PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN SỰ KHÁC BIỆT HƯỚNG NGUỒN SÁNG

3.3 Ước lượng hướng chiếu nguồn sáng 3.3.1 Ước lượng hướng chiếu của nguồn sáng Phần này trình bày thuật toán ước lượng tự động hướng chiếu của nguồn sáng đối với một ảnh đơn.. Sau đó vớ

PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN SỰ KHÁC BIỆT

HƯỚNG NGUỒN SÁNG

3.1 Giới thiệu

Vấn đề ước lượng hướng nguồn sáng là một lĩnh vực nghiên cứu lớn của thị giác máy tính Trong phần này sẽ mô tả bài toán, đề xuất giải pháp và sau đó

sẽ trình bày cách thức để loại bỏ các yếu tố ngoại cảnh, làm đơn giản hóa các điều kiện để hạn chế những phức tạp trong quá trình xử lý

3.2 Các loại nguồn sáng

Ý tưởng phát hiện ảnh giả mạo ở trên là dựa vào nguồn sáng, tuy nhiên thuật toán này không áp dụng giống nhau cho tất cả các loại nguồn sáng được Trong nguồn sáng đơn chúng ta lại chia thành hai loại: nguồn sáng ở rất xa (xa vô hạn) và nguồn sáng ở gần

3.3 Ước lượng hướng chiếu nguồn sáng

3.3.1 Ước lượng hướng chiếu của nguồn sáng

Phần này trình bày thuật toán ước lượng tự động hướng chiếu của nguồn sáng đối với một ảnh đơn Thuật toán gồm ba bước Đầu tiên tìm ra những đường có khả năng là biên khuất với xác suất cao nhất Sau đó với mỗi đường biên khuất chúng ta sẽ ước lượng véc-tơ chỉ hướng chiếu của nguồn sáng theo

mô hình bóng đổ Cuối cùng các ước lượng đó được đưa vào mô hình mạng Bayet để tìm một ước lượng thích hợp nhất cho hướng chiếu của nguồn sáng Điều kiện là đối tượng phải có bề mặt Lambertian, đồng thời toàn bộ bề mặt có

hằng số

3.3.2 Tìm những đường có khả năng là biên khuất

Nhiệm vụ của bước này là tìm ra những đường có khả năng là biên khuất

Có thể không tìm ra chính xác biên khuất nhưng cũng phải đưa ra những đường

đủ tốt cho bước tiếp theo

Thuật toán phát hiện cạnh Canny gồm 6 bước như sau:

Bước 1: Bước đầu tiên trong thuật toán phát hiện cạnh Canny là khử nhiễu

và làm phẳng ảnh ban đầu trước khi cố gắng xác định và định vị bất kỳ một cạnh nào đó

Bước 2: Sau khi làm phẳng và khử nhiễu ảnh, bước tiếp theo là phải tìm ra

độ dài của cạnh bằng việc lấy hướng của ảnh

Bước 3: Tìm hướng của cạnh Một khi chúng ta đã biết hướng của cạnh

theo trục x và trục y thì hướng của cạnh sẽ dễ dàng tính được

Bước 4: Khi hướng của cạnh được tìm ra, bước tiếp theo là liên kết hướng

đó với một mà có thể lần ra ảnh

Bước 5: Sau khi đã biết hướng cạnh thuật toán tiếp tục như sau: đi dọc

cạnh theo hướng cạnh, nếu gặp bất kỳ điểm ảnh nào mà không liên quan đến cạnh thì khử điểm ảnh đó đi (tức là cho giá trị điểm ảnh bằng 0) Việc này sẽ cho chúng ta một đường mảnh ở ảnh kết quả

Bước 6: Cuối cùng là khử sự tạo thành vạch Sự tạo thành vạch sẽ phá vỡ

cạnh, gây ra do sự dao động giữa ngưỡng trên và ngưỡng dưới

Đó là thuật toán phát hiện cạnh Canny Sau khi đã trích ra được các cạnh, chúng ta sẽ nhóm các cạnh đó thành chuỗi theo luật sau:

Vùng tiếp theo cạnh sẽ đồng màu

Màu sẽ giống với màu của cạnh kế trước trong chuỗi

Vùng tiếp theo cạnh không chứa cạnh khác

Trong chuỗi không tạo nên những chỗ gấp khúc

Việc này được thực hiện trên cả các mặt phẳng của các cạnh

3.3.3 Ước lượng hướng chiếu sáng cho từng đường biên tìm được

Sau khi tìm ra các đường biên khuất (có khả năng là biên khuất) chúng sử dụng mô hình bóng đổ cho các đường biên này để tìm ra hướng chiếu sáng cho từng đường biên

Đo cường độ sáng trên biên khuất

Theo cách trên muốn ước lượng được hướng chiếu của nguồn sáng chúng

ta cần phải có cường độ sáng trên biên khuất Tất nhiên điều này là không thể, chúng ta không thể đo trực tiếp cường độ sáng trên biên khuất, mà phải ngoại suy từ các điểm ở xa biên

3.3.4 Sử dụng mạng Bayes tìm ước lượng tốt nhất

Sau bước 2 chúng ta có một tập hợp các ước lượng và hiệp phương sai của

n chuỗi cạnh mà có thể hoặc không là biên khuất Để có thể tìm ra biên khuất chính xác từ tập hợp n chuỗi đó ta cần chú ý một điều là đối với đường biên

khuất chính xác, nói chung sẽ có hiệp phương sai nhỏ hơn và phù hợp với mô hình hơn là những đường không chính xác

3.4 Nguồn sáng ở vô tận (3-D)

Hướng chuẩn hóa cho việc ước lượng hướng nguồn sáng bắt đầu từ việc xây dựng một số giả thuyết đơn giản:

+ Bề mặt của đối tượng phản xạ ánh sáng đẳng hướng (bề mặt Lambertian) + Bề mặt của đối tượng có một hằng số phản xạ

+ Bề mặt được chiếu bởi nguồn sáng điểm ở xa vô hạn

+ Góc giữa bề mặt và hướng của nguồn sáng trong khoảng từ 0 đến 90 độ Với những giả thuyết như vậy, mật độ ảnh có thể được mô tả bởi:

I ( x,y ) = R(⃗N ( x,y ) .⃗L)+ A(3.14)

Với:

+ R là hằng số phản xạ

+ ⃗ L là véctơ 3 chiều chỉ hướng của nguồn sáng

+ ⃗N ( x,y ) là véctơ pháp tuyến của bề mặt tại điểm ( x,y)

+A là hằng số giới hạn ánh sáng xung quanh

3.5 Nguồn sáng ở vô tận (2-D)

Chúng ta có thể ước lượng được hai thành phần ( Lx,Ly ) của hướng nguồn

sáng chỉ cần dựa trên một bức ảnh duy nhất Thành phần z của bề mặt chuẩn được giả định bằng 0,

N

¿ Khi đó các thành phần x, y của bề mặt chuẩn (

Nx,Ny¿ có thể được ước lượng một cách trực tiếp từ ảnh (hình 12b).

Hình 12: Mô hình minh họa cho: Nguồn sáng vô tận (3-D), Nguồn sáng vô tận (2-D), và nguồn sáng cục bộ (2-D) Trong trường hợp 2-D, thành phần z của

bề mặt ⃗ N bằng 0 Không giống trường hợp nguồn sáng vô tận, hướng của nguồn sáng ( ⃗L ¿ biến đổi từ bên này qua bên kia của bề mặt hình cầu

 Đơn giản hóa những giả định về hằng số độ tương phản

Thay vì coi toàn bộ bề mặt của đối tượng có cùng hằng số độ tương phản, mỗi phần của bề mặt có độ tương phản là hằng số Ta sẽ ước lượng hướng của nguồn sáng bộ phận( Li ) từ việc xem xét từng phần của bề mặt đối tượng

3.6 Nguồn sáng ở gần (bộ phận) (2-D)

Với các phần trên, giả định nguồn sáng xuất phát từ vô tận Với nguồn sáng

bộ phận, các công thức trên trên không còn phù hợp(hình 13.c)

Hình 13: Hai đối tượng được chiếu bởi 1 nguồn sáng ở gần.

3.7 Nhiều nguồn sáng

Trong những phần trên ta giả định rằng chỉ có ánh sáng phát ra từ một nguồn sáng duy nhất chiếu lên vật thể và các nguồn sáng khác coi không đáng

kể và được xem xét với hằng số giới hạn ánh sáng xung quanh (A), điều này

thường phù hợp với ánh sáng ngoài trời Nhưng xảy ra trường hợp đối tượng được chiếu rọi bởi nhiều nguồn sáng

Ánh sáng có thuộc tính rất đặc biệt đó là tuyến tính Giả sử có 2 nguồn sáng chiếu lên đối tượng, khi đó hàm mật độ ảnh có dạng:

I x y R N x y L N x y L A

R N x y L L A

R N x y L+ A

Khi đó ta xử lý với giả định rằng hai nguồn sáng đã kết hợp lại và cho ta một nguồn sáng chung duy nhất với phương pháp xác định hướng nguồn sáng tương tự những phần trước