Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh trong thực tiễn: Phần 2

Phần MỘT • SỐ KỸ THUẬT • PHÁT HIỆN • NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH 2.1 Tổng quan kỹ thuật tiền xử lý ảnh [ 1] 2.1.1 Tổng quan vé kỹ thuật tiền xử lý ảnh vả trích chọn đặc trưng Đây giai đoạn quan trọng ảnh hưởng đến kết phát nhận dạng đối tượng, tùy thuộc vào chất lượng ảnh quét mà ta tiến hành thủ tục xử lý khác Vì q trình xử lý sơ có thê làm chậm tôc độ xử lý hệ thống nên quét ảnh vào tốt, ta bò qua bước Nâng cao chất lượng bước cần thiết xử lý ảnh nhàm hoàn thiện số đặc tính ảnh Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cường ảnh khơi phục ảnh Tăng cường anh nhầm hồn thiện đặc tính ảnh như: - Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh - Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám cùa ảnh - Làm biên ảnh Xử lý ảnh thực chất biến đổi giá trị điểm ảnh dựa vào eiá trị cua mà khơns dựa vào điểm ảnh khác Có Iri’ cách tiếp cán với phương pháp này: 104 Phần MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH - Cách thứ 'nhất dùng hàm biến đổi thích hợp với mục đích yêu câu đặt để biến đổi giá trị mức xám điểm ảnh sang giá trị mức xám khác - Cách thứ hai dùng lược đồ mức xám (GrayHistogram) .1.1.1 C c kỹ thuật nhị phân ảnh Trong ảnh nhị phân, mồi pixel chi chứa hai giá trị nhị phân Mồi ảnh nhị phân lưu trừ mảng logic Các cách tạo ảnh nhị phàn: - Tạo ảnh nhị phân từ ảnh xám bàng cách trộn, tạo ánh số từ ảnh RGB bàng cách trộn (dither) - Tạo ảnh nhị phân từ ảnh xám, ảnh số hay ảnh RGB sở ngưỡng ánh sáng Ảnh nhị phân: giá trị xám cúa tất cá điểm ảnh nhận giá trị 0, điếm ảnh ảnh nhị phân dược biểu diễn bơi bit Trong q trình thực sơ thao tác, cân đầu vào dạng nhị phân (ví dụ hàm distance tranform - hàm tính dịch chuyển khoảng cách điểm điểm khác gần nhất), mục 1.1 giới thiệu kỳ thuật để nhị phân ảnh Để tạo ảnh nhị phân từ ảnh xám, từ ảnh đánh dấu số từ ảnh RGB dựa ngưỡng mức xám Đê thực chuyển đổi, ta phải chuyển đổi ảnh vào thành định dạng mức xám (nếu ảnh xám), sau lấy ngưỡng để chuyển ảnh xám thành ảnh nhị phân Ảnh thu ảnh nhị phân có giá trị (đen) đổi với tất cà pixel ảnh vào có mức xám nhỏ ngưỡng (trắng) cho tất cá giá trị pixel khác Vấn dỏ chọn ivurịTiíi nào? Mặc dù khơng có thuật tốn*chọn I1L.UIí! IV Iiũ' Ị' JỊIIILI cho loại anh K.ỹ thuật lây nmrờnu k\ 105 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỀN thuật sử dụng m ột tham số 9, gọi ngưõma độ sane chọn dê áp dụng cho m ột ảnh a[m,n] theo cách sau: Nếu a[m.n] >= a[m,n] = 1; ngược lại a[m.n] = Trong sách này, nhóm tác giả trình bày số phưcma pháp sau: - Ngưỡng cổ định: Phương pháp chọn ngưỡng độc lập với liệu ảnh Neu chương trình ứng dụng làm việc với ảnh có độ tương phản cao, đối tượng quan tâm tối cịn gần đồng