Tìm hiểu phương pháp ghép ảnh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LUYỆN TUẤN ANH TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP GHÉP ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - NĂM 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LUYỆN TUẤN ANH TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP GHÉP ẢNH Ngành: Cơng nghệ Thơng tin Chun ngành: Khoa học Máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Ngô Quốc Tạo HÀ NỘI - NĂM 2008 MỤC LỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU Chương – TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GHÉP ẢNH 10 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 10 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 10 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 12 1.1.2.1 Biểu diễn ảnh 12 1.1.2.2 Nắn chỉnh biến dạng 13 1.1.2.3 Khử nhiễu 15 1.1.2.4 Nhận dạng ảnh 15 1.2 Ảnh ghép phương pháp ghép ảnh 15 1.2.1 Ảnh ghép 15 1.2.2 Các phương pháp ghép ảnh 16 Chương – CÁC PHÉP CHUYỂN ĐỔI KHÔNG GIAN ẢNH 18 2.1 Định nghĩa 19 2.2 Ánh xạ xuôi 19 2.3 Ánh xạ ngược 21 2.4 Các phép chuyển đổi tuyến tính 21 2.4.1 Phép tịnh tiến 22 2.4.2 Phép quay 23 2.4.3 Phép co dãn 23 2.4.4 Phép trượt 23 2.4.5 Phép chuyển đổi kết hợp 23 2.4.6 Phép chuyển đổi ngược 24 2.4.7 Kết luận phép chuyển đổi tuyến tính 24 2.5 Chuyển đổi phối cảnh 25 2.5.1 Kết luận phép chuyển đổi phối cảnh 2.5.1.1 Trường hợp 1: Hình vng-Tứ giác 2.5.1.2 Trường hợp 2: Hình tứ giác-Hình vng 2.5.1.3 Trường hợp 3: Hình tứ giác-Hình tứ giác 2.6 Chuyển đổi song tuyến 2.6.1 Nội suy song tuyến 2.6.2 Phân tách 2.6.3 Ánh xạ ngược 2.6.4 Lưới nội suy 2.7 Phép chuyển đổi đa thức 2.7.1 Phương pháp giả nghịch đảo 2.7.2 Bình phương cực tiểu với đa thức thường 2.7.3 Bình phương cực tiểu với đa thức trực giao 2.7.4 Bình phương cực tiểu với trọng số 2.8 Các phép chuyển đổi đa thức liên tục phần 2.8.1 Bề mặt phù hợp với mơ hình nắn chỉnh hình học 2.8.2 Nội dung phép chuyển đổi đa thức liên tục phần 2.8.3 Phép đạc tam giác 2.8.4 Các mặt tam giác tuyến tính 2.8.5 Mặt tam giác bậc ba Chương – MỘT SỐ KỸ THUẬT GHÉP ẢNH 3.1 Ghép ảnh cách trộn điểm ảnh ảnh ghép 3.1.1 Công thức Alvy Ray Smith Ed Catmull 3.1.2 Công thức Bruce Wallace Marc Levoy 3.2 Ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình học 3.2.1 Phương án giải 3.2.2 Xây dựng hàm biến đổi 3.2.3 Phương pháp xác định sai số cho điểm CP 3.2.4 Phương pháp HouseHoulder 3.2.5 Xác định điểm điều khiển (CP) 3.2.6 Đánh giá sai số 3.3 Ghép ảnh theo phương pháp khảm (Mosaicing) 3.3.1 Giới thiệu 3.3.2 Hình học xạ ảnh 3.3.3 Đăng ký hình ảnh 3.3.3.1 Tương quan pha 3.3.3.2 Phương pháp dựa vào đặc trưng 3.3.3.3 Đăng ký ảnh toàn cục 3.3.4 Tái tạo hình ảnh (composing) 3.3.4.1 Phép chiếu (projection) 3.3.4.2 Hợp (blending) 3.3.4.3 Bù trừ phơi sáng (exposure compensation) Chương – ỨNG DỤNG 4.1 Các ứng dụng kỹ thuật ghép ảnh 4.2 Cài đặt kỹ thuật ghép