Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện chuyển cảnh trong video

Trong thời gian thực hiện luận văn thạc sỹ em đã nhận được rất nhiều sự khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phíathầy cô, cha mẹ và bạn bè xung quanh.Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các

HÀ NỘI, 2015

TRẦN NGỌC HIẾU

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN

CHUYỂN CẢNH TRONG VIDEO

LUẬN VĂN KHOA HỌC MÁY TÍNH

Trong thời gian thực hiện luận văn thạc sỹ em đã nhận được rất nhiều sự khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phíathầy cô, cha mẹ và bạn bè xung quanh.

Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô trong trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, các thầy ở Viện

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN

CHUYỂN CẢNH TRONG VIDEO

Chuyền ngành: Khoa hoc máy tính

Mã sổ: 60 48 01 01

LUẬN VĂN KHOA HỌC MÁY TÍNH

Ngưòi hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Năng Toàn

Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành nhất tới thầy giáo, PGS.TS Đỗ Năng Toàn, người đã trực tiếp hướngdẫn em hoàn thành luận văn thạc sỹ này.

Em đã cố gắng học tập và hoàn thành luận văn thạc sỹ nhưng có thể luận văn thạc sỹ vẫn còn có những thiếusót Em rất mong nhận được sự góp ý, chỉ bảo của các thầy cô và các bạn để luận văn thạc sỹ hoàn thiện hơn

Hà Nội, ngày tháng năm 2015

Tác giả luận văn

Trần Ngọc Hiếu

Tôi xin cam đoan rằng số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và không trùng lặp vớicác đề tài khác Tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và cácthông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Hà nội, ngày tháng năm 2015

Tác giả luận văn

Trần Ngọc Hiếu

LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC HÌNH VẺ

Hình 1.2 Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh

Hình 1.3 Các bước cơ bản trong xử lỷ ảnh

Hình 1.4 Hệ toạ độ RGB

Hĩnh 1.5 Cấu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:4:4

Hình 1.6 Cẩu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:2:2

Hình 1.7 Cấu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:2:0

Hình 1.8 Cấu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:1:1

Hình 2.1 Quá trình phân đoạn Video

Hình 2.2 Các cửa sổ cơ sở trong thuật toán so sánh thực

Hình 2.3 Chênh lệch biểu đồ, * cắt cảnh,— chồng mờ

Hình 2.4 So sánh biểu đo màu giữa 2 ảnh

Hình 2.5 So sánh cặp a, chênh lệch biểu đồ liên tiếp

Hình 2.6 Phát hiện chuyển cảnh dần dần bằng kỹ thuật so sánh cặp

Hình 2.7 Ảnh trung bình cho kênh màu đỏ, biên ngang, và biên thẳng đứng tại frame

Hình 2.8 Phép trừ màu cho khung 65 và 70

Hình 2.9 Phép trừ biên cho frame 65 và 70

Hình 2.10 Ket hợp trừ màu và trừ biên cho frame 65 và 70

Hình 2.11 Kết quả kết hợp sau khi sử dụng bộ lọc trung bình ngưỡng trễ cho frame 60 và 70

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đè tài

Trong thời đại ngày nay công nghệ thông tin hầu như đã thâm nhập vàotoàn bộ các lĩnh vực đời sống xã hội Xã hội càng phát triển thì nhu cầu về côngnghệ thông tin ngày càng cao, do vậy dữ liệu số hầu như không còn xa lạ đốivới mỗi người chúng ta Trong mọi lĩnh vực các ứng dụng công nghệ thông tin

đã trợ giúp con người rất nhiều Hiện nay, thông tin hình ảnh đóng vai trò rấtquan trọng trong trao đổi thông tin, bởi phần lớn các thông tin mà con người thunhận được đều thông qua thị giác

Trong những năm gần đây lượng dữ liệu video số đã tăng lên đáng kểcùng với việc sử dụng rộng rãi các ứng dụng đa phương tiện trong giáo dục,giải trí, kinh doanh, y tế Thực tế này đặt ra các bài toán như: Giảm dunglượng video và tăng tốc độ xử lý, tổ chức lưu trữ và tìm kiếm video hiệu quả,hiểu nội dung video, nhận dạng đối tượng trong video Nhiều nhóm nghiêncứu trong và ngoài nước đã đưa ra các phương pháp giải quyết nhằm tổ chức tốt

cơ sở dữ liệu video, hiểu nội dung video và đặc biệt bài toán giảm dung lượngvideo cũng đang rất được quan tâm bởi tính ứng dụng đa dạng và cần thiết của

nó trong khoa học, xã hội và thực tiễn đời sống con người Do vậy em lựa chọn

đề tài: “Nghiên cứu một sổ kỹ thuật phát hiện chuyển cảnh trong video ” ứng

dụng trích rút và tái tạo video làm đề tài luận văn tốt nghiệp thạc sỹ của mình

2 Mục đích nghiên cứu

- về lý thuyết: Tìm hiểu tổng quan về xử lý video và bài toán phát hiện

chuyển cảnh, kỹ thuật phát hiện chuyển cảnh trong video

-Ve thực tiễn: Trên cơ sở các kiến thức đã thu thập và nghiên cứu, tổnghợp các kỹ thuật để hướng đến các ứng dụng trích rút và tái tạo video làm giảmdung lượng video

3 Nhiệm vụ nghiền cứu

- Tìm hiểu tổng quan về xử lý video và bài toán phát hiện chuyển cảnh

- Các kỹ thuật phát hiển chuyển cảnh trong video

- ứng dụng cho trích rút và tài tạo video

4 Đổi tượng và phạm vi nghiền cứu

Đối tượng, phạm vi nghiên cứu về tổng quan về xử lý ảnh, các kỹ thuậtphát hiện chuyển cảnh trong video và chọn ra kỹ thuật trích rút và tái tạo videoứng dụng giảm dung lượng video

5 Phương pháp nghiền cứu

Thu thập tài liệu, phân tích, suy luận, tổng họp, đánh giá Từ đó đề xuất

nghiên cứu và tìm hiểu: ‘‘‘'Nghiên cứu một sổ kỹ thuật phát hiện chuyển cảnh

trong vỉdeo

6 Cấu trúc của luận văn

Ngoài phần Mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo luận văn gồm 3

chương: Chương 1: Khái quát vè xử lý video và bài toán phát hiện chuyển cảnh

1.1 Khái quát về video

1.2 Các thao tác cơ bản trong video

1.3 Bài toán phát hiện chuyển cảnh trong video

Chương 2: Một số kỹ thuật phát hiện chuyển cảnh trong vỉdeo

2.1 Phát hiện chuyển cảnh dựa vào kỹ thuật trừ ảnh

2.2 Phát hiện chuyển cảnh dựa vào kỹ thuật trừ nền

2.3 Phát hiện chuyển cảnh dựa vào độ đo kết cấu LBP (Local BinaryPatterm)

2.4 Phát hiện chuyển cảnh dựa vào sự biến thiên cục bộ của vecter kết

cấu SP Chương 3: Chương trình thử nghiệm

3.1 Đặt vấn đề

3.2 Phân tích và lựa chọn công cụ

3.3 Một số giao diện của chương trình

CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VÈ xử LÝ VIDEO VÀ

BÀI TOÁN PHÁT HIỆN CHUYỂN CẢNH

1.1 Khái quát về video

họ thông qua một đường dài của sự phát triển cho sự phát minh ra bánh xeFaraday vào năm 1831 mà minh họa các lý thuyết về sự tồn tại của tầm nhìn.Nhiếp ảnh đã được khám phá vào thập niên 1840 và những bức ảnh đã đượcthực hiện vào năm 1839 bởi William Henry Fox trên giấy halogen bạc 1872chứng kiến lần đầu tiên sử dụng một loạt các hình ảnh cho phong trào thu âm(Eadweard Muybridge) Khi George Eastman sản xuất phim cuộn giấy vào năm

1885, Etienne- Jules Marey, lấy cảm hứng từ Muybridge, xây dựng một máyảnh có thể chụp 100 hình mỗi giây Chỉ 4 năm sau đó vào năm 1889, ThomasAlva Edison phát triển một máy ảnh sử dụng phim nhựa Ông đã cho thấy bộphim của mình vào một vòng lặp liên tục trong một loại máy peep - show đượcgọi là kinetoscope Nó là phát minh này đã gây ấn tượng anh em Lumipere đủ

để cố gắng một chiếu công cộng của điện ảnh trong năm 1895 Các rạp chiếuphim xây dựng đầu tiên xuất hiện vào năm 1906 (Omnia - Pathé) ở Paris Tại

Mỹ năm 1908 đã có gần 10.000 nickelodeons thu hút 20 triệu người mỗi tuần

1.1.1.2 Lịch sử phát sóng truyền hình

Phát sóng truyền hình được thực hiện lần đầu vào ngày 02 tháng 11 năm

1936 bởi BBC từ Alexandra Palace Đó là với việc phát sóng của lễ đăng quangcủa Vua George VI vào ngày 12 tháng 5 năm đó, truyền hình cho thấy tiềm

năng để phổ biến thông tin nhanh chóng Trong năm 1953, đăng quang của Nữhoàng đã được xem trong nhà và 3.000.000 trường họp chứng minh TV là mộtthiết bị phương tiện truyền thông đại chúng chính hãng.

Truyền hình màu được phát sóng lần đầu tiên vào năm 1954 tại Hoa Kỳbằng cách sử dụng tiêu chuẩn NTSC Châu âu lựa chọn để đánh giá các chươngtrình truyền màu sắc khác nhau cho đến năm 1967 khi PAL (Phase AltemateLine) tiêu chuẩn phát sóng đã được thông qua để phát sóng truyền hình màu ởAnh và Đức Định dạng tín hiệu màu sắc đã được lựa chọn để mọi người với ti

vi màu đen và trắng vẫn có thể nhận được tín hiệu

1.1.1.3 Lịch sử ghi hình video

Thiết bị quay video có sau nhiều so với TV Các thiết bị đã được phátminh vào đầu những năm 1950 và RCA đã phát triển một máy tính với tốc độbăng 6 m / giây Họ đã sử dụng ghi âm theo chiều dọc của tín hiệu trên băng, vìyậy tốc độ nhanh đã được yêu cầu để ghi lại các tín hiệu truyền hình băng thônglớn Máy ghi hình thực tế đầu tiên được phát triển vào năm 1953 bởi tập đoànAmpex Nó được sử dụng sự sắp xếp quét xoắn ốc mà ngày nay chúng ta vẫn sửdụng và cho phép tốc độ ghi lại hiệu quả cao hơn mà không có một tốc độ băngđáng sợ

Các thiết bị video gia đình đầu tiên được phát triển bởi Philips vào năm

1972 đã được nhanh chóng thay thế bởi các máy VHS của Panasonic và cácmáy Betamax của Sony trong năm 1978 Sự xuất hiện của các định dạng đánhdấu sự khởi đầu của kỷ nguyên video gia đình Khả năng ghi và chỉnh sửachương trình được thực hiện bởi người sử dụng nhà tăng sự phổ biến của truyềnhình Sony đã thua cuộc chiến tiếp thị bây giờ nổi tiếng vào năm 1980 khi VHS

đã trở thành tiêu chuẩn chính cho người sử dụng video gia đình chủ yếu là dothời gian còn chơi của nó Đây là mặc dù chất lượng cao của các định dạngBetamax

1.2 Các thao tác cơ bản trong Video

1.2.1 Đăc điểm của Video

Ảnh Video: Là một chuỗi các ảnh tĩnh, chuỗi các frame ảnh (gọi là khung

hình), xuất hiện liên tiếp tạo cảm thụ theo thời gian, quan hệ thời gian giữa cácframe biểu diễn ảnh động

s = f (x,y,t)trong đó:

- X, y tọa độ điểm ảnh ( Thông tin về không gian)

- t: thông tin về thời gian

ảnh tĩnh là 1 trường họp riêng của video, khi đó nó là một chuỗi các ảnhkhông thay đổi theo thời gian:

f(x,y,tl) = f(x,y,t2)

Chất lượng Video: Tốc độ xuất hiện các khung hình và độ phân giải ảnh

là các nhân tố quan trọng của chất lượng video

Một sổ thông sổ quan trọng của tín hiệu Video:

- Độ phân giải theo chiều dọc (Vertical resolution): Thông số có liên quanđến số dòng quét trên 1 frame

- Tỉ lệ co (aspect ratio): Tỉ lệ giữa chiều rộng và chiều cao của frame

Tín hiệu Video có các đặc điểm sau:

- Tín hiệu video là tín hiệu mang tính chất xung: ngoài các xung đồng bộ

và xung xóa, trong tín hiệu video thường có sự thay đổi biên đột ngột,tạo ra biên nước va biên sau của các “xung hình”

- Tín hiệu Video là tín hiệu đơn cực, có thành phần 1 chiều;

- Tín hiệu video được coi là tín hiệu tuần hoàn

Tín hiệu video tương tự cũng như tín hiệu ảnh tính phải được số hóa trướckhi đưa vào hệ thống xử lý số Cũng như trong các hệ thống xử lý tín hiệu mộtchiều, quá trình số hóa tín hiệu hình ảnh cũng được chia làm 3 giai đoạn:

(1) Rời rạc tín hiệu trong miền không gian hai chiều, đây là quá trình lấymẫu.

(2) Số lượng vô hạn các mức xám trong tín hiệu hình ảnh tương tự đượcthay bằng số lượng hữu hạn các mức lượng tử đây là quá trình lượng tửhóa tín hiệu

(3) Mỗi mức lượng tử được biểu diễn bằng một số nhị phân - Mã Hóa tínhiệu

Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 1 quá trình

• Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện

• Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh

Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá đượcnhúng trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mụcđích:

• Tiết kiệm bộ nhớ

• Giảm thời gian xử lý

Việc lưu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hưởng rất lớn đến việc hiển thị,

in ấn và xử lý ảnh được xem như là 1 tập họp các điểm với cùng kích thước nếu

sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện

rõ hơn chi tiết của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải

Việc lựa chọn độ phân giải thích họp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng vàđặc trưng của mỗi ảnh cụ thể, trên cơ sở đó các ảnh thường được biểu diễn theo

2 mô hình cơ bản:

a) Mô hình Raster

Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh được biểu diễndưới dạng ma trận các điểm (điểm ảnh) Thường thu nhận qua các thiết bị nhưcamera, scanner Tuỳ theo yêu cầu thực thế mà mỗi điểm ảnh được biểu diễnqua 1 hay nhiều bít Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn Ngày naycông nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh Raster phù họp vớitốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và đầu ra Một thuận lợi choviệc hiển thị trong môi trường Windows là Microsoft đưa ra khuôn dạng ảnhDIB (Device Independent Bitmap) làm trung gian Một trong những hướngnghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này là kỹ thuật nén ảnh các kỹ thuậtnén ảnh lại chia ra theo 2 khuynh hướng là nén bảo toàn và không bảo toànthông tin nén bảo toàn có khả năng phục hồi hoàn toàn dữ liệu ban đầu còn nếukhông bảo toàn chỉ có khả năng phục hồi độ sai số cho phép nào đó Theo cáchtiếp cận này người ta đã đề ra nhiều quy cách khác nhau như BMP, TIF, GIF,PCX

Hiện nay trên thế giới có trên 50 khuôn dạng ảnh thông dụng bao gồm cảtrong đó các kỹ thuật nén có khả năng phục hồi dữ liệu 100% và nén có khảnăng phục hồi với độ sai số nhận được

Hình 1.1 Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB (quy

trình chung để hiển thị ảnh Raster thông qua DIB)

b) Mô hình Vector

Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ dễ dàng chohiển thị và in ấn còn đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn sao chép di chuyển tìmkiếm Theo những yêu cầu này kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra ưu việt hơn.Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của điểmảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu nhậntrực tiếp từ các thiết bị số hoá như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Rasterthông qua các chương trình số hoá

Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh vàchất lượng cho cả đầu vào và ra nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster Do yậy,những nghiên cứu về biểu diễn vectơ đều tập trung từ chuyển đổi từ ảnh Raster

Hình 1.2 Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh Đe dễ

tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từthế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh).Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểuCCIR) Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng đượclấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợicho xử lý tiếp theo (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụgần gũi) Mặt khác, ảnhcũng có thể tiếp nhận từ yệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh

Hình 1.3 Các bước cơ bản trong xử lỷ ảnh

Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:

Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)

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

25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD - Change CoupledDevice) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh

Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều Chấtlượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánhsáng, phong cảnh)

- Tiền xử lý (Image Processing)

Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộtiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọcnhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn

Các bước cơ bỉm trong xử lý ảnh

- Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểudiễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trênphong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉhoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các yạch) riêng biệt để nhậndạng Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi,làm mất độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vàocông đoạn này

Biểu diễn ảnh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phânđoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu nàythành dạng thích họp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọn

các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (.Feature Selection)

gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặclàm cơ sở để phân biệt lóp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnhnhận được Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tảcác đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác

- Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)

Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Quá trình này thường thu đượcbằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước Nội suy làphán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Ví dụ: một loạt chữ số và nétgạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại Cónhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh Theo lý thuyết về nhận dạng, các

mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:

- Nhận dạng theo tham số

- Nhận dạng theo cấu trúc

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng

trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ kýđiện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch,nhận dạng mặt người

- Cơ sở tri thức (Knowledge Base)

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

xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảmbảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử

lý ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay

đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vì yậy, ở đây các cơ sở trithức được phát huy

1.2.3 Chuyển hệ màu

1.2.3.1 Không gian màu

Hình 1.4 Hệ toạ độ RGB

RGB (Red-Green-Blue): 8 bits cho mỗi giá trị màu.

Mô hình màu RGB sử dụng mô hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh

lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức khác nhau đểtạo thành các màu khác Từ viết tắt RGB trong tiếng Anh có nghĩa là đỏ (red),xanh lá cây (green) và xanh lam (blue), là ba màu gốc trong các mô hình ánh

sáng bổ sung Mô hình màu RGB tự bản thân nó không định nghĩa thế nào là

"đỏ", "xanh lá cây" và "xanh lam" một cách chính xác, vì thế với cùng các giátrị như nhau của RGB có thể mô tả các màu tương đối khác nhau trên các thiết

bị khác nhau có cùng một mô hình màu Trong khi chúng cùng chia sẻ một môhình màu chung, không gian màu thực sự của chúng là dao động một cách đángkể

Sử dụng mô hình màu RGB như một tiêu chuẩn biểu thị màu trên Internet

có nguồn gốc từ các tiêu chuẩn cho ti vi màu năm 1953 của RCA và việc sửdụng tiêu chuẩn RGB bởi Edwin Land ừong các camera Land / Polaroid

1.2.3.2 Cơ sở sinh hoc

*

Các màu gốc có liên quan đến các khái niệm sinh học hơn là vật lý, nó dựatrên cơ sở phản ứng sinh lý học của mắt người đối với ánh sáng Mắt người cócác tế bào cảm quang có hình nón nên còn được gọi là tế bào hình nón, các tếbào này thông thường có phản ứng cực đại với ánh sáng vàng - xanh lá cây (tếbào hình nón L), xanh lá cây (tế bào hình nón M) và xanh lam (tế bào hình nónS) tương ứng với các bước sóng khoảng 564 nm, 534 nm và 420 nm Ví dụ,màu vàng thấy được khi các tế bào cảm nhận màu xanh ánh vàng được kíchthích nhiều hơn một chút so với tế bào cảm nhận màu xanh lá cây và màu đỏcảm nhận được khi các tế bào cảm nhận màu vàng - xanh lá cây được kích thíchnhiều hơn so với tế bào cảm nhận màu xanh lá cây Mặc dù biên độ cực đại củacác phản xạ của các tế bào cảm quang không diễn ra ở các bước sóng của màu

"đỏ", "xanh lá cây" và "xanh lam", ba màu này được mô tả như là các màu gốc

vì chúng có thể sử dụng một cách tương đối độc lập để kích thích ba loại tế bàocảm quang Để sinh ra khoảng màu tối ưu cho các loài động vật khác, các màugốc khác có thể được sử dụng Với các loài vật có bốn loại tế bào cảm quang,chẳng hạn như nhiều loại chim, người ta có lẽ phải nói là cần tới bốn màu gốc;cho các loài vật chỉ có hai loại tế bào cảm quang, như phần lớn các loại động

vật có vú, thì chỉ cần hai màu gốc.

Biểu diễn dạng số 24 bit: Khi biểu diễn dưới dạng số, các giá trị RGB trong

mô hình 24 bpp thông thường được ghi bằng cặp ba số nguyên giữa 0

và 255, mỗi số đại diện cho cường độ của màu đỏ, xanh lá cây, xanh lam trong trật tự như thế số lượng màu tối đa sẽ là: 2/4 = 16.777.216 Ví dụ:

(0, 0, 0) là màu đen

(255, 255, 255) là màu trắng

(255, 0, 0) là màu đỏ

(0, 255, 0) là màu xanh lá cây

(0, 0, 255) là màu xanh lam

(255, 255, 0) là màu vàng

(0, 255, 255) là màu xanh ngọc

(255, 0, 255) là màu hồng cánh sen

Định nghĩa trên sử dụng thỏa thuận được biết đến như là toàn bộ khoảng

RGB Thông thường, RGB cho video kỹ thuật số không phải là toàn bộ khoảng

này Thay vì thế video RGB sử dụng thỏa thuận với thang độ và các giá trịtương đối chẳng hạn như (16, 16, 16) là màu đen, (235, 235, 235) là màu trắngv.v Ví dụ, các thang đọ và giá trị tương đối này được sử dụng cho định nghĩaRGB kỹ thuật số trong CCIR 601

Kiểu 16 bit: Kiểu 16 bpp, trong đó hoặc là có 5 bit cho mỗi màu, gọi là

kiểu 555 hay thêm một bit còn lại cho màu xanh lá cây (vì mắt có thể cảm nhậnmàu này tốt hon so với các màu khác), gọi là kiểu 565 Kiểu 24 bpp nói chungđược gọi là thật màu, trong khi kiểu 16 bpp được gọi là cao màu

Kiểu 32 bit: Kiểu 32 bpp phần lớn là sự đồng nhất chính xác với kiểu 24

bpp, do ở đây thực sự cũng chỉ có 8 bit cho mỗi màu thành phần, tám bit dư đongiản là không sử dụng (ngoại trừ khả năng sử dụng như là kênh alpha) Lý docủa việc mở rộng của kiểu 32 bpp là vận tốc cao hon mà phần lớn các phầncứng ngày nay có thể truy cập các dữ liệu được sắp xếp trong các địa chỉ byte

có thể chia được ngang nhau theo cấp số của 2, so với các dữ liệu không đượcsắp xếp như vậy.

Kỉễu 48 bit: "Kiểu 16-bit" cũng có thể để chỉ tới 16 bit cho mỗi màu

thành phần, tạo ra trong kiểu 48 bpp Kiểu này làm cho nó cố khả năng biểu thị65.535 sắc thái mỗi màu thành phần thay vì chỉ có 255 Nó đầu tiên được sửdụng trong chỉnh sửa hình ảnh chuyên nghiệp, như Photoshop của Adobe đểduy trì sự chinh xác cao hơn khỉ có hom một thuật toán lọc hình ảnh được sửdụng đối với hinh ảnh đó Với chí có 8 bit cho mỗi màu, các sai số làm tròn cố

xu hướng tích lũy sau mỗi thuật toán lọc hình ảnh được sử dụng và làm biếndạng kết quả cuối cùng

Chuyển đỗi hệ màu:

Chuyển đổi từ RGB sang YUV:

1.2.4 Lấy mẫu các thành phần màu

Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tínhliên tục được chuyển thành các giá trị rời rạc theo tọa độ nguyên Quá trình này

Y ' 0.299 0.587 0.114 " R

ư = -0.147 -0.289 0.436 G

gồm 2 lựa chọn:

- Một là: khoảng lấy mẫu được đảm bảo nhờ lý thuyết lấy mẫu Shannon

- Hai là: cách thể hiện dạng mẫu liên quan đến độ đo (Metric) được dùngtrong miền rời rạc

Tọa độ màu tĩnh: Là tọa độ của các điểm màu tĩnh trong đó đồ thị tĩnh

màu của hệ tọa độ X, y tiêu chuẩn

Độ phân giải ( Resolution): Là độ sắc nét của hình ảnh thể hiện qua số

dòng và số cột của màn ảnh hay số phần tử hình ảnh trên một đơn yị diện tích

Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor)

là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểmảnh (320*200) Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn mànhình CGA 17” độ phân giải 320*200 Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải)nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn

Độ chói (Luminance): Là lượng ánh sáng do một phần tử ánh sáng hay

tại điểm đó.

Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 làmức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mứcxám: Mức xám dùng lbyte biểu diễn: 28=256 mức ( tức là từ 0 đến 255)

Điểm lẩy mẫu: Là điểm được lấy trên hình ảnh trong quá trình rời rạc hóa

hình ảnh để tạo nên tín hiệu số của hình ảnh

Độ tương phản: Độ tương phản là sự khác nhau về màu sắc giữa hình ảnh

và nền

1.2.4.1 Khoảng lấy mẫu (Sampling Interval)

Ảnh lấy mẫu có thể được mô tả như việc lựa chọn một tập các yị trí lấymẫu trong không gian hai chiều liên tục Đầu tiên mô tả qua quá trình lấy mẫumột chiều với việc sử dụng hàm delta:

Định nghĩa hàm răng lược với các khoảng Ax:

Comb(x) — ^ ổ(x — rAx)

r=—QO

với r là số nguyên, Ax : khoảng lấy mẫu

Như vậy, hàm răng lược là chuỗi các xung răng lược từ (-00 đến +oo) Giả

sử hàm một chiều g(x) được mô tả (gần đúng) bằng g(r Ax) tức là:

g ( x ) ~ g ( r A x )Khi đó tín hiệu lấy mẫu được mô hình hoá:

(tích chập trong miền không gian X.)

Hoặc tương đương:

gs(x) = X! girAxìỏíx - r-Ax)

Trong thực tế, r không thể tính được trong khoảng vô hạn (từ - 00 đến +oo)

mà là một số lượng NAx mẫu lớn cụ thể Như yậy, để đơn giản có thể nói hàm liên tục g(x) có thể biểu diễn trên một miền với độ dài NAx mẫu thành chuỗi

như sau:

g(x) ~ {g(0), g(Ax), g(2Ax), , g((A^-l)Ax) }

Chú ý 1: Khoảng lấy mẫu (Sampling Interval) Ax là một tham số cần phải

được chọn đủ nhỏ, thích họp, nếu không tín hiệu thật không thể khôi phục lạiđược từ tín hiệu lấy mẫu

Chú ỷ 2\ Từ lý thuyết về xử lý tín hiệu số tích chập trong miền không gian

X tương đương với tích chập trong miền tần số 0) tức là biến đổi Fourier của

1.2.4.2 Định lý lấy mẫu của Shannon

Giả sử g(x) là một hàm giới hạn giải (Band Limited Function) và biến đổi

couib(x,y)= ^ £>(;*■ — 77Ar)(y — ttiAy)

So với tín hiệu một chiều, quá trình số hóa tín hiệu hình ảnh trong khônggian 2 chiều có thể được thực hiện với nhiều cấu trúc lấy mẫu khác nhau và cácbước lượng tử khác nhau nhằm giảm dung lượng tín hiệu số nhận được Tuynhiên, trên thực tế cấu trúc lấy mẫu trong đa số trường họp có dạng trực giao vớigiá trị bước lượng tử không thay đổi, vì khi đó quá trình số hóa sẽ đơn giản nhất.Khi sử dụng cấu trúc lấy mẫu trực giao, ảnh số nhận được dưới dạng ma trận cácđiểm ảnh phân bố theo dòng và cột

1.2.4.3 Các tiều chuẩn lấy mẫu.

Shannon Trên thực tế, tần số lấy mẫu thường được lựa chọn cao hơn để tăngkhoảng cách giữa dải phổ chính và phổ phụ của tín hiệu Video rời rạc, khi đóthành phần phổ chính có thể được tách ra (trong quá trình khôi phục ảnh gốc)bằng các mạch lọc thông thấp đơn giản Ngoài ra, tín hiệu Video tổng họp (baogồm thành phần màu) được lấy mẫu với tần số là bội số của tần số sóng mangphụ fs (sóng mang màu) Với hệ PAL, tần số lấy mẫu sẽ là 3 fs(13,3 MHz) hoặc

4 fs (17,7 MHz).Trong hệ thống số hóa tín hiệu Video theo thành phần, ba tínhiệu R, G, B hoặc thành phần chói Y và hai tín hiệu hiệu màu R- Y, B-Y sẽđược lấy mẫu với tần số đáp ứng định lý Nyquist và là bội số của tần số dòngtheo cả 2 tiêu chuẩn 525 và 625 dòng/ ảnh Tiêu chuẩn CCIR-601 cho phép sửdụng tần số lấy mẫu là 13,5 MHz số bít để mã hóa tín hiệu Videolà 8 hoặc 10bít.Các tiêu chuẩn lấy mẫu video thành phần:có nhiều tiêu chuẩn lấy mẫu theothành phần, điểm khác nhau chủ yếu ở tỷ lệ giữa tần số lấy mẫu và phương pháplấy mẫu tín hiệu chói và tín hiệu màu (hoặc hiệu màu): đó là các tiêu chuẩn4:4:4, 4:2:2, 4:2:0, 4:1:1

Tiều chuẩn 4:4:4: Gồm 12 khối: 4 khối Y ( giá trị mức chói), 4 khối Cb

( Hiệu số giữa giá trị mức chói và mức màu lam) và 4 khối Cr ( Hiệu số giữa giá

Hỉnh 1.5 Cẩu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:4:4 Tiêu chuẩn lấy

mẫu 4:4:4 cho chất lượng hhình ảnh tốt nhất,thuận tiện cho việc xử lý tín hiệuvideo số Tuy nhiên, với phương pháp lấy mẫu này, tốc độ dòng dữ liệu video số

sẽ tương đối cao, ví dụ khi số hóa tín hiệu video có độ phân giải 720x576 (hệPAL), 8 bít lượng tử /điểm ảnh, 25 ảnh/s luồng dữ liệu số nhận được sẽ có tốc độ: 3x720x576x8x25=249Mbits/s

Tiêu chuẩn 4:2:2: Gồm 8 khối: 4 khối Y, 4 khối Cb và 4 khối Cr

của tín hiệu video Tín hiệu màu trên mỗi dòng được lấy mẫu với tần

Hình 1.6 Cẩu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:2:2

Tiều chuẩn 4:2:0: Gồm 6 khối: 4 khối Y, một khối Cb, một khối Cr

Tín hiệu chói được lấy mẫu tại tất cả các điểm lấy mẫu trên dòng tích cựccủa tín hiệu video Cách một điểm lấy mẫu một tín hiệu màu Tại dòng chẵn chỉlấy mẫu tín hiệu màu CR, tại dòng chẵn lấy mẫu tín hiệu CB Như yậy, nếu tần

số lấy mẫu tín hiệu chói là fD, Thì tần số lấy mẫu tín hiệu màu sẽ là ÍD/2

Hình 1 7 Cẩu trúc lẩy mẫu theo chuẩn 4:2:0 Tiêu chuẩn

4:1:1: Tín hiệu chói được lấy mẫu tại tất cả các điểm lấy mẫu trên dòng tích cực

của tín hiệu video Tín hiệu màu trên mỗi dòng được

• • • • Ị”1 Đi^m lây mỉu tln

□ □ □ □ £ Đi^rn láy m&u tin