Tài liệu Nghiên cứu phương pháp phát hiện biên ảnh mầu bằng wavelet

  • Số trang: 73 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 27 |
  • Lượt tải: 0
honganh2859734

Tham gia: 04/02/2021

Hệ thống đang quá tải...vui lòng truy cập lại sau.

Mô tả:

.. ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM THỊ THÙY NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ẢNH MẦU BẰNG WAVELET LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2012 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM THỊ THÙY NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ẢNH MẦU BẰNG WAVELET Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS. NGÔ QUỐC TẠO THÁI NGUYÊN - 2012 i BẢN CAM ĐOAN Tên tôi là: Phạm Thị Thùy Lớp: Cao học Công nghệ thông tin K9A Khoá học: 2010 - 2012 Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 60 48 01 Cơ sở đào tạo: Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên Giáo viên hƣớng dẫn: PGS.TS Ngô Quốc Tạo Cơ quan công tác: Trƣờng Đại học Sƣ phạm – Đại học Thái Nguyên. Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung đƣợc trình bày trong bản luận văn này là kết quả tìm hiểu và nghiên cứu của riêng tôi, trong quá trình nghiên cứu luận văn “Nghiên cứu phương pháp phát hiện biên ảnh màu bằng wavelet” các kết quả và dữ liệu đƣợc nêu ra là hoàn toàn trung thực. Mọi thông tin trích dẫn đều đƣợc tuân theo luật sở hữu trí tuệ, có liệt kê rõ ràng các tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với những nội dung đƣợc viết trong luận văn này. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 09 năm 2012 HỌC VIÊN PHẠM THỊ THÙY Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Luận văn đƣợc thực hiện tại Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền Thông – Đại học Thái Nguyên dƣới sự hƣớng dẫn của thầy PGS. TS Ngô Quốc Tạo. Trƣớc hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy PGS. TS Ngô Quốc Tạo - Viện Công nghệ thông tin, ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn giúp đỡ để em hoàn thành tốt luận văn của mình. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên, cùng các thầy cô giáo đã nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cho em trong suốt quá trình học tập tại trƣờng cũng nhƣ quá trình làm luận văn này . Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, các đồng nghiệp những ngƣời đã động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện cho em trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 9 năm 2012 HỌC VIÊN PHẠM THỊ THÙY Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii MỤC LỤC Bản cam đoan ...................................................................................................... i Lời cảm ơn .........................................................................................................ii Mục lục ............................................................................................................. iii Danh mục các chữ viết tắt .................................................................................vi Danh mục các hình vẽ ......................................................................................vii MỞ ĐẦU ............................................................................................................ 1 1. Lý do lựa chọn đề tài ...................................................................................... 1 2. Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 1 3. Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................ 1 4. Phƣơng pháp nghiên cứu................................................................................ 2 5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài .......................................... 2 6. Cấu trúc của luận văn ..................................................................................... 2 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CHO ẢNH MÀU .......................................................................... 3 1.1. Tổng quan về xử lý ảnh ............................................................................... 3 1.1.1. Khái niệm xử lý ảnh ................................................................................. 3 1.1.2. Các giai đoạn trong quá trình xử lý ảnh ................................................... 3 1.1.3. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ...................................................... 5 1.1.3.1. Các khái niệm ........................................................................................ 5 1.1.3.2. Biểu diễn ảnh......................................................................................... 8 1.1.3.3. Phân tích ảnh ......................................................................................... 