XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG LUẬN VĂN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

    ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH  MINH  TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  TIN   KHOA CƠNG NGHỆ PHẦN MỀM  MỀM  KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP  NGHIỆP  XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG  Giáo viên hướng dẫn: ThS PHAN NGUYỆT MINH  MINH  Sinh viên thực hiện:  hiện:  NGUYỄN BÁ CHUNG  CHUNG  ĐỖ TRƢỜNG GIANG  GIANG  Lớp : Khoá: CNPM02 02  TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2012   GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     MỞ ĐẦU  ĐẦU   Ngày v ớ i tiến b ộ khoa học k ỹ thuật cơng việc h ầu tiến hành máy tính cách tự  động hóa hồn tồn phần Một sự  thay đổi lớn cách thức thu nhận xử lý liệu Các công cụ nhậ p liệu bàn phím hay máy scan dầ n bị thay thiết bị tiện lợ i hình m ứng, camera…  Hơn nữa, máy tính để bàn khơng cịn cơng cụ hỗ tr ợ  ợ   cho người Chúng ta bướ c sang k ỷ 21 vớ i s ự phát triển mạnh mẽ thiết  bị  di động, giải trí cầm tay hay smartphone Với kích thướ c ngày nhỏ gọn hiệu suất làm việc khơng ngừng đượ c cải ti ến, công cụ mini hứa hẹn phần thiếu xã hội đại Và đó, phát triển ứng dụng thiết bị này xu tất yếu Công nghệ nhận dạng công nghệ  thiết bị  di đượ c áp dụng cho động Nhận dạng bao gồm nhận dạng âm thanh, hình ảnh Các đối tượ ng ng nhận dạng có nhiều kiểu tiếng nói, chữ viết, khuôn mặt, mã vạch … biển báo giao thông số  Chương trình nhận d ạng biển báo giao thông thườ ng ng phức tạp cài đặt hệ thống có xử lý lớ n n,, camera chất lượ ng ng cao Mục tiêu khóa luận cải tiến cơng nghệ nhận dạng mang cài đặt thiết bị  di động, giúp phát biển báo nhận dạng cách nhanh Khóa luận “Xây dự  dự ng ng ứ ng ng dụ d ụng nhậ nhận d ạng biể biển báo giao thông thiế thiết bị di động động”” bao gồm tất chương.  Chƣơng I: Giớ i thiệ thiệu: Giớ i thiệu khái quát khóa luận mục đích khóa luận Chƣơng II: Nền tảng công nghệ nghệ: Giớ i thiệu đầy đủ kiến thức tảng công nghệ phần mềm đượ c sử dụng khóa luận bao gồm ki ến thức v ề xử lý ảnh, lý thuyết mạng noron, môi trườ ng ng hệ  điều hành dành cho di độ ng Android, thư viện xử lý ảnh OpenCV Chƣơng III: Xây dự  dự ng ng ứ ng ng dụ dụng: Trình bày mơ hình giải tốn nhận dạng thiết bị di động, sơ đồ chức thiết k ế giao diện chương trình.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     Chƣơng IV: Đánh giá kết kết quả k ết luậ luận: Tổng k ết trình thực khóa luận rút hướ ng ng phát triển sau GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     LỜI CẢM ƠN  Trong suốt thờ i gian thực khóa luận tốt nghiệ p, chúng em nhận đượ c sự  giúp đỡ , bảo tận tình thầy cô Trường ĐH CNTT –  ĐHQGTPHCM Chúng em xin gửi lờ i cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô Đặc biệt xin chân thành cảm ơn cô  ng dẫn tạo điều kiện thuận lợ i Phan Nguyệ Nguyệt Minh  –   người trực tiếp hướ ng giúp đỡ chúng em hoàn thành khóa luận Chúng em xin cảm ơn chân thành tớ i gia đình bạn bè, cơng ty tạo điều kiện, giúp đỡ  và động viên chúng em hoàn thành khóa lu ận thờ i hạn Mặc dù cố gắng hết khả  khóa luận khơng thể tránh khỏi thiếu xót R ất mong nhận đượ c góp ý q báu c q thầy để khóa luận hồn chỉnh hơn.   