TÌM HIỂU cơ bản về NHẬN DẠNG ẢNH số

TÌM HIỂU cơ bản về NHẬN DẠNG ẢNH số .............................................. TÌM HIỂU cơ bản về NHẬN DẠNG ẢNH số .............................................. TÌM HIỂU cơ bản về NHẬN DẠNG ẢNH số .............................................. TÌM HIỂU cơ bản về NHẬN DẠNG ẢNH số ..............................................

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG

ẢNH SỐ

DANH MUC CÁC TỪ VIẾT TẮT iii

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG 1

1.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU VỀ XỬ LÝ ẢNH 2

2.1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH 2

2.2 CÁC BƯỚC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 2

2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠN BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 3

2.3.1 Điểm ảnh 3

2.3.2 Độ phân giải của ảnh 4

2.3.3 Mức xám của ảnh 4

CHƯƠNG 3 TÁCH BIÊN ẢNH 8

3.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT TÁCH BIÊN ẢNH 8

3.2 TÁCH BIÊN ẢNH TRONG MATLAB 9

3.2.1 Bộ tách biên Sobel 9

3.2.2 Bộ tách biên Prewitt 10

3.2.3 Bộ tách biên Robert 11

3.2.4 Bộ tách biên Canny 11

CHƯƠNG 4 GIỚI THIỆU VỀ MATLAB 13

4.1 GIỚI THIỆU VỀ MATLAB 13

4.2 DỮ LIỆU 14

4.3 HỆ THỐNG MATLAB 14

4.4 MỘT SỐ LỆNH CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 15

5.1 ƯU ĐIỂM VÀ KHUYẾT ĐIỂM CỦA ĐỀ TÀI 18

5.2 KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG VÀ PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 18

TÀI LIỆU THAM KHẢO 18

PHỤ LỤC 18

\

Hình 2-2 Ảnh màu……… ……….3

Hình 2-3 Ảnh xám ……… 4

Hình 2-4 Ảnh nhị phân……….….5

Hình 3-1 Bộ tách biên Sobel……… …….6

Hình 3-2 Bộ tách biên Prewitt ……….8

Hình 3-3 Bộ tách biên Robert ……….11

Hình 4.1 Giao diện MATLAB……….13

Hình 5.1 Giao diện ……… 16

Hình 5.2 Giao diện mô phỏng……….17

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮTMATLAB : Matrix Laboratory

RGB : Red Green Blue

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG

1.1Giới thiệu đề tài

Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, cuộc sống của con người đã có những thay đổi ngày càng tốt hơn, mang lại sự tiện lợi tối ưu với những trang thiết bị hiện đại phục vụ công cuộc công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước Góp phần vào sự phát triển đó thì ngành kĩ thuật điện tử đã góp phần không nhỏ trong sự nghiệp xây dựng và phát triển đất nước Ngày nay phần lớn các thiết bị điện tử đều dần phát triển theo xu hướng tự động hóa, thông minh, càng hiểu ý con người, chúng giao tiếp với con người mà không cần thông qua một thiết bị trung gian nào cả, để làm được điều đó các thiết bị cảm biến, thuật toán ra đời ngày càng hiện đại hơn , chính xác hơn và rất bảo mật, chúng có thể nhận biết các hoạt động của con người , hình dáng của con người và hoạt động theo ý muốn của con người.

Xứ lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một ngànhkhoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nórất nhanh, kích thước các trung tâm nghiên cứu , ứng dụng , đặc biệt là máy tínhchuyên dụng riêng cho nó

1.2Mục tiêu của đề tài

-Thực hiện đề tài này nhằm:

phân

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU VỀ XỬ LÝ ẢNH

1.3Giới thiệu về xử lý ảnh

Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học khoảng mười năm nay Nó làmôn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác Đầu tiênphải kể đến xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hệu nó

từ camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếptheo.

1.4Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

 Thu nhận ảnh :Ảnh được thu từ nhiều nguồn khác nhau : Máy tính , máy quay , ảnh vệ tinh Mục đích :biến đổi thông tin hình ảnh về các cấu trúc lưu trữ trong máy tính

có thể hiển thị ra các thiết bị ngoại vi là máy in , màn hình,…

 Tiền xử lý :

Là quá trình sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh để làm ảnh tốt lên theo mục đích

sử dụng Mục đích : Điề chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục độ chiếu sáng không đều.Giảm nhỏ thành phẩn nhiễu của ảnh tức là các đối tượng ngoài ý muốn Hiệu chỉnh giá trị cường độ sáng giữa nền và đối tượng Chuẩn hóa màu , độlớn , dạng của ảnh

Tiền xử lý ảnh

Cơ sở tri thức

Là quá trình phân chia nội dung cá đối tượng cần khảo sát ra khỏi ảnh Phânchia đối tượng tiếp giáp nhau Phân tách cá đối tượng riêng biệt thành cácđối tượng con.

Mỗi điểm ảnh là một mẫu của một hình ảnh ban đầu, nhiều điểm ảnh hơn thường cung cấp đại diện chính xác hơn của bản gốc Cường độ của mỗi điểm ảnh

có thể thay đổi Hầu hết các chương trình ứng dụng đồ họa đều diễn tả độ phân giải của hình ảnh bằng pixel dimensions - kích thước pixel, với số đo chiều ngang đi trước

Trong số các pixel có nhiều thông tin được lưu trữ khác nhau

1.1.2 Độ phân giải của ảnh

Khái niệm “resolution” - “độ phân giải” chỉ lượng thông tin được chứa đựng trongmột tập tin ảnh kỹ thuật số được hiển thị trên các thiết bị hoặc được in ra, thôngthường được đo bằng pixel Nói một cách tổng quát, độ phân giải của bức ảnh càngcao, thì việc hiển thị nó trên website hoặc trang in càng chi tiết và mượt mà - do đómột vài bức ảnh có độ phân giải rất cao có thể chứa nhiều pixels hơn mức mà màmắt người có thể nhìn thấy

1.1.3 Mức xám của ảnh

a) Ảnh số và điểm ảnh

Ảnh số (Digital image): đây là đối tượng mà máy tính xử lý Ảnh số chỉ là

một ma trận 2 chiều, và việc xử lý chúng chỉ là những thao tác trên ma trận này sao cho ra kết quả hợp lý

Trang 4/18

Ví dụ một bức ảnh số có độ phân giải 640x480 nghĩa là chiều ngang có 640 điểm ảnh (pixel), chiều dọc có 480 điểm ảnh, và mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng một con số

Hình 2-1 Ma trận của ảnh số

b) Ảnh màu (RGB – Red Green Blue)

Các điểm ảnh được tạo thành từ sự tổ hợp 3 màu chính R (red), G (green), B (blue) Cùng một giá trị có thể hiển thị khác nhau trên các thiết bị khác nhau

Màu 16 bit: mỗi màu được mã hóa bằng 5bit ( kiểu 555) hay thêm một bit còn lại cho mau xanh lá cây (kiểu 565)

Màu 24 bit: mỗi kênh màu được mã hóa bằng 1 byte (8 bit) có giá trị nằm trong đoạn [0-255] mã hóa được 255 * 255 * 255 = 16,581,375 màu hay gọi là 16 triệu màu

Màu 32 bit: tương tự như màu 24 bit, nhưng ở đây có 8 bit dư không sử dụng ( ngoại trừ khả năng sử dụng như kênh alpha)

Màu 48 bit: tương tự màu 16 bit nhưng mỗi thành phần được mã hóa bởi 16 bit màu, điều này làm cho mỗi màu có khả năng biểu thị 65.535 sắc thái thay vì chỉ có

255

\Màu RGBA: với việc xuất hiện nhu cầu ghép ảnh, việc thêm vào 8 bit dư cho độ trong suốt tạo thành màu 32 bit với một kênh mới là Alpha, biểu diễn độ trong suốt của điểm ảnh

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ

Hình 2-2 Ảnh màu

c) Ảnh xám (gray image)

Ảnh xám hay còn gọi là ảnh đơn sắc Ảnh 8 mức xám mỗi điểm ảnh sẽ có giá trịnằm trong đoạn [0-7], ảnh 256 mức xám mỗi điểm ảnh sẽ có giá trị nằm trong đoạn [0-255]

Giá trị của điểm ảnh bằng 0 đại diện cho điểm ảnh tối (đen), giá trị điểm ảnh lơn nhất đại diện cho điểm ảnh sáng (trắng)

Trang 6/18

d) Ngưỡng xám (threshold)

Cách phổ biến nhất để tạo ra một ảnh nhị phân từ một ảnh xám là chọn một ngưỡng sao cho tất cả các điểm ảnh ít quan tâm có giá trị thấp hơn ngưỡng sẽ có màu trắng và cá điểm ảnh được quan tâm có giá trị cao hơn ngưỡng sẽ có màu đen hoặc ngược lại

e) Ảnh nhị phân (binary image)

Ảnh nhị phân là ảnh số, trong đó mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi giá trị là 0 (trắng) hoặc 1 (đen) Ảnh nhị phân được tạo ra bằng cách biến đổi ảnh xám dựa vàomột ngưỡng xác định

CHƯƠNG 3 TÁCH BIÊN ẢNH

1.6Cơ sở lý thuyết tách biên ảnh

Tách biên là phương pháp thông dụng nhất để tách theo nghĩa gián đoạn trong các giá trị cường độ Sử gián đoạn được tách sử dụng đạo hàm bậc nhất

và bậc hai Đạo hàm bậc nhất lựa chọn trong xử lý ảnh grandient (độ dốc) Grandient của hàm 2-D f(x,y) được định nghĩa dưới dạng vecter:

1/2 2 2

phân bậc 2 dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu, biên độ của nó sinh ra các biến kép và

1.7Tách biên ảnh trong Matlab

Cấu trúc tổng quát của hàm này:

[g,t]= edge(f, ‘method’, parameter).

Trong đó ‘method’ gồm : Sobel, Prewitt , Robert, LoG , Zero Crossing, Canny

1.1.4 Bộ tách biên Sobel

Bộ tách biên Sobel sử dụng các mặt nạ trong hình dưới để xấp xỉ đạo hàm

được tính theo bộ tách Sobel.

Gx=(Z7 + 2Z8 + Z9) – (Z1 + 2Z2 + Z3) Gx=(Z3 + 2Z6 + Z9) – (Z1 + 2Z2 +

Z7)

Cú pháp gọi bộ tách biên tổng quát là

[g ,t]= edge(f, ’sobel ’,T,dir )

g= edge (f), hoặc [g,t] = edge (f).

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ

[g ,t]= edge(f, ’prewitt ’,T,dir )

Bộ tách biên prewitt đơn giản hơn dễ thực hiện bằng máy tính so với bộ Sobel, nhưng nó có thẻ sinh ra một chút nhiễu

Trang 10/18

Cú pháp tổng quát là :

[g ,t]= edge(f, ’prewitt ’,T,dir )

Bộ tách biên Robert là một trong những bộ tách biên xưa nhất trong xử lý ảnh số và nó càng đơn giản nhất Tuy nhiên , nó vẫn đuọc dùng thường xuyên trong hiện thực phần cứngkhi tính đơn giản và tốc độ là các yếu tố chi phối

1.1.7 Bộ tách biên Canny

Là bộ tách biên mạnh nhất cunbg cấp bởi hàm edge Có thể tóm tắt phương

pháp này như sau:

1 Ảnh được làm trơn sử dụng một bộ lộc Gauss với độ lệch chuẩn để giảm nhiễu.

định nghĩa là điểm ó độ dài là cực đại theo hướng của Grandient

3 Điểm biên được xác định tang lên đến các đỉnh trong Grandient trong biên đọ ảnh Cuối cùng , thuật toán thực hiện biên kết nối bằng các kết hợp các pixel yếu mà có dạng kết nối -8 với các pixel mạnh.

Cú pháp tổng quát là :

[g ,t]= edge(f, ’canny ’,T, sigma )

bộ lọc làm trơn Giá tri mặc định sigma là 1.

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ

CHƯƠNG 4 GIỚI THIỆU VỀ MATLAB

1.8Giới thiệu về MATLAB

MATLAB là viết tắt của Matrix Laboratory , là một bộ phần mềm toán học của hãng Mathworks để lập trình , tính toán số và có tính trực quan rất cao

MATLAB làm việc chủ yếu với ma trận Ma trận cỡ mxn là bảng chữ nhật gồm mxn số được sắp xếp thành m hàng và n cột

Trang 12/18

MATLAB có thể làm việc với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau Với chuỗi kí tự MATLAB cũng xem là một dãy các kí tự hay là dãy mã số của các ký tự

MATLAB dùng để giải quyết các bài toán về giải tích số, xử lý tín hiệu số, xử lý

đồ họa, … mà không phải lập trình cổ điển

Hiện nay, MATLAB có đến hàng ngàn lệnh và hàm tiện ích Ngoài các hàm cài sẵn trong chính ngôn ngữ, MATLAB còn có các lệnh và hàm ứng dụng chuyên biệt trong các Toolbox, đểmở rộng môi trường MATLAB nhằm giải quyết các bài toán thuộc các phạm trù riêng Các Toolbox khá quan trọng và tiện ích cho người dùng như toán sơ cấp, xử lý tín hiệu số, xử lý ảnh, xử lý âm thanh, ma trận thưa, logic mờ,…

Giao diện của phần mềm MATLAB khi bắt đầu chạy ứng dụng :

Hình 4-1 Giao diện Matlab

 Kiểu đơn single, kiểu này có lợi về bộ nhớ dữ liệu vì nó đòi hỏi ít byte nhớhơn, kiểu dữ liệu này không được sử dụng trong các phép tính toán học, độchính xác kém hơn.

 Kiểu double kiểu này là kiểu thông dụng nhất của các biến trong Matlab

 Kiểu Sparse

 Kiểu uint8, uint8, uint16, uint64

 Kiểu char ví dụ “Hello”

Hệ thống giao diện của Matlab được chia thành 5 phần:

 Môi trường phát triển

Đây là nơi đặt các thanh công cụ, các phương tiện giúp chúng ta sử dụng cáclệnh và các file, ta có thể liệt kê một số như sau

 Desktop

 Command Window

 Command History

 Browsers for viewinghelp

 Thư viện, các hàm toán học bao gồm các cấu trúc như tính tổng, sin cosinatan, atan2 etc , các phép tính đơn giản đến các phép tính phức tạp như tính

ma trận nghich đảo, trị riêng, chuyển đổi fourier, laplace, symbolic library

 Ngôn ngữ Matlab Đó là các ngôn ngữ cao về ma trận và mảng, với các dònglệnh, các hàm, cấu trúc dữ liệu vào, có thể lập trình hướng đối tượng

 Đồ hoạ trong Matlab Bao gồm các câu lệnh thể hiện đồ họa trong môitrường 2D và 3D, tạo các hình ảnh chuyển động, cung cấp các giao diệntương tác giữa người sử dụng và máy tính

 Giao tiếp với các ngôn ngữ khác Matlab cho phép tương tác với các ngônngữ khác như C, Fortran …

1.11 Một số lệnh cơ bản trong xử lý ảnh

Trang 14/18

+ dither : Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh cường độ đen trắng bằng cách trộn , tạo

một ảnh chỉ số từ một ảnh RGB bằng cách trộng (dither )

+ gray2id : Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh cường độ đen trắng

+ grayslice : Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh cường độ đen trắng bằng cách đặt

ngưỡng

+ im2bw : Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh cường độ , ảnh chỉ số hay ảnh RGB

trên cơ sở của ngưỡng ánh sáng

+ ind2gray : Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh chỉ số

+ ind2rgb : Tạo một ảnh RGB từ một ảnh chỉ số

+ mat2gray : Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ dữ liệu trong một ma trận bằng

cách lấy tỉ lệ giữ liệu

+ rgb2gray : Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh RGB

+ rgb2ind : Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh RGB

CHƯƠNG 5 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 1.12 Giao diện chương trình

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ

Hình5-1 Giao diện chương trình

1.13 Kết quả mô phỏng

Trang 16/18

Hình 5-2 Kêt quả mô phỏng

5.1 Ưu điểm và khuyết điểm của đề tài

- Ưu điểm: Nhận biết nhanh các vật thể giảm chi phí lao công Nhặn biết nhiều vật thể Tiết kiệm chi phí lắp đặt

-Nhược điểm: tính ổn định chưa cao , dễ bị nhiễu Dễ bị ảnh hưởng nhiều vật cản khác.

TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG ẢNH SỐ

5.2 Khả năng ứng dụng và phát triển đề tài

- Ứng dụng : dùng cho công ty hay xí nghiệp để kiểm soát hàng hóa

-Phát triển : nhận dạng khuôn mặt , nhận dạng vân tay, kiểm soát người ra vào

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Anh:

[1] Digital Image Processing Using Matlab – Gonzales

[2] Digital Image Processing – Gonzzales

[3] Digital Image Processing Using Matlab V4 – Ingle and Proakis

Tiếng Việt:

[4] Phạm Hồng Liên , ‘MATLAB VÀ ỨNG DỤNG TRONG VIỄN THÔNG’, NXB Đại học quốc gia TP.HCM

PHỤ LỤC A