Luận văn thạc sĩ nghiên cứu về xử lý Ảnh và Ứng dụng trong máy ct

Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật trên thể giới nói chung và ở nước 1a nói riêng, lĩnh vực thiết bị y lễ chăm sóc sức khốc con người luôn duợc đầu lư và quan tâm ruột cách t

BỘ GIÁO DỤC VÀ DÀO TẠO

TRUONG DAI TIQC BACH KHOA IIA NOI

NGHIÊN CUU VE XU LY ANH VA

UNG DUNG TRONG MAY CT

Chuyên ngành: KỸ THUẬT Y SINH

LUẬN VĂN THẠC SỈ KỸ THUẬT

CHUYÊN NGẢNH: KỸ THUẬT Y SINH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1S, NGUYEN NGOC VAN

Hà Nội - 2017

LỚI CAM BOAN

TỜI CẮM ƠN

"Trước tiên Tôi xin bảy tố lòng biết ơn tới thầy giáo 18 Nguyễn Ngọc Văn

đã lận tình hướng dễ bảo và truyền đạt nhứng kiến thúc và kinh nghiệm quý

bứu giúp tôi hoàn thánh bài luận vẫn thạc sĩ này,

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thấy, cô giáo trong, Viện Diện tử -

ch khoa Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy truyền dại

Viễn Thông, Trường Đại học

kiến thức cho học viên trong suốt 2 năm hợc qua, đồng thời cắm ơn các thầy cô đã

tao môi trường tốt đế tôi học tận và nghiên eúu Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô

trong Viên đào tạo sau đại học đã quan tâm đến khóa học này, tạo điểu kiện thuận

lợi nhất cho các học viên trong suốt quả trinh học tập vá thực hiện dé tai

Tôi xin cảm ơn sự giúp đỡ của lãnh đạo khoa Chan đoán hình ảnh, bệnh viên

Da khoa Trung Uong Thái Nguyên đã hồ trợ và cứng cắp hình ảnh cho luận văn của học viên

Cuối cùng, tỏi xm bày tô lòng biết ơn tới toàn thế gia đình, bạn bẻ và đẳng rrghiệp đã luôn cô vũ động viên tôi trong suốt thời gian qua

‘Tuy đã cổ gắng hết sức nhưng do thời gian và kiến thức còn hạn chế nên luận van không tránh khỏi sai sót, tôi rất mong nhận được sự bỗ sung, gốp ý của các

Thây cô

lọc viên

Đỗ Thị Hiên

DANH MỤC CÁC CHỮ VLET TAT

MUC LUC HiNH VE

CHUONG 1 DAT VANDE

1.2 Tổng quan về xử lý ảnh trong và ngoài nước

1.3 Tính cấp thiết của dé Lai

14 Mục tiêu của để tài

1.5 Dự kiến kết quả đạt được

CHƯƠNG 2 TONG QUAN VẺ XỨ LÝ ẢNH

3.5.3 Tách nhiễu và phân ngưỡng

2.5.4, Bib AB Gi BER coe ố.ố ố.ốố.ố

2.3.7 Biến đổi cấp xám tông thỂ ào coee wl

2.6 Cải thiện ảnh dimg toan tit khéng gian

2.6.1 Loc inyén tinh

3.6.8 Một sổ kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân 37

CHUONG 3 TAI TAO ANH CT

3.1 Cấu tric bé thang may chup CT

3.2 Nguyên lý hoạt động

3.3 Nguyên lý chup cat lép (CT)

3.4 Một số thuật toàn dựng ảnh

3.4.1 Tát tạo ảnh bằng phương pháp đại số - - 47

3.4.2 Phương pháp ChiẾu ngược 49 3.4.3 Téi tgo duh bang phiwong phép tich Uden served

3.5 Thuat toan FBP trong tai tao anh CT

3.5.1 Thuật loán chiếu ngược trong tải tạo ảnh CĨ "—-.-

3.5.3 Pháp chiếu ngược và biến đổi Radon ngược - 59

3.6 Két qua nghién cau thuật toàn EBP

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT cLbY Cất lớp điện toan

VGA Video graphics adaptor

SVGA Super video graphies adaptor

VCR Video Cassette Recorder

cep Charge Coupled Device (cam bién, linh kién tich dién kép)

cE Commission Internationale d'Eclairage

NISC National Teltevision System Committee

MUC LUC AINA VE

linh 2.1, Quá trinh xứ lý ảnh

Hinh 2.2 Các bước Irong quá trình xử lý ảnh - - 8 Hình 3.3 Sơ dễ phân tích vả xử lý ảnh và lưu để thông tì giữa các khối ]1 Tĩnh 2.4 Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn L3

Hinh 2.6 Hướng, điểm biên vả mã tương ứng (A11070110764545432) 19

linh 2.9 Ảnh sau khi thực hiện các biển đổi tăng độ tương phần, tách nhiều, phân

Tinh 2.11 Ví đụ về chuyển ảnh màu sang ảnh âm bản 29 Hình 2.12 Ví đụ biển đối ảnh xám sang ảnh âm bản 9

Ảnh 213a Ảnh gốc (chuyển đổi từ ảnh màu sang ãnh tức xảm) 33

Tình 2.13 e Hình ảnh thu được qua lọc thông thấp 34

Hình 3.1 Máy chụp cắt lớp điện toàn CT uc nàn cesses anes cesses BS

Linh 3.2 Sơ đổ khối máy chụp CLDI cà cọ cà sec c 239

Hình 3.4 Các đạng tia X ào cà cà nà nh nh HH nh re ke sec k4

Tĩnh 3.5 Một đạng phổ biển của hàm số lọc à cào sec eS

Hình 36 Sơ đồ nguyên lý quá trình tái tạo ảnh - 45

Hình3.2 Ví dụ về ảnh chụp CT' c có cà hee ¬ AG

linh 3.10 Một dạng phổ biến cúa hẻm số lọc cà cóc AD

Hình 3.13 Chiểu ngược và chiếu ngược có lọc

linh 3.14 Biến đổi Radon

Hình 3.15 Phép chiêu đơn

Hình 3.16 Phép chiếu của ham hai chiêu

THỉnh 3.17 Mô tả hình học của bién déi Radon

Tình 3.18 ác phương pháp chiếu ngược lọc

Hình 3.19 Lược đồ thuật toán FBP theo con đường chiếu ngược trước, lọc sau

Tỉnh 3.20 Lược đồ thuật toán chiên ngược không lọc

Hình 3.21 Kết quả mô phỏng trên rnatlab thuật toán chiếu ngược không lọc

linh 3.22 Kết quả rô phỏng thuật toàn chiếu ngược có lọc

CHUONG 1 BAT VAN DE ALL Lý do chọn đề tài

Ngày nay với sự phát triển của nên kinh tế, trình độ nhận thức của cơn người được nâng cao thì nhu cầu chăm sóc vả bảo vệ sức khoẻ ngảy cảng, được quan tâm hơn Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật trên thể giới nói chung và ở nước

1a nói riêng, lĩnh vực thiết bị y lễ chăm sóc sức khốc con người luôn duợc đầu lư và

quan tâm ruột cách thích đáng, Một trong những bộ phận nhỏ được tug dụng vào y

tế đó là hệ thông thiết bị chắn đoán hình ãnh

Hệ thẳng thiết bị chân đoán hình ảnh đang đần được trang bị cho các bệnh viện nhằm phục vụ nhu cầu khám vả chữa bệnh Các thiết bị này ngày cảng hoàn

