Ứng dụng phương pháp phát hiện biên trong nhận dạng các đối tượng hình học

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN THANH HUY ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN TRONG NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG HÌNH HỌC Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng, Năm 2018 Cơng trình hoàn thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS TRƯƠNG NGỌC CHÂU Phản biện 1: PGS.TS NGUYỄN THANH BÌNH Phản biện 2: TS HỒNG VĂN DŨNG Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Khoa học máy tính họp Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng vào ngày tháng 01 năm 2019 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Học liệu Truyền t hông Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng - Thư viện Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Thông tin giúp làm tăng hiểu biết người, nguồn gốc nhận thức sở định Hình ảnh nguồn cung cấp thông tin tương đối phong phú trực quan so với nguồn thông tin khác Do đó, việc xử lý, nhận dạng hình ảnh cho thơng tin thu rõ ràng xác yêu cầu xuất phát thực tiễn Sự phát triển nhanh chóng mạnh mẽ cơng nghệ chế tạo, công nghệ phần cứng tạo sản phẩm với nhiều tí nh ưu việt, chất lượng cao Trong phải kể đến phát triển thiết bị thu nhận hình ảnh thực máy ảnh, camera, máy scan,…tuy nhiên thách thức cho cơng nghệ phần mềm lĩnh vực việc tiền xử lý xử lý nhận dạng hình ảnh số thu từ hệ thống Các thuật tốn xử lý ảnh mà cụ thể phát xử lý biên vật mà hình ảnh thu tiền đề để nhận dạng đối tượng cách xác nhất, đặc biệt đối tượng hình học Qua đó, giúp cho có nhìn tổng quan xử lý ảnh, phương pháp phát biên đối tượng ảnh từ đưa phương án nhận dạng tối ưu trường hợp cụ thể Đề tài đưa ứng dụng cụ thể việc ứng dụng thuật toán phát biên vào toán nhận dạng đối tượng hình học nhằm chứng cho trình lựa chọn giải thuật hợp lý xử lý yêu cầu nhận dạng xử lý ảnh thực tế Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu phương pháp phát biên xử lý ảnh số - Nghiên cứu số phương pháp nhận dạng đối tượng - Đề xuất giải thuật ứng dụng phương pháp phát biên để nhận dạng đối tượng hình học Đối tượng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu - Các phương pháp phát biên - Các phương pháp nhận dạng b Phạm vi nghiên cứu Nhận dạng đối tượng hình học: hình tròn, hình vng, hình chữ nhật, hình thoi, hình elip hình tam giác Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu, tìm hiểu giải thuật nhằm phát biên đối tượng ảnh số Sau kết hợp sử dụng phương pháp nhận dạng để phát triển thuật toán nhận dạng đối tượng hình học Các phương pháp thực để đạt mục tiêu nghiên cứu: a Phương pháp thu thập thông tin: - Thu thập tài liệu tổng quan xử lý ảnh - Thu thập tài liệu, báo phương pháp phát biên xử lý ảnh số - Thu thập tài liệu, thông tin giải thuật nhận dạng - Tìm kiếm tài liệu ngồi nước, báo cơng trình nghiên cứu liên quan đến giải thuật nhận dạng đối tượng hình học b Phương pháp so sánh - Tổng hợp đối chiếu tài liệu thu để đưa nhìn tổng quan phương pháp ưu nhược điểm c Phương pháp phân tích - Phân tích thuật tốn, cách thức hoạt động đặc trưng thuật toán - Phân tích hiệu áp dụng thuật toán ứng dụng cụ thể nhằm đạt đưa kết tốt d Phương pháp chuyên gia - Tham vấn từ chuyên gia lĩnh vực nhằm hoàn thiện nội dung cần nghiên cứu e Phương pháp thực nghiệm - Xây dựng giải thuật xử lý nâng cao chất lượng ảnh trường hợp ứng dụng cụ thể phương pháp nghiên cứu, từ rút kết luận cho việc nghiên cứu Bố cục luận văn Mở đầu Chương 1: Cơ sở lý thuyết Chương 2: Xây dựng mơ hình nhận dạng đối tượng hình học Chương 3: Triển khai thực nghiệm Cuối phần Kết luận hướng phát triển CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ 1.1.1 Giới thiệu xử lý ảnh Cùng với ngơn ngữ tự nhiên, hình ảnh đóng vai trò quan trọng việc trao đổi thơng tin Tính trực quan hình ảnh giúp cho người hiểu rõ sâu sắc thông tin cần thu thập Người ta chứng minh rằng, tất kênh thu nhận thông tin người lượng thơng tin thu nhận qua kênh thị giác chiếm khoảng 70% Hình ảnh kết việc thu nhận biểu diễn lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma (có bước sóng nhỏ) đến sóng radio (có bước sóng lớn) Tuy nhiên, mắt người cảm nhận vùng giới hạn nhỏ phổ điện từ Ngược lại, máy tính đọc vùng rộng phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio Nó biểu diễn xử lý ảnh sinh nguồn mà người nhận biết được, ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh vùng tia X, … Do xử lý ảnh có phạm vi ứng dụng tương đối rộng lớn 1.1.2 Các bước xử lý ảnh Thu nhận ảnh: ảnh thu nhận giới thực qua máy chụp hình, từ tranh ảnh thông qua máy quét từ vệ tinh qua cảm biến tín hiệu số tín hiệu tương tự Số hố ảnh: Tất thơng tin lưu máy tính dạng số Vì vậy, ảnh sau thu nhận từ thiết bị khác cần phải số hoá để lưu trữ dùng để xử lý tiếp Phân tích ảnh: Phân tích ảnh q trình gồm nhiều giai đoạn nhỏ hơn: tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh khắc phục thiếu sót q trình thu nhận ảnh số hố ảnh nhiễu, méo làm bật đặc trưng ảnh đảm bảo cho ảnh gần giống với hình ảnh thật Phát trích chọn đặc trưng: biên, màu, kết cấu, Sau trình ảnh lưu trữ sử dụng cho việc nhận dạng cho hệ hỗ trợ định Đối sánh, nhận dạng ảnh: Là trình đối sánh, phân lớp ảnh phục vụ cho mục đích khác 5 Phát trích chọn đặc trưng Lưu trữ Camera Thu nhận Số hóa Đối sánh, nhận dạng Phân tích ảnh Sensor Lưu trữ Hệ định Tổng quan giai đoạn xử lý ảnh 1.2 LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG 1.2.1 Tổng quan lý thuyết nhận dạng Nhận dạng đối tượng (Pattern Recognition) định nghĩa trình phân loại đối tượng biểu diễn theo mơ hình gán cho chúng vào lớp dựa theo quy luật mẫu chuẩn, định nghĩa phương tiện để xây dựng hệ thống tin học có khả "Cảm nhận - nhận thức - nhận biết" đối tượng vật lý gần giống khả người Nhận dạng có gắn với ba khả lĩnh vực rộng lớn có liên quan đến việc xử lý tín hiệu đầu vào khơng gian nhiều chiều, mơ hình hố tốn, lý thuyết xử lý ảnh, sở liệu, phương pháp định Một hệ thống nhận dạng hồn chỉnh phải có khả thể trình nhận thức người qua mức: + Mức cảm nhận + Mức nhận thức + Mức nhận biết 1.2.2 Các phương pháp nhận dạng Các phương pháp nhận dạng mẫu nghiên cứu áp dụng rộng rãi vào hệ nhận dạng đối tượng hình học thập kỷ qua tích hợp theo hướng tiếp cận sau: Trích rút đặc trưng, đối sánh mẫu, thống kê, cấu trúc, mơ hình Markov ẩn, mạng nơ ron SVM 1.2.2.1 Phương pháp trích rút đặc trưng Phương pháp trích rút đặc trưng phương pháp cổ điển nhận dạng Phương pháp thể rõ nét nhận dạng đối tượng hình học Thuật tốn nhận dạng thực thơng qua bước chính: Bước 1: Trích chọn đặc tính từ mẫu hình học đầu vào Bởi chủ yếu quan tâm tới việc nhận dạng mẫu hình học, hệ thống nhận dạng dựa chủ yếu thơng tin mặt hình học Bước 2: Sử dụng logic mờ ước lượng toán học: Để vượt qua giới hạn không rõ ràng hình, phương pháp sử dụng logic mờ để kết hợp độ đo việc nhận dạng hình 1.2.2.2 Đối sánh mẫu Kỹ thuật nhận dạng đối tượng hình học đơn giản dựa sở đối sánh nguyên mẫu (prototype) để nhận dạng hình Nói chung, tốn tử đối sánh xác định mức độ giống hai vectơ (nhóm điểm, hình dạng, độ cong ) khơng gian đặc trưng Các kỹ thuật đối sánh nghiên cứu theo ba hướng sau: + Đối sánh trực tiếp + Đối sánh mềm mẫu biến dạng (Deformable Templates and Elastic Matching) + Đối sánh giảm nhẹ (Relaxation Matching) 1.2.2.3 Phương pháp tiếp cận cấu trúc 1.2.2.4 Các phương pháp thống kê 1.2.2.5 Các phương pháp học máy tiên tiến a Mơ hình Markov ẩn b Mạng nơ ron c Máy vectơ tựa 1.2.2.6 Kết hợp phương pháp nhận dạng Các phương pháp phân lớp đề cập áp dụng hệ nhận dạng đối tượng hình học Mỗi kỹ thuật phân lớp có ưu điểm nhược điểm riêng Vấn đề đặt phương pháp kết hợp với theo cách để nâng cao hiệu nhận dạng hay khơng? Nhiều cơng trình nghiên cứu kiến trúc phân lớp theo ý tưởng kết hợp kỹ thuật phân lớp nêu Các hướng tiếp cận kiến trúc kết hợp phương pháp để phân lớp chia thành ba nhóm sau: Kiến trúc tuần tự, kiến trúc song song kiến trúc lai ghép 1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CỔ ĐIỂN 1.3.1 Phân loại kỹ thuật phát biên Phương pháp phát biên trực tiếp Phương pháp phát biên nhằm làm biên dựa vào biến thiên giá trị độ sáng điểm ảnh Kỹ thuật chủ yếu dùng phát biên kỹ thuật đạo hàm Nếu lấy đạo hàm bậc ảnh ta có phương pháp Gradient Phương pháp bao gồm kỹ thuật Gradient kỹ thuật la bàn Nếu lấy đạo hàm bậc hai ảnh ta có phương pháp Laplace Phương pháp phát biên gián tiếp Là trình phân vùng dựa vào phép xử lý kết cấu đối tượng, cụ thể dựa vào biến thiên nhỏ đồng độ sáng điểm ảnh thuộc đối tượng Nếu vùng ảnh xác định đường phân ranh vùng biên ảnh cần tìm Việc phát biên phân vùng đối tượng hai toán đối ngẫu Từ phát biên ta tiến hành phân lớp đối tượng, phân vùng ảnh Và ngược lại, phân vùng ảnh nghĩa phân lập thành đối tượng, từ phát biên cần tìm Quy trình phát biên Bước 1: Do ảnh ghi thường có nhiễu, bước trình giảm nhiễu ảnh cần xử lý Bước 2: Làm biên sử dụng toán tử phát biên Bước 3: Định vị biên Chú ý kỹ thuật biên gây tác dụng phụ gây nhiễu làm số biên giả xuất cần loại bỏ biên giả Bước 4: Liên kết trích chọn biên 1.3.2 Kỹ thuật phát biên trực tiếp 1.3.2.1 Kỹ thuật phát biên Gradient Kỹ thuật Gradient kỹ thuật dò biên cục dựa vào cực đại đạo hàm Đây phép tốn lấy đạo hàm bậc khơng gian hai chiều Theo định nghĩa Gradient véctơ có thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh, ta có: f ( x, y ) f ( x) = f(x) f ( x dx , y ) dx f ( x, y ) f ( x, y ) f ( y) = f(y) f ( x, y dx) dy f ( x, y ) Trong dx, dy khoảng cách điểm kế cận theo hướng x, y tương ứng (thực tế chọn dx= dy=1) Đây phương pháp dựa theo đạo hàm riêng bậc theo hướng x, y 9 1.3.2.2 Pixel difference 1.3.2.3 Separated Pixel Difference 1.3.2.4 Toán tử Robert 1.3.2.5 Toán tử Prewitt Toán tử Prewitt đưa vào năm 1970 có dạng: Hx= -1 -2 1 Hy = -1 -2 0 1.3.2.6 Toán tử (mặt nạ) Sobel Toán tử Sobel Duda Hart đặt năm 1973 với mặt nạ tương tự Robert khác cấu hình: Hx = -1 -1 -1 Hy = -1 -1 -1 0 1 1.3.2.7 Toán tử Frie-Chen 1.3.2.8 Toán tử Boxcar 1.3.2.9 Toán tử Truncated Pyramid 1.3.3 Các toán tử la bàn