XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code)

XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) .......................

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG VẬT THỂ Page of 38 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ V DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .VI DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VII CHƯƠNG TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠN BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH .8 1.2.1 Cơ xử lý ảnh 1.2.2 Ảnh điểm ảnh .9 1.2.3 Khử nhiễu 1.2.4 Chỉnh mức xám 1.2.5 Trích chọn đặc điểm 10 1.2.6 Nhận dạng .10 1.2.7 Nén ảnh 11 CHƯƠNG THU THẬP ẢNH VÀ TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH 12 2.1 CƠ CHẾ NHẬN ẢNH PINHOLE 13 2.2 CẢM BIẾN MÁY ÁNH (CCD) 15 2.3 TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH 16 2.3.1 Các kỹ thuật làm trơn ảnh 17 2.3.2 Làm trơn ảnh lọc phi tuyến 17 2.3.3 Làm trơn lọc nhiễu lọc tuyến tính 17 2.3.4 Gassian Blur 19 2.3.5 Ứng dụng làm trơn ảnh 21 CHƯƠNG CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN 22 3.1 CÁC HÀM CHUYỂN ĐỔI KIỂU ẢNH 22 3.2 CHUYỂN ĐỔI ĐỊNH DẠNG CÁC FILE ẢNH 23 3.3 THAY ĐỔI KÍCH THƯỚC ẢNH 23 Page of 38 3.4 DÒ BIÊN VÀ PHÂN VÙNG ẢNH 26 3.4.1 Một số khái niệm .26 3.4.2 Phân loại kỹ thuật phát biên .27 3.4.3 Quy trình phát biên 28 3.4.4 Phương Pháp biên cục .28 3.4.5 Dò biên theo phương thức hoạt động .30 3.4.6 Phân vùng ảnh 32 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG XỬ LÝ ẢNH 33 4.1 CHỨC NĂNG CỦA PHẦN MÔ PHỎNG 34 4.2 CÁCH HOẠT ĐỘNG CỦA ĐOẠN CODE 34 CHƯƠNG NHẬN XÉT 38 5.1 QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI .38 VỀ LÝ THUYẾT VÀ HIỂU RÕ HƠN VỀ PHẦN XỬ LÝ ẢNH .38 5.2 KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG VÀO THỰC TẾ .38 5.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN .38 CHƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO 39 Page of 38 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ HÌNH 1.1 QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH 10 HÌNH 1.2 CÁC BƯỚC CƠ BẢN TRONG HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH .10 HÌNH 2.1 CẤU TẠO CỦA MỘT CAMERA SỐ 13 HÌNH 2.2 NGUYÊN LÝ TẠO ẢNH QUA KHE HẸP 14 HÌNH 2.3 MÁY ẢNH PINHOLE CỔ ĐIỂN 14 HÌNH 2.4 MÁY ẢNH DSLR VỚI "ỐNG KÍNH" POHOLE .15 HÌNH 2.5 CẤU TRÚC CỦA CCD 17 HÌNH 2.6 CỬA SỔ LỌC TRONG 1D VÀ 2D 19 HÌNH 2.6 CAMERA ỨNG DỤNG LỌC 23 HÌNH 3.1 : ẢNH TRƯỚC VÀ SAU KHI IMRESIZE 25 HÌNH 3.2 CÁC LOẠI ĐƯỜNG BIÊN 29 HÌNH 4.1 GIAO DIỆN GUI .36 HÌNH 4.2 HÌNH MÀU XÁM 37 HÌNH 4.3 HÌNH ẢNH NHỊ PHÂN 38 HÌNH 4.4 HÌNH ẢNH NHỊ PHÂN ĐÃ ĐƯỢC INVERT 38 HÌNH 4.5 HÌNH ẢNH SAU KHI ĐÃ ĐƯỢC NHẬN DIZ 39 Page of 38 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Page of 38 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CCD Charge Couple Device ADC Analog to digital converter Page of 38 CHƯƠNG TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH 1.1 Giới thiệu Xử lý ảnh lĩnh vực phát triển Khái niệm có liên quan tới nhiều ngành học hướng nghiên cứu khác Hệ thống xử lý ảnh bao gồm lý thuyết kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo hệ thống nhân tạo tiếp nhận thơng tin từ hình ảnh thu tập liệu đa chiều Xử lý ảnh kết hợp với nhiều ngành khác công nghệ thông tin, truyền thông, điện tử, điều khiển tự động, khí… cho nhiều ứng dụng đời sống hàng ngày Ngày nay, ứng dụng xử lý ảnh phổ biến rộng rãi vào lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, y học, sản xuất, tự động hóa tòa nhà 1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.1 Cơ xử lý ảnh Con người thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trò quan trọng Những năm trở lại với phát triển củaphần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vaitrò quan trọng tương tác người máy Q trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lýảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Ảnh xử lý Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Page of 38 Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tượng khơng gian