ảnh dựa nắn chỉnh hình dạng KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Tiếng Anh: PHỤ LỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT 2-D 3-D LS CCD DFT IFT FT FFT IDFT DPI DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.2 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Ảnh thu nhận Hình 1.4 Ảnh mong muốn Hình 1.5 Minh họa việc giả mạo ảnh Hình 1.6 Hai ảnh ghép tỷ lệ 50% Hình 1.7 Hai ảnh ghép với dựa vào hai tập điểm đặc trưng trọn ảnh Hình 1.8 Ảnh tồn cảnh ghép từ 28 ảnh gốc Hình 2.1 Ánh xạ xi Hình 2.2 Mảng tích luỹ Hình 2.3 Ánh xạ ngược Hình 2.4 Một số phép nắn chỉnh tuyến tính Hình 2.5 Ánh xạ tứ giác - tứ giác Hình 2.6 Nội suy song tuyến Hình 2.7 Nội suy song tuyến phân tách Hình 2.8 Nội suy hình học lưới nội suy Hình 2.9 Các biến dạng hình học phổ biến Hình 3.1 Trộn ảnh Hình 3.2 Sơ đồ kỹ thuật ghép ảnh dựa vào nắn chình hình dạng Hình 3.7 Sơ đồ trình khảm ảnh Hình 3.8 Biến đổi xạ ảnh thơng thường Hình 3.9 Biến đổi xạ ảnh “single view - point” Hình 3.10 Tham số hố hình cầu Hình 3.11 IDFT chuẩn hoá độ lớn phổ Hình 3.12 Các bước trích chọn đặc trưng Hình 3.13 Tham số hố logarit cực Hình 3.14 Tăng cường đăng ký Hình 3.15 Đặc trưng ảnh bên trái bên phải Hình 3.16 Kết đăng ký Hình 3.17 Một số hình ảnh đăng ký Hình 3.18 Ảnh tái tạo hợp không hợp Hình 4.1 Ảnh ghép tạo việc trộn điểm ảnh hai ảnh vào với tỷ lệ định gọi tỷ lệ trộn alpha Hình 4.2 Ghép ảnh đồ Hình 4.3 Ghép ảnh toàn cảnh MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ ngành Khoa học máy tính bùng nổ lĩnh vực Công nghệ thông tin đẩy nhanh phát triển nhiều lĩnh vực quân sự, y học, giáo dục, kinh tế, giải trí v.v Sự phát triển phần cứng phương diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hướng cho phát triển phần mềm, đặc biệt Công nghệ xử lý ảnh đời phát triển nhanh Sức mạnh phần mềm soạn thảo xử lý ảnh Photoshop giúp cho việc tạo ảnh ghép ngày dễ dàng Người ta tạo ảnh ghép thường nhằm vào mục đích tạo ảnh có độ phân giải cao ảnh đồ, tạo ảnh nghệ thuật, tạo hình ảnh phim hoạt hình, tái tạo hình ảnh tội phạm từ mơ tả v.v Do vậy, việc tạo ảnh ghép vấn đề phải đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Mặc dù nhu cầu việc ghép ảnh số công nhận cộng đồng nhà nghiên cứu, tài liệu có giá trị lĩnh vực Trong thực tế, người ta thường có ảnh đồ to, hay chuỗi biến đổi ảnh dê Æ ảnh gà Æ ảnh hổ Æ ảnh người đàn bà, hay ảnh tồn cảnh có góc xem rộng so với tập ảnh gốc Ngày nhờ phát triển khoa học kỹ thuật, người ta lưu trữ ảnh máy tính Vậy để chuyển ảnh vào máy tính? Người ta dùng scanner để quét đồ vào máy tính, ảnh riêng rẽ ảnh toàn cảnh chụp từ máy ảnh Tuy nhiên, scanner quét đồ to mà quét phần máy ảnh chụp ảnh có góc xem rộng tuỳ ý mà phụ thuộc vào thấu kính chúng Vấn đề đặt làm cách ghép phần ghép vào với để thành đồ ảnh nhỏ vào với để thành ảnh tồn cảnh có góc xem rộng Trên điểm qua tầm quan trọng vấn đề ghép ảnh điều