ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5ĐỀ TÀI:Xây dựng thuật toán xử lý pixel trong chương trình xử lý ảnh

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐỒ ÁN CƠ SỞ ĐỀ TÀI:……………………………………… …… Xây dựng thuật toán xử lý pixel chương trình xử lý ảnh Sinh viên thực : HỒ NHẬT HUY Giảng viên hướng dẫn : ThS NGUYỄN THANH BÌNH Lớp : 17IT3 Đà nẵng, tháng 08 năm 2020 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐỒ ÁN CƠ SỞ Xây dựng thuật toán xử lý pixel chương trình xử lý ảnh ……………………………………………………………………… Đà Nẵng, tháng 08 năm 2020 MỞ ĐẦU Trong Cách mạng Công Nghiệp 4.0, yếu tố mà nước phát triển (Việt Nam, Lào, Indonesia….) tự hào ưu lực lượng lao động trẻ, dồi khơng cịn mạnh cịn sớm bị thay Trí tuệ nhân tạo (AI) Trong tương lai, lực lượng lao động lĩnh vực việc làm cơng nghệ robot tác động tới tất ngành nghề từ dệt may, dịch vụ, giải trí đến y tế, giao thơng, giáo dục Chính vậy, thời kỳ thuận lợi để sinh viên học Cơng nghệ thơng tin: Lập trình, Quản trị mạng, Bảo mật, thể kiến thức, kỹ lĩnh thời đại – thời đại 4.0 “Nhu cầu tuyển dụng nhân lực ngành CNTT cao lịch sử" nhận định VietnamWorks (Website tuyển dụng lớn Việt Nam) Theo dự đoán Top Dev, năm 2020, Việt Nam cần 1.000.000 nhân lực ngành CNTT Hơn 90% nhà tuyển dụng khảo sát chia sẻ, họ đấu tranh để tuyển dụng giữ chân nhân viên IT giỏi Có thể thấy, ngành CNTT “miền đất hứa” với hội việc làm rộng mở mức lương hấp dẫn (khởi điểm 400$ - theo Vietnamworks) Chính học CNTT thời điểm lợi Ngày nay, với phát triển nhanh chóng khu đô thị khu du lịch, quản lý người khó Nhưng với nhận dạng hình ảnh giúp hệ thống an ninh xác định người phương tiện đó, hay hỡ trợ cảnh sát tìm tội phạm… Vì em chọn đề tài “ Xây dựng thuật toán xử lý ảnh” với mục đích nghiên cứu , tìm hiểu cách thực hoạt động số thuật toán nhận diện vật thể ảnh 1|Page LỜI CẢM ƠN Trong thời gian làm đồ án, em nhận nhiều giúp đỡ, đóng góp ý kiến bảo nhiệt tình thầy bạn bè Em xin chân thành cảm ơn thầy cô khoa Công Nghệ Thông Tin Và Truyền Thông, người dạy dỗ trang bị cho em khiến thức để hoàn thành đề tài đồ án Em xin cảm ơn giảng viên hướng dẫn Ths Nguyễn Văn Bình giúp đỡ em với nhiệt huyết mình, bảo thiếu sót em 2|Page NHẬN XÉT (Của giảng viên hướng dẫn) (Bold, size 16, xếp sau trang nhận xét quan thực tập) size 13 …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… ……………………………………………………… 3|Page MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU Chương Giới thiệu 1.1 Tổng quan 1.2 Phương pháp, kết .6 1.3 Cấu trúc đồ án Chương Nghiên cứu tổng quan 2.1 Trí tuệ nhân tạo ? .7 2.2 Tìm hiểu nhận dạng hình ảnh 2.2.1 Nhận dạng vật thể có ảnh ? 