1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nắn chỉnh biến dạng hình học và ứng dụng

72 4 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 72
Dung lượng 0,92 MB

Nội dung

Đại học Thái Nguyên khoa công nghệ thông tin PHẠM ĐỨC HẬU NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC VÀ NG DNG Luận văn thạc sĩ : CễNG NGH THễNG TIN Thái Nguyên - 2009 S húa bi Trung tõm Hc liu i hc Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn Đại học Thái Nguyên khoa công nghệ thông tin PHM C HU NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 01 Luận văn thạc sĩ : CễNG NGH THễNG TIN NGI HNG DN KHOA HC PGS.TS NNG TON Thái Nguyên - 2009 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Xử lý ảnh ngành khoa học đem lại cho người bước tiến vượt bậc mang tính cách mạng, đưa người tiến sang kỉ nguyên Một vài năm trở lại công nghệ thông tin với phát triển kéo theo phát triển hàng loạt ngành khoa học nhiều lĩnh vực khác sinh học, kinh tế, viễn thông, quân sự, giải trí… có bước tiến nhanh so với quy trình mà đáng phải trải qua Với phát triển ngày hồn thiện cơng nghệ phần cứng, cơng nghệ phần mềm có bước tiến quan trọng đóng góp phần khơng nhỏ cho phát triển xã hội loài người đặc biệt lĩnh vực xử lý ảnh Trong thực tế đối tượng thu nhận thiết bị điện tử quang học thường chất thực (ngun thủy) hay nói cách khác bị biến dạng Ví dụ: ảnh chụp sách thường có đầu to đầu nhỏ cách đặt máy ảnh, ảnh chụp bề mặt trái đất từ vệ tinh bị méo bề mặt cong trái đất v.v Nói đến xử lý ảnh người ta hiểu trình hiệu chỉnh hay cách để làm cho đối tượng thu nhận thể chất ảnh Thơng thường khâu q trình xử lý ảnh gọi khâu tiền xử lý với mục đích nắn chỉnh điểm sai lệch ảnh cho kết giống so với đối tượng thu nhận Nắn chỉnh biến dạng nhằm hiệu chỉnh khuyết điểm đối tượng khâu tiền xử lý quan trọng xử lý ảnh Khi sử dụng thiết bị để thu nhận hình ảnh người ta phát yếu tố sai lệch kết hình ảnh thu để khắc phục điều người ta tìm cách sửa chữa, nắn chỉnh nhằm có kết tốt Như nắn chỉnh biến dạng ban đầu đơn mang mục đích khắc phục nhược điểm ảnh thiết bị thu nhận gây Sau nhờ kết từ khâu nắn chỉnh đem lại hướng phát triển quan trọng nhận dạng đối sánh Chẳng hạn nhận dạng tội phạm tự động ngành cơng an Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn thay phải cầm ảnh họ để đối chiếu với hàng trăm đối tượng đáng nghi khác có máy tính, xác định độ trùng khớp đối tượng với tập đối tượng cho trước khảo cổ học để nghiên cứu q trình tiến hóa vật, tượng v.v Ngày nay, người ta dùng nắn chỉnh biến dạng để “cố tình” tạo hình dạng theo ý muốn chủ quan Điển hình nhà làm phim, họ tạo thước phim miêu tả thay đổi đối tượng theo thời gian, trình biến đổi từ đối tượng đến đối tượng khác v.v nhờ kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng với chất lượng không thua thước phim sử dụng thiết bị thu nhận Việc nghiên cứu kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng hình học việc làm khơng có ý nghĩa khoa học cịn mang đậm tính thực tiễn hồn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống xử lý ảnh thực tế đặt yêu cầu đòi hỏi Với mong muốn tìm hiểu nghiên cứu chủ đề em mạnh dạn lựa chọn đề tài: "Nắn chỉnh biến dạng hình học ứng dụng" Bố cục luận văn bao gồm phần mở đầu, ba chương chính, phần kết luận, tài liệu tham khảo phụ lục Nội dung chương tổ chức sau: Chương 1: Khái quát xử lý ảnh nắn chỉnh biến dạng Chương trình bày số khái niệm xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh Trình bày khái niệm, cách phân loại ứng dụng nắn chỉnh biến dạng Chương 2: Một số kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng hình học Các kỹ thuật trình bày dựa vào đặc trưng xác định để phục vụ cho cơng việc nắn chỉnh Đặc trưng dựa phân vùng ảnh, sở tập điểm đặc trưng, dựa sở vector, dựa kỹ thuật nắn chỉnh khung lưới, v.v Chương 3: Ứng dụng nắn chỉnh biến dạng Phần trình bầy ứng dụng nắn chỉnh sách dựa điểm đặc trưng Kèm theo số kết Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Chương KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG 1.1 Khái quát xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chun dụng riêng cho Xử lý ảnh đưa vào giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Nó mơn học liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số mơn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn…Thứ hai, công cụ tốn Đại số tuyến tính, Xác suất, thống kê Một số kiến thức cần thiết Trí tuệ nhân tạo, Mạng nơ ron nhân tạo đề cập q trình phân tích nhận dạng ảnh Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: Nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York từ năm 20 kỉ XX Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 50 kỉ XX Điều giải thích được, sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn pháp tri thức nhân tạo mạng nơron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan 1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh 1.2.1 Ảnh số Ảnh số tạo nên từ hàng trăm ngàn hàng triệu ô vuông nhỏ - coi thành tố ảnh thường biết tên gọi pixels 1.2.2 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 điểm kề Trong trình người ta sử dụng khái niệm điểm ảnh gọi từ picture element Như vậy, ảnh tập hợp pixel Điểm ảnh hay gọi pixel (picture element, pels, image elements) 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 ma trận chiều a[i][j] mà phần tử có giá trị nguyên véc tơ cấu trúc màu 1.2.3 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Cách mã hoá thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức phổ biến lý kỹ thuật Vì, 28=256 (0,…,255) nên với 256 mức, pixel mã hoá bit 1.2.4 Xử lý ảnh số cần phải xử lý ảnh số Trong dạng truyền thông bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm hình ảnh dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ Bằng thị giác, người nhận biết hiểu giới xung quanh Ví dụ: Những hình ảnh trái đất, hình ảnh dự báo thời tiết… Có tới 99% lượng thơng tin biết giới xung quanh nhận biết thông qua thị giác Việc trang bị cho máy tính có khả thị giác người khơng phải việc dễ dàng Chúng ta sống khơng gian 3D, máy tính cố gắng phân tích đối tượng khơng gian 3D cảm biến có sẵn (camera) lại thường cho ảnh 2D Như vậy, việc mát thơng tin hình ảnh xảy Với cảnh động di chuyển đối tượng hay di chuyển camera, tất việc làm cho việc mát sai lệch thông tin lớn Ngày nay, với phát triển ngành CNTT, mong muốn đưa hình ảnh mà người nhìn thấy vào máy tính để thực mục đích khác như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh Để máy tính hiểu phân tích ảnh ảnh cần mã hố biểu diễn dạng số gọi ảnh số Việc xử lý ảnh máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh phục hồi thơng tin bị sai lệch ảnh trình thu nhận Như vậy, xử lý ảnh số thực phép xử lý ảnh số máy tính Việc hiểu ảnh, phân tích ảnh thị giác máy nhằm mục đích nhân Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn hiệu thị lực người, giúp nhận biết tốt giới xung quanh 1.3 Các vấn đề chung liên quan đến xử lý ảnh số Người ta chia xử lý ảnh thành mức: Xử lý ảnh mức thấp xử lý ảnh mức cao (thị giác máy) Phương pháp xử lý ảnh mức thấp thường sử dụng kiến thức (knowledge) nội dung hay ngữ nghĩa ảnh Xử lý ảnh mức cao dựa kiến thức, mục tiêu kế hoạch việc làm để hồn thành mục tiêu Thị giác máy mức cao cố gắng mô nhận thức người đưa định dựa vào thông tin biết ảnh Xử lý ảnh mức thấp thị giác máy mức cao khác việc sử dụng liệu ảnh Dữ liệu ảnh mức thấp bao gồm ảnh gốc biểu diễn dạng ma trận ảnh, phần tử ma trận biểu diễn giá trị độ sáng điểm ảnh Trong liệu ảnh mức cao khởi đầu từ ảnh tốt, liệu có liên quan đến mục đích mức cao đưa ra, việc giảm số lượng liệu đáng kể Dữ liệu mức cao diễn tả thông tin nội dung ảnh 1.3.1 Xử lý ảnh mức thấp Các kỹ thuật xử lý ảnh mức thấp thực với việc thao tác ảnh số Các phương pháp xử lý ảnh mức thấp đưa vào năm 1970 kỉ XX Gần đây, nhà nghiên cứu cố gắng tìm giải thuật có hiệu thực giải thuật nhiều thiết bị tinh vi mang tính kỹ thuật cao Ví dụ, máy tương tự (Parallel machines) sử dụng giúp cho việc tính tốn khối lượng phép tính khổng lồ q trình hoạt động tập hợp liệu ảnh trở nên dễ dàng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Một vấn đề phức tạp chưa giải thứ tự bước xử lý ảnh mức thấp để giải công việc cụ thể mục tiêu tự động hố vấn đề chưa thực Những năm 1980 kỉ XX, nhiều đề án tập trung cho vấn đề sử dụng hệ thống chuyên gia (expert systems), hệ thống chuyên gia không giải vấn đề họ Trình tự bước xử lý sau công nhận phổ biến: (1) Thu nhận ảnh: Một ảnh thu vào cảm biến (như TV camera), từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor) hay ảnh, tranh quét scanner Ảnh thu nhận từ nhiều thiết bị nhiều cách Sau ảnh số hố để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hoá lượng hố (2) Q trình xử lý: Là q trình xây dựng lại ảnh, phục hồi ảnh, khử nhiễu tăng cường ảnh (3) Mã hoá nén ảnh: Là bước quan trọng việc truyền ảnh (4) Phân đoạn ảnh: Máy tính cố gắng tách đối tượng ảnh riêng biệt khỏi ảnh Mô tả phân loại đối tượng tổng thể ảnh phân đoạn hiểu phần trình xử lý ảnh mức thấp 1.3.2 Những khó khăn xử lý ảnh số a Sự hiểu biết hệ thống thị giác người hạn chế Chúng ta khơng có hiểu biết rõ vấn đề người quan sát, xử lý lưu trữ thông tin trực quan Chúng ta trí khơng biết người đo chất lượng ảnh trực quan phân loại ảnh Với ảnh quan sát người khác Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Sự ý bạn đến vùng hay đường viền khác có xu hướng làm thay đổi cảm nhận bạn ảnh Thậm chí ảnh nhìn với mắt khơng thay đổi cảm nhận ảnh người thay đổi cho dù Các nhà nghiên cứu làm ổn định hình ảnh trực tiếp võng mạc để loại trừ hiệu ứng xuất từ di chuyển mắt Và điều kiện đó, giác quan người thay đổi b Sự diễn tả chất ảnh hiểu Ảnh tương tự biểu diễn hàm biến Sau số hoá, ảnh biểu diễn dạng ma trận ảnh chiều gọi ảnh số Máy tính hiểu xử lý ảnh số biểu diễn khơng thích hợp cho máy móc hiểu Những kiến thức ảnh thông tin rút từ ảnh cần thiết việc cố gắng để hiểu mảng số Ví dụ: Đọc hiển thị ảnh hàm chiều (dùng matlab script) Hiển thị ảnh dạng ma trận ảnh (dùng matlab) Hiển thị ảnh với chương trình hiển thị ảnh (ACDsee hệ thống Windows) Cả hai biểu diễn hình ảnh chứa thơng tin xác nhau, quan sát hình ảnh dạng biểu diễn khó để tìm tương đồng 1.4 Ứng dụng hệ thống xử lý ảnh - Văn phòng: hệ thống nhận dạng chữ, nhận dạng tiếng Anh, tiếng Việt nhận dạng chữ, ảnh, bảng: - Nhận dạng chữ OCR (Optical charater Recognition), - Nhận dạng nhãn OMR (Optical Mark Recognition) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 56 Ta mong muốn mặt sách sau nắn chỉnh hình bình hành Vì phải có mẫu ảnh làm khung để biến đổi ảnh ban đầu hình dạng mẫu chọn Mẫu ảnh làm khung phải thỏa mãn: Là khung hình hộp có hình dạng gần với hình dạng sách Được thu nhận vào tư nhìn thấy ba mặt tương ứng với ba mặt sách Có kích thước khơng sai khác nhiều so với kích thước sách Hình 3.1 Ảnh gốc mơ hình khung mẫu Ba mặt sách (hình hộp) chụp vào nắn chỉnh thành ba mặt tương ứng hình hộp có kích thước tương tự Như vậy, vấn đề đặt phải xác định cặp mặt tương đương sách hình hộp, cơng việc dựa vào thuật tốn xác định điểm đặc trưng trình bày chương luận văn Cũng giống việc xác định cặp điểm đặc trưng, ta chưa có phương pháp hiệu phép tự động nhận biết mặt sách Vì khơng phương pháp khác nhờ trợ giúp người cách thủ công Việc xác định mặt đồng nghĩa với việc chia ảnh thành vùng đa giác mà đỉnh đa giác điểm đặc trưng Trong toán cụ thể ta phải xác định ba đa giác tương ứng với ba mặt sách Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 57 Hình 3.2 Xác định điểm đặc trưng ảnh khung mẫu Thực tế người ta nắn chỉnh mà không cần bước xác định mặt Vì sở điểm đặc trưng chọn, dùng phương pháp nội suy dựa lưới tam giác tập điểm đặc trưng tìm cơng thức biến đổi điểm ảnh cần nội suy (các phương pháp nội suy trình bày chương luận văn) Tuy nhiên, làm toán cụ thể gặp phải số khó khăn khối lượng tính tốn tăng lên, việc nội suy thiếu xác hiệu nắn chỉnh khơng cao Vì nắn chỉnh sách luận văn trình bày rõ việc tìm mặt đặc trưng dựa vào thuật tốn tìm điểm đặc trưng Hình 3.3 Ảnh gốc ảnh nắn chỉnh Sau nắn chỉnh, hình ảnh sách có hình dạng giống khung mẫu, khuyết điểm cong vênh, lỗ hổng khơng cịn Để sách trở nên đẹp rõ nét làm trơn ảnh phương pháp nội suy, ta thu hình ảnh sách mong muốn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 58 Hình 3.4 Ảnh nắn chỉnh làm trơn 3.2 Giới thiệu chương trình 3.2.1 Mơ tả chức chương trình 3.2.1.1 Chức quản lý Style (ảnh mẫu) Chức phần mềm cài đặt đưa số khung ảnh làm mẫu nắn chỉnh Người dùng phải chọn khung làm mẫu cho phù hợp thực nắn chỉnh cách xác Các bước thực sau: B1: Mở ảnh làm mẫu có sẵn B2: Tạo điểm đặc trưng để định nghĩa khung đối tượng việc tạo điểm đặc trưng tương ứng khung ảnh làm mẫu B3: Định nghĩa mặt nhìn thấy đối tượng ảnh Ở phải định nghĩa mặt sách hình hộp Mỗi mặt xác định bốn điểm đặc trưng tương ứng với bốn góc mặt B4: Lưu mẫu vừa định nghĩa: lưu ảnh mẫu với điểm đặc trưng Các Style lưu có phần mở rộng sty Vì mà ta có chức quản lý style 3.2.1.2 Chức quản lý điểm đặc trưng Như nói đến chương Để thực nắn chỉnh ảnh gốc, ta phải tìm điểm đặc trưng Các điểm đặc trưng ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng nắn chỉnh Vì việc quản lý điểm đặc trưng cần thiết B1: Thêm điểm đặc trưng vào ảnh cần nắn chỉnh (ảnh gốc) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 59 B2: Xoá điểm đặc trưng ảnh cần nắn chỉnh B3: Xoá tất điểm đặc trưng B4: Thay đổi toạ độ điểm đặc trưng cách kéo thả chuột điều khiển bàn phím B5: Thay đổi mầu điểm đặc trưng để không bị lấp mầu Khi thực đủ bước trên, phần mềm cho phép thực nắn chỉnh cách tự động dựa vào thuật toán xác đinh điểm đặc trưng, thực nắn chỉnh 3.2.1.3 Chức nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh chức phụ chương trình, chức cho phép tạo ảnh sau nắn chỉnh có chất lượng tốt Trong chương ta giới thiệu phương pháp nội suy nhằm nâng cao chất lượng ảnh sau nắn chỉnh Như biết sau nắn chỉnh, số điểm ảnh ánh xạ khơng ánh xạ hết sang ảnh đích, nên ảnh thu có tượng vỡ hạt gây lỗ hổng Nội suy giúp lấp lỗ hổng, làm cho ảnh đẹp hơn, mịn Trong phần mềm ta phương pháp nội suy nội suy tam giác nội suy song tuyến tính, phần mềm hạn chế thời gian hạn chế mặt kiến thức, tác giả đưa phương pháp nội suy tam giác có sử dụng hệ tọa độ Barycentric 3.2.1.4 Chức lưu file ảnh sau thực nắn chỉnh Chức cho phép ta ghi trạng thái phiên làm việc đĩa tải thông tin từ đĩa lên Các thông tin bao gồm: ảnh mẫu (style) ảnh cần nắn chỉnh, tập điểm đặc trưng số thông tin tuỳ chọn Các file làm việc có phần mở rộng wrk Các chức gồm có: B1: Tạo phiên làm việc cách mở ảnh gốc mở chọn Style định nghĩa trước Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 60 B2: Ghi lại trạng thái làm việc lên file cũ B3: Sao chép trạng thái phiên làm việc file khác B4: Mở file Trong chức lưu file ảnh người dùng tự đặt tên file, đặt đường dẫn mà không cần phải rõ Ngài chương tình cài đặt nhiều chức khác, chức chủ yếu chương trình chức lý style chức quản lý điểm đặc trưng 3.2.2 Giao diện chương trình - Khởi động chương trình Microsoft Visual Basic 6.0 - Chạy file chương trình ứng dụng nắn chỉnh xuất giao diện Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 61 - Mở ảnh nguồn (ảnh cần nắn chỉnh): C:\Ungdung_nanchinhanh\work\ Tệp liệu ảnh gốc - Mở form khung mẫu để nắn chỉnh: C:\Ungdung_nanchinhanh\work\ Tệp khung form mẫu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 62 - Giao diện trước nắn chỉnh - Giao diện thực nắn chỉnh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 63 3.2.3 Kết số chức chương trình Hình 3.5 Ảnh gốc ảnh nắn chỉnh Hình 3.6 Ảnh nắn chỉnh làm trơn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 64 KẾT LUẬN Một vài năm trở lại công nghệ thông tin với phát triển kéo theo phát triển hàng loạt ngành khoa học nhiều lĩnh vực khác sinh học, kinh tế, viễn thông, qn sự, giải trí… có bước tiến nhanh so với quy trình mà đáng phải trải qua Trong phát triển chung đó, xử lý ảnh ngành khoa học phát triển với tốc độ vượt bậc Người ta tìm nhiều kỹ thuật xử lý cho phép thay đổi, quay ảnh, phóng to, thu nhỏ… mà hình ảnh đẹp trơng tự nhiên Trong thực tế đối tượng thu nhận thiết bị điện tử quang học thường chất thực (nguyên thủy) hay nói cách khác bị biến dạng Vì đề tài thực miêu tả trình nắn chỉnh hình học đối tượng vật thể thực Trong đề tài thực việc hiệu chỉnh hình ảnh ba chiều bị biến dạng thu nhận, tức thực nắn chỉnh hình học loại ảnh chiều, nhằm đưa ảnh trạng thái ban đầu, tức trạng thái chưa bị biến dạng Tuy nhiên hạn chế mặt tìm tài liệu, hạn chế mặt kiến thức thân hạn chế thời gian Nên luận văn em thực đưa ảnh mẫu, khung mẫu có sẵn vào phần mềm, phần mềm không tự tạo khung cần nắn chỉnh Kỹ thuật mà đề tài đề xuất gồm pha chính: Nắn chỉnh hình dạng Biểu diễn bề mặt Các kỹ thuật đề xuất cài đặt phần mềm BookMorphing Hướng phát triển đề tài: Do đề tài cong nhiều mặt hạn chế nên đề tài nhiều hướng mở như: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 65 Tìm hiểu cách để quản lý style (tạo style) phần mềm mà thực thủ cơng Tìm hiểu phương pháp để xử lý hàng loạt ảnh đầu vào lúc với mẫu chọn trước dựa sở tương đương hình dạng ảnh đầu vào Tìm hiểu phương pháp để mở rộng phạm vi đối tượng áp dụng Điều thực phân tích trên, đối tượng có hai thành phần: khung bề mặt Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB khoa học kỹ thuật [2] Lê Thị Thủy (2004), "Nắn chỉnh hình học ứng dụng sách thương mại điện tử", Khóa luận tốt nghiệp đại học - Trường ĐH Hồng Đức Thanh Hóa, 2004 [3] Lương Chi Mai, Huỳnh Thị Thanh Bình, “Nhập mơn đồ họa máy tính”, NXB khoa học kỹ thuật [4] Đặng Văn Đức, “Hệ thống thông tin địa lý”, NXB KH&KT, 2001 [5] Greg Hunetneys (2003), “Image Warping, Compositing and Morphing”, University of Veginia, CS 445 [6] Hermann Birkholz, Dietmar Jackel, “Image Warping with Feature Curves”, Departmentof Computer, University of Rostock, Germany [7] Michael Hoch, Georg Fleischmann, Bernd Girod (1994), “Modeling and Animation of Facial Expressions based on B-Splines”, Dept Computer Science/ Audio-Visual Media, University Erlangen-Nuremberg, Germany [8] T Beier, B Costa, L Darsa, L Velho, “Warping and Morphing of Graphical Objects”, SIGGRAPH, 1997 [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Radial_basis_function#column-one [10] http://en.wikipedia.org/wiki/Bessel_function#column-one Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 67 MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chương KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ VÀ NẮN CHỈNH ẢNH 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh 1.2.1 Ảnh số 1.2.2 Điểm ảnh 1.2.3 Mức xám (gray level) 1.2.4 Xử lý ảnh số cần phải xử lý ảnh số 1.3 Các vấn đề chung liên quan đến xử lý ảnh số 1.3.1 Xử lý ảnh mức thấp 1.3.2 Những khó khăn xử lý ảnh số 1.4 Ứng dụng hệ thống xử lý ảnh 1.5 Quá trình xử lý ảnh số 10 1.6 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 14 1.7 Nắn chỉnh biến dạng 16 1.7.1 Khái niệm nắn chỉnh biến dạng 16 1.7.2 Một số kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng nắn chỉnh biến dạng 17 1.7.3 Các điểm đặc trưng để nắn chỉnh 19 1.8 Phép tốn hình thái (Morphology) nắn chỉnh biến dạng 19 Chương MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC 27 2.1 Nắn chỉnh sở phân vùng ảnh 27 2.2 Nắn chỉnh sở tập điểm đặc trưng 31 2.3 Kỹ thuật nắn chỉnh dựa sở vector 41 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 68 2.4 Kỹ thuật nắn chỉnh dựa khung lưới 45 2.4.1 Xây dựng hàm biến đổi 45 2.4.2 Nhận xét kết 47 2.5 Xây dựng khung nắn chỉnh 47 2.6 Các mơ hình nắn chỉnh sử dụng phần mềm IrasC 48 2.6.1 Các mơ hình nắn chỉnh IrasC 48 2.6.2 Quá trình nắn chỉnh ảnh 50 Chương ỨNG DỤNG NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG 55 3.1 Nắn chỉnh sách 55 3.2 Giới thiệu chương trình 58 3.2.1 Mô tả chức chương trình 58 3.2.1.1 Chức quản lý Style (ảnh mẫu) 58 3.2.1.2 Chức quản lý điểm đặc trưng 58 3.2.1.3 Chức nâng cao chất lượng ảnh 59 3.2.1.4 Chức lưu file ảnh sau thực nắn chỉnh 59 3.2.2 Giao diện chương trình 60 3.2.3 Kết số chức chương trình 63 KẾT LUẬN 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 69 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Mơ q trình biến đổi hình học Hình 1.2: Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 14 Hình 1.3: Ví dụ nắn chỉnh biến dạng 17 Hình 1.4: Phép co giãn ảnh 21 Hình 1.5: Minh họa phép co giãn ảnh 22 Hình 1.6: Kết phép co giãn ảnh 23 Hình 1.7: Kết phép mở đóng ảnh 23 Hình 1.8: Sử dụng phép tốn HitAndMiss để tìm góc lồi ảnh 25 Hình 1.9: Tìm kiếm xương ảnh 25 Hình 1.10: Ví dụ phép tốn làm gầy ảnh 26 Hình 2.1: Hệ toạ độ Barycentric 29 Hình 2.2: Tìm tất điểm thuộc tam giác theo dịng qt 30 Hình 2.3: Nội suy tam giác 31 Hình 2.4: Phép nội suy Bilinear 31 Hình 2.5: Đồ thị biểu diễn giá trị ước lượng Y 33 Hình 2.6: Đồ thị biểu diễn giá trị chênh lệch ei 33 Hình 2.7: Đồ thị biểu diễn giá trị thực Yi 34 Hình 2.8: Đồ thị biểu diễn tổng bình phương tất điểm sai lệch 35 Hình 2.9: Đồ thị biểu diễn biến động biến 36 Hình 2.10: Ảnh gốc ảnh bị nắn chỉnh 39 Hình 2.11: Nắn chỉnh cách biến đổi tọa độ điểm ảnh 39 Hình 2.12: Mô tả biến đổi tọa độ điểm ảnh 40 Hình 2.13: Mơ tả kết thuật tốn biến đổi 40 Hình 2.14: Cặp đoạn thẳng đơn 42 Hình 2.15: Một số kết minh họa thuật tốn 42 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 70 Hình 2.16: Nhiều cặp vector 44 Hình 2.17: Kết thuật toán 44 Hình 2.18: Tọa độ ảnh thay đổi bóp méo 45 Hình 2.19: Khung lưới B-Spline hai ảnh 46 Hình 2.20: Xác định điểm tương đương cho dòng quét 46 Hình 2.21: Cách xác định tọa độ 47 Hình 3.1: Ảnh gốc mơ hình khung mẫu 56 Hình 3.2: Xác định điểm đặc trưng ảnh khung mẫu 57 Hình 3.3: Ảnh gốc ảnh nắn chỉnh 57 Hình 3.4: Ảnh nắn chỉnh làm trơn 58 Hình 3.5: Ảnh gốc ảnh nắn chỉnh 63 Hình 3.6: Ảnh nắn chỉnh làm trơn 63 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... mạch VGA hình VGA, để dựng ảnh 1.7 Nắn chỉnh biến dạng 1.7.1 Khái niệm nắn chỉnh biến dạng Nắn chỉnh biến dạng thực việc biến đổi hình học hai ảnh: ảnh nguồn ảnh đích Sự biến đổi hình học định... ảnh nắn chỉnh biến dạng Chương trình bày số khái niệm xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh Trình bày khái niệm, cách phân loại ứng dụng nắn chỉnh biến dạng Chương 2: Một số kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng hình. .. Ảnh qua xử lý Hình 1.3 Ví dụ nắn chỉnh biến dạng Nắn chỉnh biến dạng hình học thực chất khâu xử lý ảnh Với dạng ảnh tuỳ theo mức độ, trạng chủng loại ảnh mà người ta sử dụng ứng dụng phù hợp để

Ngày đăng: 24/03/2021, 17:35

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB khoa học và kỹ thuật Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Nhập môn xử lý ảnh số”
Nhà XB: NXB khoa học và kỹ thuật
[2] Lê Thị Thủy (2004), "Nắn chỉnh hình học và ứng dụng trong sách thương mại điện tử", Khóa luận tốt nghiệp đại học - Trường ĐH Hồng Đức Thanh Hóa, 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nắn chỉnh hình học và ứng dụng trong sách thương mại điện tử
Tác giả: Lê Thị Thủy
Năm: 2004
[3] Lương Chi Mai, Huỳnh Thị Thanh Bình, “Nhập môn đồ họa máy tính”, NXB khoa học và kỹ thuật Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Nhập môn đồ họa máy tính”
Nhà XB: NXB khoa học và kỹ thuật
[4] Đặng Văn Đức, “Hệ thống thông tin địa lý”, NXB KH&KT, 2001 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Hệ thống thông tin địa lý”
Nhà XB: NXB KH&KT
[5] Greg Hunetneys (2003), “Image Warping, Compositing and Morphing”, University of Veginia, CS 445 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Image Warping, Compositing and Morphing”
Tác giả: Greg Hunetneys
Năm: 2003
[6] Hermann Birkholz, Dietmar Jackel, “Image Warping with Feature Curves”, Departmentof Computer, University of Rostock, Germany Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Image Warping with Feature Curves”
[7] Michael Hoch, Georg Fleischmann, Bernd Girod (1994), “Modeling and Animation of Facial Expressions based on B-Splines”, Dept. Computer Science/ Audio-Visual Media, University Erlangen-Nuremberg, Germany Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Modeling and Animation of Facial Expressions based on B-Splines”
Tác giả: Michael Hoch, Georg Fleischmann, Bernd Girod
Năm: 1994
[8] T. Beier, B. Costa, L. Darsa, L. Velho, “Warping and Morphing of Graphical Objects”, SIGGRAPH, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Warping and Morphing of Graphical Objects”

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w