Mẹo Đồ an xử lý ảnh OpenCV
Kinh Nghiệm về Đồ an xử lý ảnh OpenCV Mới Nhất
Bùi Xuân Trường đang tìm kiếm từ khóa Đồ an xử lý ảnh OpenCV được Cập Nhật vào lúc : 2022-10-17 09:32:10 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi tham khảo nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.1
PHỤ LỤC
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH 4
I. Giới thiệu về xử lý ảnh: 4
1.1 Xử lý ảnh: 4
1.2 Các bước cơ bản trong quá trình xử lý ảnh: 5
1.3 Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh: 8
1.4 Lấy mẫu và Lượng tử hóa: 12
II. Xử Lý Nâng Cao Chất Lượng Ảnh: 14
2.1 Toán tử điểm với xử lý ảnh: 14
2.2 Toán tử không khí với xử lý ảnh: 16
III. Biên Và Một Số Phương Pháp Phát Hiện Biên: 21
3.1 Tổng quan về biên: 21
3.2 Phân loại những
kỹ thuật phát hiện biên: 23
3.3 Phương pháp phát hiện biên cục bộ: 23
CHƯƠNG II: THƯ VIỆN OPENCV 33
I. OpenCV là gì ? 33
II. Ai sử dụng OpenCV? 33
III. Thị giác máy tính( computer vision) là gì? 33
IV. Downloading and Installing OpenCV? 33
CHƯƠNG II: THƯ VIỆN OPENCV 34
I. OpenCV là gì ? 34
II. Ai sử dụng OpenCV? 34
III. Thị giác máy tính(computer vision) là gì? 34
CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG THỰC TẾ VỚI THƯ VIỆN
OPENCV 35
I. Cấu trúc
của OpenCV: 35
III.Ứng dụng xử lý ảnh trong thực tế với thư viện opencv: Nhận dạng mặt người và điều
khiển máy tính thông qua webcam. 35
2
CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG THỰC TẾ VỚI THƯ VIỆN
OPENCV 36
I. Cấu trúc của OpenCV: 36
II. Các thao tác cơ bản với Opencv: 36
2.1 Các thao tác cơ bản với Image: 36
2.2 Tạo hiên chạy cửa số và hiển thị ảnh: 38
2.3 Hiển thị ảnh: 38
2.4 Chuyển đổi kênh màu: 38
2.5 Tách những kênh màu: 39
2.6 Trộn
những kênh màu: 40
III. Ứng dụng xử lý ảnh trong thực tế với thư viện opencv: Nhận dạng mặt người và
điều khiển máy tính thông qua webcam. 40
3.1 Nhận dạng mặt người thông qua webcam 40
3.2 Điều khiển máy tính thông qua webcam: 40
Tài liệu tham khảo: 45
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
3
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ
LÝ ẢNH
I. Giới thiệu về xử lý ảnh:
II. Biên Và Một Số Phương Pháp Phát Hiện Biên:
III. Xử Lý Nâng Cao Chất Lượng Ảnh:
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
4
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
I. Giới thiệu về xử lý ảnh:
1.1 Xử lý ảnh:
Xử lý ảnh là một nghành mang tính chất chất khoa học và công nghệ tiên tiến. Nó là một ngành khoa
học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh,
kích thích những trung tâm nghiên cứu và phân tích, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên được dùng riêng
cho nó.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ những ứng dụng chính: nâng cao chất lượng
ảnh
và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được nghe biết là nâng cao chất lượng ảnh báo được
truyền qua cáp từ Luân đôn đến Tp New York từ trong năm 1920. Vấn đề nâng cao chất
lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất
lượng ảnh được phát triển vào khoảng chừng trong năm 1955. Điều này hoàn toàn có thể lý giải được
vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số
thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có
kĩ năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt
trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ gồm có: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964
đến nay, những phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không
ngừng. Các phương pháp tri thức tự tạo như mạng nơron tự tạo, những thuật toán xử lý
tân tiến và tăng cấp cải tiến, những công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều
kết quả khả quan.
Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong tương tác giữa người với máy
tính. Quá trình
xử lý nhận dạng ảnh là một quá trình gồm những thao tác nhằm mục đích biến hóa một ảnh đầu và để
cho ra một kết quả hoặc một kết luận.
Hình 1-1: Quá trình Xử lý ảnh
Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua những thiết bị thu (như
Camera, máy chụp hình). Sau đó, qua Xử lý ảnh thì ảnh được chuyển trực tiếp thành ảnh
số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Kết quả của xử lý ảnh hoàn toàn có thể là: cho ra một ảnh tốt
hơn theo mong ước của người tiêu dùng; Phân
tích ảnh để thu được thông tin để phân loại
ảnh và nhận ra ảnh; Rút ra những nhận xét, kết luận .v.v…
Ảnh đầu vào
Xử lý ảnh
Kết luận
Ảnh ra tốt hơn
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
5
1.2 Các bước cơ bản trong quá trình xử lý ảnh:
Hình 1-2: Các bước cơ bản trong quá trình xử lý ảnh
1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition):
Ảnh hoàn toàn có thể thu nhận qua máy ảnh màu hoặc trắng đen, máy quét ảnh , máy
quay,.v.v… Chất lượng một ảnh thu nhận
được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường tự nhiên thiên nhiên
(ánh sáng, phong cảnh). Sau đó, ảnh được quy đổi ADC(số hóa ảnh) .Quá trình
quy đổi ADC( Analog to Digital Converter) để thu nhận dạng số hóa của ảnh.
