BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VŨ NGỌC DÂN
NHẬN DẠNG MẪU ẢNH VỚI MẠNG NƠRON
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG
Hà Nội - Năm 2014
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VŨ NGỌC DÂN
NHẬN DẠNG MẪU ẢNH VỚI MẠNG NƠRON
Chuyên ngành: KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. LÊ DŨNG
Hà Nội - Năm 2014
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -I-
MỤC LỤC
Mục lục ....................................................................................................................... I
Danh mục hình vẽ ..................................................................................................... V
Danh mục bảng ...................................................................................................... VII
Danh mục các tiếng anh viết tắt ......................................................................... VIII
Mở đầu ....................................................................................................................... 1
Chƣơng I: Tổng quan quá trình xử lý ảnh trong nhận dạng mẫu ảnh ................ 3
1.1. Giới thiệu chung ........................................................................................... 3
1.1.1. Xử lý ảnh và ứng dụng.............................................................................. 3
1.1.2. Các giai đoạn của quá trình nhận dạng và xử lý ảnh ................................ 3
1.1.2.1. Giai đoạn xử lý ảnh (Image processing)........................................ 3
1.1.2.2. Giai đoạn nhận dạng mẫu ảnh (Image Patten Recognition) .......... 5
1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ................................................................... 5
1.2.1. Những khái niệm liên quan ....................................................................... 5
1.2.1.1. Điểm ảnh (pixel element) ............................................................ 5
1.2.1.2. Độ phân giải của ảnh ................................................................... 6
1.2.1.3. Mức xám của ảnh (Gray level) .................................................... 6
1.2.1.4. Ảnh số .......................................................................................... 7
1.2.1.5. Các mối quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh ................................ 8
1.2.1.6. Biểu đồ sắc thái hình ảnh (Histogram) ........................................ 9
1.2.2. Biểu diễn ảnh ...................................................................................... 10
1.2.2.1. Biểu diễn bằng mã loạt dài ........................................................ 10
1.2.2.2. Biểu diễn bằng mã xích ............................................................. 11
1.2.2.3. Biểu diễn bằng mã tứ phân ........................................................ 11
1.2.3. Nâng cao chất lƣợng ảnh ........................................................................ 12
1.2.3.1. Nâng cao độ tƣơng phản. ............................................................ 12
1.2.3.2. Lọc nhiễu. .................................................................................. 13
1.2.4. Trích chọn đƣờng biên ............................................................................ 16
1.2.4.1. Toán tử Gradient ........................................................................ 16
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -II-
1.2.4.2. Kỹ thuật Laplace ........................................................................ 19
1.2.4.3. Trích chọn đƣờng biên theo phƣơng pháp Canny ..................... 20
1.2.5. Phân vùng ảnh ..................................................................................... 22
1.2.5.1. Phân vùng dựa vào lấy ngƣỡng .................................................. 23
1.2.5.2. Phân vùng dựa vào đƣờng biên .................................................. 23
1.2.5.3. Phân vùng dựa theo miền/vùng ................................................ 24
1.2.6. Nhận dạng ảnh .................................................................................... 25
Chƣơng II: Mạng nơron ....................................................................................... 26
2.1 Giới thiệu chung về mạng nơ-ron ................................................................... 26
2.1.1 Mạng nơron sinh học (Biological Neural Network) ............................... 26
2.1.2 Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network) .................................. 28
2.1.2.1. Nơron nhân tạo ........................................................................... 28
2.1.2.2. Mạng nơron nhân tạo .................................................................. 28
2.1.3 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo ........................................... 30
2.1.4. Phạm vi ứng dụng của mạng nơron ........................................................ 31
2.1.4.1. Các ứng dụng của mạng nơron nhân tạo ..................................... 31
2.1.4.2. Ƣu nhƣợc điểm của mạng nơron ................................................. 32
2.2. Mô hình toán học và kiến trúc mạng nơron. .................................................. 32
2.2.1 Mô hình toán học của nơron (Neuron Model) ......................................... 32
2.2.1.1. Mô hình toán học. ....................................................................... 32
2.2.1.2. Hàm hoạt hoá .............................................................................. 34
2.2.2 Kiến trúc mạng nơron (Network Architecture) ....................................... 35
2.2.2.1. Kiến trúc mạng một lớp .............................................................. 35
2.2.2.2. Kiến trúc mạng đa lớp ................................................................ 37
2.2.2.3. Kiến trúc mạng truyền thẳng ...................................................... 37
2.2.2.4. Kiến trúc mạng hồi qui : ............................................................. 38
2.2.2.5. Kiến trúc mạng tự tổ chức : ........................................................ 39
2.2.3 Một số loại mạng nơron nhân tạo ............................................................ 41
2.3 Sử dụng mạng nơron nhân tạo ......................................................................... 41
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -III-
2.3.1 Hoạt động của một mạng nơron .............................................................. 41
2.3.2 Huấn luyện mạng (Training) : ................................................................. 42
2.3.2.1.Huấn luyện đƣợc giám sát : .......................................................... 42
2.3.2.2. Huấn luyện không đƣợc giám sát ................................................ 43
2.3.3 Một số luật học ........................................................................................ 44
2.3.3.1. Luật học Hebbian ........................................................................ 44
2.3.3.2. Luật học Perceptron ..................................................................... 44
2.3.3.3. Luật học lan truyền ngƣợc (back-propagation): .......................... 45
2.3.3.4. Luật học cạnh tranh (competitive rule): ...................................... 45
2.4. Nhận dạng với mạng nơron ............................................................................ 46
2.4.1. Mạng Perceptron ..................................................................................... 46
2.4.1.1 Kiến trúc mạng ............................................................................. 46
2.4.1.2. Huấn luyện mạng ........................................................................ 47
2.4.1.3. Khả năng ứng dụng cho nhận dạng ảnh ..................................... 50
2.4.2. Mạng Perceptron đa lớp ......................................................................... 51
2.4.2.1. Kiến trúc mạng ........................................................................... 51
2.4.2.2. Huấn luyện mạng ........................................................................ 52
2.4.2.3. Khả năng ứng dụng cho nhận dạng ảnh ...................................... 58
Chƣơng III: Xây dựng chƣơng trình nhận dạng mẫu ảnh xử dụng mạng
nơron ........................................................................................................................ 60
3.1. Giới thiệu ........................................................................................................ 60
3.2. Thực hiện xây dựng chƣơng trình nhận dạng kí tự ........................................ 62
3.2.1. Xử lý dữ liệu (phân tích ảnh). ................................................................. 62
3.2.1.1. Thu nhận và tiền xử lý ảnh .......................................................... 62
3.2.1.2. Hiệu chỉnh góc nghiêng. .............................................................. 63
3.2.1.3. Tách dòng kí tự ............................................................................ 64
3.2.1.4. Tách kí tự ..................................................................................... 65
3.2.1.5. Tìm giới hạn kí tự. ....................................................................... 66
3.2.2. Chuẩn hóa mẫu ảnh nhận dạng. .............................................................. 67
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -IV-
3.2.3. Xây dựng mạng nơron nhận dạng kí tự .................................................. 68
3.2.3.1. Xây dựng cấu hình mạng nơron .................................................. 68
3.2.3.2. Xây dựng tập mẫu và phƣơng pháp huấn luyện mạng. ............... 70
3.2.3.3. Nhận dạng kí tự ........................................................................... 72
3.3. Chƣơng trình mô phỏng và thực nghiệm........................................................ 74
3.3.1. Các chức năng của chƣơng trình. ........................................................... 74
3.3.2. Thực nghiệm. .......................................................................................... 75
3.3.2.1. Thực nghiệm quá trình tính giá trị một số tham số đầu vào ........ 75
3.3.2.2. Thực nghiệm huấn luyện mạng ................................................... 77
3.3.3. Kết quả nhận dạng. ................................................................................. 79
3.3.4. Kết luận chƣơng. ..................................................................................... 82
Kết luận: .................................................................................................................. 84
Tài liệu tham khảo: ................................................................................................ 86
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -V-
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1-1. Quá trình xử lý ảnh ................................................................................... 4
Hình 1-2. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh .......................................................... 4
Hình 1-3. Ví dụ ảnh số 2D ........................................................................................ 6
Hình 1-4. Ví dụ về ảnh đen trắng ............................................................................... 7
Hình 1-5. Ví dụ ảnh xám ............................................................................................ 7
Hình 1-6. Ví dụ về ảnh màu ....................................................................................... 8
Hình 1-7. Lân cận của một điểm ảnh ........................................................................ 9
Hình 1-8. Minh họa biểu đồ histogram ................................................................... 10
Hình 1-9. Minh họa ảnh biểu diễn bằng mã loạt dài. .............................................. 11
Hình 1-10. Minh họa biểu diễn bằng mã xích .......................................................... 11
Hình 1-11. Ví dụ tăng độ tƣơng phản của ảnh ......................................................... 13
Hình 1-12. Ví dụ lọc nhiễu bằng bộ lọc trung vị ..................................................... 15
Hình 1-13. Sơ đồ khối lọc đồng hình ....................................................................... 16
Hình 1-14. Mặt nạ 8 hƣớng ...................................................................................... 18
Hình 1-15. Ví dụ trích chọn đƣờng biên sử dụng kỹ thuật Gradient ...................... 19
Hình 1-16. Biên ảnh theo phƣơng pháp Canny ....................................................... 22
Hình 2-1. Cấu tạo của các tế bào thần kinh sinh học(nơron) .................................. 27
Hình 2-2. Mô hình nơron nhân tạo ........................................................................... 28
Hình 2-3. Cấu hình mạng nơron nhân tạo ................................................................ 29
Hình 2-4. Mô hình toán học của nơron nhân tạo ..................................................... 33
Hình 2-5. Nơron 1 đầu vào với hàm hoạt hóa là hàm Hardlimit ............................. 34
Hình 2-6. Kiến trúc mạng 1 lớp ............................................................................... 35
Hình 2-7. Kiến trúc mạng truyền thẳng điển hình ................................................... 38
Hình 2-8. Khối trễ .................................................................................................... 38
Hình 2-9. Kiến trúc mạng hồi quy Elman ................................................................ 39
Hình 2-10. Liên kết bên ............................................................................................ 40
Hình 2-11 Kiến trúc mạng Kohonen ........................................................................ 41
Hình 2-12. Huấn luyện đƣợc giám sát ..................................................................... 43
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -VI-
Hình 2-13. Kiến trúc mạng Perceptron .................................................................... 46
Hình 2-14. Biên quyết định trong không gian mẫu .................................................. 48
Hình 2-15. Không gian mẫu khả tách tuyến tính ..................................................... 49
Hình 2-16. Không gian mẫu không khả tách tuyến tính ......................................... 50
Hình 2-17. Phân tách không gian mẫu với mạng Perceptron 2 nơron lớp ra .......... 50
Hình 2-18 Mạng Perceptron đa lớp .......................................................................... 51
Hình 2-19. Mạng MLP giải quyết bài toán hàm XOR của Minsky và Papert ......... 52
Hình 2-20 Phân lớp mẫu với mạng MLP 3 lớp. ...................................................... 58
Hình 3-1. Tiến trình xử lý ảnh trƣớc khi đƣa và nhận dạng ..................................... 61
Hình 3-2. Minh họa biến đổi Hough phát hiện góc nghiêng .................................... 64
Hình 3-3 Quá trình tách dòng kí tự .......................................................................... 65
Hình 3-4. Quá trình tách kí tự .................................................................................. 66
Hình 3-5. Tìm giới hạn kí tự .................................................................................... 67
Hình 3-6. Sơ đồ mạng neural thiết kế ..................................................................... 69
Hình 3-7. Mẫu kí tự font Arial ................................................................................. 70
Hình 3-8. Mẫu kí tự font Tahoma ............................................................................ 70
Hình 3-9. Mẫu kí tự font Times new roman ............................................................ 71
Hình 3-10. Lƣu đồ quá trình huấn luyện mạng nơron ............................................. 72
Hình 3-11. Lƣu đồ nhận dạng kí tự .......................................................................... 73
Hình 3-12. Giao diện chƣơng trình nhận dạng mẫu ảnh sử ..................................... 74
Hình 3-13: Ảnh đầu vào dùng để huấn luyện ......................................................... 78
Hình 3-14. File là đầu ra mong muốn ..................................................................... 78
Hình 3-15 : Kết quả sau khi huấn luyện ................................................................... 79
Hình 3-16. Ảnh đầu vào font Arial ............................................................................. 80
Hình 3-17. Kết quả nhận dạng mẫu ảnh font Arial .................................................. 80
Hình 3-18. Ảnh đầu vào font Tahoma ......................................................................... 81
Hình 3-19. Kết quả nhận dạng mẫu ảnh font Tahoma ............................................. 81
Hình 3-20. Ảnh đầu vào font Times new roman .......................................................... 81
Hình 3-21. Kết quả nhận dạng mẫu ảnh font Times new roman ............................. 82
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -VII-
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Một số hàm hoạt hóa................................................................................. 34
Bảng 3.1. Thực nghiệm tìm số lần lặp ...................................................................... 75
Bảng 3.2. Thực nghiệm tìm số kí tự .......................................................................... 76
Bảng 3.3. Thực nghiệm tìm tốc độ học ..................................................................... 77
Bảng 3.4. Thống kê kết quả huấn luyện: ................................................................... 79
Mục lục Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân -VIII-
DANH MỤC CÁC TỪ TIẾNG ANH VIẾT TẮT
STT
Từ viết tắt
Từ viết tƣờng minh
1
CCD
Charge Coupled Device
2
CGA
Color Graphic Adaptor
3
R
Red
4
G
Green
5
B
Blue
6
MIT
Massachurehs Insritute of technology
7
IJCNN
International Joint Conference out Neural Network
8
ANN
Artificial Neural Network
9
SOM
Self Organizing Neural Network
10
MLP
Multi Layer Perceptron
Mở đầu Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 1 -
MỞ ĐẦU
- Lý do lựa chọn đề tài:
Hiện nay, mạng Nơron đƣợc đƣa vào ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh
vực. Và bài toán nhận dạng là bài toán sử dụng các tính năng của mạng Nơron nhiều
nhất. Bài toán nhận dạng với sự trợ giúp của mạng Nơron ngày nay đã không còn
dừng ở mức độ nghiên cứu nữa mà nó trở thành một lĩnh vực để áp dụng vào thực
tế. Các bài toán nhận dạng đƣợc nghiên cứu nhiều nhất hiện nay tập trung vào
nhận dạng mẫu hình học (vân tay, mặt ng
ƣ
ời, hình khối …), nhận dạng tiếng nói và
nhận dạng chữ viết. Chúng
đƣợc
ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực
nhƣ
y học, dự
báo thời tiết, dự báo cháy rừng, …, các lĩnh vực tự động hóa
nhƣ
điều khiển rô-bốt,
điều khiển các thiết bị bằng giọng nói,…. Trong số các bài toán nhận dạng này,
nhận dạng chữ viết đang đƣợc ứng dụng rất phổ biến. Nhận dạng chữ viết đƣợc
ứng dụng trong quá trình tự động hóa các công việc văn phòng
nhƣ
nhập liệu,
lƣu
trữ văn bản, sách báo, phân loại
thƣ
tín,…, những công việc rất nhàm chán và đòi
hỏi nhiều thời gian của con ng
ƣ
ời. Nhận dạng bằng mạng Nơron đang đƣợc ứng
dụng trong hàng loạt lĩnh vực quan trọng của cuộc sống, phục vụ lợi ích trực tiếp
và thiết thực cho công việc của con ng
ƣ
ời. Nhận thấy đƣợc vai trò quan trọng của
mạng nơron trong nhận dạng nên tôi đã lựa chọn đề tài: “Nhận dạng mẫu ảnh sử
dụng mạng nơron”.
- Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu.
Mục đích của luận văn là nghiên cứu các phƣơng pháp xử lý ảnh, nghiên cứu
về mạng nơron để xây dựng một hệ thống nhận dạng chữ viết tay để phục vụ cho
việc xem điểm tự động ở trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Nam Định. Tuy nhiên do
hạn chế về mặt thời gian, cũng nhƣ độ phức tạp của bài toán và khả năng lập trình
có hạn mà trong khuôn khổ, thời
lƣợng
của luận văn, tôi chỉ đi sâu nghiên cứu
và xây dựng một
chƣơng
trình mô phỏng nhận dạng ký tự chữ in với 3 font Arial,
Tahoma, Times new Roman sử dụng mạng nơron Perceptron đa lớp.
- Bố cục luận văn:
Luận văn đuợc trình bày trong 3 chƣơng, có phần mở đầu, phần kết luận, phần
mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn đƣợc trình bày
theo cấu trúc nhƣ sau:
Mở đầu Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 2 -
Chƣơng 1: Tổng quan quá trình xử lý ảnh trong nhận dạng mẫu ảnh
Trình bày khái quát về các vấn đề trong xử lý ảnh và các phƣơng pháp xử lý
ảnh nhƣ biểu diễn ảnh, nâng cao chất lƣợng ảnh, trích chọn đƣờng biên, phân vùng
ảnh và nhận dạng ảnh.
Chƣơng 2: Mạng nơron
Trình bày khái quát về mạng nơron nhân tạo, mô hình mạng nơron nhân tạo,
sử dụng mạng nơron nhân tạo, nhận dạng với mạng nơron Perceptron.
Chƣơng 3: Mô phỏng chƣơng trình nhận dạng mẫu ảnh sử dụng mạng nơron
Trình bày khái quát về xử lí ảnh kí tự, xây dựng và huấn luyện mạng nơron,
nhận dạng kí tự sử dụng mạng Perceptron đa lớp.
Trong khuôn khổ luận văn tôi đã xây dựng đƣợc chƣơng trình nhận dạng chữ
viết với ba loại font : Arial, Tahoma và Times new roman đạt đƣợc kết quả tốt,
nhƣng còn một số tồn tại cần đƣợc phát triển để đạt kết quả cao hơn.
- Phương pháp nghiên cứu.
Nghiên cứu lý thuyết: thu nhận từ internet, các tài liệu từ thầy hƣớng dẫn.
Thu thập tài liệu, đọc, hiểu
Tổng hợp đánh giá, phân tích những vấn đề về cơ sở khoa học, cơ sở lý luận
của lĩnh vực nghiên cứu.
Nghiên cứu lý thuyết tổng hợp và xây dựng chƣơng trình mô phỏng
Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy giáo, TS. Lê Dũng đã tận tình chỉ dạy,
hƣớng dẫn tôi trong suốt thời gian nghiên cứu và thực hiện luận văn. Tôi cũng xin
chân thành cảm ơn các Thầy, Cô giáo Viện Điện tử - Vễn thông và các Thầy, Cô
giáo Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội đã giảng dạy, giúp đỡ tôi trong suốt thời
gian học tập.
Xin cảm ơn các bạn bè, đồng nghiệp đã tạo diều kiện cũng nhƣ đã chỉ bảo tôi
rất nhiều trong thời gian thực hiện luận văn này.
Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình đã động viên và tạo mọi điều kiện
thuận lợi dể tôi có đƣợc kết quả nhƣ ngày hôm nay.
Chương 1: Tổng quan quá trình xử lý ảnh Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 3 -
CHƢƠNG I
TỔNG QUAN QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH TRONG NHẬN
DẠNG MẪU ẢNH
1.1. Giới thiệu chung
1.1.1. Xử lý ảnh và ứng dụng
Xử lý ảnh là ngành khoa học nghiên cứu các quá trính xử lý thông tin dạng
hình ảnh (một dạng thông tin phong phú nhất đối với con ngƣời). Xử lý ảnh là một
trong những lĩnh vực có nhiều ứng dụng trong thực tiễn nhƣ:
- Nén và mã hóa ảnh, xử lý ảnh động … trong truyền hình số, truyền
thông.
- Xử lý ảnh X quang, siêu âm, ảnh cắt lớp … trong y tế.
- Xử lý các ảnh chụp vũ trụ, địa hình, lập bản đồ … trong không gian vũ
trụ.
- Phân tích ảnh chụp địa hình phát hiện khoáng … trong khai khoáng.
- Kỹ xảo phim ảnh, nâng cao chất lƣợng ảnh, chế bản ảnh chất lƣợng cao
…trong chế tác phim ảnh, chế bản điện tử.
- Các hệ thống nhận dạng, máy nhìn … trong hệ thống tự động và Robot.
- Mô phỏng không gian thực … trong giải trí.
1.1.2. Các giai đoạn của quá trình nhận dạng và xử lý ảnh
Nhận dạng và xử lý ảnh bao gồm hai giai đoạn chính.
1.1.2.1. Giai đoạn xử lý ảnh (Image processing)
Trong giai đoạn này, ảnh của đối tƣợng trong tự nhiên đƣợc thu lại thành ảnh
số (số hóa để lƣu trữ và xử lý trong máy tính). Sau đó ảnh đƣợc biến đổi để nâng
cao chất lƣợng ảnh nhằm thu đƣợc nhiều thông tin hơn, có thể quan sát bằng mắt.
Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là quá trình thao tác 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.
Chương 1: Tổng quan quá trình xử lý ảnh Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 4 -
Hình 1-1. Quá trình xử lý ảnh
Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một
hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết chúng ta xem xét các
bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh.
Hình 1-2. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh
Trƣớc hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera.
Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR),
nhƣng cũng có thể là tín hiệu số hóa (loại CCD – Charge Coupled Device).
Ngoài ra, ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor) hay ảnh,
tranh đƣợc quét trên scanner.
Tiếp theo là quá trình số hóa (digitalizer) để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang
tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lƣợng tử hóa, trƣớc khi chuyển sang giai
đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại.
Chương 1: Tổng quan quá trình xử lý ảnh Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 5 -
Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc hết
là công việc tăng cƣờng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất
lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu mà ảnh có thể bị suy biến.
Do vậy cần phải tăng cƣờng và khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc tính của
ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc – trạng thái trƣớc khi ảnh bị biến
dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhƣ: biên, phân vùng ảnh, trích
chọn các đặc tính, v.v…
Cuối cùng, tùy theo mục đích của ứng dụng mà sẽ là giai đoạn nhận dạng,
phân lớp hay các quyết định khác.
1.1.2.2. Giai đoạn nhận dạng mẫu ảnh (Image Patten Recognition)
Hệ thống sẽ xử lý để đƣa ra các đặc trƣng của ảnh hay các đối tƣợng trong
ảnh. Sau đó hệ thống sẽ đánh giá nội dung ảnh hoặc nhận biết các mẫu trong ảnh.
1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
1.2.1. Những khái niệm liên quan
1.2.1.1. Điểm ảnh (pixel element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý
bằng máy tính (số), ảnh cần phải đƣợc số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng
một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và
độ sáng (mức xám). Mỗi một điểm nhƣ vậy đƣợc biết dƣới tên gọi là Pixel. Trong
khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Điểm ảnh (Pixel) là
một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thƣớc
và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc chọn thích hợp sao cho mắt ngƣời cảm
nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần nhƣ ảnh
thật.
Chương 1: Tổng quan quá trình xử lý ảnh Luận văn tốt nghiệp cao học
Học viên: Vũ Ngọc Dân - 6 -
Hình 1-3. Ví dụ ảnh số 2D
1.2.1.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định trên một
ảnh số đƣợc hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải đƣợc chọn sao cho mắt
ngƣời vẫn thấy đƣợc sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo
nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và đƣợc phân bố theo trục x và y
trong không gian hai chiều.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là
một lƣới điểm theo chiều ngang màn hình:320 điểm * chiều dọc:200 điểm ảnh
(320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA
17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhƣng diện tích
màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.
1.2.1.3. Mức xám của ảnh (Gray level)
Ảnh xám chỉ bao gồm 2 màu: màu đen và màu trắng. Ngƣời ta phân mức xám
thành nhiều mức, thƣờng là 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng). Lý
do: trong kỹ thuật máy tính thƣờng dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám nên số
mức xám có thể biểu diễn đƣợc là: 2
8
=256 mức. Mỗi mức xám đƣợc biểu diễn dƣới
Ảnh số 2D
Ma trận 2 chiều các điểm ảnh