh số” , Chương 3, tr 89-92) t-1 t t0 Hình 2.10: Nội suy sinh khung trung gian f (n1 , n2 , t ) Vì điểm chiếu không gian thường không nằm lưới lấy mẫu gốc, nên cần phải nội suy không gian để nhận khung nội suy Nếu tốc độ ước lượng pixel đặc biệt f(n1,n2,t-1) không coi đủ độ xác giả thiết tốc độ Trong trường hợp này, giá trị pixel nội suy có giá trị giống giá trị pixel vị trí f(n1,n2,t-1) f(n1,n2,t0) tuỳ theo khung thời gian gần với thời điểm mong muốn t Không thể dùng ảnh tĩnh để minh hoạ đặc trưng chuyển động 2.1.9 Phép nội suy thời gian bù chuyển động Giả sử ta có khung liên tiếp: khung khứ f (n1, n2 , t  1) khung xét f (n1 , n2 , t0 ) hình 2.9, Ta muốn tạo khung f (n1, n2 , t ) phép nội suy khung có bù chuyển động, ta xem khung tĩnh tạo từ hai khung ảnh phương pháp Hình 2.10 trình bày khung: khung gốc hình 2.10.(a), t1  t  t0 Cách đơn giản chọn khung gốc gần kề thời gian với (c) hai khung nội suy hình 2.10.(b) Khung nội suy hình khung mong muốn, có tượng xảy dãy khung có (b) nhận cách lấy trung bình khung gốc Ta thấy sử chuyển động tổng lớn có tượng giật giật dụng phương pháp bù chuyển động khung nội suy có chất lượng Nếu ta sử dụng phép nội suy thời gian có bù chuyển động từ giống hai khung gốc Phương pháp ước lượng dùng phương khung hình liên tiếp f(n1,n2,t-1) f(n1,n2,t0) ta tính tốc độ f(n1,n2,t), pháp ràng buộc không - thời gian với phép nội suy đa thức Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn http://www.lrc-tnu.edu.vn 51 52 (Nguồn: Phạm Quang Huy, Phùng Thị Nguyệt (1999), “Giáo trình xử lý ảnh số” , Chương 3, tr 101-104) Thuật toán ba bước sinh khung hình trung gian Sử dụng phép phản chiếu để tạo hình trung gian giữ nguyên gốc Để đạt mục đích này, coi I , I1 hai viễn cảnh với ma trận chiếu   [ H  H 0C0 ] 1  [ H1  H1C1 ] [2.17] Sẽ thuận tiện nhiều ta chọn hệ thống cho C0 ,C1 nằm trục X, ví dụ: C0  [ X 0 0]T C1  [ X 0]T Hai trục lại nên lựa chọn theo cách mà giảm tối (a) (c) (b) Hình 2.11 Mô tả nội suy theo thời gian đa sai lệch xảy trình phản chiếu hình ảnh Một lựa chọn đơn giản mà hiệu thực tế chọn trục Y theo hướng cắt hai hình ảnh pháp tuyến hình ảnh phẳng (a): Khung gốc (b): Khung nội suy lấy trung bình hai khung (c):Khung gốc Trong hình 2.10 tạo f (n1, n2 , t ) cách nội suy f (n1, n2 , t1 ) f (n1 , n2 , t0 ) Trong ví dụ dịch chuyển (dx,dy) nhận từ f (n1 , n2 , t1 ) f (n1 , n2 , t0 ) pixel (n1, n2) thời điểm t Mỗi pixel thời điểm t chiếu vào vị trí không gian tương ứng thời điểm t-1 (trong ví dụ t gần t-1 t0 ) cường độ pixel xác định theo f (n1, n2 , t1 ) vị trí pixel chiếu đến Để thực thuật toán cần đến nội suy không gian f (n1, n2 , t1 ) gian âm để thay đổi độ dài ảnh động chương trình Tivi Với Hình 2.12: Tái tạo cảnh theo ba bước (1) hình ảnh gốc I0 I1 kéo giãn để tạo hình ảnh song song I^0 I^1 (2) I^s tạo cách phối hợp hai hình ảnh kéo giãn (trung gian) (3) I^s co lại để tạo thành Is số cảnh điển hình thay đổi nhịp khung video qua phép nội suy bù Các nửa hình ảnh đường thẳng C0C1 tạo chuyển động tạo tín hiệu video có chất lượng so sánh với tín phối hợp phản chiếu trung hoà hình ảnh, mô tả hình 2.11 hiệu gốc, ngoại trừ nhịp chuyển động không tự nhiên số  s  [ H s  H sCs ] với Cs tính công thức (2.19) Kéo căng hình ảnh: Phép nội suy có bù chuyển động có ứng dụng việc thay đổi nhịp khung Sự thay đổi nhịp khung phối hợp với việc thay đổi thang thời động tác nói chuyện xuất hệ số thay đổi nhịp