intTypePromotion=1

Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh trong thực tiễn: Phần 2

Chia sẻ: Trần Thị Hạnh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:73

0
25
lượt xem
4
download

Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh trong thực tiễn: Phần 2

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phần 2 tài liệu giới thiệu tới bạn nội dung về: Một số kỹ thuật phát hiện người đi bộ trong ảnh (Tổng quan về các kỹ thuật tiền xử lý ảnh, khoảng cách Chamfer và ứng dụng trong kỹ thuật so khớp mẫu, xây dựng ứng dụng phát hiện người đi bộ trong ảnh tĩnh). Tài liệu có thể làm tài liệu tham kháo cho sinh viên hệ kỹ sư, cử nhân và các bạn đọc quan tâm đến xử lý ảnh đặc biệt là giấu tin trong ảnh hay phát hiện đổi tượng, đặc biệt là phát hiện người đi bộ trong ảnh.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh trong thực tiễn: Phần 2

Phần 2<br /> <br /> MỘT<br /> • SỐ KỸ THUẬT<br /> • PHÁT HIỆN<br /> •<br /> NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH<br /> 2.1. Tổng quan về các kỹ thuật tiền xử lý ảnh [ 1]<br /> 2.1.1. Tổng quan vé các kỹ thuật tiền xử lý ảnh vả trích chọn<br /> đặc trưng<br /> Đây là giai đoạn quan trọng ảnh hưởng đến kết quả phát hiện và nhận<br /> dạng đối tượng, tùy thuộc vào chất lượng ảnh được quét mà ta tiến hành<br /> các thủ tục xử lý khác nhau. Vì quá trình xử lý sơ bộ có thê làm chậm<br /> tôc độ xử lý của hệ thống nên nếu quét ảnh vào là tốt, ta có thể bò qua<br /> bước này.<br /> Nâng cao chất lượng là bước cần thiết trong xử lý ảnh nhàm hoàn thiện<br /> một số đặc tính của ảnh. Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn<br /> khác nhau: tăng cường ảnh và khôi phục ảnh. Tăng cường anh nhầm<br /> hoàn thiện các đặc tính của ảnh như:<br /> - Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh.<br /> - Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám cùa ảnh.<br /> - Làm nổi biên ảnh.<br /> Xử lý ảnh thực chất là biến đổi giá trị một điểm ảnh dựa vào eiá trị cua<br /> chính nó mà khôns hề dựa vào các điểm ảnh khác. Có Iri’ cách tiếp cán<br /> với phương pháp này:<br /> <br /> 104<br /> <br /> Phần 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH<br /> <br /> - Cách thứ 'nhất dùng một hàm biến đổi thích hợp với mục đích hoặc<br /> yêu câu đặt ra để biến đổi giá trị mức xám của điểm ảnh sang một giá<br /> trị mức xám khác.<br /> - Cách thứ hai là dùng lược đồ mức xám (GrayHistogram).<br /> .1.1.1. C á c kỹ thuật nhị phân ảnh<br /> Trong một ảnh nhị phân, mồi pixel chi có thể chứa một trong hai giá trị<br /> nhị phân 0 hoặc 1. Mồi ảnh nhị phân được lưu trừ như một mảng logic<br /> của 0 và 1. Các cách tạo ảnh nhị phàn:<br /> - Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh xám bàng cách trộn, tạo một ánh<br /> chỉ số từ một ảnh RGB bàng cách trộn (dither).<br /> - Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh xám, ảnh chỉ số hay ảnh RGB trên<br /> cơ sở của ngưỡng ánh sáng.<br /> Ảnh nhị phân: giá trị xám cúa tất cá các điểm ảnh chỉ nhận giá trị 1<br /> hoặc 0, như vậy mỗi điếm ảnh trong ảnh nhị phân dược biểu diễn bơi<br /> 1 bit.<br /> Trong quá trình thực hiện một sô thao tác, cân đầu vào dưới dạng nhị<br /> phân (ví dụ hàm distance tranform - hàm tính dịch chuyển khoảng cách<br /> giữa điểm 0 và điểm khác 0 gần nhất), mục 2 . 1 . 1.1 giới thiệu các kỳ<br /> thuật cơ bản để nhị phân ảnh.<br /> Để tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh xám, từ một ảnh đánh dấu chỉ số<br /> hoặc từ một ảnh RGB dựa trên một ngưỡng mức xám nào đó. Đê thực<br /> hiện sự chuyển đổi, đầu tiên ta phải chuyển đổi ảnh vào thành định<br /> dạng mức xám (nếu không phải là ảnh xám), sau đó lấy ngưỡng để<br /> chuyển ảnh xám thành ảnh nhị phân. Ảnh thu được sẽ là ảnh nhị phân<br /> có các giá trị 0 (đen) đổi với tất cà các pixel của ảnh vào có mức xám<br /> nhỏ hơn ngưỡng và 1 (trắng) cho tất cá các giá trị pixel khác.<br /> Vấn dỏ chọn ivuròTiíi 0 như thế nào? Mặc dù không có thuật toán*chọn<br /> I1L.UIí!<br /> <br /> IV Iiũ' ..Ị' JỊIIILI cho mọi loại anh. K.