ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM THỊ THÙY NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ẢNH MẦU BẰNG WAVELET LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH ii THÁI NGUYÊN - 2012 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM THỊ THÙY NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ẢNH MẦU BẰNG WAVELET Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO ii THÁI NGUYÊN - 2012 i BẢN CAM ĐOAN Tên là: Phạm Thị Thùy Lớp: Cao học Cơng nghệ thơng tin K9A Khố học: 2010 - 2012 Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 60 48 01 Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông Thái Nguyên Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Ngô Quốc Tạo Cơ quan công tác: Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Ngun Tơi xin cam đoan tồn nội dung trình bày luận văn kết tìm hiểu nghiên cứu riêng tơi, q trình nghiên cứu luận văn “Nghiên cứu phương pháp phát biên ảnh màu wavelet” kết liệu nêu hoàn tồn trung thực Mọi thơng tin trích dẫn tn theo luật sở hữu trí tuệ, có liệt kê rõ ràng tài liệu tham khảo Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với nội dung viết luận văn Thái Nguyên, ngày 10 tháng 09 năm 2012 HỌC VIÊN PHẠM THỊ THÙY ii LỜI CẢM ƠN Luận văn thực Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền Thông – Đại học Thái Nguyên hướng dẫn thầy PGS TS Ngơ Quốc Tạo Trước hết em xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới thầy PGS TS Ngô Quốc Tạo - Viện Công nghệ thông tin, người tận tình hướng dẫn giúp đỡ để em hồn thành tốt luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô giáo Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền Thông - Đại học Thái Ngun, thầy giáo nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cho em suốt trình học tập trường trình làm luận văn Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp người động viên, giúp đỡ tạo điều kiện cho em trình học tập hoàn thành luận văn Thái Nguyên, ngày 10 tháng năm 2012 HỌC VIÊN PHẠM THỊ THÙY iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT 10 11 12 13 14 CHỮ VIẾT TẮT CMY CMYK CIE DHT D DWT DHT GVDD HSV MVDD STFT RGB VDD VRD TÊN TIẾNG ANH Cyan magenta yellow Cyan magenta yellow black Commission international d’E clairage Discrete Haar transform Dimention Discrete Wavelet Transform Discrete Haar transform Generalized vector dispersion detector Hue, Saturation, Intensity Minimin vector dispersion detector Short time fourier Transform Red green blue Vector dispersion detectior Vector range detector v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Lý lựa chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn đề tài .2 Cấu trúc luận văn MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Có thể khẳng định CNTT giữ vai trò quan trọng phát triển lồi người nói chung phát triển kinh tế, trị xã hội đất nước nói riêng, Việt Nam không ngoại lệ Với bước tiến vũ bão thập kỉ cuối kỉ XX, CNTT tạo nên diện mạo cho sống người mở cho nhân loại kỉ nguyên – kỉ nguyên công nghệ thơng tin Có nhiều tài liệu nói phương pháp phát biên ảnh Mục đích việc dị biên đánh dấu điểm ảnh số mà có thay đổi đột ngột độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo thành biên hay đường biên bao quanh ảnh Các phương pháp phát biên ảnh như: Gradient, Laplace, Canny, wavelet Trong phương pháp phát biên theo wavelet ngày sử dụng nhiều nước giới Vì vậy, thấy cần phải sâu vào nghiên cứu phương pháp phát biên ảnh wavelet nhằm hoàn thiện, nâng cao hiệu chất lượng việc phát biên cho ảnh màu xử lý ảnh số Trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ, chọn đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu phương pháp phát biên ảnh màu wavelet” Mục tiêu nghiên cứu Luận văn nghiên cứu hệ thống lý thuyết liên quan đến việc phát hiện biên ảnh Cụ thể luận văn nghiên cứu phát hiện biên cho ảnh màu bằng wavelet Phạm vi nghiên cứu - Giới thiệu tổng quan xử lý ảnh biên - Phương pháp phát biên cho ảnh màu - Phương pháp phát biên theo wavelet thử nghiệm 51 h v d ảnh, W2 f ( x, y ) ,W2 f ( x, y ) W2 f ( x, y ) gọi tín hiệu chi tiết j j j rời rạc hình ảnh h Cực đại địa phương vị trí nằm ngang hình ảnh chi tiết W2 f ( x, y ) j v nằm dọc hình ảnh chi tiết W2 f ( x, y ) tương ứng với điểm cạnh hình ảnh j theo chiều ngang dọc Ở tỉ lệ j giá trị M f ( x, y ) j W2hj f ( x, y ) + W2vj f ( x, y ) Các điểm cực đại địa phương có nghĩa giá trị 2 điểm M f ( x, y ) lớn điểm khép kín Cạnh hình ảnh có j thể phát tỉ lệ Khi tỉ lệ wavelet biorthogonal tăng khả làm giảm nhiễu tăng Bộ lọc tách thấp bior Bộ lọc tách cao bior Bộ lọc tái tạo thấp bior Bộ lọc tái tạo cao bior Hình 2.12 Các lọc tách tái tạo biorthogonal 2.9 Kết luận chương Trong chương này, luận văn phân tích họ wavelet khác cho phát cạnh, khai triển thuật toán biến đổi wavelet rời rạc để phát 52 cạnh Bốn họ wavelet khác thảo luận lý thuyết toán học, khai triển phức tạp loại bốn loại wavelet khác 53 CHƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH PHÁP HIỆN BIÊN ẢNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET VÀ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP 3.1 Cài đặt thử nghiệm chương trình Wavelet transform Chương trình xây dựng với mục đích phát biên việc phân tích ảnh Chương trình viết ngơn ngữ lập trình C++ mơi trường visual studio 2008 Sau trình thực biến đổi Wavelet: – Ảnh đầu vào: *.bmp, *.jpg, *.jpeg, *.png, *.tif, *.tiff – Ảnh đầu ra: Ảnh tìm biên – Các bước thực hiện: Bước 1: Mở hình ảnh chuyển đổi (Transform -> DWT2D RGB Transform) ảnh với tỉ lệ 1, Có thể thêm vào ngưỡng để loại bỏ nhiễu Dưới đây, lọc daub1 chọn với quy mô chuyển đổi: Hình 3.1 Biến đổi ảnh với tỉ lệ lọc daub1 54 Ảnh biến đổi (co lại) sau chọn tỉ lệ lọc daub1: Hình 3.2 DWT hai chiều tín hiệu Bước 2: Loại bỏ thành phần tần số thấp (Transform  Denoise) Hình 3.3 Loại bỏ thành phần tần số thấp 55 Hàm tương ứng lớp BaseDWT2D: void BaseDWT2D::remove_LLband() { if (m_status Contrast stretch) Ảnh nhận biên, nhiên biên cịn chưa rõ ràng Vì ta trải dài độ tương phản – bình thường hóa ảnh vào phạm vi 0…255, có vài điểm ảnh giới hạn phạm vi khơng thực cải thiện tình hình Sự lựa chọn tốt bình thường hóa phi tuyến tính giống tỉ lệ logarit, đây, ta cần nhân liệu điểm ảnh số giá trị có biên rõ Đối với tỉ lệ biến đổi 1, ta nhân với hoạt động tốt không vượt khỏi giới hạn 255 cho phần lớn điểm ảnh Nhưng với tỉ lệ ta giảm số lượng nhân void normalize(unsigned char* data, unsigned int size, float a, float b) { float = (float)data[0]; float max = (float)data[0]; for (unsigned int i = 0; i < size; i++) { if ((float)data[i] < min) = data[i]; if ((float)data[i] > max) 58 max = data[i]; } for (unsigned int i = 0; i < size; i++) { float val = (float)data[i] * 7.0f; if (val < 0.0f) val = 0.0f; if (val > 255.0f) val = 255.0f; data[i] = (unsigned char)val; } } Hình 3.6 Biên ảnh sau khuếch đại Với việc phát biên sử dụng phương pháp Wavelet đạt kết tốt Trong Wavelet hai bước làm mịn ảnh để giảm tác động nhiễu xác định biên kết hợp thành bước kỹ thuật dựa wavelet tính tốn hiệu Đó thực nghiệm chứng minh phương pháp phát biên dựa Wavelet cho kết tốt so với kỹ 59 thuật truyền thống ảnh nhiễu Do đó, biến đổi wavelet phương pháp hiệu để phát biên 3.2 So sánh phương pháp phát biên (phương pháp Gadient, phương pháp Laplace, phương pháp Canny) Ảnh ban đầu Sobel Prewitt Gradient 60 Laplace Canny Hình 3.7 Biên ảnh theo Gadient, Laplace, Canny Hình 3.8 Ảnh sau làm biên với wavelet Từ kết thu hình ta có nhận xét sau: Phương pháp phát biên Prewitt kết không khác so với phương pháp phát biên Sobel, phương pháp Gradient cạnh mỏng hơn, 61 tương phản mờ Sobel Ba phương pháp đại diện cho phương pháp phát biên Gadient - Phương pháp Gadient: độ sáng thay đổi rõ nét biên phía ngồi đường biên lớn Các biên bên không rõ nét - Phương pháp Laplace: cho kết biên mảnh phương pháp Gadient, đồng thời biên bên cho kết rõ nét Nguyên nhân điều kỹ thuật Laplace, điểm biên xác định điểm cắt điểm không, phương pháp đạo hàm bậc hai nên điểm không nhất, kỹ thuật cho đường biên mảnh - Phương pháp Canny: trình làm trơn ảnh nên biên mờ bớt to Do biên ảnh phương pháp Canny lớn lại khơng đầy đủ Phương pháp Canny có khả loại bỏ nhiễu tốt Đối với ảnh có nhiều biên ta nên dùng phương pháp canny để loại bỏ biên không cần thiết Đối với loại ảnh tìm biên nên áp dụng phương pháp Laplace ảnh