Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document.
Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This
is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole
document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This
is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole
document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. Why is this page out of focus?This is a Premium document. Become Premium to read the whole document. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC HUẾ
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
#" GIÁO TRÌNH Người soạn: TS. NGUYỄN ĐĂNG BÌNH HUẾ, 9 - 2011 LỜI MỞ ĐẦU Xử lý ảnh số là một trong những lĩnh vực phát triển rất nhanh của ngành Công nghệ
thông tin
. Trong những năm trở lại đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liên
quan xử lý ảnh số đã có sự tiến bộ vượt bậc về tốc độ tính toán, khả năng lưu trữ và
xử lý đã thúc đầy nghiên cứu xử lý ảnh số
ngày một đẩy mạnh trong cả lý thuyết và
ứng dụng. Khái niệm ảnh số đã trở nên thông dụng với hầu hết mọi ng
ười trong xã
hội và việc thu nhận ảnh số bằng các thiết bị cá nhân hay chuyên dụng cùng với
việc đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn giản. Nó được ứng dụng rộng rãi trong
nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ. Chẵng hạn như thị giác máy tính, rô bốt, tìm
kiếm tài liệu ảnh, hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y học, thiết kế ảnh, giải trí xử lý ảnh
số b
ằng máy tính đã
giúp chúng ta thay đổi cách cảm nhận và sử dụng máy tính, nó
đã trở thành những công cụ trực quan quan trọng không thể thiếu trong đời sống
hằng ngày. Vì vậy môn “xử lý ảnh số” đã trở thành một trong những môn học chính
trong các chuyên ngành Công nghệ thông tin ở các trường đại học trên cả nước. Với
mong muốn đóng góp vào sự nghiệp đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực này, tác
giả biên soạn cuốn giáo trình Xử
lý ảnh số dựa trên đề cương môn học hệ tín chỉ đã
được
duyệt. Cuốn sách tập trung vào các vấn đề từ cơ bản đến nâng cao của xử lý
ảnh nhằm cung cấp một nền tảng kiến thức đầy đủ và chọn lọc nhằm giúp người đọc
có thể tự tìm hiểu và xây dựng các chương trình ứng dụng liên quan trong xử lý
ảnh.
Cuốn sách “Giáo trình xử lý ảnh s
ố” được biên soạn theo sát nội dung chương
trình đào tạo cử nhân Công nghệ thông tin. Nội dung của giáo trình tập trung vào
các vấn đề cơ bản của xử lý ảnh nhằm cung cấp một nền tảng kiến thức đầy đủ
và chọn lọc nhằm giúp người đọc có thể tự tìm hiểu, tự học và nắm được những kiến
thức từ cơ bản đến nâng cao của xử
lý ảnh số, trên cơ sở đó có thể tiếp tục tự nghiên
cứu sâu hơn cũng như giúp cho sinh viên xây dựng các chương trình liên quan đến
xử lý ảnh, những thư viện cho riêng mình và phát triển các phần mềm ứng dụng xử
lý ảnh cao hơn.
Giáo trình được chia làm 6 chương, sau mỗi chương đều có phần bài tập để
kiểm tra kiến thức và rèn luyện khả năng lập
trình cho bạn đọc. Chương 1, trình bày
t
ổng quan về xử lý ảnh, các ứng dụng của xử lý ảnh số, các khái niệm cơ bản, sơ đồ
tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. Chương
2 trình bày về quá trình thu nhận, số hóa, biểu diễn và lưu trữ ảnh. Chương 3, trình
bày các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh dựa vào các thao tác với điểm ảnh, nâng
cao chấ
t lượng ảnh thông qua việc xử lý các điểm ảnh trong lân cận điểm ảnh đang
xét. Chương này
cũng trình bày các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhờ vào các
phép lọc không gian làm trơn, và lọc làm nét. Chương 4 giáo trình trình bày về các
ý tưởng và một số phương pháp cơ bản sử dụng trong khôi phục ảnh như ước lược
sự xuống cấp. bộ lọc Wiener, phục hồi ảnh dựa vào thích nghi. Chương 5, trình bày
các kỹ thuật cơ bản trong việc trích chọn dấu hiệu đặc trưng của ảnh, 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. Phát hiện biên và tách biên ảnh của các
đối tượng ảnh theo cả hai khuynh hướng: Phát hiện biên trực tiếp và phát hiện biên
gián tiếp và các phương pháp phân vùng ảnh. Cuối cùng là Chương 6 trình bày về
nén ảnh, các khái niệm c
ơ bản của nén ảnh, nét dữ liệu ảnh có mất mát thông tin và
nén không mất mát thông tin, các phương pháp nén cơ bản như nén mã loạt dài thay
đổi (RLC), nén Huffman và nén LZW.
Tác giả bày tỏ lòng biết ơn chân
thành tới các bạn đồng nghiệp trong Bộ môn
Khoa học máy tính, Khoa công nghệ thông tin, trường Đại học Khoa học Huế đã động viên, góp ý và giúp đỡ để hoàn chỉnh nội dung cuốn sách này. Xin cám ơn
Lãnh đạo Khoa Công nghệ thông tin, Ban giám hiệu Đại học Khoa học, Ban Giám
đốc Đại học Huế và Dựa án đào tạo cán bộ tin học và đưa tin họ
c vào nhà trường
thuộc CTMTQG GD & ĐT năm 2011 đã hỗ trợ và tạo điều kiện để cho ra đời giáo
trình này.
Mặc dù rất cố gắng
nhưng tài liệu này chắc chắn không tránh khỏi những sai
sót. Chúng tôi xin trân trọng tiếp thu tất cả những ý kiến đóng góp của bạn đọc cũng
như các bạn đồng nghiệp để có chỉnh lý kịp thời.
Thư góp ý xin gửi về: Nguyễn Đăng Bình
Khoa Công nghệ thông tin – ĐH Khoa Học Huế.
77 Nguyễn Huệ, Thành phố Huế.
Điện thoại: 0543.826767 Email: Huế, ngày 27 tháng 9 năm 2011
TÁC GIẢ
MỤC LỤC Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh
2
1.1.1. Xử lý ảnh số là gì 4
1.1.2. Lịch sử của xử lý ảnh 6
1.2. Các ứng dụng của xử lý ảnh 8
1.2.1. Ảnh gamma 10
1.2.2. Ảnh X quang 11
1.2.3. Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoại 11
1.2.4. Ảnh trong dải sóng radio 12
1.3. Các bước cơ bản của xử lý ảnh 13
1.4. Một số khái niệm cơ b ản về xử lý ảnh 15
1.4.1. Ảnh số là gì? 15
1.4.2. Phần tử ảnh 15
1.4.3. Mức xám 16
1.4.4. Độ phân giải của ảnh 17
1.4.5. Biểu diễn
ảnh 17
1.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnh 18
1.4.7. Khôi phục ảnh 18
1.4.8. Biến đổi ảnh 19
1.4.9. Phân tích ảnh 19
1.4.10. Nhận dạng ảnh 20
1.4.11. Tra cứu ảnh 22
1.4.12. Nén ảnh 22
1.5. Một số quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh 23
1.5.1. Lân cậ
n của điểm ảnh 23
1.5.2. Tính liền kề, tính liên thông, vùng và biên 24
1.5.3. Thuật toán tìm các thành phần liên thông 26
1.5.4. Độ đo khoản cách giữa các điểm 28
Câu hỏi ôn tập 30
Chương 2- THU NHẬN, SỐ HÓA, BIỂU DIỄN, LỮU TRỮ ẢNH
2.1. Cấu trúc mắt người 31
2.2. Sự hình thành ảnh trong mắt người 34
2.3. Ánh sáng và phổ điện từ của ảnh sáng 35
2.4. Cảm biến và thu nhận ảnh 36
2.4.1. Thu nhận ảnh sử dụ
ng thiết bị cảm biến 37
2.4.2. Mô hình tạo ảnh đơn giản 38
2.5. Lấy mẫu và lượng hóa 40 2.5.1. Các khái niệm cơ bản trong lấy mẫu và lượng hóa 40
2.5.2. Biểu diễn ảnh số 43
2.5.3. Độ phân giải không gian và độ phân
giải cấp xám 44
2.6. Các không gian màu thông dụng 46
2.6.1. Màu sắc 46
2.6.2. Tổng hợp màu 47
2.6.3. Không gian biểu diễn màu và hệ tọa độ màu 47
2.6.4. Một số kỹ thuật hiển thị màu 55
2.7. Một số mô hình và phương pháp biểu diễn ảnh 56
2.7.1. Mô hình Raster 56
2.7.2. Mô hình Vector 57
2.7.3. Một số phương pháp biểu diễn ảnh 57
2.8. Các loại định d
ạng tập tin cơ bản 59
2.8.1. Khái niệm chung 59
2.8.2. Quá trình đọc một tệp ảnh 59
Câu hỏi ôn tập 60 Chương 3 - NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH
3.1. Kiến thức cơ sở 62
3.2. Các toán tử xử lý điểm ảnh 65
3.2.1. Phép biến đổi âm bản 68
3.2.2. Phép biến đổi Log 69
3.2.3. Phép biến đổi lũy thừa 69
3.2.4. Các hàm biến đổi tuyến tính từng phần 73
3.3. Xử lý lược đồ mức xám 37
3.3.1. Cân bằng lượ
c đồ mức xám 77
3.3.2. Biến đổi độ tương phản dựa trên biến đổi lược đồ mức xám 81 3.4. Lọc tuyến tính 81
3.5. Các bộ lọc không
gian làm trơn 87
3.5.1. Lọc tuyến tính làm trơn 87
3.5.2. Lọc thống kê thứ tự 91
3.6. Các bộ lọc không gian tăng cường độ nét 92
3.6.1. Khái niệm bộ lọc dựa trên đạo hàm 92
3.6.2. Toán tử đạo hàm bậc nhất 95
3.6.3. Toán tử đạo hàm bậc hai 98
3.7. Cải thiện nâng cao chất l
ượng ảnh 102
3.6.1. Tăng cường ảnh sử dụng toán tử số học và logic 102
3.6.1.1. Phép trừ ảnh 104
3.6.1.2. Phép trung bình ảnh 105
3.6.2. Tăng cường biên ảnh 107
Bài
tập 107 Chương 4 - KHÔI PHỤC ẢNH
4.1. Giới thiệu 112
4.2. Một số phương pháp khôi phục ảnh 113
4.2.1. Ước lượng sự xuống cấp 113
4.2.2. Làm giảm nhiễu cộng ngẫu nhiên 115
4.2.2.1. Bộ lọc Wiener 115
4.2.2.2. Các biến thể của bộ lọc Wiener 120
4.2.2.3. Xử lý ảnh thích nghi 122
4.2.2.4. Bộ lọc Wiener thích nghi 126
4.2.2.5. Phục hồi ảnh thích nghi dựa vào hàm rõ nhiễu 131
4.2.2.6. Phục hồi ảnh thích nghi nhậy biên 136
4.2.3. Giảm nhòe ảnh
140 Chương 5 - PHÂN TÍCH ẢNH
5.1. Trích ch
ọn dấu hiệu đặc trưng của ảnh 145
5.1.1. Đặc trưng Topo 145
5.1.1.1. Lược đồ phân bố mức xám 145
5.1.1.2. Các vùng thuần nhất 146
5.1.2. Đặc trưng về hình dạng 145
5.1.2.1. Đặc trưng hình học 145
5.1.2.2. Đặc trưng độ lệch cơ sở 146
5.2. Xương và các kỹ thuật tìm xương 154
5.2.1. Giới thiệu 154
5.2.2. Tìm xương dựa trên làm mảnh 155
5.2.2.1. Sơ lược về thuật toán làm mảnh 155
5.2.2.2.
Một số thuật toán làm m
ảnh 156
5.2.3. Tìm xương không dựa trên làm mảnh 157
5.2.3.1. Khái quát về lược đồ Voronoi 157
5.2.3.2. Trục trung vị Voronoi rời rạc 158
5.2.3.3. Xương Voronoi rời rạc 157
5.2.3.4. Thuật toán tìm xương 157
5.3. Phát hiện và trích chọn biên ảnh 163
5.3.1. Giới thiệu 163
5.3.2. Các phương pháp phát hiện biên trực tiếp 164
5.3.2.1. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient 164
5.3.2.1.1. Kỹ thuật Prewitt 166
5.3.2.1.2. Kỹ
thuật Sobel 167
5.3.2.1.3. Kỹ thuật la bàn 166
5.3.2.2. Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 167
5.3.2.3. Kỹ thuật Canny 167
5.3.3. Các phương pháp phát hiện biên gián tiếp 164 5.3.3.1. Mộ
t số khái niệm cơ bản 170
5.3.3.2. Chu tuyến của một đối tượng 171
5.3.3.3. Thuật toán dò biên tổng quát 173
5.3.4. Phương pháp phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ 176
5.3.4.1. Biên và độ biến đổi về mức xám 176
5.3.4.2. Phát hiện biên dựa vào trung bình
cục bộ 177
5.3.5. Phát hiện biên dựa vào các phép toán hình thái 176
5.3.5.1. Xấp xỉ trên và xấp xỉ dưới đối tượng ảnh 180
5.4. Phân vùng ảnh 183
5.4.1. Khái quát chung 183
5.4.2. Thuộc tính điểm ảnh, vùng ảnh 186
5.4.3. Phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ 187
5.4.4. Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất 189
5.4.5. Phân vùng ảnh dựa vào phát triển vùng cục bộ 189
5.4.6. Phân vùng
ảnh dựa trên hợp và tách vùng 191
5.4.7. Phân vùng ảnh dựa trên phân
tích kết cấu 192
5.4.8. Phân vùng ảnh dựa trên sự phân lớp điểm ảnh 196
5.4.9. Phân vùng ảnh dựa vào lý thuyết đồ thị 198
5.4.10. Phân vùng ảnh dựa trên xử lý đa phân giải 208
Câu hỏi ôn tập 210 Chương 6 - NÉN ẢNH
6.1. Tổng quan về nén dữ liệu 212
6.1.1. Khái niệm về nén ảnh 212
6.1.2. Phân loại dư thừa dữ liệu 215
6.1.3. Phân loại phương pháp nén 216
6.1.4. Sơ đồ củ
a quá trình nén ảnh dựa trên phép biến đổi ảnh 219 6.1.5. Ví dụ về
phương pháp nén ảnh theo chuẩn JPEG 219
6.2. Phương pháp nén ảnh mã độ dài thay đổi 222
6.3. Phương pháp nén ảnh Huffman 222
6.3.1. Ý tưởng 222
6.3.2. Xây dựng cây mã Huffman 230
6.3.3. Sử dụng cây mã Huffman 234
6.3. Phương pháp nén ảnh LZW 222
6.3.1. Giới thiệu 222
6.3.2. Phương pháp 230
Câu hỏi ôn tập 240 Tài liệu tham khảo 241 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ Chương này trình bày những vấn đề chính sau đây:
1.1 Giới thiệu
về xử lý ảnh.
1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh
1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
1.4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
1.5 Một số quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh Mô hình quang trắc hình thành ảnh Ảnh thu nhận (quả táo) Biểu đồ phân bố mức xám Trích lọc đặc tính (PCA, key point,…) Phân vùng ảnh Phát hiện biên Cấu trúc ảnh từ chuyển động Đối sánh, nhận dạng đối tượng Hình minh họa một số ứng dụng cơ bản trong xử lý ảnh
Giáo trình
xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 2
1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành
khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó
rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính
chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước
ta khoảng chục năm nay. Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần
nhiề
u
kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức
cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier,
biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyến
tính, Sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ
ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Cùng với ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh đã đóng một vai trò hết
sức quan trọng
trong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh đã giúp cho con người
hiểu rõ và sâu sắc hơn các thông tin cần thu thập. Người ta đã chứng minh được
rằng, trong tất cả các kênh thu nhận thông tin của con người thì lượng thông tin thu
nhận qua kênh thị giác chiếm khoảng 70%. Hình ảnh là kết qu
ả của việc thu nhận và
biểu diễn của năng lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma (có bước sóng nhỏ) đến
sóng radio (có bước sóng lớn). Tuy nhiên, mắt người
chỉ cảm nhận được một vùng giới hạn rất nhỏ trong phổ điện từ. Ngược lại, máy tính có thể đọc được một vùng rất
rộng trong phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio. Nó có thể biểu diễn và xử
lý
những bức ảnh được sinh ra bởi những nguồn mà con người không thể nhận biết
được, như ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh trong vùng tia X, …. Do đó xử lý ảnh
có một phạm vi ứng dụng tương đối rộng.
Xử lý ảnh là một trong những cách tiếp cận phân tích, tổng hợp hình ảnh theo ý
tưởng và mục đích của người sử dụng. Tuy xử lý ảnh là một trong những khoa h
ọc
còn tương đối mới so với nhiều ngành khoa học khác, song những năm gần đây, xử
lý ảnh và đồ hoạ đã phát triển một cách mạnh mẽ và đã gặt hái được khá nhiều thành
công góp phần vào sự phát triển chung của ngành công nghệ thông tin.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 3
Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng
thông tin
hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động. Một trong
những ứng dụng đầu tiên xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp
giữa London và NewYork vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh
(báo), truyền qua cáp và khôi phục lại ở phía thu. Vấn đề nâng cao chất lượng hình
ảnh lúc
đầu có liên quan đến việc lựa chọn quá trình in và phân bố các mức sáng
(tông và độ phân giải của ảnh).
Hệ thống đầu tiên (Bartlane) có khả năng mã hóa
hình ảnh với 5 mức sáng. Khả
năng này tăng lên 15 mức vào 1929. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương
pháp xử lý để truyền ảnh được nghiên cứu 35 năm sau đó. Do kỹ thuật máy tính phát
triển, nên xử lý hình ảnh ngày càng phát triển. Năm 1964, các bức ảnh chụp mặt
trăng được vệ tinh Ranger 7 (Mỹ) truyền về trái đất, được xử lý bằng máy tính để
sửa méo (gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ tinh ở các góc độ khác nhau). Các
kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất
lượng hình ảnh như làm nổi đường biên và
lưu hình ảnh. Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh lớn mạnh không ngừng. Các kỹ thuật
xử lý ảnh hiện nay được sử dụng để giả
i quyết hàng loạt các vấn đề, nhằm nâng cao
chất lượng thông tin hình ảnh.
Trong y học, các thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hoặc mã hóa các
mức sáng thành các màu để nội suy ảnh X-Quang và các hình ảnh y sinh học dễ
dàng. Các nhà địa vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các
mẫu vật chất
từ vệ tinh. Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh và khôi phục hình ảnh được sử
dụng để xử lý hình
ảnh giảm chất lượng. Trong thiên văn học, các phương pháp xử
lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị nhiễu hoặc bị mất do bóng (artifacts) sau khi
chụp. Trong vật lý và các lĩnh vực có liên quan, kỹ thuật máy tính nâng cao được
chất lượng ảnh trong các lĩnh vực như Plamas (có năng lượng cao) và microscopy
điện tử. Tương tự, người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có kết
quả tốt trong viễn thám,
sinh học, y tế
hạt nhân, quân sự, công nghiệp Nâng cao chất lượng và khôi phục
ảnh bị nhiễu là quá trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy của mắt người. Lĩnh
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 4
vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận của
máy. Trong lĩnh vực thứ hai, các cố gắng đều tập trung vào các quá trình trích thông
tin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý
máy tính. Ví dụ như thông tin
dùng cho máy tính là các moments thống kê, các hệ số biến đổi Fourier và đo
khoảng cách nhiều chiều. Những vấn đề tiêu biểu của kỹ thuật xử lý ảnh đượ
c ứng
dụng nhiều trong thực tế, có thể kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn
công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự
động xử lý vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-Quang và các mẫu máu, xử lý bằng
máy các hình ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời
tiết, nén ảnh để lưu và truyền được
nhi ều hơn tín hiệu ảnh trong thông tin, máy tính, truyền hình thông thường và truyền
hình có độ phân giải cao.
1.1.1 Xử lý ảnh số là gì Xử lý ảnh số là một ngành khoa học nhằm trang bị phương pháp luận, kỹ thuật
để trang bị cho máy tính xử lý ảnh đầu vào trên máy tính với mục tiêu nhận được
ảnh kết quả ở đầu ra theo mong muốn của con người…. Như vậy xử lý ảnh là một
quá trình từ ảnh thu nh
ận đầu vào xử lý tăng cường
và nâng cao chất lượng ảnh,
phân tích ảnh, hiểu ảnh, mã hóa, nén ảnh… cho đến khi thu nhận được ảnh kết quả
tốt hơn theo mong muốn của con người. Từ đó giúp cho con người có được cách
nhìn trực quan hơn và sinh động hơn về hình ảnh. Xử lý ảnh số còn là việc sử dụng
các thuật toán máy tính để xử lý các ảnh số dưới sự trợ giúp của máy tính.
X
ử lý ảnh số có thể chia làm bốn lĩnh vực, tùy thuộc vào loại công việc. Đó là
cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, phục hồi ảnh,
mã hóa ảnh, và hiểu ảnh. Trong
cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, ảnh được xử lý để xem, như trong truyền hình,
hoặc là được xử lý trước để trợ giúp hoạt động của máy móc, như trong nhận dạng
đối tượng. Trong phục hồi
ảnh, ảnh bị xuống cấp một số trường hợp, chẳng hạn bị
nhòe, và mục đích là để giảm bớt hoặc loại bỏ hẳn ảnh hưởng sự xuống cấp. Phục
hồi ảnh có liên quan mật thiết đến cải thiện ảnh. Khi ảnh xuống cấp, việc cải thiện
ảnh thường đem lại kết quả làm
giảm sự xuố
ng cấp. Tuy nhiên có một số sự khác
nhau giữa phục hồi ảnh và cải thiện ảnh. Trong phục hồi ảnh, một số ảnh lý tưởng
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 5
thường bị xuống cấp và mục đích phục hồi là tạo ra ảnh sau xử lý giống như ảnh ban
đầu. Trong việc cải thiện ảnh, mục đích cải thiện ảnh là làm cho ảnh sau khi xử lý
trong đẹp hơn ảnh chưa xử lý. Để minh họa sự khác nhau này, hãy lưu ý rằng một ảnh gốc chưa xuống cấp
không thể phục chế hơn nữa nhưng vẫn có thể
được cải
thiện bằng cách tăng độ nét. Trong mã hóa ảnh, mục đích là biểu diễn với một số ít
bít nhất trong điều kiện chất lượng ảnh và độ rõ chấp nhận được cho từng ứng dụng
cụ thể, chẳng hạn như hội nghị video. Mã hóa ảnh liên quan đến cải thiện ảnh và
phục hồi ảnh. Nếu có thể cải tiến dáng vẻ bên ngoài c
ủa ảnh được phục hồi, hoawjcl
àm giảm sự xuống cấp do các nguồn nhiễu, như nhiễu lượng tử mà thuật toán mã
hóa ảnh
gây ra, thì ta có thể làm giảm số lượng bít cần thiết để đại diện ảnh ở một
mức chất lượng và độ rõ chấp nhận được. Trong việc hiểu (understanding) ảnh, đầu
vào là ảnh, mục đích là diễn đạt nội dung ảnh bằ
ng một hệ ký hiệu nào đó. Những
ứng dụng của “hiểu ảnh” bao gồm thị giác máy tính, kỹ thuật rô bốt và nhận dạng
mục tiêu. “Hiểu ảnh” khác với ba lĩnh vực khác của xử lý ảnh ở một khía cạnh
chính. Trong cải tiến, phục hồi và mã hóa ảnh cả đầu vào và đầu ra đều là ảnh và
khâu xử lý tiến hiệu là phần then chốt của các hệ thông đã thành công trên các lĩnh
v
ực đó. Trong “hiểu ảnh”, đầu vào là ảnh, nhưng đầu ra thường là một biểu diễn
bằng ký hiệu nội dung của ảnh đầu vào. Sự phát triển thành công của các hệ thống
trong lĩnh vực này cần đến cả xử lý tín hiệu và những khái niệm trí tuệ nhân tạo.
Trong hệ “hiểu ảnh” điển hình, xử lý tín hiệu được dùng cho công việc xử lý mức
thấp như làm giảm sự
xuống cấp và trích chọn các đường biên
ảnh hoặc các đặc tính
khác của ảnh, còn trí tuệ nhân tạo được dùng cho những công việc xử lý mức cao
như thao tấc kí hiệu và quản lý cơ sở tri thức. Chúng ta chỉ nghiên cứu một số kỹ
thuật xử lý ở mức thấp dùng trong “hiểu ảnh”, coi như một bộ phận của cải thiện,
phục hồi và mã hóa ảnh. Nghiên cứu kỹ hơn v
ề “hiểu ảnh” sẽ vượt qua phạm vi của
giáo trình này và sẽ được đề cập trong các giáo trình về thị giác máy tính và nhận
dạng tiếp theo. Trong chương này,
chúng tôi trình bày cơ sở của xử lý ảnh. Những cơ sở đó sẽ
đặt nền móng cho phần thảo luận về thu nhận, số hóa, biểu diễn, lưu trữ ảnh; cải
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 6
thiện và nâng cao chất lượng ảnh; khôi phục ảnh; phân tích ảnh và mã hóa, nén ảnh
trong các chương sau.
1.1.2 Lịch sử của xử lý ảnh Ngành công nghiệp báo chí có thể được xem là ngành có ứng dụng đầu tiên của
xử lý ảnh khi những bức ảnh lần đầu tiên được
gửi đi giữa hai thành phố London và
New York thông qua cáp Bartlane vào đầu những năm 1920. Trước đó, việc truyền
dữ liệu ảnh giữa hai thành phố này m
ất khoảng một tuần bằng đường biển. Từ khi có
cáp Bartlane, thời gian truyền dữ liệu ảnh xuyên qua Đại Tây Dương được giảm đi
rất nhiều - xuống chỉ còn chưa đầy 3 tiếng. Một thiết bị chuyên dụng đã mã hóa dữ
liệu ảnh trước khi truyền qua cáp, và sau đó, khi dữ liệu đến nơi sẽ được giải mã để
tái tạo lại bức ảnh ban
đầ
u. Hình 1.1. Ảnh số được tạo ra vào năm
1921 từ băng mã hóa của một máy in
điện tín. (Nguồn: McFarlane)
Hình 1.2. Ảnh số được tạo năm 1922 từ
card đục lỗ sau 2 lần truyền qua
Đại Tây Dương. (Nguồn: McFarlane) Ảnh trong hình 1.1 và hình 1.2 được tạo ra từ các băng được đục lỗ bởi máy điện
tín (ở nơi nhận). Vấn đề đầu tiên trong việc cải thiệ n chất lượng hiển thị ảnh trong
những bức ảnh đầu tiên này là phương thức in ảnh và số cấp độ xám
hiển thị.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 7
Các hệ thống cáp Bartlane đầu tiên chỉ có khả năng mã hóa ảnh với 5 cấp độ
xám, khả năng này tăng lên 15 cấp độ xám vào năm 1929. Hình 1.3. Ảnh 15 cấp độ xám được truyền từ Luân Đôn đến New York năm 1929.
(Nguồn: McFarlane) Trong khoảng thời gian này, người ta chỉ nói đến ảnh số, chứ chưa đề cập đến xử
lý ảnh số, vì một lý do đơn giản là chưa có máy tính để xử lý nó. Do đó, có thể
nói
rằng lịch sử của xử lý ảnh gắn liền với lịch sử phát triển của máy tính điện tử. Khả
năng lưu trữ, năng lực xử lý và hiển thị củ
a máy tính là những nhân tố quan trọng
trong quá trình xử lý ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương pháp xử
lý để truyền ảnh được liên tục nghiên cứu trong suốt 35 năm sau đó. Với sự phát
triển của kỹ thuật máy tính, việc xử lý hình ảnh ngày càng hoàn thiện hơn. Máy tính
đầu tiên đủ mạnh cho việc xử lý ảnh xuất hiện vào đầu
những năm 1960. Năm 1964,
tàu thăm dò vũ trụ Ranger 7 của Jet Propulsion Laboratory (Pasadena, California,
USA) đã chụp được một bức ảnh của bề mặt mặt trăng.
Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh số lớn mạnh không ngừng. Trong y
học, các thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh, độ tương phản, hoặc mã hóa các
mức xám đã được áp dụng để nội suy ảnh X-quang và các hình ảnh y học giúp cho
việc chuẩn đoán và điều trị của các bác sĩ được th
ực hiện một cách dễ dàng và hiệu
quả hơn. Việc phát minh ra kỹ thuật CAT (Computerized Axial Tomography: chụp
cắt lớp điện toán theo trục) hay chụp CT (Computerized Tomography: chụp cắt lớp
điện toán) là một trong những sự kiện quan trọng trong ứng dụng của xử lý ảnh trong việc chẩn đoán y học. Song song đó, các nhà địa vật lý, thiên văn học cũng sử
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 8
dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh, theo dõi tài
nguyên trái đất và thiên văn học. Hình 1.4. Ảnh đầu tiên của mặt trăng được chụp bởi tàu vũ trụ Ranger 7 của Mỹ,
vào 9 giờ 09 phút sáng ngày 31/7/1964 (Nguồn: NASA).
1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh
Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tế. Một trong những ứng dụng sớm
nhất là xử lý ảnh từ nhiêm vụ Ranger 7 tại phòng thí nghiệm JetPulsion vào những
năm đầu của thập kỷ 60. Hệ thống chụp hình gắn trên tàu vũ trụ có một số hạn chế
về kích thước và trọng lượng, do
đó ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị
mờ,
méo hình học và nhiễu nền. Các ảnh đó được xử lý thành công nhờ máy tính số.
Hình ảnh của mặt trăng và sao hỏa mà chúng ta thấy trong tất cả các tạp chí đều
được xử lý bằng những máy tính số. Ngày nay, hầu hết các thông tin ảnh đều được
chuyển sang dạng ảnh số. Vì vậy, trong gần như tất cả các lĩnh vực của các ngành kỹ
thuật đều có ít nhiều liên quan đến ảnh s
ố và sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh số. Ứng
dụng của xử lý ảnh
có khả năng tác động mạnh mẽ nhất đến cuộc sống của chúng ta
là lĩnh vực y tế. Soi chụp ảnh bừng máy tính dựa rteen cơ sở định lý cắt lớp (project
slice) được dùng thường xuyên trong xét nghiệm lâm sang, ví dụ phát hiện và nhận
dạng u não. Những ứng dụng y khoa khác của xử lý ảnh gồ
m cải thiện ảnh X quang
và nhận dạng đường biên mạch máu từ những ảnh chụp bằng tia X (angiograms).
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 9 Có những dụng
khác gần gủi hơn với cuộc sông gia đình là cải tiến ảnh tivi.
Hình ảnh mà chúng ta thấy trên màn hình tivi có các khuyết tật do độ phân giải hạn
chế, bi rung rinh, có ảnh ma, nhiều nền và trượt hình do đan dòng ở những mức độ
khác nhau. Xử lý ảnh sô có tác động quyết định đến việc cải thiện chất lượng hình
ảnh của những hệ truyền hình hiện tại và làm phát triển những h
ệ truyền hình mới có
độ phân giải cao (HDTV). Một vấn đề nữa cúa chính truyền thông video như hội
nghị video, điện thoại video là cần có dải tần rộng. Việc mã hóa thẳng chương trình
video chất lượng quảng bá yêu cầu đến 100 triệu bit/giây. Nếu hy sinh một phần
chất lượng và dùng các sơ đô mã hóa ảnh số thì có thể đưa ra thị trường những hệ
truyền hình chất lượng đủ rõ vớ
i nhịp bit chỉ dưới 100 nghìn bit/giây.
Người máy càng ngày đóng vai trò quan trọng trong công nghiệp và gia đinh.
Chúng sẽ thực hiện những công việc rất nhàm chán hoặc nguy hiểm và những công
việc mà tốc độ và độ chính xác vượt quá khả năng của con người. Khi người máy trở
nên tinh vi hơn, thị giác máy tinh sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Người ta sẽ
đòi hỏi người máy không những phát hiện và nhận dạng các bộ phận công nghiệp,
mà còn “hiểu” được nhữ
ng gì chúng “thấy” và đưa ra những hành động phù hợp. Xử
lý ảnh số có tác động rất lớn đến thị giác máy tính.
Ngoài những lĩnh vực ứng dụng mọi người thường biết đến, xử lý ảnh số còn
có một số ứng
dụng khác ít được nói đến hơn. Người thi hành pháp luật thương chụp
hình trong những môi trường không thuận lợi, và ảnh nhận được thường bị xuống
cấ
p. Ví dụ, bức ảnh chụp thường bị nhòe, việc làm giảm độ nhòe là cần thiết trong
nhận dạng.
Những ứng dụng của xử lý ảnh số là rất lớn. Ngoài những ứng dụng đã thảo
luận ở trên thì còn bao gồm các ứng dụng trong các lĩnh vực như điện tử gia đình,
thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học, và
nhi
ều lĩnh vực khác. Khả năng nhìn và nghe thấy hà hai phương tiện quan trọng nhất để
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 10
con người nhận thức thế giới bên ngoài, do vậy không có gì đáng ngạc nhiên khi mà
xử lý ảnh số có nhiều khả năng ứng dụng, không chỉ trong khoa học và kỹ thuật mà
còn cả trong mọi hoạt động khác của con người.
1.2.1 Ảnh gramma (a) (b)
Hình 1.5. Ví dụ về ảnh Gamma (a) Ảnh bộ xương người (b) Ảnh PET
(Positron
Emission Tomography) (Nguồn: G.E. Medical Systems, Tiến sĩ Michael E.
Casey)
Ảnh gamma được sử dụng nhiều trong y học hạt nhân và thiên văn học. Trong y học
hạt nhân, người ta tiêm vào người bệnh nhân một đồng vị phóng xạ có thể phát ra tia
gamma (đồng vị phóng xạ này trong quá trình phát tin gamma sẽ tự phân hủy). Một
máy dò tia gamma đặt ở ngoài sẽ thu những tia phóng xạ này để t
ạo ra ảnh gamma.
Ảnh ở hình 1.5(a) thường được dùng trong việc xác định
nhiễm trùng hay khối u
trong cơ thể người. Hình 1.5(b) được tạo ra bởi kỹ thuật chụp PET (Positrion
Emission Tomography: Quét cắt lớp phóng xạ ion dương). Nguyên tắc của kỹ thuật
này tương tự như trong chụp CT nhưng thay vì sử dụng nguồn tia X ngoài cơ thể,
bệnh nhân sẽ được tiêm vào một đồng vị phóng xạ có thể phóng các positron (ion
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 11
dương) trong quá trình tự phân hủy. Khi một positron sau khi bay
khoảng 3-5mm sẽ
gặp một electron ở trong môi trường xung quanh, cả hai sẽ bị phân hủy và phát ra 2
tia gamma. Các tia này sẽ được hấp thụ bởi bộ dò tìm và ảnh 3D của bệnh nhân sẽ
được tạo ra theo cơ chế như chụp cắt lớp CT.
1.2.2 Ảnh X-quang
Kỹ thuật chụp bằng tia X sử dụng một ống phóng tia X (ống chân không) có cathode và anode. Khi Cathode được làm nóng sẽ phóng ra các electron ở trạng thái
tự
do, các electron này di chuyển với vận tốc cực lớn về phía anode
(phía anode có
rất nhiều positron). Khi các electron đánh vào một nguyên tử thì năng lượng sẽ được
phát ra dưới dạng bức xạ tia X.
Kỹ thuật chụp CT: có một máy dò hình khung tròn bao quanh đối tượng (bệnh
nhân,…), một nguồn tia X được phóng ra và đi xuyên qua đối tượng. Tại mỗi vị trí
của đối tượng, khung này sẽ quay. Các tia X này sẽ được thu lại tại đầu bên kia của
khung. Khi đối t
ượng được di chuyển theo phương vuông góc với mặt phẳng của
khung, máy sẽ vẽ được
các lớp của đối tượng. Các lớp này sẽ được tổ hợp lại và để
tạo nên hình ảnh không gian 3 chiều của đối tượng. Hình 1.6. Chụp CT (Nguồn: Vietnamnet)
1.2.3 Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoại
Các nhà khí tượng học sử dụng các ảnh vệ tinh trong vùng tia hồng ngoại để xác
định độ nóng của các vùng của khí quyển. Dữ liệu được chuyển thành một ảnh nhìn
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 12
thấy được bằng mắt thường, sau khi
đã được nâng cao chất lượng và phối màu để
thể hiện các nhiệt độ khác nhau. Trong các ảnh đã được nâng cao chất lượng, màu
đỏ thường biểu diễn nhiệt độ cao (nóng), ngược lại màu tím thường biểu diễn nhiệt
độ thấp (lạnh). Hình 1.7. Ảnh hồng ngoại của một cơn bão (Nguồn: Encarta)
1.2.4 Ảnh trong dải sóng radio Hình 1.8. Ảnh cộng hưởng từ (MRI: Magnetic Resonance Imaging, Nguồn:
Encarta)
Hình 1.8 là ảnh chụp phần đầu của một người trưởng thành bình thường
(không có
bệnh tật). Ta thấy rõ não, các đường và các mô mềm; tiểu não nằm ở giữa phía bên
trái, màu đỏ. Ảnh MRI: Sở dĩ có thể sử dụng kỹ thuật MRI cho con người vì trong
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 13
cơ thể người chứa rất nhiều “nam châm” sinh học (lưỡng cực điện: thay vì từ tính, ở
đây là điện tích). MRI tận dụng phân bố ngẫu nhiên của các proton, có từ tính cơ
bản. Khi bệnh nhân được đặt vào khung tròn từ tính, quá trình phân
tích diễn ra theo
3 bước. Đầu tiên, MRI tạo một trạng thái bình thường (steady state) trong cơ thể
người bệnh bằng cách đưa người bệnh vào một từ trường đều mạnh khoả
ng 30.000
lần so với từ trường trái đất. Sau đó MRI kích thích cơ thể người bệnh bởi sóng
radio để thay đổi hướng của các photon đang ở trong trạng thái bình thường (steady-
state orientation of photons). Sau một thời gian nó sẽ ngừng phát sóng radio và bắt
đầu “lắng nghe” sự phát sóng điện từ của cơ thể
người bệnh tại một tần số nào đó
(được chọn trước). Tín hiện phát ra này được sử dụng để t
ạo ra hình ảnh của cơ thể
người theo nguyên lý tương tự như chụp cắt lớp CT.
1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Để dễ hình dung, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên
từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh).
Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR).
Gần
đây, với sự phát
triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ
Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp
theo. (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp
nhận từ vệ tinh; có thể quét từảnh chụp bằng máy quét ảnh. Hình 1.1 dưới đây mô tả
các bướ c cơ bản trong xử lý ảnh. Hình 1.9. Tổng quan các giai đoạn cơ bản trong xử lý ảnh
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang
14
Sơ đồ này bao gồm các thành phần như sau:
Thu nhận ảnh: Ảnh có thể được thu nhận trong thế giới thực qua máy chụp
hình, từ tranh ảnh thông qua máy quét hoặc từ vệ tinh qua các bộ cảm biến bằng tín
hiệu số hoặc tín hiệu tương tự. Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng.
Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần
số
1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change
Coupled Device) là loại
photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Số hoá ảnh: Tất cả các thông tin được lưu trong máy tính đều ở dạng số. Vì
vậy, ảnh sau khi thu nhận được từ các thiết bị khác cần phải được số hoá để lưu trữ
hoặc có thể dùng để xử lý tiếp. Tiền x
ử lý: Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa
vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân tích
ảnh: Phân tích ảnh là một quá trình gồm nhiều giai đoạn nhỏ hơn:
tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh và khắc phục những thiếu sót trong quá
trình thu nhận ảnh và số hoá ảnh như nhiễu, méo làm nổi bật các đặc trưng chính
của ảnh đảm bảo cho ảnh gần giống với hình ảnh thật nhất. Tiếp theo là phát hiện và
trích chọn các đặc trưng như biên, màu, k
ết cấu, Phân vùng ảnh là tách một ảnh
đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để
nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm,
cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc
các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý
ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ
thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
Đối sánh, nhận dạng ảnh: Là quá trình đối sánh, phân lớp ảnh, nhận biết được
tên gọi của đối tượng. Kết quả của
quá trình này phục vụ cho các mục đích và các
ứng dụng khác nhau. Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 15
1.4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
Trong phần này, chúng ta xem xét một số khái niệm cơ bản của xử lí ảnh. Đây
là những khái niệm thường được đề cập đến trong các quá trình xử lí ảnh.
1.4.1. Ảnh số là gì? Ảnh số là ảnh thu được từ quá trình số hóa ảnh của một ảnh liên tục (ảnh
khung cảnh). Có thể xem ảnh số là
một tập hợp các điểm ảnh được biểu diễn với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.
Một ảnh đa cấp xám là một hàm độ sáng 2 chiều X(n, m) trong đó n,m là các giá
trị tọa độ không gian và giá trị của
ảnh X tại bất kỳ một điểm (n, m) sẽ tỷ lệ với
cường độ sáng của ảnh tại điểm đó. Nếu chúng ta có một ảnh nhiều màu, X là một
vector, mỗi thành phần của nó xác định cường độ sáng của ảnh tại điểm (n, m)
tương ứng từng dải màu.
Mỗi phần tử của ma trận
được gọi là một điể
m ảnh. Thông thường, kích
thước của một ma trận là vài trăm điểm ảnh và có vài chục mức xám khác nhau. Vì
vậy một ảnh số có thể biểu diễn như sau:
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
mnXnXnX
mXXX
mXXX
mnX
,( )1,()0,( ),1( )1,1()0,1(
),0( )1,0()0,0(
),( trong đó n=N-1, m=M-1; với M là chiều cao của ảnh, N là chiều rộng của ảnh.
Nếu L là mức xám cao nhất của ảnh thì 0≤ X(n, m) ≤ L-1. Thông thường,
các giá trị
của N, M, L là lũy thừa của 2. 1.4.2. Phần tử ảnh (Pixel - Picture Element)
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để
có thể xử lý ảnh bằng máy tính thì cần thiết phải tiến hành số hóa ả
nh. Trong quá
trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá
trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị (rời rạc
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng
quan về xử lý ảnh số Trang 16
hoá biên độ giá trị) mà bằng mắt thường ta khó phân biệt được hai mức xám kề
nhau. Trong trường hợp này, người ta sử dụng khái niệm phần tử ảnh hay là điểm
ảnh (Picture Element - Pixel). Trong khuôn khổ ảnh hai chiều. Mỗi điểm ảnh gồm
có một cặp toạ độ (x,y) và giá trị biểu diễn độ sáng (cấp xám) cụ thể. Các cặp tọa độ
(x, y) tạo nên độ phân giải (resolution). Chẳng hạn nh
ư màn hình máy tính có độ
phân giải là 480×640 nghĩa là trên màn
hình có 480×640 điểm ảnh (x, y), chiều rộng
80 điểm ảnh, chiều dài 640 điểm ảnh.
Điểm ảnh (pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc
màu nhất định.
Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại 1 toạ độ trong
không gian của đối t
ượng và ảnh được xem như là 1 tập hợp các
điểm ảnh. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của
ảnh số gần như thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.
Ta cần phân biệt Pixel (phần tử ả
nh) với khái niệm pixel hay đề cập đến
trong hệ thống đồ hoạ máy tính.
1.4.3. Mức xám
. Mức xám (gray-level) là kết quả của sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng
của mỗi điểm ảnh với một giá trị số của quá trình lượng hoá. Là số các giá trị có thể
có của các điểm ảnh của ảnh. Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ
bản là vị trí
(x, y) của điểm
ảnh và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm
và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh.
a) Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng
giá trị số tại điểm đó.
b) Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là
mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ
thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn
mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2
8
=256 mức, tức là từ 0 đến 255).
c) Ảnh đen trắng: là ảnh có
hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức
xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 17
d) Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2
1 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là
0 hoặc 1.
e) Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó
các giá
trị màu: 2
8*3
=2
24
≈ 16,7 triệu màu. Cách mã hoá kinh điển thường dùng là 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ
dụng nhất vì lý do kỹ thuật. Vì 2
8
= 256 (0,1,2, ,255), nên với 256 mức xám, mỗi
pixel sẽ được mã hóa bởi 8 bit.
1.4.4. Độ phân giải của ảnh
Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn
định trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho
mắt
người vẫn thấy được sự liên tục c
ủa ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo
nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được 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 lưới 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) nhưng diện tích
màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn. 1.4.5. Biểu diễn ảnh
Trong biểu diễn ảnh người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là
pixel. Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến f(x,y) chứa các thông tin như là biểu diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng
các tính chất của hàm này. Một số mô hình thường được dùng trong biểu diễn ảnh:
mô hình toán, mô hình
thống kê. Trong mô hình toán, ảnh hai chiều được biểu diễn
nh
ờ các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở. Với mô hình thống kê, một ảnh
được coi như là một phần tử của một tập hợp đặc trưng bởi các đại lượng như: kỳ
vọng, hiệp biến, phương sai, moment.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 18
1.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnh
Đây là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính nhằm
làm nổi bật một số
đặc tính của ảnh như thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên,
làm trơn biên, khuyếch đại ảnh nhằm phục vụ cho việc hiển thị hoặc các quá trình
phân tích tiếp theo. Tùy theo các ứng dụng khác nhau mà chúng ta có các kỹ thu
ật
nâng cao chất lượng ảnh khác nhau.
Nâng cao chất lượng ảnh có quan hệ gần gũi với khôi phục ảnh. Khi một ảnh bị
nhiễu thì khôi phục ảnh gốc thường đưa đến nâng cao chất lượng ảnh. Có một số
khác biệt giữa khôi phục ảnh và nâng cao chất lượng
ảnh. Trong khôi phục ảnh, một
ảnh gốc bị nhiễu thì mục tiêu là làm sao cho ảnh sau khi xử lý càng gần giống ảnh
g
ốc càng tốt. Còn trong nâng cao chất lượng ảnh thì mục tiêu là làm cho ảnh sau khi
xử lý có được chất lượng tốt hơn khi chưa xử lý. Như vậy một ảnh không bị nhiễu
thì không thể được xử lý bằng các kỹ thuật khôi phục ảnh nhưng ảnh đó có thể được
xử lý bằng các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh. Nhưng một ảnh bị nhiễu thì nó có
thể được xử
lý vừa bằng các
kỹ thuật khôi phục ảnh vừa bằng các kỹ thuật nâng cao
chất lượng ảnh.
1.4.7. Khôi phục ảnh
Khôi phục ảnh là quá trình loại bỏ hay tối thiểu hoá các ảnh hưởng của môi trường bên ngoài hoặc do các hệ thống thu nhận ảnh gây ra. Về nguyên tắc, khôi
phục ảnh nhằm xác định mô hình toán học của quá trình đã gây ra biến dạng, tiếp
theo là dùng ánh xạ ngược để xác định l
ại ảnh.
Bất kỳ một ảnh nào được thu bằng các thiết bị điện, quang điện hay quang học
thường bị
nhiễu bởi môi trường cảm biến của các thiết bị đó. Các loại nhiễu có thể là
nhiễu hệ thống, bị mờ do lệch tiêu điểm camera, nhiễu ngẫu nhiên do chuyển động
giữa camera và đối tượng được chụp, nhiễu do khí quyển…
Khôi ph
ục ảnh là dùng các bộ lọc để lọc các ảnh bị nhiễu nhằm giảm tối thiểu
sự ảnh hưởng của các loại nhiễu này để cho ra ảnh kết quả càng gần giống ảnh gốc
càng tốt. Hiệu quả của các bộ lọc khôi phục ảnh phụ thuộc vào sự nhận biết về quá
trình nhiễu cùng với
quá trình thu nhận ảnh. Khôi phục ảnh thường được x
ử lý trên | 