đủ cao Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ^ ^ H  thành I H1  thành I1 , ta điểm ảnh I I Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 53 54 B1: Tạo hình trung gian: Từ I^s phối hợp đường kẻ màu sắc điểm tương ứng I^0 I^1, áp dụng công thức (2.19) + Nội suy song tuyến tính, giá trị pixel giá trị trung bình theo trọng số 2x2 pixel lân cận B2: Hình thành hình ảnh (phối hợp, co): Hs thành I^s… B3: Kéo giãn hình ảnh cho ta mặt phẳng ảnh theo hàng mà + Nội suy song khối : giá trị pixel trung bình có trọng số 4x4 pixel lân cận không cần phải thay đổi tâm kính hai cameras Việc tái tạo Số lượng pixel xem xét ảnh hưởng đến độ phức tạp tính toán hình ảnh kéo giãn đưa tâm kính Cs Thu hình ảnh lại (hình thành hình ảnh) Vì vậy, phương pháp nội suy song khối nhiều thời gian nội suy song biến đổi mặt phẳng ảnh hình ảnh vị trí hướng chuẩn tuyến tính phương pháp nội suy song tuyến tính nhiều thời gian hình ảnh mong đợi nội suy pixel gần Tuy nhiên, số lượng pixel lớn hơn, độ xác Các thao tác kéo căng hình ảnh thu gọn hình ảnh, phối hợp với tốt hình trung gian đơn giản, đòi hỏi loạt thao tác tái tạo mẫu, điều Với kiểu ảnh: Các hàm sử dụng tuyến tính yêu cầu tham số có tác động đáng kể việc làm mờ nửa hình ảnh phương pháp nội suy Với hầu hết hàm, phương pháp mặc định sử trung gian dụng nearest-neighbor interpolation(nội suy pixel gần nhất) Phương Những ảnh hưởng việc tái tạo mẫu hình ảnh giảm thiểu pháp tạo kết chấp nhận cho hầu hết ảnh cách phóng đại hình mẫu đầu vào cách phối kết hợp tất phương pháp thích hợp với ảnh số, ảnh cường độ hay RGB, biến thể hình ảnh thành tập hợp cho hình ảnh Sự phối nhiên ta thường kiểu song tuyến tính song khối hợp ngược lại, tái tạo hình trung gian, kéo căng hình ảnh trực tiếp phương pháp cho kết tốt móc nối thành đồ đảo ngược Tuy nhiên, kết hợp có mặt hạn chế bao gồm việc làm ưu vốn có việc sử dụng công cụ tái tạo hình ảnh để tạo hình ảnh đơn giản Với ảnh RGB, nội suy thường thực mặt phẳng R,B,G cách riêng biệt Với ảnh nhị phân, nội suy gây ảnh hưởng mà ta nhận Nói chung phương pháp nội suy làm việc theo cách giống thấy Nếu sử dụng nội suy song tuyến tính song khối, giá trị tính Trong trường hợp, để tính giá trị pixel nội suy, toán cho pixel ảnh không hoàn toàn Ảnh hưởng chúng tìm điểm ảnh mà pixel nằm Sau đó, chúng gán giá ảnh kết phụ thuộc vào lớp ảnh vào : trị tới pixel cách tính toán giá trị trung bình có trọng số số pixel lân cận (trọng số dựa sở khoảng cách tới điểm xét) Các phương pháp khác tập pixel mà chúng xem xét : + Với nội suy pixel gần : pixel gán giá trị pixel gần Các pixel khác không xem xét Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên + Nếu lớp ảnh vào double, ảnh ảnh đen trắng thuộc lớp double Ảnh không ảnh nhị phân bao gồm giá trị khác + Nếu ảnh vào uint8, ảnh ảnh nhị phân thuộc lớp uint8 Giá trị pixel nội suy làm tròn thành Vì vậy, ảnh thuộc lớp uint8 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 55 56 Nếu sử dụng phương pháp nội suy pixel gần nhất, ảnh ảnh nhị phân giá trị pixel nội suy lấy trực tiếp từ ảnh vào Trong hầu hết trường hợp, khác biệt phương pháp nội suy tương đối nhỏ có lẽ nhận thấy hầu hết nhiếp ảnh phóng to hình ảnh thường phóng to 200% Tuy nhiên phóng to ảnh với kích thước to việc sử dụng thích hợp phương pháp nội suy cần thiết để khắc phục tượng hố (vỡ hạt) cưa Trong thực tế hình ảnh thường mài sắc nét cạnh sau nội suy, nội suy không hoàn toàn loại bỏ cưa cạnh Nhưng việc ứng dụng nội suy làm giảm bớt nhiều tượng này, làm cho cạnh mịn màng, trơn mượt Trong phép nội suy tín hiệu ta phục hồi tín hiệu từ mẫu Nội suy tín hiệu có nhiều ứng dụng: sử dụng để thay đổi kích cỡ ảnh số, để cải thiện hiển thị ảnh xem thiết bị hiển thị Phép nội suy sử dụng ứng dụng khác mã hoá ảnh Cách sử dụng đơn giản phương pháp nội suy làm giảm số bít loại bỏ số pixel vài khung hình tạo lại chúng từ pixel khung hình mã hoá Chương MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA NỘI SUY ẢNH Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng thực tế, ứng dụng sớm vào năm 60 Hệ thống hình chụp từ tàu vũ trụ có số hạn chế kích thước dung lượng, ảnh nhận bị giảm chất lượng bị mờ, bị méo hình học nhiễu Các ảnh xử lý nâng cao chất lượng ảnh thành công nhờ số kỹ thuật máy tính số Hình ảnh mặt trăng hoả mà thấy tivi hay tạp chí máy tính số xử lý cách tinh vi Các kỹ thuật xử lý ảnh trước chủ yếu sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, xác tạo cảm giác gia tăng chất lượng ảnh quang học mắt người quan sát Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, nói lĩnh vực khoa học không sử dụng thành tựu công nghệ xử lý ảnh số Một ứng dụng nội suy làm tăng độ sắc nét hình ảnh, lấp lỗ hổng tạo cảnh, sinh hình ảnh trung gian Cụ thể ta kể đến hai ứng dụng phương pháp nội suy sau: 3.1 Nắn chỉnh hình thu nhận ảnh Việc nội suy ảnh ứng dụng trực tiếp nắn chỉnh hình thu nhận ảnh Để đạt chất lượng nắn chỉnh hình tốt, phải nội suy phần ảnh gốc sang phần tương ứng bên ảnh đích Điều có nghĩa ta biểu diễn thông tin đối tượng ánh xạ phần chúng cho Sau nắn chỉnh hình ảnh trở nên thô không đẹp mắt, phương pháp nội suy nội suy tam giác hay nội suy song tuyến, làm cho hình ảnh trở nên sắc nét khắc phục khuyết điểm Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 57 58 việc chèn thêm số điểm ảnh vào lỗ hổng ảnh Có thể nói công việc nội suy thực lấp lỗ hổng ảnh  Việc nội suy thiếu xác Do hiệu nắn chỉnh không cao Xét hình 3.3 với điểm đặc trưng điểm đậm xét điểm M hình: B M C A D B’ C’ A’ Ảnh chụp 3.1 Hình ảnh nắn chỉnh Ảnh chụp 3.2 Hình ảnh nội suy sau nắn chỉnh Khi nắn chỉnh ảnh gốc có vấn đề đặt phải xác định cặp mặt tương ứng ảnh gốc chụp vào cần nắn chỉnh ảnh đích Chưa có phương pháp hiệu phép tự động nhận biết mặt Vì không phương pháp khác nhờ trợ giúp người cách thủ công Thực tế người ta nắn chỉnh mà không cần bước xác định mặt đối tượng cần nắn chỉnh Vì sở điểm đặc trưng chọn, dùng phương pháp nội suy dựa lưới tam giác tập điểm đặc trưng tìm công thức biến đổi điểm ảnh cần nội suy Tuy nhiên gặp phải số khó khăn sau:  Giả sử khoảng cách từ M đến điểm đánh số thứ tự nhỏ khoảng cách từ M đến điểm đánh số thứ tự M thuộc tam giác tạo điểm (1,3,4), M thuộc tam giác tạo điểm (2,3,1) Vậy với hình phân ảnh thành mặt ABCD, ADD’A’, DD’C’C điểm M tìm điểm đặc trưng làm sở (1,3,4) (vì thuật toán xét điểm đặc trưng điểm thuộc vùng tạo điểm ABCD có chứa điểm M) + Nếu không định nghĩa rõ ràng mặt M tìm điểm đặc trưng làm sở (2,3,1) thuật toán xét tất điểm đặc trưng ảnh xem điểm M gần điểm mà M thuộc tam giác tạo điểm Trong thí dụ cụ thể tất nhiên điểm (2,3,1) thoả mãn điểm Khối lượng tính toán tăng lên Bởi vì: Đối với điểm ảnh cần nội suy ta phải xét ảnh hưởng tất điểm đặc trưng ảnh điểm Nghĩa là, điểm ảnh vùng nhẽ cần xét ảnh hưởng điểm đặc trưng thuộc vùng đến làm theo