sáng, giá trị ngưỡng khơng đói 128 độ sáng từ đến 255 giá trị chọn tốt -N g ỡ n g dựa lược đồ: Phương pháp thứ hai chọn ngưỡng dựa lược đồ Trone hầu hết trường hợp, ngưỡng chọn từ lược đồ độ sáng cua vùng hay ảnh cần phân đoạn Hình 2.1 ví dụ anh lược đồ sáng liên kết với n \ ù ' o \° (u ) Iiuacc to bo ih 'c s ito h k il (b ) Brightness histoarain o ĩ the imairc H ìn h 2.1 Ví dụ ảnh lư ợ c đồ sáng liên kế t cùa ảnh [1 ] Có nhiều phương pháp chọn ngưỡng tự động xuất phát tư lược đỏ • xám {h[a], với a = 0.1 L} Một phưcmc pháp la: 106 Phần MỘT SỐ KỸ THUẬT PHẤT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH phương pháp lọc (Isodata algorithm), phương pháp tam giác (Triangle algorithm), phương pháp đối xứng (Background - symmetry algorithm) Phương pháp chia đôi (phương pháp lặp -Isoclata algorithm) Phương pháp chọn ngưỡng theo kiểu lặp Ridler Calvard đưa Các bước thuật toán sau: Bước 1: Giả sử bước 0: gán k = 0, 00 = L/2 Quy trình lặp thường bất đầu từ lời giải chấp nhận Bước 2: Quy trình dừng ngưỡng hai bước liên tiếp lệch không đáng kể (sai số e): while |9k - 9k-1 |>e Tính giá trị trung bình nif,k điểm sáng vùng xám cùa vùng đối tượng Tính giá trị trung bình rrib.k bàng điểm sáng vùng xám vùng Bước 3: Tính ngưỡng 9k: (bàng cách tính trung bình cộng) 0k = (m f,k-i + m b,k -i)/2 (Ví dụ: lấy trung bình cộng 256 trung bình cộng max, min) Bước 4: Kiểm tra |0k - 0k-i| >e? Nếu không, tăng k = k + 1, quay lại bước Phương pháp tam giác (Triangle algorithm) Phương pháp Zack đưa minh họa hình 2.2 Trong hình này, ta quan sát thấy đường thẳng xây dựng bàng cách nối từ giá trị lớn lượng đồ độ sánc bmax đên giá trị nhỏ lược đồ độ sáng bmm Với độ sána b G [bm ax, 107 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN bmin], ta tính khoảng cách d từ giá tri lược đồ b h[b] đẻn đưừng thẳng có G iá trị bo ứng với khoảng cách lớn chọn làm giá trị ngưỡng H ìn h 2.2 P h ng p h p tam g iá c Chỉ có điểm cao nhất, có nhiều khơng thể áp dụnc phương pháp Xét điểm thấp hướng đối tượng Tìm đường conc lấy diêm trung trực cắt đường cong vị trí hồnh độ điêm sáng nhâl (ngưỡng = hồnh độ điểm sáng nhất) Phương pháp đối xú n g (Background - sym m etry algorithm) Đường nối đỉnh chia ảnh thành phần diện tích Đối X Ú T 12 hồn tồn khơng có, lệch khoảng p% Sau nàv coi p% = 5% Cần xác định đường nối đinh lệch bên Điẻm cao nhát (maxp) bàng cách tìm giá trị lớn biểu đồ mức xám Xác định giá trị (thuộc vùng nền) lấy đối xứng qua đưcmg nói dinh thoả mãn điều kiện p% Giá trị lẩy đối xứng vừa tim ngưỡníi 108 Phần MỘT SỐ KỸ THUẬT PHẤT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH m h [b j O bject Background 1 1 1 W o 300 X Q o 200 1» 0 E 100 z 1 I 1 I i ; I i , ! Ỉ : ISO 115 IS * 0 256 H ìn h 2.3 B iể u đồ m ứ c xâm vớ i m axp = 183, p % = 