Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân bằng phép toán hình thái (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - BÙI THỊ MINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH NHỊ PHÂN BẰNG PHÉP TỐN HÌNH THÁI Chun ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội - 2014 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đỗ Năng Toàn Phản biện 1: PGS.TS Ngô Quốc Tạo Phản biện 2: TS Hà Hải Nam Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: 15 40 ngày 15 tháng 02 năm 2014 Có thể tìm hiểu luận văn tại: − Thư viện Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng LỜI MỞ ĐẦU Những năm trở lại đây, phần cứng máy tính thiết bị liên quan có tiến vượt bậc tốc độ tính tốn, dung lượng chứa, khả xử lý v.v giá cắt giảm đến mức máy tính thiết bị liên quan đến xử lý ảnh khơng cịn chun dụng Việc sử dụng thao tác hình thái ứng dụng chúng, đặc biệt ứng dụng nâng cao chất lượng hình ảnh cho bước tiền xử lý, trước thực bước cho công việc xử lý ảnh Chính tơi chọn đề tài “Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân phép tốn hình thái” mục tiêu tìm hiểu nghiên cứu số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý đối tượng hình ảnh nhị phân Bố cục luận văn tổ chức sau: Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh Cũng xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh (XLA) số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm: Thứ nhất: biến đổi ảnh làm đẹp ảnh Thứ hai: tự động phân tích nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mơ tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thường sau q trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mơ tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc) Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác Dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh Kỹ thuật sử dụng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể) Trong thực tế, người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: Nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Nhận dạng chữ in đánh máy văn phục vụ cho việc tự động hoá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thơng tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ, Các trình xử lý ảnh: Các trình xử lý ảnh tiến hành theo sơ đồ sau: Hình 1.1: Sơ đồ trình xử lý ảnh Thu nhận ảnh: Ảnh thu nhận qua camera, từ vệ tinh hay ảnh quét qua scanner Số hóa: (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại 4 Phân tích ảnh: Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều cơng đoạn nhỏ Trước hết cơng việc tăng cường hình ảnh (Image Enhancement) để nâng cao chất lượng hình ảnh Do nguyên nhân khác nhau: thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cường khôi phục (Image Restoration) 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 (Edge Detection), phân vùng ảnh (Image Segmentation), trích chọn đặc tính (Feature Extraction),v.v Cuối cùng, tuỳ theo mục đích ứng dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác Các giai đoạn q trình xử lý ảnh mơ tả hình 1.1, việc nâng cao chất lượng ảnh trước nhận dạng hay đối sánh việc cần phải giải 1.2 Giới thiệu ảnh nhị phân Một số khái niệm Pixel (Picture Element): Phần tử ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Ảnh nhị phân: Tuỳ theo vùng giá trị mức xám điểm ảnh, mà ảnh phân chia thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân Khi ảnh có giá trị ta nói ảnh nhị phân ảnh đen trắng điểm ảnh gọi điểm ảnh nhị phân Ảnh xám: Nếu dùng bít (1 byte) để biểu diễn mức xám số mức xám biểu diễn 28 hay 256 Ảnh mầu: Cách biểu diễn tương tụ với ảnh đen trắng, khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba mầu riêng rẽ gồm: đỏ(red), lục(green), lam(blue) Ảnh đa cấp xám: Ảnh đa cấp xám áp dụng nhiều lĩnh vực sinh học công nghiệp Thu nhận ảnh toán nâng cao chất lượng ảnh Thu nhận ảnh, số vấn đề thu nhận ảnh 1.2.1 Thu nhận ảnh Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực trình Cảm biến: biến đổi lượng quang học thành lượng điện (giai đoạn lấy mẫu) Tổng hợp lượng điện thành ảnh (giai đoạn lượng tử hóa) Các vấn đề liên quan thu nhận ảnh • Giai đoạn lấy mẫu • Lượng tử hóa Các cách tiếp cận nâng cao chất lượng ảnh 1.2.2 1.2.2.1 Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm Khái niệm toán tử điểm Nói cách khác, tốn tử điểm tốn tử khơng nhớ, mức xác u ∈ [ , N ] ánh xạ sang mức xám v ∈ [ , N ] : v = f ( u ) Ứng dụng toán tử điểm biến đổi độ tương phản ảnh Ánh xạ f khác tùy theo ứng dụng Các dạng toán tử điểm giới thiệu cụ thể sau: • Tăng độ tương phản(Stretching Contrast) • Tách nhiễu phân ngưỡng • Biến đổi âm (Digital Negative) • Cắt theo mức (Intensity Level Slicing) • Trích chọn bit (Bit Extraction) • Trừ ảnh • Nén dải độ sáng 1.3.2.2 Cải thiện dùng toán tử khơng gian 1.2.3 Bài tốn nâng cao chất lượng ảnh kỹ thuật tìm xương làm mảnh 1.4 Khái quát phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh Nâng cao chất lượng hình ảnh bước quan trọng tạo tiền đề cho xử lý ảnh Mục đích nhằm làm số đặc tính ảnh thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, biên, làm trơn ảnh, khuếch đại ảnh, tăng cường ảnh khơi phục ảnh hai q trình khác mục đích 7 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 2.1 Khái niệm phép tốn hình thái Morphology Hiểu cách đầy đủ ” Morphology ” hình thái cấu trúc đối tượng, hay, diễn tả phạm vi mối quan hệ phần đối tượng 2.2 Nâng cao chất lượng ảnh phép tốn hình thái 2.2.1 Các phép tốn hình thái Định nghĩa 1: phép dãn (Dilation) [2] Phép "dãn nở" X theo mẫu B tập hợp tất Bx với x thuộc X, ta có: X⊕B= UΒ x x∈Χ Trong Bx dịch chuyển B đến vị trí x Định nghĩa 2: phép co (Erosion) [2] Phép "co" X theo B tập hợp tất điểm x cho Bx nằm X X B = {x : Bx ⊂ X} Định nghĩa 3: Phép mở (Open) [2] Phép toán mở (OPEN) X theo cấu trúc B tập hợp điểm ảnh X sau co dãn nở lien B Ta có: OPEN(X,B) = (X B) ⊕ B Định nghĩa 4: Phép đóng (CLOSE) [2] Phép tốn đóng (CLOSE) X theo cấu trúc B tập hợp điểm ảnh X sau giãn nở co liên B Ta có: CLOSE(X,B) = (X ⊕ B) B 2.2.2 Một số tính chất phép biến đổi hình thái [2] ♦ Tính chất bất biến ((X ⊕ B) ((X B) ⊕ B = X ⊕ B B) ⊕ B) B=X B ♦ Tính chất phân phối với phép ∪ phép tốn hình thái tập cấu trúc X ⊕ (B ∪ B') = (X ⊕ B) ∪ (X ⊕ B') (B ∪ B') = (X X B) ∩ (X B') ♦ Tính chất phân phối với phép ∩ phép tốn hình thái tập cấu trúc (X ∩ Y) B = (X B) ∩ (Y B) ♦ Tính chất kết hợp phép tốn co, giãn nở (X B) B' = X (B ⊕ B') (X ⊕ B) ⊕ B' = X ⊕ (B ⊕ B') ♦ Tính chất gia tăng X ⊆ X’ ⇒ X B ⊆ X’ B ∀B X ⊕ B ⊆ X’ ⊕ B B ⊆ B' => X B ⊇ X B' X ⊕ B ⊆ X ⊕ B’ ∀B ∀X ∀X 2.2.3 Nâng cao chất lượng ảnh phép tốn hình thái Hình ảnh thực tế nhận qua thiết bị như: Photocopy, Fax, nhiều bị nhiễu, chí biến dạng đến mức độ khiến người nhận hiểu sai mặt ý nghĩa Như biết ngành thiết kế kỹ thuật như: thiết kế máy, thiết kế xây dựng, thiết kế mạch điện v.v dù theo TCVN (tiêu chuẩn Việt Nam) hay ISO(International Standard Oganize), vẽ thể xoay quanh số dạng đường như: đường thẳng, đường cong khép kín,đường cong mở (có thể lồi lõm), cung tròn, elip, đường ZigZag Các dạng đường biểu diễn nét vẽ 2.3 Sử dụng phép tốn hình thái nối chữ đứt nét Một vấn đề khó khăn hệ thống nhận dạng chữ Việt chữ bị dính đứt nét Đối với văn photocopy đặc biệt F1, F2 chữ thường bị đứt nét Mục đề cập đến việc ứng dụng phép tốn hình thái việc khơi phục chữ bị đứt Ta có số nhận xét sau: - Phần lớn văn photocopy có nét chữ bị đứt - Các nét chữ bị đứt tập trung chủ yếu vào chỗ mảnh 10 - Các nét đứt thường có khoảng cách nhỏ khoảng cách chân chữ - Các nét bị đứt thường nằm chữ cái, trừ số chữ g, k , t số chữ khác - Những phần đầu nét chữ bị đứt thường cong nhơ ngồi thân chữ Các u cầu: Tuỳ theo văn photocopy mà độ đứt nét chữ khác khoảng cách bị đứt khác nên độ xác gần với mong muốn ta nên chọn khoảng cách cho phép Mặt khác chỗ giáp chữ thường gần xấp xỉ với khoảng cách bị đứt nét, nên ta phải loại bỏ phần bị nối liền chữ với Giới hạn: Trong phần xét đến trường hợp chữ bị đứt nét với khoảng cách nhỏ, chữ thường gặp, có nét lượn tròn Chọn mẫu: -Ta thấy nét đứt trên, chữ ta cần nối phần ngang, không cần nét nối theo chiều dọc chữ - Ngồi bị đứt theo chiều dọc độ đứt không đáng kể 11 2.3.1 Mô tả phương pháp Đầu tiên ta thực làm béo chữ theo mẫu số bước, phép toán làm cho chữ giãn nở theo chiều ngang phần đầu chữ bị đứt giao sau làm béo 2.3.2 Áp dụng phép tốn hình thái Mơ tả thuật tốn nối liền chữ photocopy bị đứt nét: Hình 2.2: Sơ đồ thuật toán nâng cấp ảnh đứt nét 12 2.4 Tách chữ in dính 2.4.1 Đặt vấn đề Một điểm mấu chốt vấn đề nhận dạng chữ in nói chung chữ Việt in nói riêng phải cô lập chúng Việc cô lập chữ tiến hành sau tiến hành phân tích trang để tách khối, từ khối tách dòng, từ dòng tách từ từ tách ký tự 2.4.2 Một số khái niệm Cặp điểm thắt: Là cặp điểm nằm chu tuyến từ hay cụm chữ dính mà khoảng cách chúng nhỏ nhiều so với khoảng cách dọc theo chu tuyến chúng Ngưỡng thắt (L): tỷ số khoảng cách tối đa điểm dọc theo chu tuyến khoảng cách chúng cặp điểm thuộc chu tuyến xét tạm coi điểm thắt Ngưỡng quét (S): Là điểm cách điểm xét phía đường xét Thí dụ: S=24, điểm qt điểm A ngưỡng qt mơ tả hình đây: 13 Hình 2.6: Số điểm cách hai phía điểm quét A Mật độ cắt(M): Là khoảng cách tương đối cặp điểm thắt liền phía 2.4.3 Mơ tả phương pháp Ý tưởng việc tách chữ in dính ”Gần nhà, xa gõ”, dựa vào đặc điểm cặp điểm cặp điểm thắt để định cắt Với tử hay cụm chữ dính, trước tiên ta tiến hành tách chu tuyến, sau dựa vào chu tuyến ngồi để tìm cặp điểm thắt Mỗi chu tuyến tồn chu tuyến đối ngẫu Trong nghiên cứu trước tác giả đối tượng ảnh, từ hay cụm chữ dính, tồn chu tuyến ngồi Hình 2.8: Q trình tìm chu tuyến cặp điểm xét duyệt 2.4.4 Áp dụng Xuất phát từ tư tưởng trên, với từ hay cụm chữ dính ban đầu tiến hành dị biên để tìm chu tuyến tính chất tương ứng, thơng tin chu tuyến ngồi chu tuyến 14 tìm thông tin ngưỡng quét, ngưỡng thắt, mật độ quét lưu lại 2.5 Tách biên sử dụng phép tốn hình thái Trong ảnh nhị phân, đối tượng cấu thành điểm ảnh liên thơng có giá trị 1, Xét ví dụ hình 2.11 có điểm ảnh dọc, điểm ảnh ngang Những điểm ảnh tạo lên biên điểm ảnh thuộc đối tượng điểm lân cận phải có điểm ảnh có giá trị Hình 2.11: Quá trình tìm biên đối tượng ảnh nhị phân 15 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài toán Cài đặt thử nghiệm phép toán hình thái gồm có: phép co nhị phân (Erosion), phép giãn nhị phân (Dilation), phép đóng ảnh (Closing), phép mở ảnh (Opening), tìm biên (Edge direction) 3.2 Phân tích thiết kế Chương trình xây dựng Dot net C#, để minh họa phép tốn hình thái Giao diện chương trình sau: Chương trình gồm có phần đánh số thứ tự tương ứng hình minh họa Trong đó: - Số 1,2,3,4 thành phần điều khiển để thực trình tác động lên ảnh gốc 16 - Số 6,7 thành phần dùng để hiển thị hình ảnh gốc hình ảnh kết sau xử lý, phần trạng thái xử lý (startus bar) - Cuối số nút thoát ứng dụng ♦ Hướng dẫn sử dụng Số 1: Open: Nạp ảnh cần xử lý vào picture box (Số 6) Save: Lưu ảnh xử lý định dạng Image file Số 2: Ở nhóm Operation: Lựa chọn phép tốn để tác động lên ảnh gốc Phép giãn nhị phân (Dilation), phép co nhị phân (Erosion), Phép mở ảnh (Opening), Phép đóng ảnh (Closing) Nhóm “Kernel Shape”: Lựa chọn dạng phần tử cấu trúc, tác động lên đối tượng ảnh Dạng hình vng (Square), dạng hình