Đồ Án Cơ Sở 5 Đề Tài Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Nhận Diện Biển Số Xe.docx

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VIỆT – HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5 ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG NHẬN DIỆN BIỂN SỐ XE MỞ ĐẦU Xử lý và nhận dạng ảnh là một lĩnh vực từ[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ

TRUYỀN THÔNG VIỆT – HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5

ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG NHẬN

DIỆN BIỂN SỐ XE

- Trong thiên văn học, hệ thống chụp hình gắn trên tàu vũ trụ hạn chế về kíchthước và trọng lượng, do đó chất lượng hình ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị

mờ, méo hình học và nhiễu nền Các hình ảnh đó được xử lý bằng máy tính

- Trong các lĩnh vực công nghiệp, người máy ngày càng đóng vai trò quan trọng.Chúng thực hiện các công việc nguy hiểm, đòi hỏi có tốc độ chính xác cao vượt quá khảnăng con người Người ta xẽ không chỉ đòi hỏi người máy phát hiện và nhận dạng các bộphận công nghiệp mà còn phải “hiểu” được những gì chúng “thấy” và đưa ra hành độngphù hợp Xử lý ảnh sẽ tác động đến thị giá của máy tính

- Ngoài ra, xử lý và nhận dạng còn được ứng dụng trong trong lĩnh vực khác ítđược nói đến hơn Công an giao thông hay chụp ảnh trong môi trường không thuận lợi,ảnh thường bị nhòe nên cần được xử lý và nhận dạng để có thể nhìn thấy biển số xe

Trong đồ án cơ sở này tôi xin trình bày một đề tài là Ứng dụng xử lý ảnh trong

nhận dạng biển số xe.

LỜI CẢM ƠN

Để đồ án cơ sở này đạt kết quả tốt đẹp, chúng tôi đã nhận được sự hỗ trợ, giúp đỡcủa các thầy, cô trong nhà trường Với tình cảm sâu sắc, chân thành, cho phép chúng tôiđược bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến tất cả quý thầy cô đã tạo điều kiện giúp đỡ trong quá trình học tập và nghiên cứu và phát triển đề tài Trước hết tôi xin gửi tới các thầy côkhoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Đà Nẵng lời chào trân trọng, lời chúc sức khỏe và lời cảm ơn sâu sắc Với sự quan tâm, dạy dỗ, chỉ bảo tận tình chu đáo của thầy cô, đến nay tôi đã có thể hoàn thành đề tài Đồ án cơ sở 5 Đặc biệt chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới cô giáo – ThS Ninh Khánh Chi đã quan tâm giúp

đỡ, hướng dẫn chúng tôi hoàn thành tốt đồ án này trong thời gian qua

Với điều kiện thời gian cũng như kinh nghiệm còn hạn chế của sinh viên, đồ án này không thể tránh được những thiếu sót Chúng tôi rất mong nhận được sự chỉ bảo, đóng góp ý kiến của các thầy cô để tôi có điều kiện bổ sung, nâng cao ý thức của mình, phục

vụ tốt hơn công tác thực tế sau này

Chúng tôi xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: Tổng quan 8

1 Mục đích: 8

2 Lịch sử: 8

3 Đối tượng nghiên cứu: 9

4 Phạm vi nghiên cứu: 9

CHƯƠNG 2: Cở sở lý thuyết về hệ thống xử lý ảnh 10

1 Tổng quan xử lý ảnh: 10

1.1 Hệ thống xử lý ảnh: 10

1.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh: 11

2 Thu nhận ảnh: 14

2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh: 14

2.2 Hệ tọa độ màu: 15

2.3 Lấy mẫu và lượng tử: 16

3 Các phương pháp phát hiện ảnh: 17

3.1 Giới thiệu biên và kỹ thuật phát hiện biên: 17

4 Phân vùng ảnh: 18

5 Nhận dạng ảnh: 19

5.1 Giới thiệu: 19

5.2 Khái niệm nhận dạng: 19

CHƯƠNG 3: Phân tích và thiết kế 20

1 Khái quát chung về hệ thống nhận diện biển số xe: 20

2 Chụp hình bằng camera: 21

3 Tách biển số: 22

4 Nhận dạng ký tự 24

CHƯƠNG 4: Tổng kết 25

1 Kết quả chạy mô phỏng phần mềm: 25

2 Kết luận: 25

3 Hướng phát triển: 25

TÀI LIỆU THAM KHẢO 26

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1 - Sơ đồ tổng quát một hệ thống xử lý ảnh 10

Hình 2 – Hình ảnh thể hiện một điểm ảnh 11

Hình 3 - Ảnh màu RGB 12

Hình 4 – Hình được chuyển sang mức xám 12

Hình 5 - Ảnh được nhị phân 13

Hình 6 – Lược đồ mức xám của ảnh xám tương ứng 13

Hình 7 – Hệ tọa độ RGB 16

Hình 8 – Sơ đồ quá trình nhận diện biển số xe 21

Hình 9 – Hình ảnh chụp từ camera 22

Hình 10 – Số điểm ảnh (pixel) 22

Hình 11 – Sơ đồ tông quát của khối tách biển số 23

Hình 12 – Sơ đồ chi tiết của khối tách biển số 24

Hình 13 – Giao diện phần mềm 26

Như chúng ta đã biết, ngày nay xe máy là phương tiện giao thông chính và sốlượng ngày càng tăng Vì vậy trong vấn đề về giao thông đòi hỏi và cần thiết có sự hỗ trợcủa khoa học kỹ thuật Một trong những sự hỗ trợ đầy hiệu quả đó là làm sao giúpnhững người quản lý nhận dạng biển số xe được dễ dàng, nhanh chóng và thuận lợinhất.

Nhận dạng biển số xe trở thành một ứng dụng hữu ích, được đưa vào trong nhữnglĩnh vực như: quản lý giao thông, bắn tốc độ, xác định đối tượng gây tai nạn,… Nó khôngchỉ giúp những người chiến sĩ giao thông có khả năng bao quát được các đối tượng giamgia giao thông mà còn giúp tiết kiệm thời gian làm việc đáng kể Ngoài ra với phươngpháp này sẽ giúp được nhiều người phải trực tại các điểm cần giám sát giao thông màtập trung vào các công việc khác

Từ những lý do trên tôi quyết định lựa chọn đề tài Ứng dụng xử lý ảnh trong nhận

diện biển số xe

2 Lịch sử:

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượngảnh cà phân tích ảnh Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báođược lan truyền qua cáp từ London đến New York từ những năm 1920 Vấn đề nâng caochất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh Việc nângcao chất lượng ảnh được phát triển vào những năm 1955 Điều này có thể giải thích

đưuọc vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử

lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượngảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh Từnăm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh pháttriển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơron nhân tạo, cácthuật toán cử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộngrãi và thu nhiều kết quả khả quan

Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên

từ thế giới bên ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (nhu Camera, máy chụp ảnh).Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gầnđây, 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 (Máyảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh;

có thể quá từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh

3 Đối tượng nghiên cứu:

Đây là một trong những ứng dụng xử lý ảnh nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu về cả hai mặt lý thuyết và thực hiện chương trình Đề tài bao gồm các quá trình xử lý: phân vùng biển số, tách các ký tự, nhận diện các ký tự, quản lý cơ sở dữ liệu biển số

xe Mục đích của phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu biển số xe là thu nhận chuỗi biển số sau khi đã được nhận dạng, lưu vào cơ sở dữ liệu để người dùng dễ dàng quản lý và theo dõi thông qua các báo cáo chi tiết các lượt xe Mục đích của phần mềm quản lý cơ

sở dữ liệu là theo dõi lưu lượng xe, xác định đối tượng vi phạm giao thông (cụ thể là vượt đèn đỏ)

Một hệ thống xử lý ảnh là hệ thống thực hiện các chức năng thu nhận ảnh đầu vào,thực hiện phép xử lý để tạo ảnh hoặc kết quả phân tích, nhận dạng ở đầu ra đáp ứngcác yêu cầu và các ứng dụng cụ thể.

Trong phạm vi đồ án, tôi xin giới hạn trong việc giới thiệu một hệ thống xử lý ảnhứng dụng nhận dạng và quyết định trên thực tế

Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống này được thể hiện trong hình, trong đó gồm bakhối chức năng cơ bản:

 Khối thu nhận ảnh: thực hiện chức năng thu nhận ảnh và thực hiện quátrình số hóa (lưu trữ theo định dạng yêu cầu)

 Khối phân tích ảnh: trước hết hệ thống tiến hành bước tiền xử lý ảnh vớimục đích tăng cường, cải thiện ảnh, làm nổi các đặc trưng cơ bản của ảnhhay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc Sau đó, là quá trình phân

Hình 1 - Sơ đồ tổng quát một hệ thống xử lý ảnh

tích ảnh và trích chọn đặc trung của ảnh ví dụng biên, điểm gấp khúc, điểmkết thúc, điểm chữ thập,…

 Khối nhận dạng: dựa vào đặc trung đã thu nhận từ quá trình phân tích ảnhtrước đó thực hiện quá trình nhận dạng, đưa ra các quyết định ứng với cácứng dụng cụ thể

1.2.Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh:

1.2.1 Phần tử ảnh (Pixel):

Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và giá trị độ sáng Để có thể xử

lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải số hóa ảnh Trong quá trình số hóa, người ta biếnđổi tín hiệu sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian)

và lượng hóa thành phần giá trị Trong quá trình này người ta sử dụng khái niệm pixelhay đề cập đến trong các hệ thống đồ họa máy tính Để tránh nhầm lẫn ta tạm thời gọikhái niệm pixel này là pixel hiển thị

Khai niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình (trongchế độ đồ họa), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel Mỗi pixelbao gồm một cặp tọa độ x, y và màu Cặp tọa đọ x, y tạo nên độ phân giải (resolution).Như màn hình máy tính có nhiều độ phân giải khác nhau, hiện tại phổ biến màn hìnhVGA có độ phân giải 640x480 hay XSGA độ phân giải 1024x768

Hình 2 – Hình ảnh thể hiện một điểm ảnh

có sự chuyển dần mức xám từ trằng sang đen Thực tế, một giá trị mức xám chính là sự

tổ hợp của ba giá trị RGB (Red – Green – Blue) Thông thường mỗi điểm ảnh trong bứcảnh đa xám thường được mã hóa 8 bit, tương ứng với 256 mức xám

(biến từ ảnh mức xám sang ảnh nhị phân)

Hình 5 - Ảnh được nhị phân

Hình 6 – Lược đồ mức xám của ảnh xám tương ứng

1.2.6 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 chứa thông tin như biểu diễn một ảnh Các môhình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng các tính chất của hàm này Trong biểu diễn ảnh cần chú ý tới đặc tính trung thực của ảnh hoặc các tiêu chuẩn

“thông minh” để đo chất lượng của ảnh hoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý

Một số mô hình thường được dùng để biểu diễn ảnh như: mô hình toán học, mô hình thống kê,… Trong mô hình toán học, ảnh hai chiều biểu diễn nhờ các hàm hai biến trực giao gọi là hàm cơ sở Với mô hình thống kê, một ảnh đưuọc coi như một phần tử của một tập hợp đặc trưng bởi các đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phương sai và mômen

1.2.7 Tăng cường ảnh – Khôi phục ảnh:

Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Nó gồm một loạtcác kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu,…

Khôi phục ảnh nhằm loại bỏ các suy giảm trong ảnh

1.2.8 Biến đổi ảnh:

Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao)đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu Các phương pháp khoa học kinhđiển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi Người ta sử dụng các phép toán tươngđương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán Sau khi xử lý dễ dàng hơnđược thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổithường đưuọc gặp trong xử lý ảnh gồm:

 Biến đổi Fourier, Cosin, Sin

 Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker

 Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard

1.2.9 Phân tích ảnh:

Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của ảnh để đưa ramột mô tả đầy đủ về ảnh Một số kỹ thuật hay dụng là dò biên, dán nhãn vùng biên liênthông, phân vùng ảnh,…

1.2.10 Nhận dạng ảnh:

Nhận dạng là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc

tả nó Quá trình nhận dạng thường ddie sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếucủa đối tượng Có hai kiểu mô tả đối tượng:

 Mô tả tham số (Nhận dạng theo tham số)

 Mô tả theo cấu trúc (Nhận dạng theo cấu trúc)

Trên thực tế, người ta đã áp dụng kỹ thuật này để nhận dạng khá thành công nhiềuđối tượng khác nhau như: nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số có dấu,…)

2 Thu nhận ảnh:

2.1.Các thiết bị thu nhận ảnh:

Hai thành phần cho công đoạn này là linh kiện nhạy với phổ năng lượng điện từtrường, loại thứ nhất tạo tín hiệu điện ở đầu ra tỷ lệ với mức năng lượng mà bộ cảmbiến (đại diện là camera); loại thứ hai là bộ số hóa

2.1.1 Lý thuyết về camera:

Tổng quát có hai kiểu camera: kiểu camera dùng đèn chân không và kiểu camerachỉ dùng bán dẫn Đặc biệt trong lĩnh vực này, camera bán dẫn thường hay đưuọc dùnghơn camera đèn chân không Camera bán dẫn cũng được gọi là CCD camera do dùng cácthanh ghi dịch đặc biệt gọi là thiết bị gộp (Charge-Coupled Devices – CCDs) Các CCD nàychuyển các tín hiệu ảnh sang từ bộ cảm nhận ánh sáng bổ trợ ở phía trước camerathành các tín hiệu điện mà sau đó được mã hóa thành tín hiệu TV Loại camera chấtlượng cao cho tín hiệu ít nhiễu và có độ nhạy cao với ánh sáng Khi chọn camera gần chú

ý đến các thấu kính từ 18 đến 108 mm

2.1.2 Bộ cảm biến ảnh:

Máy chụp ảnh, camera có thể ghi lại hình ảnh (phim trong máy chụp, vidicon trongcamera truyền hình) Có nhiều loại máy cảm biến (Sensor) làm việc với ánh sáng nhìnthấy và hồng ngoại như: Micro Densitometers, Image Dissector, Camera Divicon, linhkiện quang điện bằng bán dẫn Các loại cảm biến bằng chụp ảnh phải số hóa là phim âmbản hoặc chụp ảnh Camera divicon và linh kiện bán dẫn quang điện có thể cho ảnh ghi

trên băng từ có thể số hóa Trong Micro Densitometer phim và ảnh chụp được gắn trênmặt phẳng hoặc cuốn quang trống Việc quét ảnh thông qua tia sáng (ví dụ tia Laser)trên ảnh đồng thời dịch chuyển mặt phim hoặc quang trống tương đối theo tia sáng.Trường hợp dùng phim, tia sáng đi qua phim.

2.2.Hệ tọa độ màu:

Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE (Commission Internationale d’Eclairage)đưa ra một số chuẩn để biểu diễn màu Các hệ này có các chuẩn riêng Hệ chuẩn màuCIE-RGB dùng 3 màu cơ bản R, G, B và ký hiệu RGBCIE để phân biệt với các chuẩn khác.Như đã nêu trên, một màu là tổ hợp của các màu cơ bản theo một tỷ lệ nào đó Nhưvậy, mỗi pixel ảnh màu ký hiệu Px, được viết:

Px = [ red, green, blue ] T (T: ký hiệu chuyển vị)Người ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng cới hệ tọa độ x-y-z) để biểudiễn màu như sau:

Trong cách biểu diễn này ta có công thức:

đỏ + lục + lơ = 1 Công thức này gọi là công thức Maxwell Trong hình trên, tam giác tạo bởi ba đường đứt đoạn gọi là tam giác Maxwell Màu trắng trong hệ tọa độ này được tính bởi:

Hình 7 – Hệ tọa độ RGB

trắngCIE = ( đỏCIE + lụcCIE + lơCIE ) = 1

2.3.Lấy mẫu và lượng tử:

Một ảnh g(x, y) ghi được từ Camera là ảnh liên tục tạo nên mặt phẳng hai chiều.

Ảnh cần chuyển sang dạng thúc hợp để xử lý bằng máy tính Phương pháp biến đổi mộtảnh (hay một hàm) liên tục trong không gian cũng như theo giá trị thành dạng số rời rạcđược gọi là số hóa ảnh Việc biến đổi này có thể gồm hai bước:

Bước 1: Đo giá trị trên các khoảng không gian gọi là lấy mẫu

Bước 2: Ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo đưuọc thành phần một số hữu hạn cácmức rời rạc gọi là lượng tử hóa

2.3.1 Lấy mẫu:

Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tính liên tụcđược chuyển thành các giá trị rời rạc tọa độ nguyên Quá trình này gồm 2 lựa chọn:

- Một là: Khoảng lấy mẫu

- Hai là: cách thể hiện dạng mẫu

Lựa chọn thứ nhất được đảm bảo nhờ lý thuyết lấy mẫu của Shannon Lựa chọnhtuws hai liên quan đến độ đo (Metric) được dùng trong miền rời rạc

2.3.2 Lượng tử hóa:

Lượng tử hóa là một quá trình lượng hóa tín hiệu thật dùng chung cho các loại xử

lý tín hiệu trên cơ sở máy tính Vấn đề này đã được nghiên cứu kỹ lưỡng và có nhiều lờigiải lý thuyết dưới nhiều giả định của các nhà nghiên cứu như Panter và Dite (1951),Max (1960), Panter(1965)

Các giá trị lấy mẫu Z là một tập hợp các số thực từ giá trị Zmin đến lớn nhất Zmax.

Mỗi một số trong các giá trị mẫu Z cần phải biến đổi thành một tập hữu hạn số bit đểmáy tính lưu trữ hoặc xử lý

Định nghĩa: Lượng tử hóa là ánh xạ từ các số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành mộtgiải hữu hạn các số thực Nói cách khác, đó là quá trình số hóa biên độ