Chương 1 : TỔNG QUAN VỀ ROBOT DI ĐỘNG
2.3 CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
Biểu diễn và mô hình hóa ảnh:
Biểu diễn ảnh: Ảnh có thể xem là một hàm 2 biến chứa các thông tin biểu diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng của hàm này. Dựa vào phần tử đặc trưng của ảnh đó là pixel. Giá trị pixel có thể là một giá trị vô hướng, hoặc là 1 vector (3 thành phần trong trường hợp ảnh màu). Ta có thể biểu diễn ảnh bằng hàm toán học, hoặc các ma trận điểm. …
Mô hình cảm nhận ảnh: Là mô hình biểu diễn thông qua các thuộc tính cảm nhận ảnh (màu sắc, cường độ sáng), các thuộc tính về thời gian, các cảm nhận về phối cảnh, bố cục.
Tăng cường ảnh:
Mục đích: Tăng cường các thuộc tính cảm nhận, làm cho ảnh tốt lên theo một ý nghĩa nào đó, tiện phục vụ cho các xử lý tiếp theo.
Các thao tác: Thay đổi độ tương phản, thay đổi màu sắc, cường độ sáng, lọc (2.4)
24 nhiễu, nội suy, làm trơn ảnh.
Các phương pháp chính: Các phương pháp thao tác trên điểm (Point Operation), Các thao tác không gian (Spatial Operation)
Khôi phục ảnh:
Mục đích: Khôi phục lại ảnh ban đầu, loại bỏ các biến dạng ra khỏi ảnh tùy theo nguyên nhân gây ra biến dạng.
Các thao tác: Lọc nhiễu, giảm độ méo, …
Các phương pháp: Lọc ngược, lọc thích nghi (Wiener), khôi phục ảnh từ các hình chiếu.
Biến đổi ảnh:
Mục đích: Biến đổi thể hiện của ảnh dưới các góc nhìn khác nhau tiến cho việc xử lý, phân tích ảnh.
Các phương pháp: Biến đổi Fourier, Sin, Cos, KL, …
Phân tích ảnh:
Mục đích: Tìm ra các đặc trưng của ảnh, xây dựng quan hệ giữa chúng dựa vào các đặc trưng cục bộ.
Các thao tác: Tìm biên, tách biên, làm mảnh đường biên, phân vùng ảnh, phân loại đối tượng.
Các phương pháp: Phương pháp phát hiện biên cục bộ, dò biên theo qui hoạch động, phân vùng theo miền đồng nhất, phân vùng dựa theo đường biên…
Nén ảnh:
Mục đích: giảm không gian lưu trữ, thuận tiện truyền thông trên mạng. Hiện nay có một số chuẩn nén hay dùng: JPEG, MPEG (JPEG-2000,MPEG-4)
25
Nhận dạng:
Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính của đối tượng.
Ứng dụng: nhận dạng đối tượng, mặt, vân tay, văn bản…; Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy phục vụ cho việc tự động hóa việc đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính; Nhận dạng chữ viết tay (với một số ràng buộc)
Mạng nơron là một kỹ thuật mới đang được áp dụng vào nhận dạng và cho kết quả khả quan.