cách không phân vùng phải xét đến điểm đặc trưng vùng lại Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên D’ Hình 3.1 Các điểm đặc trưng điểm M (1,3,4) Và M chọn điểm (2,3,1) làm sở dễ xảy trường hợp ảnh M’ M bên ảnh đích điểm thuộc mặt tạo điểm ảnh A,D,D,’A’ thuộc mặt tương ứng với mặt chứa M Vì kết nội suy không xác Chính nhược điểm không định nghĩa rõ ràng mặt cần nội suy nên luận văn chương trình bày vài phương pháp nội suy http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 59 60 nội suy song tuyến (Bilinear) nội suy tam giác(Affine) , có chia ảnh gốc ảnh đích thu có hình hài thoả mãn điều kiện đầu yêu cầu ảnh thành vùng cần nội suy riêng biệt nhằm mục đích xây dựng khung nắn chỉnh, có nhiều điểm ảnh đích chưa có điểm từ ảnh cho đối tượng cần nắn chỉnh gốc ánh xạ sang nên điểm mang mầu Những điểm ảnh đích Tuy nhiên sử dụng phương pháp nội suy để thực nội suy cần mà điểm ảnh ảnh gốc ánh xạ sang gọi “lỗ hổng” Vì thế, phải biết điểm cần phải nội suy Thuật toán giúp xác định điểm cần vấn đề phát sinh làm để lấp lỗ hổng làm để màu nội suy sau: sau nắn chỉnh đảm bảo độ xác Việc tô màu thực Thuật toán xác định điểm cần nội suy sau nắn chỉnh theo làn, đoạn dòng dài điểm liên thông Ta phải nội suy mặt đối tượng (tức đa giác đa Vì liên thông nên để quản lý ta cần nắm giữ đầu giác xác định phần trên) thành mặt tương ứng hình chọn làm mẫu Đầu phải gọi điểm phải đó, liên Như vậy, ta phải tìm điểm thuộc đa giác Ý tưởng thuật toán thông ngang, để xử lý theo liên thông ta cần quan tâm liên thông dọc tìm tất điểm thuộc đa giác thực theo bước sau: { - Tìm hình chữ nhật nhỏ chứa đa giác Hình chữ nhật xác định hai điểm có toạ độ ( xmin , ymin ) ( xmax , ymax ) Nếu hai kề có hai ô liên thông dọc hai liên thông với { Thuật toán tô màu xuất phát từ điểm P( x, y) màu tô c: - For i  ymin to ymax Nếu c màu thoát Tìm hoành độ giao điểm đường thẳng y = i với đa giác Khởi tạo + Sắp xếp giao điểm theo chiều tăng dần hoành độ Gọi hoành độ giao điểm sau xếp x0 , x1 , xn 1 Từ P( x, y) tìm điểm phải P RP( x, j) nạp vào stack Lặp công việc sau stack rỗng 3.1.Lấy stack nạp vào ( x, y) + Các điểm thuộc đường thẳng y = i có hoành độ thuộc đoạn 3.2.Nếu ( x, y) tô quay lại vòng lặp [ x2 * i, x2 * i  1] điểm thuộc đa giác Với i = 0,1,…,(n/2) 3.3.Tìm đầu dòng trên(nếu liên thông với dòng Trong trường hợp giao điểm đường thẳng y = i với đa giác chứa ( x, y) ) nạp vào stack đỉnh đa giác (giả sử Aj ) cần ý: 3.4.Tìm đầu dòng (nếu liên thông với dòng Gọi hai đỉnh đa giác nối với Aj Aj-1 Aj+1 thì: Nếu Aj-1 Aj+1 nằm chứa ( x, y) ) nạp vào stack hai phía đường thẳng y = i ta tính giao điểm Ngược lại tính 3.5.Lặp qua trái đến hết bước sau: giao điểm.} Như vậy, ứng với điểm ảnh gốc tìm vị trí tương ứng bên ảnh đích Sau điều thực với tất điểm cần xét Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Tô ( x, y) Nếu ( x  1, y) điểm phải nạp vào stack Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 61 62 Nếu ( x  1, y) điểm phải nạp vào stack } 3.2 Sinh hình ảnh khuyết thiếu làm phim hoạt hình Để tạo ảnh động hay cảnh chuyển động làm phim hoạt hình, Kết quả: Như nói việc nội suy lấp lỗ hổng thuật toán tô điều cần làm chuẩn bị cho số ảnh chủ đề có kích màu, loại bỏ giăng cưa hình ảnh tạo nên hình ảnh đẹp mắt thước giống Ảnh động mềm động tác liền mạch, khắc phục tượng thô cứng ảnh sau nắn chỉnh Kết việc nội khung hình trung gian nhiều suy ứng dụng nắn chỉnh hình 3.3 a) Ảnh cần nắn chỉnh b) Ảnh sau nắn chỉnh c) Ảnh sau nội suy Ảnh chụp 3.4 Mô khung hình trung gian Trong thực tế làm việc ứng dụng đồ họa 3D Tại thời điểm năm trước có ý tưởng làm phim hoạt hình 3D Cách tiếp cận dùng hình ảnh để mô thời gian thực 3D Bởi thay phác Ảnh chụp 3.3: Kết nội suy sau nắn chỉnh (Nguồn: Phùng Văn hải (2006), “Luận văn tốt nghiệp” Nắn chỉnh hình học với toán sách thương mại điện tử) họa nhà khung hình bạn làm cho nhà trở lên sống động cách sử dụng phần mềm làm hoạt hình không gian 3D Khi người xem di chuyển quanh hình ảnh cảm thấy hình ảnh có thật Sau nắn chỉnh nhờ nội suy hình ảnh không thô cứng mà trở Thực chất hình ảnh trung gian sinh để điền đầy khoảng trống trạng thái ban đầu mới, hình ảnh đẹp mắt, tượng giăng cưa trình hình ảnh di chuyển đến đích Số lượng hình trung gian lỗ hổng giảm bớt nhiều hình ảnh 3D nhìn thấy trở nên thực hơn, mịn hơn, sống động Thực chất mô chuyển động hình ảnh tĩnh với thao tác di chuyển đơn giản liên kết lại Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 63 64 Tuy nhiên cần phác họa hình ảnh cách chi tiết, Ở ảnh 3.5 cho thấy hoạt động khoảng khung thay đổi liên nhiều thời gian Vậy cách đơn giản thực tục Chúng ta cần rõ điểm trung gian cách lấy mẫu hai bề mặt đối nội suy để tạo khung hình trung gian với đầy đủ chi tiết cần thiết tượng 2D, điều có tác dụng rõ điểm mẫu trung gian cho để liên kết khung hình vùng đồng bề mặt đối tượng lấy mẫu Các điểm Một ví dụ sử dụng phương pháp để phác họa mô trung gian điểm khoảng khung tạo lấy mẫu hình 3D có số điểm số cảnh tạo việc nội suy vùng xung quanh Số điểm trung gian cần không nhiều hình ảnh thay cảnh trước cảnh sau đó, phương pháp nội suy có bù chuyển đổi nhanh động nói chương 3.3 Mô tả chương trình cài đặt Thực chất việc nội suy tạo hình ảnh với kích thước khác mà ta cần, thực số thao tác tiền xử lý với ảnh trung gian Sau thực chép từ ảnh thay thực phác họa lại chi tiết ảnh 3.3.1 Mô tả chức 3.3.1.1 Chức nội suy ảnh (Morphing) Chức nội suy chức chương trình cài đặt, chức dùng để thực nội suy ảnh Tức sinh hình ảnh trung Có thể tạo hình ảnh trung gian cách đánh giá ước lượng chênh lệch Để có hình ảnh trung gian tạo có chất lượng cao Đầu tiên cần gian từ ảnh nguồn ảnh đích, ảnh trung gian sinh chuyển động liên tục Quá trình nội suy sau: biết ảnh trung gian tạo hình ảnh đa phân giải phân bố không - Đưa file ảnh làm ảnh nguồn (Ảnh vào) đồng điểm ảnh liên kết biên chênh lệch Bằng tìm - Đưa file ảnh làm ảnh đích (Ảnh đích) giá trị tuyệt đối đầu lọc mà ứng dụng để tìm trung bình cột - Thuật toán nội suy (morphing) thực nội suy từ ảnh nguồn hàng theo chiều ngang chiều dọc khối tính toán Thứ hai cần biết ảnh đích hình ảnh trung gian Số hình ảnh trung gian cài đặt vùng ảnh bị hổng (tắc) giải việc so sánh tương thuật toán nội suy không gian (sinh 20 khung hình trung gian) Thuật đồng khối giống để thực thay cho phù hợp Cuối toán nội suy thực kiểm tra ảnh xem ảnh vào, ảnh có phải 24 bit, có đủ hình ảnh trái phải hình ảnh trung gian tạo không Nếu thực nội suy cho khung hình trung gian - Quá trình nội suy chương trình cài đặt nội suy suôi nội suy ngược - Trong chức cho phép thực tạo video có đuôi *.avi save để thực chạy đoạn video Ảnh chụp 3.5: Khung hình trung gian sinh chênh lệch http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại họcviệc Thái Nguyên ước lượng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 65 66 3.3.1.2 Chức chấp nhận ảnh nội suy 3.2 Giới thiệu chương trình Đây chức phụ chương trình, chức ta cho vào ảnh 24 bít (ảnh nguồn), ảnh cần lọc(operating image), sau thực SubImage (Chấp nhận nội suy ảnh) cho ảnh đích 3.2.1 Giao diện chương trình Chương trình thiết kê phần mềm Visual Basic 6.0 Lấy ảnh nguồn ảnh đích ổ mặc định ổ C, có tên Lưu (C:\lưu\ danh sách ảnh) Trong chức không cho phép tạo ta video chạy tạo save chấp nhận ảnh kết Ảnh nguồn yêu cầu có kích thước phù hợp với form thiết kế - Ảnh nội suy có kích thước: Width 210 – Height 250 3.3.1.2 Chức liệt kê ảnh trung gian Chức cho phép thực sinh ảnh trung gian, tức ta mở ảnh nguồn, ảnh đích (ảnh kết quả), chức cho phép liệt kê loạt khung hình trung gian, cho phép ta nhìn thấy khung - Ảnh dùng để liệt kê danh sách khung hình trung gian: Width 250 - Height 200 - Ảnh để thực chức lọc ảnh: Width 150 - Height 150 - Ảnh để thực chức thay ảnh: Width 300 - Height 380 hình trung gian chuyển đổi - Bước cho ảnh nguồn vào từ chức Load Image In - Bước cho ảnh đích vào từ chức Load Image Out - Bước thực chức Add Image cho loạt khung hình trung gian nhìn thấy Ngoài chương trình có thêm chức Exit, Creat Avi, Play Avi, tức thoát, tạo chạy video có đuôi *.avi Nhưng chức phụ chương trình, thực morphing (nội suy) có chức tạo video chức Play avi thực chạy video 3.3.1.3 Chức lọc ảnh phương pháp trung bình Chức lọc ảnh cho phép cho vào hai ảnh nhiều sau lấy trung bình cho ảnh cách lấy trung bình ảnh - Bước 1: Mở ảnh nguồn chức LoadImage - Bước 2: Sử dụng chức Average Median ảnh trung bình ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Ảnh chụp 3.6: Giao diện chương trình nội suy Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 67 68 3.2.2 Một số kết chương trình b Kết nhận từ chức lọc (Filter Image) a Kết nhận từ chức nội suy ảnh (morphing) Chức cho phép ta cho vào từ hai ảnh trở nên sau lấy trung bình cho ảnh cách lấy trung bình ảnh Ảnh chụp 3.5: Hình ảnh nhận chức nội suy a Kết nhận từ chức liệt kê ảnh trung gian (thêm ảnh) Trong chức nội suy ta nhìn thấy khung hình trung gian chuyển đổi liên tục không nhìn rõ khung hình trung gian, chức liệt kê ta cho vào ảnh nguồn, ảnh đích, phần mềm Ảnh chụp 3.6: Hình ảnh nhận từ phép lọc ảnh c Kết nhận từ chức thay ảnh (SubImage) nội suy thực nội suy loạt hình ảnh trung gian Ảnh chụp 3.6: Hình ảnh nhận chức liệt kê Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Ảnh Hình ảnh nhận Số hóa Trung tâm Họcchụp liệu – 3.7: Đại học Thái Nguyên từ phép thay ảnh http://www.lrc-tnu.edu.vn 69 70 Đây chức phụ chương trình, chức mang tính PHẦN KẾT LUẬN chất liệt kê Tuy nhiên ta cho vào ảnh nguồn ảnh để khái thác, kết phép SubImage cho ảnh (ảnh kết quả) kết phép thay ảnh Nói chung phần mềm nội suy cài đặt chủ yếu nội suy cho ảnh trung gian tạo file video, phần mềm cho phép chạy file video Để chạy phần mềm yêu cầu máy phải cài Visual Basic 6.0 Khi thực chạy phần mềm, yêu cầu phải có file ảnh, có chứa ảnh với kích thước định (đây ảnh nguồn ảnh đích dùng để tạo nguồn cho file ảnh nội suy, ảnh dầu vào yêu cầu phải dạng file có đuôi *.bmp, 24 bít), file ảnh lưu ổ mặc định ổ D với tên file lưu (D:\ lưu) Khi chạy chức ghi file video (Save video) phần mềm mặc định đường dẫn, file video lưu vào ổ C với tên Myavi (C:\Myavi) Khi dãy ảnh nội suy (ảnh trung gian) sinh ra, phần mềm mặc định ghi vào ổ C (20 khung hình trung gian sinh ra) Mỗi luận văn trình tìm hiểu, nghiên cứu thực tế, Quá trình làm luận văn trình đúc kết kinh nghiệm người Qua trình làm luận văn, sau phân tích, tìm hiểu chung thuật toán nội suy, em bổ sung thêm cho nhiều kiến thức quý giá Em tìm hiểu sâu hơn, đầy đủ phương pháp nội suy ảnh số ứng dụng Em có thêm kiến thức xử lý ảnh công việc sử dụng nội suy để phóng to, bóp méo ảnh, quay ảnh, sinh ảnh trung gian với ứng dụng nó, tượng cưa vỡ hạt hình ảnh cải thiện nhiều thực nội suy, hình ảnh trung gian sinh tạo cho hình ảnh trở nên tự nhiên thực Em tìm hiểu phương pháp nội suy ảnh, với thuật toán ứng dụng Các phương pháp nội suy ảnh em nghiên cứu không sâu trình tìm giá trị nội suy toán học mà chủ yếu việc tìm giá trị nội suy dựa vào điểm lân cận Tùy vào phương pháp nội suy mà lân cận hay lân cận Tuy nhiên luận văn em có sâu giới thiệu phương pháp nội suy song tuyến tính (Bilinear interpolation), nội suy tam giác (Affine) sử dụng tọa độ barycentric, nội suy không gian để sinh cảnh trung gian Đây phương pháp có ưu điểm việc khắc phục tượng cưa,vỡ hạt, lấp lỗ hổng, sinh ảnh… tiết kiệm thời gian thực giải thuật Sau trình nghiên cứu làm luận văn với dẫn nhiệt tình thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Đỗ Năng Toàn, số thầy cô Viện Khoa học Công Nghệ Trong Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên, em học cách tìm hiểu, phân tích nghiên cứu vấn đề khoa học Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 71 Trong thời gian làm luận văn tốt nghiệp, thân nỗ lực, cố gắng, đầu tư nhiều thời gian, công sức cho việc tìm hiểu nghiên cứu đề tài nhận bảo, định hướng tận tình thầy giáo hướng dẫn anh, chị trước Nhưng hạn chế mặt thời gian khó khăn việc tìm kiếm tài liệu, hạn chế mặt kiến thức thân, nên chưa có kết thực hoàn hảo Kính mong thầy cô giáo bạn đồng nghiệp bảo giúp đỡ Hướng phát triển: Luận văn sâu nghiên cứu số phương pháp nội suy ảnh, đưa ứng dụng thực nội suy ảnh sinh hình ảnh khuyết thiếu(hình ảnh trung gian), ta đưa vào một ảnh nguồn ảnh đích, phương pháp nội suy không gian thực nội suy khung ảnh trung gian, khung ảnh biến đổi liên tục tạo thành file video, chạy file video để quan sát trình sinh ảnh trung gian Ứng dụng thứ hai nắn chỉnh sách (sau trình nắn chỉnh có sử dụng phương pháp nội suy để làm đẹp ảnh), phạm vi luận văn em chưa cài đặt ứng dụng thứ Nhưng với tốc độ phát triển nhanh chóng ngành công nghệ thông tin nói chung kỹ thuật xử lý ảnh nói riêng đòi hỏi cần phải sâu để nghiên cứu thêm ứng dụng nội suy ảnh, nghiên cứu thêm số phương pháp nội suy khác Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [...]... Phép nội suy cũng được sử dụng trong các ứng dụng khác như mã hoá ảnh Cách sử dụng đơn giản của phương pháp nội suy làm giảm số bít là loại bỏ một số pixel hoặc một vài khung hình và tạo lại chúng từ pixel hoặc khung hình đã mã hoá Chương 3 MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA NỘI SUY ẢNH Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng thực tế, một trong những ứng dụng sớm nhất là vào những năm 60 Hệ thống hình chụp từ tàu vũ trụ có một số. .. bản đồ Một thuật toán được sử dụng để xác định vị trí một điểm ảnh màn hình tương ứng Chúng ta tiến hành nội suy trong y-hướng sẽ được: f ( R1 )  Trong máy tính và xử lý ảnh, nội suy song tuyến là một trong những kỹ 2.1.5.2 So sánh với nội suy các điểm ảnh gần nhất và nội suy song khối Thông thường nội suy song tuyến tính có thể được sử dụng khi chuyển đổi hình ảnh hoàn hảo, và phù hợp với hình ảnh là... kết quả Nội suy 2D ở trên có thể được cải thiện một cách đáng kể phụ thuộc vào giải thuật phép nội suy và nội dung đối tượng Ví dụ về sự sinh ảnh trung gian 183% Kỹ thuật nội suy sử dụng hai hình ảnh để tạo ra một hình ảnh trung gian giữa hai hình ảnh này Rồi lại kết hợp từng nửa hình ảnh được phân tách Ban đầu Trước Không nội suy Sau Hình 1.13: Minh họa ảnh phóng to nhờ nội suy ra từ hình ảnh trung... Hình 1.8 cho thấy phóng to ảnh 500% (phóng to hình ảnh, không nội suy) Hình 1.9 cho thấy ảnh phóng to 500% và có nội suy ở cùng một hình ảnh Rõ ràng khi thực hiện nội suy, hiện tượng răng cưa đã giảm đi đáng kể, các cạnh trở nên mềm mại hơn Hình 1.8 Ảnh phóng to không nội suy Hình 1.9 Ảnh phóng to có nội suy Hình 1.7: Biểu đồ hiện thị quá trình nội suy làm trơn răng cưa Số hóa bởi Trung tâm Học liệu... Các pixel thêm vào này xác định giá trị màu nội suy từ các màu lân cận Việc nội suy giá trị màu được ứng dụng nhiều trong công việc nắn chỉnh hình học, bóp méo, sinh ảnh hình ảnh sẽ trở lại trạng thái đẹp như ban đầu và có màu như màu gốc dựa vào việc nội suy Tuy nhiên khi nội suy vẫn có một số vấn đề sau: Hình 1.3 Toàn bộ hình ảnh con rắn Hình 1.4 Hình ảnh da con rắn Vấn đề 1: Nội suy không tạo mới... gian từ ảnh nguồn và ảnh đích, các ảnh trung gian sinh ra chuyển động liên tục Quá trình nội suy như sau: biết các ảnh trung gian được tạo ra là hình ảnh đa phân giải và sự phân bố không - Đưa một file ảnh làm ảnh nguồn (Ảnh vào) đồng đều của các điểm ảnh được liên kết tại biên là chênh lệch Bằng các tìm ra - Đưa một file ảnh làm ảnh đích (Ảnh đích) giá trị tuyệt đối đầu ra của bộ lọc mà được ứng dụng. .. tính toán sử dụng phương pháp nội suy nào cần tính đến phương pháp đó cho độ chính xác đến bao nhiêu? Nó đắt bao nhiêu? Nội suy mịn bao nhiêu? Nhiều điểm dữ liệu được sử dụng như thế nào?  Thay đổi kích thước của ảnh như phóng đại ảnh, quay ảnh, bóp méo đều có thể chỉ ra kỹ thuật nội suy cần sử dụng  Sinh ra hình ảnh trung gian khi thực hiện nội suy từ một khung ảnh nguồn và một khung ảnh đích Theo... sinh ra nhờ nội suy Nếu bạn đã có thêm một thước đo tại 11:30 AM, bạn có thể thấy rằng số lượng lớn của nhiệt độ tăng đã xảy ra trước khi giờ trưa, và có thể sử dụng điểm dữ liệu bổ sung này để thực hiện một phép nội suy bậc hai 0 C Điểm nội suy mới 22 xoay chiều) sẽ trở nên vô cùng khó khăn 21 1.3.3 Một số vấn đề liên quan đến nội suy ảnh Biết Phép nội suy ảnh xuất hiện trong mọi bức ảnh số tại giai đoạn... lượng ảnh quang học trong mắt người quan sát Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, có thể nói hiện không có lĩnh vực khoa học nào không sử dụng các thành tựu của công nghệ xử lý ảnh số Một trong những ứng dụng đó là nội suy làm tăng độ sắc nét của hình ảnh, lấp lỗ hổng và tạo cảnh, sinh ra các hình ảnh trung gian Cụ thể ta có thể kể đến hai ứng dụng của các phương pháp nội suy. .. pháp nội suy Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị "vỡ hạt" dụng đến kỹ thuật nội suy như: khi phóng to hay biến đổi ảnh tùy vào thuật toán được sử dụng trong giải thuật nội suy  Xử lý điền đầy (Filling a region): Là quá trình tô màu một vùng nhất định bằng cách nội suy giá trị pixel từ viền của vùng Có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, nhưng cần sử dụng phương pháp nội suy nào cho phù hợp cả về tốc độ và