TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYÊN THỊ THU HƯƠNG NỘI SUY ẢNH VÀ XÂY DựNG ỨNG DỤNG NẮN ••• CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH .BMP 24 BIT KHOÁ LUÂN TỐT NGHIÊP ĐAI HOC • ••• Chuyên ngành: Khoa học máy tính • Hà Nội - 2015 TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI • • • KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ■ NGUYÊN THỊ THU HƯƠNG • •• NÔI SUY ẢNH VÀ XÂY DƯNG ỨNG DUNG NẤN CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH .BMP 24 BIT ■ KHOÁ LUẬN TÓT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Khoa học máy tính Người hướng dẫn khoa học TS. LƯU THỊ BÍCH HƯƠNG Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN ■ Tên em là: Nguyễn Thị Thu Hương Sinh viên: K37 - CNTT, trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2. Em xin cam đoan: 1. Đề tài “Nội suy ảnh xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh .BMP 24 bit” kết tìm hiểu nghiên cứu riêng em, hướng dẫn TS. Lưu Thị Bích Hương. 2. Khóa luận hoàn toàn không chép từ tài liệu có sẵn công bố khác. 3. Ket không trùng với tác giả khác. Neu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà Nội, tháng 05 năm 2015 Sinh viên Nguyễn Thị Thu Hương MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1. Lý chọn đề tài Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ. Ở Việt Nam, xử lý ảnh ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích đòi nghiên cứu, ứng dụng dành riêng cho nó. Trong thực tế, ảnh thu sau trình thu nhận ảnh phép biến đổi không ttánh khỏi bị nhiễu khuyết thiếu. Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi ảnh toàn ánh nên có ánh xạ thiếu hụt dẫn tới khuyết thiếu ảnh kết quả. Các hệ xử lý ảnh trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh nhiều nguyên nhân khác làm ảnh suy biến nên khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh. Bởi vậy, việc nâng cao chất lượng ảnh bước cần thiết xử lý ảnh nhằm hoàn thiện số đặc tính ảnh đưa ảnh trở lại gàn giống vói trạng thái gốc, trạng thái trước bị biến dạng. Một số ứng dụng nội suy ảnh. Giải thuật nội suy sử dụng phổ biến phần mềm chỉnh sửa ảnh máy ảnh số. Hình ảnh mịn màng, trơn cạnh, không bị “vỡ hạt” biến đổi ảnh phụ thuộc vào thuật toán sử dụng giải thuật nội suy. Tuy nhiên có nhiều phương pháp nội suy khác với đối tượng toán khác phương pháp sử dụng khác nhau. Với ý tưởng xây dựng hệ xử lý ảnh giúp nâng cao chất lượng ảnh, em chọn đề tài “Nội suy ảnh xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh .BMP 24 bit” làm khóa luận tốt nghiệp. 2. Mục đích nghiên cứu + Tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh. + Tìm hiểu lý thuyết nội suy ảnh. + Nghiên cứu số phương pháp nội suy ảnh phổ biến với thuật toán ứng dụng nó. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu Trên sở lý thuyết nghiên cứu, khóa luận tổng họp kỹ thuật để hướng đến xây dựng ứng dụng nắn chỉnh ảnh có sử dụng kỹ thuật nội suy ảnh. 4. Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đổi tượng nghiên cứu: kỹ thuật nội suy ảnh nắn chỉnh hình thu nhận ảnh. Phạm vỉ nghiên cứu: khóa luận em dừng lại việc tìm hiểu kỹ thuật nội suy ảnh xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh .BMP 24 bit. 5. Ý nghĩa khoa học thực tiễn Ỷ nghĩa khoa học : Nội suy ảnh trở thành phương pháp sử dụng phổ biến xử lý ảnh, có vai trò quan trọng ứng dụng chỉnh sửa hình ảnh, đem lại hình ảnh có chất lượng, chân thực giống với trạng thái gốc. Ỷ nghĩa thực tiễn : Đề tài thử nghiệm thành công đạt hiệu vấn đề phân tích ảnh, nâng cao chất lượng hình ảnh phục hồi thông tin sai lệch ảnh ttong t rình chụp phục vụ cho nhiều lĩnh vực khác sống. 6. Phương pháp nghiền cứu a. Phương pháp nghiên cứu lý luận Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo tài liệu liên quan nhằm xây dựng sở lý thuyết đề tài biện pháp cần thiết để giải vấn đề đề tài. b. Phương pháp chuyên gia Tham khảo ý kiến chuyên gia để thiết kế chương trình phù hợp với yêu cầu thực tiễn, nội dung. Xử lý nhanh, đáp ứng nhu cầu ngày cao người sử dụng. c. Phương pháp thực nghiệm Thông qua quan sát thực tế, yêu càu sở, lý luận nghiên cứu kết đạt qua phương pháp trên. 7. Cấu trúc khóa luận Ngoài phần mở đầu, kết luận hướng phát triển, tài liệu tham khảo khóa luận gồm chương nội dung, cụ thể sau: Chương 1: Nội suy ảnh. Chương 2: Một số kỹ thuật nội suy ảnh. Chương 3: ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh. Chương 1: NỘI SUY ẢNH 1.1.Hệ 1.1.1. thống xử lý ảnh Khái quát xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, tốc độ phát triển nhanh, quy mô công nghiệp, điều kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng cho nó. Xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức ảnh người. Nói cách khác, “thị giác máy” dựa phép xử lý ảnh phân tích máy, nói “xử lý ảnh số thị giác máy” liên kết chặt chẽ với nhau. Trong dạng truyền thông bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm hình ảnh dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ nhất. Bằng thị giác, người nhận biết hiểu giới xung quanh. Ví dụ: Những hình ảnh trái đất, hình ảnh dự báo thời tiết . Có tới 99% lượng thông tin biết giới xung quanh nhận biết thông qua thị giác. (Theo Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy) Việc trang bị cho máy tính khả thị giác người việc dễ dàng. Con ngưòi sống không gian ba chiều, máy tính cố gắng phân tích đối tượng không gian ba chiều cảm biến có sẵn camera, . lại thường cho ảnh hai chiều. Như vậy, việc mát thông tin hình ảnh xảy ra. Với cảnh động di chuyển đối tượng hay di chuyển camera, tất việc làm cho việc mát sai lệch thông tin lớn. Ngày với phát triển ngành CNTT, người mong muốn đưa hình ảnh nhìn thấy vào máy tính để thực mục đích khác như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh, nâng cao chất lượng ảnh . vói mục đích làm cho ảnh sắc nét làm cho ảnh gàn giống với trạng thái gốc, trạng thái trước ảnh bị biến dạng. Để máy tính hiểu phân tích ảnh ảnh cần mã hóa biểu diễn dạng số gọi ảnh số. Ngày nay, số máy ảnh số sử dụng giải thuật nội suy để tạo ảnh có dung lượng cao hơn, khả thu nhận cảm biến ảnh tăng cường khả zoom (phóng to, thu nhỏ) kỹ thuật số máy. Việc xử lý ảnh máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh phục hồi thông tin bị sai lệch ảnh trình chụp. Như vậy, xử lý ảnh thực phép xử lý ảnh số máy tính. Máy tính sử dụng phần mềm xử lý ảnh để phân tích, biến đổi ảnh nhằm làm cho ảnh đẹp hơn. Hầu tất phần mềm chinh sửa ảnh sử dụng nhiều phương pháp nội suy. Hình ảnh mịn màng, không bị “vỡ hạt” phóng to phụ thuộc vào thuật toán sử dụng giải thuật nội suy. Điều quan trọng cần ghi nhớ giải thuật nội suy không thêm thông tin cho hình ảnh cả, thêm điểm ảnh làm tăng dung lượng tập tin mà thôi. Tuy nhiên nhờ phàn mềm xử lý mà ảnh phóng to, thu nhỏ hay biến đổi tùy ý mà ảnh đẹp. 1.1.2. Những vấn đề hệ thống xử lý ảnh I.I.2.I. Điểm ảnh (Picture Element) Anh thực tế (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng. Đe xử lý ảnh máy tính, cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh nhằm biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm, phù hợp vói ảnh thật vị trí (không gian) độ sáng (mức xám). Trong trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua trình lấy mẫu (rời rạc hóa không gian), lượng hóa thành phần giá tn mà nguyên tắc mắt thường không phân biệt hai điểm kề nhau. Trong trình người ta sử dụng khái niệm điểm ảnh (pixel). Như ảnh tập họp điểm ảnh. Khi sử dụng đến nội suy việc phân biệt hai điểm ảnh kề việc cần thiết. Điểm ảnh (pixel) xem dấu hiệu hay cường độ sáng tọa độ không gian đối tượng. Mỗi pixel gồm cặp tọa độ X, y màu điểm ảnh. Khi số hóa, thường biểu diễn bỏi mảng hai chiều I(n,p) gồm n dòng p cột. Như ảnh gồm nxp pixels người ta thường kí hiệu I(x,y) để pixel cụ thể ảnh. Thường giá trị n chọn p 256. Một pixel lưu trữ 1, 4, hay 24 bit. Mỗi điểm ảnh mã hóa biểu diễn dạng bit. Cách mã hóa kỉnh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hóa 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật = 256 (0, 1, 255), với 256 mức, pixel mã hóa bỏi bit. Số pixel tạo nên ảnh gọi độ phân giải (resolution). 1.1.2.2. Độ phân giải ảnh Độ phân giải mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số. Khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bố độ phân giải, phân bố theo trục X, y không gian hai chiều. Ví dụ: Với CGA (320x200) lưới điểm theo chiều ngang hình: 320 điểm chiều dọc X 200 điểm ảnh. So sánh hình CGA (Color Graphic Adaptor) thấy ảnh mịn hình CGA 17. Như diện tích rộng độ mịn ảnh đi, phóng to ảnh vậy, ảnh to bị vỡ hạt, độ mịn kém. 1.1.2.3. Mức xám ảnh Mức xám điểm ảnh cường độ sáng tính giá tri số điểm đó. Trong biểu diễn số ảnh đa mức xám, ảnh biểu diễn dạng ma trận hai chiều. Mỗi phàn tử ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ ảnh vị trí đó. Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh điểm ảnh (pixel). Một điểm ảnh có hai đặc trưng vị trí (x,y) điểm ảnh độ xám. Các thang giá trị mức xám thông thường Thông thường có thang mức xám như: 16, 32, 64, 128, 256 (với lý kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám biểu diễn: 28 = 256 mức (0, ,255) mức 256 mức phổ dụng. a, Mức xám ảnh đen trắng Ảnh đen trắng ảnh có hai màu đen trắng, mức xám điểm ảnh khác nhau. Nếu dùng bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, mức xám biểu diễn hay 256. Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255, với mức biểu diễn cho mức cường độ tối 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất. b, Mức xám ảnh nhị phân Ảnh có hai mức đen, trắng phân biệt, tức dùng lbit mô tả mức khác nhau. Nói cách khác giá trị điểm ảnh ảnh nhị phân 1. c, Mức xám ảnh màu Ảnh màu tạo nên từ ba màu (Red, Blue, Green), người ta dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: 28x3 = 224 = 16,7 triệu màu. Với ảnh màu: Cách biểu diễn tương tự vói ảnh đen ừắng, khác bit phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: đỏ (red), lục (green) lam (blue). Để biểu diễn cho điểm ảnh màu cần 24 bit, 24 bit chia thành ba khoảng bit. Mỗi khoảng biểu diễn cho cường độ sáng màu chính. I.I.2.4. Các kiểu ảnh a, Ảnh số (Index Images) Một ảnh số bao gồm ma trận liệu X ma trận đồ màu (map). Ma trận liệu có kiểu thuộc lớp uint8, uintló kiểu double. Ma trận đồ màu mảng mx3 kiểu double bao gồm giá tri dấu phẩy động nằm 1. Mỗi hàng đồ giá tri red, green blue màu đơn. Một ảnh số sử dụng ánh xạ trực tiếp giá trị pixel ảnh tới giá tri đồ màu. Màu sắc pixel ảnh tính toán cách sử dụng giá trị tương ứng X ánh xạ tới giá tri số đồ màu. Một đồ màu thường chứa vói ảnh số tự động nạp với ảnh. Tuy nhiên, không bị giói hạn sử dụng đồ màu