Nghiên cứu một số kỹ thuật nội suy ảnh

Các thuật toán nắn chỉnh toàn cục có tốc độ xử lý tương đối nhanh nhưng chỉ áp dụng được với các yêu cầu đơn giản như co, giãn ảnh, bóp méo cả ảnh thành tứ giác hay một số hiệu ứng khác

-

NGUYỄN VĂN HẠT

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH

Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính

Mã số: 60.48.15

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS ĐỖ NĂNG TOÀN TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI – 2012

Ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh hoặc các phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu, khuyết thiếu hoặc không thể xử lý được các trường hợp có độ phức tạp cao, hay không đưa dữ liệu bề mặt vào một định dạng làm cho gọn và thích hợp để mô phỏng, hiển thị hoặc định vị Sự sai sót này một phần bởi phần cứng, các thiết bị quang học và điện tử, kỹ năng sử dụng các thiết bị chưa tốt, phần khác bởi bản thân các phép biến đổi không phải là toàn ánh, nên có sự ánh

xạ thiếu hụt đến những điểm trên ảnh kết quả Việc khắc phục những nhược điểm này luôn là vấn đề đặt ra cho các hệ thống xử lý ảnh

Xuất phát trong hoàn ảnh đó luận văn lựa chọn đề tài: Nghiên cứu một

số kỹ thuật nội suy ảnh có ý nghĩa khoa học và còn mang tính thực tiễn cao

trong hoàn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống xử lý ảnh mà thực tế đang đặt ra những yêu cầu trong ứng dụng các đối tương ảnh

Mục đích của đề tài

Thứ nhất, tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh, các kỹ thuật trong khâu xử lý ảnh Nghiên cứu các kỹ thuật nội suy ảnh trong việc xử lý ảnh, trợ giúp cho việc nâng cao chất lượng ảnh, làm biến đổi, xử lý được các ảnh có độ phức tạp cao Phục vụ cho các hoạt cảnh hoặc các ứng dụng chuyển động tương tác trong

xử lý ảnh

Thứ hai, trên cơ sở các kiến thức đã thu thập và nghiên cứu, tổng hợp các

kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế cho các kỹ thuật tìm hiểu này

Căn cứ vào những vấn đề đã tìm hiểu và nghiên cửu của đề tài luận văn được chia làm 3 chương:

CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH

Khái quát về xử lý ảnh , tìm hiểu những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh khái niệm nội suy ảnh, nghiên cứu các vấn đề với nội suy ảnh

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH

Nghiên cứu các kỹ thuật nội suy ảnh: Kỹ thuật nội suy ảnh dựa vào các điểm láng giềng, nội suy tuyến tính và nội suy sử dụng hàm cơ sở bán kính

CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM

Sử dụng kỹ thuật nội suy để chuyển hóa hình ảnh khuôn mặt 3D từ trạng thái cân bằng sang trạng thái tâm lý đích đã lựa chọn ở đầu vào

CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH 1.1 Khái quát về xử lý ảnh

Quá trình xử lý ảnh là một quá trình thao tác biến đổi ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả ảnh như mong muốn Kết quả đầu ra của mô ̣t quá trình xử lý ảnh

có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luâ ̣n

Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh

Như vâ ̣y mu ̣c tiêu của xử lý ảnh có thể chia làm ba hướng như sau:

Xử lý ảnh ban đầu để cho ra mô ̣t ảnh mới tôt hơn theo mon g muốn của người dùng, ví dụ ảnh mờ cần xử lý để rõ nét hơn

Phân tích ảnh để thu được thông tin nào đó giúp cho viê ̣c phân loa ̣i và nhâ ̣n biết ảnh Ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng vân tay

Từ ảnh đầu vào mà có mức nhận xét, kết luâ ̣n ở mức cao hơn, sâu hơn Ví

dụ ảnh một vụ tai nạn giao thông phác họa hiện trường một vụ tai nạn

Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như

là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian Sơ đồ tổng quát của mô ̣t hê ̣ thống xử lý ảnh:

Hình 1.2 Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh

Xử lý ảnh

Ảnh “Tốt hơn”

Kết luâ ̣n Ảnh đầu vào

Hậu xử

lý

Hệ quyết định

Đối sánh rút

ra kết luận Lưu trữ

1.2 Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

1.2.2 Độ Phân giải của ảnh

Định nghĩa: Độ phân giải của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên

một ảnh số được hiển thị

1.2.3 Mức xám của ảnh

Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của điểm ảnh được gán bằng giá trị số tại điểm đó Trong biểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận hai chiều Mỗi phần tử trong ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ sáng của ảnh tại vị trí đó Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh hoặc điểm ảnh Một điểm ảnh có hai đặc trưng

cơ bản là vị trí (x,y) của điểm ảnh và độ xám của nó

1.2.4 Nắn chỉnh biến dạng

Nắn chỉnh biến dạng là việc biến đổi hình học giữa hai ảnh: ảnh nguồn và ảnh đích Sự biến đổi hình học được định nghĩa về mối quan hệ giữa các điểm ảnh nguồn và điểm ảnh đích

Thuật toán nắn chỉnh ảnh có hai khuynh hướng: tác động toàn cục hoặc tác động cục bộ Tác động toàn cục là ta áp dụng thuật toán, tiêu chí như nhau đối với mọi điểm ảnh trên toàn bộ ảnh Còn tác động cục bộ thì ta chỉ tác động trên các điểm ảnh ở một số vùng của ảnh, còn các vùng khác của ảnh ta giữ nguyên

Các thuật toán nắn chỉnh toàn cục có tốc độ xử lý tương đối nhanh nhưng chỉ áp dụng được với các yêu cầu đơn giản như co, giãn ảnh, bóp méo cả ảnh thành tứ giác hay một số hiệu ứng khác như mắt cá, kính núp,…

Thuật toán nắn chỉnh cục bộ cho kết quả ấn tượng hơn Tuy nhiên để nắn chỉnh từng vùng, ta phải xác định thêm tập đặc trưng Trong trường hợp này việc xây dựng thuật toán tương đối phức tạp

1.2.5 Các kiểu ảnh

a Ảnh chỉ số

Ảnh chỉ số sử dụng ánh xạ trực tiếp giữa giá trị của pixel ảnh tới giá trị trong bản đồ màu Màu sắc của mỗi pixel ảnh được tính toán bằng cách sử dụng giá trị tương ứng của X ánh xạ tới một giá trị chỉ số của bản đồ màu

1.2.6 Quan hệ giữa các điểm ảnh

Khi nội suy ảnh ta thường tìm lân cận của điểm ảnh để xác định giá trị màu, phục vụ cho công việc nội suy tô màu hay lấp lỗ hổng

Giả sử một ảnh số được biểu diễn bằng hàm ƒ(x,y) Tập con của các điểm ảnh

là s, cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau là p, q

1.2.7 Một số thuộc tính của ảnh

a Đường viền: Đường viền của một vùng ảnh R là tập hợp các điểm ảnh

trong vùng đó mà có một hay nhiều lân cận bên ngoài vùng R

b Biên ảnh: Một điểm ảnh có thể được coi là biên nếu ở đó có sự thay đổi

đột ngột về mức xám Tập hợp các điểm biên tạo thành đường bao của ảnh

1.2.8 Toạ độ ảnh

a Toạ độ pixel

Phương pháp thuận tiện nhất cho việc biểu diễn vị trí trong một ảnh là sử dụng toạ độ pixel Ở hệ toạ độ này, ảnh được xử lý như một lưới của các phần

tử riêng biệt được đánh thứ tự từ đỉnh tới đáy và từ trái sang phải

b Toạ độ không gian

Trong toạ độ không gian vị trí ảnh được định vị trên một mặt phẳng, chúng được mô tả bằng một cặp x và y (không phải r(hàng) và c(cột) như toạ độ pixel)

1.3 Nội suy ảnh

1.3.1 Khái niệm nội suy ảnh

Trong toán học, nội suy là phương pháp xây dựng các điểm mới dự liệu trong phạm vi của tập hợp những điểm rời rạc dữ liệu đã biết

Trong kỹ thuật và khoa học có một số điểm thu được bằng việc lấy mẫu hay thí nghiệm, sau đó ta xây dựng một chức năng cho gần gũi phù hợp với những điểm đó

Nội suy là một giải thuật phần mềm dùng để thêm vào (hoặc bỏ bớt) số điểm ảnh trên ảnh, nó làm thay đổi dung lượng của tập tin, nhưng không thêm thông tin gì mới cho ảnh

Trong xử lý ảnh phép nội suy ảnh thường được sử dụng trong các công đoạn như bóp méo, nắn chỉnh, lấp lỗ hổng hay trong sự phóng to của bức ảnh

Các ứng dụng của nội suy bao gồm hình ảnh luân chuyển, mở rộng quy mô, độ phóng đại, nén hoặc tái tạo ảnh Tiến trình nội suy dựa trên màu sắc của các điểm ảnh cũ để xác định màu cho các điểm ảnh mới gần nó nhất Trong xử lý ảnh, ảnh có thể được mở rộng để chỉnh sửa chỉ tiết

1.3.2 Các vấn đề với nội suy ảnh

Để nhận được bức ảnh cỡ lớn mà chất lượng đảm bảo thì chúng ta cần tạo

ra nhiều điểm ảnh (pixel) Quá trình tạo ra nhiều điểm ảnh hơn được gọi là nội suy Điều này được thực hiện bởi phần mềm nội suy ảnh Phần mềm nội suy ảnh phân tích các điểm ảnh trong một ảnh và thêm các điểm ảnh nhiều hơn dựa trên phân tích đó

1.3.2.1 Nội suy không tạo mới dự liệu

Khi phóng to ảnh, nội suy chỉ chèn thêm điểm ảnh (pixel) vào ảnh, số lượng điểm ảnh (pixel) lớn hơn chứ không tạo mới dự liệu

1.3.2.2 Nội suy khắc phục hiện tượng răng cưa

Răng cưa là thuật ngữ dùng để mô tả đường thẳng hay đường cong không trơn tru, lởm chởm Do bản chất của ảnh, mỗi ảnh được tạo ra bởi một mạng lưới các điểm ảnh Nên các đường thẳng và đường cong trong ảnh không thực

sự là đường thẳng hay đường cong trơn mà là mô hình răng cưa của các điểm ảnh

1.3.2.3 Nội suy là nguyên nhân làm mất độ sắc nét của ảnh

Một hình ảnh có cạnh sắc nét, đẹp là có sự chuyển đổi ngẫu nhiên giữa màu đen và trắng Khi nội suy thì việc chuyển đổi màu đen/trắng thành màu đen/xám/trắng một cách mềm mại hơn Điều này đã làm giảm đi độ sắc nét của ảnh

1.3.2.4 Nội suy có tính ước lượng

Nội suy hoạt động bằng cách sử dụng các dự liệu được biết đến để ước tính giá trị tại các điểm chưa rõ

1.3.2.5 Nội suy còn xảy ra khi quay ảnh, bóp méo ảnh

Phép nội suy ảnh xuất hiện trong mọi bức ảnh số tại giai đoạn nào đó như bóp méo, nắn chỉnh, lấp lỗ hổng hay trong sự phóng to bức ảnh Nó xuất hiện

bất cứ khi nào thay đổi kích thước hay làm méo ảnh

Ảnh ban đầu

Hình 1.15 Minh họa ảnh khi phóng to và bóp méo sau khi nội suy

Ngay cả khi cùng một hình ảnh thay đổi kích cỡ hoặc bóp méo được thực hiện, kết quả có thể khác nhau đáng kể tùy thuộc vào thuật toán nội suy

1.3.3 Một số hướng tiếp cận nội suy ảnh

Trong xử lý ảnh để có những bức ảnh như mong muốn ta cần phải hiểu ảnh cần xử lý thuộc loại nào và áp dụng phương pháp nội suy ảnh nào cho phù hợp Trong chương này đã nghiên cứu khái quát về xử lý ảnh và nội suy ảnh.Chương tiếp theo sẽ nghiên cứu cụ thể kỹ thuật nội suy láng giềng, nội suy tuyến tính và nội suy sử dụng hàm cơ sở bán kính

Sau nội suy Thay đổi kích cỡ

Bóp méo

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH

Hầu hết các phần mềm xử lý ảnh đều sử dụng một hoặc nhiều phương pháp nội suy trong quá trình biến đổi ảnh Kết quả sau quá trình biến đổi ảnh thương cho ảnh như mong muốn Ảnh thường mịn màng, trơn chu không bị vỡ hạt khi phóng to, thu nhỏ hay bóp méo ảnh Kết quả ảnh sau khi xử lý còn phụ thuộc vào đối tượng xử lý và giải thuật nội suy Điều quan trọng là trong giải thuật nội suy sẽ không thêm thông tin gì mới cho ảnh mà nó chỉ thêm điểm ảnh (pixel) và làm tăng dung lượng tập tin

Khi phóng to ảnh thường ảnh bị vỡ hạt nên ta không thể in hay chỉnh sửa được Khi đó muốn phóng to ảnh người ta thường dùng phương pháp chụp, rửa hình, dùng máy quét để quét ảnh với độ phân giải cao nhưng làm như thế rất mất thời gian lại không kinh tế Đến nay có nhiều nhà sản xuất phần mềm xử lý ảnh đã khắc phục được các vấn đề này bằng cách dùng các phương pháp nội suy ảnh trong quá trình biến đổi ảnh Nhiều phần mềm nội suy ảnh cho phép phóng to ảnh, bóp méo ảnh hay biến đổi ảnh, sinh ảnh trung gian mà ảnh vẫn trơn chu rõ nét

Mặc dù nội suy ảnh còn có những hạn chế nhưng để có thể khắc phục những nhược điểm của ảnh ta vẫn nên thực hiện nội suy ảnh để có được những bức ảnh tốt hơn Chất lượng của hình ảnh phụ thuộc rất nhiều vào việc sử dụng giải thuật nội suy vì giải thuật nội suy chính là thuật toán xác định các giá trị màu sắc của điểm ảnh mới được tính toán

2.1 Nội suy ảnh dựa vào các điểm láng giềng

2.1.1 Khái quát nội suy ảnh dựa vào các điểm láng giềng

Trong số các phương pháp thông thường để cải thiện độ phân giải của hình ảnh, nội suy láng giềng gần nhất là một phương pháp nội suy không gian phân bổ một giá trị điểm ảnh của một hình ảnh ban đầu, đó là gần nhất để một điểm ảnh mục tiêu giá trị điểm sẽ được phân bổ

2.1.2 Phương pháp nội suy ảnh dựa vào các điểm láng giềng

Phương pháp nội suy hình ảnh dựa trên sự kết hợp của hai thủ tục khác nhau Đầu tiên, một thuật toán thích nghi được áp dụng nội suy các giá trị điểm

ảnh tại địa phương theo hướng thứ hai phát sinh để hình ảnh thấp Giá trị sau đó nội suy được sửa đổi bằng cách sử dụng sàng lọc lặp đi lặp lại giảm thiểu sự khác biệt trong các dẫn xuất hình ảnh thứ hai để tối đa hóa giá trị để hàm bậc hai

và đường cong làm mịn Các thuật toán đầu tiên của chính nó cung cấp hình ảnh cạnh bảo quản là đo được tốt hơn Phương pháp đầy đủ cung cấp nội suy hình ảnh với một diện mạo "tự nhiên" mà không trình bày các hiện vật ảnh hưởng đến phương pháp tuyến tính và phi tuyến Kiểm tra khách quan và chủ quan về một loạt các hình ảnh tự nhiên rõ ràng cho thấy những ưu điểm của kỹ thuật đề xuất trên phương pháp tiếp cận hiện có

Hình ảnh mở rộng thường là cần thiết cho một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như in ấn, video, xử lý ảnh, lập bản đồ kết cấu cho mô hình, kỹ thuật đơn giản như nhân rộng pixel hoặc suy tuyến tính là không thỏa đáng do việc tạo ra các hiện vật trực quan như điểm ảnh, đường nét lởm chởm Để khắc phục những vấn đề này, các thuật toán mới tạo ra các hình ảnh với các cạnh sắc nét hơn Một phương pháp tối ưu cung cấp các hình ảnh hợp lý tự nhiên và tạo tác Mục đích phương pháp hình ảnh mở rộng trong đó sử dụng thông tin địa phương thứ hai để thích ứng và sàng lọc, lặp đi lặp lại có thể để loại bỏ các hiện vật trong khi vẫn giữ các tính năng hình ảnh có liên quan và kết cấu tự nhiên

2.1.2.1 Kỹ thuật nội suy các điểm láng giềng xét lại

Một số phương pháp đã được đề xuất để đoán hợp lý mô hình độ phân giải cao từ các hình ảnh độ phân giải thấp ban đầu Vấn đề là khá phức tạp, nói chung, không có gợi ý về các tín hiệu độ phân giải cao thực sự có sẵn

Các phương pháp nội suy tinh vi nhất cố gắng để trích xuất thông tin thống

kê về mối quan hệ giữa các hình ảnh độ phân giải cao và thấp từ một tập hợp đào tạo các hình ảnh tự nhiên (hoặc hình ảnh quan tâm)

Trong phương pháp lặp đi lặp lại dựa trên mức độ tập hợp và đường cong, cường độ liên tục làm mịn được áp dụng, cùng với một số quy tắc quảng cáo đặc biệt để ngăn chặn sự thay đổi trong cấu trúc liên kết và tác dụng phụ khác

Phương pháp sử dụng chẩn đoán đơn giản để xác định hướng cạnh từ 4 điểm lân cận trong độ phân giải hình ảnh thấp và sau đó thêm nội suy điểm ảnh

thu được là trung bình có trọng số của những người hàng xóm, với trọng lượng tùy thuộc vào hướng cạnh Một cách tiếp cận tương tự cũng là cơ sở của kỹ thuật

sử dụng một miếng vá lớn xung quanh 4 điểm để ước tính trọng lượng

2.1.2.2 Nội suy láng giềng dựa trên dẫn xuất hình ảnh thứ hai

Phương pháp phóng to hình ảnh xấp xỉ hệ số 2 bằng cách sao chép các pixel gốc (lập chỉ mục của i, j) vào một mạng lưới mở rộng (lập chỉ mục bởi 2i, 2j) và sau đó điền khoảng cách với quy tắc dựa trên địa phương cạnh thủ tục phân tích Thủ tục thường được thực hiện theo hai bước:

Bước 1: Điểm ảnh lập chỉ mục của hai giá trị lẻ (tối điểm ảnh trong hình

2.1.A) được tính như một trung bình có trọng số

Bước 2: Các lỗ còn lại (ví dụ như màu đen điểm ảnh trong hình 2.1.B)

được làm đầy với cùng một quy tắc, như là một trung bình có trọng số của gần nhất 4 hàng xóm (theo hướng ngang và dọc)

Hình 2.1 Hai bước nội suy dựa vào cấu hình của bốn nước láng giềng

Phương pháp sử dụng nhanh chóng bằng cách nhân rộng điểm ảnh tương

tự và lỗ điền phương pháp tiếp cận là cực kỳ hiệu quả, thậm chí nếu chất lượng của các kết quả không phải tốt Các điểm trung tâm thu được nội suy hai cái đối diện theo hướng mà sự khác biệt điểm ảnh thấp

Phương pháp nội suy gồm hai thủ tục, đầu tiên là một phương pháp dựa trên quy tắc lỗ điền đơn giản mà tính mẫu mới bằng cách nội suy theo hướng thứ tự hình ảnh thứ hai phái sinh là thấp hơn FCBI (Fast Curvature Based Interpolation) Thứ hai lọc các giá trị của các điểm ảnh nội suy thông qua một thuật toán lặp cố gắng để buộc phái sinh để thứ hai liên tục với một số hạn chế