1.2.2 Tiền xử lý ảnh (Image Processing):
Sau bộ thu nhận, ảnh hoàn toàn có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý
để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của cục tiền xử lý ảnh là lọc nhiễu, nâng độ
tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Ảnh sẽ được cải tổ về
độ tương phản, khử
nhiễu, Phục hồi ảnh, nắn chỉnh hình học,
Khử nhiễu: nhiễu có hai loại: nhiễu khối mạng lưới hệ thống và nhiễu ngẫu nhiên. Đặc trưng của
nhiễu khối mạng lưới hệ thống là tính tuần hoàn nên hoàn toàn có thể khử nhiễu bằng việc sử dụng phép biến
đổi Fourier và vô hiệu những đỉnh điểm. Nhiễu ngẫu nhiên hoàn toàn có thể được khử bằng
phương pháp nội suy, lọc trung vị và lọc trung bình.
Chỉnh mức xám: là sửa đổi tính không đồng đều của thiết bị thu nhận hoặc độ
tương phản giửa những vùng ảnh.
Chỉnh tán xạ ảnh: Ảnh thu được từ những thiết bị quang học hay điện tử hoàn toàn có thể bị mờ,
nhòe ảnh. Phương pháp biến hóa Fourier nhờ vào tích chập của ảnh với hàm tán xạ.
1.2.3 Phân đoạn ảnh (Segmentation):
Phân đoạn ảnh là tách một ảnh đầu vào thành những vùng thành phần để màn biểu diễn phân
tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục
đích phân loại bưu phẩm, cần chia những câu, chữvề địa chỉhoặc tên người thành những từ, những
chữ, những
số(hoặc những vạch) riêng biệt đểnhận dạng. Đây là phần phức tạp trở ngại vất vả nhất
Thu nhận
ảnh
Tiền xử lý
ảnh
Phân đoạn
ảnh
Biểu diễn
và mô tả
Nhận dạng
và nội suy
CƠ SỞ
TRÍ THỨC
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
6
trong xử lý ảnh và cũng dễ gây ra lỗi, làm mất đi độ đúng chuẩn của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh
phụ thuộc rất nhiều vào quy trình này. Kết quả của việc phân đoạn ảnh thường là những dữ
liệu điểm ảnh thô, hàm chứa biên của
một vùng ảnh hoặc tập hợp tất cả những điểm ảnh
trong một vùng ảnh đó.
1.2.4 Biểu diễn và mô tả ảnh (Image Representation and Description):
Biểu diễn ảnh: Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa những điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã
phân đoạn) cộng với mã link với những vùng lận cận. Việc biến hóa những số liệu này thành
dạng thích hợp là thiết yếu cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn những tính chất để
thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách
những đặc tính
của ảnh dưới dạng những thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng
này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được.
Mô tả ảnh: Ảnh sau khi được số hóa sẽ được lưu vào bộ nhớ hoặc chuyển sang những
khâu tiếp theo để phân tích ảnh. Nếu tàng trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thô thì đòi hỏi dung
lượng bộ nhớ rất lớn và không hiệu suất cao cho những ứng dụng sau này. Thông thường ,những
ảnh thô đó được màn biểu diễn hay mã hóa lại theo những đặc điểm của ảnh được
gọi là những đặc
trưng như: biên ảnh, vùng ảnh. Một số phương pháp biển diễn ảnh:
Biểu diễn ảnh bằng mã chạy( Run-length Code): thường màn biểu diễn cho vùng ảnh và áp
dụng cho ảnh nhị phân. Một vùng ảnh R hoàn toàn có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị
phân:
U( m, n)= 1 , nếu (m, n) R
U( m, n)= 0 , nếu (m, n) không R
Trong số đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n).Với cách màn biểu diễn
trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập những chuỗi số 0 hoặc 1. Giả
sử tất cả chúng ta mô tả
ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo những chiều và đặc tả
chỉ đối với giá trị“1” khi đó dạng mô tả hoàn toàn có thể là: (x, y) r; trong đó (x, y) là toạ độ,r là số
lượng những bit có mức giá trị“1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc.
Biểu diễn ảnh bằng mã xích( Chaine- Code): thường dùng để biển diễn đường biên
ảnh. Một đường biên ảnh bất kỳ được phân thành những đoạn nhỏ. Nối những điểm chia, ta có
những đoạn thẳng sau đó được gán hướng cho
đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm
những đoạn. Các hướng hoàn toàn có thể chọn 4, 8, 12, 24,… mỗi hướng được mã hoá theo số thập
phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng.
Biểu diễn ảnh bằng mã tứ phân(Quad- Tree Code): thường dùng để mã hóa cho những
vùng ảnh. Vùng ảnh đầu tiên được phân thành bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng
đã đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và
không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn
phần theo thủ tục trên
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
7
cho tới lúc tất cả những vùng đều đồng nhất. Các mã phân phân thành những vùng con tạo
thành một cây phân chia những vùng đồng nhất.
1.2.5 Nhận dạng và nội suy ảnh(Image Recognition and Interpretation):
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng phương pháp so
sánh với mẫu chuẩn đã được lọc (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa
trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ:
một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư hoàn toàn có thể
được nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách thức phân loai ảnh rất khác nhau về ảnh. Theo lý
thuyết về nhận dạng, những quy mô toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh
cơ bản:
Nhận dạng theo tham số.
Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến lúc bấy giờ đang được áp dụng trong khoa học
và công nghệ tiên tiến là: nhận dạng ký tự(chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản
(Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người…
1.2.6 Cơ sở trí thức( Knowledge Base):
Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung tích điểm ảnh,
môi trường tự nhiên thiên nhiên để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý ảnh và phân
tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa những phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý,
người ta mong ước bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người.
Trong tiến trình xử lý ảnh đó,
nhiều khâu nay đã xử lý theo những phương pháp trí tuệ
con người. Vì vậy, ở đây những cơ sở tri thức được phát huy.
