Bài giảng Xử lý ảnh số - GV. Mai Cường Thọ

Bài giảng Xử lý ảnh số<br /> <br /> 1<br /> <br /> Lời mở đầu<br /> Xử lý ảnh là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều ngành khoa<br /> học khác. Hiện nay nó đang là một trong những lĩnh lực được quan tâm và đã trở<br /> thành môn học chuyên ngành của sinh viên hệ kỹ sư, cử nhân ngành Công nghệ<br /> Thông tin.<br /> Nhờ có công nghệ số hóa hiện đại, ngày nay con người đã có thể xử lý tín hiệu<br /> <br /> nhiều chiều thông qua nhiều hệ thống khác nhau, từ những mạch số đơn giản cho<br /> đến những máy tính song song cao cấp. Mục tiêu của xử lý này có thể chia làm ba<br /> hướng như sau:<br /> <br /> Xử lý ảnh ban đầu để có được ảnh mới theo một yêu cầu xác định (ví dụ như<br /> ảnh mờ cần xử lý để được ảnh rõ hơn)<br /> Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại,<br /> <br /> nhận biết ảnh (ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng vân<br /> tay)<br /> Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn (ví dụ từ<br /> ảnh mộttai nạn giao thông phác họa hiện trường tai nạn).<br /> <br /> Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tập trung vào những khái niệm cơ bản của xử lý<br /> <br /> ảnh và giới hạn vấn đề trong phạm vi 2 – chiều<br /> <br /> Các ứng dụng trong:<br /> - Sản xuất và kiểm tra chất lượng<br /> - Di chuyển của Robot<br /> - Các phương tiện đi lại tự trị<br /> - Công cụ hướng dẫn cho người mù<br /> - An ninh và giám sát<br /> - Nhận dạng đối tượng, nhận dạng mặt<br /> - Ứng dụng trong y học<br /> - Sản xuất, hiệu chỉnh Video<br /> - Chinh phục vũ trụ…<br /> Với những ứng dụng to lớn của công nghệ xử lý ảnh, chúng ta hãy bắt tay vào<br /> ngay từ bây giờ tìm hiểu, làm việc với một trong những thế giới đầy tiềm năng này.<br /> <br /> GV. Mai Cường Thọ<br /> <br /> Bài giảng Xử lý ảnh số<br /> <br /> 2<br /> <br /> Chương I<br /> Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề trong xử lý ảnh<br /> I. Ảnh và Hệ thống xử lý ảnh<br /> 1. Ảnh<br /> - Tín hiệu ảnh thuộc loại tín hiệu đa chiều: tọa độ(x,y,z), độ sáng(λ), thời gian(t).<br /> - Ảnh tĩnh trong không gian 2 chiều được định nghĩa là một hàm 2 biến S(x,y), với S<br /> là giá trị biên độ (được biểu diễn bằng màu sắc) tại vị trí không gian (x,y).<br /> - Phân loại ảnh<br /> + Ảnh tương tự S(x,y): (x,y) liên tục, S liên tục.<br /> + Ảnh số S(m,n):<br /> (m,n) rời rạc, S rời rạc.<br /> - Một ảnh (gồm một tập các điểm ảnh) có thể xem như bao gồm tập các ảnh con (các<br /> vùng ảnh). Thuật ngữ gọi là ROIs – vùng quan tâm (Regions of Interest).<br /> - Ảnh số trong không gian rời rạc thu được từ ảnh tương tự trong không gian liên tục<br /> thông qua quá trình số hóa. Quá trình số hóa có thể hiểu đơn giản như sau<br /> + Ảnh tương tự được chia thành M hàng, N cột.<br /> + Giao của hàng và cột được gọi là: pixel<br /> + Giá trị biên độ của pixel tại tọa độ nguyên (m,n) là s(m,n): là trung bình độ<br /> sáng trong pixel đó. S (m, n) ≤ L (L số mức xám dùng biểu diễn ảnh).<br /> <br /> - M, N thường được chọn là M=N=2K (K=8,9,10). L =2B , B là số bít mã hóa cho độ<br /> sáng(biên độ) mỗi pixel.<br /> - Ảnh số được biểu diễn bởi ma trận 2 chiều. Các phần tử của nó là biểu diễn cho<br /> các pixel số hóa.<br /> - Ta ký hiệu 1 ảnh số là S(M,N). Ta nói ảnh có độ phân giải MxN. Ký hiệu s(m,n) để<br /> chỉ ra một phần tử ảnh.<br /> <br /> Hình 1.1 : Ảnh tương tự và Ảnh số hóa<br /> <br /> GV. Mai Cường Thọ<br /> <br /> Bài giảng Xử lý ảnh số<br /> <br /> 3<br /> <br /> 2. Hệ thống xử lý ảnh<br /> - Xử lý ảnh: Ảnh vào → Ảnh kết quả.<br /> - Đối tượng xử lý của hệ thống ở đây là các ảnh (hàm 2 biến liên tục hoặc rời rạc).<br /> - Có thể tóm tắt hệ thống xử lý ảnh gồm các giai đoạn chính như sau:<br /> <br /> Hình 1.2 Các giai đoạn chính trong hệ thống xử lý ảnh<br /> <br /> + Thu nhận ảnh: - Qua các camera (tương tự, số).<br /> - Từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (Sensors).<br /> - Qua các máy quét ảnh (Scaners).<br /> + Số hóa ảnh: Biến đổi ảnh tương tự thành ảnh rời rạc để xử lý bằng máy tính:<br /> Thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc về mặt không gian) và lượng tử hóa (rời rạc về<br /> mặt biên độ).<br /> + Xử lý số: là một tiến trình gồm nhiều công đoạn nhỏ: Tăng cường ảnh<br /> (Enhancement), khôi phục ảnh (Restoration), phát hiện biên (Egde Detection), phân<br /> vùng ảnh (Segmentation), trích chọn các đặc tính (Feature Extraction)...<br /> + Hệ quyết định: Tùy mục đích của ứng dụng mà chuyển sang giai đoạn khác là<br /> hiển thị, nhận dạng, phân lớp, truyền thông…<br /> II. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh<br /> 1. Biểu diễn và mô hình hóa ảnh<br />
Biểu diễn ảnh<br /> - Ảnh có thể xem là một hàm 2 biến chứa các thông tin như biểu diễn của một ảnh.<br /> Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng của hàm này. Dựa<br /> vào phần tử đặc trưng của ảnh đó là pixel. Giá trị pixel có thể là một giá trị vô<br /> hướng, hoặc là 1 vector (3 thành phần trong trường hợp ảnh màu).<br /> - Ta có thể biểu diễn ảnh bằng hàm toán học, hoặc các ma trận điểm. Trong mô<br /> hình toán học, ảnh hai chiều được biểu diễn nhờ các hàm hai biến, đó là<br /> <br /> GV. Mai Cường Thọ<br /> <br /> Bài giảng Xử lý ảnh số<br /> <br /> ∑ ∑ S (k , l )δ (m − k , n − l )<br /> ∞<br /> <br /> S (m, n) =<br /> <br /> 4<br /> ∞<br /> <br /> với 0 ≤ m, k ≤ M − 1, 0 ≤ n, l ≤ N − 1<br /> <br /> k = −∞ l = −∞<br /> <br />
Biểu diễn bằng hàm toán<br /> - S: ảnh<br /> - (m,n):<br /> Tọa độ của Pixel trong miền không gian (2D)<br /> - s(m,n): Độ sáng (Mức xám) của pixel (m,n).<br /> - [0-Lmax]: Thang mức xám - Vùng các mức xám được phép sử dụng. Lmax thường<br /> là 255, nghĩa là chúng ta sử dụng thang mức xám 8 bit. 0 ≤ s(m, n) ≤ 255<br /> <br /> - Với 0 ≤ m ≤ M − 1, 0 ≤ n ≤ N − 1 , ta gọi đó là ảnh số M x N<br /> <br />
Biểu diễn bằng ma trận điểm:<br /> <br /> Hình 1.3 a, Ảnh thật 10x10; b, Ảnh được zoom; c, Mô tả ảnh bằng ma trận điểm<br /> <br />
Mô hình hóa ảnh<br /> - Mô hình cảm nhận ảnh: Là mô hình biểu diễn thông qua các thuộc tính cảm nhận<br /> ảnh (màu sắc, cường độ sáng), các thuộc tính về thời gian, các cảm nhận về phối<br /> cảnh, bố cục.<br /> - Mô hình cục bộ: Là mô hình biểu diễn thể hiện mối tương quan cục bộ của các<br /> phần tử ảnh (ứng dụng cho các bài toán xử lý và nâng cao chất lượng ảnh).<br /> - Mô hính tổng thể: Là mô hình biểu diễn ảnh xem ảnh như là một tập hợp các đối<br /> tượng, và các đối tượng này có mối quan hệ không gian với nhau (ứng dụng cho các<br /> bài toán phân nhóm và nhận dạng ảnh).<br /> 2. Tăng cường ảnh<br />
Mục đích: Tăng cường các thuộc tính cảm nhận, làm cho ảnh tốt lên theo một ý<br /> nghĩa nào đó, tiện phục vụ cho các xử lý tiếp theo.<br /> <br /> GV. Mai Cường Thọ<br /> <br /> Bài giảng Xử lý ảnh số<br /> <br /> 5<br /> <br />
Các thao tác:<br /> - Thay đổi độ tương phản, thay đổi màu sắc, cường độ sáng, lọc nhiễu, nội suy, làm<br /> trơn ảnh.<br />
Các phương pháp chính:<br /> - Các phương pháp thao tác trên điểm (Point Operation)<br /> - Các thao tác không gian (Spatial Operation)<br /> 3. Khôi phục ảnh<br />
Mục đích: Khôi phục lại ảnh ban đầu, loại bỏ các biến dạng ra khỏi ảnh tùy theo<br /> nguyên nhân gây ra biến dạng.<br /> Ảnh đầu vào<br /> f (α , β )<br /> g ( x, y ) =<br /> <br /> h( x, y;α , β )<br /> <br /> Hệ thống thu<br /> nhận ảnh<br /> <br /> Ảnh đầu ra<br /> g ( x, y )<br /> <br /> ∫ ∫ h( x, y;α , β ) f (α , β )dαd ( β + η ( x, y))<br /> ∞ ∞<br /> <br /> − ∞− ∞<br /> <br /> η ( x, y ) là hàm biểu diễn nhiễu cộng.<br /> f (α , β ) là hàm biểu diễn đối tượng.<br /> <br /> g ( x, y ) là ảnh thu nhận.<br /> <br /> h( x, y;α , β ) là đáp ứng xung của hệ thống, còn gọi là hàm tán xạ điểm (Point Spread<br /> <br /> Function- PSF).<br /> Một vấn đề khôi phục ảnh tiêu biểu là tìm một xấp xỉ của f (α , β ) khi PSF có thể<br /> <br /> đo lường hay quan sát được, ảnh mờ và các tính chất sác xuất của quá trình nhiễu.<br />
Các thao tác: lọc nhiễu, giảm độ méo,…<br />
Các phương pháp: lọc ngược, lọc thích nghi (Wiener), khôi phục ảnh từ các hình<br /> chiếu.<br /> <br /> 4. Biến đổi ảnh<br />
Mục đích: Biến đổi thể hiện của ảnh dưới các góc nhìn khác nhau tiến cho việc xử<br /> lý, phân tích ảnh.<br />
Các phương pháp: Biến đổi Fourier, Sin, Cosin, KL, …<br /> 5. Phân tích ảnh<br />
Mục đích: Tìm ra các đặc trưng của ảnh, xây dựng quan hệ giữa chúng dựa vào<br /> các đặc trưng cục bộ.<br />
Các thao tác: Tìm biên, tách biên, làm mảnh đường biên, phân vùng ảnh, phân<br /> loại đối tượng.<br /> <br /> GV. Mai Cường Thọ<br /> <br />