Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng

Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa được màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lượng bề mặt bức ảnh, thêm vào nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh.

Trang 1

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT&TT

- -

LÊ THỊ ĐÌNH

CHIẾU SÁNG TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Chuyên ngành : Khoa học máy tính

Thái Nguyên, năm 2011

Trang 2

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

LỜI CAM ĐOAN 3

LỜI CẢM ƠN 4

Phần 1 ĐẶT VẤN ĐỀ 5

1 Giới thiệu tổng quan về đề tài 5

2 Lý do chọn đề tài 6

3 Bố cục của luận văn 6

Phần 2 NỘI DUNG 8

Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH 8

1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh 8

1.1.1 Xử lý ảnh 8

1.1.2.Quá trình thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh và lưu trữ ảnh 8

1.1.2.1 Quá trình thu nhận ảnh 8

1.1.2.2 Biểu diễn ảnh 8

1.1.2.3 Lưu trữ ảnh 10

1.1.3 Các mô hình biểu diễn màu 12

1.1.3.1 Hệ màu chuẩn RGB 12

1.1.3.2 Hệ màu CMY 13

1.1.3.3.Hệ màu YIQ 14

1.1.3.4.Hệ màu L*a*b 14

1.1.3.5.Hệ màu HSI(Hue- Saturation- Itensity) 14

1.2 Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh 16

1.2.1 Khái quát về chiếu sáng ảnh 16

1.2.2 Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh 16

1.2.3 Một số hình ảnh về chiếu sáng 17

Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH 20

2.1 Kỹ thuật Phong Shading 21

2.2 Kỹ thuật phản chiếu ngược Phong Shading 23

2.3 Kỹ thuật Gouraud Shading 24

2.4 Phép nội suy Phong 26

2.5 Tính bất biến về màu sắc với RETINEX 27

2.6 So sánh các kỹ thuật chiếu sáng: Phong Shading, phản chiếu ngược Phong Shading, Gouraud Shading 35

Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 37

3.1 Bài toán chiếu sáng trong ảnh 37

Trang 3

3.2 Chương trình thử nghiệm 38

3.2.1 Các khối Modul chính trong chương trình 38

3.2.1.1 Khối Modul thực hiện mở một ảnh mới 38

3.2.1.2 Khối Modul thực hiện xử lý thêm nguồn sáng vào ảnh 39

3.2.1.3 Khối Modul thực hiện thêm nguồn sáng mới 40

3.2.1.4 Khối Modul thực hiện thiết lập thông số nguồn sáng 41

3.2.1.5 Khối Modul thực hiện các sự kiện khi thay đổi nguồn sáng 45

3.2.1.6 Khối Modul thực hiện hiển thị kết quả xử lý ảnh 50

3.2.2 Giao diện chương trình 51

3.2.2.1 Giao diện chính của chương trình chiếu sáng trong ảnh 51

3.2.2.2 Giao diện thực hiện mở ảnh 52

3.2.2.3 Giao diện thiết lập màu, tọa độ nguồn sáng, kiểu chiếu sáng,… 52 3.2.2.4 Giao diện xử lý chiếu sáng ảnh và kết quả 53

3.2.2.5 Giao diện thêm nhiều nguồn sáng đồng thời 54

Phần 3 PHẦN KẾT LUẬN 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

Trang 4

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng” là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Thị Hồng Minh Các

số liệu, hình ảnh được sử dụng trong luận văn cũng như các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận văn là trung thực

LÊ THỊ ĐÌNH

Trang 5

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong trườngĐại học CNTT&TT-Đại học Thái Nguyên cũng như các thầy giáo ở Viên Công Nghệ Thông Tin đã hết lòng truyền đạt những kiến thức quý báu cho tôi trong suốt thời gian học Cao học vừa qua

Tôi xin chân thành cảm ơn cô giáo TS Nguyễn Thị Hồng Minh đã tạo điều kiện, trực tiếp hướng dẫn, động viên và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn tốt nghiệp

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, cán bộ viên chức trường Dự bị đại học dân tộc Nội trú Sầm Sơn đã tạo mọi điều kiện cho bản thân tôi và các học viên lớp cao học CNTT K8B hoàn thành khoa học

Tôi xin chân thành cảm ơn các học Viên trong lớp Cao học CNTTK8B đã động viên, chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức, tài liệu cho bản thân tôi trong quá trình học tập và thực hiện đề tài luận văn

Một lần nữa xin chân thành cảm ơn!

Trang 6

Phần 1 ĐẶT VẤN ĐỀ

1 Giới thiệu tổng quan về đề tài

Chiếu sáng ảnh là quá trình chúng ta có thể thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào ảnh Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào các bức ảnh đó có thể làm cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngược lại cũng có thể làm cho bức ảnh

đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa được màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lượng bề mặt bức ảnh, thêm vào nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh

Mô hình về ánh sáng và sắc thái là một trong những mô hình chiếu sáng ảnh được phát triển nhanh chóng và phổ biến nhất Việc sử dụng các mô hình về ánh sáng và sắc thái nhằm tạo ra những hình ảnh thực bằng cách chúng ta sẽ tái tạo lại

vẻ bên ngoài của các bề mặt trong nhiều điều kiện sáng khác nhau Từ đó chúng ta

có thể thu được sự phản chiếu từ các điểm trên bề mặt

Các mô hình chiếu sánh ảnh phổ biến gồm có mô hình Phong shading và Gouraud shading

Phong shading dùng để chỉ một tập hợp các kỹ thuật trong đồ họa máy tính 3D Phong shading bao gồm một mô hình của sự phản chiếu ánh sáng từ các bề mặt

và một phương pháp ước tính màu sắc điểm ảnh bằng những dạng bình thường của

bề mặt nội suy trên những đa giác định dạng

Mô hình phản chiếu có thể là “mô hình phản chiếu Phong – Phong refection model”, “Phong illumination” hay “Phong lighting” Cũng có thể gọi là “Phong shading” nếu đó là bóng điểm ảnh hoặc những nơi mà tính toán ánh sáng có thể gọi

là “shading - bóng” Phong refection là mô hình thực nghiệm chiếu sáng cục bộ Nó

mô tả cách mà một bề mặt phản xạ ánh sáng như là sự kết hợp giữa phản xạ khuếch tán ở các bề mặt thô ráp với phản xạ phản chiếu ở cá bề mặt sáng bóng Nó dựa trên quan sát của BUI TUONG PHONG là: bề mặt sáng bóng có những điểm phản chiếu cường độ nhỏ, trong khi bề mặt mờ đục có những điểm phản chiếu lớn và giảm đi từ

từ

Gouraud shading, là một phương pháp được sử dụng trong đồ họa máy tính

để mô phỏng các hiệu ứng khác nhau của ánh sáng và màu sắc trên bề mặt của một

Trang 7

đối tượng Trong thực tế, Gouraud shading được sử dụng để đạt được ánh sáng mịn trên bề mặt đa giác thấp (low polydon) mà không có các yêu cầu nặng nề về tính toán chiếu sáng cho mỗi điểm ảnh Gouraud công bố lần đầu tiên kỹ thuật này vào năm 1971, sau khi phát minh ra Le Sapot

2 Lý do chọn đề tài

hỏi chúng ta có những bức ảnh sống động rõ nét phản ảnh đúng đủ trong những thời

kỳ, thời điểm nhất định Để đáp ứng được các yếu tố đó đòi hỏi các bức ảnh phải được điều phối mầu sắc, ánh sáng,… cho phù hợp với các yêu cầu thực tế Vì vậy

để hỗ trợ thêm cho việc tạo ra các bức ảnh như mong muốn như đã nêu trên ta cùng nghiên cứu các kỹ thuật chiếu sáng ảnh Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào các bức ảnh đó có thể làm cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn, rực rỡ và ngược lại cũng có thể làm cho bức ảnh đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn

Chính vì lý do nêu trên tôi quyết định chọn đề tài “Chiếu sáng trong ảnh và

ứng dụng”

3 Bố cục của luận văn

 Phần mở đầu: Nêu lý do chọn đề tài và bố cục luận văn

 Nội dung:

CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH

1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh

1.2 Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh

1.2.1 Khái quát về chiếu sáng ảnh 1.2.2 Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh 1.2.3 Một số hình ảnh về chiếu sáng

Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH

2.1 Kỹ thuật Phong Shading

Trang 8

2.4 Phép nội suy Phong

2.5 Tính bất biến về màu sắc với RETINEX

2.6 So sánh các kỹ thuật chiếu sáng: Phong Shading, phản chiếu ngược Phong Shading, Gouraud Shading

Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM

3.1 Bài toán chiếu sáng ảnh

3.2 Chương trình thử nghiệm

3.2.1 Các khối Modul chính trong chương trình 3.2.2 Giao diện chương trình

Phần kết luận: Tóm tắt các kết quả đạt được, hướng phát triển tiếp

 Tài liệu tham khảo

Trang 9

Phần 2 NỘI DUNG

Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH 1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh

1.1.1 Xử lý ảnh

Xử lý ảnh (Image Proceessing) là một lĩnh vực có quan hệ mật thiết với nhận

thức về ảnh của con người Hay nói một cách khác “thị giác máy” dựa trên phép xử

lý ảnh bằng sự phân tích của máy Trong thực tế, hai lĩnh vực “xử lý ảnh số” và “ thị giác máy” có liên kết chặt chẽ với nhau Tuy nhiên, cho đến nay cả hai lĩnh vực này đã hoàn thiện đến mức chúng có thể cho phép giải quyết các vấn đề một cách riêng rẽ, độc lập

1.1.2 Quá trình thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh và lưu trữ ảnh

1.1.2.1 Quá trình thu nhận ảnh

Ảnh tồn tại trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng Ảnh có thể được thu nhận qua Camera, từ vệ tinh nhân tạo qua bộ cảm biến Sensor hay qua máy Scanner

Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Số hóa là quá trình rời rạc hóa về không gian và lượng tử hóa thành phần giá trị Quá trình rời rạc hóa về không gian là quá trình thu nhận những điểm rời rạc từ một ảnh liên tục Quá trình này cũng chính là việc tìm cách biểu diễn một ảnh lớn có vô số điểm, thành ảnh có hữu hạn điểm, mà không làm mất hay thay đổi tính chất của ảnh, để việc lưu trữ và xử lý được dễ dàng Quá trình lượng tử hóa về giá trị là quá trình rời rạc hóa về mặt giá trị để có thể đơn giản hóa việc tính toán và đưa vào máy tính để xử lý Tùy theo từng loại ảnh, độ chính xác yêu cầu và khả năng xử lý của máy tính mà ta có các mức lượng tử thích hợp

1.1.2.2 Biểu diễn ảnh

Trong biểu diễn ảnh, có hai khái niệm thường dùng đó là pixel(phần tử ảnh)

và grey level(mức xám)

Trang 10

Với tính chất ảnh được thu nhận như trên thì ảnh có thể được biểu diễn bằng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số Trong biểu diễn số của các ảnh đa cấp xám, một ảnh thường được biểu diễn bằng một ma trận hai chiều Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ của ảnh tại vị trí đó Mỗi phần tử như vậy

trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh, thông thường kí hiệu là PEL(Picture

Element) hoặc là điểm ảnh(Pixel) Mỗi Pixel gồm một cặp tọa độ x,y và màu

Cặp tọa độ x,y tạo nên độ phân giải của ảnh( Resolution) Một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh Khi được số hóa, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều

- Với ảnh đen trắng: Nếu dùng 8 bit(1 byte) để biểu diễn mức xám, thì số các

hay 256 Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất

- Với ảnh màu: Cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ khác

là các số tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ, bao gồm: Đỏ(Red), Lục(Green) và Lơ(Blue) Để biểu diễn cho một điểm ảnh màu cần 24 bit,

24 bit này được chia thành ba khoảng 8 bit Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường

độ sáng của một trong các màu chính

Pixel hay

PEL

Độ sáng trung bình trong mỗi hình chữ nhật = giá trị một điểm ảnh

Hình 1.1.2.2: a - Biểu diễn một mức xám của ảnh số

Trang 11

Như vậy, ta có thể thấy rằng ảnh đa kép xám là một trường hợp đặc biệt của ảnh màu, trong đó các thành phần tọa độ màu tương ứng bằng nhau(R=G=B=1)

Về mặt toán học, bản chất của ảnh là một hàm hai biến phụ thuộc vào miền không gian I= f(x,y) với x,y là các biến tọa độ Giá trị số ở điểm có tọa độ(x,y) tương ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh(x là các cột, y là các hàng) Giá trị của hàm ảnh I=f(x,y) được hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dương

0  f(x,y)  fmax Ảnh có thể được biểu diễn theo một trong hai mô hình sau: Mô hình Vector hoặc mô hình Raster

 Mô hình Raster: Là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể được biểu diễn bởi một hay nhiều bit Mô hình Raster thuận lợi cho việc thu nhận, hiển thị và in ấn

 Mô hình Vector: Bên cạnh mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ, dễ dàng hiển thị và in ấn, các ảnh biểu diễn theo mô hình vector còn có ưu điểm cho phép dễ dàng lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm,…Theo những yêu cầu này thì kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra ưu việt hơn Trong mô hình này, người ta sử dụng hướng vector của các điểm ảnh lân cận để mã hóa và tái tạo lại hình ảnh ban đầu Các ảnh vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa như Digitalize hoặc được chuyển đổi từ các cảnh Raster thông qua các chương trình vector hóa

Khi xử lý các ảnh Raster chúng ta có thể quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lưới hình vuông(raster), lưới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau Cách sắp xếp theo hình vuông là được quan tâm đến nhiều nhất và có hai loại: điểm

4 láng giềng(4 liền kề) hoặc 8 láng giềng(8 liền kề)

Trang 12

Ảnh thu được sau quá trình số hoá thường được lưu lại cho quá trình xử lý tiếp theo hoặc chuyển sang giai đoạn phân tích Nếu lưu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu bản đồ ảnh thì dung lượng sẽ khá lớn, tốn kém mà nhiều khi không đem lại hiệu quả cao

Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng khác nhau từ ảnh đen trắng IMG, ảnh đa cấp xám hay ảnh màu: BMP, GIF, JPEG,… Định dạng BMP: Đây là định dạng thường gặp trong các file ảnh, các ảnh được chụp từ phim VCD thường mang định dạng này

Định dạng JPG: Là định dạng nén, file ảnh được lưu dưới định dạng này thường có dung lượng nhỏ, thường được dùng trong công việc thiết kế trang Web Định dạng PDF: Là định dạng file ảnh để đọc trong chương trình Acrobat, cũng thường được dùng trong công việc thiết kế trang Web

Định dạng GIF: Là định dạng của các file ảnh động, dung lượng của file GIF cũng rất nhỏ nên thường dùng trong công việc thiết kế Website

Tuy những định dạng này là khá khác nhau, song chúng cũng tuân theo một cấu trúc chung nhất Nhìn chung một tệp ảnh gồm ba phần:

 Dữ liệu nén: Số liệu ảnh đã được mã hoá bởi kiểu mã hoá chỉ ra trong phần header

 Bảng màu: không nhất thiết phải có

Nếu có, nó chỉ ra số màu dùng trong ảnh và sử

dụng để hiện ảnh

Đầu tệp(Header)

Dữ liệu nén (Data Compression)

Bảng màu (Palette Color)

Trang 13

1.1.3 Các mô hình biểu diễn màu

1.1.3.1 Hệ màu chuẩn RGB

Theo tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE(Commision Internationle Eclairage), một màu được tổ hợp từ các màu cơ bản theo một tỷ lệ nào đấy Tổ chức này đưa ra một hệ chuẩn, dùng ba màu cơ bản, độc lập là R(Red-Đỏ), G(Green-Lục), B(Blue-Lơ) và kí hiệu RBGCIE Hầu hết, các màu khác nhau trong thực tế đều

có thể biểu diễn tọa độ của chúng bởi hệ tọa độ độ này, có nghĩa là từ ba màu cơ bản này ta có thể tổng hợp được nhiều màu khác nhau trong thực tế

Hệ thống màu RGB là hệ thống màu cộng vào bởi vì mỗi màu được tạo nên bằng cách cộng thêm các phần tử vào màu đen (0,0,0) Khuôn dạng của không gian RGB là định dạng phổ biến nhất của ảnh số, lý do chính là tính tương thích với màn hình hiển thị hay chính là màn hình vi tính

Giả sử, một pixel ảnh màu kí hiệu là Px thì nó được viết:

(1,0,0)Đỏ

Red(Đỏ)

(0,0,0)Đen

Trang 14

Trong cách biểu diễn này ta có công thức: Đỏ + Lục + Lơ = 1 Công thức này được gọi là công thức Maxwell Trong hình vẽ trên tam giác tạo bởi ba đường thẳng đứt đoạn gọi là tam giác Maxwell Màu trắng trong hệ tọa độ này được tính bởi:

1.1.3.2 Hệ màu CMY

Không gian màu CMY được dùng trong việc in ấn Màu lục lam, màu đỏ tươi

và màu vàng là phần bù của màu đỏ, màu xanh lá cây và màu xanh dương được gọi

là các thành phần cơ sở trừ vì chúng được tạo ra bằng cách trừ đi độ sáng từ màu trắng

Ví dụ: Màu lục lam là phần bù của màu đỏ, được tạo ra bằng cách xóa đi thành phần đỏ từ màu trắng

Có thể chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu CMY bằng công thức chuyển đổi đơn giản nhưng không chính xác: C=1-R; M=1-G; Y=1-B Hệ thống màu CMY dường như là một sự đảo ngược của hệ thống màu RGB Đặc tính của nó là sự đơn giản, ứng dụng nhiều trong thực tế, tuy nhiên khuyết điểm của nó cũng tương tự như không gian màu RGB, tức là cách mã hóa khác với cách mà con người cảm nhận về màu sắc

Hình 1.1.3.2 Hệ màu C-M-Y

Trang 15

1.1.3.3.Hệ màu YIQ

Về cơ bản mô hình màu YIQ là sự biến thể mô hình màu RGB bằng cách chuyển đổi hiệu quả và duy trì sự tương thích với hệ màu đơn sắc chuẩn Thành phần Y của hệ màu này cung cấp tất cả các thông tin video yêu cầu bởi một tập các màu đơn sắc Công thức chuyển đổi từ RGB sang YIQ:

596 0

299 0

532.0

275.0

587.0

321 0

114 0

Để lấy được các giá trị RGB từ tập YIQ, chúng ta chỉ cần thực hiện toán tử đảo ma trận Hệ màu YIQ được thiết kế giúp sự cảm nhận của con người về sự thay đổi độ sáng chói tốt hơn sự thay đổi đặc trưng màu sắc(Hue) và độ thuần khiết(Staration) Lợi thế của YIQ trong việc xử lý ảnh là độ chói(Y) và thông tin màu(I và Q) được tách riêng ra Sự quan trọng của việc tách riêng này giúp cho việc

xử lý thành phần Y của ảnh có thể không có ảnh hưởng đến nội dung màu

Không gian màu này gây khó khăn cho người sử dụng vì nó không phản ánh trực tiếp khái niệm giác quan của màu sắc: màu, sắc thái và độ sáng

sự tách biệt giữa ánh sáng và màu sắc

1.1.3.5.Hệ màu HSI(Hue- Saturation- Itensity)

Trang 16

Hệ thống màu HSI mã hóa thông tin màu sắc bằng cách chia giá trị I từ hai giá trị được mã hóa về độ hội tụ của màu H và S Thành phần không gian màu của HSI gồm 3 phần:

S: Có giá trị 0-1, mang giá trị về độ thuần khiết của thành phần H

I: Mang thông tin về độ sáng của điểm ảnh

Ta có thể hình dung không gian HSI như là một hình nón Với trục chính biểu thị cường độ sáng I Khoảng cách đến trục biểu thị độ thuần khiết S Góc xung quanh trục biểu thị màu sắc H

Lưu ý: Hệ thống màu HSI đôi khi cũng được gọi là hệ thống màu HSV, bởi

vì thay V(Value) bởi I(Itensity)

Hệ thống HSI thích hợp hơn với thiết kế đồ họa bởi vì nó cung cấp sự điều khiển trực tiếp đến ánh sáng và màu sắc Hệ thống này cũng hỗ trợ tốt cho những thuật toán xử lý ảnh vì sự tiêu chuẩn hóa về ánh sáng và tập trung về hai tham số là

độ hội tụ màu và cường độ màu Hệ thống HSI có sự phân biệt rõ rệt về màu sắc và ánh sáng Do đó, có khả năng rất lớn trong việc so sánh sự giống nhau về màu sắc giữa hai ảnh

Công thức chuyển đổi không gian màu RGB sang không gian màu HIS

Cho RGB c1(r, g, b) và HSI c2(h, s, i) Ta có:

i=max(r, g, b); s=

i

b g r

imin( , , )

Hình 1.1.3.5 a Hệ màu HIS – b Không gian màu HSI

Trang 17

Đặt r’=

),,min(r g b i

r i



; g’=

),,min(r g b i

g i



; b’=

),,min(r g b i

b i

b g r r

b g r b

khi g

b g r b

b g r g

khi b

b g r b

b g r g

khi r

b g r g

b g r r

khi g

b g r g

b g r r

khi b

' 5

) , , min(

);

, , max(

: ' 3

) , , min(

);

, , max(

: ' 3

) , , min(

);

, , max(

: ' 1

) , , min(

);

, , max(

: ' 1

) , , min(

);

, , max(

: ' 5

Với các đặc tính sau mô hình màu HSI có những ưu điểm sau:

- Dễ cảm nhận, phù hợp với cảm nhận mắt người

- Dễ định lượng, tách bạch thành phần màu và độ sáng

Với 5 hệ màu được giới thiệu ở trên thì hệ màu chuẩn RGB là hệ màu cơ bản nhất, những hệ màu còn lại đều có thể được chuyển đổi từ hệ RGB Mặt khác, hệ màu RGB được sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh số, do tính tương thích với độ phân giải của màn hình máy tính Do vậy, đề tài này cũng chọn hệ màu RGB cho cách biểu diễn và xây dựng đề tài của mình

1.2 Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh

1.2.1 Khái quát về chiếu sáng ảnh

Chiếu sáng ảnh là quá trình chúng ta có thể thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào ảnh Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào các bức ảnh đó có thể làm cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngược lại cũng có thể làm cho bức ảnh

đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn

Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa được màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lượng bề mặt bức ảnh, thêm vào nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh

1.2.2 Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh

Chiếu sáng ảnh giúp chúng ta điều chỉnh ánh sáng trong bức ảnh theo ý thích Làm cho bức ảnh ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngược lại cũng có thể làm cho bức ảnh đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn

Trang 18

Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa đƣợc màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lƣợng bề mặt bức ảnh, thêm vào nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh

1.2.3 Một số hình ảnh về chiếu sáng

Trang 19

Original Image effect06.las

Trang 20

Trang 21

Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH

Các kỹ thuật người ta thường dùng để chiếu sáng ảnh thì có một số kỹ thuật Trong đó có kỹ thuật sử dụng mô hình về ánh sáng và sắc thái được được phát triển nhanh chóng Việc sử dụng các mô hình về ánh sáng và sắc thái nhằm tạo ra những hình ảnh thực bằng cách chúng ta phải tái tạo được vẻ bên ngoài của các bề mặt dưới điều kiện sáng khác nhau Từ đó chúng ta có thể thu được sự phản chiếu từ một điểm trên bề mặt

Ánh sáng phản chiếu mà chúng ta quan sát được là sự kết hợp giữa nhiều nguồn sáng khác nhau Các hiệu ứng ánh sáng được miêu tả bằng các mô hình về sự tương tác của các nguồn ánh sáng với các bề mặt vật thể Ta có các yếu tố xác định hiệu ứng ánh sáng là:

- Các thông số của nguồn sáng

Mô hình ánh sáng được dùng để tính toán sự tăng cường của ánh sáng được phản chiếu ở một điểm nhất định trên bề mặt

Phương pháp dựng hình giúp chúng ta xem xét việc truyền sáng giữa các bề mặt và khung cảnh để sử dụng việc tính toán cường độ từ mô hình chiếu sáng để xác định cường độ ánh sáng ở tất cả các điểm ảnh trong hình ảnh

Trang 22

Các mô hình: Mô hình nguồn sáng; Các mô hình chiếu sáng; … được dùng

để xây dựng kỹ các kỹ thuật chiếu sáng Tuy nhiên để tổng quát lên các kỹ thuật về chiếu sáng ta sẽ tìm hiểu mô hình Phong shading; Gouraud shading

2.1 Kỹ thuật Phong Shading

Phong shadinh dùng để chỉ một tập hợp các kỹ thuật trong đồ họa máy tính 3D Phong shadinh bao gồm một mô hình cảu sự phản chiếu ánh sáng từ các bề mặt và một phương pháp ước tính màu sắc điểm ảnh bằng những dạng bình thường của bề mặt nội suy trên những đa giác định dạng

Mô hình phản chiếu có thể là “mô hình phản chiếu Phong – Phong refection model”, “Phong illumination” hay “Phong lighting” Cũng có thể gọi là “Phong shadinh” nếu đó là bóng điểm ảnh hoặc những nơi mà tính toán ánh sáng có thể gọi

độ nhỏ, trong khi bề mặt mờ đục có những điểm phản chiếu lớn và giảm đi từ từ

Với mỗi nguồn sáng tron một khung cảnh, chúng ta xác định các thành phần

i s và id như những cường độ (thường là những gía trị RGB) của thành phần phản

sáng xung quanh, nó thỉnh thoảng được tính từ sự đóng góp của tất cả các nguồn sáng

Trang 23

Với mỗi trị số đó, ta định nghĩa:

k s: Sự phản xạ ánh sáng phản chiếu không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng

phản chiếu so với tổng ánh sáng tới bề mặt

k d: Sự phản xạ ánh sáng khuếch tán không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng

khuếch tán so với tổng ánh sáng tới bề mặt

k a: Sự phản xạ ánh sáng xung quanh không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng

xung quanh biểu hiện trên tất cả các điểm trên nền cảnh quan sát

α: Là một hằng số bóng sáng của loại vật liệu này, loại vật liệu lớn hơn dành cho các bề mặt loại nhẵn hơn và có các đặc tính giống gương hơn

Hơn nữa, chúng ta cũng xác định được ánh sáng là tập các nguồn sáng, L là vecto hướng từ điểm trên bề mặt tới mỗi nguồn sáng, N là pháp tuyến tại mỗi điểm trên bề mặt, R là hướng của tia phản xạ lí tưởng từ điểm đó trên bề mặt, V là hướng

từ điểm đó đến người quan sát (vd như một may quay ảo)

Tiếp đó mô hình Phong cung cấp một phương trình để tính toán giá trị

“shading- bóng” Ip của mỗi điểm mặt:

Thời gian khuếch tán không bị ảnh hưởng bởi hướng người quan sát (V) Thời gian phản chiếu lớn chỉ khi hướng người quan sát (V) thẳng hàng (trùng) với hướng phản xạ R Sự lệch nhau giữa hai góc nhau V và R được đo bằng α độ lớn của cosin góc giữa chúng Cosin của một góc giữa vecto R và V tương ứng với

“dot product” của chúng Khi α lớn, trường hợp gần giống như phản xạ của gương, những điểm phản chiếu sẽ nhỏ bởi vì bất cứ điểm quan sát nào không thẳng hàng với tia phản xạ sẽ có cosin nhỏ và tiến tới không khi tăng dần cường độ chiếu sáng

Khi chúng ta có các thông số đại diện cho màu sắc như giá trị RGB, phương trình này thông thường sẽ tính riêng cho từng cường độ R, G và B

Mặc dù cách xây dựng trên là phổ biến trong việc biểu diễn mô hình Phong, một thuật ngữ cụ thể trong tổng chỉ nên được bao gồm nếu nó là tích cực, tức là, một cách chính thức, phương trình chưa chính xác

Trang 24

2.2 Kỹ thuật phản chiếu ngược Phong Shading

Mô hình phản chiếu bóng Phong là một đánh giá gần đúng với các đối tượng trong cuộc sống thực Nghĩa là phương trình Phong có thể áp dụng được cho bóng quan sát được trong một bức ảnh có pháp tuyến bề mặt của những vật thể nhìn thấy được Đảo ngược dùng để chỉ mục đích tính toán những pháp tuyến nhất định nhằm xác định một bức ảnh là tự nhiên hay đã qua chỉnh sửa

Mô hình phản chiếu Phong chứa rất nhiều thông số, như là thông số phản chiếu bề mặt (albedo), cái thông số mà có thể thay đổi bên trong chính ban thân đối tượng Do vậy, những pháp tuyến của một đối tượng chỉ có thể được xác định bằng cách dựa vào những thông tin như số loại ánh sáng, hướng chiếu sáng và các thông

số phản xạ

Ví dụ chúng ta có một đối tượng hình trụ, như là một ngón tay chẳng hạn và muốn tính toán pháp tuyến N = [NX, NZ] trên một dòng trên đối tượng Giả sử chỉ

có một loại ánh sáng, không có phản xạ phản chiếu, và những thông số phản xạ đã biết (xấp xỉ) không thay đổi Chúng ta có thể đơn giản hóa phương trình Phong như sau:

số ứng với sự phát ánh sáng khuếch tán Ta có thể viết lại phương trình như sau:

Có thể viết lại trong một dòng đối với các đối tượng hình trụ là:

Trang 25

bề mặt tương đối của đường kẻ trên đối tượng sử dụng một đường dây tích hợp, nếu giả sử bề mặt là liên tục

Nếu vật thể không phải là hìnhh cầu, ta có 3 ẩn N = [Nx,Ny,Nz] Tiếp đó hai phương trình vẫn cho phép pháp tuyến quay quanh các vecto quan sát, do đó những kiến thức về hình học là bắt buộc có Ví dụ như với việc nhận dạng khuôn mặt những đặc điểm về hình học có thể thu được bằng cách sử dụng phương pháp phân tích kết cấu chính (PCA) trên một cơ sở dữ liệu về độ sâu của khuôn mặt, chỉ cho phép sử dụng giải pháp pháp tuyến bề mặt cái mà đã được thành lập trên cơ sở dân

số

2.3 Kỹ thuật Gouraud Shading

Đa dạng bóng Gouraud Gouraud shading, là một phương pháp được sử dụng trong đồ họa máy tính

để mô phỏng các hiệu ứng khác nhau của ánh sáng và màu sắc trên bề mặt của một đối tượng Trong thực tế, Gouraud shading được sử dụng để đạt được ánh sáng mịn trên bề mặt đa giác thấp (low polydon) mà không có các yêu cầu nặng nề về tính toán chiếu sáng cho mỗi điểm ảnh Gouraud công bố lần đầu tiên kỹ thuật này vào năm 1971, sau khi phát minh ra Le Sapot

* Các nguyên tắc sử dụng phương pháp

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp này là: Một cách tính pháp tuyến bề mặt của mỗi đỉnh trong một mô hình 3D là pháp tuyến này được tạo nên bởi trung bình các pháp tuyến bề mặt của những hình đa giác có chung đỉnh đó Sử dụng cách tính

Trang 26

nội suy song tuyến (bilinearly interpolated) từ giá trị màu sắc đượcị tính tại các đỉnh

Sức mạnh và điểm yếu của Gouraud shading nằm ở khả năng nội suy của nó Nội suy các giá trị màu sắc từ ba mẫu tính toán chiếu sáng là ít bộ xử lý chuyên sâu hơn rất nhiều so với thực hiện có tính toán cho mỗi điểm ảnh, như trong Phong shading Tuy nhiên, hiệu ứng ánh sáng cục bộ (như điểm sáng phản chiếu, ví dụ ánh sáng phản chiếu trên bề mặt một quả táo) không được trả lại một cách chính xác, và nếu một điểm sáng nằm ở giữa của một đa giác, nhưng không chạm tới đỉnh đa giác, nó sẽ không được rõ ràng trong sự biểu diễn Gouraud; ngược lại, nếu một điểm sáng tại đỉnh của một đa giác, nó sẽ được đưa ra đúng tại đỉnh này (vì đây là nơi mà các mô hình chiếu sáng được áp dụng), nhưng sẽ được lan truyền không tự nhiên (có chỉnh sửa) trên tất cả các đa giác lân cận bằng phương pháp nội suy Vấn

đề là dễ dàng nhận ra là trong quá trình biểu diễn phải có một điểm sáng di chuyển thông suốt trên bề mặt của một mô hình khi nó quay Gouraud shading sẽ tạo ra một điểm sáng liên tục mờ dần trong và ngoài các phần của mô hình, đạt đỉnh ở cường

độ khi làm điểm sáng đi ngang qua một đỉnh của mô hình để thay thế (Điều này có thể được hoàn thiện bằng cách tăng mật độ đỉnh của đối tượng, hoặc cách khác là sử dụng chương trình thích ứng sự khảm màu để tăng mật độ đỉnh chỉ tại những nơi gần điểm sáng.)

Mặc dù còn những hạn chế, Gouraud shading được xem là ưu việt hơn flat shading, cái mà đòi hỏi xử lý ít hơn đáng kể so với Gouraud, nhưng chỉ dùng các

mô hình đa giác thấp

Trang 27

2.4 Phép nội suy Phong

Ví dụ về phép nội suy Phong

Phong shading hoàn thiện Gouraud shading và cung cấp một sự ước lượng chính xác hơn về bóng của một bề mặt nhẵn Phong shading giả định một vecto pháp tuyến là thay đổi Phương pháp nội suy Phong tốt hơn Gouraud shading khi áp dụng cho một mô hình phản xạ, cái mà có những điểm phản chiếu nhỏ như là mô hình phản chiếu Phong

Vấn đề nghiêm trọng nhất với phương pháp Gouraud shading xảy ra khi các điểm phản chiếu được tìm thấy ở giữa một đa giác lớn Kể từ khi những điểm phản chiếu này không xuất hiện trong các đỉnh của đa giác và Gouraud shading nội suy dựa trên các màu sắc đỉnh, các điểm phản chiếu sẽ bị thiếu từ bên trong của đa giác Vấn đề này đã được khắc phục bởi Phong shading

Không giống như Gouraud shading, phương pháp nội suy màu trên hình đa giác, với Phong shading chúng ta tuyến tính nội suy một vector bình thường trên bề mặt của đa giác từ những pháp tuyến đỉnh của đa giác đó Các pháp tuyến bề mặt được nội suy và bình thường hóa tại mỗi điểm ảnh và sau đó được sử dụng trong

mô hình phản chiếu Phong để có được điểm màu cuối cùng Phong shading đắt tiền hơn Gouraud shding vì mô hình phản ánh phải được tính toán tại mỗi điểm ảnh thay

vì tại mỗi đỉnh

Trong một số phần cứng hiện đại, các biến thể của thuật toán này được thực hiện bằng cách sử dụng điểm ảnh hoặc đoạn bóng đổ Điều này có thể được thực hiện bằng cách mã hóa vectơ pháp tuyến bằng màu sắc thứ hai cho mỗi đa giác, có

Trang 28

hiển thị được trên màn hình máy tính- người dịch) dùng Gouraud shading để nội

suy và thể hiện chúng một cách thích hợp trong các điểm ảnh hoặc đoạn bóng để tính toán ánh sáng cho mỗi điểm ảnh dựa trên thông tin này

2.5 Tính bất biến về màu sắc với RETINEX

Cường độ được đo bởi một bộ cảm biến có thể được dựa theo mô hình:

( , ) ( , ) ( , ) ( , )

I x y G x y R x y L x y (1)

vỏ não thị giác Land gọi hệ thống này là võng mạc-não (retinal-cerebral system), cái mà xử lý một phần của quang phổ thấy được Cùng với nhau Land và McCann, Land đã phát triển một lý thuyết tính tóan tính bất biến màu sắc

Trong thí nghiệm của họ, Land và McCann xác định các biên là yếu tố quan trọng trong việc xác định độ phản xạ của đối tượng Họ đã chứng minh điều này bằng cách sử dụng hai tờ giấy Một phản xạ 40% ánh sáng tới và một phản xạ 80% ánh sáng tới Hai đèn huỳnh quang được sử dụng để chiếu lên hai tờ giấy Một được đặt trước mặt hai tờ giấy, cái còn lại đặt được đặt ở mặt bên hai tờ giấy Ống thứ hai được đặt vào vị trí, nơi số lượng ánh sáng phản xạ tương đương với hai trung tâm của hai tờ giấy Hình ảnh kết quả được hiển thị ở hình dưới Tác nhân kích thích được hiển thị phía bên trái, cường độ sáng mỗi pixel được hiển thị là một đường ngang phái bên phải Tờ giấy bên trái tối hơn so với tờ giấy bên phải Nó có thể là cần thiết cho dich chuyển gần trung tâm của tác nhân để xem kết quả (It may be necessary to move close to the center of the stimulus to see the effect) Tuy nhiên, nếu một đối tượng, ví dụ như một cái bút chì hoặc một mảnh giấy dìa, được sử dụng

Trang 29

để che mép giữa hai tờ giấy, cả hai tờ giấy có vẻ có cùng một khả năng phản xạ Thử che cạnh với một số đối tượng Bây giờ cả hai khu vực có cùng độ sáng

Hình 2.5.1: Land đặt hai tờ giấy với hệ số phản xạ là là 40% và 80% cạnh nhau Nguồn sáng được lựa chọn sao cho số lượng ánh sáng phản xạ từ trung tâm

tờ giấy thứ nhất tương đương với lượng ánh sáng phản xạ từ tờ giấy còn lại Tờ bên trái tối hơn so với tờ phía bên phải Tuy nhiên, nếu bút chì được đặt lên mép giữa hai tờ giấy thì hai tờ giấy có cùng hệ số phạn xạ Đồ thị phía bên phải thể hiện cường độ ánh sáng

Trong thí nghiệm này, Land và McCann đã thu được kết luận rằng các biên

là nguồn thông tin quan trọng để đạt được bất biến màu sắc Hãy tưởng tượng một lần nữa bức tranh Mondrian đựơc chiếu sáng bởi một số nguồn sáng Sự chiếu sáng

có thể là không đều Giả sử chúng ta được trang bị hai máy dò, chúng có thể đo ánh sáng phản xạ từ bất kỳ điểm nào trên bức tranh Mondrian Lấy một điểm đầu tiên, mỗi máy dò hướng về một điểm bất kỳ của cùng một hình chữ nhật (Let us first point each detector toward a random point of the same rectangle) Nếu chiếu sáng không cân bằng được sử dụng, các phép đo sẽ khác nhau một mức không đáng kể

Tuy nhiên, nếu hai máy dò được di chuyển gần nhau hơn, các phép đo sẽ cho kết quả xấp xỉ nhau Land và McCann gợi ý tính tỉ lệ của hai phép đo Nếu hai máy

dò đo cường độ ánh sáng phản xạ từ hai điểm gần nhau trên cùng một hình chữ nhật, thì tỉ lệ sẽ xấp xỉ đồng nhất Tỉ lệ này sẽ thống nhất, vì cho hai điểm lân cận, nguồn sáng cũng tương tự như độ phản xạ của tức là tương đương nhau Sử dụng hai máy dò để đo ánh sáng phản xạ bởi hai hình chữ nhật liền kề Một máy được đặt

Định dạng
Số trang	58
Dung lượng	1,26 MB