5% Ví dụ: Với biểu đồ mức xám hình 2.3, maxp = 183, với p% = 5%, xác định giá trị mức xám 216 thuộc vùng lẩy đối xứng qua đường nối đỉnh giá trị 150 Vậy giá trị 150 ngưỡng Tóm lại, ngưỡng tính theo phương pháp là: + Phương pháp chia đôi: 0=152 + Phương pháp tam giác: = 139 + Phương pháp đối xứng với mức 5%: = 150 Kỳ thuật lấy ngưỡng khơng thiết phải áp dụng cho tồn ảnh, mà áp dụng cho vùng ảnh Hai tác giả Chow Kaneko phát số biến thể kỹ thuật lấy ngưỡng bang cách chia ảnh có kích thước m X n thành nhiều vùng không chồng chéo lên Các giá trị ngưỡng tính riêng biệt cho vùng sau kết hợp lại thơng qua phép nội suy để hình thành nên mặt ngưỡng cho tồn ảnh Trong thuật tốn này, kích thước vùng cần chọn cách thích hợp cho có lượng đáng kể điểm ảnh vùng nhàro phục vụ cho việc tính lược đồ xác định ngưỡng tương ứng Tính hữu ích cùa thuật tốn cua nhiêu thuật toán khác phụ thuộc vào ứng dụng cụ thê 109 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN 2.1.1.2 C ác kỹ th u ậ t lọc nhiễu Nhiễu điều tránh khõi hệ thơng xử lý tín hiệu Các ảnh số có nhiều loại nhiễu khác Có sị cách ma nhiễu thâm nhập vào ảnh phụ thuộc việc tạo anh Ví dụ: - Nếu ảnh quét (scan) từ ảnh chụp phim, hạt phim nguồn nhiễu Nhiễu kết quà việc phim bị hư hỏng chất lượng scanner - Neu ảnh thu thập trực tiếp từ định dạng số, chê việc thu thập liệu (chẳng hạn phát CCD) có thê tạo nhiễu - Sự truyền liệu bị nhiễu tác động Dù loại nhiễu phải loại bỏ làm giảm tối đa ảnh hường tùy theo loại nhiễu mà áp dụng kỹ thuật lọc Trên thực tế sử dụng sổ cách để loại bỏ giảm nhiễu ảnh Các cách khác sừ dụng cho loại nhiễu khác Một số là: - Sử dụng lọc tuyến tính (Linear Filter) - Sử dụng median (Median Filter) S d ụ n g lọc tuyến tính (Linear Filter) Ta có thê sử dụng lọc tuyến tính để loại bỏ nhiễu trorm anh Các lọc hạn lọc trung bình lọc Gauss thích hợp Ví dụ lọc trung bình sừ dụng để loại bo hạt nhiễu từ ảnh chụp phim Do mồi pixel thiết lập tới giá trị trung bình pixel xung quanh nó, biến động địa phương gáy bời hạt nhiễu bị giảm bớt Phép lọc tru n g bình Với lọc trung bình, mồi điêm ảnh thay bàng trunu b:nh cua trọng số điêm ánh lân cận Được định nghĩa: 110 Phẩn MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐI Bộ TRONG ẢNH v{m,ri) = Y JY j{kj )eiVa ( k , l ) y ( m - k , n - l ) (2 ) Nếu kỹ thuật lọc trên, ta chọn trọng số bàng nhau, phương trình có dạng: v( m, n ) = - ^ Y JY j{kJ)eWa ( k , l ) y ( m - k , n - l ) Với: (2 ) y(m , n)\ ảnh đầu vào a(k, ỉ): cửa sổ lọc Với ũk.i = Ỉ/N N w số điểm ảnh cửa sổ lọc w Lọc trung bình có trọng số thực chập ảnh vào với nhân chập H Nhân chập H trường hợp có dạng: '1 r H =—1 1 1 Trong lọc trung bình, thường ưu tiên cho hướng để bảo vệ biên ảnh khỏi bị m làm trơn ảnh Các kiểu mặt nạ sử dụng tùy theo trường hợp khác Các lọc