CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT
3.4 Phương pháp xử lý ảnh với Labview
3.4.1.2 Giải thuật xử lý ảnh
Quang phổ hay còn gọi là phổ màu. Quang phổ được hiểu đơn giản là một dải màu giống như sắc cầu vồng hứng được trên màn ảnh khi có hiện tượng tán sắc ánh sáng.
Quang phổ được các nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng khi chia ánh sáng thu được bằng lăng kính hoặc lưới nhiễu xạ thành các màu khác nhau của nó, hoặc bước sóng.
Hình 3.2: Quang phổ (phổ màu)
Phổ màu thể hiện thơng tin màu 3D được liên kết với một hình ảnh hoặc một vùng của hình ảnh ở dạng 1D ngắn gọn có thể được sử dụng bởi nhiều chức năng xử lý màu NI Vision. Sử dụng phổ màu cho các ứng dụng đối sánh màu, vị trí màu và đối sánh mẫu màu với NI Vision.
Phổ màu là sự thể hiện 1D của thơng tin màu 3D trong hình ảnh. Quang phổ thể hiện tất cả thơng tin màu liên quan đến hình ảnh đó hoặc một vùng của hình ảnh trong khơng gian HSL. Thơng tin được đóng gói dưới dạng có thể được sử dụng bởi các chức năng xử lý màu trong NI Vision.
Không gian màu được sử dụng để tạo ra quang phổ.
Phổ màu thể hiện sự phân bố màu sắc của một hình ảnh trong khơng gian HSL, như thể hiện trong hình sau. Nếu hình ảnh đầu vào ở định dạng RGB, trước tiên hình ảnh được chuyển đổi sang định dạng HSL và phổ màu được tính từ khơng gian HSL. Sử dụng trực tiếp hình ảnh HSL — những hình ảnh có được bằng thiết bị
21
thu nhận hình ảnh có chuyển đổi RGB sang HSL trên bo mạch để khớp màu — cải thiện tốc độ hoạt động. Mỗi Hai phần tử cuối cùng của mảng lần lượt thể hiện các màu đen và trắng. Hình sau minh họa cách phân chia khơng gian màu HSL thành các thùng. Không gian màu được chia thành một số khu vực bằng nhau và mỗi khu vực lại được chia thành hai phần: một phần đại diện cho các giá trị bão hòa cao và một phần khác đại diện cho các giá trị phần tử trong mảng phổ màu tương ứng với một mảng màu trong không gian HSL.
Không gian màu được chia thành một số khu vực bằng nhau, mỗi khu vực lại được chia thành 2 phần: một phần đại diện cho các giá trị bão hòa cao và một phần đại diện cho các giá trị bão hòa thấp. Mỗi phần này đại diện cho một phần màu- một phần tử trong mảng khổ màu bão hòa thấp. Mỗi phần này tương ứng với một thùng màu — một phần tử trong mảng phổ màu.
Hình 3.3: Hình trịn biểu thị các vùng của quang phổ (Nguồn Internet)
Tham số độ nhạy màu xác định số lượng vùng mà khơng gian màu được chia thành. Hình A cho thấy khơng gian màu sắc khi độ chói bằng 128. Hình B cho thấy khơng gian màu được chia thành một số lĩnh vực, tùy thuộc vào độ nhạy màu mong muốn. Hình C cho thấy mỗi khu vực được chia thành một ngăn bão hòa cao và một ngăn bão hòa thấp.
Ngưỡng bão hòa xác định bán kính của vịng trịn bên trong phân chia từng khu vực thành các vùng.
22
Hình sau minh họa sự tương ứng giữa các phần tử phổ màu và các thùng trong không gian màu. Phần tử đầu tiên trong mảng phổ màu thể hiện phần bão hòa cao trong khu vực đầu tiên; phần tử thứ hai đại diện cho phần bão hòa thấp; phần tử thứ ba đại diện cho phần bão hịa cao của khu vực thứ hai, v.v. Nếu có n ơ trong khơng gian màu thì dãy quang phổ màu chứa n + 2 phần tử. Hai thành phần cuối cùng trong quang phổ màu lần lượt đại diện cho màu đen và trắng.
Phổ màu có số lượng ngăn hoặc phần tử lớn hơn biểu thị thông tin màu trong hình ảnh với nhiều chi tiết hơn, chẳng hạn như độ phân giải màu cao hơn, so với phổ có ít ngăn hơn. Trong NI Vision, bạn có thể chọn giữa ba cài đặt độ nhạy màu thấp, trung bình và cao. Low chia khơng gian màu sắc thành bảy khu vực, tạo ra tổng cộng 2 × 7 + 2 = 16 ô. Medium chia không gian màu sắc thành 14 khu vực, tạo ra tổng cộng 2 × 14+ 2 = 30 ơ. High chia khơng gian màu sắc thành 28 khu vực, tạo ra tổng số 2 × 28 + 2 = 58 ô. Giá trị của mỗi phần tử trong phổ màu cho biết phần trăm pixel hình ảnh trong mỗi ơ màu. Khi số lượng ngăn được đặt theo thông số độ nhạy màu, phần mềm thị giác máy sẽ quét hình ảnh, đếm số điểm ảnh rơi vào mỗi ngăn và lưu trữ tỷ lệ giữa số lượng và tổng số điểm ảnh trong ảnh trong phần tử thích hợp trong mảng phổ màu.
Phần mềm cũng áp dụng một thuật tốn học tập thích ứng đặc biệt để xác định xem các pixel là đen hay trắng trước khi gán nó vào ơ màu. Hình B đại diện cho phổ màu có độ nhạy thấp của hình A Chiều cao của mỗi vạch tương ứng với phần trăm pixel trong hình ảnh rơi vào ơ tương ứng.
Phổ màu chứa thơng tin hữu ích về sự phân bố màu sắc trong ảnh. Bạn có thể phân tích phổ màu để lấy thơng tin chẳng hạn như màu chủ đạo nhất trong ảnh, là yếu tố có giá trị cao nhất trong phổ màu. Bạn cũng có thể sử dụng mảng phổ màu để phân tích trực tiếp sự phân bố màu và cho các ứng dụng kết hợp màu.
Với phần mềm Labview màu sắc RGB được phân tích từ các bước sóng sang các bit màu với 30 bit màu theo những giải màu tương ứng.
23
Với mỗi bit màu sẽ được tool vision assistant phân tích cấp độ màu sắc mức độ nhạy màu trên mỗi bit màu.