3 Phương pháp nhận dạng biển báo thời gian thực
2.10 Tách biên với thuật toán Canny
Trong bài toán nhận dạng biển báo giao thông tách biên ảnh được coi là một bước tiền xử lý quan trọng cho hai pha phát hiện và nhận dạng biển báo. Với cách tiếp cận về đặc trưng hình học của chúng tôi nên việc tách cạnh chính xác và cần tính được hướng của cạnh nên chúng tôi sử dụng kết hợp toán tử Sobel và Canny trong việc phát hiện biên ảnh.
2.2.3 Các kỹ thuật nhận dạng ảnh
2.2.3.1 Đặc trưng màu
So khớp ảnh dựa trên đặc trưng màu là kỹ thuật cổ điển được áp dụng từ rất sớm. So khớp đặc trưng màu được đánh giá là dễ triển khai với tốc độ xử lý tương đối nhanh nhưng độ chính xác không cao. Vì vậy so khớp dựa trên đặc trưng màu thường được sử dụng như bước chọn lọc ban đầu cho việc nhận dạng hoặc phân lớp ảnh.
Đặc trưng màu của ảnh thường sử dụng lược đồ màu - hàm rời rạc các giá trị cường độ sáng khác nhau của ảnh - để biểu diễn. Việc ước lượng độ giống nhau của hai ảnh số có thể tính được qua độ khác biệt hai lược đồ màu. Đã có nhiều nghiên cứu so sánh các lược đồ màu nổi bật trong thời gian gần đây là Earth mover’s distance[18], Bhattacharyya distance[11], Chi-square distance[13], Kullback-Leibler divergence[12].
Ban đầu chúng tôi sử dụng việc so sánh lược đồ màu để phân lớp nhanh biển báo. Nhưng do đặc thù của biển báo giao thông đường bộ chứa ít màu và sự thay đổi cường độ màu thấp. Phương pháp sử dụng lược đồ màu tỏ ra kém hiệu quả trong bài toán nhận dạng biển báo giao thông đường bộ. Vì vậy chúng tôi tiếp tục nghiên cứu các kỹ thuật phù hợp hơn.
2.2.3.2 Đặc trưng kết cấu
Đăc trưng kết cấu của ảnh là một định nghĩa vẫn còn gây tranh cãi, chưa được đặc tả chi tiết. Nhưng có thể hiểu đó là các đặc trưng thể hiện sự ảnh hưởng qua lại của các thành phần màu, khối hình học khác nhau trong ảnh. Các đặc trưng ở mức thấp của kết cấu như:
• Tỷ lệ các chiều của ảnh, vùng màu trong ảnh
• Phần trăm các điểm ảnh trong một vùng ảnh (nửa trên, nửa dưới, nửa trái, nửa phải)
• Số các đường nét trong ảnh
• Trung bình khoảng cách các điểm ảnh từ tâm
• Hình chiếu của các vùng màu trên các trục toạ độ hoặc đường cắt
Một số bài toán nổi tiếng sử dụng đặc trưng kết cấu để nhận dạng như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chứ viết tay với mô hình biểu diễn động (Active Ap- pearance Model)[5]. Đặc điểm của các bài toán trên là các thực thể nhận dạng luôn có khả năng chứa nhiễu cao và không có đầy đủ các đặc trưng nổi bật để có thể nhận dạng chính xác mà không có một tri thức cho trước. Phương pháp mô hình biểu diễn động xây dựng những mô hình mô phỏng hình dáng thật của hình thể cần đoán nhận. Những mô hình này được coi là cơ sở tri thức để hệ thống xử lý so khớp. Những sai sót trong quá trình nhận dạng gây nên bởi sự phức tạp của cấu trúc, nhiều hay thiếu sót phần nào dữ liệu sẽ được giải quyết tốt bởi các mô hình đã xây dựng. Phương pháp cần có một bộ dữ liệu mẫu lớn để học ra được các mô hình phù hợp nhất.
2.2.3.3 Đặc trưng cục bộ bất biến
Đặc trưng cục bộ là các đặc trưng thường được thể hiện bằng các điểm đặc biệt mà các điểm đó thể hiện được đặc trưng của cả một vùng cục bộ xác định. Các đặc trưng cụ bộ thường đi kèm với tính bất biến về thay đổi tỉ lệ ảnh, thay đổi góc nhìn hay cường độ ánh sáng. Vì vậy đặc trưng cục bộ bất biến thường được dùng cho các trường hợp ảnh bị biến đổi kích thước tuyến tính do góc nhìn thay đổi, ảnh
giãn tuyến tính khác nhau bên cạnh đó điểm đặc trưng của SIFT cũng bất biến với các ảnh bị xoay, thay đổi góc nhìn.