trịn (Circle), dạng hình dấu cộng (Cross) 17 Số 3: “Kernel Side”: Dùng để lựa chọn kích thước phần tử cấu trúc Morphology: Thực phép tốn hình thái tác động lên ảnh chọn phép toán dạng cỡ phần tử cấu trúc tương xứng Số4: Edge direction: Phát biên đối tượng ảnh Skeleton: Bắt đầu trình làm mảnh đối tượng ảnh Số 5: Status bar: Thanh trạng thái biểu thị tiến độ xử lý ảnh chương trình Cho thí dụ, sử dụng phép co nhị phân hay giãn nhị phân, tiến độ chạy lần, để thực phép co nhị phân phép giãn ta thực thuật tốn lần Nếu sử dụng với phép đóng ảnh phép mở ảnh chạy hai lần, để thực hai phép toán ta phải thực hai lần thuật toán co giãn nhị phân Đối với phép tốn khác chức biểu thị trạng thái tương tự 18 3.3 Thực nghiệm Chương trình cài đặt thuật tốn để xử lý ảnh nhị phân phép toán phép giãn nhị phân, phép co nhị phân, phép đóng ảnh, phép mở ảnh với phần tử cấu trúc dạng hình vng, hình trịn, hình chữ thập, có kích thước khác (3x3, 4x4, 5x5, 6x6, 7x7) Quan sát hình 3.1 ta thấy: Từ ảnh nhị phân xuống cấp, sau sử dụng phép giãn nhị phân với phần tử cấu trúc dạng trịn, kích thước 4x4, ta ảnh mới, nét đứt nối liền lại rõ ràng Tương tự vậy, phần tử cấu trúc dạng vuông, dạng chữ thập cho ta kết đối tượng cải thiện rõ rệt , với phần tử cấu trúc có kích thước lớn đối tượng giãn Hình 3.1: Thực nghiệm giãn nhị phân hình ảnh với cấu trúc 4x4 Thí dụ trường hợp trên, ta xét thuật toán giãn nhị phân ảnh với phần tử cấu trúc 7x7 ta có ảnh với đối tượng ảnh có bề dày lớn hơn: 19 Hình 3.2: Thực giãn nhị phân hình ảnh với phần tử cấu trúc 7x7 20 KẾT LUẬN Bên cạnh ngôn ngữ giao tiếp, thơng tin dạng hình ảnh đóng vai trị quan trọng việc trao đổi thông tin Trong công nghệ thông tin, xử lý ảnh đồ họa chiếm vị trí quan trọng đặc tính đầy hấp dẫn tạo nên phân biệt với lĩnh vực khác Chúng giới thiệu phương pháp kỹ thuật để tạo ảnh xử lý ảnh Ta biết phần lớn thông tin mà người thu thập qua thị giác bắt nguồn từ ảnh Các phép tốn hình thái vấn đề toán học ứng dụng lĩnh vực công nghệ thông tin, đặc biệt lĩnh vực xử lý ảnh Các phép tốn hình thái phép toán liên quan đến cấu trúc hình học đối tượng thường xây dựng phép toán phép giãn nở (DILATION) phép co (EROSION) Phép tốn hình thái mảng vô quan trọng xử lý ảnh, đề tài phép biến đổi nhiều người quan tâm, qua thuật tốn phép tốn sở ta mở rộng phát triển tốn khác có liên quan đến lĩnh vực quan sát thăm dị, trí tuệ nhân tạo…, chẳng hạn ứng dụng scan tài liệu lưu trữ với camera theo dõi qua thuật toán nhận biết đối tượng chuyển động, ghép đối tượng hai hình ảnh thơng qua đặc điểm điểm tương đồng… 21 Mục tiêu luận văn tìm hiểu phép tốn hình thái học sở ứng dụng vào biểu diễn hình dạng đối tượng Cụ thể luận văn đạt kết sau: Trình bày khái quát nâng cao chất lượng ảnh Hệ thống hóa số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân phép tốn hình thái Cài đặt thử nghiệm tốn nâng cao chất lượng ảnh nhị phân Phép tốn hình thái đề tài rộng, cần nhiều thời gian tìm hiểu nghiên cứu Các phương pháp, mơ hình trình bày luận văn áp dụng đối sánh mẫu (nhận dạng dấu vân tay), phát đối tượng đột nhập tiền đề cho phát triển chun sâu phép tốn hình thái hướng phát triển luận văn  ... khái quát nâng cao chất lượng ảnh Hệ thống hóa số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân phép tốn hình thái Cài đặt thử nghiệm toán nâng cao chất lượng ảnh nhị phân Phép tốn hình thái đề tài... thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý đối tượng hình ảnh nhị phân Bố cục luận văn tổ chức sau: Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG... Chương trình cài đặt thuật toán để xử lý ảnh nhị phân phép toán phép giãn nhị phân, phép co nhị phân, phép đóng ảnh, phép mở ảnh với phần tử cấu trúc dạng hình vng, hình trịn, hình chữ thập, có kích