2.2.2 Nguyên tắc làm việc mơ hình nhận dạng hình ảnh 2.2.3 Các thuật toán sữ dụng nhận dạng hình ảnh: .9 2.2.4 Cơng dụng nhận dạng hình ảnh: 14 Chương Triển khai xây dựng 15 1.1 Xây dựng tổng quan: 15 1.2 Xây dựng chi tiết : 15 1.2.1 Tiến hành mở phần mềm MATLAB: .15 1.2.2 Chuyển đổi ảnh màu thành ảnh xám 15 1.2.3 Tách để lấy vật thể có ảnh : 16 1.2.4 In hình kết quả: 16 1.2.5 Mã nguồn đầy đủ: 17 Chương Kết luận hướng phát triển 21 4.1 Kết luận: 21 4.2 Hướng phát triển: .21 PHỤ LỤC 23 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 23 4|Page DANH MỤC HÌNH Trang Hình Hình ảnh Ai Hình Nhận dạng vật thể Hình Sản xuất oto 14 Hình Hệ thống an toàn xe oto 14 Hình Giao diện MATLAB 15 Hình Ảnh nhiễu 16 Hình Ảnh nhận dạng .16 Hình Giao diện chương trình xử lý ảnh 17 5|Page Chương Giới thiệu 1.1 Tổng quan Với phát triển nhanh chóng ngành cơng nghệ thơng tin khả chụp ảnh lấy nét cao thiết bị camera ngày tốt, kể điều kiện thiếu ánh sáng.Thì việc áp dụng hệ thống xử lý ảnh vào hệ thống nhận dạng có tỉ lệ sai lệch nhỏ Chẳng hạn quốc gia Mỹ, Australia, Áo, Bỉ, Pháp, Anh, Dubai,… Áp dụng kiến thức học để phát triển chương trình cần thiết Bởi vì, điều cho phép học thêm công nghệ mới, rèn luyện kỹ tư kỹ lập trình, đồng thời nâng cao kinh nghiệm học thêm kỹ quan trọng khác Chính thế, em chọn đề tài “Xây dựng thuật toán xử lý pixel chương trình xử lý ảnh” Nhận dạng ảnh giúp cho người quản lý người sữ dụng đọc vật thể có ảnh, từ phục vụ nhiều nhu cầu khác cho đặc thù công việc ngành nghề 1.2 Phương pháp, kết Phương pháp xây dựng chương trình bao gồm bước sau: - Tìm hiểu cách thức hoạt động lọc ảnh - Nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh thực tế - Ứng dụng thư viện MATLAB để xây dựng chương trình 1.3 Cấu trúc đồ án Phần báo cáo bao gồm: Chương 2: Nghiên cứu tổng quan Trong chương này, em giới thiệu tổng quát Trí tuệ nhân tạo(AI), nhận dạng vật thể ảnh, lọc số học, lọc hình học, lọc trung vị, lọc harmonic, phát biên: Sobel, Prewitt, Robert bao gồm: - Trí tuệ nhân tạo(AI) ? - Tìm hiểu nhận dạng vật thể có ảnh ? - Lọc số học ? - Lọc hình học ? - Lọc trung vị ? - Lọc harmonic ? - Phát biên Sobel ? - Phát biên Prewitt ? - Phát biên Robert ? - Tìm hiểu MATLAB Chương 3: Triển khai xây dựng Ở phần em trình bày mơ hình tổng quan đề tài cách thức triển khai Chương 4: Kết luận hướng phát triển 6|Page Các doanh nghiệp bán lẻ sử dụng nhận dạng hình ảnh để quét sở liệu lớn để đáp ứng tốt nhu cầu khách hàng cải thiện trải nghiệm khách hàng cửa hàng trực tuyến Trong chăm sóc sức khỏe, hệ thống nhận dạng xử lý hình ảnh y tế giúp chuyên gia dự đoán rủi ro sức khỏe, phát bệnh sớm cung cấp nhiều dịch vụ tập trung vào bệnh nhân Danh sách Nhận dạng riêng vật thể có hình rơi vào nhóm nhiệm vụ thị giác máy tính bao gồm tìm kiếm trực quan, phát đối tượng, phân đoạn ngữ nghĩa Bản chất nhận dạng vật thể có hình việc cung cấp thuật tốn lấy hình ảnh đầu vào thơ sau nhận hình ảnh hiển thị rõ vật thể lên Cần lưu ý máy móc khơng thể nhìn thấy cảm nhận hình ảnh làm Đối với họ, tất toán học, đối tượng trơng này: Hình Nhận dạng vật thể 2.2.2 Ngun tắc làm việc mơ hình nhận dạng hình ảnh Dựa vào ma trận 3x3 cho trước, mơ hình tiến hành lấy pixel tương ứng có hình ảnh đọc được, sau nhân phần tử tương ứng vị trí với ma trận cho trước từ cho kết tương ứng cuối xuất ảnh tương ứng với kết xử lý Vì vậy, bước nhận dạng hình ảnh thu thập xếp số pixel tương ứng 8|Page 2.2.3 Các thuật toán sữ dụng nhận dạng hình ảnh: Một số thuật tốn sữ dụng nhận dạng hình ảnh pixel là: - Lọc hình học (Geometrix filter): o Bộ lọc trung bình học q trình lọc hình ảnh có nghĩa làm mịn giảm nhiễu hình ảnh Nó dựa ý nghĩa hình học tốn học Hình ảnh đầu G(x,y) trung bình hình học cho bởi: Trong S(x,y) ảnh gốc mặt nạ lọc m x n pixel Mỗi pixel hình ảnh đầu điểm (x,y) cho sản phẩm pixel mặt nạ trung bình hình học nâng lên với cơng suất / mn Ví dụ: sử dụng kích thước mặt nạ nhân 3, pixel (x, y) hình ảnh đầu sản phẩm S (x, y) tất pixel xung quanh nâng lên mức 1/9 Sử dụng hình ảnh gốc sau với pixel (x, y) trung tâm: - Lọc Trung vị (Median filter): oBộ lọc trung vị kỹ thuật lọc kỹ thuật số phi tuyến tính , thường sử dụng để loại bỏ nhiễu khỏi hình ảnh tín hiệu Giảm nhiễu bước xử lý trước điển hình để cải thiện kết xử lý sau (ví dụ: phát cạnh ảnh) Lọc trung vị sử dụng rộng rãi xử lý ảnh kỹ thuật số vì, số điều kiện định, giữ cạnh loại bỏ nhiễu (nhưng xem thảo luận bên dưới), có ứng dụng xử lý tín hiệu oÝ tưởng lọc trung vị chạy qua mục nhập tín hiệu cách nhập, thay mục trung vị mục lân cận Mẫu hàng xóm gọi "cửa sổ", trượt, nhập theo mục, tồn tín hiệu Đối với tín hiệu chiều, cửa sổ rõ ràng vài mục nhập trước sau đầu tiên, liệu hai chiều (hoặc chiều cao hơn), cửa sổ phải bao gồm tất mục bán kính vùng elip định (nghĩa lọc trung vị lọc tách rời ) 9|Page Chương Lọc Harmonic: oHàm lọc ảnh phương pháp điều hòa trung bình phi tuyến Chức hoạt động hình ảnh đơn sắc, bit mỡi pixel 24 bit cho mỡi pixel Bộ lọc trung bình hài thành viên lọc trung bình phi tuyến tốt việc loại bỏ nhiễu loại Gaussian bảo tồn tính cạnh so với lọc trung bình số học Bộ lọc trung bình hài tốt việc loại bỏ ngoại lệ tích cực Định nghĩa lọc trung bình hài là: tọa độ (x + i, y + j) xác định ảnh A tọa độ (i, j) xác định mặt nạ vuông kích thước N x N Hình ảnh 180 x 210 pixel ban đầu hình ảnh lọc trung bình hài hịa sử dụng mặt nạ vng x pixel - Lọc số học (Arithmetic filter): oÁp dụng lọc trung bình số học cho hình ảnh oMột hoạt động lọc trung bình số học hình ảnh loại bỏ nhiễu ngắn nhiễu đồng loại Gaussian khỏi hình ảnh với chi phí làm mờ hình ảnh Bộ lọc trung bình số học định nghĩa trung bình tất pixel vùng cục hình ảnh oTrung bình số học định nghĩa là: oCác pixel bao gồm hoạt động tính trung bình định mặt nạ Mặt nạ lọc lớn trở nên chiếm ưu độ chi tiết tần số khơng gian thấp cịn ảnh 10 | P a g e Chương Phát Biên Sobel: oMột biến thể khác Prewitt mask sử dụng tăng trọng số điểm trung tâm lên Sobel mask Giá trị sử dụng để làm mượt ảnh để đánh giá điểm trung tâm quan trọng điểm khác oVà kết sữ dụng sobel mask với ảnh đầu vào: - Phát biên Prewitt: o Prewitt mask định nghĩa sau: Ta có ví dụ sữ dụng Prewitt mask: 11 | P a g e - Phát biên Robert: oRobert mask tính gradient theo đường chéo điểm Kernel đạo hàm theo x y sau: 3.1 Kết với ảnh gốc ví dụ pixel difference masks với Robert mask sau: oTa thấy kết đậm theo đường chéo mà ngang hay dọc kernel trước, Kernel kích thước x thường khó để cài đặt tính tốn khơng rõ ràng Do đó, cửa sổ kích thước x thường sử dụng 12 | P a g e Chương Tìm hiểu MATLAB ? o MATLAB ngơn ngữ bậc cao, tích hợp khả tính tốn, hình ảnh hóa, lập trình mơi trường dễ sử dụng, vấn đề giải pháp trình bày lời thích tốn học Thường MATLAB dùng cho:      Toán điện toán Phát triển thuật toán Dựng mơ hình, giả lập, tạo ngun mẫu Phân tích, khám phám hình ảnh hóa liệu Đồ họa khoa học kỹ thuật o Phát triển ứng dụng, có xây dựng giao diện đồ họa người dùng Graphic User Interface o MATLAB hệ thống tương tác, phần tử liệu xếp dạng mảng, không cần chiều hướng, cho phép giải nhiều vấn đề tính tốn, đặc biệt với ma trận véc-tơ, thời gian nhanh chóng, phần so với viết phần mềm ngôn ngữ không tương tác vô hướng C hay Fortran o MATLAB viết tắt Matrix Laboratory (phịng thí nghiệm ma trận) Ban đầu MATLAB viết để dễ dàng truy cập phần mềm ma trận dự án LINPACK EISPACK phát triển Họ mang tới tính cho phần mềm giới điện toán ma trận o Qua nhiều năm, MATLAB phát triển phục vụ nhiều người dùng Trong môi trường đào tạo, cơng cụ hướng dẫn chuẩn mực cho khóa học dẫn nhập chuyên sâu toán học, kỹ thuật khoa học Trong ngành, MATLAB công cụ nhiều nghiên cứu, phân tích, phát triển lựa chọn o MATLAB cịn có giải pháp hướng tới ứng dụng có tên toolbox Toolbox quan trọng với hầu hết người dùng MATLAB cho phép học áp dụng cơng nghệ chun mơn hóa Toolbox sưu tập hàm MATLAB (M-file) mở rộng môi trường MATLAB để giải lớp vấn đề Các lĩnh vực mà toolbox làm việc gồm xử lý tín hiệu, hệ thống kiểm soát, mạng thần kinh, logic mờ, phép biến đổi wavelet, mô phỏng… 13 | P a g e 2.2.4 Cơng dụng nhận dạng hình ảnh: Sản xuất: Kiểm tra dây chuyền sản xuất, đánh giá điểm quan trọng cách thường xuyên sở Giám sát chất lượng sản phẩm cuối để giảm khuyết tật Đánh giá tình trạng cơng nhân giúp ngành sản xuất kiểm sốt hồn tồn hoạt động khác hệ thống Hình Sản xuất oto Xe tự hành: Xe tự hành có nhận dạng hình ảnh xác định hoạt động đường thực hành động cần thiết Robot mini giúp ngành công nghiệp hậu cần định vị chuyển vật thể từ nơi sang nơi khác Nó trì sở liệu lịch sử di chuyển sản phẩm để ngăn sản phẩm bị thất lạc đánh cắp Hình Hệ thống an tồn xe oto 14 | P a g e Chương Triển khai xây dựng 4.1 Xây dựng tổng quan: Các bước tổng quan: o Chuyển ảnh màu thành ảnh xám o Chuyển ảnh xám thành ảnh nhiễu o Dựa vào thuật toán cụ thể để xác định vật thể ảnh, lọc biên hình ảnh chứa nội dung cần xác định o Xuất ảnh xử lý lưu kết vào thiết bị 4.2 Xây dựng chi tiết : 4.2.1 Tiến hành mở phần mềm MATLAB: Hình Giao diện MATLAB Để chạy chương trình, chọn Run dấu biểu tượng hình tam giác 4.2.2 Chuyển đổi ảnh màu thành ảnh xám o Đầu tiên convert color sang gray color o Tiếp theo giảm nhiễu Gaussian(Tuỳ thuộc vào image mà ta xử lý khác nhau) o Tiếp theo dùng threshold chuyển vè ảnh binary 15 | P a g e Hình Ảnh nhiễu 4.2.3 Tách để lấy vật thể có ảnh : Hình Ảnh nhận dạng 4.2.4 In hình kết quả: 16 | P a g e Hình Giao diện chương trình xử lý ảnh 4.2.5 Mã nguồn đầy đủ: 17 | P a g e 18 | P a g e 19 | P a g e 20 | P a g e Chương Kết luận hướng phát triển 4.1 Kết luận: Nhìn chung, sau kết thúc đề tài em làm điều sau đây: o Tìm hiểu MATLAB cách sử dụng thư viện tích hợp sẵn MATLAB o Xây dựng thuật toán xử lý ảnh o Bước đầu nhận diện tốt vật thể có ảnh Bên cạnh đó, cịn số hạn chế sau: o Tốc độ xử lý chậm o Nhiều ảnh kết chưa rõ ràng 4.2 Hướng phát triển: Hướng phát triển mà em hướng đến : o Tối ưu hoá mã nguồn tốt để tốc độ xử lý cải thiện o Nhiều ảnh chưa xử lý tốt xử lý hoàn thiện 21 | P a g e : số liệu, mẫu biểu, tranh DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh: https://www.blackice.com/Help/Tools/Document%20Imaging%20SDK %20webhelp/WebHelp/Harmonic_Mean_Filter.htm https://viblo.asia/p/tuan-5-gradient-and-edge-bJzKmOGwl9N https://ch.mathworks.com/help/images/ref/edge.html https://quantrimang.com/matlab-la-gi-149896#:~:text=Th %C6%B0%20vi%E1%BB%87n%20h%C3%A0m%20t%C3%ADnh%20to %C3%A1n,v%C3%A0%20bi%E1%BA%BFn%20%C4%91%E1%BB%95i %20Fourier%20nhanh ……………… Ghi chú: - Danh mục tài liệu tham khảo phải xếp theo abc tên tài liệu, tác giả, nơi năm phát hành Nếu xếp theo tên tác giả xếp abc theo họ, sau đến tên tài liệu, nơi năm phát hành Danh mục tài liệu tham khảo xếp cuối cùng, sau trang phụ lục 22 | P a g e