Nhóm sinh viên thực Nguyễễn Bá Chung –  Nguy Chung –  Đỗ Đỗ  Trƣờ ng ng Giang Tháng 2 – 2012  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     NHẬN XÉT  XÉT  (Của giảng viên hƣớng dẫn) dẫn)  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     NHẬN XÉT  XÉT  giả (Củ (C giảng viên phả phản biệ biện) GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     MỤC LỤC  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     DANH MỤC BẢNG BIỂU  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang     DANH MỤC HÌNH VẼ  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   1|Trang  CHƢƠNG :  GIỚI THIỆU THIỆU   Chương trình bày vấn đề sau: 1.1 Giới thiệu đề tài    1.2 Mục tiêu đề tài  Ớ I THIỆU 1.1  GI GIỚ  THIỆU ĐỀ TÀI  Ngày nay, tiến mớ i khoa học k ỹ thuật cơng nghệ đã giúp ích nhiều cho sống công việc ngườ i.i Mọi thứ đượ c t ự  động hiệu suất nâng cao vớ i tr ợợ   giúp máy móc, thiết b ị Một công nghệ tiên tiến đượ c áp dụng r ộng ộng rãi đờ i sống cơng ngh ệ  nhận dạng Hình 1.1 –  1.1 – M Một số số thi thiếết bị bị hay đƣợ c sử  sử d dụng nhậ nhận dạng   Nhận dạng liệu bao gồm có nhận dạng âm nhận dạng hình ảnh Các đối tượ ng ng tốn nhận dạng r ất phong phú, ví dụ  nhận dạng khn mặt, tiếng nói, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng mã vạch … Biển báo giao thông số  Đây kiểu đối tượ ng ng có tính chất hình học đặc trưng, thườ ng ng bắt gặp đờ i sống ngày vớ i công dụng đưa nhữ ng cảnh báo thông tin cho ngườ i tham gia giao thơng Tuy nhiên bi ển cáo giao thơng không GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   4|Trang  CHƢƠNG :  NỀN TẢNG VÀ CÔNG NGHỆ NGHỆ   Chương trình bày vấn đề sau: 2.1 Lý thuyết xử lý ảnh  2.2 Lý thuyết mạng nơron  2.3 Nền  Nền tảng Android  2.4 Thư viện xử lý ảnh OpenCV  2.1  LÝ THUYẾ THUYẾT XỬ  XỬ LÝ LÝ ẢNH 2.1.1  Tổng quan về xử  ử lý lý ảnh 2.1.1.1  Xử  ử lý lý ảnh Con người thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trị quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trị quan trọng tương tác người máy.  Quá trình xử lý ảnh xem trình thao   tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu q trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận   Có thể hiểu cách khác, xử lý ảnh hay cao cấp thị giác máy tính (Computer Vision) bao gồm tất lý  thuyết kỹ thuật liên quan, cho phép tạo lập hệ thống có khả tiếp nhận thơng tin từ hình ảnh thu được, lưu trữ xử lý theo nhu cầu   xử  Hình 2.1 –  2.1 –  Các bƣớc xử lý lý ảnh  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   5|Trang    Thu nh  ận ản h : Q trình tiế p nhận thơng tin từ vật thể thông qua camera màu tr ắng ắng đen, ảnh thu nhận đượ c ảnh tương tự ảnh số hóa   ử  l ý  ản h : Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản th ấ p nên c ần T i ền x ử  đưa vào tiền x ử  lý để nâng cao chất lượ ng ng Chức tiền xử  lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét      Phân đoạ đ oạn ản h : Là 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 thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người 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 nhiề u vào công đoạn này.    