Tìm hiểu bài toán ghép ảnh

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chƣơng KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GHÉP ẢNH 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh 1.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm ảnh xám 1.1.2.2 Thu nhận biểu diễn ảnh 1.1.2.3 Khử nhiễu 1.1.2.4 Chỉnh mức xám 1.1.2.5 Phân tích ảnh 1.1.2.6 Nhận dạng ảnh 1.1.2.7 Nén ảnh 1.2.GHÉP ẢNH 1.2.1 Bài toán ghép ảnh 1.2.2 Ứng dụng ghép ảnh Chƣơng GHÉP ẢNH DỰA TRÊN KỸ THUẬT NẮN CHỈNH HÌNH HỌC VÀ BIẾN ĐỔI MỨC XÁM 2.1 XÁC ĐỊNH CÁC CẶP ĐIỂM ĐẶC TRƢNG 2.1.1 Xác định phần chung hai ảnh 2.1.2 Lựa chọn cặp điểm đặc trưng 2.2 XÂY DỰNG HÀM BIẾN ĐỔI 2.2.1 Biến đổi ảnh dựa vào hàm biến đổi 2.2.2 Sơ đồ thuật toán ghép ảnh dựa nắn chỉnh hình học ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang 2.3 HIỆU CHỈNH MỨC XÁM 2.3.1 Xác định độ sai lệch mức xám 2.3.2 Sơ đồ thuật toán ghép ảnh dựa biến đổi mức xám Chƣơng CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn 3.2 Chƣơng trình ghép ảnh smIMAGE KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang MỞ ĐẦU Xử lý ảnh số có nhiều ứng dụng thực tế Một ứng dụng sớm xử lý ảnh từ nhiệm vụ Ranger phịng thí nghiệm Jet Propulsion vào năm đầu thập kỷ 60 Hệ thống chụp hình gắn tàu vũ trụ có số hạn chế kích thước trọng lượng, ảnh nhận bị giảm chất lượng mờ, méo hình học nhiễu Các ảnh xử lý thành cơng nhờ máy tính số Hình ảnh mặt trăng hỏa mà thấy tạp chí xử lý máy tính số Bên cạnh ngôn ngữ giao tiếp, thông 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 Do việc xử lý ảnh đồ họa phận quan trọng việc trao đổi thông tin người máy Trong sống đại ngày nay, người máy đóng vai trị quan trọng cơng nghiệp gia đình Chúng thực cơng việc nhàm chán nguy hiểm, công việc mà tốc độ độ xác vượt khả người Khi người máy trở nên tinh vi hơn, thị giác máy tính đóng vai trị ngày quan trọng Người ta đòi hỏi người máy phát nhận dạng phận cơng nghiệp, mà cịn hiểu chúng thấy đưa hành động phù hợp Xử lý ảnh tác động lớn đến thị giác máy tính Những ứng dụng khác xử lý ảnh vơ hạn Ngồi ứng dụng thảo luận trên, bao gồm lĩnh vực khác điện tử gia đình, thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học, v.v Đặc biệt xử lý ảnh ứng dụng ghép ảnh để tạo ảnh có chiều rộng chiều sâu mà chụp máy ảnh khơng cho phép góc nhìn rộng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Ngày nay, Việt Nam bước vào hội nhập với kinh tế giới, điều đặt là: Làm để quảng bá hình ảnh Việt Nam nhiều với bạn bè quốc tế? Làm để hình ảnh đất mẹ phải sống động, mẻ, quyến rũ không lặp lại cảm xúc đơn điệu? Từ lâu nhiếp ảnh gia dành trọn tìm tịi đam mê để vượt qua câu hỏi với mong muốn góp phần vào việc quảng bá hình ảnh Việt Nam Tất họ mong muốn thông qua ảnh người xem cảm thấy chuyến “du lịch ảo” từ Bắc đến Nam qua danh lam thắng cảnh tiếng như: Văn Miếu (Hà Nội), Sầm Sơn (Thanh Hóa), Cửa Lị (Nghệ An), Mỹ Sơn (Quảng Nam), lăng Khải Định (Huế), hồ Xuân Hương (Đà Lạt), TP.HCM Điều thực mẻ thú vị thắng cảnh khơng phải giới thiệu hình ảnh đơn chiều mà giới thiệu không gian “giả” đa chiều thật sống động khiến người xem có cảm giác khơng khác đứng trước cảnh thật Tuy nhiên để có ảnh thật khơng phải đơn giản Khi chụp ảnh, độ rộng ống kính khơng đủ để tạo nên ảnh đó, ghép ảnh để tạo nên ảnh đẹp phương pháp hay Hình Ảnh ghép từ 14 khác Trong ghép ảnh có loại : ghép ảnh lại với thành khảm ảnh Trong xử lý ảnh, khảm ảnh lĩnh vực nghiên cứu lý thú Ảnh khảm, hình dung ảnh ghép nhiều ảnh khác Khảm ảnh có nhiều ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang ứng dụng khác Ứng dụng truyền thống tạo nên ảnh không gian rộng ảnh vệ tinh từ tập ảnh Một số ứng dụng gần bao gồm ổn định phát thay đổi khung cảnh (scene stabilization and change detection), nén video, mục video (video indexing) tăng thị trường độ phân giải cho camera, biên tập ảnh (photo editing)… Một ứng dụng đặc biệt thông dụng ảnh khảm tạo mơi trường ảo (virtual enviroinment) hành trình ảo (virtual travel) Các vấn đề khảm ảnh xếp ảnh thành phần, nắn chỉnh biến dạng, biến đổi màu sắc làm mờ đường biên ảnh Tất thao tác nhằm làm cho ảnh khảm trơng liên tục giống ảnh liền khối, nhiều ảnh khác ghép lại Nhiều kỹ thuật khảm ảnh nghiên cứu ứng dụng như: Khớp biểu đồ màu sắc (Color histogram matching), Phân tích cấu trúc (Texture analysis), Phân tích hình khối (Shape analysis), Khớp cạnh (Edge matching), Wavelets-based image matching, Đan đa phân giải (Multiresolution spline technology), kỹ thuật lọc… Một số phần mềm khảm ảnh phát triển: Easy Mosaic, AndreaMosaic, Mazaika, Autopanopro, Panorama Factory, Easypano Studio… Ghép ảnh cịn có nhiều ứng dụng thực tế ngành kiến trúc, xây dựng đồ địa lý v.v Song việc ghép thành phần đối tượng lại với để thu ảnh tương ứng hoàn thiện cơng việc khó khăn nhiều phải làm thủ công, mặt khác ảnh thu nhận để ghép thường bị lệch hay biến dạng khoảng Yêu cầu đặt cần xác định khoảng sai lệch thông tin phần ảnh định ghép, sau hiệu chỉnh độ sai lệch cuối ghép chúng lại Nghiên cứu kỹ thuật ghép ảnh mở cho hướng phát triển tương lai xây dựng kỹ thuật giả lập 3D Xuất phát từ vấn đề này, đề tài em : “Tìm hiểu toán ghép ảnh” Nội dung đề tài bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương: Chương 1: Khái quát xử lý ảnh ghép ảnh Chương giới thiệu khái quát xử lý ảnh số thuật toán ghép ảnh Chương 2: Ghép ảnh dựa kỹ thuật nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Chương giới thiệu thuật toán ghép ảnh dựa kỹ thuật nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám dựa tập điểm điều khiển Chương 3: Chương trình thử nghiệm Chương giới thiệu chương trình ghép ảnh smIMAGE ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Chƣơng KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ GHÉP ẢNH 1.1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Xử lý ảnh mơn khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, quy mơ cơng nghiệp, mảng quan trọng kỹ thuật thị giác máy tính, tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực Hai nhiệm vụ trình xử lý ảnh nâng cao chất lượng thơng tin hình ảnh xử lý số liệu cung cấp cho q trình khác có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển Con người thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trị quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ họa phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ họa đóng vai trò 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 Người ta hay lẫn lộn xử lý ảnh với đồ họa máy tính Đồ họa máy tính xử lý ảnh hai kỹ thuật đồng hành Mặc dù có nhiều khái niệm chung đồ họa máy tính xử lý ảnh, chúng có hai lĩnh vực nghiên cứu độc lập Đồ họa máy tính cơng cụ dùng máy tính để vẽ tái tạo hình ảnh Xử lý ảnh thao tác hình ảnh nhận phát Đồ họa máy tính làm việc với đối tượng hai ba chiều Xử lý ảnh không bị hạn chế liệu mảng hai chiều Hiện với kỹ thuật công nghệ xử lý số lượng lớn hình tượng kỹ xảo hoạt hình , việc phân chia đồ họa máy tính xử lý ảnh thường lẫn lộn với Khái niệm xử lý ảnh số (Digital image Processing) xem xử lý liệu hai chiều Ảnh số dãy số hữu hạn biểu diễn số thực phức Lĩnh vực thị giác máy (computer Vision) bao gồm việc thu nhận, xử lý, phân loại nhận dạng ảnh để cuối đưa định Tuy nhiên định nghĩa tương đối Thị giác máy công nghệ phát triển mà sử dụng xử lý ảnh phân tích ảnh Thị giác máy kỹ thuật cơng nghệ cơng nghiệp liệu hình ảnh xử lý cho môi trường điều khiển Nó sớm sử dụng cho tự động hóa kiểm tra dây truyền kỹ thuật, dây truyền tự động đặc ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang biệt Ứng dụng thành công xử lý ảnh mơi trường tự động hóa cơng nghiệp thiếu máy kiểm tra cho việc in mạch in Thị giác máy ngày sử dụng rộng rãi công nghiệp chế tạo chất án dẫn nơi đòi hỏi kiểm tra cao Kỹ thuật thị giác máy áp dụng để kiểm tra thiếu sót việc chế tạo, cung cấp liên kết thẳng, thực đặc biệt hoàn toàn im lặng Thị giác máy hoạt động cấu thành nhiều bước có liên kết với Chức khơng bị hạn chế Khi có ảnh nhớ bit cần tiến hành phân tích xử lý Việc phân tích xủ lý thực nhiều thuật toán khác tiến hành nhiều công đoạn khác nhau, vấn đè lựa chọn thuật tốn cịn tùy thuộc vào lớp ứng dụng cụ thể Xử lý ảnh số xử dụng với hai mục đích khác nhau: -Tăng chất lượng việc thể ảnh liên quan đến thị giác người -Chuẩn bị ảnh để thể đặc trưng cấu trúc nó, cho phép đo đặc trưng Những kỹ thuật áp dụng cho mục đích khơng phải lúc giống nhau, chúng giao cách đáng kể Trong tài liệu này, phương pháp nêu phục vụ cho hai mục đích Nói chung việc phân loại bước thị giác máy xử lý ảnh chia sau: thuật toán xử lý ảnh mức thấp, mức trung bình mức cao -Xử lý mức thấp: gắn liền với công việc mức ảnh nhị phân, tiêu biểu tạo ảnh phụ tốt từ ảnh đầu cách thay đổi biểu diễn ảnh, xóa liệu thừa khơng cần thiết Nó dùng q trình phân tích ảnh thể thơng tin hình ảnh Những đặc trưng bao gồm việc làm biên, lọc nhiễu hặc nhấn mạnh vùng cần quan tâm Quá trình không làm tăng thông tin mà nhấn mạnh đặc trưng đặc tả -Xử lý mức trung bình: nhận dạng có nghĩa, vùng, điểm từ ảnh nhị phân Tri thức khơng có tri thức tiên nghiệm xây dựng cho mức xử lý -Xử lý mức cao: tương tác ảnh với sở tri thức đó, điều kết hợp dạng phát theo mức độ tiên nghiệm xử lý với dạng biết ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang đối tượng thực tế Kết qủa từ thuật tốn mức chuyển sang thủ tục khơng phải ảnh mà tạo định hành động rút từ việc phân tích ảnh Q trình xử lý ảnh việc thu nhận ảnh nguồn (từ thiết bị thu nhận ảnh dạng số tương tự) gửi đến máy tính 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 – Charge Coupled Device) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh quét scanner Tiếp theo q trình số hóa Q trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại.Cuối cùng, tùy theo mục đích ứng dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác Quá trình xử lý nhận dạng ảnh chia làm bốn giai đoạn liên tiếp sau: Tìm nhận, Xử lý sơ trích chọn đặc điểm, Nhận dạng, Phân tích Giải thích Mơi trường Các đặc trưng nguyên thủy Bộ thu nhận quang học Xử lý sơ trích chọn đặc trưng Mơ tả Nhận dạng, đồng Hiểu Phân tích, giải thích (các phương pháp trí tuệnhan tạo) Biểu diễn số Ảnh Đối tượng Cảnh quan môi trường Môi trường ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Ở giai đoạn 0: Bộ thu nhận , nhận ánh sáng môi trường để tạo phân bố cường độ sáng mặt phẳng, tức ảnh tương tự, sau số hóa để tập hợp phần tử ảnh (pixel) lưu trữ nhớ máy tính Ở giai đoạn 1: Từ ảnh số ban đầu tiếp tục xử lý sơ (khữ nhiễu, nâng cao chất lượng, hiệu chỉnh biến dạng) biểu diễn tiếp đặc điểm nguyên thủy Ở giai đoạn 2: Trên sở đặc điểm nguyên thủy trích chọn, thuộc tính nhận dạng, đồng áp dụng để đối tượng quan hệ chúng ảnh (mô tả ) Ở giai đoạn 3: Xử lý tiếp kết bước tức áp dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo để giải thích tiến tới hiểu cảnh quan – mơ hình cấu trúc đối tượng mơi trường Q trình nhận dạng can thiệp từ Giai đoạn đến Giai đoạn 2.kết nhận dạng tốt đảm bảo cở cho thành công mức cho hoạt động Trước hết q 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 – Charge Coupled Device) Lưu trữ CAMERA Thu nhận ảnh Số hóa Phân tích ảnh Nhận dạng SENSOR Lưu trữ Hệ Q Định Hình 2: Các giai đoạn xử lý ảnh Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh quét scanner 10 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang (left, top, right, bottom) nói trên, ta tính histogram phần ảnh ảnh chồng lên Giả sử độ sai lệch kí hiệu tb Ta có: i mức xám thứ i h1(i) số điểm ảnh có mức xám i ảnh n (h2 (i ) h1 (i )) tb i h2(i) số điểm ảnh có mức xám i ảnh G G mức xám cực đại Thuật toán biến đổi màu: tbr = (int)(tbr1 - tbr2); //độ sai lệch màu R (red) tbg = (int)(tbg1 - tbg2); // độ sai lệch màu G (green) tbb = (int)(tbb1 - tbb2); // độ sai lệch màu B (blue) for (h = 0; h < picture2.Height; h++) for (w = 0; w < picture2.Width; w++) { Color cl = picture2.GetPixel(w, h); //lấy màu điểm I(w,h) x = (int)cl.R; x += tbr; //thay đổi gán lại giá trị màu Red if (x > 255) x = 255; if (x < 0) x = 0; y = (int)cl.G; y += tbg; Green if (y > 255) y = 255; if (y < 0) y = 0; z = (int)cl.B; z += tbb; Blue if (z > 255) z = 255; if (z < 0) z = 0; Color col = Color.FromArgb(x, y, z); 26 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang picture2.SetPixel(w, h, col); } 2.3.2 Sơ đồ thuật toán ghép ảnh dựa biến đổi mức xám Ghép ảnh ảnh dựa vào nắn ảnh2 chỉnh Xác định phần chung Xác định độ sai lệch Ngưỡng g S Điều chỉnh sai lệch Đ Kết thúc 27 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Chƣơng CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn Thực chương trình ghép ảnh ngơn ngữ thể cách ghép ảnh nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám 3.2 Chƣơng trình ghép ảnh smIMAGE Chương trình ứng dụng kỹ thuật ghép ảnh minh họa cho kết nghiên cứu đề tài, cài đặt ngơn ngữ Visual C 2008 chạy mơi trường Window Hình 11 Giao diện chương trình 3.2.1 Mơ tả chức Các nhóm chức chính: - Nhóm chức File gồm chức : a.Mở file (Open …):Nhóm chức gồm hai chức :mở ảnh thứ ảnh thứ để làm việc 28 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang b.Đóng file :Đóng file ảnh làm việc c.Lưu file : Lưu file ảnh kết sau xử lý - Nhóm chức Image gồm chức : a.Ghép ảnh theo cách đơn giản b.Ghép ảnh thường theo điểm point c Ghép ảnh theo phương pháp cải tiến d Đóng file ảnh e.Lưu trữ ảnh -Các chức công cụ: Ghép đơn giản Ghép ảnh thường theo điểm point Thanh cơng cụ Hình 12 Thanh Ghép ảnh cải tiến cơng cụ Đóng Các File ảnh Tool Bar Lưu trữ ảnh Thốt chương trình chương trình 29 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang 4.2 MỘT SỐ KẾT QUẢ MINH HỌA TRONG PHẦN MỀM SMImage -Kết chồng ảnh: -Kết ghép ảnh theo điểm point: 30 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang KẾT LUẬN Ngày với tốc độ phát triển ngành cơng nghiệp giải trí, đặc biệt phát triển mạnh mẽ nghề nhiếp ảnh, nhiếp ảnh gia ln mong muốn qua ảnh để quảng bá đất nước hay phong cảnh địa điểm đẹp Với công nghệ ngày nay, có nhiều loại máy ảnh cho phép chụp ảnh tồn cảnh đời có nhiều phần mềm ghép ảnh chun nghiệp Song địi hỏi nhiếp ảnh gia phải có “tay nghề” tốt: Khi chụp ảnh trục máy ảnh thân máy phải cố định, có nghĩa người chụp phải tự xoay xung quanh máy ảnh để chụp góc khác nhau; Các thông số kỹ thuật từ tiêu cự F, tốc độ chụp phải giống tất kiểu ảnh chụp; Nếu dùng ống kính góc q rộng gây lỗi méo mó hình ảnh; Ảnh chụp thường thời gian để không bị sai lệch lớn độ sáng ảnh tạo ảnh ưng ý Nghiên cứu kỹ thuật ghép ảnh mở hướng phát triển công nghệ thu nhận ảnh, việc thu nhận ảnh đối tượng có kích thước lớn thường thực nhiều phần, công việc sau thu nhận ảnh cần ghép phần ảnh lại với để thu ảnh kết Mặt khác ảnh thu nhận thường bị biến dạng không giống nhiều nguyên nhân: góc độ thu nhận khác nhau, thời gian thu nhận khác nhau, thiết bị thu nhận không tốt Đặc biệt đề tài tập trung nghiên cứu sâu vào phương pháp ghép ảnh dựa kỹ thuật nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám Kỹ thuật nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám bao gồm pha sau: - Nắn chỉnh hình học - Chồng ảnh - Hiệu chỉnh sai lệch thông tin màu sắc - Ghép ảnh 31 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Ngồi đề tài cịn đề xuất phương pháp ghép ảnh đơn giản sử dụng cho ảnh bị quay biến dạng kiểu co hay giãn ảnh với ảnh gốc Kỹ thuật ghép ảnh cài đặt phần mềm merIMAGE Mặc dù có kết tốt mục tiêu đề tài đặt Nhưng hạn chế mặt thời gian thực đề tài đề tài tương đối rộng nên cịn nhiều khía cạnh mà đề tài chưa