Màu hóa ảnh và ứng dụng

Màu hóa ảnh ứng dụng MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ LỜI CAM ĐOAN .4 MỞ ĐẦU .5 CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh .8 1.2 Tổng quan phân đoạn ảnh 11 1.3 Một số khái niệm .12 1.3.1 Điểm ảnh - Pixel .12 1.3.2 Mức xám - Gray level 12 1.3.3 Biên 12 1.3.4 Láng giềng 13 1.3.5 Vùng liên thông 13 1.3.6 Biểu diễn ảnh 13 1.3.7 Tăng cƣờng khôi phục ảnh 13 1.3.8 Biến đổi ảnh 14 1.3.9 Phân tích ảnh 14 1.3.10 Nhận dạng ảnh 14 1.3.11 Nén ảnh 14 1.4 Các định dạng xử lý ảnh 14 CHƢƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN ẢNH 16 2.1 Phân đoạn ảnh dựa vào ngƣỡng 16 2.1.1 Giới thiệu chung .16 2.1.2 Chọn ngƣỡng cố định .17 2.1.3 Chọn ngƣỡng dựa lƣợc đồ (Histogram) 17 2.1.3.1 Thuật toán đẳng liệu 18 2.1.3.2 Thuật toán đối xứng 18 2.1.3.3 Thuật toán tam giác 19 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng 2.1.3.4 Chọn ngƣỡng Bimodal Histogram .20 2.1.4 Phân ngƣỡng tối ƣu dựa không ổn định lớp tính đồng vùng 21 2.2 Phân đoạn theo miền đồng 22 2.2.1 Giới thiệu 22 2.2.2 Phƣơng pháp tách tứ phân 23 2.2.3 Phƣơng pháp phân vùng hợp .26 2.2.4 Phƣơng pháp tách hợp (Split- Meger) 27 2.2.5 Nhận xét 28 2.3 Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị 28 2.3.1 Giới thiệu 29 2.3.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị 30 2.3.3 Tính chất so sánh cặp miền 30 2.3.4 Thuật toán tính chất .32 2.3.4.1 Định nghĩa .32 2.3.4.2 Định nghĩa .33 2.3.4.3 Tính chất 33 2.3.4.4 Thuật toán 33 2.3.4.5 Độ phức tạp tính toán 34 2.3.5 Nhận xét 35 CHƢƠNG GIẢI THUẬT MÀU HÓA ẢNH ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG 37 3.1 Giải thuật lan tỏa màu .37 3.2 Màu hóa ảnh nhanh sử dụng giải thuật hòa trộn sắc độ 41 CHƢƠNG THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN 46 4.1 Thử nghiệm đánh giá 46 4.2 Kết luận hƣớng phát triển 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO .49 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Các bƣớc xử lý ảnh Hình 2.1 Minh họa thuật toán đối xứng 19 Hình 2.2 Minh họa thuật toán tam giác 20 Hình 2.3 Bimodal Histogram 21 Hình 2.4 a-d minh họa thuật toán tách tứ phân: ảnh gốc (a) đƣợc chia thành phần đƣợc kết phân mức (b), tiếp tục thực phần nhỏ, ta đƣợc phân mức 2(c), 3(d) 25 Hình 2.5 Tách tứ phân .26 Hình 2.6 Ví dụ nhận dạng vùng ảnh .30 Hình 3.1 Hệ màu YUV 37 Hình 3.2 Tƣơng quan điểm ảnh 39 Hình 3.3 Trên miền không gian thời gian 39 Hình 3.4 Thành lập ma trận trọng số tƣơng quan .40 Hình 3.5 Ma trận ảnh đƣợc tô màu 40 Hình 3.6 Giải ma trận tuyến tính 41 Hình 4.1 Ảnh ớt trƣớc sau màu hóa, ảnh mặt nạ đƣợc sử dụng ứng dụng 46 Hình 4.2 Ảnh Karlmax trƣớc sau màu hóa, ảnh mặt nạ đƣợc sử dụng ứng dụng 46 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng LỜI CAM ĐOAN Luận văn Thạc sĩ “Màu hóa ảnh ứng dụng”, chuyên ngành Công nghệ thông tin công trình cá nhân đƣợc phát triển mở rộng từ luận văn trƣớc hƣớng dẫn TS Lã Thế Vinh [3,4] Các nội dung nghiên cứu kết trình bày luận văn trung thực rõ ràng Các tài liệu tham khảo, nội dung trích dẫn ghi rõ nguồn gốc Ngày 14 tháng năm 2015 Tác giả luận văn Vũ Tuấn Minh Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần đây, công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng vƣợt bậc phần cứng phần mềm Sự phát triển công nghệ thông tin yếu tố quan trọng góp phần vào phát triển ngành khoa học khác nhƣ kinh tế, giáo dục, y tế, môi trƣờng Hiện nay, xuất thiết bị, phƣơng tiện thu nhận, hiển thị có tốc độ xử lý cao tạo tiền đề nhƣ động lực để phát triển phần mềm, đặc biệt lĩnh vực xử lý ảnh - lĩnh vực có nhiều ứng dụng thực tế nhƣ mô phỏng, nhận dạng, nén lƣu trữ Với phổ cập thiết bị số có chức chụp ảnh nhƣ máy ảnh, điện thoại, với yêu cầu ngày đa dạng, ngƣời dùng có nhu cầu chỉnh sửa ảnh để tạo ảnh độc đáo cho Đơn giản nhƣ thay đổi màu tóc, màu quần áo đối tƣợng ảnh theo ý muốn Ngƣời dùng mong muốn có ứng dụng đơn giản dễ sử dụng Các ứng dụng việc có nhiều nhƣng đa phần việc tô màu tay chƣa tiến hành cách tự động Việc bóc tách thay đổi màu ảnh sở tạo nhiều ứng dụng xử lý ảnh ví dụ nhƣ ứng dụng giải trí, ứng dụng nén ảnh, ứng dụng khôi phục màu ảnh… Đề tài “Màu hóa ảnh ứng dụng” nhằm nghiên cứu, đánh giá số giải thuật khả thi để thực nội dung nói Mục tiêu đề tài Đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng giải thuật màu hóa ảnh vào ảnh số, ảnh xám ảnh màu Từ đó, phân tích, đánh giá ƣu, nhƣợc điểm giải thuật màu hóa ảnh dựa ảnh nguyên gốc theo ý muốn ngƣời dùng Để đạt đƣợc mục tiêu trên, đề tài tập trung vào nhiệm vụ cụ thể sau: - Tìm hiểu khái niệm liên quan đến ảnh số xử lý ảnh số Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng - Tìm hiểu, phân tích kỹ thuật phân đoạn ảnh - Nghiên cứu, phân tích giải thuật màu hóa ảnh có; đề xuất giải thuật màu hóa ảnh thích hợp, hiệu - So sánh giải thuật đề xuất với giải thuật có - Đánh giá kết đạt đƣợc thử nghiệm ứng dụng với liệu thử Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu, mô tả giải thuật màu hóa ảnh, thành phần liên quan đến việc xử lý ảnh, đánh giá hiệu giải thuật Đánh giá hiệu giải thuật đề xuất dựa phần mềm thử nghiệm Đề xuất hƣớng phát triển Phƣơng pháp nghiên cứu a Phương pháp nghiên cứu lý thuyết - Nghiên cứu tài liệu công nghệ liên quan - Tổng hợp tài liệu lý thuyết ảnh số, phân đoạn, xử lý ảnh số - Tìm hiểu hàm toán học, áp dụng vào giải thuật đề xuất b Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm - Sử dụng phần mềm thử nghiệm - Đánh giá kết liệu thử Kết dự kiến - Thể đƣợc đa dạng ứng dụng xử lý ảnh, tính hiệu áp dụng giải thuật màu hóa ảnh vào toán thực tế - Đánh giá đƣợc hiệu giải thuật đề xuất Ý nghĩa khoa học thực tiễn - Áp dụng giải thuật đề xuất, phần mềm vào việc tự động màu hóa ảnh, thay cách tô màu thủ công - Giải thuật màu hóa ảnh không áp dụng vào việc tô màu ảnh đen trắng, ảnh xám mà áp dụng vào việc thay đổi màu ảnh, nén ảnh Vì Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng kết nghiên cứu đề tài tảng sở để tiếp tục nghiên cứu sau - Kết đề tài giải thuật màu hóa ảnh đƣợc đề xuất, kết so sánh đánh giá giải thuật đề xuất, thử nghiệm phần mềm màu hóa ảnh tự động có tính dễ sử dụng, đơn giản Bố cục luận văn Bố cục luận văn đƣợc chia thành chƣơng nhƣ sau: Chƣơng Khái quát xử lý ảnh phân đoạn ảnh Chƣơng Một số kỹ thuật phân đoạn ảnh Chƣơng Giải thuật màu hóa ảnh đề xuất Chƣơng Thử nghiệm đánh giá, ứng dụng thực tế Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó ngành khoa học tƣơng đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, nhƣng tốc độ phát triển nhanh, qui mô công nghiệp, điều kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng cho Xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức ảnh ngƣời Trong dạng truyền thông bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm hình ảnh dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ Bằng thị giác, ngƣời nhận biết hiểu giới xung quanh Ví dụ: Những hình ảnh trái đất, hình ảnh dự báo thời tiết Có tới 99% lƣợng thông tin biết giới xung quanh đƣợc nhận biết thông qua thị giác Cũng nhƣ xử lý liệu hình ảnh đồ hoạ, việc xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Việc xử lý liệu đồ hoạ đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh đƣợc xem xét nhƣ cấu trúc liệu đƣợc tạo chƣơng trình Xử lý ảnh số thao tác ảnh tự nhiên thông qua phƣơng pháp kỹ thuật mã hoá Ảnh sau đƣợc thu nhận thiết bị thu nhận ảnh đƣợc biến đổi thành ảnh số theo phƣơng pháp số hoá đƣợc nhúng thiết bị kĩ thuật khác đƣợc biểu diễn máy tính dƣới dạng ma trận chiều chiều Phƣơng pháp biến đổi ảnh đƣợc sử dụng việc xử lý ảnh chụp từ không trung (Chƣơng trình đo đạc từ máy bay, vệ tinh ảnh vũ trụ) xử lý ảnh y học (ảnh siêu âm, ảnh chụp cắt lát, vv…) Một ứng dụng khác biến đổi ảnh mã hóa ảnh, ảnh đƣợc xử lý để lƣu trữ truyền Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng Các phƣơng pháp nhận dạng ảnh đƣợc sử dụng xử lý tế bào, nhiễm sắc thể, nhận dạng chữ viết, vv… Thực chất công việc nhận dạng phân loại đối tƣợng thành lớp đối tƣợng biết thành lớp đối tƣợng chƣa biết Bài toán nhận dạng ảnh toán lớn, có nhiều ý nghĩa thực tiễn ta thấy để công việc nhận dạng trở nên dễ dàng ảnh phải đƣợc tách thành đối tƣợng riêng biệt, mục đích toán phân đoạn ảnh Nếu phân đoạn ảnh không tốt dẫn đến sai lầm trình nhận dạng ảnh, ngƣời ta xem công đoạn phân đoạn ảnh trình then chốt trình xử lý ảnh nói chung Hình 1.1 Các bước xử lý ảnh Sơ đồ bao gồm thành phần sau: - Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition): Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thƣờng ảnh nhận qua camera ảnh tƣơng tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dòng), có loại camera số hoá (nhƣ loại CCD - Change Coupled Device) loại photodiot tạo cƣờng độ sáng điểm ảnh Camera thƣờng dùng loại quét dòng; ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lƣợng ảnh thu nhận đƣợc phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trƣờng (ánh sáng, phong cảnh) - Tiền xử lý (Image Processing): Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tƣơng phản thấp nên cần đƣa vào tiền xử lý để nâng cao chất lƣợng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tƣơng phản để làm ảnh rõ hơn, nét Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng - Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh: Phân đoạn 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 thƣ cho mục đích phân loại bƣu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên ngƣời 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 - 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 lân 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 trƣng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dƣới dạng thông tin định lƣợng làm sở để phân biệt lớp đối tƣợng với đối tƣợng khác phạm vi ảnh nhận đƣợc Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thƣ, miêu tả đặc trƣng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác - Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation): Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thƣờng thu đƣợc cách so sánh với mẫu chuẩn đƣợc học (hoặc lƣu) từ trƣớc Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thƣ đƣợc nội suy thành mã điện thoại Một số đối tƣợng nhận dạng phổ biến đƣợc 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 ngƣời - Cơ sở tri thức (Knowledge Base): Nhƣ nói trên, ảnh đối tƣợng phức tạp đƣờng nét, độ sáng tối, dung lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh việc 10 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng Hai thời gian thực bƣớc 1-3 Để kiểm tra đƣợc hai đỉnh có chung thành phần hay không sử dụng biến set-find đỉnh nhằm lƣu lại số hiệu thành phần mà đỉnh phụ thuộc vào Để trộn hai thành phần lại với việc hiệu chỉnh lại biến set-find hai tập đỉnh Mint đƣợc tính thời gian biết đƣợc Int kích thƣớc thành phần Int đƣợc tính thời gian cho phép trộn, cạnh có trọng số lớn khung nhỏ thành phần nguyên phép trộn Có đƣợc điều bổ đề nói nguyên phép trộn cạnh có trọng số nhỏ hai thành phần đƣợc trộn Kích thƣớc thành phần sau trộn tổng kích thƣớc hai thành phần trƣớc trộn.Vậy độ phức tạp tính toán từ bƣớc đến bƣớc thuật toán O(mα(m)) α hàm Ackerman nghịch đảo, m số cạnh đồ thị 2.3.5 Nhận xét Phân đoạn dựa đồ thị đƣợc coi kĩ thuật phân đoạn hiệu không gian thời gian ứng dụng thời gian thực Mặc dù không tránh khỏi hạn chế nhƣ: độ khác nội vùng đƣợc xác định cách chủ quan, không biểu diễn xác đƣợc thành phần, hay khó để chọn đƣợc giá trị phù hợp tham số k mà hàm ngƣỡng yêu cầu xác định nhằm điều khiển kích cỡ vùng phân đoạn Tuy nhiên, phƣơng pháp có ƣu điểm hẳn phƣơng pháp trƣớc đó: Nó sử dụng sửa đổi đơn giản nhƣng hiệu thuật toán Kruskal, phân đoạn ảnh thành vùng cách định nghĩa tính chất xác định dấu hiệu đƣờng biên hai vùng sử dụng biểu diễn đồ thị ảnh Một đặc tính quan trọng phƣơng pháp khả lƣu giữ chi tiết nhỏ vùng ảnh biến đổi, lờ khía cạnh vùng ảnh có biến đổi cao Mặt khác, thuật toán đƣa định tham lam, nhƣng kết phân đoạn thỏa mãn đƣợc thuộc tính toàn cục Thuật toán phân đoạn dựa 35 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng đồ thị chạy thời gian gần nhƣ tuyến tính với số cạnh đồ thị đạt hiệu cao thực nghiệm 36 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng CHƢƠNG GIẢI THUẬT MÀU HÓA ẢNH ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG 3.1 Giải thuật lan tỏa màu Trong thuật toán này, hệ màu YUV đƣợc sử dụng, hệ màu thƣờng đƣợc dùng video Trong Y kênh mức xám đơn sắc, U, V kênh sắc độ Hình 3.1 Hệ màu YUV Dƣới cách để chuyển đổi hệ màu YUV  RGB [ ] [ ][ ]  Input o Volume Y(x,y)  Output o Two volume U(x,y), V(x,y) Để đơn giản ta dùng chữ in đậm (eg r,s) để mô tả điểm ảnh (x, y) Do Y(r) cƣờng độ điểm ảnh cụ thể 37 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng Y U,V Kênh cường độ sáng Kênh màu Thuật toán dựa giả thiết đơn giản: “Những điểm ảnh gần có mức xám tương đồng có màu tương đương nhau” theo ta xác định giá trị tƣơng quan điểm ảnh kề Nếu cƣờng độ chúng gần giá trị màu gần nhau, mặt khác chúng khác giá trị màu khác [3] Do cần tối thiểu hóa khác biệt màu U(r) điểm r trọng số trung bình điểm xung quanh (Wrs ) ( ) ∑ ( ( ) ∑ ∈ ( ) ( )) (3.1.1) Wrs trọng số tƣơng quan điểm ảnh cận kề Nó lớn Y(r) gần Y(s), nhỏ Y(r) khác Y(s), điểm có giá trị Có hai cách tính trọng số tƣơng quan điểm r, s, đơn giản thƣờng hay đƣợc dùng cho giải thuật phân vùng ảnh dựa bình phƣơng sai lệch mức sáng: ( ( ) ( )) (3.1.2) Cách thứ hai dựa mối tƣơng quan bình thƣờng hai mức sáng ( ( ) )( ( ) ) (3.1.3) Trong , độ lệch chuẩn phƣơng sai cƣờng độ sáng cửa sổ xung quanh r Cửa sổ điểm liên thông điểm liên thông 38 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng Hình 3.2 Tương quan điểm ảnh Trên miền không gian thời gian Hình 3.3 Trên miền không gian thời gian 39 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng Ví dụ: Để mô tả trình màu hóa, lấy ví dụ ảnh 3x3  Bƣớc 1: Thành lập ma trận trọng số tƣơng quan: Hình 3.4 Thành lập ma trận trọng số tương quan  Bƣớc 2: Chuyển ma trận ảnh đƣợc tô màu thành ma trận cột Hình 3.5 Ma trận ảnh tô màu 40 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng  Bƣớc 3: Giải phƣơng trình tuyến tính Hình 3.6 Giải ma trận tuyến tính Sau trình giải ta thu đƣợc ma trận X ma trận cột, biến đổi ma trận cột thành ma trận ảnh với kính thƣớc ban đầu ta thu đƣợc ảnh đầu Tuy nhiên trình giải phƣơng trình Không phải phƣơng trình giải đƣợc nghiệm xác Điều hiếm, giá trị ma trận X giải đƣợc giá trị gần thỏa mãn phƣơng trình Để thực điều ta giải phƣơng trình phƣơng pháp giả nghịch đảo: AX = B => X = BA-1 (3.1.4) 3.2 Màu hóa ảnh nhanh sử dụng giải thuật hòa trộn sắc độ Tƣơng tự nhƣ phƣơng pháp màu hóa ảnh khác, phƣơng pháp sử dụng hệ màu cƣờng độ sáng/sắc độ Tôi giới thiệu phƣơng pháp của không gian màu YcbCr, không gian màu khác nhƣ YIQ 41 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng hay YUV cho kết tƣơng tự Hơn nữa, phƣơng pháp chạy không gian màu RGB Cho Y(x, y, τ ) : Ω × [0, T)→ R+ ảnh đơn sắc cho trƣớc (T=0) (T>0) xác định vùng Ω Mục đích hoàn thiện kênh Cb Cr, Cb(x, y, τ ) : Ω × [0, T) → R+ Cr(x, y, τ) : Ω × [0, T) → R+ Để làm sáng tỏ hơn, đề cập đến hai kênh nhƣ sắc độ Kỹ thuật đề xuất sử dụng giá trị đầu vào kênh sắc độ vùng Ωc ∈ Ω (Ωc nhỏ đáng kể so với Ω) Các giá trị thƣờng đƣợc cho ngƣời dùng lấy từ liệu khác Cho s t hai điểm Ω C(s): [0,1] → Ω\Ωc đƣờng cong Ω Cs,t đƣờng cong nối s t cho C(0) = s C(1) = t Chúng ta xác định khoảng cách thực (giống nhƣ đo trắc địa) s t nhƣ sau: d ( s, t ) : Cs ,t  | Y  C (s) | ds (3.2.1) s 0 Khoảng cách thực cho phép đo xem đƣờng cong “bằng phẳng” hai điểm kênh độ sáng Mặc dù ánh xạ độ sáng sắc độ nhất, mối quan hệ gần hình học kênh thƣờng nhận thấy đƣợc ảnh tự nhiên Các thay đổi đột ngột độ sáng giống nhƣ việc biểu thị cạnh sắc độ, thay đổi từ từ kênh độ sáng thƣờng biểu thị kênh sắc độ dƣờng nhƣ cạnh thay đổi mức vừa phải Nói cách khác, có mối quan hệ gần hình học kênh độ sáng sắc độ Khai thác giả thuyết này, thay đổi độ sáng nguyên nhân liên quan đến thay đổi sắc độ Điều đƣợc sử dụng nhiều cách khác ảnh siêu phân giải Từ giả thuyết này, phƣơng pháp tiếp cận màu hóa ảnh đề xuất, giả thiết khoảng cách thực d(s,t) hai điểm (s,t) nhỏ tƣơng đồng sắc độ chúng lớn 42 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng (Cần lƣu ý kết việc màu hóa ảnh để khôi phục màu nguyên gốc ảnh, nhƣng ảnh xám việc màu hóa khiến ảnh trực quan hấp dẫn hơn) Do liệu sắc độ thƣờng đƣợc cho toàn vùng không cần thiết điểm đơn bị cô lập, cần có ý tƣởng khoảng cách từ sắc độ biết tới điểm Ω Chúng ta xác định khoảng cách thực từ sắc độ c cho khoảng cách nhỏ từ điểm có sắc độ c vùng Ωc dc (t ) : sc |chrominance ( s ) c d ( s, t ) (3.2.2) Ý tƣởng màu hóa ảnh tính toán thành phần sắc độ Cb Cr điểm t vùng bị màu (Ω\Ωc) cách pha trộn sắc độ khác Ωc theo khoảng cách thực chúng tới t: chrominance(t )    cchrominances ( c ) W(dc (t ))c cchrominances ( c ) W(dc (t )) , (3.2.3) chrominaces(A) đại diện cho tất sắc độ vùng A W(.) hàm chuyển đổi khoảng cách thực thành trọng số pha trộn Hàm W(.) mang số đặc tính sau: 1) lim W(r )   r 0 2) lim W(r )  r  3) lim W(d  c) / W(d )  d  Hai đặc tính rõ ràng Đặc tính thứ cần thiết có từ nguồn sắc độ trở lên nhƣng việc pha trộn lại diễn tƣơng đối xa nguồn Hình ảnh kết mong muốn chí pha trộn tất sắc độ Đối với thí nghiệm báo cáo dƣới đây, sử dụng: 43 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng W(r) = r -b (3.2.4) b hệ số hòa trộn, thƣờng ≤ b ≤ Hệ số định mƣợt mà trình chuyển đổi sắc độ A Mã giả giải thuật Để hoàn thành việc mô tả kỹ thuật màu hóa ảnh đề xuất, ta có đoạn mã giả sau: Input: - Ảnh/video cấp độ xám - Danh sách điểm ảnh Ωc sắc độ chúng - Các điểm ảnh rỗng Ω (Ω\Ωc) Output: Ảnh/video màu Definitions: - Một điểm ảnh bao gồm danh sách sắc độ, khoảng cách từ nguồn sắc độ, giá trị mức xám điểm ảnh - Một liên kết trỏ tới điểm ảnh bao gồm sắc độ khoảng cách thực từ sắc độ gốc Ωc Giải thuật: 1) L ← {tất liên kết tới điểm ảnh lân cận Ωc} 2) L khác ∅ a) λ ← liên kết với khoảng cách nhỏ L b) L ← L \ λ c) p ← điểm ảnh mà λ liên kết tới d) p không chứa sắc độ λ i) thêm sắc độ khoảng cách λ vào p 44 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng ii) L ← L⋃ {tất liên kết tới điểm ảnh lân cận p sử dụng sắc độ λ} 3) tất điểm ảnh Ω, thiết lập màu sắc cách sử dụng giá trị cấp độ xám tạo sắc độ cách pha trộn sắc độ theo Công thức (3.2.3) 45 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng CHƢƠNG THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN 4.1 Thử nghiệm đánh giá Do thời gian nghiên cứu hạn chế, nên đánh giá phƣơng pháp màu hóa ảnh nhanh sử dụng giải thuật hòa trộn sắc độ Dựa ảnh gốc, ngƣời dùng tô màu cho ảnh, việc tô màu không làm nhiều thời gian cho ngƣời dùng, cần đƣờng giải thuật lan tỏa màu toàn vùng đƣợc tô màu theo giải thuật màu hóa nhƣ nói Phần mềm thử nghiệm: Colorize version 1.5 Kết đạt đƣợc: Hình 4.1 Ảnh ớt trước sau màu hóa, ảnh mặt nạ sử dụng ứng dụng Hình 4.2 Ảnh Karlmax trước sau màu hóa, ảnh mặt nạ sử dụng ứng dụng 46 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng * Ƣu điểm giải thuật: - Điểm mạnh giải thuật việc đƣa kết với thời gian nhanh ảnh có kích thƣớc trung bình nhỏ (với cài đặt tại, ảnh trung bình nhỏ dƣới 10 giây để thực màu hóa) - Chất lƣợng hình ảnh kết chấp nhận đƣợc với mặt nạ chi tiết - Giải thuật đƣa kết nhanh với tỉ lệ pixel biết thấp - Giải thuật đƣa không phụ thuộc vào cấu hình máy tính, nên thành công cài đặt thành ứng dụng - Giải thuật cho chi phí thời gian mức tuyến tính- Điểm mạnh giải thuật việc đƣa kết với thời gian nhanh ảnh có kích thƣớc trung bình nhỏ (với cài đặt tại, ảnh trung bình nhỏ dƣới 10 giây để thực màu hóa) - Chất lƣợng hình ảnh kết chấp nhận đƣợc với mặt nạ chi tiết - Giải thuật đƣa kết nhanh với tỉ lệ pixel biết thấp - Giải thuật đƣa không phụ thuộc vào cấu hình máy tính, nên thành công cài đặt thành ứng dụng * Nhƣợc điểm giải thuật: - Giải thuật phụ thuộc lớn vào mặt nạ ngƣời dùng, thời gian thực thi lẫn chất lƣợng hình ảnh - Thƣờng xảy tƣợng loang màu với điểm có mức xám gần giống - Những chi tiết nhỏ nhƣ tóc thƣờng bị loang màu không lan màu tới đƣợc Lý cách đánh giá khoảng cách nội không cho phép lan màu dọc theo hƣớng 47 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng - Giải thuật cho chi phí thời gian mức tuyến tính, ảnh cỡ lớn lớn tốn chi phí thời gian lớn nhiều so với ảnh cỡ nhỏ Điều ảnh hƣởng tới tính thực tiễn giải thuật 4.2 Kết luận hƣớng phát triển * Luận văn đạt đƣợc kết dƣới đây: - Tìm hiểu kỹ thuật liên quan đến màu hóa ảnh số - Nghiên cứu phƣơng pháp màu hóa ảnh số theo giải thuật lan tỏa màu giải thuật hòa trộn sắc độ, phân tích ƣu nhƣợc điểm nhóm giải thuật - Thử nghiệm đánh giá giải thuật * Tuy nhiên, số điểm cần khắc phục: - Giải thuật ảnh hƣởng lớn chất lƣợng mặt nạ đầu vào - Phần mềm kiểm thử chƣa thực tối ƣu đáp ứng nhu cầu thực tế - Những vùng với chi tiết phức tạp thƣờng gặp khó khăn việc lan màu, gây kết không nhƣ ý muốn - Khi xây dựng phần mềm, cần hƣớng tới khả tối ƣu nhớ xử lý ảnh cỡ lớn 48 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Levin, D Lischinski, and Y Weiss, “Colorization using optimization”, ACM Trans Graph., vol 23, no 3, pp 689-694, 2004 [2] L Yatziv and G Sapiro, “Fast image and video colorization using chrominance blending”, IEEE Transactions on Image Processing, vol 15, no 5, pp 1120-1129, 2006 [3] Nguyễn Thƣợng Khang and Nguyễn Anh Sơn, “Phần mềm tự động thay đổi tạo màu cho ảnh số Windows 8”, university graduation thesis, Hanoi University of Science and Technology, Hanoi, June 2013 [4] Phạm Duy Hƣng, “Màu hóa ảnh số nhanh”, university graduation thesis, Hanoi University of Science and Technology, Hanoi, June 2015 [5] E Reinhard, M Ashikhmin, B Gooch, and P Shirley,“Color transfer between images,”IEEE Comput Graph Appl., vol 21, no 5, pp 34-41, May 2001 [6] T Welsh, M Ashikhmin, and K Mueller, “Transferring color to greyscale images”, ACM Trans Graph (TOG), vol 21, no 3, pp 277-280, 2002 [7] Kawulok, M., “Competitive image colorization”, on Image Processing (ICIP) 17th IEEE International Conf., pp 405-408, 2010 [8] Michal Kawulok and Bogdan Smolka, “Texture-adaptive image colorization framework”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2011 [9] “YCrCb”, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr, last visited June 12th 2015 49 Học viên thực hiện: Vũ Tuấn Minh - CB121355 - 12BCNTT2 ... vào việc tự động màu hóa ảnh, thay cách tô màu thủ công - Giải thuật màu hóa ảnh không áp dụng vào việc tô màu ảnh đen trắng, ảnh xám mà áp dụng vào việc thay đổi màu ảnh, nén ảnh Vì Học viên... màu tay chƣa tiến hành cách tự động Việc bóc tách thay đổi màu ảnh sở tạo nhiều ứng dụng xử lý ảnh ví dụ nhƣ ứng dụng giải trí, ứng dụng nén ảnh, ứng dụng khôi phục màu ảnh Đề tài Màu hóa ảnh. .. Minh - CB121355 - 12BCNTT2 Màu hóa ảnh ứng dụng - Tìm hiểu, phân tích kỹ thuật phân đoạn ảnh - Nghiên cứu, phân tích giải thuật màu hóa ảnh có; đề xuất giải thuật màu hóa ảnh thích hợp, hiệu - So