ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN  TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÊ NHƯ TÙNG NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG ẢNH TÀI LIỆU       Chuyên ngành: Khoa học máy tính  Mã số: 60 48 01 01  LUẬN VĂN THẠC SĨ  KHOA HỌC MÁY TÍNH  NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS NGÔ QUỐC TẠO THÁI NGUYÊN, 2016       i  LỜI CAM ĐOAN   Tên tôi là: Lê Như Tùng  Sinh ngày: 29/3/1980  Học viên lớp cao học CHK13 - Trường Đại học Công nghệ thông tin và  Truyền thông – Đại học Thái Nguyên.  Hiện đang công tác tại: Xã Đồng Cốc, huyện Lục Ngạn, tỉnh Bắc Giang.  Xin  cam  đoan:  Đề  tài  “Nghiên cứu thuật toán nâng cao chất lượng ảnh số ứng dụng ảnh tài liệu” do Thầy giáo PGS.TS Ngô Quốc Tạo hướng dẫn là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tất cả tài liệu  tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng.  Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng như  nội  dung  trong  đề  cương  và  yêu  cầu  của  thầy  giáo  hướng  dẫn.  Nếu  sai  tôi  hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa học và trước pháp luật.  Thái Nguyên, ngày 22 tháng năm 2016 NGƯỜI CAM ĐOAN          Lê Như Tùng                ii  LỜI CẢM ƠN Sau  một  thời  gian  nghiên  cứu  và  làm  việc  nghiêm  túc,  được  sự  động  viên, giúp đỡ và hướng dẫn tận tình của Thầy giáo hướng dẫn PGS.TS. Ngô  Quốc  Tạo,  luận  văn  với  đề  tài  “Nghiên cứu thuật toán nâng cao chất lượng ảnh số ứng dụng ảnh tài liệu” đã hoàn thành.  Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến:  Thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Ngô Quốc Tạo đã tận tình chỉ dẫn, giúp  đỡ tôi hoàn thành luận văn này.  Đề  tài  “Hệ  thống  đeo  tay  hỗ  trợ  đọc  sách  tiếng  Việt  dành  cho  người  khiếm thị” Mã số VAST01.07/15-16 hỗ trợ trong thực hiện luận văn.  Khoa sau Đại học Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông  đã giúp đỡ tôi trong quá trình học tập cũng như thực hiện luận văn.  Tôi  xin  chân  thành  cảm  ơn  bạn  bè,  đồng  nghiệp  và  gia  đình  đã  động  viên, khích lệ, tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, thực hiện  và hoàn thành luận văn này.  TÁC GIẢ LUẬN VĂN       Lê Như Tùng       iii  MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN   i LỜI CẢM ƠN   ii MỤC LỤC   iii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH   v DANH MỤC BẢNG BIỂU   vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT   vii LỜI MỞ ĐẦU   1 1. Tính khoa học và cấp thiết của đề tài   1 2. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài   2 3. Phương pháp luận nghiên cứu  . 2 4. Nội dung và bố cục của luận văn   2 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH SỐ   4 1.1. Tổng quan xử lý ảnh số   4 1.1.1. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh  4 1.1.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh  . 6 1.1.3. Nguyên tắc thực hiện xử lý ảnh   8 1.1.4. Một số thao tác cơ bản trong xử lý ảnh   9 1.2. Nâng cao chất lượng ảnh   11 1.2.1. Tăng cường ảnh   13 1.2.2. Khôi phục ảnh   16 1.3. Một số ứng dụng của nâng cao chất lượng ảnh  17 1.4. Kết luận chương  . 19 CHƯƠNG 2. CÁC KỸ THUẬT  NÂNG CAO  CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI  LIỆU   20 2.1.1 Ảnh tài liệu   20 2.2.2. Xử lý ảnh tài liệu  . 21       iv  2.2.3. Nâng cao chất lượng ảnh tài liệu  . 23 2.2. Cập nhật một số kết quả nghiên cứu tiêu biểu gần đây về nâng cao chất  lượng ảnh tài liệu   26 2.3. Phân tích một số thuật toán tiêu biểu trong nâng cao chất lượng hình ảnh 28 2.3.1. Các loại nhiễu thường gặp   28 2.3.2. Các thuật toán lọc nhiễu   33 2.3.2. Các thuật toán khử mờ ảnh   38 2.3.3. Các thuật toán chỉnh nghiêng ảnh tài liệu   42 2.4. Kết luận chương  . 50 CHƯƠNG 3 CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM MỘT SỐ THUẬT TOÁN NÂNG  CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI LIỆU   51 3.1. Đặt vấn đề   51 3.2. Lựa chọn một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu   51 3.3. Xây dựng chương trình thử nghiệm   52 3.4. Đánh giá hiệu quả của một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài  liệu  56 3.5. Kết luận chương  . 60 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI   62 TÀI LIỆU THAM KHẢO   64       v  DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh   5  Hình 1.2. Sơ đồ khối các bước trong quá trình xử lý ảnh   11  Hình 1.3. Mô hình quá trình làm méo và khôi phục ảnh   16  Hình 2.1. Một số ảnh tài liệu trong cuộc sống   20  Hình 2.2. Phân loại xử lý ảnh tài liệu   21  Hình 2.3. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh tài liệu   22  Hình 2.4. Một số vấn đề đối với ảnh tài liệu   23  Hình 2.5. Ví dụ về nâng cao chất lượng  ảnh tài liệu  . 24  Hình 2.6. Các dạng mặt nạ bộ lọc không gian trung bình   34  Hình 2.7. Lọc trung vị  . 36  Hình 2.8. Lọc giả trung vị  . 37  Hình 2.9. Lọc ngoài   37  Hình 2.10. Mô hình hóa suy giảm do mờ ảnh   38  Hình 2.11. Biến đổi Hough [5]  . 44  Hình 2.12. Phương pháp láng giềng gần nhất [5]   47  Hình 2.13. Phương pháp chiếu nghiêng[5]   48  Hình 3.1. Giao diện chương trình chính   52  Hình 3.2. Giao diện mô phỏng thao tác lọc nhiễu   53  Hình 3.3. Giao diện mô phỏng thao tác khử mờ   54  Hình 3.4. Giao diện mô phỏng thao tác bù nghiêng   55  Hình 3.5. Minh họa khử mờ theo thuật toán lọc Wiener  58  Hình 3.6. Minh họa khử mờ theo thuật toán đầu thực mù  . 59          vi  DANH MỤC BẢNG BIỂU   Bảng 3.2. Các kết quả đối với các phương pháp lọc nhiễu   56  Bảng 3.2. Các kết quả đối với các phương pháp khử mờ   57  Bảng 3.3. Các kết quả đối với các phương pháp bù nghiêng   60          vii  DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ Từ tiếng Anh   cụm từ   COC  Circle of Confusion   DAS  Document Analaysis System  Hệ thống phân tích văn bản  DFT  Discrete Fourier Transform  Biến đổi Fourier rời rạc  LTHD    Lượng tử hóa đều  MDF  OCR      Từ tiếng Việt   Moving Distribution  Function  Optical Character  Recognition  Vòng tròn nhầm lẫn  Hàm mật độ chuyển động  Nhận dạng chữ in  OTF  Optical  Transfer Function  Hàm truyền quang  PSF  Point Spread Function  Hàm tán xạ điểm        1  LỜI MỞ ĐẦU Tính khoa học cấp thiết đề tài Khả  năng  thị  giác  là  một  trong  những  đặc  điểm  thật  sự  vượt  trội  của  chúng  sinh. Nó  cho  phép cảm  nhận và đồng  hóa  một  số lượng đáng  kinh ngạc  kiến thức về thế giới xung quanh trong một khoảng thời gian ngắn. Có thể nói,  thông tin hình ảnh là một phần không thể thiếu của xã hội thông tin hiện đại.  Chính  vì  vậy,  việc  nâng  cao  hình  ảnh  kỹ  thuật  số  là  cần  thiết  trong  nhiều lĩnh vực ứng dụng của hình ảnh. Nó làm cho con người có thể dễ dàng  quan sát  và  máy  móc  có  thể  thực  thi  tốt  hơn  các  nhiệm  vụ  trích  chọn,  biên  dịch và thực hiện các bài toán xử lý thông tin khác trên hình ảnh.  Trên thực tế, rất nhiều tài liệu hình ảnh được chụp từ điện thoại, máy  scan hoặc camera để phục vụ cho các nhiệm vụ lưu trữ tư liệu có chất lượng  không tốt do nhiều nguyên nhân khác nhau như: kỹ năng của người chụp ảnh,  giới hạn của thiết bị chụp ảnh, ánh sáng, nhiễu tác động, bản thân hiện vật bị  mục nát… làm cho ảnh bị mờ, nhòe, mất thông tin.  Xuất phát từ thực tế này, đã có rất nhiều công trình công bố tập trung  vào phát triển các thuật toán xử lý ảnh số mà đặc biệt là nâng cao chất lượng  ảnh tài liệu nhằm phục vụ cho các khâu nhận dạng, lưu trữ…Với sự đa dạng  của  các  thuật  toán  này,  việc  phân  loại,  hiểu  rõ  nguyên  lý  và  khả  năng  ứng  dụng của từng thuật toán là điều không dễ dàng.  Vì những lý do trên, được sự hướng dẫn của Thầy giáo, PGS. TS. Ngô  Quốc Tạo, tác giả lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp tác giả đã chọn đề tài  “Nghiên cứu thuật toán nâng cao chất lượng ảnh số ứng dụng ảnh tài liệu”làm đề tài nghiên cứu luận văn tốt nghiệp thạc sĩ chuyên ngành  Khoa học máy tính.               2  Mục tiêu, đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài Đề tài nhằm thực hai mục tiêu sau: - Nghiên cứu tổng quan và đánh giá một số phương pháp tiêu biểu trong  nâng cao chất lượng ảnh tài liệu như: Lọc nhiễu, bù nghiêng, giảm mờ.  - Sử  dụng  công  cụ  Matlab  cài  đặt  thử  nghiệm  mô  phỏng  một  số  thuật  toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. Đánh giá khả năng ứng dụng của  các thuật toán trên thực tế.  Chính vì vậy, đối tượng của luận văn là: Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu.  Luận  văn  sẽ  khảo  sát  và  đánh  giá  một  số  phương  pháp  thường  dùng  trong  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  số,  lựa  chọn  các  phương  pháp  được cho là phù hợp nhất đối với việc nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. Tập  trung sâu vào cài đặt thử nghiệm một số phương pháp nhằm chứng minh tính  đúng đắn và khả năng ứng dụng trong thực tế của thuật toán.  Phương pháp luận nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu các tài liệu  về  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  số;  Tập  trung  sâu  vào  các  phương  pháp,  thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu; Tìm hiểu các kiến thức liên  quan.  - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Sau khi nghiên cứu lý thuyết,  phát  biểu  bài  toán,  đưa  ra  giải  pháp  xử  lý;  Mô  phỏng  thử  nghiệm  chương trình trên phần mềm Matlab; Đánh giá các kết quả đạt được.  - Phương pháp trao đổi khoa học: Thảo luận, xemina, lấy ý kiến chuyên gia.  