Thực hiện hệ thống nhúng thu thập và xử lý ảnh nội soi sử dụng kit FRIENDLY ARM MINI 2440

Với đề tài “ Thực hiện hệ thống nhúng thu thập ảnh và xử lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2440 ” nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề cụ thể sau: Chương 1. Giới thiệu: giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Chương 2. Cơ sở lý thuyết: giới thiệu về thư viện xử lý ảnh OpenCV, hệ điều hành Linux, xử lý ảnh và các khái niệm cơ bản. Chương 3: Thiết kế hệ thống thu thập ảnh nội soi: trình bày caác đặc điểm cơ bản, đặc tính kỹ thuật của Kit nhúng Mini2440 và đầu dò nội soi tai, mũi, họng; xây dựng hệ thống phần cứng và phần mềm xử lý ảnh dựa trên các giải thuật xử lý nâng cao chất lượng ảnh: lens shading, sharpening, color correction. Chương 4. Kết quả: trình bày kết quả, nhận xét, đánh giá quá trình xử lý ảnh bằng các giải thuật trên phần mềm và phần cứng. Chương 5. Kết luận và hướng phát triển: trình bày các kết quả đạt được và hướng nghiên cứu tiếp theo.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG

THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI

SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440

Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử Truyền Thông

Sinh viên: PHAN MINH LUÂN

PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

1. Thông tin sinh viên

- Họ và tên sinh viên (1): Phan Minh Luân MSSV: 10917020

Email: phanminhluan1992@gmail.com Điện thoại: 0902.490.301

- Họ và tên sinh viên (2): Phạm Hữu Vinh MSSV: 10917039

Email: vinhph112@gmail.com Điện thoại: 0933.599.926

2. Thông tin đề tài

- Tên của đề tài:

THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI

SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440

- Mục đích của đề tài: nâng cao khả năng cũng như chất lượng khám chữa bệnh cho địa bàn vùng sâu vùng xa vùng biên giới hải đảo

- Thời gian thực hiện: Từ ngày 02/10/2014 đến 05/01/2015

Đồ án tốt nghiệp được thực hiện tại: Bộ môn Điện Tử Viễn Thông, Khoa Điện Điện Tử, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh

-3. Các nhiệm vụ cụ thể của đề tài

- Nhiệm vụ 1: Tìm hiểu hệ thống nội soi công nghiệp

- Nhiệm vụ 2: Tìm hiểu quá trình thu thập ảnh nội soi

- Nhiệm vụ 3: Nghiên cứu và thiết kế hệ thống nôi soi di động

+ Tìm hiểu thư viện xử lý ảnh OpenCV, các giải thuật xử lý ảnh

+ Tìm hiểu Kit Friendly ARM Mini2440, đầu dò nội soi

+ Thiết kế giao diện mô phỏng xử lý ảnh trên Qt Creator.

+ Thực hiện nạp chương trình xuống Kit Mini2440

4. Lời cam đoan của sinh viên

Chúng tôi – Phan Minh Luân và Phạm Hữu Vinh cam đoan ĐATN là công trìnhnghiên cứu của bản thân chúng tôi dưới sự hướng dẫn của thạc sỹ Trương QuangPhúc

Các kết quả công bố trong ĐATN là trung thực và không sao chép từ bất kỳ côngtrình nào khác

Tp.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015

SV thực hiện đồ án

(Ký và ghi rõ họ tên)

Phan Minh Luân Phạm Hữu Vinh

Giáo viên hướng dẫn xác nhận về mức độ hoàn thành và cho phép được bảo vệ:

………

Xác nhận của Bộ Môn

Tp.HCM, ngày tháng 01 năm 2015

Giáo viên hướng dẫn

(Ký, ghi rõ họ tên và học hàm - học vị)

Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn đến thầy TRƯƠNG QUANG PHÚC Thầy

đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn chúng em trong suốt quá trình thực hiện đồ án.Trong thời gian làm việc với Thầy, chúng em không ngừng tiếp thu thêm nhiềukiến thức bổ ích mà còn học tập được tinh thần làm việc, thái độ nghiên cứu khoahọc nghiêm túc, hiệu quả, đây là những điều rất cần thiết cho chúng em trongsuốt quá trình học tập và công tác sau này

Cuối cùng nhóm thực hện đồ án xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn

bè đã động viên, đóng góp ý kiến và giúp đỡ trong quá trình học tập, nghiên cứu

và hoàn thành đồ án tốt nghiệp

Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nhưng do thời gian ngắn và kiến thức còn hạnchế nên không thể tránh khỏi những thiếu xót Nhóm rất mong nhận được nhữnggóp ý quý báu của quý thầy cô và bạn bè đề tài được hoàn thiện hơn

TP.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015

Nhóm thực hiện

Trang 4Phan Minh Luân Phạm Hữu Vinh

TÓM TẮT

Trong những năm gần đây, với sự phát triển vượt bậc của khoa học côngnghệ đã thúc đẩy sự phát triển của xã hội Trình độ dân trí, mức sống của conngười ngày càng được cải thiện, nhu cầu về thăm khám chữa bệnh cũng đượcnâng cao, việc thu thập và chuẩn đoán hình ảnh y sinh bằng các thiết bị nội soi diđộng cao sẽ góp phần nâng cao chất lượng thăm khám chữa bệnh giúp tiết kiệmthời gian và chi phí

Trong luận văn này nhóm thực hiện đưa ra ý tưởng thiết kế máy nội soi diđộng dựa trên khảo sát các máy nội soi trên thực tế, hệ thống gồm ba phần cơ bảnbao gồm bộ vi xử lý, cảm biến hình ảnh và màn hình hiển thị Hình ảnh sau khithu thập sẽ được xử lý thông qua ba giải thuật: Sharpening, Lens Shading vàColor Correction Các giải thuật được sử dụng để hiệu chỉnh đường biên của hìnhảnh được sắc nét hơn, điều chỉnh độ sáng nhằm khắc phục hiện tưởng bốn gócảnh bị tối và hiệu chỉnh màu sắc gần với màu sắc thực của ảnh bằng việc thay đổicác thông số Hue, Saturation, Contract của ảnh Đồng thời nhóm còn thực hiệnphân tích Histogram theo từng kênh màu Red, Green và Blue sau đó đánh giáảnh trước và sau xử bằng phương pháp Histogram Matching Thông số PSNRcũng được đưa vào để phân tích, đánh giá ảnh Toàn bộ các quá trình thu nhận,lưu trữ và phân tích xử lý ảnh được thực hiện trên hệ thống nhúng thu thập và xử

lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2440 Hình ảnh thu thập và xử lýđược so sánh với dữ liệu ảnh từ máy nội soi thực tế đang sử dụng tại bệnh viện.Các hình ảnh sau khi xử lý đạt được độ chính xác theo yêu cầu của các giải thuậttương đối cao 90%

Trang 5

In recent years, the rapid development of science and technology havepromoted the development of the society Educational and human life levels arebeing improved, the demand for medical examination is also being enhanced.Therefore, collecting and biomedical imaging diagnostics using high mobileendoscopic equipment will contribute to improving the quality of health care andsave time as well as costs

In this thesis, we presented ideas about mobile endoscopic based on asurvey of the endoscope in fact The system consists of three basic componentsincluding processors, image sensors and displays After collection, image will beprocessed through three algorithms: Sharpening, Lens Shading and ColorCorrection This algorithms are used to adjust the boundaries of the image andmake it sharper Besides, brightness is adjusted to overcome the four corners ofdark image and its color is also corrected to close to the its real color by changingthe parameters Hue, Saturation, Contract In addition, we performed the analysisHistogram for each color channel Red, Green and Blue and then we evaluatedimage after processing by Histogram Matching method The entire process ofacquisition, storage and analysis of image processing is performed on embeddedsystems which is used to collect and process endoscopic image by the FriendlyArm Kit Mini2440 PSNR parameter is included to analyze and evaluate image.Image acquisition and processing were compared with image from the endoscopewhich is actually used in hospital The image after processing gain high accuracyabout 90% as required by the algorithm

MỤC LỤC

Trang 7

LIỆT KÊ HÌNH

LIỆT KÊ BẢNG

LIỆT KÊ TỪ VIẾT TẮT

LCD: Liquid Crystal Display

TFT: Thin Film Transistor

USB: Universal Serial Bus

LED: Light Emitting Diode

UART: Universal Asynchronous Receiver Transmitter

OS: Operating System

CPU: Central Processing Unit

HDD: Hard Disk Drive

WMV: Windows Media Video

DC: Direct Current

OSD: On-Screen Display

LAN: Local Area Network

PSNR: Peak Signal to Noise Ratio

HDMI: High Definition Multimedia Interface

Trang 9

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan

Ngày nay, khi mà khoa học kỹ thuật phát triển vượt bậc thì nó đã gắn liền vớiđời sống con người, hiện diện trong mọi lĩnh vực, với mục đích làm cho chất lượngcuộc sống của con người ngày càng một nâng cao, và y học không phải là mộtngoại lệ

Y học hiện đại chuẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng ( chuẩnđoán lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng ( chuẩn đoán cận lâm sàng ).Trong chuẩn đoán cận lâm sàng thì chuẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ cácthiết bị, máy y tế ngày càng chiếm một vai trò quan trọng

Việc dựa trên những hình ảnh thu thập được để chuẩn đoán bệnh một cáchnhanh chóng, kịp thời và chính xác góp phần rất lớn trong việc tiết kiệm được thờigian, chi phí và đặc biệt quan trọng nhất là cứu sống bệnh nhân kịp thời

Tuy nhiên, chi phí đầu tư các thiết bị nội soi tai, mũi, họng rất cao Do đó mụctiêu đặt ra là tạo ra những sản phẩm đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về chất lượng hìnhảnh, độ chính xác cao nhưng giá thành thấp, chính vì vậy mà nhóm thực hiện quyếtđịnh chọn đề tài: “ THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝẢNH NỘI SOI SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440”

1.2 Tình hình nghiên cứu

Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ việc chuẩn đoán bệnh

đã trở nên dễ dàng, nhanh chóng và chuẩn xác hơn Trong những năm gần đây, xử

lý ảnh y sinh là một trong những lĩnh vực đã và đang phát triển vượt bậc, có đónggóp to lớn vào những thành tựu của y học đạt được

- Nghiên cứu của Phạm Ngọc Quảng [16], sinh viên Trường Đại học Dân lập HảiPhòng về việc nâng cao chất lượng ảnh y học bằng các thuật toán cơ bản như: khửnhiễu bằng các kỹ thuật: lọc trung vị, lọc trung bình, lọc Bayes; các phương phápphát hiện biên và phương pháp Gradient bao gồm các phương pháp: Laplace, Sobel,Compass,…

- Đề tài nghiên cứu khoa học “ Nghiên cứu và thiết kế hệ thống nhúng cho máy nộisoi nha khoa” [17] của TS Trương Quang Vinh và ThS Bùi Quốc Bảo trường Đạihọc Bách Khoa Tp HCM thực hiện Đề tài tập trung xử lý ảnh chụp răng bằngcách: tăng độ tương phản, độ chói, độ sáng của hình ảnh đồng thời dữ liệu và hìnhảnh có thể được lưu trữ hoặc tải lên server.

1.3 Ý nghĩa của đề tài

1.3.1 Về mặt lý thuyết

- Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào trong thực tế

- Tạo tiền đề cho công tác nghiên cứu tiếp theo trong tương lai

1.3.2 Về mặt thực tiễn

- Giúp giảm giá thành cho việc đầu tư trang thiết bị y tế

- Nâng cao khả năng chuẩn đoán bệnh ban đầu bởi tính di động của thiết bị

1.4 Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu

1.4.1 Mục tiêu

- Thu nhận được hình ảnh từ camera nội soi usb sau đó lưu vào cơ sở dữ liệu

- Xử lý ảnh thu nhận được bằng các giải thuật trên thư viện OpenCV

- Xây dựng được phần mềm và phần cứng xử lý ảnh

1.4.2 Phương pháp nghiên cứu

- Tìm hiểu cách lập trình với thư viện OpenCV

- Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh và đi sâu vào nghiên cứu các giải thuật xử

lý ảnh

- Nghiên cứu Kit Friendly ARM Mini2440, đầu dò nội soi Supereyes ModelY001

- Mô phỏng các giải thuật xử lý ảnh trên phần mềm QT Creator

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu

- Thư viện mã nguồn mở OpenCV

Trang 11

- Hệ điều hành Linux Ubuntu và phần mềm lập trình QT Creator.

- Kit Friendly ARM Mini2440 và đầu dò nội soi USB Supereyes

- Các giải thuật xử lý ảnh: lens shading, color correction và sharpening

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài thực hiện nghiên cứu xử lý ảnh số bằng 3 giải thuật: lens shading,sharpening, color correction thông qua việc sử dụng bộ thư viện mở OpenCV trênphần mềm Qt Creator

1.6 Nội dung nghiên cứu của đề tài

Với đề tài “ Thực hiện hệ thống nhúng thu thập ảnh và xử lý ảnh nội soi sửdụng Kit Friendly Arm Mini2440 ” nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề cụ thểsau:

Chương 1 Giới thiệu: giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu,phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Chương 2 Cơ sở lý thuyết: giới thiệu về thư viện xử lý ảnh OpenCV, hệ điềuhành Linux, xử lý ảnh và các khái niệm cơ bản

Chương 3: Thiết kế hệ thống thu thập ảnh nội soi: trình bày caác đặc điểm cơbản, đặc tính kỹ thuật của Kit nhúng Mini2440 và đầu dò nội soi tai, mũi, họng; xâydựng hệ thống phần cứng và phần mềm xử lý ảnh dựa trên các giải thuật xử lý nângcao chất lượng ảnh: lens shading, sharpening, color correction

Chương 4 Kết quả: trình bày kết quả, nhận xét, đánh giá quá trình xử lý ảnhbằng các giải thuật trên phần mềm và phần cứng

Chương 5 Kết luận và hướng phát triển: trình bày các kết quả đạt được vàhướng nghiên cứu tiếp theo

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về thư viện xử lý ảnh OpenCV

2.1.1 Khái niệm

OpenCV là viết tắt của Open Source Computer Vision, là thư viện xử lý ảnh

mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí của Intel OpenCV là một thư viện mở gồm cáchàm được xây dựng phục vụ cho việc xử lý thị giác máy thời gian thực ( Real TimeComputer Vision) Các thuật toán xử lý ảnh thông thường lẫn cao cấp đều được tối

ưu hóa bởi các nhà phát triển thư viện thành các hàm đơn giản và rất dễ sử dụng

 Thị giác máy tính và các thuật toán xử lý ảnh ( General computer-vision andimage processing –algorithms ( mid and low level APIs): sử dụng giao diện này, ta

có thể thực hành với rất nhiều chuẩn thị giác máy mà không cần có mã nguồn củachúng

 Modul thị giác máy ở cấp độ cao: OpenCV gồm một vài tác dụng ở cấp độcao Thêm vào nhận dạng mặt, dò tìm, theo dõi Nó bao gồm luồng thị giác ( sửdụng camera di động để xác định cấu trúc 3D), kích cỡ camera và âm thanh nổi

 AI and machine-learning: các ứng dụng của thị giác máy thường yêu cầumáy móc phải học ( machine learing) hoặc các hình thức trí tuệ nhân tạo khác Mộtvài trong số chúng là có sẵn trong gói OpenCV

 Lấy mẫu ảnh và phép biến đổi: Nó thường rất tốt cho quá trình xử lý mộtnhóm phần tử ảnh như là một đơn vị OpenCV bao gồm lấy tách ra, lấy mẫu ngẫunhiên, phục chế, xoay ảnh, làm cong ảnh, thay đổi hiệu ứng ảnh

 Cách thức tạo và phân tích ảnh nhị phân: Ảnh nhị phân thường xuyên đượcdùng trong các hệ thống kiểm tra có khuyết điểm hình dạng hoặc các bộ phận quantrọng Sự biểu diễn ảnh cũng rất thuận tiện khi chúng ta biết rõ vật thể cần bắt

 Các phương pháp tính toán thông tin 3D ( methods for computing 3Dinformation): Những hàm này rất có ích khi cần sắp xếp và xác định với một khốilập thể ( with a stereo rig) hoặc với không gian nhìn phức tạp ( multiple views) từmột camera riêng

 Các phép toán cho xử lý ảnh, thị giác máy và biểu diễn ảnh ( imageinterpretation); OpenCV sử dụng các phép toán phổ biến như: đại số học, thống kê

và tính toán hình học

 Đồ họa: Những giao diện này giúp ta viết chữ và vẽ lên hình ảnh Thêm vào

đó những chức năng này được sử dụng nhiều trong ghi nhãn và đánh dấu

 Phương thức GUI: OpenCV bao gồm cửa sổ giao diện của chính bản thân nó.Trong khi đó những giao diện này được so sánh giới hạn với khả năng có thể thựchiện trong mỗi môi trường Chúng cung cấp những môi trường API đa phương tiện

Image processing

andVision Algorithms

MLL

Statictical Classifiers

andClustering Tools

HighGUI

GUI, ImageandVideo I/O

CXCORE

Basic structures and algorithms, XML support, drawing functions

và đơn giản để hiển thị hình ảnh, cho phép người dùng nhập dữ liệu thông quachuột, bàn phím và điều khiển quá trình

 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Với những giao diện này bạn có thể giữ lại,tìm kiếm, lưu và các danh mục điều khiển, các tuyển tập ( cũng như các tập hợplệnh được gọi ), đồ họa và sơ đồ nhánh một các hiệu quả

 Khả năng tồn tại lâu dài của dữ liệu ( Data persistence): Những phương phápnày cung cấp những giao diện một cách thuận lợi để lưu trữ các dạng khác nhau của

dữ liệu vào đĩa để có thể khôi phục khi cần thiết

2.1.3 Cấu trúc cơ bản của OpenCV

- CVCORE: Chứa các định nghĩa kiểu dữ liệu cơ sở Ví dụ, các cấu trúc dữliệu cho ảnh, điểm và hình chữ nhật được định nghĩa trong cxtypes.h CXCOREcũng chứa đại số tuyến tính và phương pháp thống kê, chức năng duy trì và điềukhiển chuỗi Một số ít, các chức năng đồ họa để vẽ trên ảnh cũng được đặt ở đây

- CV: chứa các thuật toán về xử lý ảnh và định kích cỡ camera Các chức nănghình họa máy tính cũng được đặt ở đây

- CVAUX: được mô tả trong tài liệu của OpenCV như chứa các mã cũ và thửnghiệm Tuy nhiên các giao diện đơn giản cho sự nhận diện ảnh ở trong modul này.Code sau này chúng được chuyên dụng cho nhận diện mặt và chúng được ứng dụngrộng rãi cho mục đích đó

Trang 15

Hình 2 2 Kiến trúc cơ bản của OpenCV

2.2 Hệ điều hành Linux

2.2.1 Tổng quan Linux

Linux là tên gọi của của một hệ điều hành máy tính và nó cũng là tên hạt nhâncủa hệ điều hành được tạo ra bởi Linus Torvalds năm 1991 và sau đó được pháthành vào năm 1992 dưới giấy phép GNU/GPL

2.2.2 Các thư mục trên Linux

Cơ bản một hệ thống Linux thường có các thư mục sau [14]:

/bin: Thư mục này chứa các file chương trình thực thi ( dạng nhị phân)

và file khởi động của hệ thống

/boot: Các file ảnh ( image file) của kernel dùng cho quá trình khởi động

thường đặt trong thư mục này

/dev: Thư mục này chứa các file thiết bị Trong thế giới Linux các thiết

bị phần cứng được xem như là các file

/etc: Trong thư mục này chứa các file cấu hình toàn cục của hệ thống Có

thể có nhiều thư mục con trong thư mục này nhưng nhìn chung chúng chứacác file script để khởi động hay phục vụ cho mục đích cấu hình chương trìnhtrước khi chạy

/home: Thư mục này chứa thư mục con đại diện cho mỗi user khi đăng

nhập Nơi đây tựa như ngôi nhà của người dùng Khi người quản trị tạo tàikhoản cho bạn, họ cấp cho bạn một thư mục con trong thư mục /home Bạnhoàn toàn có quyền sao chép, xóa file, tạo thư mục con trong thư mục homecủa mình mà không ảnh hưởng đến người dùng khác

/lib: Thư mục này chứa các file thư viện so hoặc sa Các thư viện C và

các thư viện liên kết động cần cho chương trình khi chạy và cho toàn hệ thống

/lostfound: Khi hệ thống khởi động hoặc khi chạy chương trình fsck, nếu

tìm thấy một chuỗi dữ liệu nào đó bị thất lạc trên đĩa cứng không liên quanđến tập tin, Linux sẽ gộp chúng lại và đặt trong thư mục này để nếu cần bạn cóthể đọc và ghi lại dữ liệu bị mất

/mnt: Thư mục này chứa các file tạm mà chương trình sử dụng chỉ trong

quá trình chạy Các file trong thư mục này sẽ được hệ thống dọn dẹp nếukhông cần dùng đến nữa

/usr: Thư mục này chứa rất nhiều thư mục con và thư mục con quan

trong nhất là /usr/local, bên trong thư mục local này có đầy đủ các thư mụccon tương tự như ngoài thư mục gốc như sbin, lib, bin… Nếu bạn nâng cấp hệthống thì các chương trình bạn cài đặt trong /usr/local vẫn giữ nguyên và bạnkhông sợ chương trình bị mất mát Hầu hết các ứng dụng Linux đều càichương trình vào trong /usr/local

/var: Thư mục này chứa các file biến thiên bất thường như các file dữ

liệu đột nhiên tăng kích thước trong một thời gian ngắn sau đó lại giảm kíchthước xuống còn rất nhỏ Điển hình là các file dùng làm hàm đợi chứa dữ liệucần đưa ra máy in hoặc các hàng đợi chứa mail

/usr/include hoặc /usr/local/include: Chứa các file khai báo hàm

( header) cần dùng khi biên dịch chương trình nguồn sử dụng các thư viện của

hệ thống

/usr/src: Chứa mã nguồn.

/usr/man: Chứa tài liệu hướng dẫn.

cd cd <đường dẫn> Di chuyển đến thư mục

tar tar <tham số> <tên file> Nén và giải nén file

rmdir rmdir <tên thư mục> Xóa thư mục

rm rm <file> Xóa file

Trang 17

Ảnh Xử lý ảnh

Ảnh tốt hơn

Kết luận

 Nhóm lệnh quản lý tài khoản đăng nhập

Bảng 2 2 Nhóm lệnh quản lý tài khoản đăng nhập

Useradd user <tên tài khoản> Thêm tài khoản người dùngUserdel userdel <tên tài khoản> Xóa tài khoản người dùnggroupadd groupadd <tên nhóm> Tạo nhóm mới

groupdel groupdel<tên nhóm> Xóa nhóm

2.3 Tổng quan về xử lý ảnh

2.3.1 Xử lý ảnh là gì?

Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho

ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý có thể là một “ảnhtốt hơn” hoặc một kết luận.[10]

- Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như làđặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đốitượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P ( c1, c2 ,c3…, cn)

Do đó, ảnh trong xử lý có thể xem như là ảnh n chiều.[12]

- Xử lý ảnh bao gồm :

+ Biến đổi: Thuật ngữ biến đổi ảnh thường được dùng để nói tới một lớp các

ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh Có nhiều loại biến đổi ảnhđược dùng như: biến đổi Fourier, sin, cosin…

+ Tăng cường ảnh: Tăng cường ảnh là bước quan trọng tạo tiền đề cho xử lýảnh Nó gồm các kỹ thuật: tăng độ tương phản, khử nhiễu, nổi biên ảnh,…

Hình 2 3 Quá trình xử lý ảnh

+ Nén ảnh: Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền

đi trên mạng mà lượng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn Do đó cần phảigiảm lượng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần thiết Nén ảnh thườngđược tiến hành theo cả 2 khuynh hướng là nén tổn hao và không tổn hao [15]

+ Nhận dạng ảnh: Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đốitượng mà người ta muốn đặc tả nó Người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng kháthành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng vân tay, nhận dạng chữviết,… Có 4 cách tiếp cận khác nhau:

• Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn

• Phân loại thống kê

• Đối sánh cấu trúc

• Phân loại dựa trên mạng nơron nhân tạo

Hình 2 4 Ảnh trước và sau khi xử lý

 Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

Hình 2 5 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Trang 19

2.3.2.2 Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh sốđược hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải đượcchọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọnkhoảng 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.[13]

2.3.2.3 Mức xám của ảnh

Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị sốtại điểm đó Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256trong đó mức 256 là mức phổ biến nhất.[13]

Hình 2 8 Các màu cơ bản

Hình 2 6 Ví dụ về ảnh xám

- Ảnh màu: Là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ, lục, lam và thường thunhận trên các giải tần khác nhau Để biểu diễn cho ảnh màu cần 24 bit 24 bitnày được chia thành 3 khoảng 8 bit

Trang 21

Hình 3 1 Cấu trúc kit nhúng mini2440

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ

ẢNH NỘI SOI 3.1 Tổng quan về Kit Mini2440

3.1.1 Giới thiệu về KIT Mini 2440

Kit Mini2440 có kích thước 100mm vuông dựa trên nền tảng ARM9, sử dụng

họ vi xử lý s3c2440, kit được ứng dụng cho việc phát triển hệ thống nhúng, điềukhiển các thiết bị công nghiệp, phát triển trên thiết bị PDA và định vị GPS Các hệthống system on chip được sử dụng nhiều trong các thiết bị cầm tay nhưsmartphone và PDA Kit Mini2440 có kích thước 3.9 x 3.9 inches (100 x 100mm).Mạch được thiết kế 4 lớp, được thiết kế đảm bảo các yêu cầu toàn vẹn tín hiệu đốivới mạch tần số cao Chip Samsung s3c2440 có lõi là cấu trúc ARM920T với tốc độ400MHz (tần số thường dùng) và 533MHz (tần số đỉnh) Thành phần của kitMini2440 gồm có các I/O port, Erthenet, USB host và slave, ba cổng nối tiếp, có thểchọn thêm module Wifi, camera CMOS và camera USB

3.1.2 Cấu hình kỹ thuật

Bảng 3 1 Thông số kỹ thuật kit mini2440

Vi xử lý Samsung s3c2440 ( lõi ARM920T) tần số 400 MHz, tần số đỉnh

Flash mở rộng 1 x giao tiếp thẻ SD

Màn hình - Màn hình 3.5 inch cảm ứng Phân giải 1024x768 pixels

- Hỗ trợ các chế độ đen trắng, 4,16 mức xám, 256, 4096 màu

- Cấu hình chuẩn NEC 256K color 240x320/3.5; TFT True Color

LCD

Giao tiếp mạng 1x 10/100 giao tiếp Ethernet RJ45 ( DM9000 chip) module wifi.USB - 1 x USB Host.1 x USB Slave ( chuẩn giao tiếp loại B).Serial 1 x DB9 connector ( RS232) có 3 cổng TTL.

Audio 1 cổng ra stereo; 1x mic

Camera 1 x 20-pin ( kích thước 2.0 mm) kết nối camera; CMOS hoặc USBcameras.

- 1 x I2C bus AT24C08 chip, để kiểm tra I2C bus

- 1 x 34-pin 2.00 mm giao tiếp GPIO

- 1 x 40-pin 2.00mm giao tiếp bus hệ thống

Hệ điều hành Linux - 2.6.xx + Qtopia, Windows CE 5.0/6.0 và Android

- Các cổng giao tiếp

+ SDRAM: Mini2440 sử dụng 2 bộ nhớ ngoài 32MB tổng cộng là 64 MB

SDRAM chip (model: HY57V561620FTP), nối tiếp với nhau sẽ tạo thành data bus

32 bit tăng cao tốc độ truy cập, địa chỉ bắt đầu là 0x30000000

+ Flash: Mini2440 có 2 bộ nhớ Flash: NOR Flash (SST39VF1601, 2 Mbytes)

và NAND Flash (K9F1208, 64 Mbytes), lựa chọn Boot Flash thông qua swich S2.NAND Flash không sử dụng address line, dành riêng để kết nối giao diện điềukhiển với CPU, sử dụng 8 bit data bus Hầu hết các USB và SDcard được sử dụngkhi NAND Flash được bật NOR Flash sử dụng A1-A22 chân địa chỉ và 16 chân dữliệu Trên thực tế sơ đồ nguyên lý chỉ sử dụng có 20 chân địa chỉ, A21 và A22 cókết nối nhưng không sử dụng

- Nguồn hỗ trợ: Mini 2440 sử dụng nguồn 5V, tuy nhiên do các đặc tính khác

mà cần sử dụng thêm các mức: 3.3V, 1.8V và 1.25V được tạo ra trực tiếp từ nguồncấp 5V ở trên Các nguồn được cấp thông qua switch S1 cấp cho toàn mạch, tuynhiên cần chú ý là KIT không phải là một thiết bị di động nên đây không phải làcách quản lý nguồn tốt nhất

- Mạch khởi động lại hệ thống (System Reset)

Trang 23

- LEDs

Bảng 3.2 Các cổng kết nối điều khiển Leds

Reusable for nXBACK nXREQ nXDACK1 nDREQ1Network Name nLED_1 nLED_2 nLED_3 nLED_4

- Nút nhấn: Có 6 nút bấm được đưa vào trên KIT, nối trực tiếp với các chân

ngắt của Chip và là chân hoạt động tích cực mức thấp Các chân có thể sử dụng tùymục đích khác nhau của người sử dụng, các button này được nối với CON12

- A/D input test: Có tổng cộng 4 kênh A/D được nối với CON4 GPIO Để

thuận lợi cho quá trình test AIN0 được kết nối với một biến trở R0 để thực nghiệmquá trình test

- Speaker: Mini2440 có một chân ra Analog nối với loa ngoài theo sơ đồ như

sau, tín hiệu ra có thể sử dụng cho các loa thông thường

- Serial Port: Có tổng cộng 3 cổng Serial trên board UART0,1,2 Trong hầu

hết các ứng dụng, chỉ sử dụng đến 3 chức năng đơn giản như truyền và nhận dữliệu, sẽ tương ứng với CON1,2,3 trên board Để cho thuận tiện thì cổng COM0được để trực tiếp dưới dạng RS232 converter

- Nối tiếp USB: Có hai giao diện USB, một USB host tương tự như PC, có thể

cắm USB camera, USB keyboad, USB mouse,…còn lại l USB slave dùng đểdownload đến board

- LCD interface: Giao diện LCB của board là loại 41-pin 0.5 mm pitch block.

Dữ liệu ra là khối dữ liệu RGB 8:8:8, có thể hỗ trợ tối đa 16 triệu màu Các chân37,38,39,40 là các chân dành cho cảm ứng (touch screen)

- EEPROM: Board có thể kết nối tín hiệu I2C, thông qua chipAT24C08

- Network Interface: Board sử dụng chip mạng DM900, có thể cắm trực tiếp

board vào mạng LAN thông thường khi OS đã có driver cho DM900

Ngoài ra còn có Audio Interface, JTAG Interface, GPIO, CMOS CameraInterface là các ứng dụng mở rộng thêm tùy theo mục đích của người sử dụng đãđược tích hợp sẳn trên Board

3.2 Tổng quan về đầu dò Supereyes

3.2.1 Giới thiệu

Handheld Digital Microscope Y001 là thiết bị nhỏ gọn và dễ dàng sử dụng, nó

hỗ trợ trên rất nhiều nền tảng khác nhau Có thể dễ dàng phóng to tem, tiền xu,tiền giấy, da, tóc, răng…

3.2.2 Yêu cầu của hệ thống

- Windows XP SP2 trở lên, MAC OS 10.5 trở lên và Linux

- CPU: Pentium 233 MHz trở lên

- Bộ nhớ: 256 MB

- Chuẩn kết nối: USB 2.0

- HDD lưu trữ: 600MB trở lên

3.2.3 Thông số kỹ thuật

Bảng 3 2 Thông số kỹ thuật Handheld USB digital microscope

Image sensor 0.3 Mega pixel

Photo capture resolution 640 x 480

Video capture resolution 640 x 480

Video format High compression, WMV/DZC, 3.6G/ 11 hoursDisplay speed Max 30 f/s

Light sources LED illumination ( adjustable by control wheel)

Trang 25

Hình 3 1 Handheld USB Digital Microscope Model Y001

Interface USB 2.0

Power sources 5V DC from USB port

Operating system Window XP SP2 or above, MAC OS x 10.5 or

above, LinuxOSD language English, China, Japanese, Spanish

Software bundle Supereyes’software with measurement and

calibration functionMax size 5mm (lens), 120mm (tube length), 246mm (total

length)

3.3 Xây dựng hệ thống

3.3.1 Đặt vấn đề

Hiện nay trong lĩnh vực khám và chữa bệnh, công nghệ chuẩn đoán hình ảnh là yếu

tố không thể thiếu đối với các trung tâm y tế, bệnh viện hoặc cơ sở khám chữa bệnh.Trên thị trường đã có rất nhiều máy nội soi khác nhau của các nhà sản xuất khácnhau như: Nhật Bản, Hàn Quốc, Mỹ,… Sau đây là một số máy nội soi trên thịtrường được sản xuất bởi các công nghệ tiên tiến:

Hình 3 2 Máy nội soi Provix CT300

Hình 3.3 mô tả máy nội soi Provix CT300 của Hàn Quốc Hệ thống cồng kềnh, sửdụng công nghệ cao, có kích lọc nhiệt và độ sánh lớn cho hình ảnh sắc nét nhưnggiá thành cao, 46.000.000 VNĐ ( giá tham khảo)

Hình 3 3 Máy nội soi răng đa năng Miharu

Hệ thống máy nội soi đa năng Mihara ( Hình 3.4) có 2 chế độ hoạt động: chế độxem răng bình thường và chế độ phát hiện cao răng Chế độ phát hiện cao răng chophép các nha sĩ và bệnh nhân có thể quan sát và thấy cao răng của mình Sản phẩmđược thiết kế để có thể sử dụng tại gia đình

Hình 3 4 Máy nội soi Olympus CV-140

Máy nội soi tiêu hóa CV-140 ( Hình 3.5) của hãng Olympus, Nhật Bản Hệ thốngnội soi khá cồng kềnh, giá cao 218.000.000 VNĐ ( giá tham khảo) Được sử dụngrộng rãi trong các cơ sở y tế

Qua nghiên cứu tổng quan, nhóm thực hiện nhận thấy:

- Các máy nội soi trên có kích thước cồng kềnh, tính di động không cao và giáthành đắt

- Các hệ thống cần được cải thiện những vấn đề liên quan đến nhiễu do hình ảnh nộisoi, nhiễu do chiếu sáng, cân bằng sáng tối, hiện tượng sáng ở vùng trung tâm và

mờ dần ở các vùng lân cận

Trang 27

3.2.2 Sơ đồ khối hệ thống

Hình 3.6 mô tả sơ đồ khối của hệ thống xử lý ảnh nội soi với bộ xử lý trung tâm làKit Friendly ARM Mini2440, hệ thống USB camera được kết nối với Kit để thựchiện quá trình thu thập ảnh đồng thời lưu trữ vào bộ nhớ, sau đó hình ảnh được sửdụng để xử lý, phân tích đồng thời hiển thị lên LCD

Khởi tạo MaxR, MinR và IntensityBegin

R: khoảng cách từ vị trí trung tâm đến vị trí điểm pixel

INT: giá trị intensity do người sử dụng lựa chọn và nằm trong [0:1]

Ở công thức (3.1) cho thấy: với các điểm nằm trong vòng tròn cường độ sáng

sẽ giảm khi R < MINR, các điểm nằm ngoài vòng tròn sẽ tăng dần độ sáng do

R tăng

Trang 30

Khởi tạo hình ảnh và các biến

Chuyển đổi ảnh gốc thành ảnh trắng đen

Hình 3.10 mô tả lưu đồ giải thuật Lens Shading 2 Ban đầu hàm imread( const

string& filename, int flags=1 ) được dùng để khởi tạo ảnh ( với const string&

Trang 31

Hình 3 8 Lưu đồ giải thuật Lens Shading 2

filename là ảnh đầu vào và , int flags=1 là giá trị mặc định); sau đó chuyển đổi

ảnh gốc thành ảnh trắng đen bằng hàm threshold ( InputArray src, OutputArray

dst, double thresh, double maxval, int type ), ( trong đó InputArray là ảnh ngõ

vào, OutputArray là ảnh ngõ ra; double thresh là giá trị ngưỡng mà giá trị này được sử dụng để thay đổi cường độ pixel của ảnh gray; double maxval là giá trị pixel được sử dụng trong ngưỡng của double thresh; ở đây tạo ra ảnh đen thì cho

double maxval = double thresh =0, ngược lại tạo ra ảnh trắng thì double maxval

= double thresh = 255, int type là phương pháp ngưỡng được sử dụng là ảnh

trắng); rồi áp dụng giải thuật Lens Shading 2 để xử lý ảnh bằng công thức (3.2)

3.3.3.2 Sharpening

• Đặt vấn đề

Hầu hết những hình ảnh kỹ thuật số, sản phẩm của máy ảnh hay máyfilm scanner khi chưa được sử lý sẽ bị mờ, độ nét không rõ và tùy thuộc vàotừng loại máy sẽ có độ mờ khác nhau

• Cách khắc phục

Một Unsharp mask thường được sử dụng trong thực tế để làm sắc néthình ảnh Sharpening có giúp chúng ta làm nổi bật lên các kết cấu chi tiết củahình ảnh sau khi xử lý ảnh gốc

Hàm vi phân bậc 1 của hàm f(x) trong một chiều được định nghĩa nhưsau:

Hàm vi phân bậc 2 của hàm f(x) trong mảng một chiều cũng được địnhnghĩa tương tự như hàm bậc 1:

Tương tự ta có hàm bậc 1 và bậc 2 của hàm f(x,y) trong mảng 2 chiềunhư sau:

Ta có :

- Nhân hệ số ma trận 3x3 tương ứng với từng pixel trong ảnh và tổng chúng lại.

- Đặt kết quả vừa tính được vào vị trí trung tâm của hình ảnh gốc

Trang 33

=+

0 -1 0-1 4 -1

Tạo ma trận mask filter 3x3

Filter2D

End

- Lặp lại các bước trên cho đến khi kết thúc hình ảnh gốc

Hình 3.11 mô tả quá trình xử lý ảnh bằng giải thuật Sharpening, ban đầu ta tạo matrận Mask Kernel 3x3 và gán các giá trị cho ma trận ( các giá trị của ma trận như lý

thuyết đã trình bày), sau đó hàm filter2D được sử dụng để thực hiện việc lọc ảnh

bằng cách nhân chập ma trân kernel 3x3 với ảnh cần xử lý để cho ra kết quả nhưmong muốn

Cấu trúc hàm filter2D trong OpenCV như sau:

void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int

borderType là kiểu xác định những pixel nằm ngoài vùng ảnh)

Hình 3 9 Lưu đồ giải thuật Sharpening

3.3.3.3 Color Correction

 Đặt vấn đề: Màu sắc của hình ảnh mà chúng ta thấy được từ camera không phải làmàu sắc thực của hình ảnh, do mỗi đặc điểm của mỗi ống kính quang học là khácnhau nên màu sắc cũng sẽ khác nhau theo Việc dùng color correction để giúp chomàu sắc hình ảnh thu nhận được từ camera gần hơn với màu sắc thực của vật thể.Ảnh trước khi xử lý và ảnh sau khi đã sử dụng giải thuật Color Correction được mô

tả trong hình (3.12) và (3.13)

Trang 35

Hình 3 10 Ảnh trước khi xử lý Hình 3 11 Ảnh sau khi xử lý

 Các thực hiện

Phương pháp color correction làm tăng chất lượng màu của ảnh Phương phápnày xử lý trong không gian màu YCbCR, vì vậy hệ thống chuyển hình ảnh từ RGBsang YCbCR Ta có các công thức tính toán sau:

(3.10)(3.11)(3.12)Trong đó Y, Cb, Cr là thành phần ảnh gốc, Y’, Cb’, Cr’là thành phần ảnh xử lý,Yave là giá trị trung bình của Y trên tổng số pixel của ảnh SAT,CONT, BRI tươngứng là độ bão hòa, độ tương phản và hằng độ sáng của hình ảnh xử lý, HUE là sắcthái của hình ảnh đã xử lý được tính theo công thức:

(3.13)(3.14)

S

Đ

SĐ

Đ

SS

3.3.4 Tiêu chí đánh giá

 Tỷ số tín hiệu cực đại trên nhiễu ( Peak Signal to Noise Ratio)

Tỷ số tín hiệu cực đại trên nhiễu ( Peak Signal to Noise Ratio - PSNR ) là tỷ lệ nănglượng tối đa của một tín hiệu và năng lượng nhiễu ảnh hưởng đến độ chính xác củathông tin Đơn vị của tỷ số tín hiệu cực đại trên nhiễu thường được sử dụng làdecibel (dB)

Tỷ số tín hiệu cực đai trên nhiễu được tính theo công thức:

Trong đó:

- MSE(Mean Squared Error) được tính theo công thức:

Với m,n là kích thước hàng và cột của ảnh

I là ảnh gốc

K là ảnh đã xử lý

- MAX: là giá trị tối đa của pixel trên ảnh

Với ảnh màu có 3 giá trị là Red, Green, Blue trên một pixel thì MSE là tổng của ba giá trị Red, Green, Blue chia cho kích thướt của ảnh và chia cho 3

Hình 3 13 Tỷ số PSNR của hai ảnh là 45.53 dB

 Histogram

Histogram là một biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa các giá trị pixel và tần suấtxuất hiện của chúng Nếu biểu đồ histogram của một ảnh lệch về phía bên phải thì

ta nói ảnh đó thừa sáng, và ngược lại nếu biểu đồ histogram của một ảnh lệch vềphía bên trái thì ta nói ảnh đó thiếu sáng

Hình 3.16 mô tả biểu đồ histogram của một ảnh xám, ảnh này có biểu đồ histogramlệch về bên phải, do đó ảnh này cực sáng

Để so sánh sự khác biệt giữa ảnh gốc và ảnh đã xử lý chúng ta có thể so sánhhistogram của hai ảnh theo phương pháp Histogram Matching, ở đây dùng giảithuật Bhattacharyya:

GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG

THU THẬP ẢNH NỘI SOI KHUNG HIỂN THỊ NÚT NHẤN GIẢI THUẬT XỬ LÝ ẢNH

3.3.5 Thiết kế ứng dụng

Hình 3.18 mô tả giao diện người dùng với các thành phần chính sau:

- Thu thập ảnh nội soi: Hình ảnh thu thập từ camera sẽ được hiển thị trên khunghiển thị và có thể được lưu trữ vào bộ nhớ để tiện việc sử dụng sau này

- Khung hiển thị: Video, ảnh chụp từ camera, hình ảnh trước và sau xử lý sẽ đượchiển thị trên khung này Nó giúp người sử dụng có thể quan sát và theo dõi tốt hơn

- Nút nhấn: bao gồm một số nút chức năng cơ bản để load ảnh, lưu ảnh,… và một

số nút nhấn phân tích Histogram, PSNR để đánh giá ảnh trước và sau xử lý

- Giải thuật xử lý ảnh: Khi quan sát ảnh người dùng có thể sử dụng các công cụ xử

lý ảnh để chỉnh độ sáng, chỉnh bóng mờ, chỉnh màu để quan sát hình ảnh rõ ràng

3.3.6 Thiết kế phần cứng

Hình 3 17 Mô hình kết nối giữa đầu dò nội soi với Kit Friendly ARM

Hình 3 16 Các thành phần của giao diện sử dụng