Thiện về tính năng và sự tiện đụng Một trong những thiết bị đó là máy chụp cắt lớp

dién loan (CLT) Đây có thế cơi là một trong những thiết bị mới và hiện đại nhất trong hệ thống thiết bị chuẩn đoán hình ảnh ở nước ta Với hệ thống chụp CLDT thì hình ảnh vùng thăm khẩm được thể hiện rõ nét hơn, tạo ra được các lớp cắt trang cơ

tỉnh, máy chụp cộng hưởng từ, máy chụp mạch não, nhưng hinh ảnh thường

không rỡ, không sắc nét, gây khó khăn trong việc chân đoán bệnh Mặc đủ có sự hỗ trợ của các thiết bị y 18 voi công nghệ ngày cảng cao giúp các chuyên gia y tê phân tịch và xử lý thông tin từ hỉnh ảnh nhưng vẫn đề đặt ra và cần phải giải quyết song,

song đó là việc nâng cao chất lượng hình ảnh

Trong hệ thống máy CT công đoạn tải tạo ảnh từ những đữ liệu của máy tính

đóng một vai trỏ rất quan trọng Như ta đã biết mục tiêu của các thiết bị chuẩn đoàn

tình ảnh là đưa ra hình ảnh của những vùng cần thăm khám để từ đó có thê đưa ra

những kết luận về bệnh lý Như vậy hình ảnh cảng chính xác, rõ nót Ihả công việc

chan doan cảng có hiệu quả cao Củng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật thì các thể hệ máy CT mới ra đời đã cái tiến được những hạn chế như vẻ tốc độ quét và tái tạo ảnh lớn hơn, độ phân giải của ảnh tối hơn Thời gia quét ngắn, giảm được

và năng lực còn hạn chế nên không tránh khỏi thiểu sót Họo viên mong nhận được

sự gÓp ý của thấy giáo hướng dẫn, thầy cỗ giáo dé bai báo cáo của học viên được

hoàn chỉnh hơn

1.2 Tẳng quan về xử lý ảnh trong và ngoài nước

Xử lý ảnh là một lĩnh vục ruang tỉnh khoa học và công nghệ So với nhiều

ngành khoa học khác thi nó khá mới mẽ và có tốc độ phát triển nhanh, kích thích

các trung tâm nghiên cửu, ứng dụng, đặc biệt là tuáy tính chuyên dụượt riêng cho nó,

Trong các thỏng tin con người thu nhận từ bên ngoài có dén hơn 80% Ja thu

nhận bằng mắt cỏ nghĩa lá dưới dạng ảnh Vì vậy xứ lý ảnh là một ngành khoa học

số được phát triển mụnh và được áp đụng rộng rãi trong cáo ngành khoa học khác và

đời sống thực tiễn Nhận dạng là một trong những phần quan trọng của xử lý ảnh va cũng được ứng đụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vục khác như y tế, quốc phòng,

nghiên cứu

Xử ly ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc dại học ở mước ta khoảng chục năm

nay Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác

Đầu liên phải kẻ đến Xử ly tín hiệu số là một tôn học hết sức cơ bản cho xử lý tín thiệu chung, các khái niệm vẻ tích chập, các biến đổi Fourier, bién đổi Laplace, các

tộ lọc hữu hạn Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyển tính, xác suât, thống

tờ

kê, Một số kiến thức cần thiết như Trí tuê nhân tao, Mang nơ ron nhân tạo cũng, được để cập trong quả trình phân tich vả nhận đạng ảnh,

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu Lừ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng, anh vả phân tích ánh Ủng dung dẫu tiên dược biết đến là nâng cao chất lượng ảnh: táo được truyền qua cáp từ Luân đồn đến New York từ những năm 1920 Vấn dé

xiông cao chất lượng ãnh có liên quan tới phân bố mức sáng và dộ phân giải của dnb

Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoáng những năm 1955 Điều này

có thể giải thích được vì sau thể chiến thứ hai, máy tỉnh 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

nang cao chất lượng anh từ mặt trăng vá vệ tỉnh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nỗi

đường biển, lưu ảnh Từ năm 1961 đến nay, các phương tiện xử lý, năng cao chat

lượng, nhận đạng ảnh phát tiểu không ngừng Các phương pháp trị thức nhân tạo

“hư mạng nơ ron nhân tạo, cáo thuật toán xử lý hiện đại và cãi tiền, các công cụ nén anh ngày cảng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan

Những nằm gần dây tỉnh hình nghiên cứu về xử lý ảnh trong nước có thẻ kế đến như:

Một số bài thí nghiệm mô phông ảnh y học [3], các lác giả đã đưa ra một nhôm

bai thí nghiệm mô phỏng bao gồm ảnh X-quang, chụp cắt lớp, ảnh MRI và siêu âm

nhằm giúp sinh viên hiểu rõ hơn bản chất vật lý và phân tích một số vẫn dé cơ bán của xử lý ảnh y học Chương trình được cung cấp mã nguồn mỡ tạo điều kiện cho sinh viên cỏ thể phát triển các dễ án riêng va kich thích sự sảng tạo trong thiết kế

lập trình Các bài thí nghiệm trên hỗ trợ hiệu quả việc giảng dạy môn học thiết bị

chắn đoán hình ảnh y sinh trong điêu kiện Việt nam đo sự thiêu thốn phòng thi nghiệm với các trang thiết bị đắt tiễn trong, lĩnh vực này

Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên [5], tác giả đã hệ thông hoá

ác phương pháp phát hiện biên Đưa ra nhận xét, đánh giá các phương pháp phát

hiện biên và có lựa chọn phương pháp phủ hợp với tùng loại ánh Dặc biệt việc phát

tiện biên sử đụng phương pháp Wavelet và sự kết hợn giữa chứng đã phần nao dat

kết quả tốt hơn trơng việc phát hiện biên Tuy nhiên tác giả chưa xây đựng được

một ứng dụng xử lý ảnh hoàn chỉnh dựa theo các phương pháp phát hiện biên dã trinh bảy

Nội suy ảnh và một số ứng dụng [6], trong nghiên cứu mày tác giã sử dụng nội

suy dễ phóng to, bóp méo ảnh, quay ảnh, sinh ảnh trung gian củng với các ứng, dụng,

của nó, hiện tượng răng cưa cũng như vỡ hạt trên hình ảnh được cải thiện khi thục thiện nội suy, các hình ảnh trung giam được sint ra lạo cho hình ảnh trổ niên lự nhiền như thực, Tác giá đã đưa ra hai ứng dụng thực sự của nội suy ánh đó là: sinh ra hình

ảnh khuyết thiếu (hình ảnh trung gian), đưa vào một ảnh nguồn và một ảnh đích,

phương pháp nộ

uy không gian sẽ thực hiện nội suy ra các khung ảnh trung gian,

các khung ánh này biển đổi liên tục tạo thánh một file video, có thể chạy được file

video đô đề quan sát quá trinh sinh ảnh trung gian Tuy nhiên, trong ứng dụng thứ

hai là nắn chỉnh một cuốn sách chi rưới sơ lược và chưa dài đặt được ứng dụng nắn chính một cuốn sách

Ung dung phép biến đổi wavelet trong xử ÍJ ảnh [7], tác giả đưa ra được ly thuyết tổng quan vẻ xử lý anh, các phép biến đổi wavelel rời rạc, liên tục và cáo ứng dụng của biển đổi wavelet trong giảm nhiễu nâng cao chất lượng ảnh Đồng thời cũng đã đưa ra chương trình mô phỏng phương pháp chọn ngưỡng tối ưu đó là

phương pháp Bayes Shrink Tuy nhién tác giả cũng chi moi dung lai ở việc nghiện

cứu để áp dụng cho ảnh 2D , chua nghiên ctu phat triển lên ảnh màu 3l

Tình hình nghiền cứu về xứ lý ảnh ngoài nước có thể kế đến một số nghiên

cứu sau:

Image morphing techmigue [S], tác giã nghiên cửa một số kỹ thuật, thuật toán:

Mesh Warping, Feature Based Image Warping, Thin Plate Spline Based Image Warping Táo giá kháo sát cáo thuật toán khác nhau morphing và cung cấp các phim hoạt hình với cáo thông tin để thông báo sự lịa chọn phù hợp theo nhu câu cụ

thể của mảnh Bái viết này đã xác định một vải thuộc tink dé dang so san ng

ban nhu chất lượng hiển thị của morphing, sự đễ dàng với các phim hoạt bình cỏ thể

lựa chọn các điểm ảnh liểm soát và sự phức tạp tỉnh toán Lưới morphing cho kết

quả tốt nhất trong số các thuật toán nêu trên nhưng nó dỏi hỏi một số lượng đáng kể các nỗ lực làm phim hoạt binh trong việc lựa chọn các điểm ảnh kiểm soát

Morphing Using Curves und Shape Interpolation Techniques |13), the giã đã trình bảy một phương phảp dễ tỉnh toán sự tương ứng ở mức dộ diễm ánh giữa hai đường cong và một phương pháp để tạo ra các đường cong tính năng trung gian cho

việc tính toán kỹ xão Thiết lập sự Lương ứng giữa hai dường cong đầu vào, đã phát triển một thuật toán tự động dựa trên giảm thiểu một lầm chi phí Phương pháp nảy

có xu hướng thiết lập tương ứng giữa các khu vục tương tự trong hai đường cong

Tết quả là quá trình xử lý tính năng kỹ thuật trở nén dé dang hơn Đối với các tỉnh năng nội suy, tác giả đã phát triển một thuật toán có sứ dụng một đồ thị có hướng để

đại điện cha mới quan hệ giữa các đường cong tính năng Đối với việc tính toán nội

suy, sử dựng cáo kỹ thuật pha trộn cạnh góc Từ kết quả thực nghiệm, các thuật loắn

tạo ra một sự chuyển đổi trơn tru ngay cả khi người dừng chỉ định nhiều tỉnh năng

không có liên quan Tuy nhiên, tác giả chưa chứng minh được răng các thật toản

có thể ngăn chần các nút giao giữa các tính năng trong rội sưy

1.3 Tính cấp thiết của để tài

Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tổ quyết định trong khoa học và

kỹ thuật, tuy nhiễn trong quả trình thu nhận ảnh ảnh thu dược phản nhiều có chất lượng không được như ÿ muốn Dic biệt đối với ảnh y học thưởng bị mở đo chụp các bộ phận nằm sâu bên trong cơ thế bằng các thiết bị chuyên dụng như máy chụp X- quang, mảy chụp CT, máy siêu âm, máy nội soi Chất lượng ánh kẻm gây nên nhiều khó khăn cho việc chân đoán bệnh của bác sĩ

Y học hiện đại chấn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng lâm sàng và cận lâm

sảng, Việc chân đoán bệnh dựa trên hình ánh thu được từ các thiết bị y tế chiếm vai

trò vô cùng quan trọng Diễn này gép phân nâng cao tính chỉnh xác, kịp thời và hiệu

quả trong châu đoản bệnh Trong luận văn này học viên nghién ctu mal sé phương pháp nâng cao chất lượng hình ánh, đặc biệt là một số thuật toàn tải tạo anh CT

nhằm nhiên cứu nâng cao chất lượng ảnh CT phục vụ trang công tảo chấn đoản

bệnh trong y tế

1.4, Mục tiêu của đề tài

Liiện nay với nhu cầu chăm sóc sức khỏe của con người ngày cảng nâng cao,

bên cạnh hệ thống œ

bệnh viện với đội ngất y bác sỹ lận từ, hệ thống máy móc

trang thiết bị y tế ngày cảng hiện dại thì chất lượng phục vụ vả mức độ chỉnh xác trong thăm khám và chân đoán bệnh cũng được đòi hỏi ở mức cao

Để lài “Nghiên cửa vỀ xứ Tý ảnh và ứng dụng trong máp CT ” là học viên

nghiên cửu tổng quan về xử lý ánh, các biện pháp nàng cao chất lượng, hình ánh,

quan trọng nhất là tìm hiểu phương pháp tái tạo và một số thuật toán tái tạo ảnh CT

để có thể hiểu rõ hơn về lình vực xử lý ảnh từ đó phân tích, đánh giá được luệu quả của một số thuật toán tải tạo ảnh, nếu có thẻ sẽ cải tiến được thuật toán nhằm nâng

cao chất lượng hình ảnh CT phục vụ che công tác chân đoán bệnh của các y bác sỹ 1.5 Dự kiến kết quá đạt được

- Nghiên cứu, đánh giá hiệu quả của thuật toan FBP trong tai tạo ảnh CT

- Xây đựng chương trình mô phỏng thuật toán trén matlab

- Đánh giá ra nhược điểm và hưởng phát triển

CHUONG 2 TONG QUAN VE XU LY ANH 2.1 Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh

Quá trình xử lý ảnh là quá trình thao tác ảnh đầu vảo nhằm cho ra kết quả

Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đỏ thị giác đóng vai trỏ

quan trọng nhất Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cửng máy tính,

xử lý ảnh vả đỏ họa được phát triển một cách mạnh mẽ vả cỏ nhiều ứng dụng trong cuộc sóng Xử lý ảnh và đỏ họa đóng một vai trỏ quan trọng trong tương tác giữa

người và máy [1]

Xử lý ảnh là đôi tượng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác mảy, là qua trinh bien đổi từ một ảnh ban dau sang một ảnh mới với các đặc tính vả tuân theo ý muốn của

người sử dụng Xử lý ảnh có thể gồm quả trình phân tích, phân lớp các đối tượng,

Jam tang chất lượng, phân đoạn vả tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay quá trình biên

dịch các thông tin hình ảnh của ảnh

Cũng như xử lý dữ liêu bằng đỏ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học

img dụng Xử lý dữ liệu bằng đỏ hoạ đẻ cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một câu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình Xử

lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kĩ thuật đề biến đổi, đề truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên

Mục đích của xử lý ảnh gồm:

~ Biến đổi ảnh, làm tăng chất lượng ảnh

~ Tự động nhận dạng, đoán nhận, đánh giá các nội dung của ảnh.

Hình 2.2 Các bước trong quá trình xử lý nh:

> Phan thu nhân ảnh (Image Acquisition)

Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuân CCTR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25

đỏng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD - Change Coupled Device) là

loại photodiot tạo cường độ sảng tại mỗi điểm ảnh Camera thường dùng là loại

quét dòng ; ảnh tạo ra cỏ dạng hai chiêu Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ

thuộc vao thiết bị thu, vảo môi trường (ảnh sáng, phong cảnh)

Tien xit ly (Image Processing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thẻ nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vao bộ tiên

xử lý đề nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiên xử lý là lọc nhiễu, nâng,

độ tương phản đề làm ảnh rõ hơn, nét hơn

+ Phan doan (Segmentation) hay phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: đề nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong

bị thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ vẻ địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt đẻ nhận dạng Đây là phần phức tạp khỏ 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 nảy

+* Biểu dién anh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) công với mã liên kết với các vùng lân cận Việc biển đổi các số liệu này thành dang thích hợp là cân thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọn các tính chát dé

8

thể hiện ảnh gọi là trích chọn dặc trưng (Feature Sclection) gin voi viée tach cdc

đặc tỉnh của ánh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc lâm cơ sở để phân biệt lớp đổi tượng này với đối lượng khác trong phạm vị ônh nhận được Ví đụ: trong, nhận dang ký tự trên phong bị thư, chúng ta miều tả các dặc trưng của từng ký tự giúp phân biết ký tự này với ký tự khác

4 Nhận dạng và tội suy anh (Image Recogmition an Tnlerprelation)

Nhận dang ảnh lả quá trình xác định ảnh Quả trình này thường thu được bằng,

cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước Nội suy là phán đoán

theo y nghữa trên cơ sở nhận đạng Vĩ đự: một loại chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư cỏ thể được nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loại ảnh

khảo nhau Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân

theo hai loại nhận đạng ảnh cơ bãu

- Nhận đạng theo tham sổ

- Nhận dang theo cau tric

Một số ði tượng nhận dạng khá phố biển hiển may đang được áp dụng trong khoa

học và công nghệ lá: nhận dạng ký tự (chit in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (TexD), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vaclL nhận đạng trật người

* Cơ sở trí thức nowlcdgc Base)

Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý

và phân tích ánh ngoài việc dơn giản hỏa các phương pháp toán học người ta mong

nuồn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của cơn người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xứ lý theo các phương pháp trí tuệ con

người VÌ vậy, ở đây các cơ sở trị thức được phát huy

*# Mö tả (biếu điễn anh)

“Từ hình 2.1, ảnh sau khỉ số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang

khâu tiếp theo đề phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ cáo ảnh thô, đói hỏi dung

theo các đặc diểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh như: biên ảnh vùng ảnh

Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:

- Biểu điễn bằng mã chạy (Run-T.ength Code)

- Biểu điển bằng mã xich (Chaine -Code)

- Biểu điễn bằng mã tử phân (Quad-Tree Code)

Biểu diễn bằng mã chạy

Phương pháp này thường biểu diễn cho vũng ảnh vả áp dụng cho ánh nhị phân

Một vùng ảnh R có thế mã hoá don giản nhờ một ma trận nhị phân:

Lớn, tỷ — 1 nếu (m, n) thuộc R

L/(m, n) = 0 nếu (m, n) không thuộc R

Trong đẻ: Uớn, n) là hàm mỗ tả mức xám ảnh tại tọa độ ớn, nJ Với cách biểu

diễn trên, một vừng ảnh được rõ 1ä bằng một lập các chuối số Ø hoặc 1 Giã sử chứng

ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ /%, y) theo các chiếu và đặc tả chỉ đải với giá trị “1” khi đó dạng mô tá có thể là: @x, yr: trong dé (x,

#1 liên tục theo chiều ngang hoặc dọc

}J là nạ độ, r là số lượng các bắt có giá trị

Biểu diễn bằng mã xích

Thương pháp này thường dùng để biểu điển đường biên ảnh Môi đường bat ky

được chia thành các doạn nhỏ, Nỗi các diễm chúa, ta có các doạn thẳng kế tiếp dược

gán hướng cho đoạn thẳng đỏ tạo thành một dây xich gêm các đoạn Các hướng có

thê chọn 4, 8, 12, 24, mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân

thành mã của hướng

Biêu diễn bằng mã tứ phân

Thương pháp mã tứ phân được ding để mã hoá cho vừng ảnh Vừng ảnh đâu tiên được chia lam bến phản thường là bằng nhau Nếu mỗi vùng đã đồng nhất

(cbứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0), thì gán cho vùng đó một mã vả không chia

tiếp Các vùng không đồng nhất được chúa tiếp làm bốn phân theo thổ tục lrên cho

đến khi tất cá các vùng đều đồng nhất Các mã phân chia thành các vủng con tạo

thành một cây phân chia các vùng đồng nhật.

Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh Trong thực tế, các

quả trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc

vúc Trích

chọn quan

Hình 2.3 Sơ đỗ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối

Trong sơ đỏ trên ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các

hệ thông khác sử dụng hoặc đề xử lý tiếp theo Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể

bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chát lượng theo một yêu cầu nào đó) đề chuyên tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyên trực tiếp tới

khâu trích chọn đặc trưng Hình 1.2 cũng chia các nhánh song song như: nâng cao

chất lượng ảnh cỏ hai nhánh phân biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sảng, độ

tương phản, lọc nhiều) hoặc khôi phục ảnh (hỏi phục lại ảnh thật khi ảnh nhân được

Độ phân giải của ảnh

Dộ phân giải (Resolưdơn) của ánh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách giữa cáo điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thây dược sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng,

cách thích hợp tạo nên một mật độ phản bỏ, đó chính là độ phân giải và được phân

bổ theo true x vay trong không gian hai chiều

Mite xém cita dnh

Một điểm ảnh (pixel) có bai đặc trung cơ bản là vị trí ứ, „J của điểm ảnh và độ

xám của nó Mức xảm của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giả tị

số tại điểm đó Các thang giá trị mức xảm thông thưởng 16, 32, 64, 128, 256 (Mức

256 là mức phố dụng Lý đo: từ kỹ thuật máy tinh dùng 1 byte (8 bit) dé biéu dién

xnứo xâm: Mức xóm dùng 1 byle biển điển: 2 256 mức, túc là từ Ö đến 255)

- Ảnh đen trăng - là ảnh cé hai mau đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xảm ở các điểm ảnh có thế khác nhau

- Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức den trắng phần biệt túc dùng 1 bút mô tá 2ˆ mức khác nhau Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ánh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1

- Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nén

thể giới mâu, người ta thường dùng 3 byte dé mé ta mức màu, khi dó các giá trị

màu: 22%)=2”“ = 16,7 triệu máu,

- Ảnh số: Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp ding dé ma ta anh gan voi anh that

222 Nan chink bién dang

Anh thu nhận thường bị biển đang do các thiết bị quang học và điện tữ [4] Đề khắc phục người †a thưởng sử đọng các phép chiếu, các phép chiếu thường được

xây dụng trên tập các điểm điều khién

Giả sử Œ? PDi = 1,n có n các tập điều khiến

Tìm hàm Ê D, — ›f(P)saocho

SÈtlIZ0)—/ |? =>nản

Giả sử ảnh bị biển đổi chi bao gom: Tinh tien, quay, ty 1é, biên dạng bậc nhất tuyến tính Khi đỏ hàm f có dạng

f(x.y) = (ax+biy+ei, aX + bạy + œ;) (2.1)

8 oes 4x,9,+ D497 + Dan = La 2h & a en G9

Sax? + Shy, +ne,

A

ae,

Giải phương trình tuyển tính tìm được ai, bị, cị

Tương tự tìm được ap, bạ, c;

=> Xác định được hảm f

323 Khử nhiễu

Có 2 loại nhiều cơ bắn trong quá trình thư nhận ánh [4]:

- Nhiễu hệ thống: là nhiều có quy luật có thể khử bằng các phép biển đổi

- Nhiễu ngẫu nhiền: vết bản không rõ nguyên nhân khắc phục bảng các phép lọc

2.24 Chính miức xâm

Nhằm khắc phục lĩnh không dẳng đầu của hệ thông gây ra, thông thưởng có

2 hướng tiếp cận [4]:

- Giảm số mức xám: Thục hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành

nột bó Trường hợp chỉ có 2 mức xám thủ chính là chuyển về ảnh đen trắng Ứng dụng: In anh mau ra may in den tring,

- Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ

thuật nội suy Kỹ thuật này nhằm lắng oường độ mịn cho ãnh

2.25 Nhận dạng

Nhận đạng tự dang (automatic recognition), mé ta déi trong, phan loai va

phân whom các mẫu là những vấu để quan trọng trong thị giác máy, dược ứmg dụng,

trong nhiều ngành khoa học khác nhau [4] Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là: mẫu là

gì? Walamabe, mội trong những người đi đầu trong lĩnh vực này đã định nghữa

“Ngược lại với hỗn loạn , mẫu là một thực thể , dược xác dịnh một cách ang áng và

cé thé gan cho nó một tên gọi nào đó” Ví dụ ấu có thể la ảnh của vân tay, ánh của xnột vật nảo đó được chụp, một chí việt, khuôn mặt người hoặc một ký đỗ tín hiệu tiếng nỏi Khi biết một mau nao do, dé nhận dạng hoặc phân loại mâu đó có thể:

TIoặc phân loại có mẫu, chẳng hạn phân tích phân biệt, trong đó mẫu đầu vào được định danh như một thành phần của một lớp đã xác định

Hoặc phan loại không, cỏ mẫu trong đỏ các mẫu được gản vào các lớp khác

nhau đựa trên một tiêu chuẩn đồng dạng nào đó Các lớp này cho đền thời điểm phân loại vẫn chưa biết hay chưa được định danh

lIệ thống nhận dang ty động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chú

yếu sau đây:

~ Thu nhận đữ liệu va tien xử lý.

- Biểu diễn đữ hiệu

- Nhận dạng, ra quyết định

ồn cách liếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dang 1a

- Đổi sảnh mẫu dựa trên các dặc trưng dược trích chọn

- Phân loại thông kê

- Đối sảnh câu rie

- Phân loại đựa trên mạng nơ-ron nhân tạo

Trong các ứng đụng rõ ràng là không thế chỉ đừng có một cách tiếp cận đơn lẻ

để phân loại “lỗi ưu” do vậy cần sử dụng: củng một lúc nhiều phương pháp và cách tiếp cận khác nhau l2o vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sứ dựng khi

nhận đạng và nay đã có những kết quả có triển vọng đựa trên thiết kế các hệ thẳng

lai (hybrid system) bao gồm nhiều mô hình kết hợp

Việc giải quyết bài toán nhận dạng trong những ứng dụng mới, nảy sinh trong

cuộc sống không chỉ tạo ra những thách thức về thuật giâi, mà còn đặt ra những yêu

cần về tốo độ tính toán Đặc điểm chung của lất cả những ứng dụng đó là những đặc điểm đặc trưng cần thiết thường là nhiều, không thể do chuyên gia để xuất, mà phái

được trích chọn dựa trên các thủ tục phân lich đữ hiệu

2.3 Thu nhận và biểu điễn ảnh

ảnh phải số hoá là phim âm bản hoặc chụp anh Camera divicon va linh kiện bán

din quang điện có thế cho ảnh ghỉ trên bằng từ có thể số hoá Trong Micro Densitometer phim va ánh chụp được gắn trên mặt phẳng hoặc cudn quang trồng

'Việo quét ảnh thông qua tỉa sáng (xi dụ tia Laser) trên ảnh đồng thời địch chuyến.

mặt phim hoặc quang trống tương dỗi theo tia sảng Trường hợp dùng phim, tỉa

sang di qua phim

Thiết bị nhận ảnh

Chức năng cửa thiết bị nảy là số hóa một băng tin sé co ban của tén hiệu truyền bình cưng cấp từ một camera, hoặc tù một đầu máy VCR Ảnh số sau đó

được lưu trữ trong bộ dém chính Bộ đệm này có khả năng được địa chỉ hóa (nhờ

một PC) đến từng điểm bằng phần mềm Thông thường thiết bị nảy có nhiều

chương trình con điền khiển để có thể lập trình được thảng qua ngôn ngữ C Khi

Tnua một thiết can chủ ý các điểm sa

- Thiết bị có khả răng số hóa ảnh it nhất 8 bịt (256 mức xám) và ảnh thủ được

phải có kích thước ít nhất là 512 x $12 diém hoặc hơn

- Thiết bị pphẩi chữa một bộ đệm ảnh để lưu Irữ một hoặc nhiêu ảnh có độ phân

giải S12 x S12 điểm ảnh

- Thiết bị phải được kèm một bộ đây đủ thư viên các chương trình con có khả

Trằng giao diễn với ác chương trình Ở viết bằng Turbo Ở hoặc Mierosoli Œ

- Số tay hướng dẫn sử dụng phải được kèm theo, gêm cá dạng chứa trên đĩa và

khi In

Một số thiết bị cho phép tuỷ chọn sử dụng cả bai chế dộ văn bản và đề họa

trên củng một màn hình hoặc hai mản hình riêng biệt Mặc dủ chỉ tiết này là không,

cần thiếL, nhưng nó sẽ rất có giá trị trong trường hợp bị giới hạn về không gian lắp

đặt hoặc khá năng tải chỉnh

Camera

Tổng quát có hai kiéu camera: kiéu camera đủng đèn chân khỏng vả kiếu

camera chi dung ban din Dic biệt lá trong lĩnh vực nảy, camera bản din thường,

hay được đùng hon camera đèn chân không Camera bán dẫn cũng được gọi là CŒP camera do dùng các anh phú địch đặc biệt gọi lá thiết bị gộp (Charge - Couplad Devices - CCDs) Các CCD nảy chuyển cáo tín hiệu ảnh sang từ bộ cám

nhận ánh sáng bố trợ ở phía trước camera thành các tin hiện điện mà sau đó được

Tã hóa thành tín hiệu TV T.oại œanera chải lượng cao cho tím hiệu ïL nhiều và gó

l6

độ nhậy cao với ảnh sáng, Khi chon camera cân chú ý dến các thâu kinh từ 18mm đến 108 mm

Man hinh video

Một số nhà sản xuất ( Sony) sản xuất các loại mản hình đen trắng, chất lượng, cao Nên sử dụng loại màn hình chất lượng cao, vì màn hình chất lượng thấp có thể làm bạn nhằm lẫn kết quả Một màn hình 9 inch là dũ cho yêu câu làm việc Để hiển

thị ánh màu, nên dùng một màn hình đa hệ

May tính

Cần có một máy tính P4 hoặc cầu hình cao hơn Đề chắc chắn, các máy nảy phải có sẵn các khe cắm cho phản xứ lý ảnh Các chương trình thiết kế và lọc ảnh

có thể chạy trên bắt kỳ hệ thắng nào Các chương trình con hiến thị ảnh dựng vỉ

xnạch VỚA và có sẵn tên đĩa kèm theo Các chương trình cơn hiển Ủị ảnh cũng hỗ

trg cho hau hét các vi mạch SVGA

3.8.1.2 Hệ tọa độ màu

Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa mau CIE (Commission Internationale đ?Helairage) đưa ra một số chuẩn để biểu diễn màu [1] Các hệ nảy có các chuẩn riêng Hệ chuẩn màn CTE-RGB đừng 3 mau co ban R, G, B va ky hiệu RGReg dé phân biết với các chuẩn khác Như đã nêu trên, một màu là tổ hợp của các mâu cơ ban theo một tý lệ nào dé Nhu vay, mi pixel 4nh mau ky hiéu P, được viết (1

trong công thức đưới đây là ký hiệu chuyển vì)

P = [red, green, blue]

Người ta dùng hệ toa dé ba mau R-G-B (tuong ứng với hệ tọa độ x-y-z) dé biểu diễn màn rửtư sau

Hình 2 5 Hệ tọa độ RGB

Trong cách biểu diễn này ta cỏ công thức:

Công thức nay gọi là céng thite 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:

Tréing cre = (d6cre+ luccre + lcm) = 1 (2.5)

Hệ toa dé mau do CIE dé xuat cé tac dung như một hệ quy chiều và không, biểu diễn hết các mảu Trên thực tế, phụ thuộc vảo các ứng dụng khác nhau người ta

đưa ra các hệ biểu diễn máu khác nhau Thi dụ:

- Hệ NTSC: ding 3 mau R, G, B ap dung cho man hinh mau, ky hiéu

RGBxrsc

- Hệ CMY (Cyan Magenta Yellow): thuong ding cho in anh mau

- Hé YIQ: cho truyen hinh mau

Việc chuyển đổi giữa các không gian biểu điển màu được thực hiện theo nguyên tắc sau: Nêu gọi X là không gian biểu diễn các màu ban đầu; x` không gian biểu diễn màu mới 41 là ma trận biểu diễn phép biến đổi Ta có quan hệ sau:

Ví dụ, biến đổi hé toa dé mau RGBcie sang hệ tọa độ màu #GBznse ta có các

véc tơ tương ửng,

Rog +, =| đez

Đạp

Công thức chuyên đổi được viết dưới đạng ma trận

Rowe] [1167 ~0146 -0.151][Ry P,=|G¿z|=| 0.114 0753 0.159 |] Gyrse

Bex | [-0.001 0059 1128 [#„.] (+;

3.32 Một số phương pháp biểu diễn ảnh

2.3.2.1 Biểu diễn mã loạt đài

Phương pháp nảy hay dùng đẻ biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân [1] Một vùng ảnh R có thể biểu diễn đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:

ƒ khi(mn)e R

Với các biểu diễn trên, một vùng ảnh hay ảnh nhị phân được xem nhu chudi 0

hay 1 đan xen Các chuối này được gọi là mạch “run” Theo phương pháp này mỗi

mach sẽ được biểu điện bởi địa chỉ bắt đầu của mạch và chiêu đải mạch theo dang

{<hàng, côt>, chiều dài}

2.3.2.2 Biểu diễn mã xích

Mã xích thường được dùng đề biểu điển biên của ảnh [1] Thay vì lưu trữ toàn

bộ ảnh, người ta lưu trữ dãy các điểm ảnh như A, B M theo phương pháp này, 8

hướng của veeto nói 2 điểm biên liên tục được mã hóa Khi đỏ ảnh được biêu diễn qua điểm ảnh bắt đầu từ A củng với chuỗi các từ mã Điều nảy được minh họa trong

hình dưới đây:

Hình 2.6 Hướng điểm biên và mã tương ứng (AL11070110764545432)

19

3.3.2.3 Biểu diễn mã tứ phân

Theo phương pháp mã tử phân, một vủng ánh coi như bao kin một hinh chữ

hậL Vùng này được chia lim 4 vang con [1] Nếu mội vùng cơn gồm toàn điểm: den (1) hay toàn diễm trắng (0) thi không cẳn chia tiếp Trong trưởng hợp ngược lại, vùng cơn gồm cả điểm đen và trắng gọi là vùng không đồng nhất, ta tiếp tục chia thành 4 vùng cơn tiếp về kiểm Im tính đồng rất của các vừng cơm đó Quá lrình chia đừng lại khi mỗi vùng cou chỉ chứa thuản nhất điểm den hoặc điểm trắng Quả

trình đó tạo thành một cây chia theo bón phân gọi là cây tử phân Như vậy, cây biếu điển ảnh gdm in6t chudi cav ky higu b (black), w (white) va g (grey) kém theo ky

higu m4 hoa 4 ving con Liéu dién theo phuong pháp nay uu viét hon so với các

phương pháp trên, nhất là so với mã loạt dai Tuy nhién, dé tinh toan số do các hình Thư chủ vĩ, mỗ men là tương, đối khó khăm

23.3 Cae dink dang ảnh cơ băn

2.3.3.1 Khai migm ching

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quả trình xữ lý

tiếp theo hay truyền đi [4] 'frong quả trinh phát triển của kỹ thuật xử lý ánh, tên tại nhiêu định đạng ảnh khác nhau Lừ ảnh đen trang (vai dink dang IMG), anh đa cấp

xám cho dén ảnh màu (BMP, GIF, JPEG ) Tuy cae dink dang này khác nhau, song

chủng đều tuân theo một cấu trúc chung nbat Nhin chung, một tệp anh bat ky thường bao gồm 3 phần

- Mào dầu tệp (Header)

- Dữ liệu nén (Data Compression)

- Bang mau (Palette Color)

Mào đầu tệp

Mão đầu tệp là phần chứa các thông tin vẻ kiêu ảnh, kích thước, độ phân giải,

số bịt dùng cho 1 pixel, cách mã hỏa, vị trí bằng màu

_Đữ liệu nén

Số liệu ảnh được mã hỏa bởi kiéu ma héa chi ra trong phan Header

Bang miu

Bang mau không nhất thiết phải có ví dụ khi ảnh là đen rằng, Nếu có, bảng mau cho biết số máu dùng trong ảnh và bảng máu được sử dựng để hiện thị ràu của ảnh

ruột khối gồm một số các byte Pé dọc đúng tệp ảnh la cần hiểu ý nghĩ

trong cấu trúc của tệp ảnh như đã nêu trêu Trước tiên, ta cần đọc phản máo đầu

(Meader) a8 lay các thông tin chưng và thông tỉn điều khiển Việc đọc nảy sẽ dùng xay khí ta không gặp được chữ ký (Chữ ký ở đầy thường được hiểu là một rã chỉ ra

định dạng ảnh và đời của nó) mong muốn Lựa vào thông tin điều khiến, ta xác định

được vị tri bang màu và đọc nó vào bộ nhớ Cuối cùng, ta đoo phần đữ liệu nén

Sau khi đọc xong các khói đữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta liên hành nén đứ liệu ảnh Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần IIeađer ta giải mã được ảnh Cuối

cùng là khàu hiện ảnh Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí và kích thước ảnh, cùng sự trợ giúp của bằng mmáu ãnh được hiện lên trên màn hình:

1.3.4 Các kỹ thuật tái hiện ánh

3.3.4.1.Kỹ thuật chụp ảnh

Phương pháp sao chụp ảnh là phương pháp đơn giản, giá thành thấp, chất

lượng cao Sau bước chựp lả kỹ thuật phòng tối nhằm tăng cường ảnh như mong

xnuốn |4| Ví đụ kỹ thuật phòng tối như: phóng đại ảnh, thủ thổ ãnh , lấy theo dng

dụng Kỹ thuật chụp ảnh màn bình màu khả dơn giản Nó bao gồm các bước sau

- Đặt camera trong phòng tối, cách màn bình khoảng 10 feet (1feet=0,30⁄48m)

- Mỡ ảng kính để phẳng mặt cong man hình, do vậy ảnh sẽ dan déu hen

- Tắt phim sang tối (Brightaess) và phím tương phản (Contrast) của mản hình

để tạo độ rõ cho ảnh Các máu chói, cường độ cao trên ảnh sẽ giảm đi

andi diém ảnh thường gồm một hình vuông trằng bao quanh một chấm den Do vay, néu chim den cảng lớn ánh sẽ cảng xẫm rnằu Máu xám có thể coi nhu cham den chiêm nửa vùng trắng Vùng trắng là vùng gồm một chùm các điểm ảnh có rất íL hoặc không cỏ châm den [4]

Từ đặc điểm cảm nhận của mắt người, sự thay đối cường độ chấm đen trong

inchs : số điểm ảnh trên một inch), sách có thể in đến 150 dpi

Tuy nhiên, các máy in ghép nổi với máy tính không có khá năng sắp xếp các

chấm đen có kích thước khác nhau của ảnh Do đó, người ta dùng ruột số kỹ thuật biến đổi như: phân nguỡng, chọn mẫu, dithering (dithering sẽ định nghĩa đưới đây)

Phân ngưỡng

Kỹ thuật này đặt ngưỡng để hiển thị các tông nnàu liên Lục Các điểm trong anh được sơ sánh với ngưỡng định trước Giá trị của ngưỡng sẽ quyết định điểm có được hiển thị lay không Do vậy ảnh kết quả sẽ mất đi một số chỉ tiết Có nhiều kỹ

thuật chọn ngưỡng áp dụng cho các đối tượng khác nhau ;

- Hiển thị 2 mau: chỉ dùng anh đen trắng có 256 mức xảm Bắn chất của phương pháp này là chọn ngưỡng đựa tên lược đỗ mức xám của ảnh Đề đơn giản

có thể lẫy ngưỡng với giả trị là 127 Nhu vay:

#0 n)= [1 Khô h(n) <127

Trong đó u (mm) là mức xám tại tọa độ i(m,n) Kỹ thuật này khiển ảnh bi mat

khá nhiêu chỉ tiết

- Hiển thị 4 máu: Hiện 4 màu để khắc phục nhược diễm của kỹ thuật hiển

thị 2 màu Bảng mã 1 mau được cho ở bảng 1.1

Mãmàu Mànhinhmenodrome Miànhinhmàu

(don sac)

Bang 1.1 Bing ma 4 mau

Kỹ thuật chọn theo mẫu

Kỹ thuật nảy sử dụng một nhỏm các phân tử trên thiết bị ra (chẳng hạn như nấy in) để biếu điễn một pixel trên ảnh nguồn Các phản tử của nhóm quyết định độ sáng tối của cả nhỏm, Các phản tứ này mô phóng các chấm đen trong kỹ thuật nửa

cường độ Nhóm thường được chọn có đạng ma trận vuông Nhóm n x n phân tử sẽ

†ạo nên ø+7 mức sảng Ma trận mẫu thường được chọn là ma trận Rylander Ma trận Rylander cắp 4 có đạng như báng 1.2

Việc chọn kích thước của nhóm như vậy sẽ làm giảm 46 min cia anh Vi vay

kỹ thuật này chỉ áp dụng rong trưởng hợp mà độ phân giải của thiết bị ra lớn hơn

độ phân giải của ảnh nguồn Thí dụ: thiết bị ra có độ phân giải 640 x 480 khi sử

dụng nhóm cỏ kích thước 4 x 4 sẽ chỉ cón 160 x 120

KV thudt Dithering

Dithering lá việc biển đổi một ảnh da cấp xám (nhiều mức sảng tối) sang ánh nhị phân (hai mức sáng tôi) Kỹ thuật Dithering được áp dựng để tạo ra ảnh đa cấp

sáng khi độ phân giải nguồn và đích là như nhau Kỹ thuật này sử dụng một ma trận

mu goi [A ma tran Dither Ma tran nay gần giếng như ma trận Rylander Dé tao

ảnh, mỗi phản tử của ảnh gốc sẽ được so sánh với phân tử tương ứng của ma trận

Dither Néu lin hon, phan ti ở đầu ra sẽ sáng và ngược lại

23

3.3.4.3 Khái niệm ảnh đen trắng và ảnh màu

Anh đen trắng

Ảnh đen trắng chỉ bao gồm 2 màu: màu đen va mau tring Người ta phân mức đen trắng do thánh L mức Nếu sử dụng số bịt B=8 bit dé mã hỏa mức den trang (hay mức xám) thi L được xác định : L=2” (trong ví dụ của ta L=2= 256 mức]Nếu

1 bing 2, 1, nghĩa là chỉ có 2 mức: múc 0 va mức 1, còn gọi là ãnh nhị phân

Mức Ï ứng với màu sáng, còn mức Ö ứng, với máu tôi Nếu L lon hon 2 ta cé anh đa

cập xám [4]

Nói cách khác, với ảnh nhị phân mỗi điểm ảnh được mã hỏa trên 1 bít, còn với

ảnh 256 mức, mỗi điểm ảnh được mã hóa trên B bít Như vậy, với ảnh đen trắng:

nếu ding & bit (1 byte) để biếu điễn mức xám, số các mức xám có thế biếu diễn

được là 256 Mỗi mức xám được biểu điễn đưới dạng là một số nguyên nam trong khoảng từ 0 đến 255, với mức Q biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255 biểu điễn cho mức cường độ sáng nhất Ảnh nhị phân khả đơm giãn, các phản tử ảnh có thé coi nhu các phần tử logic Ứng dung chính của nó được đừng theo tính logie để phân biệt đối tượng ảnh với nên hay dé phân biệt điểm biên với điểm khác

tiểu điển cing tong tu mur vei ah den trắng,

của ma trận biểu diễn cho ba máu riêng rễ gồm: dé (red), luc (green) va lam (blue)

Tổ biểu điển cho một điểm ảnh màu cẩn 2⁄4 bịt 24 bịt này được chia thành ba khoảng 8 bịt Mỗi màu cfng phân thành L cấp màu khác nhau (thường L=256) Mỗi khoảng này biểu điển cho cường độ sảng của một rong, các màu chính

'Nhiễu có thể mõ hình hỏa như tiền trình:

ø(m,n) (ảnh nhiều) = fứn,n)(ảnh không nhiễu) + rị(m,n) (nhiễu)

Trên thực tế tôn tại khá riều loại nhiều như sự thay đối độ nhạy cia cam biến, sự biến đổi của môi trường, sai số của quả trình lượng tử hóa, sai số của kênh

truyền , tay nhiên người ta thường xem xét 3 loại nhiễu chính và phổ biển, gọi

xuột cảch khoa học là: nhiễu công, nhiễu nhân và nhiều xung

- Nhiễu cộng: thường phân bố khắp ảnh và được biểu điển bởi Y = X + 1a với Y: ảnh quan sát, 3: ảnh gắc và n là nhiễu

- Nhiễu nhân: cfng thường phân bổ khắp ảnh và dược biểu điển bởi: Y Xn

- Nhiễu xung: là một loại nhiễu khá đặc biệt có thể sinh ra bởi nhiều lý do khác nhau chẳng hạn: lỗi truyền tín liệu, lỗi bộ nhớ, hay lỗi đình thời trong quá trình lượng tử hóa, Nhiều nảy thường gây dột biên tại một số diễm ảnh,

Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise) một ví dụ điển hình nhất của loại nhiễu

XUN Ty cho thãy rõ hơm Lính chất “đội biến” của nó Các điểm ảnh bị nhiêu:

(noise pixel) cỏ thể nhận các giá trị cực dại hoặc cực tiểu trong khoảng gid tri [0, 255] Voi anh mic xam (gray scale), néu mét điểm ảnh có giá trị cực đại (tức cường đệ sáng bằng 255) thì nó sẽ tạo ra một đốm trắng trên anh, tréng giéng như hạt “muối” Và ngược lại nếu một điểm ánh có giả trị cực tiểu (tức cường độ sáng,

bang 0) thi sé tao ra mét dém den, giêng như “tiêu” Vậy nên còn gọi là ảnh muối

tiêu Thông thường, khi nói mo ảnh nhiều rmuôi tiêu 30% nghĩa là trong đó tỉ lê

các điểm ánh nhiều mang giá trị cực tiểu lá 15% và cực đại là 15%

hiễu ãnh luôn xuất hiện theo nhiều mức độ khác nhau ở các thiết bị điện tử

thủ nhận tín hiệu Mặc dù không tránh được nhiều ảnh nhưng nhiều ảnh có thể nhỏ

25

tới mức gần như không tên tại Tỉ lệ tín hiệu nhiều (SRN) là cách phỏ biến dé so sánh tương quan giữa tín hiệu và nhiễu ảnh, tí sỏ cao sẽ ít bị nhiễu ảnh cỏn ngược

† nhiều nhiêu ảnh

lại hả

2.5 Cải thiện ảnh sử dụng toán tũ điểm

351 Khái niệm toán tử điểm

Xử lý điểm ảnh thực chất là biến đối giá trị một điểm ảnh đựa vào giá trị của

chính nó mà không hề dựa vào các diễm ảnh khác [1] Cỏ hại cách tiệm cận với

phương pháp nảy Cách thứ nhất dàng một hảm biến đổi thích hợp với mục dich hoặc yêu sầu đặt ra để biến đối giả trị mức xám của điểm ãnh sang một giá tri mie xám khác Cách thử hai là dùng lược dé nic xam (Gray Histogram) Vé mit toan học, toàn tử điểm là một ánh xa từ giá trị cường độ ánh sáng uứn, n) tại toạ độ (m,

1) sang giá trỉ cường độ ánh sáng khác vứn, n) thông qua hàm f(.), tức là: vớn,n) =

fqu(m,n))

Nói một cách khác, toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó một mức xảm được ức JØ,N] ảnh xa sang môi mức xảnnpc ƒ0,NJ:vSjf) Ứng dụng chính của các

toán tử điểm là biến dỗi dé tong phân của ảnh Ảnh xa ƒ khác nhau tủy theo cắc

ame dung Cac dang toán tử điểm được giới thiệu cụ thể như sau:

‘Trong dé a=b=t goi la phan ngudng

- Biển đỗi âm bản

Ảnh số là tập hợp các điểm và mãi điểm có giá trị độ sáng khác nhau [1] Hai đối

tượng có củng độ sáng nhưng đặt trên hai riều khác rau sẽ cho cấm nhận sáng khác

nhau [4| Như vậy, độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đổi tượng sơ với xiên Nới muội cách khác, độ tương phản là độ nổi cửa điểm ảnh hay vùng ảnh so với

én

Ảnh với độ tương phần thấp có thể do điều kiện sảng không đủ hay không đều, hoặo do tính không tuyên tính hay biến động nhỏ của bộ cảm nhận ảnh Đề điều chính lại độ tương phản của ảnh, cần diễu chính lại biên độ trên toản dải hay trên đãi có giới bạn bằng cách biên đổi tuyển tính biên độ đâu vào (đùng hàm biến đổi là hàm tuyển tỉnh) hay phi tuyến (hàm mũ hay hàm lâgarit) Khi đùng hàm tuyến tỉnh các độ dốc «œ, /, phải chọn lớn hơn một trong miễn cẩn dẫn Các tham số a vả b

(các cận) có thể chọn khi xem xét lược đỗ xám của ảnh

Cách biển đổi tuyển tính

~ ø= ƒ|=y = 1: ảnh kết quả trùng với ảnh góc

- a, B, y> 1: đãn độ tương phản

- a, B, y<1: co dé tuong phan

Hinh 2.7 Dan a6 twong phan

Hàm mũ thường được dùng để đãn độ tương phản Hảm cỏ dạng:

Với p là bậc thay đổi thường chon bằng 2

2.53 Tách nhiễu và phân ngưỡng

Tách nhiều lả trưởng hợp đặc biết của dãn độ tương phản khi hệ số góc œ=

=0 Tách nhiều được ứng dụng cỏ hiệu quả đê giảm nhiều khi biết tin hiệu vào trên

khoảng /a, bj

Phân ngưỡng lả trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a=b= ¢ (const), Trong

trường hợp nảy, ảnh đầu vảo là ảnh nhị phân (có 2 mức) Phân ngưỡng thường dùng

trong kỹ thuật in ảnh 2 mau vi anh gan nhi phan không cho ảnh nhị phân khi quét ảnh đo có nhiêu từ bộ cảm biển và biển đổi của nên ví dụ trường hợp lọc nhiều của

Hình 2.9 Ảnh sau khi thực hiện các biễn đôi tăng độ tơng phân, tách

nhiễu, phân ngưỡng

(a) Ảnh ban đầu

(b) Tăng độ tương phản a = 80, b = 175, vạ= 40, vụ = 215

(c) Tach nhiễu

(đ) Phân ngưỡng t = 128

2.54 Biển đỗi âm bản

Bien đổi âm bản nhận được khi sử dụng phép biển đổi :F(a) = L —u Biển đổi

âm bản rất có ích trong ảnh y học vả trong quả trinh tạo các ảnh âm bản

Hình 2.10 Biến đổi âm ban

255-Blue

Hình 2.11 Lĩ dụ về chuyển ảnh màu sang ảnh âm băn

Hinh 2.12, Vi du bién déi anh xdm sang ảnh âm bãn 2.55 Trừ ảnh

Trừ ảnh được dùng để tách nhiễu ra khỏi nên Xét 2 ảnh lạ và I; cỏ củng kích

thước và mức sáng [4] Trừ hai ảnh II; là việc tính toản sự sai khác giữa hai ảnh

đỏ Sự sai khác có thể được tính trên giả trị điểm ảnh, histogram hoặc là sai khác thong kê Quan sát 2 ảnh ở 2 thời điểm khác nhau, so sảnh chúng để tìm ra sự khác nhau, bằng cách đóng thằng 2 ảnh rồi trừ đi và thu được ảnh mới

Một phương pháp đơn giản nhưng rất hiệu quả đỏ là trừ theo từng bít v(j) =

aluu(j)-ua(1j)| + b Trong đỏ (1j) để chỉ vị trí của pixel, uy, ty 1a 2 ảnh được so sánh

Có thể sử dụng biểu đồ mảu hoặc biểu đổ mức xám Histogram thể hiện sự

phân bỏ giá trị điểm ảnh của khung hình nên có thể được đủng đẻ tỉnh toán sự sai khác giữa hai khung hình Cách đơn giản nhất lả tính tông sự sai khác của các cột

histogram:

30

Phương pháp sai khác thẻng ké dụa vào phương pháp trừ giá trị điểm ảnh,

nhưng thay vì tính Lông sự sai khác của tất cả các điểm ảnh, ta làm thống kê Ta sit dụng một giá trị d là ngưỡng sai khác được tính giữa hai điểm cảnh tương ứng,

Gọi 3 là tập các điểm ảnh có độ sai khác lớn hon d

Đôi khi do đãi động của ảnh lớn, việc quam sát ảnh không thuận tiện Cần phải

thu nhỏ đải dộ sáng lại ma ta gọi là nén giải độ sáng |1| Người ta dùng phép biển

đổi logarit sau:

vớn,n) = e logl0(8 + un,n)) (

) Với ¢ lá bằng số tỉ lệ ð được coi là nhỏ sơ với zin, øJ Thường ổ được chọn

trong khoảng J0”

2.57 Biển đãi cấp xám tông thể

Nếu biết ảnh và hàm biển đổi thị ta có thể tỉnh được ảnh kết quá vá do đó ta sẽ

cé duge histogram của ảnh biển đổi [1] Nhưng thực tế nhiều khi ta chỉ biết

3I

histogram cia anh géc và hàm biến dối, câu hỏi đặt ra là liệu ta có thể có dược histogram ctia anh biển đổi Nếu có như vậy ta có thể hiệu chỉnh hảm biến đổi để thủ được ảnh kết quả có phân bổ luatogram như mong muốn Bài toán đặt ra là biết histogram của ảnh, biết hàm biển dỗi hãy vẽ histogram của ảnh mới

2.6 Cải thiện ảnh đùng toàn tử không gian

261 Lọc myẫn tỉnh

Do có nhiều loại nhiều can thiệp vào quá trình xứ lý ánh nên cần có nhiều bộ

lọc thích hợp [1] Với nhiễu cộng và nhiễu nhân ta đòng các bộ lọc thông thấp,

trung bình và lọc đẳng hinh (Homomorphie), voi nhiều xung ta dùng lọc trưng vi,

giá trung vị, lọc ngoài (Outlier)

26.1.1.học trung bình không giam

Với lọc tung bình, mỗi điểm ảnh được thay thé bang trung bình trọng số của các điểm lân cận và được định nghĩa như sau:

và Nụ, là số diễm ảnh trong của số lục W

T.ọc tung bình có lrọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào H trong trường

hợp này có đạng:

ela