cho ta thấy rõ tính cần thiết tính thời đồng thời ý nghĩa khoa học thực tiễn vấn đề Nhận thức điều này, tơi chọn đề tài: “Tìm hiểu phương pháp ghép ảnh” cho luận văn Bố cục luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương nội dung tổ chức sau: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh ghép ảnh Chương trình bày tổng quan hệ thống xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh, đồng thời trình bày tổng quan ghép ảnh, cụ thể dạng ảnh ghép cách tiếp cận ghép ảnh Chương 2: Các phép biến đổi khơng gian ảnh Chường trình bày sở tốn học phép biến đổi không gian thường sử dụng xử lý ảnh Chương 3: Một số phương pháp ghép ảnh Chương trình bày số kỹ thuật ghép ảnh như: ghép ảnh cách trộn điểm ảnh, ghép ảnh cách nắn chỉnh hình dạng ghép ảnh cách khảm ảnh (image mosaicing) để tạo ảnh toàn cảnh (panorama) Chương 4: Ứng dụng Trình bày ứng dụng phương pháp ghép ảnh sử dụng Visual C++ cài đặt hai phương pháp ghép ảnh phương pháp trộn điểm ảnh phương pháp ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình học Kết luận Trình bày kết đạt luận văn đưa hướng pháp triển 10 Chương – TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GHÉP ẢNH Chương trình bày tổng quan hệ thống xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh, đồng thời trình bày tổng quan ghép ảnh, cụ thể dạng ảnh ghép với cách tiếp cận để ghép ảnh 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Xử lý ảnh khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, quy mô công nghiệp, song xử lý ảnh bắt đầu xuất máy tính chun dụng Để hình dung cấu hình hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay hệ thống xử lý ảnh dùng nghiên cứu, đào tạo, trước hết xem xét bước cần thiết xử lý ảnh Trước hết trình thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera Thường ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), tín hiệu số hóa (loại CCD-Change Coupled Device) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh quét scanner Tiếp theo q trình số hóa để biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại Q trình phân tích ảnh bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết công việc 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 Giai đoạn phát đặc tính biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc tính, v.v Cuối cùng, tùy theo mục đích người sử dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác Các giai đoạn q trình xử lý ảnh mơ tả qua hình 1.1[1] 64 đăng ký giả mạo tương đương với vùng chồng chéo nhỏ lỗi nghiêng) cho ảnh hưởng giải pháp Trong thực tế, kết chất lượng đăng ký tổng thể phụ thuộc nhiều vào lựa chọn phù hợp chất lượng ngưỡng µ, hầu hết ngưỡng q thấp dẫn đến đăng ký giả, giá trị cao huỷ đăng ký hợp lệ dẫn đến ma trận điều kiện đặc biệt Do thông thường, ta lựa chọn ngưỡng phù hợp thấp loại bỏ cặp đăng ký mà kết thúc sinh sai số bình phương xấu sau đăng ký toàn cục cách