mặc định, sử dụng đồ màu nào. Các pixel ảnh đại diện số nguyên ánh xạ tói giá trị tương ứng đồ màu. b, Ảnh cường độ (Intensity Images) Một ảnh cường độ ma trận liệu ảnh I mà giá trị đại diện cho cường độ ttong số vùng ảnh. Ma trận thuộc lớp double, uint8 hay uintló. Trong ảnh cường độ lưu với đồ màu. Những phần tử ma trận cường độ đại diện cho cường độ khác độ xám. c, Ảnh nhị phân (Binary Images) Trong ảnh nhị phân, pixel chứa hai giá trị nhị phân 1. Hai giá trị tương ứng với bật tắt (on off). Một ảnh nhị phân lưu trữ mảng lôgic 1. d, Ảnh RGB (RGB Images) Một ảnh RGB lưu trữ dạng mảng liệu có kích thước ba chiều m X n X 3. Định nghĩa giá trị màu red, green blue cho pixel riêng biệt. Ảnh RGB không sử dụng bảng màu. Màu pixel định kết hợp giá tri R, G, B (Red, Green, Blue) lưu trữ mặt phẳng màu vị trí pixel. Định dạng file đồ họa lưu trữ ảnh RGB giống ảnh 24 bit R, G, B chiếm tương ứng bit một. Điều cho phép nhận 16,7 triệu màu khác nhau. Bởi vậy, nội suy hình ảnh tạo tò hình ảnh song song minh họa từ hàng loạt hình ảnh chuyển động đồng thời dòng C 0Cj hai đường thẳng nối liền hai kính (optical central) tiêu cự (zooming) cách liên tục. Bởi phép nội suy hình ảnh tạo hình ảnhmới vật thể, hình ảnh bảo lưu hình ảnh gốc. Trong thực tế, đạo hàm phụ thuộc vào cân hàng thứ ba n^rij. Những hình ảnh thoả mãn điều kiện mang tính khái quát tiêu biểu cho cấp độ rộng rãi hình ảnh song song mà áp dụng phương pháp nội suy tuyến tính cho đời hình ảnh giữ trạng thái nguyên gốc. Do đó, nội suy tuyến tính hai hình chiếu trực giao ảnh tạo hình chiếu trực giao ảnh đó. 2.8. Nội suy song tuyến Trong toán học, nội suy song tuyến (Bilinear Interpolation) mở rộng nội suy tuyến tính cho nội suy hai biến. Chìa khóa để thực ý tưởng nội suy tuyến tính hướng đàu tiên, sau nội suy tuyến tính thêm lần sang hướng khác. Nói cách khác, kỹ thuật xác định hàm biến đổi từ hình vuông kích thước [0,l]x[0,l] tới tứ giác không gian (tứ giác không thiết phải đồng đẳng). X B Hình 2.10: Minh họa phép nội suy Bilinear Nếu giả sử toạ độ khối hình vuông X y phép biến đổi B thực sau: (jt,y) = (l-jt Jt) A Phép biến đổi thực tương đương vói hai việc. Việc thứ nội suy cạnh AD BC thu điểm p Q. P = (1-j)A+jD Q = (\-y)B + yC Việc nội suy đoạn PQ sử dụng thông số y: B(x,y) = (l-y)P + yQ Nội suy song tuyến tương tự nội suy tuyến tính. Lấy trang bình bốn điểm quanh lưới điện sử dụng để xác định giá trị nội suy. Ví dụ: Tìm nội suy điểm -Ặ- y '■ y RỈ’ -oQ21 Xi X x2 Hình 2.11: Tìm nội suy điểm p Bốn chấm màu đỏ hiển thị điểm liệu chấm màu xanh điểm mà muốn nội suy. Giả sửmuốn tìm thấy giá trị chưa biết f điểm p = (x, y). Giả định biết giá trị f bốn điểm: ổn =(jc1,y1), Q =(x l ,y ), Ổ21 — (-*25 Yl)» Ổ22 — (-*2’3^2) Trong đó: X1: điểm ngang trục. y : điểm dọc trục. x 2: điểm ngang nơi nội suy thực hiện. y : điểm dọc nơi nội suy thực hiện. Đầu tiên nội suy tuyến tính X - hướng. Cho kết quả: /(*.)’’rL:4*/(S,)+r=4*/(&,) te“*)(*2“*l) với /?! =(x,yj) (2.2 (2.3 (*2-*i) (*2-*i) với ^=(*,3^) Tiếp theo tiến hành nội suy y - hướng được: V l - y, ) (2.3 (*2-Xl) Điều cho phép ước tính f (x, y) [ỊM (x -xi){y2-yi) /(ài) {x 2-xi)(y 2-yi) (2.3 f{Qn) {x 2-xi)(y 2-yi) /(ổ22) (^2-^)(y2-3^i) Nếu chọn hệ thống phối họp ừong có bốn điểm £, nơi f có giá tri (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), sau công thức nội suy đơn giản thành: /(^j)«/(0,0) (l-x)(l-j) + /(l,0)x(l-j)+/(0,l)(l-x)y + /(l,l)xy Hoặc tương đương ma trận: (2.3 f(x,y)a[l-x X] 7(0,0) ./(1,0) Trong trường hợp này, số lượng thay đổi tương đương với số lượng điểm liệu, nơi f định sẵn. Nội suy theo đường tuyến tính song song với X - hướng y - hướng. Tương tự, X y đặt vói đường thẳng khác nội suy bậc hai. /(0,1)' Ì-/ /(1.1), y Việc mở rộng nội suy song tuyến sử dụng ba kích thước gọi nội suy ba đường hay nội suy tam tuyến. (2.2 2.8.1. ứng dụng xử lý hình ảnh Trong máy tính xử lý ảnh, nội suy song tuyến kỹ thuật bản. Thuật toán sử dụng để xác định vị trí điểm ảnh hình tương ứng với điểm đồ. Trọng số trung bình thuộc tính (màu sắc, kiến trúc alpha, .) bốn điểm ảnh xung quanh tính áp dụng cho ảnh hình. Quá trình lặp lặp lại cho điểm ảnh. Khi hình ảnh thu nhỏ lại, điểm ảnh hình ảnh ban đàu phải di chuyển ttong số hướng. Tuy nhiên, phóng hình ảnh, có điểm ảnh (ví dụ Hole) mà định cho phù hợp giá trị điểm ảnh. Trong trường hợp này, lỗ nên xếp vào hình ảnh giá trị thích họp hình ảnh giá trị điểm ảnh nào. 2.8.2. So sánh vói nội suy điểm ảnh gần nội suy song khối Thông thường nội suy song tuyến tính sử dụng chuyển đổi hình ảnh hoàn hảo, không áp dụng phương pháp để tính toán phân phối giá trị điểm ảnh phù họp. Không giống kỹ thuật khác nội suy hai điểm gần nội suy song khối, nội suy song tuyến tính sử dụng gàn bốn điểm ảnh giá trị nằm đường chéo hướng từ điểm ảnh, mà cụ thể để tìm thấy giá trị màu thích họp điểm ảnh. 2.9. Nội suy tam tuyến tính (2.2 Phép nội suy tam tuyến phương pháp phép nội suy nhiều chiều (trên chiều lưới X, y, z). Nó lấy giá tri xấp xỉ điểm không gian (x,y,z) bên lăng trụ chữ nhật theo trục địa phương tuyến tính, sử dụng liệu điểm nút. Đối với mắt lưói bất kỳ, cấu trúc lưới sử dụng phân tích phần tử hữu hạn. Các phương pháp khác phép nội suy phải sử dụng, tất phần tử mắt lưói khối tứ diện (thường ba chiều), tọa độ trọng tâm cung cấp thủ tục đơn giản. (2.2 Phép nội suy tam tuyến thường xuyên sử dụng giải tích số (phương pháp tính), phân tích liệu đồ họa máy tính. Giải thuật nội suy tam tuyến Trên mạng lưới tuần hoàn khối lập phương với khoảng cách 1, cho phép x đ , y đ , z đ xác định khác X, y, z tọa độ nhỏ có liên quan, là: xd=x-\_x\, yđ=y-\_y\, zd=z-\_z\ Mô tả nộỉ suy: Kết phép nội suy tam tuyến độc lập. Các bước nội suy thực theo ba trục: dọc theo trục X, dọc theo trục y, cuối dọc theo trục z, sau cho kết quả. Các thao tác tưởng tượng sau: Đầu tiên tìm điểm góc hình khối bao quanh điểm quan tâm (điểm nội suy). Những góc có glE trị 0)0,CjOQ,Cqịo^ho^oop^iop^ou»^111 • Ticp đen nọi suy glUâ Cqoo V3. C 100 đc tìm Cqo, nội suy c m i c101 để tìm c01, nội suy c011 cm để tìm cn, nội suy c010 C110 để tìm C10. Bây nội suy c m c10 để tìm c0, nội suy C01 c n để tìm Ci. Cuối tính toán giá trị c theo nội suy tuyến tính c0 Ci. Trong thực tế, nội suy tam tuyến giống nội suy tuyến tính nội suy song tuyến tính kết hợp với nội suy tuyến tính. Chương 3: ỨNG DỤNG NẤN CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH 3.1. Phát biểu toán Các kỹ thuật xử lý ảnh trước chủ yếu sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, xác tạo cảm giác gia tăng chất lượng ảnh quang học mắt ngưòi quan sát. Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, nói l ĩnh vực khoa học mà không sử dụng thành tựu công nghệ xử lý ảnh số. Việc nội suy ảnh ứng dụng trực tiếp nắn chỉnh hình thu nhận ảnh. Sau nắn chỉnh hình ảnh trở nên thô không đẹp mắt, sử dụng phương pháp nội suy làm cho hình ảnh trở nên sắc nét khắc phục khuyết điểm việc chèn thêm số điểm ảnh lỗ hổng ảnh. Khi nắn chỉnh ảnh gốc có vấn đề đặt phải xác định cặp mặt tương ứng ảnh gốc chụp vào cần nắn chỉnh ảnh đích. Thực tếcũng nắn chỉnh mà không càn bước xác định mặt đối tượng cần nắn chỉnh. Vì sở điểm đặc trưng chọn, dùng phương pháp nội suy dựa lưới tam giác tập điểm đặc trưng tìm công thức biến đổi điểm ảnh cần nội suy. Tuy nhiên, gặp phải số khó khăn sau: khối lượng tính toán tăng lên hay việc nội suy thiếu xác hiệu nắn chỉnh không cao. Xét hình 3.1 với điểm đặc trung điểm đậm xét điểm M hình: м Hình 3.1: Các điểm đặc trưng điểm M Giả sử khoảng cách từ в M đến điểm đánh số thứ tự nhỏ khoảng cách tò M đến điểm đánh số thứ tự M thuộc tam giác tạo ba điểm (1,3,4), M thuộc tam giác tạo ba điểm (2,3,1). Vậy với hình phân ảnh thành mặt ABCD, ADD’A’, DD’C’C điểm M tìm ba điểm đặc trưng làm sở (1,3,4) (vì thuật toán xét điểm đặc trung điểm thuộc vùng tạo điểm A, B, c, D có chứa điểm M). Nếu không định nghĩa rõ ràng mặt M tìm ba điểm đặc trưng làm sở (2,3,1) thuật toán xét tất điểm đặc trưng ảnh xem điểm M gần ba điểm mà M thuộc tam giác tạo ba điểm đó. Trong ví dụ cụ thể tất nhiên ba điểm (2,3,1) thỏa mãn ba điểm (1,3,4). Và M chọn ba điểm (2,3,1) làm sở dễ xảy trường hợp ảnh M’ M bên ảnh đích điểm thuộc mặt tạo điểm ảnh A, D, D’, A’ thuộc mặt tương ứng với mặt chứa M. Vì kết nội suy không xác. Phát biểu toán: Chương trình xây dựng chức nội suy sau nắn chỉnh hình ảnh. Sinh hình ảnh trung gian từ ảnh nguồn ảnh đích, ảnh trung gian chuyển động liên tục. Quá trình tiến hành sau: - Đưa file ảnh làm ảnh nguồn (Anh vào). - Đưa file ảnh làm ảnh đích (Ảnh ra). Ảnh vào ảnh lấy từ file có sẵn ổ c. Quá trình nội suy nắn chỉnh ảnh nguồn ảnh đích sinh ảnh trung gian lưu vào file riêng desktop. 3.2. Thuật toán xác định điểm cần nội suy sau nắn chỉnh Cần nội suy mặt đối tượng (tức đa giác đa giác xác định ừên). Như vậy, phải điểm thuộc đa giác. Ý tưởng thuật toán tìm tất điểm thuộc đa giác thực theo bước sau: {Tìm hình chữ nhật nhỏ chứa đa giác. Hình chữ nhật xác định hai điểm có tọa độ {x^y^) (jímax,ymax) For i = to ymax Tìm hoành độ giao điểm đường thẳng y = i với đa giác. +sắp xếp giao điểm theo chiều tăng dàn hoành độ. Gọi hoành độ giao điểm sau xếp +Các điểm thuộc đường thẳng y = i có hoành độ thuộc đoạn [Xị *i,x *i +1] điểm thuộc đa giác với i = 0,l,2, ,(n/2). Trong trường họp giao điểm đường thẳng y = i với đa giác đỉnh đa giác (giả sử Aj) cần ý: Gọi hai đỉnh đa giác nối với Aj A h ỉ Aj + thì: neuA;_! A ] + l nằm hai phía đường thẳng y = i tính giao điểm. Ngược lại t ính hai giao điểm.}. Tuy nhiên có vấn đề phát sinh làm để lấp lỗ hổng tạo từ điểm ảnh đích điểm ảnh ảnh gốc ánh xạ sang làm để màu sau nắn chỉnh đảm bảo độ xác. Xét việc tô màu sau nắn chỉnh: việc tô màu cố thể thực theo làn, đoạn dòng dài điểm liên thông. Vì liên thông nên để quản lý cần nắm giữ đầu. Đầu phải gọi điểm phải đó, liên thông ngang, để xử lý theo liên thông cần quan tâm liên thông dọc. Nếu hai kề có hai ô liên thông dọc hai liên thông với nhau. Thuật toán tô màu: {Thuật toán tô màu xuất phát từ điểm P(x,y), màu tô c: 1. Nếu с màu thoát. 2. Ngược lại: Khởi tạo. Từ P(x,y) tìm điểm phải p RP(x,j) nạp vào stack. 3. Lặp công việc sau stack rỗng 3.1. Lấy stack nạp vào (x,y). 3.2. Neu (x,y) tô quay lại vòng lặp. 3.3.Tìm đàu dòng (nếu liên thông với dòng chứa (x,y)) nạp vào stack. 3.4. Tìm đầu dòng (nếu liên thông với dòng chứa (x,y)) nạp vào stack. 3.5. Lặp qua ừái đến hết bước sau: + Tô (x,y). + Nếu (x - l,y) điểm phải nạp vào stack. + Nếu (x + l,y) điểm phải nạp vào stack} Kết quả: Việc nội suy lấp lỗ hổng thuật toán tô màu, loại bỏ cưa hình ảnh tạo nên hình ảnh đẹp mắt khắc phục tượng thô cứng ảnh sau nắn chỉnh. Sau nắn chỉnh nhờ nội suy, hình ảnh không thô cứng mà trở ừạng thái ban đầu, tượng cưa giảm bớt. 3.3. 3.3.1. Kết thực nghiệm Giao diện Parallel Morph______ Nội suy ảnh xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh -bmp 24bit Tạo mđi |,w Mtì lệp Lưu Nội suy ánh Hình 3.2: Giao diện Gỉao dỉện trước nội suỵ nắn chỉnh Nội suy ánh xây dựng ứng dụng nắn chinh hình thu Nội suy ảnh Hình 3.3: Giao diện trước nội suy nắn chỉnh 3.3.3. Các ảnh trung gian nội suy nắn chỉnh ipj Parallel Morph - Running C++ Sequential Nội suy ảnh xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh .brrip 24bit Hình 3.4: Các ảnh trung gian nội suy nắn chỉnh KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 1. Kết luận Qua trình thực khóa luận, em học hỏi nhiều kinh nghiệm đạt kết sau: + Tìm hiểu khái quát hệ thống xử lý ảnh vấn đề bản. + Nội suy ảnh vấn đề nội suy ảnh sốứng dụng nội suy ảnh. + Tìm hiểu số phương pháp nội suy ảnh với thuật toán ứng dụng phương pháp, nhiên em chưa thể đề cập hết phương pháp nội suy có. Trong khóa luận em sâu giới thiệu phương pháp nội suy song tuyến tính, nội suy tam giác nội suy không gian. Đây phương pháp có ưu điểm việc khắc phục tượng cưa, vỡ hạt, . nhờ tiết kiệm thời gian giải thuật. + Xây dựng chương trình ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh dựa kỹ thuật nội suy tìm hiểu. 2. Hướng phát triển Ngoài kết đạt được, khóa luận nhiều nhược điểm cần khắc phục chưa cho phép tạo video để theo dõi tốt trình nội suy nắn chỉnh, khóa luận chưa đề cập hết phương pháp nội suy có, chưa có nhiều ứng dụng phụ lọc ảnh, thay ảnh. Do đó, hướng phát triển khóa luận sâu tìm hiểu lý thuyết nội suy ảnh, nghiên cứu thêm phương pháp nội suy khác, xây dựng thêm chức khác nội suy lọc ảnh, thay ảnh. Bổ sung làm hoàn thiện chương trình để áp dụng cho ảnh JPG. Trong trình nghiên cứu, thực khóa luận em cố gắng tập trung nghiên cứu tham khảo nhiều tài liệu, báo cáo, tạp chí khoa học, trình độ nhiều hạn chế ttánh khỏi thiếu sót. Em mong nhận bảo đóng góp nhiều thầy giáo, cô giáo bạn. Một lần nữa, em xin chân thành gửi lòi cảm ơn giúp đỡ thầy giáo, cô giáo khoa Công nghệ Thông tin, đặc biệt TS. Lưu Thị Bích Hương giúp đỡ em trình làm khóa luận tốt nghiệp này. [...]... lý một cách tinh vi 1.3.1 Nắn chỉnh hình thu nhận ảnh Việc nội suy ảnh được ứng dụng trực tiếp trong nắn chỉnh hình thu nhận ảnh Để đạt được chất lượng nắn chỉnh hình tốt, phải nội suy từng phàn của ảnh gốc sang các phần tương ứng bên ảnh đích Điều này có nghĩa là đã biểu diễn được thông tin của đối tượng và ánh xạ từng phần của ảnh gốc sang các phần tương ứng bên ảnh đích và ánh xạ từng phàn của chúng... Các pixel thêm vào xác định giá trị nội suy từ các màu lân cận Việc nội suy giá trị màu được ứng dụng nhiều trong công việc nắn chỉnh hình học, bóp méo, sinh ảnh hình ảnh sẽ trở lại trạng thái đẹp như ban đầu và có màu như ảnh màu gốc dựa vào việc nội suy Tuy nhiên việc nội suy vẫn có một số vấn đề sau: Vấn đề 1: Nội suy không tạo mới dữ liệu Khi phóng to ảnh, nội suy chỉ chèn thêm điểm ảnh chứ không... Chương 2: MỘT SỐ KỸ THU T NỘI SUY ẢNH ^9 • • • Hầu như tất cả các phàn mềm chỉnh sửa ảnh đều sử dụng một hoặc nhiều phương pháp nội suy trong quá trình biến đổi ảnh Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị “vỡ hạt” khi phóng to, thu nhỏ tùy vào thu t toán được sử dụng trong giải thu t nội suy Điều quan trọng là giải thu t nội suy sẽ không thêm thông tin gì mới cho hình ảnh, nó chỉ thêm điểm ảnh và làm tăng dung... tạp hơn và chính xác hơn thì giải thu t phép nội suy có thể được xây dựng Ví dụ về sự sinh ảnh trung gian Kỹ thu t nội suy sử dụng hai hình ảnh để tạo ra một hình ảnh trung gian ở giữa hai hình ảnh này Rồi lại kết hợp từng nửa hình ảnh được phân tách từ hình ảnh trung gian Quá trình kéo căng hình ảnh được thực hiện một cách tự động, ữong khi quá trình kết hợp hình ảnh lại được thực hiện bằng một số... ảnh mói được tính toán Thực hiện nội suy là tốt cho công việc phóng to hình ảnh, biến đổi hình ảnh, có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, phương pháp này sử dụng tốt cho hình ảnh này, nhưng phương pháp khác lại thích hợp với hình ảnh khác Vì vậy, việc sử dụng phương pháp nội suy thích hợp là rất quan trọng Sự khác nhau của các thu t toán nội suy chính là cách phân tích màu sắc của các điểm ảnh và. .. pháp nội suy Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị “vỡ hạt” khi phóng to hay biến đổi ảnh tùy thu c vào thu t toán được sử dụng trong giải thu t nội suy Có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, nhưng cần sử dụng phương pháp nội suy nào cho phù hợp cả về tốc độ và kinh tế Vì thế khi tính toán sử dụng phương pháp nội suy nào càn tính đến phương pháp đó cho độ chính xác đến bao nhiêu? Nó đắt bao nhiêu? Nội suy. .. ràng các mặt càn nội suy nên khóa luận này sẽ trình bày một vài phương pháp nội suy như nội suy song tuyến (Bilinear), nội suy tam giác (Affine), trong đó có chia ảnh thành các vùng cần nội suy riêng biệt nhằm mục đích xây dựng khung cho đối tượng cần nắn chỉnh 1.3.2 Sinh ra hình ảnh khuyết thiếu trong làm phim hoạt hình Để tạo ảnh động hay các cảnh chuyển động trong làm phim hoạt hình, điều đầu tiên... lý ảnh, sử dụng rất nhiều đến kỹ thu t nội suy Ảnh sau khi được thu nhận sẽ được xử lý bởi các kỹ thu t nội suy như: + Xử lý điền đày (Filling a region): Là quá trình tô màu một vùng nhất định bằng cách nội suy giá trị pixel từ biên của vùng + Thay đổi kích thước của ảnh như phóng đại ảnh, quay ảnh, bóp méo, đều có thể chỉ ra kỹ thu t nội suy càn sử dụng + Sinh ra hình ảnh trung gian khi thực hiện nội. .. cho phép sinh ra các khung hình trung gian trông tự nhiên như thật Mặc dù nội suy có những hạn chế nhưng để có thể khắc phục những nhược điểm của hình ảnh, chúng ta vẫn nên thực hiện nội suy với những bức ảnh kém chất lượng khi thực hiện phóng to hình ảnh Chất lượng của hình ảnh phụ thu c rất nhiều vào việc sử dụng giải thu t nội suy, vì sử dụng giải thu t nội suy chính là thu t toán xác định các giá... phục 1.3 Một số ứng dụng của nội suy ảnh Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng thực tế, một trong những ứng dụng sớm nhất là vào những năm 60, hệ thống hình ảnh chụp từ tàu vũ trụ có một số hạn chế về kích thước cũng như chất lượng ảnh ảnh bị mờ, méo hình học và nhiễu Tuy nhiên các hình ảnh đó đã được xử lý nâng cao chất lượng hình ảnh nhờ một số kỹ thu t mói của máy tính Ví dụ như hình ảnh mặt trăng hay sao . kỹ thu t nội suy ảnh và nắn chỉnh hình thu nhận ảnh. Phạm vỉ nghiên cứu: khóa luận của em chỉ dừng lại ở việc tìm hiểu các kỹ thu t nội suy ảnh và xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận. nhau. Với ý tưởng xây dựng một hệ xử lý ảnh giúp nâng cao chất lượng của ảnh, em đã chọn đề tài Nội suy ảnh và xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh .BMP 24 bit làm khóa luận tốt nghiệp. 2 TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI 2 KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYÊN THỊ THU HƯƠNG NỘI SUY ẢNH VÀ XÂY DựNG ỨNG DỤNG NẮN • • • CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH .BMP 24 BIT KHOÁ LUÂN TỐT NGHIÊP ĐAI HOC • • •