9 1.1.3.4. Nhận dạng ảnh..................................................................................... 10 1.1.3.5. Nén ảnh ............................................................................................... 10 1.2. Biên ảnh và vai trò của biên trong phân tích ảnh ...................................... 11 1.2.1. Vị trí của biên trong phân tích ảnh ......................................................... 11 1.2.2. Biên và các kiểu biên đơn giản .............................................................. 11 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv 1.2.2.1. Biên lý tƣởng ....................................................................................... 12 1.2.2.2. Biên dốc............................................................................................... 13 1.2.2.3. Biên không trơn................................................................................... 14 1.3. Các hệ màu và biểu diễn ảnh màu............................................................. 15 1.3.1. Cơ sở của màu sắc .................................................................................. 15 1.3.2. Các hệ màu ............................................................................................. 16 1.3.2.1. Biểu đồ màu CIE ................................................................................. 16 1.3.2.2. Mô hình màu RGB .............................................................................. 18 1.3.2.3. Mô hình màu CMY ............................................................................. 19 1.3.2.4. Mô hình màu CMYK .......................................................................... 20 1.3.2.5. Mô hình màu HSV .............................................................................. 20 1.4. Các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh màu ................................................ 21 1.4.1. Tách biên ảnh màu dùng phƣơng pháp Gradient ................................... 21 1.4.2. Tách biên ảnh màu dùng phƣơng pháp trƣờng Vector Field ................. 24 1.4.3. Tách biên ảnh màu dùng bộ dò biên Vector Order-Statistic.................. 25 1.5. Kết luận chƣơng 1 ..................................................................................... 26 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN THEO WAVELET ...... 27 2.1. Giới thiệu ................................................................................................... 27 2.2. Xây dựng một Wavelet ............................................................................. 28 2.3. Biến đổi wavelet rời rạc (DWT – Discrete wavelet transform) ................ 29 2.4. Phƣơng pháp phát hiện biên bởi biến đổi wavelet rời rạc (DWT)............ 32 2.5. Wavelet Haar ............................................................................................. 34 2.5.1. Hàm tỉ lệ Haar ........................................................................................ 34 2.5.2. Xây dựng Wavelet Haar ......................................................................... 35 2.5.3. Biến đổi Haar rời rạc (DHT - Discrete Haar transform) ........................ 36 2.5.4. DHT hai chiều (2D – Dimention) .......................................................... 37 2.5.5. Phát hiện cạnh sử dụng wavelet Haar .................................................... 39 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v 2.6. Wavelet Daubechies .................................................................................. 40 2.6.1. Xây dựng Daublets ................................................................................. 40 2.6.2. Biến đổi Wavelet Daubechies 2-D (Dimention) .................................... 43 2.6.3. Phát hiện cạnh sử dụng Daublets ........................................................... 44 2.7. Wavelets Coifman ..................................................................................... 44 2.8. Wavelets biorthogonal .............................................................................. 48 2.8.1. Xây dựng wavelets Biorthogonal ........................................................... 48 2.8.2. Tính chất của wavelets Biorthogonal ..................................................... 49 2.8.3. Phát hiện cạnh sử dụng Wavelets Biorthogonal .................................... 49 2.9. Kết luận chƣơng 2 ..................................................................................... 50 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH PHÁP HIỆN BIÊN ẢNH BẰNG PHƢƠNG PHÁP WAVELET VÀ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ CÁC PHƢƠNG PHÁP .... 