Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân và ứng dụng luận văn thạc sĩ

Lời Cảm Ơn ! Đầu tiên em xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Ngô Quốc Tạo - người đã trực tiếp hướng dẫn và định hướng giúp em có thể nhanh chóng tiếp cận, nắm bắt kiến thức và hoàn thành luận văn ”Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân và Ứng dụng”. Em xin gửi lời cảm ơn tới Trung Tâm Thông Tin Tư Liệu - Trường Đại Học Lạc Hồng, nơi em đang công tác, vì đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình học tập và làm việc tại trường. Em xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể thầy cô giáo khoa Công Nghệ Thông Tin - Trường Đại Học Lạc Hồng, đã tận tình giảng dạy trang bị cho em những kiến thức quý báu trong những năm học vừa qua. Em xin gửi lời cảm ơn đến những người thân trong gia đình, bạn bè đã động viên và tạo mọi điều kiện giúp chúng em trong quá trình học tập cũng như trong cuộc sống. Em xin chân thành cảm ơn! Đồng Nai, Ngày 30 tháng 05 năm 2011 Học viên thực hiện TRẦN ĐỨC TOÀN 1 Lời Mở Đầu ! Trong thực tế hình dạng thường được chú trọng hơn kích thước và con người nhận ra các đối tượng xung quanh cũng chủ yếu thông qua hình ảnh. Hình ảnh là một dạng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc trao đổi, xử lý, lưu giữ thông tin .Trong chúng ta có lẽ không có ai đã không từng sử dụng hình ảnh cho một mục đích nào đấy. Trong nhiều ngành nghề, trong một số các loại hình công việc, người ta điều cần đến hình ảnh để mô tả, minh chứng hay diễn đạt những điều mà đôi khi chữ viết hay ngôn ngữ nói không diễn tả hết được. Đặc biệt trong một số ngành nghề như: cơ khí chế tạo, sản xuất, học tập, báo chí, việc đọc hình ảnh có thể nói là thường xuyên và cực kỳ quan trọng. Bản vẽ kỹ thuật (một dạng của hình ảnh), tài liệu điện tử (giáo trình tham khảo) chính là kết quả ngôn ngữ kỹ thuật. Mà qua nó, một qui trình công nghệ phải được xây dựng trong quá trình sản xuất, cũng như nó chính là cơ sở cho việc nghiệm thu cho bất kỳ sản phẩm nào. Để lưu ảnh của các tài liệu, các bản vẽ hoặc sửa đổi chúng và chuyển chúng sang các dạng đồ hoạ khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánh mẫu để sử dụng sau này là điều cần thiết. Nhưng phải tổ chức việc lưu các dạng hình ảnh này như thế nào? Có cần xử lý trước khi lưu chúng không? Câu trả lời là có. Do vậy tiền xử lý ảnh là việc cần làm. Có nhiều phương pháp, nhiều công cụ, nhiều phần mềm xử lý ảnh đã ra đời. Tăng cường chất lượng ảnh, mà công đoạn đầu tiên là một bước tiền xử lý nhằm xác định ảnh, khắc phục những khiếm khuyết do bước thu nhận ảnh không tốt là việc làm quan trọng. Có nhiều phương pháp cho việc nâng cao chất lượng ảnh nói chung và tiền xử lý nói riêng. Trong luận văn này em chỉ mô tả một vài phương pháp tiền xử lý hình ảnh (chú trọng đến ảnh nhị phân, bởi ảnh của các bản vẽ kỹ thuật và sách scan thường chỉ là ảnh 2 màu: đen, trắng) nhằm cải thiện chất lượng hình ảnh bằng các thao tác Hình thái học (Morphology) để ứng dụng vào chương trình nâng cao chất lượng ảnh Scan tài liệu giáo trình điện tử tại thư viện Trường Đại học Lạc Hồng. Các thao tác Hình thái học nói chung, đặc biệt là Hình thái học số được sử dụng chủ yếu vào việc cải thiện ảnh bằng cách làm rõ (tái hiện) những nét đặc trưng 2 của các hình dạng, do vậy mà có thể tính toán được hay nhận biết được chúng một cách dễ dàng. Việc sử dụng các thao tác hình thái và ứng dụng của chúng, đặc biệt là ứng dụng nâng cao chất lượng hình ảnh cho bước tiền xử lý, trước khi thực hiện những bước kế tiếp cho công việc xử lý ảnh . Chính vì vậy em đã lựa chọn luận văn “Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân và Ứng dụng”. Mục tiêu của luận văn là tìm hiểu nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý các đối tượng trong hình ảnh và xây dựng chương trình ứng dụng thực tế. Báo cáo luận văn được chia làm 3 chương: Chƣơng I. Tổng quan về phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh: Chương này gồm có các khái niệm ban đầu về xử lý ảnh, ảnh nhị phân, tầm quan trọng, biểu diễn hình dạng cơ bản theo biên và xương và các bước được thực hiện trong quá trình xử lý ảnh. Sau đó nêu mục tiêu trong chương 2 là sử dụng các phép toán hình thái trong việc xử lý ảnh. Chƣơng II. Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng phép toán hình thái: Chương này gồm có các phép toán hình thái nâng cao chất lượng ảnh, từ cơ bản đến những khái niệm nâng cao và ứng dụng trong thực tế. Đầu tiên là các khái niệm tập hợp như các quan hệ phép hợp, phép giao, phép bù… sau đó là các phép toán logic liên quan đến quá trình xử lý ảnh nhị phân, để tiện cho việc phân tích và chứng minh các công thức chính của phép toán hình thái. Toàn bộ chương tập trung làm rõ các khái niệm về: phép co nhị phân, phép giãn nhị phân, phép đóng ảnh, phép mở ảnh, phép trúng hoặc trượt (Hit-or-Miss), phép trích biên, phép làm đầy, phép tách các thành phần liên thông, phép bao lồi, phép làm mảnh và tìm xương. Chƣơng III. Ứng dụng của phép toán hình thái trong nâng cao chất lƣợng ảnh: Chương này so sánh cách tiếp cận của luận văn, các ứng dụng của phép toán hình thái đã tìm hiểu trong xử lý ảnh. Trên cơ sở lý thuyết đã tìm hiểu em xây dựng chương trình xử lý ảnh sử dụng các phép toán: phép co nhị phân, phép giãn nhị 3 phân, phép đóng ảnh, phép mở ảnh, tìm biên ảnh và tìm xương làm mảnh các đối tượng trên ảnh nhị phân và thực nghiệm. 4 CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH Trong ngành khoa học máy tính, xử lý ảnh là một dạng của xử lý tín hiệu cho đầu vào là một ảnh hoặc các frame của phim ảnh. Đầu ra có thể là một hình ảnh, hoặc tập hợp các ký tự hoặc các tham số liên quan tới hình ảnh. Thường thì kỹ thuật xử lý ảnh có liên quan tới xử lý tín hiệu hai chiều và được áp dụng bằng một chuẩn riêng về kỹ thuật xử lý ảnh cho nó. Các khái niệm cơ bản để xử lý tín hiệu như, khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Ngoài ra còn cần tới các công cụ toán học như đại số tuyến tính, sác xuất, thống kê. Và một số kiến thức cần thiết như trí tuệ nhân tao, mạng nơron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. 1.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình. Xử lý ảnh bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: Thứ nhất, biến đổi ảnh và làm đẹp ảnh. Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số). - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc). 5 Camera Sensor Thu nhận ảnh Số hoá Phân tích ảnh Nhận dạng Hệ quyết định Lưu trữ Lưu trữ Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phương pháp nhận dạng cơ bản như nhận dạng biên của một đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh . Kỹ thuật này được sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể). Trong thực tế người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy trong văn bản phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, .). Các quá trình của xử lý ảnh: Các quá trình của xử lý ảnh [1] được tiến hành theo sơ đồ sau: Trước hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). 6 Ảnh có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, sách được quét qua scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước hết là công việc tăng cường hình ảnh (Image Enhancement) để nâng cao chất lượng hình ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục (Image Restoration) lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên (Edge Detection), phân vùng ảnh (Image Segmentation), trích chọn các đặc trưng (Feature Extraction),v.v . Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh có thể mô tả ở hình 1.1, việc nâng cao chất lượng ảnh trước khi nhận dạng hay đối sánh là việc cần phải giải quyết. 1.2 Giới thiệu ảnh nhị phân Như đã giới thiệu ở trên. Trong quá trình xử lý ảnh, một ảnh được nhận vào máy tính phải được mã hoá. Hình ảnh khi lưu trữ dưới dạng tập tin phải được số hoá. Tiêu chuẩn đặt ra là ảnh phải lưu trữ thế nào sao cho các ứng dụng khác nhau có thể thao tác trên các loại dữ liệu này. Hiện nay có trên 50 quy cách lưu trữ ảnh khác nhau, trong đó ta thường gặp các dạng ảnh sau: TIFF, GIF, BMP, PCX, JPEG, . Nói chung mỗi kiểu lưu ảnh có ưu điểm riêng. 1.2.1 Một số khái miệm Pixel (Picture Element): Phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình 7 số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc, mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết là pixel – phần tử ảnh. Như vậy một ảnh là một tập hợp các pixel. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ (x,y) và màu. Ảnh nhị phân: Tuỳ theo vùng các giá trị mức xám của điểm ảnh, mà các ảnh được phân chia ra thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ có giá trị 0 hoặc 1 thì ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân. 1.2.2 Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng kỹ thuật phát hiện biên và tìm xƣơng Trong xử lý ảnh và nhận dạng ảnh, có một số loại ảnh đường nét gồm các đối tượng (objects) là các đường cong có độ dài lớn hơn nhiều so với độ dày của nó, ví dụ như là ảnh các kí tự, dấu vân tay, sơ đồ mạch điện tử, bản vẽ kỹ thuật, bản đồ v.v . Để xử lý các loại ảnh này người ta thường xây dựng các hệ mô phỏng theo cách phân tích ảnh của con người gọi là hệ thống thị giác máy (Computer Vision System[10]). Có nhiều hệ thống được cài đặt theo phương pháp này như hệ thống nhận dạng chữ viết bằng thiết bị quang học OCR (Optical Character Recognition ), hệ thống nhận dạng vân tay AFIS (Automated fingerprint Identification System) v.v . 8 Hỡnh 1.2 Mụ hỡnh tng quỏt ca h thng nhn dng nh Cú nhiu phng phỏp trớch chn c im c bit ti nh phng phỏp s dng súng ngn (Wavelet), s dng h s Fourier, s dng cỏc mụ men bt bin, s dng cỏc c trng ca biờn nh tớnh trn v cỏc im c bit, s dng cỏc c trng tụpụ da trờn phỏt hin biờn v tỡm xng ca ng nột nh Phng phỏp trớch chn c im s dng nh c s dng nhiu. K thut phỏt hin biờn v tỡm xng l mt trong nhiu ng dng nghiờn cu v gii quyt mt s vn ca bi toỏn nờu trờn trong cụng on tin x lý nh. 1.2.2.1 Phng phỏp phỏt hin biờn. Biờn l vn quan trng trong trớch chn c im nhm tin ti hiu nh. V mt toỏn hc ngi ta xem im biờn l im cú s thay i t ngt v mc xỏm. Vớ d: i vi nh en trng, mt im c gi l im biờn nu nú l im en cú ớt nht mt im trng bờn cnh. Tp hp cỏc im biờn to nờn biờn hay ng bao ca i tng. Đọc ảnh (Scanner/Camera) Tiền xử lý (Nâng cấp và khôi phục) Trích trọn đặc điểm Đối sánh Nhận dạng 9 Xuất phát từ cơ sở này người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên cơ bản: a) Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến thiên mức xám của ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây là dựa vào sự biến đổi theo hướng. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh ta có kỹ thuật Laplace.  Kỹ thuật phát hiện biên Gradient: Theo định nghĩa gradient[3] là một véctơ có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh, ta có: Với dx là khoảng cách giữa các điểm theo hướng x (khoảng cách tính bằng số điểm) và tương tự với dy. Việc xấp xỉ đạo hàm bậc nhất theo các hướng x và y được thực hiện thông qua 2 mặt nạ nhân chập tương ứng sẽ cho ta các kỹ thuật phát hiện biên khác nhau( kỹ thuật Sobel, kỹ thuật Prewitt…).  Kỹ thuật phát hiện biên Laplace: Các phương pháp đánh giá gradient ở trên làm việc khá tốt khi mà độ sáng thay đổi rõ nét. Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn đó là phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace. Toán tử Laplace[3] được định nghĩa như sau: dy yxfdyyxf fy y yxf dx yxfydxxf fx x yxf ),(),(),( ),(),(),(         . việc xử lý ảnh . Chính vì vậy em đã lựa chọn luận văn Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân và Ứng dụng . Mục tiêu của luận văn là tìm. nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân vào xử lý các đối tượng trong hình ảnh và xây dựng chương trình ứng dụng thực tế. Báo cáo luận