1 NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH NHỊ PHÂN VÀ ỨNG DỤNG Trần Đức Toàn* TĨM TẮT Trong báo tơi mơ tả chi tiết phương pháp nâng cao chất lượng ảnh dựa vào Hình thái học morphology đối tượng ảnh Trong áp dụng số phương pháp dị biên tìm xương ảnh, … Từ xác định đối tượng chủ đạo ảnh xây dựng phép toán giãn ảnh, co ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Áp dụng Hình thái học Morphology lên đặc trưng xác định để nâng cao chất lượng ảnh Trên sở thuật toán nghiên cứu, chúng tơi tiến hành xây dựng chương trình nâng cao chất lượng ảnh trắng đen túy ABSTRACT In this paper we describe the detailed methods of improving the quality of images based on morphology on the photo subject Which apply some edge detection methods and skeletoner in the picture, Since then identify key objects in the image and dilation, erosion photos of construction operations, has enhanced the image to image quality Morphology Morphology applied to the identified characteristics to improve the quality of the image On the basis of the algorithms studied, we conducted building programs improve the quality of pure black and white photos Đặt vấn đề: Ngày việc sử dụng máy tính để lưu trữ tài liệu việc quan trọng công việc, giúp việc tra cứu thuận tiện an toàn Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lưu trữ tài liệu số mục đích khơng thể thay (như báo, sách, công văn, hợp đồng, …) Hơn lượng tài liệu tạo từ nhiều năm trước cịn nhiều mà khơng thể bỏ tính quan trọng chúng Hình : ảnh bị mờ nhiễu có văn phịng điện tử việc lưu trữ trang tài liệu ổ đĩa liệu kích thước sách nhỏ để tìm kiếm thơng tin người ta cần tốn vài giây Những tài liệu quét lưu trữ vào máy tính Vấn đề qt vào máy tính, khơng thể thu nhận tài liệu mong muốn nhiều lý khách quan khiến cho trang tài liệu bị nhiễu, mờ nhoè, đứt nét … Một giải pháp đưa sau q trình thu nhận ảnh, q trình tiền xử ảnh đời nhầm nâng cao chất lượng ảnh Các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh nhị phân Nâng cao chất lượng ảnh toán kinh điển tiền xử lý ảnh Giải toán nâng cao chất lượng ảnh nhiệm vụ tiên tránh khỏi hệ thống tiền xử lý ảnh Vì lẽ đó, với phát triển xử lý ảnh nói chung tiền xử lý ảnh nói riêng, toán nâng cao chất lượng ảnh quan tâm ngày nhiều nhiều góc độ khác Có nhiều hướng tiếp cận cho tốn nâng cao chất lượng ảnh từ trước tới Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh thường xây dựng cho hệ thống phân tích ảnh văn khác nên giải cho loại ảnh văn cụ thể Nâng cao chất lượng ảnh phép tốn hình thái Hình ảnh thực tế nhận qua thiết bị như: Photocopy, Fax, nhiều bị nhiễu, chí biến dạng đến mức độ khiến người nhận hiểu sai mặt ý nghĩa Để giải toán như: nối liền nét đứt, nối liền chữ, làm trơn biên ảnh phép toán hình thái nhị phân đời, thơng qua phép đóng ảnh, mở ảnh định nghĩa để giải tốn nêu Tính khoa học Hình thái học số thực phát huy khả kể từ máy tính điện tử số đời làm cho hình thái học trở lên thơng dụng, có nhiều tính Những đối tượng Hình thái học ta coi tập hợp điểm ảnh, nhóm lại theo cấu trúc ma trận hai chiều Những thao tác tốn học rời rạc tập hợp điểm sử dụng để làm rõ nét đặc trưng riêng hình dạng đối tượng, tính tốn hay nhận biết chúng cách dễ dàng Các phép tốn hình thái học định X= nghĩa từ hai phép toán phép toán co nhị phân (Erosion) phép Phép giãn nhị x x x x x x x x x x x x  0 0  0  Ta có: tốn giãn nhị phân (Dilation) 3.1 0  x 0  0 0  phân XB= (Dilation[1]) Phép "giãn " X theo mẫu B tập hợp tất điểm x cho Bx chạm tới X XB= X  B = {x : Bx  X  } 0  x 0  0  0 x x x x x x x  x 0  x  x x x x x x x x x x 0  0 0  0  0 0 x x x x 0 x 0 0  0 0  0  0 Trong Bx dịch chuyển x B đến vị trí x X 3.2 Phép co nhị phân  B' = x (Eriosion[1]) Phép "co ảnh" X theo B tập hợp tất điểm x cho Bx nằm X X  B = {x : Bx  X} Ví dụ: ta có tập X sau x  x B' =   0 0  x x x x x x x x x x x x x x x 0  0 X Ө B' =   0 0  0 0 0 0 x 0 0 0 B=  x  x   x x  0  0 0  0  x + Phép co để tách chữ dính 1  1 X  B = 1  1  1 1  + Đối với ảnh xám, ảnh màu Dùng cộng số c = -1 + Phép giãn thường dùng để nối đường đứt nét 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1  2 2  2  2  người ta dùng phép làm béo gầy sau: Ikq = - Phép giãn : X  B(x, y)  maxX (x  i, y  j)  B(i, j) (i, j )           0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0        - Phép co : XӨB(x,y)= minX(x  i, y  j)  B(i, j) (i , j ) XӨB= Ví dụ: có ảnh I sau:           I= 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0  0 0  0  0  1 1  Tại (0): + = 1=>max 1   B =   1 1  1 1   1 0 1  1 0 1   1 0 1  1 1  1 1   1 1  1 1   1   1  1   1  1  1 Dùng cộng số c=1 (0) lắp cửa sổ –1 = -1 Ikq=           0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 M 0  0 0  0   ((X  B)  B)  B = XB Chứng minh: a) ((X  B) Ө B)  B = X  B *) (( X  B) Ө B)  B  X  B Một ứng dụng quan trọng phép co nhị phân dùng để loại trừ chi Thật vậy: tiết khơng cần thiết hình ảnh  x X  Bx  X  B Quá trình thực minh họa rõ ràng qua hình vẽ sau: ( Vì X  B=  Bx )  X  (X  B) Ө B  X  (X  B) Ө B  X  B  ((X  B) Ө B )  B a) b) c) Hình 2: Ứng dụng phép co ảnh dạng số nhị phân *) ((X  B) Ө B)  B  X  B y  ((X  B) Ө B)  B a) Hình ảnh ban đầu; b) Hình ảnh trình co nhị phân c) Phóng to đối tượng giá trị đối   x  (X  B) Ө B cho y  Bx tượng Do x  (X  B) Ө B 3.3 Một số tính chất phép biến đổi hình thái Suy ra: Bx  X  B - Tính chất bất biến Suy ra: y  X  B ((X  B) B)  B = X  B  (( X  B) Ө B)  B = X  B Kết luận: Ví dụ: (( X  B) Ө B)  B = X  B X= b) ((X Ө B)  B) Ө B = X Ө B *) ((X Ө B)  B) Ө B  X Ө B xXӨB Suy ra: Bx  ( X Ө B)  B Suy ra: x  (( X Ө B)  B) Ө B Vậy: (( X Ө B)  B)  X Ө B *) (( X Ө B)  B) Ө B  X Ө B 0  x 0  0 0  B= 0  x 0 BX=  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  x x  0  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x  x Thật vậy:  y  ( X Ө B)  B xXӨB x  0 0  0  (X  B) Ө B) = cho y  Bx 0  0 0  0   Bx  X yX Kết hợp ta có: (( X Ө B)  B) Ө = X Ө B ((X  B)ӨB)  B = 0  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  x x  Nhận xét: Trong trình thực y  X  B’ có số thao tác ngồi ảnh ta mở rộng ảnh với phần mở rộng xem kết thúc thao tác  y  (X  B)  (X  B’)  X  (B  B’)  (X B )  (X B’) trả lại ảnh đầu Kết hợp: - Tính chất phân phối với phép  phép tốn hình thái tập cấu trúc X  (B  B’) = (X  B)  (X  B’) b) X Ө (B  B’) = (X Ө B)  (X Ө B’) X  (B  B') = (X  B)  (X  B') X (B  B') = (X  B)  (X B') Chứng minh: a) X  (B  B’) = ( X  B)  (X  B’) *) X  (B  B’) = (X  B)  (X  B’) *) X Ө (B  B’)  (X Ө B)  ( X Ө B’) Ta có: B  B’  B  X Ө (B  B’)  X Ө B Tương tự: X Ө (B  B’)  X Ө B’ Ta có: B  B’  B  X Ө (B  B’)  (X Ө B)  ( X Ө B’) => X  (B  B’)  X  B *) X Ө (B  B’)  (X Ө B)  (X Ө B’) Tương tự: X  ( B  B’)  X  B’  X  (B  B’)  (X  B)  (X  B’) *) X  (B  B’)  ( X  B)  (X  B’)  y  X  (B  B’)  x  X cho y  (B  B’)x x  (X Ө B)  (X Ө B’) x  X Ө B  Bx  X x  X Ө B’  B’x  X  ( B  B’)x  X  x  X Ө (B  B’)  X Ө (B  B’)  (X Ө B)  (X Ө B’)  (X  Y) Ө B  (X Ө B)  (Y Ө B) *) (X  Y) Ө B  (X Ө B)  ( Y Ө B) Kết hợp: X Ө (B  B’) = (X Ө B)  (X x  (X Ө B)  (Y Ө B) Ө B’)  Bx  X  Y x  B  B’ =   x  ( X  Y) Ө B x * Ý nghĩa: Ta phân tích  (X  Y) Ө B  (X Ө B)  (Y Ө B) mẫu phức tạp trở thành mẫu đơn Kết luận: giản thuận tiện cho việc cài đặt (X  Y) Ө B = (X Ө B)  (Y Ө B) - Tính chất phân phối với phép  phép tốn hình thái tập cấu - Tính chất kết hợp phép toán co, giãn trúc (X  Y)  B = (X  B)  (Y  B) Chứng minh: *) (X  Y) Ө B  (X Ө B)  (Y Ө B) Thật vậy: X  YX  (X  Y) Ө B  X Ө B (X  B)  B' = X  (B  B') (X  B)  B' = X  (B  B') Ví dụ: 0  x 0 X = 0 0  x x x x x x x 0 x x x x x  0 0  0  Tương tự: (X  Y) Ө B  Y Ө B x Chú ý: B =  x B’=  x X  x B  B’= - Tính chất gia tăng X  X’ X  B  X’  B B X  B  X’  B B 0  x XB=   0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x 0  x x  B  B' = X  B  X  B'  X X  B  X  B’ X Chứng minh: *)X B = B x  x X x  x (XB)B=   0 0  x x x x x x x x x x x x x  x x  x x x x x  XB= B x  X ' B xX ' x/ Bx  X x/ Bx X'= X’  B *)X  B = B x x X   B' x  X  B' xX Theo định nghĩa: XB= x/ Bx X x/ B'x X =X B’ X(BB’)= x  x 0  0 0  x x x x x x x x x x x x x x x x  x x  x x  Kết thực nghiệm Chúng tơi cài đặt thử nghiệm thuật tốn số ảnh văn scan bị nhiễu đứt nét trình thu nhận (nhiễu, thiếu sáng, mờ đứt nét…) bước đầu cho kết tốt Như với phương pháp việc nâng cao chất lượng ảnh áp dụng ảnh văn có ký tự bảng vẽ, ứng dụng vào hỗ trợ nhận dạng, nâng cao chất lượng trang tài liệu điện tử, ảnh chi tiết máy, mẫu bảng điểm trắc nghiệm 10 a) Ảnh đầu vào b) Ảnh tìm biên c) Ảnh kết Hình : Nâng cao chất lượng ảnh Kết luận Phép tốn hình thái mảng vơ quan trọng xử lý ảnh, đề tài phép biến đổi nhiều người quan tâm, qua thuật tốn phép tốn sở ta mở rộng phát triển tốn khác có liên quan đến lĩnh vực quan sát thăm dị, trí tuệ nhân tạo…, chẳng hạn ứng dụng scan tài liệu lưu trữ với camera theo dõi qua thuật toán nhận biết đối tượng chuyển động, ghép đối tượng hai hình ảnh thông qua đặc điểm điểm tương đồng… Xử lý ảnh lĩnh vực rộng lớn gồm nhiều giai đoạn xử lý Trong giai đoạn có nhiều vấn đề để nghiên cứu xử lý ảnh văn phận quan trọng ngành xử lý ảnh có nhiều ứng dụng rộng rãi khoa học đời sống thực tiễn Một cách tự nhiên tất yếu, vấn đề vấn đề tránh khỏi xử lý ảnh văn toán nâng cao ảnh 11 Tài liệu tham khảo [1] Đỗ Năng Tồn, Ngơ Quốc Tạo, 1998 "Kết hợp phép tốn hình thái học làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét", Tạp chí Tin học Điều khiển học, Tập 14, số [2] Phạm Việt Bình, 2006, “Một tiếp cận phát biên dựa vào phép tốn hình thái”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ - Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin Truyền thông, NXB KH&KT,Hà Nội [3] Das, A., Chanda, 2001,”B.: A Fast Algorithm for Skew Detection of Document Images Using Morphology” Int J Document Analysis and Recognition4 [4] L Najman,2004, “Using mathematical morphology for document skew estimation”, In procs SPIE Document Recognition and Retrieval XI, volume 5296 [5] Frank Y Shih, 2009,”Image Processing and Mathematical Morphology Fundamentals and Applications”, Sons, Inc * Trung tâm thôn tin tư liệu – Trường Đại Học Lạc Hồng Email : Tranductoan@lhu.edu.vn – Sdt: 0909272141