Trong thực tế, những quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết những khâu đó
tùy theo đặc điểm ứng dụng. Ảnh sau khi được số hóa được nén, và lưu lai để truyền đi
cho những khối mạng lưới hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có
thể bỏ qua quy trình nâng cao chất lượng( khi ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào
đó) để chuyển
tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu
trích chọn đặc trưng.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
8
Ảnh
số
Ảnh được
tăng cấp cải tiến
Hình 1-3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh
Việc trích chọn hiệu suất cao những đặc điểm tương hỗ cho việc nhận dạng những đối tường ảnh
đúng chuẩn, với tốc độ tính toán cao và dung tích tàng trữ được hạ xuống. Các đặc điểm
của đối tượng được trích chọn tùy theo mục tiêu nhận dạng trong quá trình
xử lý ảnh.
Một số đặc điểm của ảnh:
Đặc điểm không khí: phân bố mức xám, xác suất, biên độ, điểm uốn,.v.v…
Đặc điểm biến hóa: những đặc điểm được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng(
Zonal filtering). Các mặt nạ đặc điểm(feature mask) thường là những khe hẹp với
hình dạng rất khác nhau( hình chữ nhật, hình vuông vắn, hình tam giác.v.v…).
Đặc điểm biên và đường biên: là đặc trưng cho đường biên của đối tượng và trích
chon những thuộc tính không bao giờ thay đổi được dung khi nhận dạng
đối tượng. Nhờ sử dụng những
phương pháp toán tử Laplace, toán tử Gradient, toán tử La bàn, toán tử chéo
không( zero crossing).v.v…
1.3 Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh:
1.3.1 Điểm ảnh( Picture Element):
Gốc của ảnh( ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không khí và độ sáng. Để xử lý bằng
máy tính thì ảnh nên phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự việc biến hóa gần đúng một ảnh liên
tục thành một tập điểm phù phù phù hợp với ảnh thật về vị trí( không khí) và độ sáng( mức xám).
Khoảng cách Một trong những điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt
được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy gọi là vấn đề ảnh( PEL: Picture
Cảnh quan
(Scene)
Nén
ảnh
Lưu
ảnh
Nầng cao
chất
lượng ảnh
Thu ảnh
Số hóa
Khôi
phục ảnh
Truyền
ảnh
Phân
đoạn
Trích
chọn
đặc
trưng
Phân
tích
thống
kê
/cấu
trúc
Trích
chọn
quan
hệ
Ảnh tương tự
Mô tả
và
nội
suy
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
9
Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa
độ ( x, y).
Định nghĩa: Điểm ảnh( Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ( x, y) với độ xám
hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng chừng cách Một trong những điểm ảnh đó được chọn thích
hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không khí và mức xám( hoặc màu) của
ảnh số gần như thể ảnh thật. Mỗi phần
tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.
1.3.2 Độ phân giải của ảnh( Resolution):
Định nghĩa: Độ phân giải( Resolution) của ảnh là tỷ lệ điểm ảnh được ấn định trên
một ảnh số được hiển thị. Khoảng cách Một trong những điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt
người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng chừng cách thích hợp tạo nên
một tỷ lệ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không khí hai chiều.
1.3.3 Mức xám của ảnh:
Một điểm ảnh( pixel) có
hai đặc trưng cơ bản là vị trí( x, y) của điểm ảnh và độ xám
của nó. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm
đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256( Mức 256 là mức thông
dụng. Lý do từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để màn biểu diễn mức xám: Mức xám
dùng 1 byte màn biểu diễn:
= 256 mức, tức là từ 0 đến 255).
Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng( không chứa màu khác) với mức xám
ở những điểm
ảnh hoàn toàn có thể rất khác nhau.
Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt. tức dùng 1 bit mô tả
mức
rất khác nhau. Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ hoàn toàn có thể là 0 hoặc 1.
Ảnh màu : trong khuôn khổ lý thuyết ba màu( Red, Blue, Green) để tạo nên thế
giới màu, người ta thường dùng 3 byte đểmô tảmức màu, khi đó những giá trịmàu:
=
≈16,7 triệu màu.
1.3.4 Định nghĩa ảnh số:
Ảnh số là tập hợp những điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để
mô tả ảnh gần với ảnh
thật.
1.3.5 Quan hệ Một trong những điểm ảnh:
Một ảnh số giả sử được màn biểu diễn bằng hàm f( x, y).Tập con những điểm ảnh là S, cặp
điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q.
a. Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors):
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
10
Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y), p có 4 điểm lân cận sớm nhất theo chiều đứng
và ngang (hoàn toàn có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc).
(x-1, y); (x, y-1);
(x, y+1); (x+1, y) = N
4
(p)
trong đó: số 1 là giá trị logic; N
4
(p) tập 4 điểm lân cận của p.
Hình 1-4: Lân cận những điểm ảnh của tọa độ ( x, y)
Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo N
P
(p) ( Có thểcoi lân cận chéo la 4 hướng:
Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc)
N
p
(p) = ( x+1, y+1);( x+1, y-1);( x-1, y+1);( x-1, y-1)
Tập phối hợp: N
8
(p) = N
4
(p) + N
P
(p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p.
Chú ý: Nếu (x,
y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số trong những điểm sẽ nằm ngoài ảnh.
b. Các mối link điểm ảnh:
Các mối link được sử dụng để xác định số lượng giới hạn( Boundaries) của đối tượng vật
thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một link được đặc trưng bởi tính liền kề giữa
những điểm và mức xám của chúng. Giả sử V là tập những giá trị mức xám. Một ảnh có những giá
trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau : V= 32, 33, … ,
63, 64. Có 3 loại link:
Liên kết 4:
Hai điểm ảnh p và q được nói là link 4 với những giá trị cường độ sáng
V nếu q nằm trong một những lân cận của p, tức q thuộc N
4
(p).
Liên kết 8: Hai điểm ảnh pvà qnằm trong một những lân cận 8 của p, tức q thuộc
N
8
(p).
Liên kết m( link hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với những giá trị cường độ sáng V
được nói là link m nếu: q thuộc N
4
(p) hoặc q thuộc N
P
(p).
Đông
x
Tây
Nam
(x-1, y-1)
(x, y-1)
(x+1,y-1)
y
(x-1, y)
( x, y)
(x+1, y)
Bắc
(x-1, y+1)
(x, y+1)
(x+1, y+1)
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
11
c. Đo khoảng chừng cách Một trong những điểm ảnh:
Định nghĩa: Khoảng cách D( p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ( x, y), q toạ độ( s, t) là
hàm khoảng chừng cách( Distance) hoặc Metric nếu:
1. D( p, q) ≥ 0 (Với D( p, q)=0 nếu và chỉnếu p=q).
2. D( p, q) = D( q, p).
3. D( p, z) ≤ D( p, q) + D( q, z); z là một điểm ảnh khác.
Khoảng cách Euclide:
Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y)và q(s, t) được
định nghĩa như sau:
D
e
(p, q) = [(x - s)
2
+ (y - t)
2
]
1/2
Khoảng cách khối: Khoảng cách D
4
( p, q) được gọi là khoảng chừng cách khối đồ thị(
CityBlock Distance) và được xác định như sau:
D
4
( p,q) = | x - s | + | y - t |
Giá trị khoảng chừng cách Một trong những điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ tâm điểm
ảnh đến tâm điểm ảnh q khác.
Khoảng cách D
8
(p, q)
còn gọi là khoảng chừng cách bàn cờ ( Chess-Board Distance) giữa
điểm ảnh p, q được xác định như sau:
D8( p,q) = max (| x-s | , | y-t |)
1.3.6 Biến đổi ảnh( Image Transform):
Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn những tính toán nhiều( độ phức tạp tính toán cao) đòi
hỏi dung tích bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương pháp khoa học tầm cỡ
áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi. Người ta sử dụng những phép toán tương đương
hoặc biến hóa sang miền xử lý khác để dễ
tính toán. Sau khi xử lý thuận tiện và đơn giản hơn được thực
hiện, dùng biến hóa ngược để đưa về miền xác định ban đầu, những biến hóa thường gặp
trong xử lý ảnh gồm:
Biến đổi Fourier, Cosin, Sin…
Biến đổi( mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín hiệu [3]).
Các biến hóa khác ví như KL( Karhumen Loeve), Hadamard.
Một số công cụ xác suất thông kê cũng khá được sử dụng trong xử lý ảnh.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
12
1.3.7 Nén ảnh:
Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không khí bộ nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh người ta đã
đưa kỹ thuật nén ảnh vào. Các quá trình nén ảnh hoàn toàn có thể chia ra thế hệ1, thế hệ 2. Hiện
nay, những chuẩn MPEG được dùng với ảnh đang phát huy hiệu suất cao.
1.4 Lấy mẫu và Lượng tử hóa:
Một ảnh g( x, y) ghi được từ Camera là ảnh liên tục tạo nên mặt phẳng hai chiều. Ảnh
cần chuyển sang dạng thích hợp để xử lí bằng máy tính. Phương pháp biến hóa một ảnh(
hay một hàm) liên tục trong không khí cũng
như theo giá trị thành dạng số rời rạc được
gọi là số hoá ảnh. Việc biến hóa này hoàn toàn có thể gồm hai bước:
Bước 1: Đo giá trị trên những khoảng chừng trống gian gọi là lấy mẫu.
Bước 2: Ánh xạ cường độ( hoặc giá trị) đo được thành một số trong những hữu hạn những mức rời rạc
gọi là lượng tử hoá.
1.4.1 Lấy mẫu:
Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tính liên tục
được chuyển thành những giá trị rời rạc theo tọa độ nguyên. Quá trình này gồm 2 lựa chọn:
Một là khoảng chừng
lấy mẫu; Hai là cách thể hiện dạng mẫu. Lựa chọn thứ nhất được đảm bảo
nhờ lý thuyết lấy mẫu của Shannon. Lựa chọn thứ hai liên quan đến độ đo (Metric) được
dùng trong miền rời rạc.
a. Khoảng lấy mẫu (Sampling Interval):
Ảnh lấy mẫu hoàn toàn có thể được mô tả như việc lựa chọn một tập những vị trí lấy mẫu trong
không khí hai chiều liên tục. Đầu tiên mô tả qua quá trình lấy mẫu một chiều với việc sử
dụng hàm delta:
Hàm răng lược là chuỗi những xung răng lược từ ( -∞, +∞) với những khoảng chừng Δx:
với r là số nguyên, Δx là khoảng chừng lấy mẫu.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
13
Khoảng lấy mẫu( Sampling Interval) Δx là một tham số nên phải được chọn đủ nhỏ,
thích hợp, nếu không tín
hiệu thật không thể Phục hồi lại được từ tín hiệu lấy mẫu.
b. Định lý lấy mẫu của Shannon:
Giả sử g(x) là một hàm số lượng giới hạn giải (Band Limited Function) và biến hóa Fourier của
nó là G( ω
x
) = 0 đối với những giá trị W
x
> ω
x
. Khi đó g(x) hoàn toàn có thể được Phục hồi lại từ những
mẫu được tạo tại những khoảng chừng Δx đều đặn. Tức là
Định lý lẫy mẫu của Shannon hoàn toàn có thể mở rộng cho không khí hai chiều. Hàm răng
lược hai chiều khi đó được xác
định:
Khi đó:
c. Các dạng lấy mẫu (Tesselation):
Dạng lẫy mẫu điểm ảnh là cách sắp xếp những điểm ảnh trong không khí hai chiều. Một
số dạng lấy mẫu điểm ảnh là dạng chữ nhật, tam giác, lục giác…
1.4.2 Lượng tử hóa:
Lượng tử hoá là ánh xạ từ những số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành một giải hữu hạn những
số thực. Nói cách khác, đó là quá
trình số hoá biên độ.
Các giá trị lấy mẫu Z là một tập những số thực từ giá trị Zmin đến lớn số 1 Zmax. Mỗi
một số trong những trong những giá trị mẫu Z nên phải biến hóa thành một tập hữu hạn số bit để máy tính
tàng trữ hoặc xử lý.
Giả sử Z là một giá trị lấy mẫu( số thực) tại vị trí nào đó của mặt phẳng ảnh, và
Zmin<=Z’<=Zmax và giả sử tất cả chúng ta muốn lượng hoá giá trị đó thành một trong những mức
rời rạc:l
1
, l
2
,…l
n
tương ứng với Zmin đến Zmax. Khi đó, quá
trình lượng hoá hoàn toàn có thể thực
Zmax
Zmin
l
1
l
2
l
3
l
4
l
n-1
l
n
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
14
hiện bằng phương pháp chia toàn bộ miền vào( Zmax - Zmin) thành l khoảng chừng, mỗi khoảng chừng là Δl và
khoảng chừng thứ I được đặt tại điểm Một trong những khoảng chừng liền kề li. họcác giá trị z được thực hiện
và mô tả bằng li theo quá trình trên đây, khi đó sai số của quá trình lấy mẫu hoàn toàn có thể được
xác định theo: e
q
=l
i
– Z.
II.
Xử Lý Nâng Cao Chất Lượng Ảnh:
Nâng cao chất lượng là bước thiết yếu trong xử lý ảnh nhằm mục đích hoàn thiện một số trong những đặc
tính của ảnh. Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai quy trình rất khác nhau: tăng cường ảnh và
Phục hồi ảnh. Tăng cường ảnh nhằm mục đích hoàn thiện những đặc tính của ảnh như:
Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh,
Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh,
Làm nổi biên ảnh.
Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh hầu hết nhờ vào những kỹ thuật
trong miền
điểm, không khí và tần số.
2.1 Toán tử điểm với xử lý ảnh:
Toán tử điểm là phép biến hóa đối với từng điểm ảnh đang xét, không liên quan đến
những điểm lân cận khác. Ứng dụng chính của những toán tử điểm là biến hóa độ tương phản
của ảnh. Ánh xạ f rất khác nhau tùy theo những ứng dụng. Các dạng toán tử điểm:
2.1.1 Tăng độ tương phản (Stretching Contrast):
Độ tương phản màn biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền. Hay, độ tương
phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng
ảnh so với nền.
Các Lever α, β, γ xác định độ tương phản tương đối. Llà số mức xám cực lớn.
α = β= γ=1 ảnh kết quả trùng với ảnh gốc.
α, β, γ > 1 dãn độ tương phản.
α, β, γ < 1 co độ tương phản.
2.1.2 Tách nhiễu và Phân ngưỡng:
Tách nhiễu là trường hợp đặc biệt của dãn độ tương phản khi thông số góc
α= γ= 0. Tách
nhiễu được ứng dụng có hiệu suất cao để giảm nhiễu lúc biết tín hiệu vào trên khoảng chừng[ a, b].
Phân ngưỡng là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a=b=const.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
15
Trong số đó a= b= t gọi là phân ngưỡng.
2.1.3 Biến đổi âm bản( Digital Negative):
Âm bản nhận được bằng phép biến hóa âm.
2.1.4 Cắt theo mức( Intensity Level Slicing):
Có 2 phép ánh sạ rất khác nhau cho trường hợp có nền và không nền.
Có nền:
Không nền:
b
L
a
L
v
v
u
u
a
b
L
L
L
Không nền
Có nền
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
16
2.1.5 Trích chọn bit (Bit Extraction):
Mỗi điểm ảnh thường được mã hóa trên
B bit. Nếu B= 8 ta có ảnh 2
8
=256 mức xám(
ảnh nhị phân ứng với B= 1). Trong những bit mã hóa này, người ta phân thành 2 loại: bit bậc
thấp và bit bậc cao.Với bit bậc cao, độ bảo toàn thông tin cao hơn so với bit bậc thấp. Các
bit bậc thấp thường màn biểu diễn nhiễu hay nền.
u= k
1
2
B-1
+ k
2
2
B-2
+ … + k
B-1
2 + k
B
Để trích chọn bit có nghĩa nhất: bit thứ nvà hiện thị chúng, ta dùng biến hóa sau:
Với k
n
=i
n
-2i
n-1
.
2.1.6 Trừ ảnh:
Trừ ảnh được dùng để tách nhiễu khỏi nền. Người ta quan sát ảnh ở 2 thời điểm khác
nhau, so sánh chúng để tìm ra sự rất khác nhau. Người ta dóng thẳng 2 ảnh rồi trừ đi và thu
được ảnh mới. Ảnh mới này đó đó là sự việc rất khác nhau. Kỹ thuật này hay được sử dụng trong dự
báo thời tiết, trong y học.
2.1.7 Nén dải độ sáng:
Đôi khi do dải động của ảnh lớn, việc quan sát ảnh không
thuận tiện. Cần phải thu nhỏ
dải độ sáng lại mà ta gọi là nén giải độ sáng. Ta dùng phép biến hóa logarit sau:
v (m,n) = c*log
10
(δ+ u(m,n))
với c là hằng số tỉ lệ, δ được xem là nhỏ so với u(m, n). Thường δ được chọn trong
khoảng chừng 3-10.
2.2 Toán tử không khí với xử lý ảnh:
Thông thường là ảnh thu nhận được có nhiễu nên phải vô hiệu nhiễu hay ảnh không
được sắc nét bị mờ hoặc cần làm tõ những cụ ông cụ bà thể như đường biên ảnh. Các toán tử không
gian dùng trong
kỹ thuật tăng cường ảnh được phân nhóm theo hiệu suất cao: làm trơn
nhiễu, nổi biên. Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu, người ta sử dụng những bộ lọc tuyến tính(
lọc trung bình, thông thấp) hay lọc phi tuyến( trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình). Từ
bản chất của nhiễu( thường tương ứng với tần số cao) và từ cơ sở lý thuyết lọc là: bộ lọc
chỉ cho tín hiệu có tần số nào đó thông qua do đó, để lọc nhiễu người ta thường dùng lọc
thông thấp( theo quan điểm tần số không khí) hay lấy
tổhợp tuyến tính đểsan bằng( lọc
trung bình). Để làm nổi cạnh (ứng với tần số cao), người ta dùng những bộ lọc thông cao, lọc
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
17
Laplace. Trước khi xem xét rõ ràng những kỹ thuật áp dụng, cần phân biệt nhiều chủng loại nhiễu hay
can thiệp trong quá trình xử lý ảnh. Trên thực tế tồn tại nhiều loại nhiễu, tuy nhiên người
ta thường xem xét 3 loại nhiễu chính: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung:
• Nhiễu cộng: Nhiễu cộng thường phân bố
khắp ảnh. Nếu gọi ảnh quan sát (ảnh thu
được) là Xqs, ảnh gốc là Xgốc, nhiễu là η, ảnh thu được hoàn toàn có thể màn biểu diễn với công
thức:
Xqs = Xgốc + η
• Nhiễu nhân: Nhiễu nhân thường phân bố khắp ảnh và ảnh thu được sẽ màn biểu diễn với
công thức:
Xqs = Xgốc* η
• Nhiễu xung: Nhiễu xung thường gây đột biến tại một số trong những điểm ảnh.
2.2.1 Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: lọc trung bình và lọc dải thông thấp:
Do có nhiều loại nhiễu can thiệp vào quá trình xử lý ảnh nên cần
có nhiều bộ lọc thích
hợp. Với nhiễu cộng và nhiễu nhân ta dùng những bộ lọc thông thấp, trung bình và lọc đồng
hình (Homomorphie); với nhiễu xung ta dùng lọc trung bị, giảtrung vị, lọc ngoài
(Outlier).
a. Lọc trung bình không khí:
Với lọc trung bình, mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung bình trọng số của những điểm
lân cận.
Ta dùng những trọng số như nhau, phương trình trên sẽ trở
thành:
Với: y(m,n): ảnh đầu vào
v(m,n): ảnh đầu ra
a(k,l): hiên chạy cửa số lọc
với a
k,l
= 1/N
w
và N
w
là số điểm ảnh trong hiên chạy cửa số lọc W.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
18
Lọc trung bình có trọng số đó đó là thực hiện chập ảnh đầu vào với nhân chập H.
Nhân chập H có dạng:
Trong lọc trung bình, thường
được ưu tiên cho những hướng để bảo vệ biên của ảnh khỏi
bị mờ khi làm trơn ảnh. Các kiểu mặt nạ được sử dụng tùy theo những trường hợp khác
nhau. Các bộ lọc tuyến tính trên là vấn đề ảnh ở tâm cửa số sẽ được thay bởi tổ hợp những
điểm lân cận chập với mặt nạ.
Một bộ lọc trung bình không khí khác cũng hay được sử dụng. Phương trình của cục
lọc đó có dạng:
Nhân chập H có kích thuớc 2x2 và mỗi điểm ảnh kết quả có mức giá trị bằng trung bình
cộng của nó với trung bình cộng của 4 lân cận sớm nhất. Lọc trung bình trọng số là một
trường hợp riêng của lọc thông thấp.
b. Lọc thông thấp:
Lọc thông thấp thường được sử dụng để làm trơn nhiễu. Trong lọc thông thấp người ta
hay dùng một số trong những nhân chập có dạng sau:
Ta thuận tiện và đơn giản nhận thấy khi b= 1, H
b
đó đó là nhân chập H
t1
(lọc trung bình). Để làm rõ hơn
bản chát khử nhiễu cộng của những bộ lọc này, ta viết lại phương trình thu nhận ảnh dưới
dạng:
X
qs
[m,n]= X
gốc
[m,n] + η[m,n]
Trong số đó η[m, n] là nhiễu cộng có phương sai σ
2
n
. Như vậy, theo phương pháp tính của lọc trung
bình ta có:
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
19
Như vậy, nhiễu cộng trong ảnh đã giảm sút N
w
lần.
c. Lọc đồng hình (Homomorphie Filter):
Kỹ thuật lọc đồng hình hiệu suất cao với ảnh có nhiễu nhân. Thực tế, ảnh quan sát được
gồm ảnh gốc nhân với một thông số nhiễu. Gọi
là ảnh thu được, X(m, n) là ảnh gốc
và η(m, n) là nhiễu, nhưvậy:
X(m, n) =
* η(m, n).
Lọc đồng hình thực hiện lấy logarit của ảnh quan sát. Do vậy ta có kết quả sau:
Log(X(m, n)) = log(
) + log(η(m, n))
Nhiễu nhân có trong ảnh sẽ bị giảm. Sau quá trình lọc tuyến tính, ta chuyển về ảnh cũ
bằng phép biến hóa hàm e mũ.
2.2.2 Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến:
Các bộ lọc phi
tuyến cũng hay được sử dụng trong kỹ thuật tăng cường ảnh. người ta
thường dùng bộ lọc trung vị, giả trung vị, lọc ngoài. Với lọc trung vị, điểm ảnh đầu vào sẽ
được thay thế bởi trung vị những điểm ảnh, còn lọc giả trung vị sẽ dùng trung bình cộng của
2 giá trị “trung vị” (trung bình cộng của max và min).
a. Lọc trung vị:
v( m,n)= Trungvị(y(m-k,n-l)) vớik,l W
Lọc trung vị đòi hỏi giá trị những điểm ảnh trong hiên chạy cửa số phải sắp xếp theo thứ tự tăng
hay giảm dần so với giá
trị trung vị. Kích thước cửa số thường được chọn sao cho số điểm
ảnh trong cửa số là lẻ. Các hiên chạy cửa số hay dùng là cửa sổcó kích thước 3x3, hay 5x5hay 7x7.