51 3.1. Cài đặt thử nghiệm chƣơng trình Wavelet transform............................... 51 3.2. So sánh các phƣơng pháp phát hiện biên .................................................. 57 3.3. Kết luận chƣơng 3 ..................................................................................... 59 KẾT LUẬN ...................................................................................................... 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 61 PHỤ LỤC ......................................................................................................... 62 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT CHỮ VIẾT TẮT TÊN TIẾNG ANH 1 CMY Cyan magenta yellow 2 CMYK Cyan magenta yellow black 3 CIE Commission international d’E clairage 4 DHT Discrete Haar transform 5 D Dimention 6 DWT Discrete Wavelet Transform 7 DHT Discrete Haar transform 8 GVDD Generalized vector dispersion detector 9 HSV Hue, Saturation, Intensity 10 MVDD Minimin vector dispersion detector 11 STFT Short time fourier Transform 12 RGB Red green blue 13 VDD Vector dispersion detectior 14 VRD Vector range detector Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh .................................................. 4 Hình 1.2. Hình chóp màu .................................................................................. 7 Hình 1.3. Hai loại lân cận của điểm ảnh ........................................................... 9 Hình 1.4. Biên khép kín .................................................................................. 12 Hình1.5. Đƣờng biên lý tƣởng ........................................................................ 13 Hình 1.6. Biên dốc .......................................................................................... 13 Hình1.7. Biên không trơn................................................................................ 14 Hình1.8. Dải sóng của các ánh sáng nhìn thấy đƣợc ...................................... 15 Hình 1.9. Biểu đồ màu CIE ............................................................................. 17 Hình 1.10. Mô hình không gian màu RGB ..................................................... 18 Hình 1.11. Mô hình không gian màu CMY .................................................... 19 Hình 1.12. Phƣơng pháp pha trộn màu trong cuộc sống................................. 19 Hình 1.13. Mô hình màu HSV ........................................................................ 20 Hình 2.1. Sơ đồ kim tự tháp Laplace phát triển bởi Burt và Adelson ............ 30 Hình 2.2. DWT của hai chiều tín hiệu ............................................................ 31 Hình 2.3. Biểu đồ  ( x) ................................................................................... 34 Hình 2.4. Wavelet Haar ................................................................................... 36 Hình 2.5. Xấp xỉ của wavelet Daubechies lặp lại 1 đến 5 lần ........................ 42 Hình 2.6. Những xấp xỉ của wavelet Daubechies và hàm tỉ lệ ....................... 43 Hình 2.7. Các bộ lọc tách và tái tạo của Daubechies ...................................... 44 Hình 2.8. Xấp xỉ của wavelet coiflets lặp lại 1 đến 5 lần ............................... 46 Hình 2.9. Các xấp xỉ wavelet coiflets và hàm tỉ lệ ......................................... 47 Hình 2.10. Các bộ lọc tách và tái tạo của coiflets ........................................... 47 Hình 2.11. Xấp xỉ của wavelet bior lặp lại 1 đến 5 lần ................................... 48 Hình 2.12. Các bộ lọc tách và tái tạo của biorthogonal .................................. 50 Hình 3.1. Biến đổi ảnh với tỉ lệ 1 và bộ lọc daub1.......................................... 51 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn viii Hình 3.2. DWT hai chiều tín hiệu ................................................................... 52 Hình 3.3. Loại bỏ thành phần tần số thấp ........................................................ 52 Hình 3.4. Ảnh biến đổi sau khi xây dựng lại ................................................... 54 Hình 3.5. Ảnh sau khi đƣợc làm nổi biên........................................................ 55 Hình 3.6. Biên ảnh sau khi đƣợc khuếch đại ................................................... 56 Hình 3.7. Biên ảnh theo Gadient, Laplace, Canny.......................................... 57 Hình 3.8. Ảnh sau khi đƣợc làm nổi biên với wavelet .................................... 58 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do lựa chọn đề tài Có thể khẳng định CNTT đang giữ một vai trò quan trọng trong sự phát triển của loài ngƣời nói chung và sự phát triển kinh tế, chính trị xã hội của một đất nƣớc nói riêng, Việt Nam cũng không là một ngoại lệ. Với những bƣớc tiến nhƣ vũ bão những thập kỉ cuối của thế kỉ XX, CNTT đã tạo nên một diện mạo mới cho cuộc sống con ngƣời và mở ra cho nhân loại một kỉ nguyên mới – kỉ nguyên công nghệ thông tin. Có nhiều tài liệu nói về phƣơng pháp phát hiện biên ảnh. Mục đích của việc dò biên sẽ đánh dấu những điểm trong một ảnh số mà có sự thay đổi đột ngột về độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo thành biên hay đƣờng biên bao quanh ảnh. Các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh nhƣ: Gradient, Laplace, Canny, wavelet. Trong đó phƣơng pháp phát hiện biên theo wavelet ngày càng đƣợc sử dụng nhiều ở trong nƣớc cũng nhƣ trên thế giới. Vì vậy, tôi thấy cần phải đi sâu vào nghiên cứu phƣơng pháp phát hiện biên ảnh bằng wavelet nhằm hoàn thiện, nâng cao hiệu quả và chất lƣợng việc phát hiện biên cho ảnh màu trong xử lý ảnh số. Trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ, tôi chọn đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu phương pháp phát hiện biên ảnh màu bằng wavelet” 2. Mục tiêu nghiên cứu Luận văn nghiên cứu hệ thống lý thuyết liên quan đến việc phát hiện biên trong ảnh. Cụ thể trong luận văn là nghiên cứu về phát hiện biên cho ảnh màu bằng wavelet. 3. Phạm vi nghiên cứu - Giới thiệu tổng quan về xử lý ảnh và biên. - Phƣơng pháp phát hiện biên cho ảnh màu. - Phƣơng pháp phát hiện biên theo wavelet và thử nghiệm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 4. Phƣơng pháp nghiên cứu Trong luận văn sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu tài liệu liên quan đến việc phát hiện biên ảnh và kế thừa kết quả nghiên cứu của một số luận văn, đề tài nghiên cứu khoa học. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết cơ bản xƣ̉ lý ảnh và các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh , đặc biệt dùng phƣơng pháp wavelet ti ến hành cài đặt chƣơng trình. 5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài Xử lý ảnh đƣợc áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhƣ y học, vật lý, hóa học, tìm kiếm tội phạm, trong quân sự và trong một số lĩnh vực khác… Vì vậy việc nghiên cứu phƣơng pháp wavelet để phát hiện biên cho ảnh màu là rất cần thiết. Dùng wavelet để phát hiện biên ảnh là phƣơng pháp đã và đang đƣ ợc nghiên cứu và ứng dụng rất mạnh mẽ ở nhiều nƣớc trên thế giới. 6. Cấu trúc của luận văn Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn đƣợc trình bày thành ba chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan về xử lý ảnh và phƣơng pháp phát hiện biên cho ảnh màu. Chƣơng 2: Các phƣơng pháp phát hiện biên theo wavelet Chƣơng 3: Chƣơng trình phát hiện biên ảnh bằng phƣơng pháp wavelet và nhận xét đánh giá các phƣơng pháp Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CHO ẢNH MÀU 1.1. Tổng quan về xử lý ảnh 1.1.1. Khái niệm xử lý ảnh Con ngƣời thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Trong những năm trở lại đây cùng với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa phát triển một cách mạnh mẽ, ngày càng có nhiều ứng dụng trong cuộc sống và nó đóng một vai trò quan trọng trong tƣơng tác ngƣời máy [2]. Quá trình xử lý nhận dạng ảnh là một quá trình thao tác nhằm biến đổi một ảnh đầu vào để cho ra một kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh "tốt hơn" ảnh ban đầu hoặc một kết luận. Nhƣ vậy mục tiêu của xử lý ảnh có thể chia làm ba hƣớng nhƣ sau: - Xử lý ảnh ban đầu để cho ra một ảnh mới tốt hơn theo một mong muốn của ngƣời dùng (ví dụ: ảnh mờ cần xử lý để đƣợc rõ hơn). - Phân tích ảnh để thu đƣợc thông tin nào đó giúp cho việc phân loại và nhận biết ảnh (ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trƣng vân tay). - Từ ảnh đầu vào mà có những nhận xét, kết luận ở mức cao hơn, sâu hơn (ví dụ: ảnh một tai nạn giao thông phác họa hiện trƣờng tai nạn). Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là đặc trƣng cƣờng độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tƣợng trong không gian và nó có thể xem nhƣ một hàm n biến P(c1, c2,..., cn). Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem nhƣ một ảnh n chiều. 