IV. Kết quả xây dựng và triển kha
3.Bài toán tạo bản đồ
a. Phát hiện các đặc trưng
Đặc trưng được chọn trong bài toán này là các vùng, tương ứng với các đối tượng. Ưu điểm của việc chọn đặc trưng là vùng, là các đối tượng này bất biến đổi với một số phép biến đổi, như phép tỉ lệ, phép quay. Đơn vị đo để phân cụm, tách các đối tượng là sự kết hợp của màu sắc, kết cấu [1]. Để thực hiện phân vùng, không bị ảnh hưởng của việc đổ bóng của đối tượng, thì công thức được áp dụng là: ^ ( , ) {log ( , )} S x y =Gabor E x y ^ ( , ) {log ( , )} Sλ x y =Gabor Eλ x y ^ ( , ) {log ( , )} Sλλ x y =Gabor Eλλ x y
Trong đó hàm E là hàm đo mật độ năng lượng tại điểm ảnh (x,y) với bước sóng λ.
Thuật toán được sử dụng để phân cụm là thuật toán K-means [8], giả định ảnh bao gồm k cụm được phân vùng, và dựa vào đơn vị đo kết hợp giữa màu sắc-kết cấu, để phân vùng. Trong quá trình phát hiện các đặc trưng này, thì nguyên lý phân tích các thành phần [5] được áp dụng để giảm bớt thông tin phải xử lý do quá trình áp dụng lọc Gabor gây ra.
b. Tìm sự tương ứng giữa các đặc trưng
Sau khi các vùng được phát hiện ở trên, thì sẽ lưu lại vị trí trọng tâm của các vùng đó, gọi là các điểm điều khiển. Các điểm điều khiển này sẽ được áp dụng mô hình chuyển động, bao gồm phép dịch chuyển, quay và lấy tỉ lệ để tìm sự tương ứng. Các cặp điểm điều khiển này sẽ dùng để chuyển các ảnh về mô hình đồng nhất, và ước lượng sự căn chỉnh giữa các ảnh tương ứng.
Hàm ánh xạ giữa các điểm điều khiển tương ứng của hai ảnh được dùng để xác định để ước lượng sự căn chỉnh [4].
c. Ghép ảnh vào mặt phẳng
Bề mặt tham chiếu để thể hiện tập các đối tượng ảnh ở đây là mặt phẳng. Các ảnh được xác định để ánh xạ vào mặt này. Với các phần trùng nhau, các điểm pixel được chọn theo trọng số, ứng với trung bình lũy thừa bận n với khoảng cách tới viền chung của hai hay nhiều ảnh. Sau đó ảnh được thực hiện một số biện pháp làm mờ các vết nối giữa các ảnh ở các phần trùng nhau [4]. d. Phụ lục
Phần này nêu ra một số công thức hình học không gian [5,7], tính vị trí tọa độ của camera tại mỗi điểm chụp ảnh, và vị trí của các điểm góc ứng với mỗi lần chụp. Các thông tin này dùng để xem xét độ chính xác của quá trình thu nhận ảnh, và phần nào giúp giảm quá trình tính toán, giới hạn vùng cần xử lý ở mỗi ảnh.
4. Kết quả
Luận văn đưa ra những giải pháp đề xuất cho quá trình ghép ảnh và các bước cơ bản để hoàn thành quá trình đó.
Thuật toán được thực nghiệm trên MATLAB, mô phỏng một số kĩ thuật cơ bản của việc biến đổi các pixel tương ứng về đơn vị đo màu sắc-kết cấu. Thứ hai, là việc áp dụng thuật toán K-means để phân vùng. Cuối cùng là quá trình ghép ảnh và xử lý chung đối với ảnh thu được. Trong quá trình cài đặt, do khối lượng
thông tin điểm ảnh xử lý quá lớn, nên một số kết quả không đạt được như mong muốn. Và quá trình cài đặt cần thêm thời gian và đầu tư để đạt được hiệu quả về thời gian, và hiệu năng xử lý tốt hơn.
5. Kết luận
Trong quá trình nghiên cứu nhiều loại tài liệu khác nhau, bao gồm cả các văn bản tiếng Việt và tiếng Anh và việc nghiên cứu nhiều thuật toán khác nhau, tôi đã lựa chọn, áp dụng để đưa ra được một số các giải pháp và cài đặt thử nghiệm các thuật toán để ghép các ảnh.
Các công việc cần được nghiên cứu tiếp: • Nhận ra sự tương ứng giữa các cặp
ảnh từ một tập ảnh không xác định thứ tự.
• Thực hiện các vi chỉnh với ảnh sau khi được ghép, điều chỉnh độ sáng, tối, màu sắc.
• Cải thiện hiệu năng, thời gian tính toán.
Tài liệu tham khảo
[1] Minh A. Hoang, Jan-Mark Geusebroek, Arnold W.M. Smeulders, “Color texture measurement and segmentation”. Signal Processing 85, page 265-275.2005
[2] Lindsay I Smith. “A tutorial on Principal Components Analysis”. February, 2002. [3] Heung-Yeung Shum, Richard Szeliski
.“Panoramic Image Mosaics”. Technical Report MSR-TR-97-23, Microsoft Research.
[4] Richard Szeliski. “Image Alignment and Stiching: A tutorial”. Computer Graphics and Vision, Vol. 2, No 1. Microsoft Research, 2006.
[5] John Vince. Mathematics for Computer Graphics. Springer, 2004.
[6] Barbara Zitová, Jan Flusser. “Image Registration methods: a survey”.Image and Vision Computing 21, page 977- 1000.2003.
[7] http://www.euclideanspace.com/maths/g eometry/index.htm.
[8] http://en.wikipedia.org/wiki/Segmentatio n_(image_processing)
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});