xem hàm n biến P (c1, c2, c3…) Do ảnh xử lý ảnh xem ảnh n chiều Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh 1.1.2 Ảnh điểm ảnh Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng tọa độ không gian đối tượng ảnh xem tập hợp điểm ảnh 1.1.3 Khử nhiễu Có loại nhiễu trình thu nhận ảnh:  Nhiễu hệ thống: nhiễu có quy luật khử phép biến đổi  Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục phép lọc 1.1.4 Chỉnh mức xám Nhằm khắc phục tính khơng đồng hệ thống gây Thơng thường có hướng tiếp cận:  Giảm số mức xám: Thực cách nhóm mức xám gần thành bó Trường hợp có mức xám chuyển ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu máy in đen trắng  Tăng số mức xám: Thực nội suy mức xám trung gianbằng kỹ thuật nội suy Kỹ thuật nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh Page of 38 1.1.5 Trích chọn đặc điểm Các đặc điểm đối tượng trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng q trình xử lý ảnh Có thể nêu số đặc điểm ảnh sau đây:  Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, biên độ, điểm uốn,…  Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại trích chọn việc thực lọc vùng (zonal filtering) Các vùng gọi “mặt nạ đặc 10 điểm” (feature mask) thường khe hẹp với hình dạng khác (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v )  Đặc điểm biên đường biên: Đặc trưng cho đường biên đối tượng hữu ích việc trích trọn thuộc tính bất biến dùng nhận dạng đối tượng Các đặc điểm trích chọn nhờ tốn tử gradient, tốn tử la bàn, tốn tử Laplace, tốn tử “chéo khơng” (zero crossing) v.v 1.1.6 Nhận dạng Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tượng, phân loại phân nhóm mẫu vấn đề quan trọng thị giác máy, ứng dụng nhiều ngành khoa học khác Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây: Thu nhận liệu tiền xử lý Biểu diễn liệu Nhận dạng, định Bốn cách tiếp cận khác lý thuyết nhận dạng là: Đối sánh mẫu dựa đặc trưng trích chọn Phân loại thống kê Đối sánh cấu trúc Phân loại dựa mạng nơ-ron nhân tạo 1.1.7 Nén ảnh Page 10 of 38 Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ Thường tiến hành theo hai cách khuynh hướng nén có bảo tồn khơng bảo tồn thơng tin Nén khơng bảo tồn thường có khả nén cao khả phục hồi CHƯƠNG THU THẬP ẢNH VÀ TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH Trong cơng nghệ xử lý ảnh cơng đoạn chụp ảnh, nghĩa lấy liệu ảnh trước xử lý Để làm việc cần phải có thiết bị chụp ảnh mà phổ biến camera Chất lượng ảnh định cấu tạo chất lượng camera Về bản, cấu tạo camera số hay máy chụp hình kỹ thuật số gồm: Page 23 of 38 a Kỹ thuật Gradient Theo định nghĩa Gradient, áp dụng vào xử lý ảnh, việc tính tốn phức tạp Để đơn giản mà khơng tính chất phương pháp Gradient, người ta sử dụng kỹ thuật Gradient dùng cặp mặt nạ H1, H2 trực giao (theo hướng vng góc) Nếu định nghĩa g1, g2 Gradient theo hai hướng x, y tướng ứng biên độ g(m,n) điểm (m,n) tính: ’’  Tốn tử (mặt nạ) Sobel Tốn tử Sobel Duda Hart đặt năm 1973 với mặt nạ tương tự Robert cấu hình khác sau: • Mặt nạ Prewitt Tốn tử Prewitt đưa vào năm 1970 có dạng: • Mặt nạ hướng: Một mặt nạn khác nêu gọi mặt nạ đẳng hướng (Isometric) Page 24 of 38 1.1.17 Dò biên theo phương thức hoạt động Như nói, dò biên theo phương pháp Gradient xác định cực trị cục Gradient theo hướng; phương pháp Laplace dựa vào cắt điểm không đạo hàm bậc hai Phương pháp dò biên theo quy hoạch động phương pháp tìm cực trị tổng thể theo nhiều bước Nó dựa vào nguyên lý tối ưu Bellman Nguyên lý phát biểu sau: “Con đường tối ưu điểm cho trước tối ưu điểm nằm đường tối ưu đó” Thí dụ, C điểm đường tối ưu A B đoạn CB đường tối ưu từ C đến B không kể đến ta đến C cách Hình 3.3 Ví dụ phương pháp Bellman Trong kỹ thuật này, giả sử đồ biên xác định biểu diễn dạng đồ thị liên thông N chặng Giả sử hàm đánh giá tính theo cơng thức: Đường bao tói ưu nhận cách nối đỉnh S(x1,…, xN, N ) đạt cực đại Định nghĩa hàm φ sau: Page 25 of 38 Với cách này, thay tìm tối ưu tồn cục phức tạp S(x1, … ,xN, N), ta tìm N chặng theo tối ưu biến Trong chặng, với xk tìm tối ưu φ ( x k , k ) Để dễ hình dung, xét ví dụ sau: Giả sử có đồ biểu diễn đồ thị liên thơng Theo phương pháp có φ ( A 1, )= , với k =2 có φ ( D , ) = max(11,12)= 12 Điều có nghĩa đường từ A đến D qua C ACD biên chọn với k=2 Tương tự, với k=4, có hai đường chọn ACDEF AGHJ Tuy nhiên, với k=5 đoạn JB bị loại tồn đường với cực đại 28 Như vậy, biên xác định ADEFB Page 26 of 38 Hình 3.4 Đồ thị liên thông 1.1.18 Phân vùng ảnh Phân vùng ảnh bước then chốt xử lý ảnh Giai đoạn nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng mức xám, màu hay độ nhám Trước hết cần làm rõ khái niệm "vùng ảnh" (Segment) đặc điểm vật lý vùng Vùng ảnh chi tiết, thực thể trơng tồn cảnh Nó tập hợp điểm có gần tính chất : mức xám, mức màu, độ nhám… Vùng ảnh hai thuộc tính ảnh Nói đến vùng ảnh nói đến tính chất bề mặt Đường bao quanh vùng ảnh (Boundary) biên ảnh Các điểm vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng hay tính kết cấu tương đồng CHƯƠNG KẾT QUẢ MƠ PHỎNG XỬ LÝ ẢNH Nhận dạng ảnh giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh dựa lý thuyết nhận dạng (Pattern Recognition) đề cập nhiều sách nhận dạng Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng có ba cách tiếp cận Page 27 of 38 khác nhau: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian - Nhận dạng dựa vào cấu trúc - Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron 1.10 Chức phần mô Phần mô thực phần yêu cầu đề tài: mở hình ảnh từ file bên ngồi, hình ảnh gồm hình dạng vật thể khác như: tam giác, vng, chủ nhật, tròn Và nhận diện hình dạng vật thể 1.11 Cách hoạt động đoạn code  Tạo giao diện GUI matlab để mở file hình Hình 4.1 Giao diện GUI Page 28 of 38  Sau chèn ảnh vào rồi, chương trình chuyển hình ảnh từ RGB sang thành ảnh màu xám Hình 4.2 Hình màu xám  Khi hình ảnh chuyển sang hình màu xám, chương trình tiếp tục chuyển hình sang hình mã nhị phân để xác định đâu hình ảnh của vật thể đâu Sau chương trình Invert hình ảnh lại lần tất hình dạng vật thể màu trắng ( giá trị mức 0) màu đen Page 29 of 38 Hình 4.3 Hình ảnh nhị phân Page 30 of 38 Hình 4.4 Hình ảnh nhị phân Invert  Sau Invert, chương trình sử dụng thuật tốn lập trình để nhận biến hình dạng vật thể Page 31 of 38 Hình 4.5 Hình ảnh sau nhận diện CHƯƠNG NHẬN XÉT 1.12 Quá trình thực đề tài Trong trình nghiên cứu, sinh viên tìm hiểu ứng dụng kiến thức học để hoàn thành đề tài Để thực đề tài sinh viên cần nắm kiến thức lý thuyết môn xử lý số tín hiệu, xử lý ảnh, nội dụng ảnh hàm matlab Sau thực đề tài sinh viên nắm vững lý thuyết hiểu rõ phần xử lý ảnh 1.13 Khả ứng dụng vào thực tế Việc sử dụng xử lý ảnh nói chung xử lý ảnh nhận diện vật thể nói riêng có nhiều ứng dụng sống Có thể dùng để xem loại ảnh ngành thiên văn học, khí tưởng thủy văn, địa chất, vật lý, hóa học Ngồi thấy X-ray, sóng siêu âm, vệ tinh, tia hồng ngoại 1.14 Hướng phát triển Xử lý ảnh nhận diện hình dạng vật thể phát triển để nhận diện khác phức tạp như: hình dạng khuôn mặt người, nhận biển báo, mã vạch, Ngồi làm bảo mật, lưu trữ thông tin cá nhân người khác để xác thực người Page 32 of 38 Page 33 of 38 CHƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]p Lê Tiến Thường, Xử lý số tin hiệu Wavelets; Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh [2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh; Hà Nội 2016 Các diễn đàn Matlab https://vi.wikipedia.org/ Tài liệu tiếng Anh: Các trang web tham khảo: https://en.wikipedia.org/ https://www.mathworks.com ĐỒ ÁN Đoạn code chương trình function varargout = giaodien(varargin) % GIAODIEN MATLAB code for giaodien.fig % GIAODIEN, by itself, creates a new GIAODIEN or raises the existing % singleton* % % H = GIAODIEN returns the handle to a new GIAODIEN or the handle to % the existing singleton* % % GIAODIEN('CALLBACK',hObject,eventData,handles, ) calls the local % function named CALLBACK in GIAODIEN.M with the given input arguments % % GIAODIEN('Property','Value', ) creates a new GIAODIEN or raises the % existing singleton* Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before giaodien_OpeningFcn gets called An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop All inputs are passed to giaodien_OpeningFcn via varargin % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)" % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help giaodien % Last Modified by GUIDE v2.5 16-Apr-2017 00:59:44 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @giaodien_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @giaodien_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % - Executes just before giaodien is made visible function giaodien_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn Xử Lý Ảnh Nhận Diện Vật Thể SVTH: Lê Vi Quang ĐỒ ÁN % % % % hObject eventdata handles varargin handle to figure reserved - to be defined in a future version of MATLAB structure with handles and user data (see GUIDATA) command line arguments to giaodien (see VARARGIN) % Choose default command line output for giaodien handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes giaodien wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % - Outputs from this function are returned to the command line function varargout = giaodien_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % - Executes on button press in pushbutton1 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global I [filename, path] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.bmp','All Image Files'; '*.*','All Files' }); full = [path filename]; I = imread(full); axes(handles.axes1); imshow(I); title('Original Image'); % - Executes on button press in pushbutton2 function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) close % - Executes on button press in pushbutton3 function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) Xử Lý Ảnh Nhận Diện Vật Thể SVTH: Lê Vi Quang ĐỒ ÁN global I % Step 2: Convert image from rgb to gray GRAY = rgb2gray(I); % figure, axes(handles.axes2) imshow(GRAY), title('Gray Image'); pause(.1) % Step 3: Threshold the image Convert the image to black and white in order % to prepare for boundary tracing using bwboundaries threshold = graythresh(GRAY); BW = im2bw(GRAY, threshold); axes(handles.axes2) imshow(BW), title('Binary Image'); pause(.1) % Step 4: Invert the Binary Image BW = ~ BW; axes(handles.axes2) imshow(BW), title('Inverted Binary Image'); pause(1) % Step 5: Find the boundaries Concentrate only on the exterior boundaries % Option 'noholes' will accelerate the processing by preventing % bwboundaries from searching for inner contours [B,L] = bwboundaries(BW, 'noholes'); % Step 6: Determine objects properties STATS = regionprops(L, 'all'); % we need 'BoundingBox' and 'Extent' % % % % % Step 7: Classify Shapes according to properties Square = = (1 + 2) = (X=Y + Extent = 1) Rectangular = = (0 + 2) = (only Extent = 1) Circle = = (1 + 0) = (X=Y , Extent < 1) UNKNOWN = axes(handles.axes2) imshow(I), title('Results'); hold on for i = : length(STATS) if STATS(i).Extent 0.25 centroid = STATS(i).Centroid; text(centroid(1),centroid(2),'Tam giac'); end W(i) = uint8(abs(STATS(i).BoundingBox(3)-STATS(i).BoundingBox(4)) < 0.1); W(i) = W(i) + * uint8((STATS(i).Extent - 1) == ); centroid = STATS(i).Centroid; Xử Lý Ảnh Nhận Diện Vật Thể SVTH: Lê Vi Quang ĐỒ ÁN switch W(i) case text(centroid(1),centroid(2),'Tron'); case text(centroid(1),centroid(2),'Chu nhat'); case text(centroid(1),centroid(2),'Vuong'); end end Xử Lý Ảnh Nhận Diện Vật Thể SVTH: Lê Vi Quang ... kết mong muốn Kết đầu trình xử lý nh ảnh “tốt hơn” kết luận Ảnh xử lý Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Page of 38 Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng... xử lý ảnh, nội dụng ảnh hàm matlab Sau thực đề tài sinh viên nắm vững lý thuyết hiểu rõ phần xử lý ảnh 1.13 Khả ứng dụng vào thực tế Việc sử dụng xử lý ảnh nói chung xử lý ảnh nhận diện vật thể. .. giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh dựa lý thuyết nhận dạng (Pattern Recognition) đề cập nhiều sách nhận dạng Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng có ba cách