Ví dụ: Nếu y(m)= 2, 3, 8, 4, 2và hiên chạy cửa số W=( -1, 0, 1). Ảnh thu được sau lọc
trung vị sẽ là: v(m)=( 2, 3, 4, 4, 2). Do đó: v[0]= 2
3; v[2]=Trungvi( 3, 4, 8)=4; v[3]= Trungvi( 8, 4, 2)= 4; v[4]= 2
Tính chất của lọc trung vị:
• Lọc trung vị là loại lọc
phi tuyến. Vì:
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
20
Trungvi( x(m)+y(m))≠ Trungvi( x(m)) + Trungvi(y(m)).
• Có lợi cho việc vô hiệu những điểm ảnh hay những hàng mà vẫn bảo toàn độ phân giải.
• Hiệu quả giảm khi số điểm trong hiên chạy cửa số lớn hay bằng một nửa số điểm trong hiên chạy cửa số.
Điều này dễ lý giải vì giá trị trung vị là( N
w
+1)/2 giá trị lớn số 1 nếu N
w
lẻ. Lọc
trung vị cho trường hợp 2 chiều coi như lọc trung vị tách được theo từng chiều.
b.
Lọc ngoài (Outlier Filter):
Giả thuyết có ngưỡng nào đó cho những mức nhiễu( hoàn toàn có thể nhờ vào lược đồ xám). Tiến
hành so sánh giá trị độ xám của một điểm ảnh với trung bình số học 8 lân cận của nó. Nếu
sai lệch to hơn ngưỡng này thì điểm ảnh này được coi như nhiễu. Trong trường hợp đó,
thay thế giá trị của điểm ảnh bằng giá trị trung bình 8 lân cận vừa tính được.
với α(w) là
trung bình cộng những điểm trong lân cận w; δ là ngưỡng ngoài.
2.2.3 Lọc thông thấp, thông cao và lọc dải thông:
Toán tử trung bình không khí là lọc thông thấp. Nếu h
LP
(m, n) màn biểu diễn bộ lọc thông
thấp FIR (Finite Impulse Response) thì bộ lọc thông cao h
HP
(m, n) hoàn toàn có thể được định
nghĩa:
h
HP
(m, n) = δ(m, n) - h
LP
(m, n)
Sơ đồ bộ lọc thông cao
Bộ lọc dải thông hoàn toàn có thể định nghĩa như sau: H
BP
(m, n)= h
L1
(m, n) –
h
L2
(m, n)
với h
L1
và h
L2
là những bộ lọc thông thấp.
Bộ lọc thông thấp thường dùng làm trơn nhiễu và nội suy ảnh. Bộ lọc thông cao dùng
nhiều trong trích chọn biên và làm trơn ảnh, còn bộ lọc dải thông có hiệu suất cao làm nổi
cạnh. Biên là vấn đề có độ biến thiên nhanh về giá trị mức xám theo quan điểm về tần sốtín
hiệu. Nhưvậy, những điểm biên ứng với những thành phần tần số cao. Từ đó, hoàn toàn có thể dùng bộ lọc
thông cao để cải tổ nhiễu: nghĩa là hoàn toàn có thể lọc những
thành phần tần số thấp và giữ lại những
v(m,n)
u(m,n)
Lọc thông thấp
+
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
21
thành phần tần số cao. Vì thế, lọc thông cao thường được dùng làm trơn biên trước khi
tiến thành những thao tác với biên ảnh. Một số mặt nạ dùng trong lọc thông cao:
Các nhân chập thông cao có đặc tính là tổng những hệ sốcủa bộ lọc bằng 1. Nguyên nhân
đó đó là ngăn cản sự tăng quá số lượng giới hạn của những giá trị mức xám (những giá trị điểm ảnh vẫn
giữ được giá trị của nó một cách gần đúng không thay đổi quá nhiêu với giá trị thực).
III. Biên Và Một Số Phương Pháp Phát Hiện Biên:
3.1 Tổng quan về biên:
Các đặc trưng cơ bản của ảnh thường gồm có những thành phần như: tỷ lệ sáng, phân
bố xác suất, phân bố không khí, biên ảnh. Biên là một vấn đề
đa phần và đặc biệt quan
trọng trong phân tích ảnh vì kỹ thuật phân đoạn ảnh đa phần nhờ vào biên.
Điểm Biên: Một điểm ảnh được xem là vấn đề biên nếu có sự thay đổi nhanh hoặc đột
ngột về mức xám (hoặc màu). Ví dụ trong ảnh nhị phân, điểm đen gọi là vấn đề biên nếu
lân cận nó có ít nhất một điểm trắng.
Đường biên (đường bao: boundary): tập hợp những điểm biên liên tục tạo thành một
đường biên( đường bao). Đường biên là một loại đặc trưng cục bộ tiêu biểu trong phân
tích, nhận dạng ảnh. Người ta sử dụng đường biên làm phân cách những vùng. Mỗi một
đường biên đều có một thuộc tính gắn sát với một điểm biên riêng biệt và được tính toán
từ những điểm lân cận nó.
Đường biên lý tưởng:
Việc phát hiện biên một cách lý tưởng là việc xác định được tất cả những đường bao
trong đối tượng. Biên là sự việc thay đổi nhanh hoặc đột ngột về mức xám( hoặc màu) nên sự
thay đổi mức xám Một trong những vùng ảnh càng lớn thì càng dễ nhận ra được biên.
Đường biên lý tưởng
u
x
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
22
Một biên được xem là lý tưởng khi sự thay đổi mức xám rất lớn Một trong những vùng trong
ảnh. Biên này thường chỉ xuất hiện khi có sự thay đổi mức xám qua một điểm ảnh.