lặp lặp lại, tổng sai số bình phương thấp ngưỡng khác Cách tiếp cận đơn giản thành công cách đáng ngạc nhiên việc loại bỏ đăng ký giả mạo, giảm thiểu tham số thử sai tối ưu hoá cần thiết 3.3.4 Tái tạo hình ảnh (composing) 3.3.4.1 Phép chiếu (projection) Sau xác định ma trận xoay tuyệt đối cho ảnh gốc đơn, cho góc xem (mà xác định từ chiều dài thấu kính, thừa nhận biết), ta có ma trận điểm ảnh khối trụ xung quanh điểm nhìn Sau ta sử dụng phép chiếu để hình dung khối cầu Ta thực ba phép chiếu khác nhau, mặt phẳng, hình cầu (các góc nhìn hạn chế 180 o), góc (tốt cho ảnh tồn cảnh 360 độ, bóp méo lớn dọc chiều dài) Tất hình ảnh phép chiếu góc 3.3.4.2 Hợp (blending) Trong trường hợp lý tưởng, ảnh gốc đăng ký, chúng che phủ để có ảnh tồn cảnh kết Trong thực tế có lỗi nhỏ việc đăng ký, bóp méo phối cảnh, bóp méo hình ống khơng tuyến tính Vì vậy, hình ảnh khơng phù hợp cách xác biên tương ứng chúng Vì cần phải hợp cách mịn hình ảnh với Khi ảnh gốc "bị mờ dần" theo hướng trung tâm chúng, thực tế sau đường lối mà lộ giải pháp che phủ đơn giản Phép hợp đơi làm giảm bóng mờ kết từ đối tượng di chuyển cảnh Hình 3.17 cho thấy xếp ảnh gốc Nó nhìn thấy rõ ràng nhiều (nhiều hai) hình ảnh chồng chéo lên lúc Thuật toán hợp phải đánh giá điểm ảnh khu vực chồng chéo với nhân tố mà trọng lượng điểm biên khơng Ngay sau 65 khơng có chồng chéo nữa, trọng lượng phải tiến Ở chuyển đổi mịn phải xuất Thêm vào hình học kỳ dị xếp, hiển nhiên giải pháp xác cho vấn đề trở lên phức tạp [Burt83] Hình 3.17 Một số hình ảnh đăng ký Do vậy, ta phải sử dụng đến phương pháp heuristic đơn giản mà dễ dàng việc triển khai thực nó, kết mang lại thoả đáng Thuật toán đơn giản xác định khoảng cách điểm P cho (xem Hình 3.17) đến gần biên ảnh nguồn cho Trọng lượng điểm ảnh sau có tỷ lệ với khoảng cách với lượng khơng xác định luỹ thừa n: M ∑ f i ( P )din f res ( P) = i=1 M ∑din i=1 với M số ảnh chồng chéo khoảng cách d đến biên gần ảnh gốc Trong thực tế, giá trị cho n chứng minh đạt kết tốt Cao tham số n biến đổi hình ảnh sắc nét hơn, việc làm mờ vùng biến đổi xuất Tuy nhiên, xuất lỗi đăng ký lớn, n nhỏ phần che đậy xếp sai Các cách tiếp cận tương tự sử dụng rộng rãi khảm ảnh mơ tả ví dụ Bao đồng nghiệp [Bao98] Hình 3.18 đưa ví dụ trường hợp lỗi đăng ký thơ Ngồi ra, di chuyển gió hình ảnh, trơng vơ khơng rõ nét hình ảnh khơng hợp Điều đền bù tới phạm vi định pha hợp Một số đồ vật người làm hình bóng (vật vơ hình) cịn lại phiên tăng cường, trơng tốt nhiều so với nguyên 66 Tái tạo không hợp Tái tạo dùng hợp Hình 3.18 Ảnh tái tạo hợp không hợp 3.3.4.3 Bù trừ phơi sáng (exposure compensation) Một vấn đề xuất ta biểu diễn ảnh toàn cảnh ta xuất điểm gián đoạn độ tương phản hình ảnh cuối cùng, rằng, bên cạnh việc tạo ảnh toàn cảnh phi thực, tạo đường nối nhìn thấy trừ lấy trung bình nhiều lần hình ảnh thực Nó thật đến từ thực tế máy ảnh kỹ thuật số có tính tự động kiểm soát, mà dẫn đến mức độ khác xuất hình ảnh liền kề Để bù đắp cho hạn chế này, ta tiến hành cách gần sau: thực đăng ký không gian, ngoại trừ làm việc khơng gian giá trị điểm ảnh thay khơng gian toạ độ điểm ảnh Tương tự, trước hết ta cần phải mơ hình phép biến đổi giá trị điểm ảnh hình ảnh Ta nên lý tưởng tính tốn cho hiệu chỉnh gamma, xuất sai khác mức, tính tốn khơng tuyến tính đạt camera Đầu tiên ta định mơ hình phép biến đổi ánh xạ tuyến tính khơng gian cường độ (hiệu chỉnh gamma) Việc đăng ký hình ảnh bao gồm hồi qui tuyến tính mẫu điểm ảnh khu vực chồng chéo: Tuy nhiên, ta nhận thấy phương pháp đạt kết khơng xác Quả thực chút khơng gian lỗi đăng ký hình ảnh đưa vào số nhiễu không tương quan hồi qui tuyến tính, mà có hiệu lực để san phẳng độ dốc tương quan tăng tương ứng thừa số khơng đổi ánh xạ tuyến tính Mà dẫn đến tình nơi bắt nguồn biến đổi từ A đến B không nghịch đảo biến đổi từ B đến A 67 Vậy thì, ta cho thừa số khơng đổi khơng thích hợp hạn chế tới lợi ích tương quan ảnh Ta đơn giản hoá đăng ký xuất để làm cho độc lập từ chất lượng không gian đăng ký Ta thực đạt tính tốn tỷ lệ trung bình độ chói cho hình ảnh khu vực chồng chéo Đăng ký toàn cục chỗ vận hành tất lợi ích tương đối thơng qua tối ưu hóa tồn cục LS nhận lợi ích tuyệt đối cho hình ảnh Lợi ích sử dụng phép tốn hợp để điều chỉnh độ chói ảnh theo ánh xạ 68 Chương – ỨNG DỤNG Chương trình bày số ứng dụng kỹ thuật ghép ảnh sử dụng Visual C++ để cài đặt kỹ thuật ghép ảnh dựa nắn chỉnh hình dạng 4.1 Các ứng dụng kỹ thuật ghép ảnh Cùng với đời camera số có độ phân giải cao, giá thành thấp phần mềm sửa đổi tinh vi, việc chế tác thay đổi ảnh số ngày dễ dàng Các ảnh ghép tạo với nhiều mục đích khác kể tích cực tiêu cực Với mục đích tiêu cực ghép ảnh tạo ảnh giả mạo nhằm vào nhiều mục đích khác có việc vu cáo, tạo tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng phạm tội v.v gây ảnh hưởng lớn đến xã hội Mối quan tâm đặc biệt hệ thống pháp luật phương tiện tin tức đấu tranh với vấn đề nào? Với mục đích tích cực, ghép ảnh để tạo ảnh mang tính thẩm mỹ ứng dụng phim ảnh Hình 4.1 ảnh minh họa tạo từ phần mềm xử lý ảnh photoshop Bức ảnh tạo cách ghép hai ảnh theo phương pháp ghép dùng kỹ thuật trộn điểm ảnh hai ảnh theo tỷ lệ định Hình 4.1 Ảnh ghép tạo việc trộn điểm ảnh hai ảnh vào với tỷ lệ định gọi tỷ lệ trộn alpha Kỹ thuật trộn ảnh ứng dụng rộng rãi phần mềm xử lý ảnh để tạo ảnh mang tính thẩm mỹ ảnh cưới, ảnh lịch, … 69 Trong thực tế, người ta thường có đồ to Ngày nhờ phát triển khoa học kỹ thuật, người ta lưu trữ đồ máy tính Vậy để chuyển đồ to vào máy tính được? Người ta dùng scanner để quét đồ vào máy tính Tuy nhiên, scanner khơng thể quét đồ to mà quét phần Vấn đề đặt làm ghép phần quét vào với để thành đồ Người ta có file ảnh lưu đồ vùng lân cận Như phải ghép phần ảnh có sẵn file để thành ảnh tổng hợp Tưởng chừng toán đơn giản giải vơ khó khăn Giả sử ghép hai ảnh với scanner, thời điểm Ảnh thứ quét để thẳng, giấy không bị nhăn Ảnh thứ hai quét bị lệch góc đó, … Trong mục 3.2 (Ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình dạng) trình bày phương pháp để giải quyến tốn Dưới ví dụ ghép ảnh theo đa thức bậc Ảnh 1: Ảnh bị lệch khoảng 10o so với vị trí xác 70 Ảnh 2: có kích thước 1077x726 pixels Ảnh kết quả: sau nắn chỉnh ảnh theo ảnh hai, có kích thước 1883x1222 pixels Hình 4.2 Ghép ảnh đồ Một kỹ thuật ghép ảnh khác nghiên cứu nhiều kỹ thuật khảm ảnh (image mosaicing) Việc tự động tạo ảnh khảm lớn, có độ phân giải cao nghiên cứu nhiều lĩnh vực: phép trắc quang (Photogrammetry), thị giác máy (computer vision), xử lý ảnh (image 71 processing) đồ hoạ máy tính (computer graphics) Hình 4.3 ảnh toàn cảnh tạo từ 28 ảnh gốc Hình 4.3 Ghép ảnh tồn cảnh Tóm lại, kỹ thuật ghép trình bày chương sử dụng để tạo ảnh có tính thẩm mỹ cao, lưu trữ đồ máy tính tạo ảnh tồn cảnh có độ phân giải cao phục vụ công tác nghiên cứu, … 4.2 Cài đặt kỹ thuật ghép ảnh dựa nắn chỉnh hình dạng • Phát biểu tốn: Cho hai ảnh đầu vào đa cấp xám có kích thước bất kỳ, ký hiệu Img1 Img2 Ghép hai ảnh thành ảnh hồn chỉnh Khơng tính tổng quát, ta giả sử hai ảnh ghép có phần giống • Cách giải quyết: Từ hai ảnh đầu vào ta xác định tập điểm điều khiẻn tương ứng vị trí cần ghép cách sử dụng phương pháp tìm góc Harris (Harris corner-detector) Ta gọi điểm điểm đặc trưng, chúng chia làm hai tập điểm đặc trưng: P={ P1,P2,…,Pn} xác định ảnh thứ Img1 P’={P’1,P’2, ,P’n} xác định ảnh thứ hai Img2 - Từ hai tập điểm điều khiển xây dựng hàm f ánh xạ điểm Pi thành điểm P’i qua hàm ƒ Hàm ƒ có dạng: f : ( Pi ) a f (Pi ) Sao cho thỏa mãn khoảng cách từ điểm P' i đến điểm f (P ) i nhỏ Hay 72 n ∑ Pi '− f (Pi ) → i=1 - Sau xác định hàm ƒ ,thực phép ánh xạ với điểm ảnh Img1(i,j) xác điểm ảnh Img1’(i’,j’) ảnh đích qua hàm ƒ : • Chồng hai ảnh lên dựa vào điểm đặc trưng Lưu ý: Nếu ảnh phân tích ảnh màu ta chuyển đổi ảnh màu thành ảnh cấp xám trước tiến hành ghép • Cài đặt chương trình: ™ Các tính chính: Chương trình viết ngơn ngữ Visual C++ 6.0, chạy hệ điều hành Window XP, máy tính tốc độ 1.5GHz, nhớ 512MB RAM Chương trình có chức sau: Cho phép người sử dụng thao tác lên ảnh số phép toán bản: chuyển đổi ảnh sang cấp xám, giãn lược đồ cấp xám, chuẩn hoá lược đồ cấp xám, quay ảnh, tìm biên theo phương pháp Sobel, Laplace, v.v - Công cụ ghép ảnh dựa vào nắm chỉnh hình dạng - Hiển thị kết ghép ™ Một số kết thực nghiệm: 73 74 KẾT LUẬN Ảnh số ngày dễ sửa chữa hiệu chỉnh sức mạnh phần mềm soạn thảo xử lý ảnh Ngày nay, chương trình xử lý ảnh tạo hình ảnh đặc biệt cho phim truyền hình (đặc biệt quảng cáo phim hoạt hình), hình ảnh có góc xem rộng mà khơng máy ảnh chụp Điều có nghĩa việc nghiên cứu phương pháp ghép ảnh vấn đề phải đặt ngày cấp bách trở nên khó khăn Ghép ảnh thường chia làm hai loại Loại thứ ghép ảnh trong, tức vùng ảnh ghép với cách suốt, quan sát tất vùng ảnh ảnh ghép Loại thứ hai ghép ảnh đục phần ghép thêm vào che vùng ảnh bị ghép Trong khuôn khổ hạn chế, luận văn quan tâm đến số phương pháp ghép ảnh: ghép ảnh dựa vào trộn điểm ảnh, ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình dạng, phương pháp nghiên cứu nhiều phương pháp khảm ảnh (image mosaicing) để tạo ảnh toàn cảnh (panorama), cụ thể luận văn đạt số kết sau: • Trình bày tổng quan hệ thống xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh, đồng thời trình bày tổng quan ghép ảnh, cụ thể dạng ghép ảnh ghép ảnh đục • Chường trình bày sở tốn học phép biến đổi khơng gian thường sử dụng xử lý ảnh Đó biến đổi xạ ảnh như: phép chuyển đổi tuyến tính, chuyển đổi phối cảnh, chuyển đổi song tuyến, chuyển đổi đa thức, … • Trình bày kỹ thuật ghép ảnh bản: • Ghép ảnh dựa vào trộn điểm ảnh • Ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình dạng • Ghép ảnh phương pháp khảm (mosaicing) • Cài đặt thử nghiệm kỹ thuật ghép ảnh trình bày chương Các vấn đề có nghiên cứu tiếp tục: 75 • Nghiên cứu phương pháp ghép ảnh dựa vào nội suy phục vụ công tác điều tra tội phạm • Nghiên cứu phương pháp phát ảnh giả mạo ghép • Xây dựng hồn thiện chương trình ghép ảnh có sử dụng phương pháp trình bày luận văn 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), “Giáo trình Mơn học xử lý ảnh”, Khoa Cơng nghệ thơng tin, Đại học Thái Ngun [2] Đỗ Năng Tồn, Vũ Đức Thi (2006), “Tổng quan phát giả mạo ảnh kỹ thuật số”, Hội nghị khoa học kỷ niệm 30 năm thành lập Viện Công nghệ thông tin 27-28/12/2006 [3] Nguyễn Thanh Thủy (2002), “Nhập môn xử lý ảnh số”, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tiếng Anh: [4] Bruce A Wallace (1981), Merging and Transformation of Raster Images for Cartoon Animation, Proc ACM SIGGRAPH '81, 253-262 [5] David Peter Capel (2001), Image Mosaicing and Super-resolution, Robotics Research Group, Department of Engineering Science, University of Oxford [6] Frigo, M., Johnson, S G., The FFTW Fast Fourier Transform Library, http://www.fftw.org/ [7] George Wolberg (1996), Digital Image Warping, IEEE Computer Society Press Monogragh, 41-92 [8] Heung-Yeung Shum and Richard Szeliski, Panoramic Image Mosaics, Microsoft Research [9] Konstantinos G Derpanis (2004), The Harris Corner Detector, kosta@cs.yorku.ca [10] L Meunier – M Borgmann (2000), High-Resolution Using Image Mosaicing, Stanford University [11]William K Pratt (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, Third Edition, John Wiley & Sons, Inc 77 PHỤ LỤC Giải A.x = b phương pháp Gauss void BuildMatrix(matran XCP, matran X_CP, matran a, vector B[2], int &n) //Xay dung ma tran qua viec danh chi so { n=(bac+1)*(bac+2)/2; //Tao mang chi so BYTE *mang1=new BYTE[n]; BYTE *mang2=new BYTE[n]; int no=bac; int i,j,k; k=0; while(no>=0) { j=0; for(i=no;i>=0;i ) { mang1[k]=i; j=no-1; mang2[k]=j; k++; } no ; } //Tao xong bang chi so for(i=0;i