lọc tuyến tính theo nghĩa điểm ảnh tâm cửa sổ thay tổ hợp điểm lân cận chập với mặt nạ Giả sử ảnh đầu vào biểu diễn ma trận: '4 / = 7 7 7 Ảnh sổ thu bời lọc trung bình Y = H I có dạng: 111 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIẾN 23 26 31 19 16 35 39 46 31 27 36 43 49 34 27 36 48 48 34 22 24 35 33 22 11 Làm trơn nhiễu bàng lọc phi tuyến Các lọc phi tuyến hay dùng kv thuật tãnc cườrm ảnh Trong kỹ thuật dùng lọc trung vị, giả trung vị lọc neoài Với lọc trung vị, điểm ảnh đầu vào thay trung vị điêm ãnh lọc giả trung vị dùng trung bình cộng giá trị "trung vị" (trung bình cộng max min) S d ụ n g lọc tru n g vị (bộ lọc m edian) Trung vị viết với công thức: v(jn,n) = Trungvi(y(/?ỉ-Ấ:, n-ỉ)) với {k,l}e w (2.3) Kỹ thuật đòi hỏi giá trị điểm ánh cửa sổ phai xếp theo thứ tự tăng hay giảm dần so với giá trị trung vị Kích thước cưa sô thường chọn cho số điểm ảnh cứa sổ lẻ Các cưa sỏ hay dùng cửa sổ có kích thước X X x Tính chất cùa lọc trung vị: + Lọc trung vị loại lọc phi tuyến Điều dễ nhận thấy từ: Trungvi(.v(/;?) + y{m)) * Trungvi(x(w)) + Trungvi(y(m)) + Có lợi cho việc loại bo điểm ảnh hay hàm mà đam bào độ phân giải + Hiệu uiàm số điểm cừa sổ lớn hay barm nưa số diém cửa sơ Điều dễ giải thích trung vị (A'„ - )2 giá trị lớn nhát nêu Y„ lê Lọc trunu vị cho trườnu hợp chiêu coi lọc trung vị tách dược theo tinm chiêu 112 Phần2 MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH Sử dụng lọc trung vị tương tự việc sử dụng lọc trung bình (averaging filters), pixel thiết lập giá trị trung bình giá trị pixel lân cận pixel vào tương ứng Tuy nhiên, với lọc này, giá trị pixel định median pixel lân cận giá trị trung bình Median thường nhỏ nhiều so với trung bình giá trị xa (được gọi outliers) (Trong Matlab hàm medfilt2 sử dụng phép lọc median) Ví dụ sau so sánh việc sử dụng lọc trung vị lọc trung bình để loại bỏ nhiễu “bụi lấm muối tiêu” Loại nhiễu bao gồm tập pixel ngẫu nhiên thiết lập thành màu đen trăng Trong hai trường hợp, kích cỡ vùng xung quanh sử dụng để lọc X Ảnh gốc: Ảnh bị nhiễu: Ả nh lọc trung bình: Ảnh lọc trung vị: H ìn h 2.4 So sánh lọc trung vị lọ c trung bình 113 ... '4 / = 7 7 7 Ảnh sổ thu bời lọc trung bình Y = H I có dạng: 111 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIẾN 23 26 31 19 16 35 39 46 31 27 36 43 49 34 27 36 48 48 34 22 24 35 33 22 11 Làm trơn... nhiêu thuật toán khác phụ thuộc vào ứng dụng cụ thê 109 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN 2. 1.1 .2 C ác kỹ th u ậ t lọc nhiễu Nhiễu điều tránh khõi hệ thơng xử lý tín hiệu Các ảnh số... nhận ảnh lúc cho ảnh với chất lượng tốt Tăng cường ành giúp cải thiện chất lượng ảnh trước thực thuật toán xử lý ành nhàm gia tăng hiệu quà xử lý Một 117 KỸ THUẬT XỪLÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC