3. Bố cục của luận văn
3.2.2.3. Giao diện khi tiếp nhận hai ảnh đầu vào
Hình 3.2.2.1. Giao diện chính của chƣơng trình
3.2.2.4. Giao diện khi đọc các điểm đặc trưng từ tệp
Đọc các điểm đặc trƣng từ tệp: Bấm nút “Đọc ĐT” trên thanh công cụ
3.2.2.5. Giao diện thực hiện nội suy khôi phục hình dạng ảnh
Thực hiện nội suy biến đổi khôi phục hình dạng ảnh : + Bƣớc 1: Nhập hệ số biến đổi.
+ Bƣớc 2: Xử lý biến đổi ảnh, chƣơng trình xử lý trung bình 10s cho một lần biến đổi :
Với các hệ số biến đổi r khác nhau ta có các kết quả ảnh đƣợc khôi phục ở từng thời điểm khác nhau.
Hình 3.2.2.3. a- Giao diện khi thực hiện nội suy khôi phục ảnh nhập r
3.2.3. Kết quả chạy thử nghiệm
Để đánh giá đƣợc kết quả của chƣơng trình ShapeWarp, em đã đƣa ra 2 dạng kiểm tra chính nhƣ sau:
Tiếp nhận hai ảnh đầu vào của cùng một ngƣời nhƣng ở hai giai đoạn, hai lứa tuổi khác nhau. Yêu cầu tạo ra ảnh trung gian theo độ tuổi giữa hai giai đoạn đó.
Tiếp nhận hai ảnh đầu vào nhƣng thuộc hai ngƣời khác nhau, có thể cùng độ tuổi hoặc không cùng độ tuổi. Yêu cầu tạo ảnh trung gian khi trộn hai khuôn mặt đó với nhau.
Với những dạng kiểm tra trên chƣơng trình ShapeWarp đã thực hiện trên nhiều bộ ảnh khác nhau và đạt kết quả tƣơng đối tốt.
Tiếp nhận hai ảnh đầu vào của cùng một ngƣời nhƣng ở hai giai đoạn, hai lứa tuổi khác nhau. Yêu cầu tạo ra ảnh trung gian theo độ tuổi giữa hai giai đoạn đó.
Tốc độ tạo ảnh theo chiều tăng dần của lứa tuổi là : 35s, 34s, 33s.
3.2.3.2. Bộ ảnh của bác Lộng lúc 35 tuổi và lúc 65 tuổi.
Tốc độ tạo ảnh theo chiều tăng dần của lứa tuổi là:121s, 111s, 101s.
3.2.3.3. Bộ ảnh của một người Nhật lúc 7 tuổi và lúc 45 tuổi.
Tốc độ tạo ảnh trong ba độ tuổi đều là 48s.
Hình 3.2.3.2. Ảnh kết quả của bác Lộng
Phần 3: PHẦN KẾT LUẬN
1. Các kết quả đạt đƣợc
Hiểu và nắm rõ đƣợc kỹ thuật nắn chỉnh ảnh, nội suy ảnh, các kỹ thuật trộn – pha màu để từ đó thực hiện việc khôi phục hình dạng ảnh nhằm tạo ra các góc độ khác nhau của khuôn mặt trên ảnh gốc.
Thực chất của biến đổi ảnh là thực hiện biến đổi hình học giữa hai ảnh nguồn và ảnh đích. Sự biến đổi này định nghĩa mối quan hệ giữa các điểm ảnh nguồn và điểm ảnh đích, ta gọi là tập các điểm đặc trƣng trên ảnh nguồn và ảnh đích. Mối quan hệ giữa các điểm ảnh này đƣợc xác định bằng các hàm toán học và sử dụng tọa độ Barycentric trong việc nội suy ra các điểm ảnh.
Cuối cùng, để minh họa cho các kết quả nghiên cứu, em sẽ xây dựng một chƣơng trình khôi phục hình dạng ảnh (đối tƣợng là khuôn mặt ngƣời) thông qua các kỹ thuật nắn chỉnh ảnh, nội suy ảnh, các kỹ thuật trộng – pha màu với đầu vào là một ảnh chứa khuôn mặt và ảnh đích là các ảnh của khuôn mặt đó ở các góc độ khác nhau.
2. Hƣớng phát triển của đề tài
Sau khi nghiên cứu, tìm hiểu các kỹ thuật khôi phục hình dạng ảnh (đối tƣợng là khuôn mặt ngƣời) hiện tại và xây dựng ứng dụng thử nghiệm sử dụng một trong các kỹ thuật này, chúng ta có thể xây dựng thêm các kỹ thuật khôi phục hình dạng ảnh khác có chất lƣợng ảnh tốt hơn,…Cụ thể, một nhƣợc điểm của thuật toán này là cần có sự tƣơng tác của ngƣời sử dụng trong việc xác định tập các điểm đặc trƣng trên ảnh gốc và ảnh đích. Đây là nhƣợc điểm chung khi sử dụng các thuật toán bóp méo, nắn chỉnh ảnh truyền thống. Bên cạnh đó, tốc độ thực hiện của thuật toán chƣa nhanh nếu số điểm đặc trƣng lớn và kết quả không đạt chính xác cao nếu việc chọn các cặp điểm đặc trƣng là không chính xác.
Với những nhƣợc điểm ở trên, trong tƣơng lai em đang tiến tới xây dựng một thuật toán dùng để khôi phục ảnh mà cần ít tƣơng tác của ngƣời sử dụng trong việc xác định tập các điểm đặc trƣng và cải thiện đƣợc tốc độ chạy ứng dụng cao hơn nữa.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. PTS Nguyễn Ngọc Kỷ, Bài giảng xử lý ảnh cho cao học Tin học ĐHBK Hà Nội, Hà nội 1997.
[2]. Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội, Hà Nội 2003.
[3]. PGS.TS Đỗ Năng Toàn, TS Phạm Việt Bình, Giáo trình môn học Xử lý ảnh,
Khoa CNTT, Đai học Thái Nguyên, Thái Nguyên 2007.
[4]. Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin, Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội, Hà Nội 2006.
[5]. Anil.K.Jain. Prentice Fundamentls of Digital Image Processing, Năm 1986. [6]. “Digital Image Processing Algorithms”, Joannnis, Prentice Hall, 1995. [7]. http://www.web.forret.com/fools/color.asp
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...