CHƯƠNG 1 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP TIỀN XỬ LÝ ẢNH
1.2 Xác định góc nghiêng của ảnh
1.2.2 Phương pháp xác định góc nghiêng dựa trên các block
Một trong các xu hướng gần đây trong việc thiết kế form nhập liệu là thêm vào ảnh các blocks( các ô đánh dấu đen) để giúp xác định vị trí của các vùng nhập liệu.
Các block này thường là những hình chữ nhật, elip hoặc hình tròn được tô kín, có mức xám bằng không và nằm ở biên của ảnh như hình 1-11. Một số form sử dụng bốn hình vuông lớn ở bốn góc hay một số đối tượng có đặc điểm nổi bật khác. Tuy nhiên bàn về tính hiệu quả cũng như tính thẩm mỹ của form nhập liệu, trong khuôn khổ luận văn này tôi chỉ tập trung vào chuỗi các ô đen cách đều nhau ở hai biên bên cạnh của ảnh.
Hình 1-11: Một phần ảnh mẫu với các block ở lề phải
Ngoài chức năng xác định vị trí, với đặc điểm nổi bật trên form, các block còn rất hiệu quả trong việc xác định góc nghiêng và thậm chí là xác định được ảnh ngược một cách dễ dàng.
Tư tưởng chung của phương pháp này là trước hết xác định tất cả các đối tượng trên form, mỗi đối tượng là một vùng liên thông các điểm ảnh có mức xám nhỏ hơn ngưỡng nhị phân. Trên tập các đối tượng tìm được, loại bỏ các đối tượng quá nhỏ hoặc quá lớn, các đối tượng có mật độ điểm đen thấp ( mật độ điểm đen của một đối tượng là thương của tổng số điểm đen trên diện tích bao).
Sau khi xác định được các đối tượng ta xét lần lượt hai bên lề trái phải( xét cả hai bên lề vì ảnh có thể bị ngược). Với mỗi lề chỉ để lại các đối tượng gần lề nhất. Trên
các đối tượng còn lại, xấp xỉ một đường thẳng qua tâm các đối tượng này. Nếu tồn tại một đường thẳng như thế thì góc nghiêng của đường thẳng này chính là góc nghiêng của ảnh.
Với mỗi form nhập dữ liệu, để đảm bảo chức năng xác định góc nghiêng và xác định vị trí chỉ cần dãy các ô đen ở một bên cạnh của form. Do đó dựa vào vị trí của dãy block đen nằm ở phía bên nào của trang giấy mà ta có thể xác định được ảnh có bị ngược hay không.
Xác định mật độ điểm đen cho phép
Hình 1-12: block trong mẫu và block bị nghiêng trong ảnh scan
Khi ảnh không bị nghiêng mật độ điểm đen của block là 1/1( 1 điểm đen trên 1 pixel) đối với block dạng hình chữ nhật và hình vuông. Với block dạng hình tròn mật độ điểm đen là π/4.
Khi ảnh bị nghiêng một góc α, với hình tròn thì mật độ điểm đen không thay đổi, tuy nhiên với hình vuông và hình chữ nhật như hình vẽ trên thì mật độ điểm đen trên hình bao quanh block sẽ bị giảm đi.
sin cos cos sin
1 h w h w
Density wh
2 2 sin 2
1 1
2 h w
Density wh
Công thức 1-12
Cụ thể với block hình vuông bị nghiêng 15% thì mật độ là : Density = 1/(1 + sin30 o ) = 2/3
Đối tƣợng gần lề nhất
Như hình 1-13 (e), Khi hai đối tượng a và b có phần trùng nhau khi chiếu lên trục y, nghĩa là Y max a Y min b , Y max b Y min a , thì đối tượng nào có tọa độ trên trục x lớn hơn sẽ được đánh giá là gần lề hơn.
Trình tự các bước thực hiện thuật toán như sau : Bước 1 : xác định tất cả các đối tượng ở một bên lề ảnh
Bước 2 : loại tất cả các đối tượng quá lớn hoặc quá bé
Bước 3 : loại tất cả các đối tượng có mật độ điểm đen nhỏ hơn ngưỡng density Bước 4 : loại tất cả các đối tượng không phải ở phía trái/phải nhất của lề Bước 5 : xấp xỉ một đường thẳng qua tâm các đối tượng còn lại. Nếu không tìm được, quay lại bước 1 với các đối tượng ở lề đối diện.
Bước 6 : góc nghiêng của ảnh chính là góc nghiên của đường thẳng tìm được ở bước 5. Nếu đã biết thông tin về ảnh thuộc form mẫu nào, dựa trên thông tin đã biết trước để xác định ảnh ngược
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
Hình 1-13: (a) ảnh scan bị nghiêng; (b) các đối tƣợng tìm đƣợc trên ảnh; (c) sau khi loại các đối tƣợng quá lớn, bé; (d) sau khi loại các đối tượng rỗng; (e) sau khi loại các đối tượng không sát lề; (f) xấp xỉ đường
thẳng qua các block