HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o - HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY NGÀNH CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Sinh viên thực hiên: PHẠM VĂN BÌNH Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS ĐỖ NĂNG TOÀN Mã số sinh viên: 111230 Hải Phòng - 2019 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 16 1.2.1 Ánh sáng màu sắc ảnh số gì? 16 1.2.2 Một số hệ màu 16 1.2.3 Hiệu chỉnh ánh sáng ảnh 20 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH MÀU SẮC VÀ ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 22 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng 22 2.2 Hiệu chỉnh độ tương phản 22 2.3 Hiệu chỉnh gamma 23 2.3.1 Thuật toán 24 2.3.2 Cải tiến thuật toán 24 2.3.3 Một số kết ví dụ 25 2.4 Cân màu 25 2.4.1 Thực 26 2.4.2 Phương pháp phân loại 26 2.4.3 Phương pháp biểu đồ(Histogram) 27 2.4.4 Mã giả 28 2.4.5 Độ xác cao 29 2.4.6 Các trường hợp đặc biệt 30 2.4.7 Ảnh màu 30 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 32 3.1 Giới thiệu chương trình 32 3.2 Các chức chương trình 32 3.3 Ví dụ nhóm chức “Xử lý ảnh” 33 3.3.1 Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng” 33 3.3.2 Chức “Hiệu chỉnh độ tương phản” 34 3.3.3 Chức “Hiệu chỉnh gamma” 34 3.3.4 Chức “Cân màu” 35 KẾT LUẬN 37 TÀI LIỆU THAM KHẢO 38 PHỤ LỤC 39 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Quan hệ điểm ảnh Hình 1.4 Lược đồ xám ảnh Hình 1.5 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Hình 1.6 Sơ đồ liên hệ khơng gian màu RGB CMY Hình 1.7 Mơ hình màu HSI Hình 1.8 Mơ hình màu HSV Hình 1.9 So sánh HSL HSV Hình 1.10 Ánh sáng làm thay đổi màu sắc vật thể Hình 1.11 Ảnh chụp điều kiện ánh sáng tối Hình 2.1 Giá trị đầu vào hình Hình 2.2 Giá trị xuất hình Hình 2.3 Quá trình hiệu chỉnh gamma Hình 2.4 Ví dụ hiệu chỉnh gamma Hình 3.1 Giao diện chương trình Hình 3.2 Ví dụ “Hiệu chỉnh ánh sáng” với tham số 76 Hình 3.3 Ví dụ chức “Hiệu chỉnh độ tương phản” với tham số 2.2 Hình 3.4 Nhập tham số cho chức hiệu chỉnh gamma Hình 3.5 Và thu ảnh kết hiệu chỉnh gamma Hình 3.6 Nhập tham số đầu vào cân màu Hình 3.7 Và kết thu cân màu MỞ ĐẦU Trong xã hội nay, ảnh số đóng vai trị quan trọng đời sống người Ảnh số không sử dụng sống ngày mà cịn góp phần quan trọng việc cung cấp thông tin vật thể, kiện… công tác nghiên cứu khoa học Đối với ảnh, ánh sáng có vai trị quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp ảnh hưởng tới chất lượng ảnh Hiện nay, có nhiều phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng từ đơn giản tăng giảm độ sáng, hiệu chỉnh gamma… đến phương pháp phức tạp hồi phục màu vật thể bị ánh sáng chiếu vào gây thay đổi cảm nhận màu sắc… Khơng vậy, tốn cịn từ có nguồn sáng tới nhiều nguồn sáng, ánh sáng chiếu ánh sáng chiếu không đều… để phục nhu cầu người Hiệu chỉnh ánh sáng quan tâm có ứng dụng lớn thực tế Sau vài ứng dụng thực tế hiệu chỉnh ánh sáng: Hồi phục màu sắc vật thể chịu tác động ánh sáng Trong nhận dạng, số trường hợp khó khăn ánh sáng gây Hiệu chỉnh ánh sáng giải vấn đề Tìm kiếm, so sánh ảnh Chức tự động hiệu chỉnh ánh sáng máy ảnh số Nâng cao chất lượng ánh sáng ảnh Nội dung đồ án tốt nghiệp gồm: Chương 1: Nêu khái quái khái niệm xử lý ảnh số hiệu chỉnh ánh sáng ảnh số Chương 2: Nêu số phương pháp thuật toán hiệu chỉnh ánh sáng ảnh số Chương 3: Giời thiệu chương trình hiệu chỉnh ánh sáng chạy thử nghiệm chương trình CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Con người thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trò 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 trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận ẢNH TỐT HƠN ẢNH XỬ LÝ ẢNH KẾT LUẬN Hình 1.1 Q 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(c 1, c2, , cn) Do đó, ảnh xử lý ảnh xem ảnh n chiều Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh: Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Thu nhận ảnh (Image acquisition) Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại ứng với hai loại ảnh thông dụng Raster Vector Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster camera Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Vector sensor số hoá (digitalizer) chuyển đổi từ ảnh Raster Các thiết bị thu ảnh thông thường gồm camera cộng với chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) scanner chuyên dụng Các thiết bị thu nhận ảnh cho ảnh đen trắng ảnh màu Đầu scanner ảnh ma trận số mà ta quen gọi đồ ảnh (ảnh Bitmap) Bộ số hoá (digitalizer) tạo ảnh vectơ có hướng Nhìn chung, hệ thống thu nhận ảnh thực hai trình: Cảm biến: biến đổi lượng quang học (ánh sáng) thành lượng điện Tổng hợp lượng điện thành ảnh Tiền xử lý (Image processing) Tiền xử lý bước tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lượng thiết bị thu nhận ảnh , nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc - trạng thái trước ảnh bị biến dạng Trích chọn đặc điểm (Feature extraction) Vì lượng thơng tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần số thơng tin đặc trưng đó, cần có bước trích chọn đặc điểm để giảm lượng thông tin khổng lồ Các đặc trưng ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh Hậu xử lý Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thô (brut image) theo kiểu đồ ảnh đòi hỏi dung lượng nhớ lớn, tốn mà nhiều không hiệu theo quan điểm ứng dụng Thường người ta không biểu diễn tồn ảnh thơ mà tập trung đặc tả đặc trưng ảnh biên ảnh (boundary) hay vùng ảnh (region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:  Biểu diễn mã loạt dài (Run-Length Code)  Biểu diễn mã xích (Chaine -Code)  Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code) Ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức- hệ định phát huy Đối sánh rút kết luận So sánh ảnh sau bước hậu xử lý với mẫu chuẩn ảnh lưu trữ từ trước, phục vụ cho mục đích nhận dạng nội suy ảnh 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm * Ảnh điểm ảnh: Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hố ảnh Trong q trình số hố, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hố khơng gian) lượng hoá thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thường không phân biệt hai điểm kề Trong trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết Pixel - điểm ảnh Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng toạ độ không gian đối tượng Ảnh xem tập hợp điểm ảnh Khi số hố, thường biểu diễn bảng hai chiều I(n,p): n dòng p cột Ta nói ảnh gồm n x p điểm ảnh Người ta thường kí hiệu I(x,y) để điểm ảnh Thường giá trị n chọn p 256 Một điểm ảnh lưu trữ 1, 4, hay 24 bit Về mặt tốn học xem ảnh hàm hai biến f(x,y) với x, y biến tọa độ Giá trị số điểm (x,y) tương ứng với giá trị xám độ sáng ảnh (x cột, y hàng) Giá trị hàm ảnh f(x,y) hạn chế phạm vi số nguyên dương: ≤ f(x,y) ≤ fmax Thông thường ảnh xám, giá trị fmax 255 ( =256) phần tử ảnh mã hóa byte Khi quan tâm đến ảnh màu, ta mô tả màu qua ba hàm số: thành phần màu đỏ qua hàm R(x,y), thành phần màu lục qua hàm G(x,y) thành phần màu lam qua hàm B(x,y) Số điểm ảnh tạo nên ảnh gọi độ phân giải (resolusion) Độ phân giải thường biểu thị số điểm ảnh theo chiều dọc chiều ngang ảnh Ảnh có độ phân giải cao rõ nét Như vậy, ảnh to bị vỡ hạt, độ mịn Ảnh biểu diễn theo mơ hình Vector mơ hình Raster: Mơ hình Raster Đây mơ hình biểu diễn ảnh thông dụng Ảnh biểu diễn dạng ma trận điểm ảnh Tùy theo nhu cầu thực tế mà điểm ảnh biểu diễn hay nhiều bit Mơ hình Raster thuận lợi cho hiển thị in ấn Khi xử lý ảnh Raster, quan tâm đến mối quan hệ vùng lân cận điểm ảnh Các điểm ảnh xếp hàng lưới (Raster) hình vng, lưới hình lục giác theo cách hoàn toàn ngẫu nhiên với Cách xếp theo hình vng quan tâm đến nhiều có hai loại: điểm láng giềng (4 liền kề) láng giềng (8 liền kề) minh hoạ sau: Hình 1.3 Quan hệ điểm ảnh Mơ hình Vector Biểu diễn ảnh ngồi mục đích tiết kiệm khơng gian lưu trữ, dễ dàng cho hiển thị in ấn, phải đảm bảo dễ dàng lựa chọn, chép, di chuyển, tìm kiếm…Theo yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ưu việt Trong mơ hình Vector người ta sử dụng hướng Vector điểm ảnh lân cận để mã hố tái tạo hình ảnh ban đầu Ảnh Vector thu nhận trực tiếp từ thiết bị số hóa Digital chuyển đổi từ ảnh Raster thơng qua chương trình số hóa Cơng nghệ phần cứng cung cấp thiết bị xử lý với tốc độ nhanh 10 chất lượng cao cho đầu vào ra, lại hỗ trợ cho ảnh Raster Do vậy, nghiên cứu biểu diễn Vector tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster *Mức xám lược đồ mức xám Mức xám (Gray level) Mức xám kết mã hoá tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết q trình lượng hố Cách mã hố kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức, điểm ảnh mã hố bit Ảnh có hai mức xám gọi ảnh nhị phân Mỗi điểm ảnh ảnh nhị phân Ảnh có mức xám lớn gọi ảnh đa cấp xám hay ảnh màu Ảnh đen trắng ảnh có hai màu đen trắng, mức xám điểm ảnh khác Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác Theo lý thuyết màu Thomas đưa từ năm 1802, màu tổ hợp từ màu bản: Red(đỏ), Green(lục) Blue(lam) Mỗi điểm ảnh ảnh màu lưu trữ bytes 8x3 24 ta có = màu ( cỡ 16,7 triệu màu) Ảnh xám ảnh có mức xám Thực chất màu xám màu có thành phần R, G, B hệ thống màu RGB có cường độ Tương ứng với điểm ảnh có mức xám xác định Lược đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám ảnh, từ sau ta qui ước gọi lược đồ xám hay biểu đồ tần suất, hàm cung cấp tần suất xuất mức xám Lược đồ xám biểu diễn hệ tọa độ vng góc Oxy Trong hệ tọa độ này, trục hồnh biểu diễn cho số mức xám từ đến N, N số mức xám (256 mức trường hợp ảnh xám mà xét) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho mức xám (số điểm ảnh có mức xám) Cũng biểu diễn khác chút: trục tung tỉ lệ số điểm ảnh có mức xám tổng số điểm ảnh 28 Bão hòa điểm ảnh Biến đổi affine tương tự cho phương pháp phân loại 2.4.4 Mã giả Các bước sau trình bày cho hình ảnh với giá trị pixel khơng gian số nguyên bit (min = 0, max = 255) với kênh màu Xem nhận xét sau cho độ xác cao hình ảnh Sau việc thực bản, cải tiến có sẵn mã nguồn đề xuất image[i] giá trị pixel, N số lượng điểm ảnh, histo mảng 256 số nguyên unsigned, với kiểu liệu đủ lớn để lưu trữ N , ban đầu chứa giá trị Các số mảng // Xây dỰng histogram tích lũy for i from to N-1 histo[image[i]] = histo[image[i]] + for i from to 255 histo[i] = histo[i] + histo[i - 1] // Tìm Vmin Vmax vmin := while histo[vmin + 1] N * (1 - s2 / 100) vmax = vmax - if vmax < 255 - vmax = vmax + // Bão hòa điểm ảnh for i from to N - if image[i] < vmin image[i] = vmin if image[i] > vmax 29 image[i] = vmax // Tính lại điểm ảnh for i from to N-1 image[i] = (image[i] - vmin) * 255 / (vmax - vmin) 2.4.5 Độ xác cao Đối với ảnh 16 bit, phương pháp mảng biểu đồ sử dụng, nhu cầu mảng 65,536 (256 Mb hệ thống 32 bit, 512 Mb hệ thống 64 bit, so sánh với 128 Mb sử dụng cho hình ảnh 256 × 256 ) Nhưng việc xác định vmin vmax Đối với 32 bit giá trị số nguyên pixel, kích thước biểu đồ (4.294.967.296) trở thành vấn đề xử lý nhớ Chúng tơi chuyển sang trình gồm nhiều bước: Xây dựng biểu đồ với mảng chứa nhiều giá trị điểm ảnh nhất, mà kích thước biểu đồ có hạn (ví dụ mảng 256 giá trị, khoảng giá trị pixel); Tìm kiếm mảng chứa vmin vmax Khởi động lại việc xây dựng biểu đồ tìm kiếm phân khu mảng Nếu độ xác xác không cần thiết, cải tiến bỏ qua Đối với liệu dấu chấm động, giá trị điểm ảnh khơng sử dụng số mảng, mảng kết hợp biểu đồ (chỉ dành cho hình ảnh ít) nhiều bước biểu đồ sử dụng, ví dụ làm tròn giá trị dấu chấm động bước Lưu ý đề xuất mã giả sử dụng cho hình ảnh với giá trị điểm ảnh số nguyên (như sản xuất thiết bị chụp chung hình ảnh tìm thấy định dạng hình ảnh thơng thường) lưu trữ điểm liệu (thường mong muốn cho chế biến hình ảnh), cách chuyển đổi điểm ảnh giá trị image[i] để tương đương với số nguyên làm đầy biểu đồ 30 2.4.6 Các trường hợp đặc biệt Nếu hình ảnh khơng đổi (tất điểm ảnh có giá trị v), đó, theo mơ tả việc thực mã giả, biểu đồ giá trị cho nhãn thấp so với v, N cho nhãn cao v, sau giá trị s1 s2, V = v, Vmax = v Điều (V = V max) xảy cho hình ảnh khơng tương phản, thơng thường cho hình ảnh với N × s1 / 100 điểm ảnh với giá trị nhỏ với nhiều N × s2 / 100 lớn giá trị trung bình v Trường hợp phải xử lý cách thiết lập tất điểm ảnh giá trị v 2.4.7 Ảnh màu Trong trường hợp hình ảnh màu RGB áp dụng thuật tốn độc lập kênh, áp dụng cho cường độ mức xám (I) hình ảnh sửa đổi kênh màu tương ứng, chẳng hạn tỷ lệ R / G / B ban đầu không đổi Trong trường hợp sau, áp đặt tỷ lệ tối đa điểm ảnh bão hòa s1(%) đến s2(%) trái bên phải biểu đồ màu xám mức độ cho tỷ lệ phần trăm bão hòa cao điểm ảnh số kênh màu Để đảm bảo khơng có nhiều s1(%) điểm ảnh bão hòa min, khơng có nhiều s2(%) điểm ảnh bão hịa max khơng số kênh, thuật toán lặp lặp lại sau đề xuất (chúng ta xem xét trường hợp hình ảnh màu 8-bit ): Xây dựng biểu đồ tích lũy R, G, B I Thiết lập Vmax = max tìm Vmin , mức thấp nhãn biểu đồ xám (I) có giá trị cao so với N × s1 / 100 Tính tốn giá trị mức xám (Iout): bão hịa giá trị nhỏ V lớn Vmax áp dụng biến đổi affine với phần lại giá trị: I out = (I - Vmin) × (max - min) / (V max - V min) + Tính tốn giá trị kênh màu: R out = (I out / I) × R, G out = (I out / I) × G, B out = (I out / I) × B Nếu, số kênh màu mới, tỷ lệ điểm ảnh bão hòa lớn s1(%), giảm Vmin (V = V - 1) trở bước 31 Giữ giá trị V tìm thấy bước trước tìm V max, nhãn sau mức cao nhãn biểu đồ xám (I) với giá trị thấp N × (1 - s2 / 100) Tính tốn giá trị cấp độ màu xám (I out): tương tự bước Tính tốn giá trị kênh màu: tương tự bước Nếu, số kênh màu mới, tỷ lệ điểm ảnh bão hòa để max lớn s2(%), tăng V max (V max = V max +1) quay trở lại bước 32 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Giới thiệu chương trình Chương trình “hiệu chỉnh ánh sáng ảnh” sử dụng thuật toán nhằm minh họa cho thuật tốn trình bày đồ án Chương trình cài đặt ngơn ngữ VB.NET chạy mơi trường Windows Hình 3.1 Giao diện chương trình Chương trình bao gồm cửa sổ cửa sổ hiển thị ảnh Cửa sổ có chứa menu cơng cụ Cửa sổ hiển thị hình ảnh mở ảnh sau sử lý Bên cạnh cịn số cửa sổ phụ phục vụ cho việc nhập tham số cho thuật toán 3.2 Các chức chương trình Nhóm chức “Tệp tin”: o Chức “Mở”: Mở file để xử lý o Chức “Đóng”: Đóng file hành o Chức “Thốt”: Thốt khỏi chương trình 33 o Chức “Lưu”: Lưu file Nhóm chức “Xử lý ảnh”: o Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh ánh sáng” cho ảnh o Chức “Hiệu chỉnh độ tương phản”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh độ tương phản” để hiệu chỉnh ảnh o Chức “Hiệu chỉnh gamma”: Áp dụng thuật toán “Hiệu chỉnh gamma” để hiệu chỉnh ảnh o Chức “Cân màu”: Áp dụng thuật toán “Cân màu” để hiệu chỉnh ảnh Nhóm chức “Cửa sổ”: Sắp xếp cửa sổ hiển thị ảnh chuyển đổi cửa sổ Chức “Trợ giúp”: Thông tin chương trình 3.3 Ví dụ nhóm chức “Xử lý ảnh” 3.3.1 Chức “Hiệu chỉnh ánh sáng” Hình 3.2 Ví dụ “Hiệu chỉnh ánh sáng” với tham số 76 34 3.3.2 Chức “Hiệu chỉnh độ tương phản” Hình 3.3 Ví dụ chức “Hiệu chỉnh độ tương phản” với tham số 2.2 3.3.3 Chức “Hiệu chỉnh gamma” Hình 3.4 Nhập tham số cho chức 35 Hình 3.5 Và thu ảnh kết 3.3.4 Chức “Cân màu” Hình 3.6 Nhập tham số đầu vào 36 Hình 3.7 Và kết thu 37 KẾT LUẬN Ngày nay, hình ảnh coi phương tiện truyền thơng hiệu hình ảnh ngơn ngữ trực quan sinh động giúp việc truyền tải thông tin dễ dàng hơn, hiệu Nhưng để có hiệu hình ảnh phải có bố cục màu sắc phù hợp để thỏa mãn người xem Do vấn đề xử lý ảnh nói chung, hiệu chỉnh màu sắc ánh sáng ảnh nói riêng có ý nghĩa Hiệu chỉnh màu sắc ánh sáng ảnh phần chuỗi xử lý ảnh Nó khơng đem lại kết phù hợp với yêu cầu người dùng mà bước tiền xử lý cho trình xử lý sau trình xử lý ảnh Trong đồ án tốt nghiệp em tìm hiểu số vấn đề sau: Khái quát xử lý ảnh Một số vấn đề xử lý ánh sáng Một số kĩ thuật hiệu chỉnh ánh sáng Cài đặt chương trình sử dụng thuật nêu phần nội dung đồ án Do hạn chế mặt thời gian nên đồ án tìm hiểu số phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng màu sắc Do hướng phát triển đề tài lớn 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình , Giáo trình xử lý ảnh Tài liệu Tiếng Anh [2] Ana Belén Petro, Licolas Limare, Jean-Michel Morel , Catalina Sbert, Simplest Color Balance [3] Computer Graphics Systems Development Corporaton, CGSD – Gamma Correction Home Page [4] Lawrence(2003), Gamma Correction in Computer Graphic 39 PHỤ LỤC Ảnh thu sau trình số hố có nhiều loại khác nhau, phụ thuộc vào kỹ thuật số hoá ảnh Ảnh chia thành loại: ảnh đen trắng ảnh màu Ảnh thu lưu trữ tệp để phục vụ cho bước xử lý Dưới trình bày số định dạng ảnh thông dụng hay dùng trình xử lý ảnh Định dạng ảnh IMG Ảnh IMG ảnh đen trắng, phần đầu ảnh IMG có 16 byte chứa thơng tin cần thiết sau: + byte đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh IMG Giá trị byte viết dạng Hexa: 0x0001 0x0008 0x0001 + byte tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin Đó độ dài dãy byte kề liền mà dãy lặp lại số lần Số lần lặp lưu byte đếm Nhiều dãy giống lưu byte + byte tiếp: mơ tả kích cỡ pixel + byte tiếp: số pixel dòng ảnh + byte cuối: số dòng ảnh ảnh Ảnh IMG nén theo dòng Mỗi dòng bao gồm gói (pack) Các dịng giống nén thành gói Có loại gói sau: Loại 1: Gói dịng giống Quy cách gói tin sau: 0x00 0x00 0xFF Count Ba byte cho biết số dãy giống nhau, byte cuối cho biết số dịng giống Loại 2: Gói dãy giống Quy cách gói tin sau: 0x00 Count Byte thứ hai cho biết số dãy giống nén gói Độ dài dãy ghi đầu tệp Loại 3: Dãy Pixel không giống nhau, không lặp lại không nén Quy cách gói tin sau: 0x80 Count Byte thứ hai cho biết độ dài dãy pixel không giống không nén Loại 4: Dãy Pixel giống 40 Tuỳ theo bít cao byte bật hay tắt Nếu bít cao bật (giá trị 1) gói nén byte gồm bít 0, số byte nén tính bít thấp cịn lại Nếu bít cao tắt (giá trị 0) gói nén byte gồm tồn bít Số byte nén tính bít thấp cịn lại Các gói tin file IMG phong phú ảnh IMG ảnh đen trắng, cần bít cho pixel thay nói Tồn ảnh có điểm sáng tối tương ứng với giá trị giá trị Tỷ lệ nén kiểu định dạng cao Định dạng ảnh PCX Định dạng ảnh PCX định dạng ảnh cổ điển Nó sử dụng phương pháp mã hoá loạt dài RLE (Run – Length – Encoded) để nén liệu ảnh Quá trình nén giải nén thực dòng ảnh Thực tế, phương pháp giải nén PCX hiệu so với kiểu IMG Tệp PCX gồm phần: đầu tệp (header), liệu ảnh (image data) bảng màu mở rộng Header tệp PCX có kích thước cố định gồm 128 byte phân bố sau: + byte: kiểu định dạng Nếu kiểu PCX/PCC ln có giá trị 0Ah + byte: version sử dụng để nén ảnh, có giá trị sau: - 0: version 2.5 - 2: version 2.8 với bảng màu - 3: version 2.8 hay 3.0 khơng có bảng màu - 5: version 3.0 có bảng màu + byte: phương pháp mã hố Nếu mã hố theo phương pháp BYTE PACKED, ngược lại phương pháp RLE + byte: số bít cho điểm ảnh plane + word: toạ độ góc trái ảnh Với kiểu PCX có giá trị (0,0), cịn PCC khác (0,0) + word: toạ độ góc phải + word: kích thước bề rộng bề cao ảnh + word: số điểm ảnh + word: độ phân giải hình + word 41 + 48 byte: chia thành 16 nhóm, nhóm byte Mỗi nhóm chứa thông tin ghi màu Như ta có 16 ghi màu + byte: khơng dùng đến đặt + byte: số bit plane mà ảnh sử dụng Với ảnh 16 màu, giá trị 4, với ảnh 256 màu (1pixel/8bit) số bit plane lại + byte: số bytes cho dòng quét ảnh + word: kiểu bảng màu + 58 byte: khơng dùng Tóm lại, định dạng ảnh PCX thường dùng để lưu trữ ảnh thao tác đơn giản, cho phép nén giải nén nhanh Tuy nhiên, cấu trúc cố định, nên số trường hợp làm tăng kích thước lưu trữ Và nhược điểm mà số ứng dụng lại sử dụng kiểu định dạng khác mềm dẻo hơn: định dạng TIFF (Targed Image File Format) mô tả Định dạng ảnh TIFF Kiểu định dạng TIFF thiết kế để làm nhẹ bớt vấn đề liên quan đến việc mở rộng tệp ảnh cố định Về cấu trúc, gồm phần chính: Phần Header (IFH) Có tất tệp TIFF gồm byte: + word: kiểu tạo tệp máy tính PC hay máy Macintosh Hai loại khác lớn thứ tự byte lưu trữ số dài hay byte Nếu trường có giá trị 4D4Dh ảnh cho máy Macintosh Nếu trường có giá trị 4949h ảnh máy PC + word: version Từ ln có giá trị 42 Có thể coi đặc trưng file TIFF khơng thay đổi + word: giá trị Offset theo byte tính từ đầu file tới cấu trúc IFD (Image File Directory) cấu trúc thứ hai file Thứ tự byte phụ thuộc vào dấu hiệu trường Phần thứ (IFD) 42 Nó khơng sau cấu trúc IFH mà vị trí xác định trường Offset đầu tệp có hay nhiều IFD tồn file (nếu file có nhiều ảnh) Một IFD bao gồm: + byte: chứa DE ( Directory Entry) + 12 byte DE xếp liên tiếp Mỗi DE chiếm 12 byte byte: chứa Offset trỏ tới IFD Nếu IFD cuối trường có giá trị + Phần thứ Các DE Các DE có độ dài cố định gồm 12 byte chia làm phần: + byte: dấu hiệu mà tệp ảnh xây dựng + byte: kiểu liệu tham số ảnh Có kiểu tham số bản: - 1: BYTE (1 byte) - 2: ASCII (1 byte) - 3: SHORT (2 byte) - 4: LONG (4 byte) - 5: RATIONAL (8 byte) + byte: trường độ dài (bộ đếm) chứa số lượng mục kiểu liệu Nó khơng phải tổng số byte cần thiết để lưu trữ Để có số liệu ta cần nhân số mục với kiểu liệu dùng + byte: Offset tới điểm bắt đầu liệu thực liên quan tới dấu hiệu, tức liệu liên quan với DE lưu trữ vật lý với nằm ví trí file Dữ liệu chứa tệp thường tổ chức thành nhóm dịng (cột) qt liệu ảnh Cách tổ chức làm giảm nhớ cần thiết cho việc đọc tệp Việc giải nén thực theo bốn kiểu khác lưu trữ byte dấu hiệu nén File ảnh TIFF dùng để giải vấn đề khó mở rộng file PCX Tuy nhiên, với ảnh việc dùng file PCX chiếm không gian nhớ ... động ánh sáng Trong nhận dạng, số trường hợp khó khăn ánh sáng gây Hiệu chỉnh ánh sáng giải vấn đề Tìm kiếm, so sánh ảnh Chức tự động hiệu chỉnh ánh sáng máy ảnh số Nâng cao chất lượng ánh sáng ảnh. .. LÝ ẢNH VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 16 1.2.1 Ánh sáng. .. Fractal 16 1.2 ÁNH SÁNG VÀ HIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG TRONG ẢNH 1.2.1 Ánh sáng màu sắc ảnh số gì? Như giới thiệu trên, hình ảnh số hóa dạng ma trận điểm ảnh Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng toạ độ