thực Vì hướng phát triển đề tài cịn mở, nêu số vấn đề lớn sau: -Tìm hiểu số phương pháp ghép ảnh phần tương ứng đối tượng khác dựa kỹ thuật nắn chỉnh hình học biến đổi mức xám - Việc nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật cho phép mở khả áp dụng cho toán ngược toán phát giả mạo ảnh 32 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình Xử lý ảnh số, Đỗ Năng Tồn, Viện công nghệ thông tin Quốc Gia [2] Nhập môn Xử lý ảnh số, Lương Mạnh Bá - Nguyễn Thanh Thuỷ, 1999 [3] Practical Image Processing in C, Craig A, Lindley,1990 [4] Digital Image Processing Algorithms, Joannis pitas, Prentice Hall,1995 [5] The Image Processing Handboook Second ed, Russ, J.C, 1995 [6] Fundamentals of Digiatal Image Processing, Anil.K.Jain, Prentice,1986 [7] http://en.wikipedia.org/wiki/Panoramic_photography [8] http://pippin.gimp.org/image_processing/ [9] http://www.taybacgroup.com.vn/Default.aspx?g=posts&t=165&p=6 33 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang PHỤ LỤC Định dạng ảnh IMG Ảnh IMG ảnh đen trắng, phần đầu ảnh IMG có 16 byte chứa thơng tin sau: byte đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh 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, 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 34 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang 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 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 tốn bít Số byte nén tính bít cịn lại Các gói tin file IMG phong phú ảnh IMG ảnh đen tắng, cầm bít cho pixel thay nói Tồn ảnh có điểm sáng tối tương ứng với 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 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 35 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang byte: phương pháp mã hoá 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 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 ln đặt byte: số bít plane mà ảnh sử dụng Với ảnh 16 màu, giá trị 4, với ảnh 256 mầu (1pixel/8bits) số bít plane lại 1 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 đợc 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: 36 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang 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, 4949h 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 tới cấu trúc IFD cấu trúc thứ hai file Thứ tự byte phụ thuộc vào dấu hiệu trường Phần thứ 2(IFD): Nó khơng sau cấu trúc IFH mà vị trí xác địnhbởi trường Offset đầu tệp có hay nhiều IFD tồn file Một IFD bao gồm: byte: chứa DE ( Directory Entry) 12 byte DE xếp liên tiếp, DE chiếm 12 byte byte: chứa Offset trỏ tới IFD Nếu đay IFD cuối trường có giá trị Phần thứ 3: DE: DE có dộ 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 chưa số lượng mục kiểu liệu Nó khơng phải tổng sơ byte cần thiết để lưu trữ Để có số liệu ta cần nhân số mục với kiểu liệu dùng 37 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang byte: Offset tới điểm bắt đầu liệu liên quan tới dấu hiệu, tức liên quan với DE khơng phải 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 kiểu khác lưu trữ byte dấu hiệu nén Định dạng GIFF Định dạng tổng quát cảu ảnh GIFF sau: * Chữ ký ảnh * Bộ mô tả hiển thị * Bản đồ màu tổng thể * Mô tả đối tượng ảnh - Dấu phân cách - Bộ mô tả ảnh - Bản đồ màu cục - Dữ liệu ảnh Phần mô tả lặp n lần ảnh chứa n đối tượng * Phần cuối ảnh GIF - Chữ ký cảu ảnh GIF có giá trị GIF87a Nó gồm ký tự, ky tự đầu kiểu định dạng, ký tự sau version ảnh - Bộ hình hiển thị: Chứa mơ tả thơng số cho tồn ảnh GIF: Độ rộng hình raster cho pixel: byte; Độ cao hình raster cho pixel: byte; Các thơng tin đồ màu, hình hiển thị,… Thông tin màu nền: 1byte; 38 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Phần chưa dùng: 1byte - Bản đồ màu tổng thể: Mô tả màu tối ưu đòi hỏi bit M=1 Khi màu tổng thể thể Nó xác lập mô tả hiển thị Số lượng thực thể đồ màu lấy theo mô tả thị m, với m lương bit pixel thực thể chứa đựng byte (biểu diễn cường độ màu màu Red-Green- Blue) Cấu trúc khối sau: Bit Thứ tự byte Mô tả Màu Red Giá trị màu đỏ theo index Màu Green Giá trị màu đỏ theo index Màu Blue Giá trị màu đỏ theo index Màu Red Giá trị màu đỏ theo index Màu Green Giá trị màu xanh lục theo index Màu Blue Giá trị màu xanh lơ theo index ……… - Bộ mơ tả ảnh: Định nghĩa vị trí thực tế phần mở rộng ảnh phạm vi không gian ảnhr có phần mơ tả hình hiển thị Nếu ảnh biểu diễn theo ánh xạ đồ màu cục cờ định nghĩa phải thiết lập Mỗi mô tả ảnh ký tự kết nói ảnh Ký tự dùng định dạng GIF có từ ảnh trở lên Ký tự có giá trị 0x2c (ký tự dấu phẩy) Khi ký tự đọc qua mô tả ảnh kích hoạt Bộ mơ tả ảnh gồm 10 byte có cấu trúc sau: Các bit Thứ tự byte Mô tả 00101100 Ký tự liên kết ảnh Căn trái ảnh 2,3 Pixel bắt đầu ảnh tính từ trái hình hiển thị Căn đỉnh 4,5 Pixel cuối ảnh tính từ đỉnh hình hiển thị 39 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mạc Thị Thu Trang Độ rộng ảnh 6,7 Chiều rơng ảnh tính theo pixel Độ cao ảnh 8,9 Chiều cao ảnh tính theo pixel MI000pixel 10 Khi bit M=0: Sử dụng đồ màu tổng thể M=1: Sử dụng đồ màu cục I=0: Định dạng ảnh theo thứ tự liên tục I=1: Định dạng ảnh theo thứ tự xen kẽ Pixel+1: số bit/pixel ảnh - Bản đồ màu cục bộ: Bản đồ màu cục chọn bit M byte thứ 10 Khi đồ màu cục chọn, đồ màu chiếu theo mô tả mà lấy vào cho Tại phần cuối ảnh, đồ màu lấy phần xác lập sau mô tả hiển thị - Dữ liệu ảnh: Chuỗi giá trị pixel màu tạo nên ảnh Các pixel đưcợ xếp liên tục dòng ảnh từ trái qua phải Các dòng ảnh viết từ xuống - Phần kết thúc ảnh: Cung cấp tính đồng cho đầu cuối ảnh GIF Cuối ảnh xác định ký tự “;” 40 ... toỏn ghép ảnh Ghép ảnh ghép phần ảnh vào ảnh Đầu vào là: hai ảnh khác mà bạn muốn ghép lại thành Đầu là: ảnh sau thực việc ghép hai ảnh lúc đầu với 1.2.2 Ứng dụng ghép ảnh Tuy nhiên để có ảnh. .. chụp ảnh, độ rộng ống kính khơng đủ để tạo nên ảnh đó, ghép ảnh để tạo nên ảnh đẹp phương pháp hay Hình Ảnh ghép từ 14 khác Trong ghép ảnh có loại : ghép ảnh lại với thành khảm ảnh Trong xử lý ảnh, ... tốn ghép ảnh? ?? Nội dung đề tài bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương: Chương 1: Khái quát xử lý ảnh ghép ảnh Chương giới thiệu khái quát xử lý ảnh số thuật toán ghép ảnh Chương 2: Ghép ảnh