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