LỜI CẢM ƠN Đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành và trân trọng nhất tới PGS TS Đỗ Năng Toàn, người đã trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ em trong việc hình thành, phát triển và hoàn thành đồ án tốt nghiệp này. Em cũng xin gửi lời cảm ơn trân trọng tới các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin – Đại học Lạc Hồng, những người đã tân tình dạy dỗ và dìu dắt em trong suốt bốn năm học vừa qua để chúng em có những kinh nghiệm, kiến thức vững chắc để hoàn thành đồ án tốt nghiệp này. Em xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn động viên, giúp đỡ em về mọi mặt trong quá trình học tập và nghiên cứu, cũng như góp ý cho đồ án tốt nghiệp. Em rất mong nhận được sự khích lệ, quan tâm, giúp đỡ của các quý thầy cô và các bạn trong quá trình học tập và công tác sau này, em rất mong muốn được mang một công sức, kiến thức của mình để xây dựng xã hội, xứng đáng với sự giúp đỡ và tình cảm mà mọi người đã dành cho em. Em xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn "Nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh" là kết quả quá trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc. Các số liệu trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, được trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các công trình nghiên cứu đã được công bố. Các phương pháp nêu trong luận văn được rút ra từ những cơ sở lý luận và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả. TÓM TẮT LUẬN VĂN Trong xử lý ảnh, việc ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh thông qua các thiết bị chụp ảnh thường không thể tránh khỏi biến dạng, nhiễu hay lỗ hổng bởi các thiết bị quang học và điện tử, đôi khi bởi chính bản thân đối tượng. Vì vậy, cần phải có các cách thức để tìm và phát hiện ra các điểm nhiễu hay lỗ hổng. Đây là cơ sở quan trọng trong việc ứng dụng phương pháp này vào thực tiễn của cuộc sống, đặc biệt là trong điều kiện đất nước ta đang từng bước phát triển và đi lên nên việc nghiên cứu các ứng dụng vấn đề này cần được quan tâm và phát triển. MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cảm ơn Lời cam đoan Tóm tắt luận văn Mục lục Danh mục hình PHẦN MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1 2 KHÁI QUÁT VỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÀ BÀI TOÁN XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ 2 1.1. Khái quát về nâng cao chất lƣợng ảnh 2 1.1.1. Xử lý ảnh và quá trình thu nhận ảnh 2 1.1.1.1 Mục tiêu của xử lý ảnh 2 1.1.1.2. Một số khái niệm cơ bản 3 1.1.1.3. Ứng dụng của xử lý ảnh 10 1.1.2. Các cách tiếp cận trong việc nâng cao chất lƣợng ảnh 12 1.1.2.1 Nâng cao chất lƣợng ảnh bởi thao tác với điểm ảnh 12 1.1.2.2 Nâng cao chất lƣợng ảnh bởi thao tác với vùng ảnh 19 1.1.2.3 Nâng cao chất lƣợng ảnh bởi một số kỹ thuật của phép toán hình thái học 20 1.2. Bài toán xóa đối tƣợng nhỏ 24 1.2.1. Đối tƣợng nhỏ trong ảnh 24 1.2.2. Bài toán xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh 28 Chƣơng 2 30 PHÁT HIỆN VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 30 2.1. Phát hiện đối tƣợng nhỏ trong ảnh 30 2.1.2 Chu tuyến của đối tƣợng ảnh 32 2.1.3 Thuật toán dò biên 34 2.1.4 Phát hiện nhiễu 41 2.1.5 Phát hiện lỗ hổng 41 2.2 Xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh 43 2.2.1 Xóa nhiễu 43 2.2.2 Lấp lỗ hổng 48 Chƣơng 3 54 NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH SAU NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG 54 3.1. Nắn chỉnh một cuốn sách 54 3.2. Một số kết quả chƣơng trình 57 3.2. Một số kết quả chƣơng trình 58 3.2.1. Mô tả các chức năng trong chƣơng trình 58 3.2.1.1. Chức năng quản lý các Style (ảnh mẫu) 58 3.2.1.2. Chức năng quản lý các điểm đặc trƣng 58 3.2.1.3. Chức năng nâng cao chất lƣợng ảnh 58 3.2.1.4. Chức năng lƣu file ảnh sau khi thực hiện nắn chỉnh 59 3.2.2. Giao diện chính của chƣơng trình 60 3.2.3. Kết quả của một số chức năng trong chƣơng trình 63 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 64 Tài liệu tham khảo DANH MỤC HÌNH Trang Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh 2 Hình 1.2: Ảnh minh họa ảnh nhị phân và ảnh xám 3 Hình 1.3: Ảnh minh họa về ảnh màu 4 Hình 1.4: Quan hệ giữa các điểm ảnh 5 Hình 1.5: Lược đồ xám của ảnh 6 Hình 1.6: Ảnh bị dư tối có lược đồ xám tập trung nhiều bên trái 6 Hình 1.7: Hình ảnh sau khi được chỉnh sửa lược đồ xám đã được trải đều 7 Hình 1.8: Hình Các bước cơ bản trong một quá trình xử lý ảnh 8 Hình 1.9: Ảnh chụp cầu Sài Gòn từ vệ tinh 10 Hình 1.10: Ảnh hồng ngoại 11 Hình 1.11: Ảnh gốc 25 Hình 1.12: Ảnh xương 25 Hình 1.13: Kết quả của phép lấp lỗ hổng 29 Hình 1.14: Kết quả của phép khử nhiễu 29 Hình 2.1: Ma trận 8 láng giềng kề nhau 30 Hình 2.2: Ví dụ về chu tuyến của ảnh 31 Hình 2.3: Ví dụ về chu tuyến của đối tượng ảnh 32 Hình 2.4: Chu tuyến ngoài 33 Hình 2.5: Chu tuyến trong 33 Hình 2.6: Ma trận 8-láng giềng kề nhau 40 Hình 2.7: Chu tuyến láng giềng 42 Hình 2.8: Xấp xỉ trên chu tuyến 42 Hình 2.9: Xấp xỉ dưới chu tuyến 42 Hình 2.10: Minh họa phép biến đổi trúng hoặc trượt 44 Hình 2.11: Minh họa điểm ảnh M 50 Hình 2.12: Tìm cặp nền vùng mới 51 Hình 2.13: Bốn đường thẳng cần xét 53 Hình 3.1: Ảnh gốc và mô hình khung mẫu 55 Hình 3.2: Xác định các điểm đặc trưng trên ảnh và khung mẫu 55 Hình 3.3: Ảnh gốc và ảnh được nắn chỉnh 56 Hình 3.4: Ảnh nắn chỉnh và được xóa đối tượng nhỏ “lỗ hổng” 56 Hình 3.5: Ảnh gốc và ảnh được nắn chỉnh 63 Hình 3.6: Ảnh nắn chỉnh và ảnh sau khi thực hiện nâng cao chất lượng ảnh 63 - 1 - PHẦN MỞ ĐẦU Hiện nay, bất cứ sự phát triển của ngành công nghiệp nào đều có sự hiện diện và đóng góp rất to lớn của công nghệ thông tin. Xử lý ảnh là một trong những chuyên ngành quan trọng và lâu đời của Công nghệ thông tin. Xử lý ảnh được áp dụng trong nhiều lĩnh khác nhau như y học, vật lý, hoá học, tìm kiếm tội phạm, trong quân sự và trong một số lĩnh vực khác Phần lớn con người thu nhận thông tin bằng thị giác, cụ thể đó là các hình ảnh. Vì vậy xử lý ảnh là vấn đề không thể thiếu và hết sức quan trọng để thu được hình ảnh tốt hơn, đẹp hơn, nhằm đáp ứng yêu cầu thông tin khác nhau của người nhận. Trong xử lý ảnh, việc ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh thông qua các thiết bị chụp ảnh thường không thể tránh khỏi biến dạng, nhiễu hay lỗ hổng bởi các thiết bị quang học và điện tử, đôi khi bởi chính bản thân đối tượng vì vậy, cần phải có các cách thức để tìm và phát hiện ra các điểm nhiễu hay lỗ hổng. Đây là cơ sở quan trọng trong việc ứng dụng phương pháp này vào thực tiễn của cuộc sống, đặc biệt là trong điều kiện đất nước ta đang từng bước phát triển và đi lên nên việc nghiên cứu các ứng dụng vấn đề này cần được quan tâm và phát triển. a) Lỗ hổng b) Nhiễu Hình 1: Đối tượng nhỏ trong ảnh đường nét [7] Xuất phát từ vấn đề vừa nêu, luận văn này sẽ "Nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh" nhằm giúp cho quá trình thao tác ảnh đầu vào để cho ra kết quả ảnh đầu ra tốt hơn. - 2 - Chƣơng 1 KHÁI QUÁT VỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÀ BÀI TOÁN XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ 1.1. Khái quát về nâng cao chất lƣợng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi bậc một số đặc tính của ảnh như thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn biên ảnh, khuyết đại ảnh, . Tăng cường ảnh và khôi phục ảnh là 2 quá trình khác nhau về mục đích. Tăng cường ảnh bao gồm một loạt các phương pháp nhằm hoàn thiện trạng thái quan sát của một ảnh. Tập hợp các kỹ thuật này tạo nên giai đoạn tiền xử lý ảnh. Trong khi đó, khôi phục ảnh nhằm khôi phục ảnh gần với ảnh thực nhất trước khi nó bị biến dạng do nhiều nguyên nhân khác nhau. [5] 1.1.1. Xử lý ảnh và quá trình thu nhận ảnh: [5] Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác trên ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh [5] 1.1.1.1 Mục tiêu của xử lý ảnh: - Xử lý ảnh đầu vào để cho ra một ảnh đáp ứng tốt nhất có thể, của người dùng. - Phân tích ảnh để thu được thông tin nào đó giúp việc phân loại và nhận biết ảnh. - Dựa trên ảnh đầu vào mà có những nhận xét rộng hơn. - 3 - 1.1.1.2. Một số khái niệm cơ bản: Điểm ảnh: là một phần tử của ảnh tại tọa độ (x, y) với độ mức xám hoặc màu nhất định, kích thước khoảng cách giữa các điểm ảnh đó thích hợp sao cho mắt người cảm nhận liên tục về không gian và mức xám của ảnh số gần như ảnh thật. Mức xám của ảnh: là một trong hai đặc trưng cơ bản của điểm ảnh, mức sáng của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó. Ảnh đen trắng: là ảnh chỉ bao gồm hai mầu đen và trắng. Người ta phân mức đen trắng thành L mức, nếu xử dụng 8 bít mã hóa mức đen trắng thì L được xác định: L=2 B (nếu B=8 ta có L=2 8 =256). Nếu L=2, B=1, nghĩa là chỉ có hai mức, mức 1 và 0, còn được gọi là ảnh nhị phân, mức 1 ứng với màu sáng mức 0 ứng với màu tối, nếu L lớn hơn 2 thì ta có ảnh đa cấp xám. Đối với mỗi điểm ảnh được mã hóa trên 8 bít để biểu diễn mức xám,thì số mức xám có thể biể diễn được là 256. Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đên 255. Hình 1.2: Ảnh minh họa ảnh nhị phân và ảnh xám [5] [...]... toán xóa đối tƣợng nhỏ: [7] 1.2.1 Đối tƣợng nhỏ trong ảnh: Đối tượng nhỏ trong ảnh là các đối tượng nhiễu và lỗ hổng trong ảnh đường nét (là các ảnh cho chiều dài lớn hơn chiều rộng rất nhiều, như: ảnh bản vẽ, bản đồ, văn bản v.v ) Ta áp dụng kỹ thuật tìm xương theo khuynh hướng tính toán trục trung vị và hướng tiếp cận xấp xỉ nhờ các thuật toán làm mảnh song song và gián tiếp cho đối tượng nhỏ trong ảnh. .. làm mảnh Sơ lƣợc về thuật toán làm mảnh: Thuật toán làm mảnh ảnh số nhị phân là một trong các thuật toán quan trọng trong xử lý ảnh và nhận dạng Xương chứa những thông tin bất biến về cấu trúc của ảnh, giúp cho quá trình nhận dạng hoặc vectơ hoá sau này Thuật toán làm mảnh là quá trình lặp duyệt và kiểm tra tất cả các điểm thuộc đối tượng Trong mỗi lần lặp tất cả các điểm của đối tượng sẽ được kiểm... phép quay Một số thuật toán làm mảnh: Trong phần này điểm qua một số đặc điểm, ưu và khuyết điểm của các thuật toán đã được nghiên cứu 1 Thuật toán làm mảnh cổ điển là thuật toán song song, tạo ra xương 8 liên thông, tuy nhiên nó rất chậm, gây đứt nét, xoá hoàn toàn một số cấu hình nhỏ 2 Thuật toán làm mảnh của Toumazet bảo toàn tất cả các điểm cụt không gây đứt nét đối tượng Tuy nhiên, thuật toán có... biên của ảnh - Bước 2: khoảng cách ảnh đã được tính toán và các điểm ảnh có giá trị lớn nhất được xem là nằm trên xương của đối tượng 1.2.2 Bài toán xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh: Với bài toán xoá đối tượng nhỏ trong ảnh, ta cài đặt chương trình thử nghiệm lọc trung vị Đầu vào: Một ảnh nhiễu Đầu ra: Ảnh đã khử nhiễu (bằng phương pháp lọc trung vị) Hoạt động của chƣơng trình: Bước 1: Đưa một ảnh có định... cho số mức xám từ 0 đến N, N là số mức xám (thường xét với mức 256) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho một mức xám (số điểm ảnh có cùng mức xám) Cũng có thể biểu diễn là: trục tung là tỉ lệ số điểm ảnh có cùng mức xám trên tổng số điểm ảnh -6- Hình 1.5: Lược đồ xám của ảnh[ 5] Lược đồ xám cung cấp rất nhiều thông tin về phân bố mức xám của ảnh Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh. .. liên thông của đối tượng và phần bù của đối tượng - Sự tương hợp giữa xương và cấu trúc của ảnh đối tượng - Bảo toàn các thành phần liên thông - Bảo toàn các điểm cụt - Xương chỉ gồm các điểm biên, càng mảnh càng tốt - Bền vững đối với nhiễu - Xương cho phép khôi phục ảnh ban đầu của đối tượng - Xương thu được ở chính giữa đường nét của đối tượng được làm mảnh - Xương nhận được bất biến với phép quay Một. .. tạo ra có khả năng khôi phục ảnh ban đầu của đối tượng Nhược điểm chính của thuật toán là rất nhạy với nhiễu, xương nhận được phản ánh cấu trúc của đối tượng thấp 5 Thuật toán làm mảnh của H.E.Lu P.S.P Wang tương đối nhanh, giữ được tính liên thông của ảnh, nhưng lại có nhược điểm là xương tạo ra là xương 4liên thông và xoá mất một số cấu hình nhỏ - 28 - 6 Thuật toán làm mảnh của P.S.P Wang và Y.Y.Zhang... coi như hình dạng cơ bản của một đối tượng, với số ít các điểm ảnh cơ bản Ta có thể lấy được các thông tin về hình dạng nguyên bản của một đối tượng thông qua xương Một định nghĩa xúc tích về xương dựa trên tính continuum (tương tự như hiện tượng cháy đồng cỏ) được đưa ra bởi Blum (1976) như sau: Giả thiết rằng đối tượng là đồng nhất được phủ bởi cỏ khô và sau đó dựng lên một vòng biên lửa Xương được... 1.11: Ảnh gốc[7] Hình 1.12: Ảnh xương[7] Kỹ thuật tìm xương luôn là chủ đề nghiên cứu trong xử lý ảnh những năm gần đây Mặc dù có những nỗ lực cho việc phát triển các thuật toán tìm xương, nhưng các phương pháp được đưa ra đều bị mất mát thông tin Có thể chia thành hai loại thuật toán tìm xương cơ bản: - 26 - Các thuật toán tìm xương dựa trên làm mảnh - Các thuật toán tìm xương không dựa trên làm mảnh... lý: Bao gồm có các kỹ thuật: - Rút gọn số lượng điểm biểu diễn ,nhằm bớt các điểm thu được nhằm giảm thiểu không quan lưu trữ - Với các thuật toán: Thuật toán Douglas Peucker, thuật toán Band width, thuật toán Angles Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn . chất lƣợng ảnh bởi một số kỹ thuật của phép toán hình thái học 20 1.2. Bài toán xóa đối tƣợng nhỏ 24 1.2.1. Đối tƣợng nhỏ trong ảnh 24 1.2.2. Bài toán xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh 28 Chƣơng. cam đoan luận văn " ;Nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh& quot; là kết quả quá trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc. Các số liệu trong luận văn là trung. tượng nhỏ trong ảnh đường nét [7] Xuất phát từ vấn đề vừa nêu, luận văn này sẽ " ;Nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh& quot; nhằm giúp cho quá trình thao tác ảnh đầu vào