1.1.2. Các giai đoạn trong quá trình xử lý ảnh Quá trình xử lý một ảnh đầu vào nhằm thu đƣợc một ảnh đầu ra mong muốn thƣờng phải trải qua rất nhiều bƣớc khác nhau. Các bƣớc cơ bản của một quá trình xử lý ảnh đƣợc thể hiện thông qua hình sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 Hình1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh - Quá trình thu nhận ảnh Đây là bƣớc đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh. Ảnh có thể đƣợc thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay tranh ảnh đƣợc quét trên máy scan hay ảnh thu nhận đƣợc từ camera,… Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính, ảnh cần phải đƣợc số hoá. Số hóa ảnh là quá trình rời rạc hoá về không gian và lƣợng tử hoá về giá trị. Quá trình rời rạc hoá về không gian là quá trình thu nhận những điểm rời rạc từ một ảnh liên tục. Quá trình này cũng chính là việc tìm cách biểu diễn cả một ảnh lớn có vô số điểm, bởi một số hữu hạn điểm, sao cho không làm mất đi hay thay đổi tính chất của ảnh, để việc lƣu trữ và xử lý ảnh đƣợc dễ dàng. Còn quá trình lƣợng tử hoá về giá trị là quá trình rời rạc hoá về mặt giá trị để có thể đơn giản hoá việc tính toán và đƣa vào máy để xử lý. Tuỳ theo từng loại ảnh, độ chính xác yêu cầu và khả năng xử lý của máy tính mà ta có các mức lƣợng tử thích hợp. - Quá trình phân tích ảnh: thực chất bao gồm một số công đoạn cơ bản sau đây: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh: việc này là cần thiết do một số nguyên nhân nào đó (nguồn sáng kém, ảnh bị nhiễu,...) dẫn tới việc chất lƣợng thu nhận ảnh kém. Việc tăng cƣờng và khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc trƣng chính của ảnh. Phát hiện đặc tính nhƣ biên, phân vùng, trích chọn các đặc tính của ảnh,... - Cuối cùng, tùy theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hoặc hỗ trợ ra quyết định cho một hệ thống cụ thể nào đó. 1.1.3. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 1.1.3.1. Các khái niệm - Điểm ảnh (Picture Element) Ảnh trong thực tế là ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng [3]. Quá trình số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời không phân biệt đƣợc ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm nhƣ vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thƣớc và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc chọn thích hợp sao cho mắt ngƣời cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần nhƣ ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận đƣợc gọi là một phần tử ảnh. - Độ phân giải của ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định trên một ảnh số đƣợc hiển thị. Khoảng cách giữa các điểm ảnh phải đƣợc chọn sao cho mắt ngƣời vẫn thấy đƣợc sự liên tục của ảnh. Khoảng cách đó, hay chính Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 là độ phân giải phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. - Mức xám của ảnh Mức xám của điểm ảnh là kết quả sự mã hóa tƣơng ứng cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh bởi một giá trị số tại điểm đó. Đó là kết quả của quá trình lƣợng tử hóa. Các thang giá trị mức xám thông thƣờng: 16, 32, 64, 128, 256 (mức 256 là mức phổ dụng). Lý do từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28=256 mức (tức là từ 0 đến 255). - Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. - Ảnh đen trắng: Ảnh đen trắng chỉ bao gồm 2 màu: màu đen và màu trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ngƣời ta phân mức đen trắng đó thành L mức, nếu sử dụng số bit B=8 bít để mã hóa mức đen trắng (hay mức xám) thì L đƣợc xác định : L = 2B (trong ví dụ của ta L = 28 = 256 mức) Nếu L = 2, B = 1, nghĩa là chỉ có 2 mức: mức 0 và mức 1, còn gọi là ảnh nhị phân. Mức 1 ứng với màu sáng, còn mức 0 ứng với màu tối. Nếu L lớn hơn 2 ta có ảnh đa cấp xám. Nói cách khác, với ảnh nhị phân mỗi điểm ảnh đƣợc mã hóa trên 1 bit, còn với ảnh 256 mức, mỗi điểm ảnh đƣợc mã hóa trên 8 bit. Nhƣ vậy, với ảnh đen trắng: nếu dùng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số các mức xám có thể biểu diễn đƣợc là 256. Mỗi mức xám đƣợc biểu diễn dƣới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn cho mức cƣờng độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức cƣờng độ sáng nhất. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 Ảnh nhị phân khá đơn giản, các phần tử ảnh có thể coi nhƣ các phần tử logic. Ứng dụng chính của nó đƣợc dùng theo tính logic để phân biệt đối tƣợng ảnh với nền hay để phân biệt điểm biên với điểm khác. - Ảnh màu: Trong hệ màu RGB (Red, Green, Blue) để tạo nên thế giới màu, ngƣời ta thƣờng dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu. Nếu bạn kiểm tra màn hình của một tivi khi nó đƣợc bật lên, bạn sẽ chú ý thấy tại tất cả các điểm ảnh màu đƣợc tạo nên bằng ba vòng tròn nhỏ hoặc tam giác có màu đỏ, lục, lam. Sự thay đổi độ sáng của ba phần tử màu này tạo nên màu sắc của điểm ảnh. Trong ảnh số thì các điểm ảnh đƣợc biểu diễn bằng một số từ có cùng một số bit cho các màu đỏ, lục, lam. Ví dụ nhƣ ảnh màu đƣợc biểu diễn bằng 16 bit thì đều có 5 bit để biểu diễn cho mỗi màu, bit cuối cùng dùng cho một vài chức năng đặc biệt nhƣ ngăn xếp. Trong một khung số thì bit cuối cùng thông thƣờng để chỉ ra điểm ảnh này đƣợc lấy từ bộ đệm khung (bộ nhớ ngăn xếp) hay là từ tín hiệu video bên ngoài (ngăn xếp trực tiếp). Trong hệ thống 16 bít 32,768 màu có thể đƣợc biểu diễn với ba màu riêng có khả năng thể hiện 32 trạng thái. G Bóng Độ chói W   R xám Đen B Hình 1.2. Hình chóp màu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 Ảnh màu theo lý thuyết của Thomas là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ (R), lục (G), lơ (B) là thƣờng thu nhận trên các dải băng tần khác nhau. Với ảnh màu, cách biểu diễn cũng tƣơng tự nhƣ với ảnh đen trắng, chỉ khác là các số tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: đỏ (red), lục (green) và lam (blue). Để biểu diễn cho một điểm ảnh màu cần 24 bit. 24 bit này đƣợc chia thành ba khoảng 8 bit. Mỗi màu cũng phân thành L cấp màu khác nhau (thƣờng L = 256). Mỗi khoảng này biểu diễn cho cƣờng độ sáng của một trong các màu chính. Do đó, để lƣu trữ ảnh màu ngƣời ta có thể lƣu trữ từng màu riêng biệt, mỗi màu lƣu trữ nhƣ một ảnh đa cấp xám. Do đó, không gian nhớ dành cho một ảnh màu lớn gấp 3 lần một ảnh đa cấp xám cùng kích cỡ. 1.1.3.2. Biểu diễn ảnh Sau quá trình số hoá sẽ thu đƣợc một ma trận tƣơng ứng với ảnh cần xét, mỗi phần tử của ma trận tƣơng ứng với một điểm ảnh. Ảnh thƣờng đƣợc biểu diễn bởi một mảng hai chiều I(n,p) gồm n dòng và p cột. Nhƣ vậy, ảnh gồm n x p pixels và ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel cụ thể trong ảnh. Về mặt toán học có thể xem ảnh là một hàm hai biến f(x,y) với x,y là các biến tọa độ. Giá trị số ở điểm (x,y) tƣơng ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh (x là các cột còn y là các hàng). Giá trị của hàm ảnh f(x,y) đƣợc hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dƣơng 0  f ( x, y )  f max Thông thƣờng đối với ảnh xám, giá trị fmax là 255 (28 =256) và mỗi phần tử ảnh đƣợc mã hóa bởi một byte. Ảnh có thể đƣợc biểu diễn theo một trong hai mô hình: mô hình Vector hoặc mô hình Raster. Mô hình Raster: là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể đƣợc biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster thuận lợi cho việc thu nhận, hiển thị và in ấn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 9 Mô hình Vector: Bên cạnh mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ, dễ dàng hiển thị và in ấn, các ảnh biểu diễn theo mô hình vector còn có ƣu điểm cho phép dễ dàng lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm,…Theo những yêu cầu này thì kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra ƣu việt hơn. Trong mô hình này, ngƣời ta sử dụng hƣớng vector của các điểm ảnh lân cận để mã hóa và tái tạo lại hình ảnh ban đầu. Các ảnh vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa hoặc đƣợc chuyển đổi từ các ảnh Raster thông qua các chƣơng trình vector hóa. Khi xử lý các ảnh Raster chúng ta có thể quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Có hai loại lân cận của điểm ảnh đƣợc quan tâm nhiều nhất: điểm 4 láng giềng và 8 láng giềng. Hình 1.3. Hai loại lân cận của điểm ảnh 1.1.3.3. Phân tích ảnh Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lƣợng của một ảnh để đƣa ra một mô tả đầy đủ về ảnh. Các kỹ thuật đƣợc sử dụng ở đây nhằm mục đích xác định biên của ảnh. Có nhiều kỹ thuật khác nhau nhƣ lọc vi phân hay dò theo quy hoạch động. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 Ngƣời ta cũng dùng các kỹ thuật phân tích ảnh để phân vùng ảnh. Từ ảnh thu đƣợc, ngƣời ta tiến hành kỹ thuật tách (split) hay hợp (merge) dựa theo các tiêu chuẩn đánh giá nhƣ: màu sắc, cƣờng độ, v...v. Các phƣơng pháp đƣợc biết đến nhƣ Quad-Tree, mảnh hoá biên, nhị phân hoá đƣờng biên và các kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc. 1.1.3.4. Nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tƣợng. Có hai kiểu mô tả đối tƣợng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số). - Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc). Trên thực tế, ngƣời ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tƣợng khác nhau nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lƣợng thu nhận thông tin từ máy tính. Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, v...v) phục vụ cho nhiều lĩnh vực. Ngoài 2 kỹ thuật nhận dạng trên, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới dựa vào kỹ thuật mạng nơ ron đang đƣợc áp dụng và cho kết quả khả quan trong nhận dạng ký tự. 1.1.3.5. Nén ảnh Dữ liệu ảnh cũng nhƣ các dữ liệu khác cần phải lƣu trữ hay truyền đi trên mạng. Nhƣ đã nói ở trên, lƣợng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn. Ví dụ, một ảnh đen trắng cỡ 512 x 512 với 256 mức xám chiếm 256K bytes. Do đó làm giảm lƣợng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Xem thêm -