ỹ thuật lây nmrờnu là k\<br /> <br /> 105<br /> <br /> KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỀN<br /> <br /> thuật sử dụng m ột tham số 9, gọi là ngưõma độ sane. sẽ được chọn dê<br /> áp dụng cho m ột ảnh a[m,n] theo cách sau:<br /> Nếu a[m.n] >= 0 thì a[m,n] = 1; ngược lại a[m.n] = 0.<br /> Trong cuốn sách này, nhóm tác giả trình bày một số phưcma pháp sau:<br /> - Ngưỡng cổ định:<br /> Phương pháp đầu tiên là chọn một ngưỡng độc lập với dữ liệu ảnh.<br /> Neu chương trình ứng dụng làm việc với những ảnh có độ tương<br /> phản rất cao, trong đó các đối tượng quan tâm rất tối còn nền gần<br /> như đồng nhất và rất sáng, thì giá trị ngưỡng không đói 128 trên<br /> thanh độ sáng từ 0 đến 255 sẽ là một giá trị chọn tốt.<br /> -N g ư ỡ n g dựa trên lược đồ:<br /> Phương pháp thứ hai là chọn ngưỡng dựa trên lược đồ. Trone hầu hết<br /> các trường hợp, ngưỡng được chọn từ lược đồ độ sáng cua vùng hay<br /> ảnh cần được phân đoạn. Hình 2.1 dưới đây là ví dụ về anh và lược<br /> đồ sáng liên kết với nó.<br /> <br /> n<br /> <br /> \<br /> <br /> ù<br /> <br /> 0<br /> <br /> ' o \°<br /> (u ) Iiuacc to bo ih 'c s ito h k il<br /> <br /> (b ) Brightness histoarain o ĩ the imairc<br /> <br /> H ìn h 2.1. Ví dụ về ảnh và lư ợ c đồ sáng liên kế t cùa ảnh [1 ]<br /> <br /> Có rất nhiều phương pháp chọn ngưỡng tự động xuất phát tư lược đỏ<br /> • xám. {h[a], với a = 0.1.....L}. Một trong những phưcmc pháp đó la:<br /> <br /> 106<br /> <br /> Phần 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHẤT HIỆN NGƯỜI ĐI BỘ TRONG ẢNH<br /> <br /> phương pháp lọc (Isodata algorithm), phương pháp tam giác (Triangle<br /> algorithm), phương pháp đối xứng nền (Background - symmetry<br /> algorithm).<br /> Phương pháp chia đôi (phương pháp lặp -Isoclata algorithm)<br /> Phương pháp này chọn ngưỡng theo kiểu lặp do Ridler và Calvard đưa<br /> ra. Các bước của thuật toán như sau:<br /> Bước 1: Giả sử ở bước 0: gán k = 0, 00 = L/2<br /> Quy trình lặp thường bất đầu từ lời giải chấp nhận được.<br /> Bước 2: Quy trình dừng khi ngưỡng của hai bước liên tiếp nhau lệch<br /> không đáng kể (sai số e):<br /> while |9k - 9k-1 |>e<br /> Tính giá trị trung bình nif,k bằng điểm sáng giữa vùng xám cùa vùng đối<br /> tượng.<br /> Tính giá trị trung bình rrib.k bàng điểm sáng giữa vùng xám của vùng<br /> nền.<br /> Bước 3: Tính một ngưỡng mới 9k: (bàng cách tính trung bình cộng)<br /> 0k = (m f,k-i + m b,k -i)/2<br /> <br /> (Ví dụ: lấy trung bình cộng của 0 và 256 hoặc trung bình cộng của max,<br /> min).<br /> Bước 4: Kiểm tra |0k - 0k-i| >e? Nếu không, tăng k = k + 1, quay lại<br /> bước 2 .<br /> Phương pháp tam giác (Triangle algorithm)<br /> Phương pháp này do Zack đưa ra và được minh họa trong hình 2.2.<br /> Trong hình này, ta có thể quan sát thấy một đường thẳng đã được xây<br /> dựng bàng cách nối từ giá trị lớn nhất của lượng đồ tại độ sánc bmax đên<br /> giá trị nhỏ nhất của lược đồ tại độ sáng bmm. Với mỗi độ sána b<br /> <br /> G<br /> <br /> [bm ax,<br /> <br /> 107<br /> <br /> KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH, ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN<br /> <br /> bmin], ta tính khoảng cách d từ giá tri lược đồ tại b là h[b] đẻn đưừng<br /> thẳng đã có. G iá trị bo ứng với khoảng cách lớn nhất sẽ được chọn làm<br /> giá trị ngưỡng 9.<br /> <br /> H ìn h 2.2. P h ư ơ ng p h á p tam g iá c<br /> <br /> Chỉ có một điểm cao nhất, nếu có nhiều thì không thể áp dụnc phương<br /> pháp này được.<br /> Xét điểm thấp nhất về hướng đối tượng. Tìm trên đường conc. lấy diêm<br /> trung trực cắt đường cong tại vị trí nào thì hoành độ là điêm sáng nhâl<br /> (ngưỡng = hoành độ điểm sáng nhất).<br /> Phương pháp đối xú n g nền (Background - sym m etry algorithm)<br /> Đường nối đỉnh chia ảnh thành 2 phần diện tích. Đối X Ú T 12 nhau hoàn<br /> toàn là không có, có thể lệch nhau một khoảng là p%. Sau nàv luôn coi<br /> p% = 5%.<br /> Cần xác định đường nối đinh của nền lệch về bên nào. Điẻm cao nhát<br /> (maxp) bàng cách tìm giá trị lớn nhất trong biểu đồ mức xám.<br /> Xác định giá trị (thuộc vùng nền) có thể lấy đối xứng qua đưcmg nói<br /> dinh thoả mãn điều kiện p%. Giá trị được lẩy đối xứng vừa tim được<br /> chính là ngưỡníi.<br /> <br /> 108<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản