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 />