Đường biên bậc thang:
Đường biên bậc thang xuất hiện khi sự thay đổi mức xám trải rộng qua nhiều điểm
ảnh. Vị trí của cạnh được xem như vị trí ở chính giữa của đường bậc thang nối giữa cấp
xám thấp và cấp xám cao.
Đường
biên bậc thang
Đường biên thực:
Trong thực tế, ảnh thường có những đường biên không lý tưởng, những điểm ảnh trên ảnh
thường có sự thay đổi mức xám đột ngột và không đồng nhất, đặc biệt là ảnh nhiễu.Trong
trường hợp lý tưởng( không biến thành nhiễu), bất kể một sự thay đổi mức xám nào thì cũng ảnh
hưởng đến biên. Khi đó, ảnh thường không lý tưởng là vì: hình dạng không sắc nét, thiết
bị nhập ảnh, cường độ sang, nhiệt độ, hiệu ứng áp suất, hoạt động và sinh hoạt giải trí, …
Đường biên thực
x
u
x
u
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
23
3.2 Phân loại những kỹ thuật phát hiện biên:
a. Phương pháp phát hiện biên trực tiếp:
Phương pháp này đa phần nhờ vào sự biến thiên độ sáng của điểm ảnh để làm nổi biên
bằng kỹ thuật đạo hàm. Phương pháp Gradient là lấy đạo hàm số 1 của ảnh; Phương
pháp Laplace là lấy đạo hàm bậc hai của ảnh. Hai phương pháp Gradient và phương pháp
Laplace được gọi chung là phương pháp dò biên cục bộ.
b.
Phương pháp phát hiện biên gián tiếp:
Nếu bằng phương pháp nào đó, tất cả chúng ta thu được những vùng ảnh rất khác nhau thì đường phân
cách Một trong những vùng đó đó đó là biên.Nói cách khác, việc xác định đường bao của ảnh
được thực hiện từ ảnh đã được phân vùng. Phương pháp dò biên gián tiếp khó setup
nhưng áp dụng tốt khi sự biến thiên độ sáng nhỏ.
c. Quy trình phát hiện biên:
Bước 1: Do ảnh ghi được thường có nhiễu, nên ta phải lọc nhiễu theo những phương
pháp trên.
Bước 2: Làm nổi
đường biên bằng phương pháp sử dụng những toán tử phát hiện biên.
Bước 3: Định vị biên. Chú ý, kỹ thuật nổi biên sẽ gây ra nhiễu làm một số trong những biên giả
xuất hiện do vậy cần vô hiệu biên giả.
Bước 4: Liên kết và trích chọn biên.
3.3 Phương pháp phát hiện biên cục bộ:
a. Phương pháp Gradient:
Gradient là một vec tơ f(x, y) có những thành phần biểu thị tốc độ thay đổi mức xám của
điểm ảnh(theo hai hướng x, y trong toàn cảnh xử lý ảnh hai chiều) tức:
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
24
Trong số đó dx, dy là khoảng chừng cách giữa 2 điểm kế cận theo hướng x, y tương ứng (thực tế
chọn dx= dy= 1). Đây là phương pháp dựa theo đạo hàm riêng số 1 theo hướng x, y.
Kỹ thuật phát hiện biên Gradient:
Là dùng cặp mặt nạ
H
1
, H
2
trực giao( theo 2 hướng vuông góc). Nếu gọi g
1
, g
2
là
Gradient theo hai hướng x, y tướng ứng thì biên độ g(m,n) tại điểm ( m,n) được tính:
Với
tính gần đúng
Lọc Pixel difference: bộ
lọc này áp dụng phương thức so sánh điểm đang xét với với
một điểm lân cận nó( sự rất khác nhau Một trong những điểm ảnh). Vì thế mặt nạ được sử dụng là H
x
và H
y
biểu thị theo hai hướng ngang( theo hướng trục x) và hướng dọc( theo hướng trục
y).
Sử dụng nhân cuộn di tán hai mặt nạ trên ảnh cần tìm biên sao cho tâm ở chính giữa
của mặt nạ
trúng với điểm ảnh đang xét.
Độ lớn Graadient tại điểm( i, j) được tính bằng:
Lọc Separted pixel difference: Bộ lọc này áp dụng phương thức so sánh sự khác
nhau Một trong những điểm
ảnh và ở đây là hai điểm ảnh ở hai bên của điểm đang xét. Nó sử
dụng mặt nạ 3x3, sử dụng là H
1
và H
2
biểu thị theo hai hướng ngang( theo hướng trục x)
và hướng dọc( theo hướng trục y).
Sử dụng nhân cuộn di tán hai mặt nạ trên ảnh cần tìm biên sao cho tâm ở chính giữa
của mặt nạ trúng với điểm ảnh đang xét.
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ
THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
25
Độ lớn Graadient tại điểm( i, j) được tính bằng:
Toán tử Robert( 1965): Robert áp dụng công thức tính Gradient tại điểm (i,j) với mỗi
điểm
ảnh y(i,j) ta đạo hàm theo i,j. Hai mặt nạ H
x
và H
y
được sử dụng để nhân xoắn với
nhau và được thực hiện theo hai hướng -45
0
và +45
0
.
Di chuyển lần lượt những mặt nạ trên ảnh đang xét sao cho phần tử đầu tiên của mặt nạ
trùng với phần tử điểm ảnh( i,j).
Trong số đó: y
1
(i,j) và y
2
(i,j) là đáp ứng rút ra từ mẫu H
x
và H
y
.
Toán tử(mặt nạ) Sobel: Toán tử Sobel được Duda và Hart đặt ra năm 1973 với những
mặt nạ tương tự như của Robert nhưng thông số kỹ thuật khác.
Toán tử( mặt nạ) Prewitt: Toán tử được Prewitt đưa ra vào năm 1970 có dạng:
Hướng ngang(x)
Hướng dọc(y)
Hướng ngang(x)
Hướng dọc(y)
Post a Comment