có nhiều mức xám nhỏ, biến thiên mức xám thấp Đối với loại ảnh không nên dùng phương phát Canny - Phương pháp wavelet phương pháp Canny có khả loại bỏ nhiễu tốt.Với hình ảnh việc phát biên sử dụng phương pháp Wavelet đạt kết tốt nhiều so với phương pháp canny, nhiễu bị giảm hiệu phương pháp lọc wavelet mà không làm giảm đáng kể độ phân giải hình ảnh Trong phương pháp Canny hai bước làm mịn ảnh để giảm tác động nhiễu xác định biên tách riêng phương pháp wavelet hai bước kết hợp thành bước kỹ thuật dựa wavelet tính tốn hiệu Đó thực nghiệm chứng tỏ phương pháp phát biên dựa Wavelet cho kết tốt so với kỹ thuật truyền thống với ảnh nhiễu 3.3 Kết luận chương 62 Trong chương này, luận văn trình bày kết chương trình phát biên ảnh màu dùng phương pháp wavelet so sách phương pháp phát biên sử dụng wavelet phương pháp khác cho thấy biến đổi wavelet phương pháp hiệu để phát biên 63 KẾT LUẬN Việc phát biên bước quan trọng trình xử lý ảnh Luận văn đạt số kết sau: - Luận văn nêu cách tổng quan vấn đề xử lý ảnh vai trò biên xử lý ảnh - Luận văn trình bày rõ hệ màu phương pháp phát biên ảnh màu làm sở cho việc xây dựng chương trình - Luận văn dùng phương pháp wavelet xây dựng thử nghiệm chương trình phát biên ảnh - Đồng thời trình so sánh phương pháp biết điểm mạnh/yếu phương pháp đưa lựa chọn phương pháp phù hợp với loại ảnh Trong chương luận văn tìm hiểu cài đặt chương trình phát biên ảnh wavelet Phương pháp sử dụng để phát biên ảnh đạt hiệu tốt Luận văn có so sánh với phương pháp phát biên khác có đánh giá với phương pháp phát biên Tuy nhiên luận văn cịn có hạn chế cần khắc phục: chưa đưa phương pháp phát biên ảnh hoàn toàn Hướng phát triển luận văn - Tiếp tục tìm hiểu nghiên cứu sâu lĩnh vực phát biên - Nghiên cứu nâng cao hiệu phương pháp phát biên - Đưa ứng dụng phát biên ảnh vào thực tế 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2006), Nhập môn Xử lý ảnh, Nxb Khoa học Kỹ thuật, tr.17 – 21, 115 – 125 [2] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình mơn học Xử lý ảnh, Đại Học Thái Nguyên, tr – 11 [3] Nguyễn Quang Sơn, Nghiên cứu số phương pháp phát biên, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Công nghệ thông tin truyền thông, Thái Nguyên, tr 7-14 Tiếng Anh [4] John Canny (1986), “A computational approach to edge detection”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, VOL PAMI8(6), pp 679 - 698 [5] O Rebecca Vincent & Olusegun Folorunso (2009), “A Descriptive Algorithm for Sobel Image Edge Detection”, Processings of Informing Science & IT Education Conference (InSITE), pp 97 - 107 [6] Rastislav Lukac, Konstantinos N Plataniotis (2007), Color Image Processing Methods and Applications, University of Toronto; Toronto, Ontario, Canada – CRC Press, Taylor & Francis Group, pp 100 - 104 [7] Plataniotis, Konstantinos N (1999), "Comprehensive Analysis of Edge Detection in Color Image Processing", Electrical and Computer Engineering Publications and Research, pp 612 - 624 [8] Jun Li (2003), A Wavelet Approach to Edge Detection, Master of Science (Mathematics & Statistics), Sam Houston State University Huntsville, Texas, pp 11 - 36 [9] Chaganti, Venkata RaviKiran (2005), Edge Detection of Noisy Images Using 2-D Discrete Wavelet Transform, Master of Science (Electrical & Computer Engineering), The Florida State University [10] Jian- jiun Ding (2009), term paper wavelet for edge detection, National Taiwan University 65 PHỤ LỤC Một số hình ảnh phát biên sử dụng phương pháp wavelet Ảnh 1: Ảnh ban đầu Ảnh 2: Ảnh sau trình biến đổi ... quan xử lý ảnh phát biên ảnh, sở lý thuyết ảnh màu phương pháp phát biên ảnh màu Đó sở lý thuyết để triển khai phương pháp phát 27 biên ảnh Có nhiều phương pháp phát biên ảnh, phương pháp có ưu... tổng quan xử lý ảnh biên - Phương pháp phát biên cho ảnh màu - Phương pháp phát biên theo wavelet thử nghiệm 2 Phương pháp nghiên cứu Trong luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu liên... pháp phát biên cho ảnh màu Chương 2: Các phương pháp phát biên theo wavelet Chương 3: Chương trình phát biên ảnh phương pháp wavelet nhận xét đánh giá phương pháp CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH