Hệ thống xử lý ảnh

Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 1 PHẦN MỞ ĐẦU Trong thời đại ngày nay công nghệ thông tin hầu như đã thâm nhập vào toàn bộ các lĩnh vực của đời sống xã hội. Xã hội ngày càng phát triển nên đòi hỏi về nhu cầu về công nghệ thông tin ngày càng cao, vì vậy mà dữ liệu số không còn xa lạ đối với mọi người. Trong mọi lĩnh vực các ứng dụng công nghệ thông tin đã trợ giúp con người rất nhiều. Hiện nay, thông tin hình ảnh đóng vai trò rất quan trọng trong trao đổi thông tin, bởi phần lớn các thông tin mà con người thu nhận được đều thông qua thị giác. Trong lĩnh vực công nghệ thông tin thì lĩnh vực giám sát tự động đã và đang thu hút được nhiều sự nghiên cứu. Cùng với sự phát triển của sức mạnh máy tính, các hệ thống giám sát tự động ngày càng tinh vi và hiện đại đã trợ giúp con người rất nhiều trong việc bảo vệ an ninh, giám sát giao thông, … Ở nước ta hiện nay, lĩnh vực giám sát tự động cũng đã có những bước phát triển đáng kể. Tuy nhiên, nó chỉ mới dựa trên nền tảng là phần cứng và cũng chưa được ứng dụng nhiều trong thực tế vì điều kiện kinh tế xã hội. Việc giải quyết bài toán này theo hướng tiếp cận sử dụng phần mềm chưa được quan tâm phát triển. Do vậy em nghiên cứu đề tài: “Phát hiện đối tượng đột nh ập dưới sự trợ giúp của Camera”. Một trong những bài toán then chốt của kĩnh vực giám sát tự động, trong khuôn khổ của đồ án em tập trung trình bày về các kỹ thuật trừ ảnh và ứng dụng các kỹ thuật này để giải quyết bài toán Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 2 phát hiện đối tượng đột nhập thông qua WebCam. Nội dung của đồ án gồm các chương sau: Chương 1: Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh Chương 2: Phát hiện đối tượng đột nhập Chương 3 : Chương trình ứng dụng Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MỘT HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH 1.1. TỔNG QUAN VỀ MỘT HỆ THỐNG XỬ LÝ Ả NH 1.1.1. Xử lý ảnh là gì? Xử lý ảnh là quá trình thu nhận ảnh nhằm biến đổi từ ảnh này sang ảnh khác cho ra kết quả như mong muốn Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh 1.1.2. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh Ảnh mong muốn Kết luận Ảnh đầuvào Kết quả CSDL CAMERA SENSOR Thu nhận ảnh Tiền xử lý Đối sánh Trích chọn đặc trưng Kết quả Hình 1.2: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 3 1.1.3. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 1.1.3.1. Một số khái niệm • Pixel (Picture Element): phần tử ảnh • Ảnh • Mức xám(Grey Level) • Lược đồ mức xám(Histogram) 1.1.3.2. Thu nhận ảnh Để đưa ảnh vào trong máy tính chúng ta có thể dùng các thiết bị thu nhận như: camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD(Analog to Digital) hoặc máy quét chuyên dụng. 1.1.3.3. Biểu diễn ảnh Sau quá trình số hoá ta s ẽ thu được một ma trân tương ứng với ảnh cần xét, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh. Các điểm này thường được đặc trưng bởi toạ độ màu RGB tương ứng với nó trong hệ toạ độ màu cơ bản sau: B 255 255 R I i (R,G,B) B Th i (R,G,B)B μ i (R,G,B)B 255 G Hình 1.4:Hệ toạ độ màu RGB. Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 4 Ảnh có thể được biểu diễn theo một trong hai mô hình sau: • Mô hình RASTER: Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh. Mô hình RASTER phù hợp cho việc thu nhận và hiển thị ảnh. • Mô hình VECTOR: Người ta sử dụng hướng vector của các điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo ảnh ban đầu. Khi xử lý các ảnh Raster chúng ta có thể quan tâm Điểm 4- láng giềng và điểm 8 láng gi ềng: 1.2. TỔNG QUAN VỀ VIDEO 1.2.1.Một số khái niệm Video là một tập hợp các khung hình(Frames), mỗi khung hình là một ảnh. Shot(lia) là một đơn vị cơ sở của video. Một lia là một đơn vị vật lý của dòng video, gồm chuỗi các khung hình liên tiếp, không thể chia nhỏ hơn. Scene(cảnh) là các đơn vị logic của dòng video. Cấu trúc phân cấp của video được mô tả trong hình vẽ: . . . . . · • • • · · • o • · · • • • · . . . . . . . . . . · · • · · · • o • · · · • · · . . . . . Hình 1.5: Điểm 4 - láng giềng và 8 - láng giềng Hình 1.6: Cấu trúc phân cấp của video Video Scene Shots Lia Frame Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 5 1.2.2.Một số thuộc tính đặc trưng của video Video có 4 đặc tính chung là: màu(color), kết cấu(texture), hình dáng(shape), chuyển động(motion). 1.2.2.1. Màu(Color) Màu là một thuộc tính đặc trưng của ảnh. Biểu đồ màu, biểu diến sự phân bố màu, là một đặc trưng màu phổ biến nhất hiện nay. Biểu đồ màu không phụ thuộc vào sự quay, dịch chuyển ảnh cũng như chiều nhìn ảnh. Tuy nhiên với biểu đồ màu không biể u diễn thông tin về không gian phân bố các điểm ảnh, do đó hai điểm ảnh có cùng biểu đồ màu có thể lại có nội dung khác nhau. Hình 1.8: Các ảnh khác nhau nhưng có cùng biểu đồ r k Dark image Bright image Low-contrast image High-contrast image (a) (b) (c) (d) P(r k ) P(r k ) P(r k ) P(r k ) r k r k r k Hình 1.9: Các ảnh khác nhau nhưng có cùng biểu đồ Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 6 1.2.2.2. Kết cấu (Texture) Đây là một đặc trưng quan trọng của bề mặt, nơi xảy ra việc lặp lại mẫu cơ bản. Có hai dạng biểu diễn texture phổ biến đó là : biểu diễn dạng ma trận đồng thời và biểu diễn Tamura. 1.2.2.3. Hình dáng (Shape) Các đặc trưng hình dánh có thể được biểu diễn sử dụng phân tích truyền thống như bất biến mômen, mô tả Fourier, mô hình học tự động quay lui, và các thuộc tính hình học. 1.2.2.4. Chuyển động (Motion) Motion là một thuộc tính quan trọng của video. Thông tin về chuyển động có thể được sinh ra bằng các kỹ thuật ghép khối hoặc luồng ánh sáng. Chương 2: PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG ĐỘT NHẬP Có 2 cách tiếp cận chính để giải quyết bài toán phát hiện đối tượng đột nhập đó là: -Dựa hoàn toàn vào phần cứ ng. -Dựa vào các kỹ thuật xử lý ảnh. 2.1. BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG ĐỘT NHẬP Sự phát triển của công nghệ thông tin đẩy nhanh sự phát triển của các lĩnh vực xã hội khác. Với sự phát triển của phần cứng cả về phương diện thu nhận và hiển thị cũng như tốc độ xử lý đã mở ra nhiều phương hướng cho sự phát triển phần m ềm. Trong đó phải kể đến lĩnh vực giám sát tự động. Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 7 Một trong những bài toán quan trọng và then chốt là bài toán phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của camera. Ở nước ta hiện nay, việc giải quyết bài toán phát hiện đối tượng đột nhập còn chủ yếu dựa vào phần cứng và chưa được ứng dụng nhiều trong thực tế. Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu từng cách tiếp cận để giải quyết bài bài toán này. 2.2. PHÁT HIỆ N ĐỐI TƯỢNG ĐỘT NHẬP DỰA VÀO PHẦN CỨNG Trong cách tiếp cận này các hệ thống giám sát tự động này thường sử dụng các camera có gắn chip cảm ứng và đặt tại các nơi nhạy cảm hoặc sử dụng hệ thống các tia quét. Mỗi camera có thể được gắn với các thiết bị báo động, khi phát hiện thấy có biến động thì nó sẽ tự động báo động. Ưu điểm c ủa hướng tiếp cận sử dụng phần cứng là cho độ chính xác và độ tin cậy cao, tốc độ xử lý nhanh. Tuy nhiên nó có một nhược điểm là chi phí cho một hệ thống giám sát có thể rất lớn không phù hợp với mức thu nhập của người Việt Nam hiện nay. 2.3. PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG ĐỘT NHẬP DỰA VÀO CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH Ta có thể sử dụng nhiều kỹ thuật xử lý ảnh khác nhau để phát hiện ra đối tượng đột nhập như sử dụng phép trừ nền (background subtraction), dò biên (edge detection),… 2.3.1 Các kỹ thuật trừ ảnh Ký hiệu D(f 1 , f 2 ) là sự sai khác nhau giữa hai khung hình f 1 ,f 2 . Sự sai khác này lớn hơn một ngưỡng nào đó sẽ xác định được có đối tượng chuyển động giữa hai khung hình. Sự thay đổi trên khung hình được tính toán trên một đặc trưng nhất định. Người ta thường dùng đặc trưng là nội dung màu sắc, là biểu đồ (biểu đồ màu, biểu đồ mức xám), hoặc đôi khi là cạnh, vector chuyển động, góc hay kết cấu (texture). Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 8 Như vậy khi thực hiện việc phát hiện có sự biến động giữa các khung hình, trước hết ta phải xác định đặc trưng mang ra so sánh, thứ hai là xác định công thức trừ ảnh D, và cuối cùng là quyết định ngưỡng sai khác T b . Giá trị ngưỡng này thường được xác đinh trước. Hoặc đôi khi người ta cũng dùng ngưỡng thích ứng. Chỉ những sai khác lớn hơn ngưỡng T b mới được xem xét và xử lý. Hiện nay có nhiều kỹ thuật trừ ảnh và có thể chia thành 5 loại như sau: - Trừ ảnh dựa vào điểm ảnh. - Trừ ảnh dựa vào khối. - Trừ ảnh dựa vào biểu đồ. - Trừ ảnh dựa vào đặc trưng. - Trừ ảnh dựa vào thống kê. Để thống nhất chúng ta gi ả sử xét hai ảnh I 1 và I 2 có cùng kích thước. Trừ hai ảnh I 1 và I 2 là thực hiện việc tính toán sự sai khác giữa hai ảnh đó. 2.3.1.1 Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh Phương pháp đơn giản nhất để trừ hai khung hình là tính giá trị biểu diễn sự chênh lệch tổng cộng về cường độ của tất cả các điểm ảnh tương ứng trên hai khung hình: () () () ∑∑ − = − = − × = 1 0 21 1 0 21 ,, 1 , Y y X x yxfyxf YX ffD So sánh giá trị tìm được với ngưỡng chuyển cảnh T b để xác định xem có chuyển cảnh hay không. Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh rất đơn giản. Nhược điểm lớn nhất của kỹ thuật này là không phân biệt được sự thay đổi lớn trong một vùng ảnh nhỏ và thay đổi nhỏ trong một vùng ảnh lớn. Nói chung tất cả các kỹ thuật trừ giá trị điểm ảnh đều nhạy với nhi ễu và các di chuyển camera. Có thể cải tiến kỹ thuật này bằng cách đếm tổng số điểm ảnh có thay đổi lớn hơn một Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 9 ngưỡng nào đó và so sánh giá trị tính được với một ngưỡng khác để phát hiện chuyển cảnh. () ⎩ ⎨ ⎧ = 0 1 , yxDP () () ∑∑ − = − = × = 1 0 1 0 21 , 1 , Y y X x yxDP YX ffD Nếu tỷ lệ số điểm ảnh thay đổi D(f 1 ,f 2 ) lớn hơn ngưỡng T 1 thì đã có sự chuyển cảnh do cắt. Tuy các thay đổi không liên quan trong khung hình đã được loại bỏ bớt nhưng hướng tiếp cận này vẫn nhạy với các di chuyển camera và đối tượng. Chẳng hạn, khi camera quay theo đối tượng, rất nhiều điểm ảnh được cho là thay đổi, dù cho có ít điểm ảnh dịch chuyển. Có thể giảm tác động này bằng cách sử dụng một bộ lọc trơn: trước khi so sánh, m ỗi điểm ảnh được thay thế bằng giá trị trung bình của các điểm lân cận. Một nhược điểm khác của kỹ thuật trừ điểm ảnh là độ nhạy của điểm ảnh với việc chiếu sáng. Khi đó người ta điều chỉnh độ sai khác giá trị điểm ảnh bằng cách chia nó cho cường độ của điểm ảnh trên khung hình thứ hai. Hampapur[3] gọi ảnh thu được từ độ chênh lệch hiệu chỉnh là ảnh chromatic: () ( )() () ∑∑ − = − = − × = 1 0 2 21 1 0 21 , ,, 1 , Y y X x yxf yxfyxf YX ffD Phương pháp trừ giá trị điểm ảnh là tính toán từ các giá trị điểm ảnh, nhưng có thể mở rộng đối vưới các ảnh màu. Ví dụ với ảnh màu RGB, ta tính tổng có trọng số các sai khác của ba giá trị Red, Green, Blue của các điểm ảnh. , Nếu ( ) ( ) 121 ,, Tyxfyxf >− , ngược lại Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 10 ( ) () () {} ∑∑∑ ∈== −= B,R,G 21 00 21 ,,, i iii Y y X x yxfyxfwffD 2.3.1.2 Trừ ảnh phân khối Sử dụng các đặc tính độc lập với các di chuyển của camera và đối tượng. Mỗi khung hình được chia làm b khối. Các khối trên khung hình f 1 được so sánh với các khối tương ứng trên khung hình f 2 . Về cơ bản, độ chênh lệch giữa hai khung hình được tính như sau: () ( ) ∑ = = b k k kffDPCffD 1 2121 ,,., Trong đó C k là hệ số cho trước, DP(f 1 ,f 2 , k) là độ chênh lệch giữa hai khối thứ k của hai khung hình f 1 và f 2. Kasturi[4] đưa ra công thức: kk kkk k 21 2 2 212k1 . 22 σσ μμσσ λ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − + + = Trong đó μ 1k , μ 2k là giá trị cường độ trung bình của khối thứ k σ 1k, σ 2k là độ chênh lệch tương ứng với hai khối đó. () ⎩ ⎨ ⎧ = 0 1 ,, 21 kffDP Một cắt cảnh xảy ra khi số các khối thay đổi đủ lớn, nghĩa là D(f 1 ,f 2 ) > T 2 và C k =1 cho tất cả các khối. Một hướng tiếp cận khác nhau với kỹ thuật trừ ảnh phân phối do Shaharay[5] đưa ra. Ông chia khung hình thành 12 miền và tìm miền thích hợp nhất cho mỗi miền ở khung hình kia. Độ chênh lệch tính bằng kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh của từng miền được sắp xếp. Tổng có trọng số của các chênh lệch đã được sắp xếp cho ta kế t quả D cuối cùng. [...]... Camera 2.3.1.4 Phương pháp thống kê Phương pháp sai khác thống kê dựa vào phương pháp trừ giá trị điểm ảnh, nhưng thay vì tính tổng sự sai khác của tất cả điểm ảnh, ta chia ảnh thành các miền rồi so sánh các đại lượng thống kê điểm ảnh của miền đó Ta sử dụng một giá trị d là ngưỡng sai khác được tính giữa hai điểm ảnh tương ứng Gọi S là tập các điểm ảnh có sai khác lớn hơn d: [S = {(x, y ) f (x, y ) −... : N là số ảnh đang xét 2.3.2.3 Lựa chọn ngưỡng (Thresholh selection) Khi chúng ta quan sát sự thay đổi của các điểim ảnh trong ảnh của cảnh nền tĩnh, chúng được mô hình hoá một cách đơn giản như là một phân phối Gaussian Giá trị ngưỡng của điểm ảnh i được ánh xạ bởi hàm của độ lệch tiêu chuẩn của điểm ảnh này Thi = α σ i , Thi = β σ i Thi và Thi là giá trị ngưỡng của điểm ảnh I trong các hệ toạ độ... như là không thay đổi Ý tưởng của thuật giải là lấy hình ảnh trực tiếp từ webcam trong mọi khoảng thời gian (xem nó như là ảnh hiện tại) và so sánh nó với ảnh trước đó bằng kỹ thuật trừ điểm ảnh Nếu tìm thấy sự sai khác lớn giữa chúng thì ta sẽ lưu lại hai ảnh này Ngược lại giải phóng bộ nhớ mà ảnh cũ đang chiếm giữ và xem ảnh mới nhận được là ảnh hiện tại Sơ đồ thuật giải như sau: Start Old=grab Image... sự trợ giúp của Camera” em đã giải quyết được một số vấn đề cơ bản sau: PHẦN LÝ THUYẾT - Tìm hiểu về một hệ thống xử lý ảnh và các kỹ thuật trừ ảnh SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 28 Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera - Tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình C Sharp (C#) và các kỹ thuật thu giữ hình ảnh thông qua Camera trên môi trường Windown PHẦN THỰC NGHIỆM - Cài đặt thành... mạng máy tính SV: Bùi Thanh Liêm CT702 ĐH DL HẢI PHÒNG 29 Phát hiện đối tượng đột nhập dưới sự trợ giúp của Camera TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bài giảng xử lý ảnh – TS Đỗ Năng Toàn, Viện công nghệ thông tin Viện khoa học và công nghệ Việt Nam [2] Nhập môn xử lý ảnh số - Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ [3] Hampapur, A., Jain,R., Weymouth,T., Digital Video Segmentation, Proc.ACM Multimedia 94, San Francisco... có thể các vùng ảnh nhỏ khi thay đổi sẽ gây chú ý nhưng lại không có vai trò gì trong biểu đồ và do đó có thể bị bỏ qua khi thực hiện trừ ảnh Để giải quyết một số trở ngại của phương pháp trừ ảnh chúng ta sẽ kết hợp trừ ảnh dựa vào biểu đồ với kỹ thuật trừ ảnh phân khối Trừ ảnh phân phối quan tâm đến thông tin về không gian Về cơ bản phương pháp này tốt hơn việc so sánh từng cặp điểm ảnh, nhưng nó vẫn... (1) Tiếp đó chúng ta xác định ngưỡng tại điểm ảnh I thông qua phương trình (4) Sau khi mô hình nền được thực hiện trong mỗi không gian màu ta phân biệt đối tượng với bóng từ cảnh nền trong hệ toạ độ RGB sử dụng phương trình (5) Tiếp đó chúng ta lượng tử hoá ảnh kết quả thành một ảnh nhị phân Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG DISCOVERY 3.1 KỸ THUẬT BẮT GIỮ HÌNH ẢNH QUA CAMERA Môi trường Windows đã cung cấp... phép người dùng điều khiển dữ liệu video đầu vào - Sao chép các hình ảnh và palette lên clipboard - Thu một ảnh đơn và lưu dưới dạng DIB AVICap hỗ trợ các khả năng thu dữ liệu dưới dạng một ảnh tĩnh đơn hay theo dạng stream với nhiều frame ảnh Các frame ảnh có thể có cách nhau một khoảng thời gian xác định hay tuỳ ý Việc thu các stream ảnh cũng có thể không cần lưu trữ trên đĩa mà có thể được sử dụng... của điểm ảnh trong hai hệ toạ độ màu RGB và RGB chuẩn hoá 2.3.2.1 Không gian màu(Color space) Hệ thống thị giác của con người nhận dạng màu sắc của các đối tượng dựa trên độ kết tủa màu sắc (chromaticity) và độ chói (luminance) Do đó, chúng ta sử dụng hai hệ toạ độ màu quen thuộc RGB và RGB chuẩn hoá 2.3.2.2 Mô hình nền (Background modeling) Trong phương pháp đề xuất, chúng ta quan tâm đến các ảnh nền... dụng các phương trình (5), (6) chúng ta có thể xác định điểm ảnh i như sau: ⎧B : ⎪ s ⎪H : Obji = ⎨ s ⎪B : ⎪H : ⎩ Fi = c1 0 ≤ Fi < c1 f i = c2 ( 3-8 ) 0 ≤ f i < c2 Trong đó B là ảnh nền và BS là ảnh nền ứng với bóng HS là ảnh phân đoạn đối tượng ứng với bóng, H là ảnh phân đoạn đối tượng không có bóng c1,c2 là số lượng các kênh màu Trong hệ toạ độ RGB và RGB chuẩn hoá, thì khoản biến thiên của chúng . trình xử lý ảnh 1.1.2. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh Ảnh mong muốn Kết luận Ảnh đầuvào Kết quả CSDL CAMERA SENSOR Thu nhận ảnh Tiền xử lý. 1.1. TỔNG QUAN VỀ MỘT HỆ THỐNG XỬ LÝ Ả NH 1.1.1. Xử lý ảnh là gì? Xử lý ảnh là quá trình thu nhận ảnh nhằm biến đổi từ ảnh này sang ảnh khác cho ra kết quả