B i ể  ể u di ễ  ễ n  n ản h : Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận 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 trưng (Feature Selection) gắn với việc tách tách đặc tính ảnh dạng thông tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví  dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác.    N h ận d  vàn  n ội suy ản h :  Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá ạn g trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đốn theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   6|Trang  2.1.1.2  Một số số khái niệ niệm xử  xử lý lý ảnh -  Ảnh điểm ảnh: Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính, ảnh cần phải số hố Số hoá ảnh  biến đổi gần ảnh liên ttục ục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (khơng gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách cách điểm ảnh thiết lập cho mắt mắt người khơng phân biệt ranh giới chúng Mỗi một điểm gọi điểm ảnh và ảnh xem tập hợp điểm ảnh  -  Độ phân giải ảnh: Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị   -  M ứ c x ám c ủa ản h : Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm Giá trị mức xám thơng thường: 16, 32, 64, 128, 256 -  Ảnh đen trắng : là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác   -  Ảnh nhị phân: phân:  ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mô tả 21  mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân 1.  2.1.2  Một số số phƣơng pháp biểu biểu diễ diễn ảnh Sau thu nhận số hóa, ảnh s ẽ  lưu trữ hay chuyển sang giai đoạn phân tích Trước đề cập đến vấn đề  lưu trữ  ảnh, cần xem xét ảnh sẽ  đượ c bi ểu diễn nhớ máy tính 2.1.2.1  Mã loạ loạt dài Mã loạt dài (Run-length Code) hay dùng để biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân Một vùng ảnh R biểu diễn đơn giản giả n nhờ ma trận nhị phân:   Vớ i biểu diễn trên, vùng ảnh hay ảnh nhị  phân  phân đựoc xem chuỗi hay đan xen Các chuỗi đượ c gọi mạch (run) Theo  phương pháp này, m ạch s ẽ  đượ c biểu diễn địa bắt đầu mạch chiều dài mạch theo dạng {, chiều dài} GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   7|Trang  2.1.2.2  Mã xích Mã xích thường dùng để biểu di ễn biên ảnh Thay lưu trữ tồn bộ  ảnh, người ta lưu trữ  dãy điểm ảnh A, B…M Theo phương pháp này, hướ ng ng vectơ nối điểm biên liên tục mã hóa Khi ảnh đượ c biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A vớ i chuỗi từ  mã Điều đượ c minh họa hình đây:  Hình 2.2 –  2.2 –  Hƣớng điểm biên mã tƣơng ứ ng ng  2.1.2.3  Mã tứ  tứ phân phân Theo phương pháp mã tứ phân, vùng ảnh coi bao kín hình chứ  nhật Vùng đượ c chia làm vùng (Quadrant) N ếu vùng gồm toàn điểm đen (1) hay toàn điểm tr ắng (0) khơng cần chia tiếp Trong trườ ng ng hợp ngượ c lại, vùng gồm c ả  điểm đen trắng g ọi vùng không đồ ng nhất, ta tiế p t ục chia thành vùng tiế p kiểm tra tính đồng vùng Q trình chia dừng lại vùng chứa điểm đen điể m tr ắng Quá trình tạo thành chia theo b ốn phần gọi tứ  phân  phân Như vậy, biểu diễn ảnh gồm chuỗi ký hiệu b (black), w (white) g (grey) kèm theo ký hi ệu mã hóa vùng Biểu di ễn theo phương pháp ưu việt so với trên, so vớ i mã loạt dài phương pháp Tuy nhiên, để tính tốn số đo chu vi, mơ men tương đối khó khăn.