Trong phương pháp Gradient, người ta chia nhỏ thành hai kỹ thuật (do dùng hai tốn tử khác nhau) Đó kỹ thuật Gradient kỹ thuật la bàn Kỹ thuật Gradient dùng toán tử Gradient lấy đạo hàm theo hướng 10 Kỹ thuật la bàn dùng toán tử la bàn lấy đạo hàm theo tám hướng: Bắc, Nam, Đông, Tây, Đông bắc, Tây bắc, Đơng nam, Tây nam Tốn tử la bàn Gradient dựa đánh giá tất hướng đường biên ảnh ảnh rời rạc Bởi thay áp dụng hai mặt nạ toán tử kỹ thuật Gradient trên, tám mặt nạ dùng, cung cấp cạnh đường biên dọc theo tám hướng vòng Như vậy, điểm ảnh đầu giá trị lớn tám kết nhân xoắn mặt nạ với ma trận ảnh Sau lần nhân xoắn, ta quay mặt nạ góc 450 ngược chiều kim đồng hồ : 00, 450, 900, 1350, 1800, 2250, 2700, 3150 1.3.3.1 Toán tử la bàn Kirsh 1.3.3.2 Toán tử la bàn Prewitt 1.3.3.3 Robinson - Level 1.3.3.4 Robinson – Level 1.3.4 Kỹ thuật phát biên Laplace Để khắc phục hạn chế nhược điểm phương pháp Gradient, sử dụng đạo hàm riêng bậc người ta nghĩ đến việc sử dụng đạo hàm riêng bậc hai hay tốn tử Laplace Phương pháp dò biên theo toán tử Laplace hiệu phương pháp toán tử Gradient trường hợp mức xám biến đổi chậm, miền chuyển đổi mức xám có độ trải rộng Tốn tử Laplace xác định sau: 2 f= x f + f y 11 Toán tử Laplace dùng số kiểu mặt nạ khác nhằm tính gần đạo hàm riêng bậc hai Các dạng mặt nạ theo tốn tử Laplace bậc 3x3 có thể: f x = 2f(x,y) – f(x-1,y) – f(x+1,y) f y 2 f= = 2f(x,y) – f(x,y-1) – f(x, y+1) x f + f y = 4f(x,y) – f(x-1,y) – f(x, y-1) – f(x+1,y) – f(x,y+1) Từ ta đưa mặt nạ nhân chập phương pháp đạo hàm bậc hai Kết cho mặt nạ thứ ba gọi phương pháp Four - neighbor Laplace (sử dụng bốn láng giềng) Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ rời rạc đạo hàm bậc hai Dưới ba kiểu mặt nạ hay dùng: H1 = -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -8 -1 -1 H2 -1= -1 -1 H3 = -2 -2 -2 -2 1.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN NÂNG CAO 1.4.1 Phương pháp Canny Phương pháp John Canny phòng thí nghiệm MIT khởi xướng vào năm 1986 Canny đưa tập hợp ràng buộc mà phương pháp phát biên phải đạt Ơng trình bày phương pháp tối ưu để thực ràng buộc Và phương pháp gọi phương pháp Canny 12 Cơ sở lý thuyết thuật toán Ý tưởng thuật toán: Ý tưởng phương pháp định vị vị trí cách cực tiểu hố phương sai vị trí điểm cắt "Zero" hạn chế số điểm cực trị cục để tạo đường bao Các ràng buộc mà phương pháp phát biên Canny thực là: mức lỗi, định vị hiệu suất Trong đó: Mức lỗi: có ý nghĩa phương pháp phát biên phải tìm tất biên, khơng biên tìm bị lỗi Định vị: Điều nói đến độ chênh lệch cấp xám điểm biên phải nhỏ tốt Hiệu suất: cho tách biên không nhận nhiều biên có biên tồn 1.4.2 Phương pháp Shen - Castan Shen Castan có quan điểm với Canny mẫu chung việc tách đường biên Đó là: nhân xoắn ảnh với mặt nạ làm mịn, sau tìm điểm biên Tuy nhiên phân tích họ lại tạo hàm khác để tối ưu, việc đề xuất cực tiểu hố hàm sau không gian chiều 1.4.3 Phát biên dựa vào Wavelet Phương pháp sử dụng biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) để phân tích ảnh thành nhiều ảnh có đặc điểm xấp xỉ Xấp xỉ giống ảnh gốc, theo tỷ lệ ¼ 1.5 KẾT CHƯƠNG Các nội dung trình bày tập trung vào lý thuyết tổng quan xử lý ảnh, nhận dạng đối tượng đặc biệt phương pháp nhận dạng phổ biến tập trung vào nghiên cứu chi tiết phương pháp phát biên Mỗi phương pháp có 13 ưu nhược điểm khác phù hợp với trường hợp cụ thể đối tượng Có hai nhóm phương pháp bản, phương pháp phát biên trực tiếp tập trung vào đối tượng nhận dạng đơn giản, không nhiễu việc cài đặt thuật tốn tốc độ xử lý thuật toán tương đối dễ dàng nhanh chóng Phương pháp phát biên gián tiếp sử dụng giải thuật phức tạp hơn, đòi hỏi thời gian xử lý nhiều hơn, sử dụng để phát biên đối tượng phức tạp, mức độ nhiễu lớn, không Các nghiên cứu lịch sử trình nghiên cứu nhận dạng phát triển nhiều phương pháp nhận dạng khác nhau, phương pháp có ưu, nhược điểm phù hợp với đối tượng nhóm đối tượng định (chữ viết, hình học, sinh trắc học, ) Đối với phương pháp nhận dạng trích chọn đặc trưng, tập mờ hay phương pháp đối sánh: phương pháp sử dụng đặc trưng riêng có đối tượng, kết nhận dạng tương đối tốt, tốc độ xử lý nhận dạng cao sử dụng thuật toán nhận dạng không phức tạp Các phương pháp nhận dạng học máy phương pháp nghiên cứu phát triển sau, nhiều nhà khoa học tập trung nghiên cứu Các phương pháp thường sử dụng nhận dạng đối tượng phức tạp, đòi hỏi q trình xử lý nhận dạng nhiều thời gian phải trải qua trình học (huấn luyện), tốc độ xử lý chậm thuật toán nhận dạng bao gồm nhiều bước khác nhau, nhiều tham số, phức tạp Tuy nhiên, kết nhận dạng phương pháp thường đưa đến hiệu cao Đối với toán cụ thể với việc nhận dạng đối tượng hình học, đối tượng cố định, có khả định nghĩa 14 đặc trưng khả biến thiên hình dạng, kích thước không ảnh hưởng nhiều đến kết nhận dạng Hơn nữa, mục đích luận văn nhằm làm rõ vài trò phương pháp phát biên nhận dạng, ta lựa chọn phương pháp Trích rút đặc trưng nhằm giảm độ phức tạp thuật tốn, tăng tính hiệu tăng tốc độ xử lý trình nhận dạng Quá trình nghiên cứu phương pháp phát biên áp dụng vào thực tế ta nhận thấy, hình học đối tượng nhận dạng đơn giản, không phức tạp, toán đưa mức độ lý tưởng với mức độ nhiễu (hoặc khơng có) ta lựa chọn áp dụng phương pháp sử dụng đạo hàm bậc (Sobel, Prewitt, ) để ứng dụng tìm biên đối tượng hình học CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG HÌNH HỌC 2.1 BÀI TỐN NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG HÌNH HỌC Đầu vào: Cho hình ảnh chứa đối tượng hình học (một đối tượng nhiều đối tượng), gồm loại hình học đặc trưng nhất: hình vng, hình chữ nhật, hình tròn, hình elip, hình tam giác, hình thoi Ảnh đầu vào ảnh khơng nhiễu (hoặc nhiễu), cạnh Đầu ra: Yêu cầu tốn xác định xác loại đối tượng hình học (hình vng, hình chữ nhật, hình tròn, hình elip, hình tam giác, hình thoi) Ghi rõ tên loại hình học vị trí bên trái tâm hình Giải thuật cài đặt mô trực quan cơng cụ lập trình Matlab với hình ảnh đầu vào ảnh có phần mở rộng tmp, jpg, jpge 15 Ảnh đầu vào: Ảnh đầu vào chứa đối tượng hình họ Ảnh đầu ra: Ảnh đầu nhận dạng đối tượng hình học 2.2 XÂY DỰNG MƠ HÌNH NHẬN DẠNG 2.2.1 So sánh phương pháp phát biên Để so sánh khác phương pháp phát biên, sử dụng kết phương pháp phát Sobel đại diện cho phương pháp đạo hàm bậc nhất, sử dụng kết Eight-neighbor Laplace đại diện cho phương pháp phát biên Laplace (phương pháp đạo hàm bậc hai) sử dụng σ =1,4; T h =100, T =50 đại diện cho phương pháp Canny (phương pháp gián tiếp) Từ kết 16 nghiên cứu Chương 2, ta có số nhận định phương pháp phát biên sau: a Đối với ảnh không nhiễu Các phương pháp cho kết tốt Song phương pháp phát biên Sobel cho biên rõ nét lớn, phương pháp Laplace cho kết rõ nét, biên mảnh Riêng phương pháp Canny trình làm trơn ảnh nên từ ảnh không nhiễu, biên mờ bớt to Do biên ảnh phương pháp Canny lớn lại không đầy đủ Đối với loại ảnh tìm biên nên áp dụng phương pháp Laplace, tiếp đến phương pháp đạo hàm bậc (Sobel, Kirsh, Prewitt ) Ngoài ra, giải thuật phức tạp hơn, nên tốc độ xử lý chậm, khơng nên sử dụng phương pháp Canny trường hợp b Đối với ảnh có nhiều cạnh Khi phát biên, cạnh không quan trọng nên loại bỏ Ở đây, phương pháp Sobel phát biên biên mờ, không rõ nét, ảnh có vùng có mức xám thấp, thay đổi mức xám nhỏ Chính mà ảnh qua phương pháp Laplace cho kết rõ nét (do phương pháp sử dụng phương pháp đạo hàm bậc hai, điểm biên điểm cắt khơng) Tuy ảnh có nhiều điểm biên nhỏ nên biên ảnh qua phương pháp nhiều rối, nên loại bỏ điểm biên thừa Còn phương pháp Canny, trình “Non-maximum Suppression” trình áp dụng ngưỡng mà điểm biên phụ bị loại bớt đi, biên giữ lại nên biên rõ nét Đối với ảnh có nhiều có mức xám nhỏ, biến thiên mức xám thấp ta nên sử dụng phương pháp Laplace, song ảnh có 17 q nhiều biên ta nên sử dụng phương pháp Canny để loại bỏ bớt cạnh không cần quan tâm c Đối với ảnh có nhiều nhiễu Phương pháp đạo hàm bậc cho biên ảnh với nhiều điểm biên phụ Còn phương pháp Laplace tạo biên kép nên hồn tồn khơng xác định biên Còn phương pháp Canny trình làm trơn ảnh cho bớt nhiễu trình “Non-maximum Suppression” để giảm bớt biên phụ nên ảnh kết phương pháp rõ nét Vì ảnh có nhiều nhiễu ta nên sử dụng phương pháp Canny để loại bỏ nhiễu điểm biên phụ không cần quan tâm, giữ lại điểm biên theo mục đích sử dụng khác 2.2.2 Lựa chọn phương pháp Qua trình nghiên cứu ta thấy rằng, đối tượng ngữ cảnh khác hình ảnh ta sử dụng nhiều phương pháp giải thuật để giải tốn đó, nhiên thơng thường áp dụng phương pháp giải thuật đánh giá phù hợp tối ưu Đối với ảnh khơng nhiễu (hoặc nhiễu), cạnh: Sử dụng phương pháp đạo hàm bậc Sobel Đối với ảnh bị nhiễu, nhiều cạnh (cạnh yếu): Sử dụng phương pháp Canny Trong trường hợp cụ thể luận văn, ta lựa chọn phương pháp đạo hàm bậc Sobel để tiến hành cài đặt giải thuật phục vụ phát biên đối tượng 18 2.3 LỰA CHỌN GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG Từ kết nghiên cứu Chương 1, áp dụng toán thực tế luận văn ta thấy phương pháp trích rút đặc trưng lựa chọn tối ưu trường trường hợp ngữ cảnh toán đầu vào Đối với phương pháp ta tiến hành trích rút đặc trưng loại hình học sở xác định thông số biên, tiến hành áp dụng ước lượng toán học để đưa kết luận Dựa sở tốn học, ta nhận thấy có 02 phương pháp để nhận dạng đối tượng hình học thơng qua trích rút đặc trưng: Trích diện tích đóng hình Trích diện tích hình chữ nhật đóng 2.3.1 Phương pháp trích diện tích đóng hình Sau đọc ảnh, ta tiến hành chuyển ảnh sang chế độ đen trắng Áp dụng phương pháp Sobel để xác định đường biên hình Ta tính diện tích hình sau chuyển ảnh sang ma trận dạng nhãn L (0,1), lúc ta có diện tích thứ nhất: Area1 = regionprops(L, 'area') Ta tiếp tục tìm tập tọa độ đường biên hình, tìm tọa độ tâm hình (Sn), sau tìm giá trị min, max khoảng cách từ tâm hình đến tập tọa độ biên hình Từ giá trị (k2) max (k1), áp dụng vào loại hình cụ thể ta tính diện tích thứ hai (Area2) + Tron = pi*k2 (Diện tích hình tròn) + Vuong = 4*k2 ; (Diện tích hình vng) + Chunhat = 4*k2* (k 2 k2 ) + Tamgiacdeu= /((k1+k2) ; + Elip =k1*k2*pi; + Thoi = 2*k1*k2; (Diện tích hình chữ nhật) (Diện tích hình tam giác đều) (Diện tích hình Elip) (Diện tích hình thoi) 19 Tỷ lệ xấp xỉ diện tích: rn = Area1n / Area2n vào khoảng 0.95 < rn < 1.05 áp dụng cho hình cụ thể Với hình đạt tỷ lệ r n trên, ta kết luận hình hình thơng qua cách tính Area2n 2.3.2 Phương pháp tính diện tích hình chữ nhật đóng Sau đọc ảnh, ta tiến hành chuyển ảnh sang chế độ đen trắng Áp dụng phương pháp Sobel để xác định đường biên hình Ta tính diện tích hình sau chuyển ảnh sang ma trận dạng nhãn L (0,1), lúc ta có diện tích thứ nhất: Area1 = regionprops(L, 'area') Ta tiếp tục tìm khung viền hình chữ nhật nhỏ chứa ảnh Với hình chữ nhật này, ta xác định giá trị hai cạnh (cạnh a, cạnh b) từ tính diện tích hình chữ nhật bao quanh (Area2 = a*b) Sau đó, ta tính tỷ lệ diện tích đối tượng hình học diện tích hình chữ nhật bao quanh nó: r = Area1/Area2 Tỷ lệ r cho ta nhận biết đối tượng hình học: + 0.2 < r < 0.6 => Hình tam giác + 0.6 < r < 0.86 => Hình tròn elip + r > 0.86 => Hình vng chữ nhật Để phân biệt tròn elip (hoặc vng chữ nhật) ta tiếp tục so sánh hai cạnh a b cách tính giá trị tuyệt đối hiệu hai canh a, b: + abs(a-b) Hình tròn (hoặc hình vng) + abs(a-b)>10 => Hình elip (hoặc hình chữ nhật) 2.4 KẾT CHƯƠNG Kết hợp kết nghiên cứu từ chương 1, lựa chọn phương pháp phát biên giải thuật phù hợp với yêu cầu tốn đầu vào Trên sở đó, tiến hành xác định xây dựng 20 bước thực thuật toán, tiến hành cài đặt thuật toán cơng cụ lập trình Matlab Ở chương tiếp theo, tiến hành thực nghiệm qua liệu đầu vào kết xử lý nhận dạng đầu ra, ta có kết thực nghiệm với trường hợp cụ thể, từ làm sở để đánh giá ưu, nhược điểm giải thuật CHƯƠNG 3: TRIỂN KHAI THỰC NGHIỆM Tiến hành cài đặt giải thuật cơng cụ lập trình Matlab (Phiên Matlab R2014a) Sau trình chạy chương trình trường hợp giả định khác nhau, ta có kết quả: 3.1 PHƯƠNG PHÁP TÍNH DIỆN TÍCH ĐĨNG VỚI HÌNH ẢNH KHƠNG NHIỄU 3.2 PHƯƠNG PHÁP TRÍCH DIỆN TÍCH HÌNH CHỮ NHẬT ĐĨNG VỚI HÌNH ẢNH KHƠNG NHIỄU 3.3 NHẬN DẠNG VỚI HÌNH ẢNH CĨ NHIỄU 3.4 KẾT CHƯƠNG Qua liệu đầu vào kết xử lý nhận dạng đầu ra, ta có kết thực nghiệm với trường hợp cụ thể, từ làm sở để đánh giá ưu, nhược điểm giải thuật Về bản, giải thuật nhận dạng tất trường hợp đối tượng hình học đầu vào trường hợp lý tưởng, khơng phụ thuộc vào số lượng đối tượng hình học ảnh đầu vào, nhận dạng đa đối tượng Cài đặt giải thuật tương đối đơn giản, chủ yếu sử dụng cơng thức, mệnh đề tốn học sẵn có tốc độ xử lý thuật toán nhanh, đưa kết kịp thời Tuy nhiên, giải thuật bộc lộ số hạn chế bản: 21 - Khi thay đổi kích thước cạnh hình ảnh theo hướng khác (ngang, dọc) thay đổi khơng gian biểu diễn kết luận nhận dạng bị ảnh hưởng (tùy theo mức độ thay đổi) - Mặc dù áp dụng giải thuật khử nhiễu đơn giản (sẵn có Matlab) đưa vào hình ảnh có độ nhiễu lớn ảnh thu từ camera (ảnh thực) giải thuật nhận dạng biên Sobel khơng thể tìm thấy biên ảnh, ảnh hưởng đến kết nhận dạng đối tượng - Đối với giải thuật Trích diện tích hình chữ nhật đóng, tính tốn số học ta nhận thấy khơng thể nhận dạng hình thoi trường hợp - Các giải thuật áp dụng sử dụng ước lượng toán học để đưa kết cuối tồn tỷ lệ sai số định trình nhận dạng - Khi thay đổi kích thước phương pháp Trích diện tích hình chữ nhật đóng có khả nhận dạng xác đối tượng hình ảnh có kích thước cạnh từ 50 pixels trở lên; phương pháp Trích diện tích đóng hình có khả nhận dạng hình có kích thước cạnh từ 130 pixels trở lên (trừ hình vng, tròn từ 100 pixels trở lên) Đối với đối tượng hình có kích thước lớn, hai phương pháp có khả nhận dạng tốt nhiên thời gian xử lý dài (đối với hình chữ nhật kích thước 6000x12000 pixels thời gian xử lý tương đương 30 phút) 22 KẾT LUẬN Kết đạt Trong trình nghiên cứu tài liệu thực luận văn định hướng giáo viên hướng dẫn, luận văn đạt số kết định: Đã tìm hiểu cách tổng quan vấn đề xử lý ảnh phát biên ảnh Hệ thống hoá phương pháp phát biên Đưa nhận xét, đánh giá phương pháp phát biên có lựa chọn phương pháp phù hợp với loại ảnh khác Tìm hiểu lý thuyết nhận dạng ảnh sâu nghiên cứu phương pháp nhận dạng đối tượng Từ q trình nghiên cứu ưu nhược điểm phương pháp nhận dạng, từ lựa chọn áp dụng phù hợp với đối tượng nhận dạng khác Đối với trường hợp cụ thể luận văn, đối tượng nhận dạng hình học, phương pháp tối ưu đưa Trích rút đặc trưng đối tượng Bằng cách hiểu chất phương pháp, cài đặt chạy thử nghiệm số phương pháp phát biên, nhấn mạnh phương pháp phát biên Sobel Canny Đã cài đặt thành cơng 02 thuật tốn nhận dạng đối tượng hình học phương pháp Trích rút đặc trưng tiến hành thực nghiệm nhiều đối tượng hình học khác nhau, nhiều ngữ cảnh góc độ khác nhau, qua có so sánh kết hợp hai thuật tốn Ngồi ra, q trình nghiên cứu tơi tự tích lũy thêm cho kiến thức tốn học, kỹ thuật lập trình,…Và quan trọng rèn luyện kỹ để thực nghiên cứu khoa học Tuy bước đầu, kết giúp ích cho tơi nghiên cứu sau để thu kết tốt 23 Hạn chế luận văn Tuy có nhiều cố gắng luận văn hạn chế định: Hình ảnh đầu vào giải thuật phát biên, giải thuật nhận dạng dạng lý tưởng, chưa xử lý triệt để trường hợp ảnh nhiễu Đối tượng nhận dạng hình học, nhiên thuật toán đưa chưa giải triệt để, bao quát trường hợp khác đối tượng này, chủ yếu trạng thái lý tưởng Các thuật tốn xây dựng phụ thuộc nhiều vào ngơn ngữ lập trình (Matlab), số hàm thủ tục tính tốn cơng cụ lập trình cung cấp sẵn Hướng phát triển Dựa kết bước đầu đạt luận văn, tiếp tục nghiên cứu đề xuất số cải tiến phương pháp phát biên hiệu tương lai Tiếp tục nghiên cứu giải thuật phát biên, đặc biệt nghiên cứu phương pháp phát biên nhằm mục đích nhận dạng đối tượng hình học nhiều ngữ cảnh khác nhau, điều kiện lý tưởng hình ảnh thực tế Từ 02 phương pháp nhận dạng đối tượng hình học trên, tiến hành tổng hợp xây dựng phương pháp để đưa đến hiệu nhận dạng cao nhất, đặc biệt trọng việc kết hợp với phương pháp phát biên ngữ cảnh cụ thể Với việc áp dụng trường hợp ngữ cảnh đơn giản, ảnh đầu vào dạng lý tưởng gần lý tưởng, tốc độ xử lý thuật tốn nhanh, độ xác cao, tốn ứng dụng việc nhận dạng phân loại sản phẩm dây chuyền sản xuất tự động thông qua ký hiệu, nhãn mác  ... đối tượng - Đề xuất giải thuật ứng dụng phương pháp phát biên để nhận dạng đối tượng hình học Đối tượng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu - Các phương pháp phát biên - Các phương pháp nhận. .. sử dụng đạo hàm bậc (Sobel, Prewitt, ) để ứng dụng tìm biên đối tượng hình học CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG HÌNH HỌC 2.1 BÀI TỐN NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG HÌNH HỌC Đầu vào: Cho hình. .. ảnh, phương pháp phát biên đối tượng ảnh từ đưa phương án nhận dạng tối ưu trường hợp cụ thể Đề tài đưa ứng dụng cụ thể việc ứng dụng thuật toán phát biên vào tốn nhận dạng đối tượng hình học