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

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

ĐỒ ÁN XỬ LÝ ẢNH NHẬN DẠNG HÌNH DẠNG VẬT THỂ MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ HÌNH 2-1: MÀU CƠ SỞ TRONG RGB [4] HÌNH 2-2: KHƠN GIAN MÀU RGB [5] HÌNH 2-3: NHỮNG BƯỚC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH [6] HÌNH 2-4: CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH ẢNH [6] HÌNH 2-5: ĐOẠN CODE MATLAB CHUYỂN TỪ RGB SANG GRAYSCALE [7] HÌNH 2-5: ẢNH XÁM VÀ ẢNH BINARY [8] DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BMP Bitmap DFT Discrete Fourier Transform FFT Fast Fourier Transform GIF Graphic Interchange Format IDFT Inverse Discrete Fourier Transform JPEG Joint Photo-graphic Experts Group Pixel Picture Element PNG Portable Network Graphic PCA Principal Component Analysis RGB Red Green Blue VGA Video Graphics Array VSGA Super Video Graphics Array ĐỒ ÁN Trang 5/20 CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu: - Trong năm gần cơng nghệ có phát triển vượt bậc kể xử lý ảnh đạt nhiều thành tựu Trong việc phân loại nhận dạng hình dáng vật thể lĩnh vực quan trọng xử lý ảnh - Đã có nhiều tốn xử lý ảnh nhận dạng đời, nhờ có tốn mà giúp cho người giảm bớt lượng công việc tăng độ xác việc liên quan đến cơng việc xử lý ảnh mà ta thấy rõ lỉnh vực: hệ thống anh ninh, công nghiệp quốc phòng, hệ thống cơng nghệ hóa sinh, robotic - Đồ án hồn thành việc vận dụng kiến thức học hướng dẫn q thầy nhiên thời gian hạn hẹp, kiến thức hạn chế lĩnh vực dẫn đến có thiếu sót ngồi mong đợi, mong thầy bạn thơng cảm xin đóng góp ý kiến chân thành thiếu xót để đồ án, luận văn sau thêm phần hoàn thiện 1.2 Mục đích đề tài: - Sử dụng ngơn ngữ matlab để biên dịch thuật tốn nhận dạng vật thể, từ hình ảnh vật thể matlab mơ hình dạnh vật thể mơ tả kết hình dạng 1.3 Phương án giải quyết: - Tìm hiểu ảnh số, ảnh màu - tìm hiều thuật toán nhận dạng vật thể - Nghiên cứu thuật toán ảnh màu - Sử dụng Matlab biên dịch giải thuật mô 1.4 Các công cụ phần mềm hỗ trợ đồ án: - Phần mềm matlab: Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 6/20 Hình 1-1: Phần mềm Matlab [3] Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 7/20 CHƯƠNG LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Các khái niệm ảnh: 2.1.1 Điểm ảnh: - Ảnh tự nhiên (ảnh gốc) dạng ảnh liên tục không gian lẫn độ sáng Ta cần số hóa ảnh để xử lý chúng máy tính Số hóa ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (khơng gian) độ sáng (độ xám) ảnh thật Mỗi điểm xác định gọi điểm ảnh hay thường gọi pixel Trong khn khổ ảnh chiều pixel tương ứng với tọa độ x,y - Để mắt người cảm nhận liên tục khơng gian mức xám kích thước khoảng cách điểm ảnh phải chọn phù hợp tọa độ (x,y) với độ xám màu định - - 2.1.2 Độ phân giải ảnh Ứng với pixel bao gồm cặp tọa độ (x,y) độ phân giải pixel ảnh tích số giá trị lớn x với giá trị lớn y Độ phân giải cao hình ảnh rõ sắc nét hơn, chất lượng ảnh tốt 2.1.3 Mức xám (gray level) Thông qua trình lượng tử hóa, ta mã hóa tương ứng với cường độ sáng điểm ảnh ứng với giá trị số, mà kết việc mã hóa mức xám - Thơng thường mức xám có thang giá trị sau: 16, 32, 64, 128, 256 Mức dùng nhiều mức 256, máy tính sử dụng liệu địa đơn vị byte mà byte = bits nên 28 = 256 - Ở ảnh đen trắng: có hai màu đen trắng với bit biểu diễn cho điểm ảnh, ảnh nhị phân điểm ảnh nhận giá trị đen (0) trắng (1), với ảnh màu ta dùng bytes để biểu diễn ứng với màu đỏ, lục, lam tổ hợp với cho 23x8 màu 2.1.4 Ảnh số: Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 8/20 - Tập hợp điểm ảnh ứng với mức xám phù hợp ảnh số, chúng dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật Khi ảnh bình thường số hóa trở thành ảnh số ảnh số tập hợp gồm nhiều điểm ảnh (pixel) - 2.1.5 Biểu diễn ảnh số: Để biểu diễn ảnh, ta dùng phần tử đặc trưng ảnh Pixel Có thể xem hàm biến gồm thông tin biểu diễn ảnh Ta xử lý ảnh số việc lấy mẫu lượng tử hóa lượng tử hóa chuyển đổi tín hiệu analog sang tín hiệu digital mà ảnh lấy mẫu sang số mức xám hữu hạn - 2.1.6 Tăng cường khôi phục ảnh: Khi ảnh chuyển trình truyền ảnh, quét ảnh… ảnh sau truyền có chất lượng so với ảnh gốc cần có biện pháp để cải thiện chất lượng ảnh gúp cho người quan sát chi tiết trình nâng cao chất lượng ảnh gọi tăng cường ảnh Tăng cường giúp loại bỏ suy hao chất lượng hệ thống xử lý ảnh - Tăng cưởng ảnh coi tập hợp kỷ thuật nâng cao chất lượng ảnh, điều dùng để nâng cao độ xác trình tìm kiếm tự động chuyển đổi dạng ảnh Ta thường gặp kỹ thuật tăng cường ảnh phổ biến như: kỹ thuật tương phản (contrast), ánh xạ (ghép mức xám từ ảnh gốc với mức xám ảnh biên dịch)… kỹ thuật dựa kết hợp phương pháp biến đổi miền không gian miền tần số - Khôi phục ảnh (Image Restoration) trình xử lý loại bỏ suy giảm chất lượng ảnh Tăng cường ảnh khác với khôi phục ảnh chỗ tăng cường ảnh tăng chất lượng hình ảnh khơi phục ảnh khơi phục lại chất lượng ảnh gốc bị suy giảm chất lượng - 2.1.7 Ảnh màu: Có màu : đỏ (R),lam (B) lục (G).Từ màu trộn lại với theo tỉ lệ định để tạo màu khác Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 9/20 - Phương trình màu: Y= 0.2989*R +0.58662*G + 0.11448*B Hình 2-1: Màu sở RGB [4] - Các đặc trưng dùng để phân biệt màu : độ sáng (brightness) , sắc độ màu (hue) độ bảo hòa màu (Saturation) Hình 2-2: Khơng gian màu RGB [5] - 2.1.8 Các loại định dạng: Các ảnh số hóa thường lưu nhiều định dạng, số định dạng đặc trưng ảnh đen trắng (IMG) đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…) - Định dạng ảnh IMG ảnh đen trắng Định dạng ảnh GIF định dạng tập tin hình ảnh bitmap cho hình ảnh dùng 256 màu sắc Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 10/20 khác Định dạng JPEG có phương pháp nén ảnh hiệu quả, tỷ lệ nén ảnh tới vài chục lần 2.2 Xử lý ảnh thuật toán nhận dạng: 2.2.1 Xử lý ảnh: - Xử lý ảnh số dạng xử lý tín hiệu mà đầu vào tâp tin ảnh ảnh đầu hay nhiều thuộc tính liên quan tới ảnh đầu vào (về tính chất hay tham số ảnh) đầu hình ảnh dạng khác Phần lớn xử lý ảnh đem hình ảnh tín hiệu hai chiều sau sử dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu để xử lý ảnh đem vào Hình 2-3: Những bước xử lý ảnh [6] - 2.2.2 Biến đổi ảnh: Trong kỹ thuật biến đổi ảnh ảnh coi chuỗi tín hiệu chiều biểu diễn hàm sở Có nhiều biến đổi dùng như: biến đổi fourier, cosin, sin, kahumen loeve Cụ thể biến đổi ảnh xử lý ảnh phần mềm matlab biến đổi fourier xử lý số tín hiệu tiêu biểu DFT, FFT, IDFT - 2.2.3 Phân tích ảnh: Với bước trước xử lý ảnh tăng cường ảnh khôi phục ảnh đ6ẻ làm bật chi tiết đặc trưng chủ yếu ảnh Lúc ảnh đưa vào trình phân tích - Q trình phân tích gồm cơng đoạn: Feature extraction (trích chọn đặc tính), segmentation (phân đoạn ảnh thành phần tử) Sau trình Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 11/20 phân tích tùy vào mục đích cơng việc mà giai đoạn nhận dạng ảnh giải thích, miêu tả ảnh Hình 2-4: Các bước phân tích ảnh [6] - 2.2.4 Nhận dạng ảnh phân loại: Nhận dạng ảnh: sau phân đoạn ảnh, trình phân loại, vật thể hình thể ảnh giá trị ảnh đặc tính thành phần ảnh Quá trình phân loại đối tượng biểu diễn theo mơ hình gán chúng lớp dựa theo quy luật, quy tắc chuẩn mẫu Sự nhận dạng dựa nhiều tính chất tính chất có kỹ thuật khác để nhận dạng Màu vật thể ảnh xem đặc trưng ảnh dùng để nhận dạng - Phân loại thành phần đặc trưng ảnh: trình quan trọng nhận dạng hình ảnh Một số kỹ thuật phân loại sử dụng nhận dạng kỹ thuật lý thuyết xác, chúng sử dụng phân loại thành phần ảnh để phân loại xác tùy theo nhu cầu Phân loại thành phần dựa nguyên tắc xác định rõ thống kê - 2.2.5 Các thành phần xử lý ảnh: Hệ thống xử lý ảnh bao gồm: máy tính cá nhân kèm vi mạch chuyển đổi mặt đồ họa VGA VSGA, liệu chứa hình ảnh để kiểm tra thuật toán xử lý ảnh hình hỗ trợ đồ họa 2.3 Các kiểu ảnh sử dụng Matlab: 2.3.1 Ảnh grayscale: Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 12/20 Ảnh grayscale hay gọi ảnh trắng đen với 256 cấp độ xám biến thiên từ màu đen đến màu trắng Mỗi ảnh biểu diễn ma trận hai chiều, giá trị phần tử cho biết độ sáng (hay mức xám) điểm ảnh Hình 2-5: Đoạn code matlab chuyển từ RGB sang grayscale [7] - Trong đoạn code trên, ta truy xuất đến pixel biểu diễn sau:  image.Data[r, c, 0] : pixel vị trí hàng r, cột c, kênh màu red (0)  image.Data[r, c, 1] : pixel vị trí hàng r, cột c, kênh màu green (1)  image.Data[r, c, 2] : pixel vị trí hàng r, cột c, kênh màu blue (2)  GrayImage.Data[r, c, 0] : pixel ảnh xám vị trí hàng r, cột c, có kênh màu gray (0) 2.3.2 Ảnh nhị phân: Ảnh biểu diễn ma trận hai chiều Mỗi điểm ảnh nhận hai giá trị Tương ứng với màu đen, tương ứng với màu trắng Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 13/20 Hình 2-5: Ảnh xám ảnh binary [8] 2.3.3 Ảnh Index: Ảnh biểu diễn hai ma trận, ma trận liệu ảnh X ma trận màu map Ma trận liệu thuộc kiểu uint 8, uint 16 double Ma trận màu có kích thước n x gồm thành phần thuộc kiểu double thuộc giá trị [0 1] Mỗi hàng ma trận xác định thành phần đỏ, lục, lam màu tổng số n màu sử dụng ảnh 2.4 Các phép biến đổi ảnh Matlab: Bảng 2-1: Các phép đọc ghi ảnh Cú pháp imwrite(A,filename,fmt) imread(filename,fmt) imfinfo(filename,fmt) Mô tả lưu ảnh biểu diễn ma trận thành tệp ảnh dạng biết Đọc file ảnh lưu lại dạng ma trận biểu diễn ảnh Matlab dùng để xem thông tin file ảnh Bảng 2-2: Các phép chuyển đổi ảnh Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 14/20 Cú pháp dither(RGB,map) Mô tả chuyển đổi ảnh nhị phân từ ảnh trắng đen tạo ảnh index từ ảnh RGB ma trận màu map theo phương pháp dithering chuyển ảnh nhị phân BW ảnh intensity I [X,Map] = gray2ind(I,N) thành ảnh index thơng qua ma trận tuyến tính gray(n) chuyển ảnh trắng đen I thành ảnh index X x=grayslice(I,N) lấy giá trị ngưỡng xác định bw=im2bw(I,level) vecto v n chuyển ảnh trắng đen, ảnh index ảnh RGB bw=im2bw(x,map,level) thành ảnh nhị phân BW lấy ngưỡng bw=im2bw(rgb,level) mức level chuyển ảnh index X với ma trận màu map qua i=ind2gray(x,map) rgb=ind2rgb(x,map) i=mat2gray(a,[amin amax]) i=rgb2gray(rgb) ảnh trắng đen i chuyển ảnh index x với ma trận màu map qua ảnh RGB tạo ảnh trắng đen từ ma trận a chuyển ảnh GRB thành ảnh trắng đen i 2.4.1 Các hàm hiển thị ảnh matlab: - Matlab cung cấp hàm image imagesc dùng hiển thị file ảnh Ngoài ra, Image Processing Toolbox có hai hàm hiển thị khác imview imshow - Hàm image(x,y,c) hiển thị hình ảnh biểu diễn ma trận c kích thước mxn lên hệ trục tọa độ - Hàm imagesc với chức tương tự hàm image, liệu ảnh co giãn để sử dụng toàn đồ màu - Hàm imshow cho phép hiển thị ảnh Figure tự động set up giá trị đối tượng image, axes, figure để hiển thị Bảng 2-3: Các hàm xử lý hiển thị hình ảnh Matlab Các hàm chuyển đổi loại ảnh kiểu liệu ảnh Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 15/20 im2double Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu double im2uint16 Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu uint16 im2uint8 Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu uint8 imapprox Xấp xỉ ảnh indexed cách giảm số màu Các hàm biến đổi hình học cp2tform Định nghĩa phép biến đổi hình học cặp tương ứng imcrop Trích xuất phần ảnh imresize Thay đổi kích thước ảnh imrotate Thực phép quay ảnh imtranform Thực phép biến đổi hình học tổng quát maketform Định nghĩa phép biến đổi hình học tổng quát CHƯƠNG MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG TRÊN MATLAB 3.1 Lưu đồ giải thuật BEGIN NHẬP ẢNH ẢNH TEST XỬ LÝ Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 16/20 SAI NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH ĐÚNG XUẤT KẾT QUẢ KẾT THÚC Hình 3-2: Lưu đồ giải thuật 3.2 Nguyên Lý nhận dạng vật thể: - Sử dụng Matlab nhận dạng vật thể dựa việc nhận dạng phân tích nét đặc trưng khối hình - Đầu tiên ta chọn ảnh để Làm thành ảnh test cú pháp: [filename,ip_filepath] = uigetfile('*.tif;*.tiff;*.jpg;*.jpeg;*.png;*.gif;*.bmp','Select Image file'); Lệnh uigetfile cho phép chọn nhiều tập tin hình ảnh định dạng hình ảnh khác nhƣ có tif, jpg, gif, bmp… Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 17/20 Hình 3-3: Chương trình mơ Matlab - Sau chọn ảnh, Matlab thực thi phân tích hình dạng ảnh xuất thơng tin hình ảnh - Ta sử dụng cú pháp nhận dạng sau: Roundness dùng nhận dạng hình tròn, length(lines) dùng nhận dạng hình thể có góc cạnh, ứng với giá trị length(lines) hình ba cạnh tam giác, bốn cạnh tứ giác, 3.3 Kết mơ phỏng: Hình 3-4: chọn ảnh nhập vào phân tích Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 18/20 Hình 3-5: Ảnh test Hình 3-6: Xuất kết Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 19/20 CHƯƠNG NHẬN XÉT 4.1 Vấn đề mô phỏng: - Trong q trình mơ có số tính tốn sai sót, sai sót khơng đáng kể cụ thể phần khoảng thông tin hiển thị ảnh có chỗ bị che khuất - Sự lưu ảnh vào thư mục làm ảnh test nhòe độ nhòe khơng đáng kể, ảnh chuyển trình truyền ảnh, qt ảnh… ảnh sau truyền có chất lượng so với ảnh gốc nhòe nhỏ độ nhòe nhỏ khơng đáng kể xuất lưu ảnh tới hàng chục lần Dù mắt thường khó nhận 4.2 Nhận xét hệ thống: Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 20/20 - Kết đạt phù hợp với lý thuyết tính tốn có sai số nhỏ q trình mơ chấp nhận Với thuật toán nhận dạng vật thể ta ứng dụng nhiều đời sống phân loại sản phẩm - Vì thời gian hạn hẹp, nên đồ án đáp ứng số yêu cầu định mức độ sơ cấp với mục đích thơng qua đồ án để hiểu thuật toán xử lý ảnh áp dụng sống CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận: - Đồ án “xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể” có tính ứng dụng thực tiễn, nhiên xử lý ảnh lĩnh vực mẻ phát triển Cần phải cần thời gian nghiên cứu thêm 5.2 Hướng phát triển: - Đề tài nhận dạng vật thể dừng lại mức độ nhận dạng khối hình học phát triển thành nhận dạng khối sản phẩm phức tạp, cách kết hợp với thuật toán nhận dạng tiên tiến xử lý ảnh đại Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 21/20 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh: [1] Rafael C Gonzalez & Richard E Wood (2009), “ Digital Image Processing” Tiếng Việt: [2] Nguyễn Quang Hơn (2006), “Xử Lý ảnh Matlab” Internet: [3] Matlab 2015, < http://dl.webstore.illinois.edu/docs/ii/matlab2015aconc.htm > [4] màu RGB, < https://nslusa.com/Product.php?product_id=15952 > [5] không gan màu RGB, [6] công nghệ xử lý ảnh, < http://tailieuhoctap.vn/chi-tiet-sach/394-nganh-congnghe-thong-tin/the-loai-khac/776169-giao-trinh-xu-ly-anh-hoc-vien-cong-nghebuu-chinh-vien-thong > [7] Ảnh grayscale < https://vtct.wordpress.com/2013/05/13/tao-anh-xamgrayscale/ > [8] Ảnh nhị phân < http://vimach.net/threads/matlab-trong-xu-ly-anh-7-ham-coban-cho-xu-ly-anh.180/ > Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 22/20 PL Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 23/20 Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 24/20 Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ... NHẬP ẢNH ẢNH TEST XỬ LÝ Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 16/20 SAI NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH ĐÚNG XUẤT KẾT QUẢ KẾT THÚC Hình 3-2: Lưu đồ giải thuật 3.2 Nguyên Lý nhận dạng vật thể: ... mềm Matlab [3] Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể ĐỒ ÁN Trang 7/20 CHƯƠNG LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Các khái niệm ảnh: 2.1.1 Điểm ảnh: - Ảnh tự nhiên (ảnh gốc) dạng ảnh liên tục không... thuật tốn nhận dạng vật thể, từ hình ảnh vật thể matlab mơ hình dạnh vật thể mơ tả kết hình dạng 1.3 Phương án giải quyết: - Tìm hiểu ảnh số, ảnh màu - tìm hiều thuật tốn nhận dạng vật thể - Nghiên