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   8|Trang  2.1.3  Phƣơng pháp phát hiện biên ảnh -  Điểm Biên: Một điểm ảnh coi điểm biên có thay đổi nhanh đột ngột mức xám (hoặc màu) Ví dụ ảnh nhị phân,   điểm đen gọi điểm biên lân cận có nhấ t điểm trắng   -  Đường biên (đường bao: boundary): tập hợp điểm biên liên tiếp tạo thành đường biên hay đường bao   -  Ý nghĩa đường biên : đường biên loại đặc trưng cục tiêu biểu  phân tích, nhận dạng ảnh Nngười ta sử dụng biên làm phân cách vùng xám (màu) cách biệt.  2.1.3.1  Phát hiệ biên trự  trự c tiế tiếp Phương pháp làm biên dựa vào biến thiên mức xám ảnh K ỹ thuật chủ yếu dùng để phát biên ở   k ỹ thuật lấy đạo hàm Nếu lấy đạo hàm bậc c ảnh ta có k ỹ thuật Gradient, lấy đạo hàm bậc hai ảnh ta có k ỹ thuật Laplace Ngồi cịn có m ột số cách tiế p cận khác 2.1.3.1.1  K ỹ thu thuậật phát hiệ biên Gradient  Gradient vec tơ f(x, y) có thành phần biểu thị tốc  độ thay đổi mức xám điểm ảnh (theo hai hướng x, y bối cảnh xử lý ảnh hai chiều)  Trong đó, dx, dy khoảng cách (tính số điểm) theo hướng x y Tuy ta nói lấy đạo hàm thực chất mô xấp xỉ đạo hàm kỹ thuật nhân chập ảnh số tín hiệu rời rạc nên đạo hàm không tồn tại (thực tế chọn dx= dy=1) 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) GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   9|Trang    M ặt n ạ Prewitt  - Kỹ thuật sử dụng mặt nạ nhập chập xấp xỉ đạo hàm theo hướng x y là:  - Tính I  Hx + I  Hy để kết   - Ví dụ:   M ặt n ạ Sobel  - Kỹ thuật sử dụng mặt nạ nhân  chập xấp xỉ đạo hàm theo hướng x y là:  - Tính I  Hx + I  Hy để kết quả.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   10 | T r a n g      ỹ thu  K  th u ật l a bà n  0 - Kỹ thuật sử dụng mặt nạ nhân chập theo hướng , 45 , 0 0 0 90 , 135 , 180 , 225 , 270 , 315 - Kết thu cách tính   I    H  i   i 1 2.1.3.1.2  K ỹ thu thuậật phát hiệ biên Laplace  Toán tử Laplace định nghĩa nh sau:    f     f     f      x  y Ta có:   f      f       x    x  f  ( x  1, y )   f  ( x, y )     x   x     f  ( x  1, y )   f  ( x, y )   f  ( x, y )   f  ( x  1, y )     f  ( x  1, y )  2 f  ( x, y )   f  ( x  1, y ) Tương tự   2 f      f          f  ( x, y  1)   f  ( x, y)     y  y   y   y   f  ( x, y  1)   f  ( x, y )   f  ( x, y )   f  ( x, y  1)     f  ( x, y  1)  2 f  ( x, y )   f  ( x, y  1) Vậy:  f= f(x+1,y) + f(x,y+1) - 4f(x,y) + f(x-1,y) + f(x,y-1) GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   11 | T r a n g   Dẫn tớ i Trong thực tế, người ta thường dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ rời rạc đạo hàm bậc hai Laplace Dưới ba kiểu mặt nạ thường dùng:  2.1.3.1.3  K ỹ thu thuậật phát hiệ biên Canny  Đây thuật toán tương đối tốt, có khả đưa đường biên mảnh, phát xác điểm biên với điểm nhiễu.  Ta có thuật tốn sau:  -  Bƣớ c 1: Làm trơn ảnh  Tính I  H, với:  2 4  5  H   115  4 2   12  15 12 5    12   12 4 Gọi G là kết lọc nhiễu: G= I  H -  Bƣớ c 2: Tính gradient ảnh mặt nạ Prewitt, kết đặt vào G x,Gy Gx = G  Hx, Gy = G  Hy -  Bƣớ c 3: Tính gradient hướng điểm (i,j) ảnh Hướng nguyên hóa để nằm hướng [0 7], tương  đương với lân cận điểm ảnh.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   12 | T r a n g   -  Bƣớ c 4: Dùng ràng buộc “loại bỏ điểm cực đại” để xóa bỏ điểm khơng biên Xét (i,j),  là gradient hướng (i,j) I1, I2 hai điểm lân cận (i,j) theo hướng  Theo định nghĩa điểm biên cục (i,j) biên I(i,j) cực đại địa phương theo hướng gradient   Nếu  Nếu I(i,j) > I1 I(i,j) > I2 giữ lại I(i,j), ngược lại xóa I(i,j) điểm ảnh   Hình 2.3 –  2.3 – Minh Minh họa họa xác định điểm điểm biên  -  Bƣớ c 5: Phân ngưỡng Với điểm giữ lại, thực lấy ngưỡng gradient biên độ lần cuối để xác định đị nh điểm biên thực     2.1.3.2 Phát hiệ biên gián tiế tiếp  Nếu cách đấy, thu đượ ng ng vùng ảnh khác đườ ng ng phân cách vùng biên Nói cách khác, việc xác định đườ ng ng  bao ảnh đượ c thực từ ảnh phân vùng Phương pháp dị biên gián tiế p khó cài đặt áp dụng t ốt biến thiên độ sáng nhỏ Để tiến hành xác định biên theo cách gián ti ế p này, cần giải đượ c toán phân vùng ảnh 2.1.4  Phân vùng ảnh Phân vùng ảnh bướ c 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 có th ể mức xám, màu hay độ nhám…  Vùng ảnh chi tiết, th ực th ể trông tồn cảnh Nó t ậ p h ợ   p điểm có g ần tính chất : mức xám, mức màu, độ  nhám… Vùng ảnh hai thuộc tính ảnh Nói đến vùng ảnh nói đến tính chất  bề mặt vùng Đườ ng ng bao quanh vùng ảnh (Boundary) biên ảnh Các điểm ảnh có độ biến thiên giá tr ị mức xám tương đối đồng hay tính k ết cấu tương đồng GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   13 | T r a n g   Dựa vào đặc tính vật lý ảnh, ngườ i ta có nhiều k ỹ thuật phân vùng : phân vùng dựa theo miền liên thông gọi phân vùng d ựa theo miền đồng hay miền k ề, phân vùng dựa vào biên gọi phân vùng biên Ngồi cịn có k ỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo k ết cấu 2.1.4.1  Phân vùng theo ngƣỡng biên độ  độ  Đặc tính đơn giản hữu ích ảnh biên độ tính chất vật lý ảnh như: độ tương phản, độ truyền sáng, màu sắc quang phổ  Như vậy, có thể  dùng ngưỡng biên độ  để  phân vùng biên độ  đủ lớn đặc trưng cho ảnh Thí dụ, biên độ cảm biến ảnh hồng ngoại phản ánh vùng có nhiệt độ thấ p hay vùng có nhiệt độ cao K ỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ   r ất có lợi đối vớ i ảnh nhị phân  phân văn in, đồ họa, ảnh màu hay ảnh X-quang Việc chọn ngưỡ ng ng r ất quan tr ọng Nó bao gồm bướ c :   Xem xét lược đồ xám ảnh để xác định đỉnh khe Nếu ảnh có dạng r ắn ắn lượ n (nhiều đỉnh khe), khe có th ể  dùng để  chọn ngưỡ ng ng   Chọn ngưỡ ng ng t cho phần xác định trước η củ a toàn số  mẫu thấp t.    Điều chỉnh ngưỡ ng ng dựa lược đồ xám điểm lân cận   Chọn ngưỡng theo lược đồ xám điểm thỏa mãn tiêu chuẩn chọn Thí dụ, vớ i ảnh có độ  tương phản thấp, lược đồ điểm có biên độ Laplace g(m,n) lớn giá trị  (sao cho từ  5% t định trướ c đến 10% số  điểm ảnh v ớ i Gradient lớ n nh ất coi biên) sẽ  cho phép xác định đặ c tính ảnh lưỡ ng ng cực t ốt ảnh gốc Ta xét ví dụ sau việc phân vùng dựa ngưỡng biên độ: Hình 2.4 –  2.4 –  Lƣợc đồ rắn lƣợ n cách chọn chọn ngƣỡ ng ng  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   14 | T r a n g   Giả sử  ảnh có lược đồ xám cách chọn ngưỡng hình vớ ii:: T0=Lmin, …, T4=Lmax Ta có ngưỡ ng ng phân ảnh thành vùng, ký hiệu Ck  vùng thứ k ảnh, k=1,2,3,4 Cách phân vùng theo nguyên t ắc :  P(m,n) ∈   C kk   nế u Tk-1 ≤ P(m,n) < T k  k  , k=1,2,3,4 Khi phân vùng xong, ảnh rõ nét việc phân vùng coi kết thúc Nếu khơng, cần điều chỉnh ngưỡng.  2.1.4.2  Phân vùng theo miền miền đồng đồng nhấ Kỹ thuật phân vùng ảnh thành miền đồng dựa vào tính chất quan trọng miền ảnh Việc lựa chọn tính chất miền xác định tiêu chuẩn phân vùng Tính đồng miền ảnh điểm chủ yếu xác định tính hiệu việc phân vùng Các tiêu chuẩn hay dùng mức xám, màu màu sắc ảnh màu, kết cấu sợi chuyể chuyểnn động.  Các phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng thường áp dụng :   Phương pháp tách tứ phân   Phương pháp cục   Phương pháp tổng hợp  2.1.4.2.1  Phƣơng pháp tách tứ phân tứ phân  Về nguyên tắc, phương pháp kiểm tra tính đắn tiêu chuẩn đề cách tổng thể miền lớn ảnh Nếu tiêu chuẩn thỏa mãn, việc phân đoạn coi kết thúc Trong trường hợp ngược lại, chia miền xét thành miền nhỏ Với miền nhỏ, áp dụng cách đệ quy phương  pháp tất miền thỏa mãn điều kiện.  Phương pháp mơ tả thuật toán sau :   GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   15 | T r a n g   Tiêu chuẩn xét miền đồng dựa vào mức xám Ngồi ra, dựa vào độ lệch chuẩn hay độ chênh giá trị mức xám lớn giá trị mức xám nhỏ Giả sử Max Min giá trị mức xám lớn nhỏ miền xét  Nếu |Max  –   Min| < T (ngưỡng)  ta coi miền xét đồng Trường hợp ngược lại, miền xét không miền đồng chia làm phần.  2.1.4.2.2  Phƣơng pháp cục cục bộ  Ý tưởng phương pháp xét ảnh từ miền nhỏ nối chúng lại thỏa mãn tiêu chuẩn để miền đồng lớn Tiếp tục với miền thu nối thêm Số miền lại cho ta kết phân đoạn Như vậy, miền nhỏ bước xuất phát điểm ảnh.  Phương pháp hoàn toàn ngược với phương pháp tách Song điều quan trọng nguyên lý nối vùng Việc nối vùng thực theo nguyên tắc sau :  -  Hai vùng phải đáp ứng tiêu chuẩn, thí dụ màu hay mức xám.  -  Hai vùng phải kế cận   Trong xử lý ảnh, người ta dùng khái niệm liên thơng để xác định tính chất kế cận Có hai khái niệm liên thơng liên thông liên thông Với liên thơng điểm ảnh I(x,y) có kế cận theo hướng x y ; với liên thơng, điểm I(x,y) có liên thông theo hướng x, y liên thông khác theo hướng chéo 45o  Hình 2.5 –  2.5 – Minh Minh họ họa khái niệ niệm liên thông  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   16 | T r a n g   Dựa theo nguyên lý phương pháp nối, ta có thuật tốn :   -  Thuật tốn tơ màu (Blob Coloring) : sử dụng khái niệm liên thông, dùng cửa sổ di chuyển ảnh để so sánh với tiêu chuẩn nối.  -  Thuật toán đệ quy cục bộ: sử dụng phương pháp tìm kiếm để làm tăng kích thước vùng   2.1.4.2.3  Phƣơng pháp tổng tổng hợ  hợ p  Hai phương pháp nối (hợp) tách có nhược điểm Phương pháp tách tạo nên cấu trúc phân cấp thiết lập mối quan hệ vùng Tuy nhiên, thực việc chia chi tiết Phương pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, cấu trúc hàng ngang dàn trải, không cho ta thấy rõ mối liên li ên hệ miền.  Vì nhược điểm này, người ta nghĩ đến phối hợp phương pháp Trước tiên, dùng phương pháp tách để tạo nên tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến Tiếp theo, tiến hành duyệt theo chiều ngược lại hợp vùng có tiêu chuẩn Với phương pháp ta thu cấu trúc ảnh với miền liên thơng có kích kí ch thước tối đa   2.1.4.3  Phân vùng theo k ết cấ cấu bề bề mặt Kết cấu thường nhận biết bề mặt đối tượng gỗ, cát, vải vóc…Kết cấu thuật ngữ phản ánh lặp lại phần tử sợi (texel) Sự lặp lại ngẫu nhiên hay có tính chu kì gần chu kì Một texel chứa nhiều điểm ảnh Trong phân tích ảnh, kết cấu chia làm hai loại là: loại thống kê loại cấu trúc   Khi đối tượng xuất có tính kết cấu cao, việc phân đoạn dựa vào tính kết cấu trở nên quan trọng Nguyên nhân kết cấu sợi thường chứa mật độ cao gờ (edge) làm cho phân đoạn theo biên hiệu quả, ta loại tính kết cấu  Nhìn chung, việc phân loại phân vùng dựa vào kết cấu vvấn ấn đề pphức hức tạp. Trong thực tế, thường giải vấn đề cách cho   biết  biết trước loại kết cấu (dựa vào quy luật hay phân bố nó)   GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   17 | T r a n g   2.1.5  Nh Nhậận dạng ảnh  Nhận dạng ảnh giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh   Nhận  Nhận dạng tr ình ình phân loại đối tượng biểu diễn theo mơ hình gán chúng tên (gán cho đối tượng tên gọi, tức dạng) dựa theo quy luật mẫu chuẩn.  Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riên g có ba cách tiếp cận khác nhau: -   Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian.  -   Nhận dạng dựa vào cấu trúc.  -   Nhận dạng dựa vào k ỹ thuật mạng nơron.  Học có thầy: thầy: kỹ thuật phân loại nhờ kiến thức biết trước gọi học có thầy Đặc điểm kỹ thuật người ta có thư viện mẫu chuẩn Mẫu cần nhận dạng đem so sánh với mẫu chuẩn để xem thuộc loại Vấn đề chủ yếu thiết kế hệ thống để đối sánh đối tượng ảnh với mẫu chuẩn định gán cho chúng vào lớp Việc đối sánh nhờ vào thủ tục định dựa công cụ gọi hàm phân lớp hay hàm qu yết định.  Học khơng có thầy: thầy: kỹ thuật phải tự định lớp khác xác định tham số đặc trưng cho lớp Học khơng có thầy đương nhiên gặp khó khăn hơn.  Một mặt, số lớp khơng biết trước, mặt khác đặc trưng lớp trước Kỹ thuật nhằm tiến hành cách gộp nhóm chọn lựa cách tốt Bắt đầu từ tập liệu, nhiều thủ tục xử lý khác nhằm  phân lớp nâng cấp dần để đạt phương án phân loại.  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang   18 | T r a n g   NƠRON  2.2  LÝ THUYẾ THUYẾT MẠNG MẠNG NƠRON  GVHD: ThS Phan Nguyệt Minh SVTH: Nguyễn Bá Chung Đỗ Trườ ng ng Giang ... ến, công cụ mini hứa hẹn phần thiếu xã hội đại Và đó, phát triển ứng dụng thiết bị? ?này xu tất yếu Công nghệ nhận dạng công nghệ? ? thiết bị? ? di đượ c áp dụng cho động Nhận dạng bao gồm nhận dạng. .. khóa luận cải tiến công nghệ nhận dạng mang cài đặt thiết bị? ? di động, giúp phát biển báo nhận dạng cách nhanh Khóa luận ? ?Xây dự  dự ng ng ứ ng ng dụ d ụng nhậ nhận d ạng biể biển báo giao thông. .. ngh ệ  nhận dạng Hình 1.1 –  1.1 – M Một số số thi thiếết bị bị hay đƣợ c sử  sử d dụng nhậ nhận dạng? ? ? ?Nhận dạng liệu bao gồm có nhận dạng âm nhận dạng hình ảnh Các đối tượ ng ng tốn nhận dạng