Nội dung bố cục luận văn  Chương 1: Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh số             51  Chương CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM MỘT SỐ THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI LIỆU 3.1 Đặt vấn đề Như đã phân tích trong chương 1 và 2 của luận văn, việc tìm kiếm các  thuật toán hiệu quả nhằm nâng cao chất lượng ảnh tài liệu là một nhiệm vụ có  tính cấp thiết cả về mặt khoa học cũng như ứng dụng trong đời sống xã hội.  Tuy nhiên, mỗi thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu lại chỉ phù hợp cho  một đối tượng nhất định. Vì vậy, nhiệm vụ của chương này là xây dựng phần  mềm mô phỏng nhằm phân tích khả năng hoạt động của một thuật toán nâng  cao chất lượng ảnh khác nhau. Từ đó đưa ra kết luận về phương pháp xử lý  ảnh tối ưu nhất cho mỗi đối tượng. Trên cơ sở đó, phần tiếp theo của chương  sẽ chỉ ra các thuật toán tiêu biểu được lựa chọn, phần kế tiếp sẽ trình bày cụ  thể  về  quá  trình  xây  dựng  chương  trình  mô  phỏng,  một  số  kết  quả  thực  nghiệm.  Cuối  cùng,  luận  văn  sẽ  đánh  giá  và  kết  luận  về  một  số  tình  huống  nâng cao chất lượng ảnh tài liệu trong thực tế.   3.2 Lựa chọn số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu Chương  2  của  luận  văn  đã  trình  bày  chi  tiết  về  ba  thao  tác  cơ  bản  thường  gặp  trong  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  tài  liệu.  Đó  là  các  thao  tác:  lọc  nhiễu,  khử  mờ  và  bù  nghiêng.  Mỗi  một  thao  tác  lại  được  rất  nhiều  các  nhà  nghiên  cứu đưa ra các  thuật toán khác  nhau đưa ra đóng góp. Vì  vậy, trong  khuôn khổ và thời gian có hạn, luận văn chỉ lựa chọn, phân tích và đánh giá  thông qua mô phỏng một số thuật toán tiêu biểu đã được phân tích trong phần  0 như sau:  - Với phép toán lọc nhiễu: lựa chọn các thuật toán lọc Gaussian, lọc trung  bình,  lọc  trung  vị  để  khử  nhiễu  Gaussian,  nhiễu  lốm  đốm,  nhiễu  muối  tiêu.              52  - Với phép khử mờ, luận văn lựa chọn cài đặt và đánh giá thuật toán Lucy-  Richardson, Blind Image Deconvolution, lọc Wiener để đánh giá kết quả  đối với các nhóm ảnh tài liệu khác nhau và nguyên nhân gây  mờ  khác  nhau như Gaussian, ngoài tiêu cự, chuyển động  - Trong các phép toán về bù nghiêng, luận văn lựa chọn cài đặt và đánh  giá  thuật  toán  dựa  trên  biến  đổi  Hough,  phương  pháp  láng  giềng  gần  nhất, phương pháp chiếu nghiêng   3.3 Xây dựng chương trình thử nghiệm   Hình 3.1 Giao diện chương trình  Môi trường phát triển chương trình  Chương  trình  được  phát  triển  trên  phần  mềm  Matlab  R2015.  Đây  là  phiên bản mới nhất của Matlab và do vậy, cập nhật khá đầy đủ các thuật toán  cơ bản hỗ trợ cho các thao tác xử lý ảnh cũng như hỗ trợ giao diện GUI thân  thiện với người dùng[4]  Các chức năng của chương trình              53  - Đọc và lưu trữ các file ảnh tài liệu, hiển thị đầy đủ thông tin cơ bản của ảnh  số tài liệu. Cung cấp một số các thao tác xử lý điểm không gian cơ bản.  - Đối với phép toán lọc nhiễu: Cho phép mô phỏng quá trình xử lý các ảnh  tài liệu bị nhiễu cũng như cho phép thêm các loại nhiễu vào một ảnh gốc  để làm rõ kết quả của các thuật toán khác nhau trong quá trình lọc nhiễu.   - Đối với phép khử  mờ: Cho phép giả lập các nguyên nhân gây  mờ ảnh,  đánh giá các thuật toán khử mờ trong từng bài toán xử lý.  - Với  các  phép  bù  nghiêng:  Làm  rõ  quá  trình  phát  hiện  góc  nghiêng  và  quay  ảnh  của  các  thuật  toán  lựa  chọn  mô  phỏng,  làm  căn  cứ  cho  việc  đánh giá.   Một số giao diện của chương trình   Chương trình chính được tạo bởi file Main.fig và Main.m. Khi chạy file  Main.m chương trình chính sẽ cho phép lựa chọn một trong ba thao tác xử lý  ảnh tài liệu như: lọc nhiễu, khử mờ, bù nghiêng (xem Hình 3.1).    Hình 3.2 Giao diện mô thao tác lọc nhiễu             54  Nếu lựa chọn phép toán lọc nhiễu từ chương trình chính, ta sẽ thu được  giao diện GUI giao tiếp với người dùng cho phép đọc ảnh từ bên ngoài (Hình  3.2). Cũng như các chương trình xử lý ảnh thông thường, modul này cho phép  đọc vào các file ảnh cần xử lý, ghi file ảnh sau khi xử lý ra máy tính. Chương  trình cũng hỗ trợ một số thao tác tiền xử lý ảnh cơ bản như: đảo màu, chỉnh  độ  tương  phản,  chỉnh  độ  chói  (gamma).  Ngoài  ra,  phần  hiển  thị  các  thành  phần RGB của ảnh gốc và ảnh sau khi xử lý cho phép ta đánh giá sự tác động  của thao tác xử lý đã thực hiện lên ảnh số.  Một loại nhiễu khác nhau cần có phương pháp xử lý khác nhau. Vì vậy,  để thuận tiện cho việc khảo sát và đánh giá hiệu quả của thao tác lọc nhiễu đối  với  ảnh tài  liệu,  modul thiết  kế  các thao  tác  thêm  nhiễu  vào  ảnh gốc,  từ  đó  chọn các thao tác lọc nhiễu tương ứng. Chức năng khôi phục lại cho phép trả  về kết quả ban đầu để người dùng tiện thao tác lại. Trên Hình 3.2 hiển thị kết  quả của việc thêm nhiễu muối tiêu vào ảnh gốc. Nhiễu này có thể xử lý khi  lựa chọn thao tác lọc trung vị.    Hình 3.3 Giao diện mô thao tác khử mờ             55  Với phương pháp khử mờ, luận văn lựa chọn cài đặt và đánh giá thuật  toán Lucy- Richardson, Blind Image Deconvolution, lọc Wiener để đánh giá  kết quả đối với các nhóm ảnh tài liệu khác nhau và nguyên nhân gây mờ khác  nhau  như  Gaussian,  ngoài  tiêu  cự,  chuyển  động.  Vì  vậy,  trên  chương  trình  chính, khi lựa chọn thao táckhử mờ ảnh, chương trình sẽ cho phép phân tích  các thuật toán Lucy- Richardson, Blind Image Deconvolution, lọc Wiener Tương tự đối với các thao tác bù nghiêng (Hình 3.4), khi lựa chọn thao  bù nghiêng ảnh, chương trình sẽ cho phép phân tích các thuật toán biến đổi  Hough, phương pháp láng giềng gần nhất, phương pháp chiếu nghiêng    Hình 3.4 Giao diện mô thao tác bù nghiêng             56  3.4 Đánh giá hiệu số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu Sau  khi  phân  tích,  cài  đặt  các  thuật  toán  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  tài  liệu, luận văn tiến hành kiểm thử nhằm đánh giá và đưa ra kết luận về một số  thuật toán nằm trong ba nhóm phương pháp cơ bản trong nâng cao chất lượng  ảnh tài liệu.  Bảng 3.1 cho thấy các kết quả đánh giá của các thuật toán lọc nhiễu đối  với ảnh tài liệu. Có thể thấy rằng, với mỗi loại nhiễu khác nhau yêu cầu thuật  toán khử nhiễu khác nhau tương ứng. Bản chất của nhiễu Gaussian hay nhiễu  Poisson là nhiễu cộng. Nhiễu này tác động đồng thời lên mọi điểm trên toàn  bộ  ảnh.  Vì  vậy,  tùy  theo  việc  xác  định  được  hàm  phân  bố  của  nhiễu  là  Gaussianhay Poissonmà các phép toán lọc Gaussian hay lọc trung bình tỏ ra  hiệu quả hơn. Tuy nhiên, hệ quả của việc sử dụng các phép lọc này là dễ làm  cho ảnh bị mờ và phải sử dụng thêm các phép khử mờ để cho ra chất lượng  ảnh tốt nhất.  Với  nhiễu  muối  tiêu  và  nhiễu  lốm  đốm,  đây  là  dạng  nhiễu  nhân,  tác  động lên một số điểm ảnh, do đó sử dụng phương pháp lọc trung vị hoặc bộ  lọc làm trơn cho hiệu quả tốt nhất.  Với phương pháp lọc nhiễu: thuật toán lọc Gaussian, lọc trung bình, lọc  trung vị để khử nhiễu Gaussian, nhiễu lốm đốm, nhiễu muối tiêu.  Bảng 3.1 Các kết phương pháp lọc nhiễu Loại nhiễu Lọc Gaussian Lọc trung bình Lọc trung vị  Nhiễu Gaussian  Tốt nhất  Tốt  Kém   Nhiễu Poisson  Tốt  Tốt nhất  Kém              57  Nhiễu muối tiêu  Kém  Kém  Tốt nhất  Nhiễu lốm đốm  Kém  Kém  Tốt nhất  Trên  cơ  sở  mô  phỏng  các  thuật  toán  khử  mờ,  luận  văn  đã  tiến  hành  đánh giá hiệu quả của ba thuật toán trên với các nguyên nhân mờ khác nhau  như: Mờ do nhiễu Gauss, do chuyển động, do ngoài tiêu cự. Kết quả thu được  thể hiện trong Bảng 3.2.   Bảng 3.2 Các kết phương pháp khử mờ Phương pháp sử dụng Loại nguyên nhân mờ Kết hoạt động Lọc Wiener   Gaussian   Kém nhất   Lucy- Richardson   Gaussian   Hiệu quả  Chuyển động  Hiệu quả  Blind Image  Deconvolution   Từ kết quả của Bảng 3.2 ta có thể thấy rằng: để khử mờ cho ảnh tài liệu  trước hết cần xác định rõ nguyên nhân gây mờ và tìm ra hệ số chính xác của  hàm trải điểm PSF.   Với thuật toán lọc Wiener, ta đã giả sử ảnh bị mờ do chuyển động của  máy ảnh so với vật được chụp cộng thêm nhiễu Gaussian tác động thể hiện ở  các tham số (xem Hình 3.5):  - LEN : là số điểm ảnh (pixel) bị trượt. VD LEN =31 là vị trí ảnh bị trượt đi  31 điểm ảnh.   - THETA là góc nghiêng. VD THETA =11 là chuyển động nghiêng đi 11 độ.  Các yếu tố này đều là đặc trưng của hàm trải điểm PSF  - MEAN là giá trị trung bình của nhiễu (mặc định bằng 0)               58  - VAR là phương sai của nhiễu.  Như vậy, thuật toán lọc Wiener  yêu cầu người sử dụng phải biết được  chính xác các tham số LEN, THETA, MEAN, VAR trên từ một bức ảnh mờ.  Thực tế điều này là không thể và người sử dụng chỉ có thể “mò” dần ra các  giá trị được xem  là hợp lý nhất.  Vì thế, thuật toán lọc  Wiener  cho hiệu  quả  kém nhất.     Hình 3.5 Minh họa khử mờ theo thuật toán lọc Wiener Thuật toán Lucy- Richardson vẫn yêu cầu tìm ra chính xác các tham số  của PSF nhưng đã hỗ trợ một số thủ tục được thực hiện lặp đi lặp lại để khôi  phục  hình  ảnh  gốc  mà  bị  mờ  đi  bởi  một  hàm  tán  xạ  điểm  (Point  Spread  Function  -  PSF)  cho  trước.  Như  vậy,  thuật  toán  có  hiệu  quả  tốt  hơn  so  với  thuật toán lọc Wiener.  Thuật toán bước đầu thực  mù  (Blind  De convolution):  cho phép phục  hồi ảnh gốc từ  một hay một tập hợp các  ảnh "mờ" với sự trợ giúp của một  hàm tán xạ giả định (trong phần chương trình mô phỏng chính là INITPSF).              59  Thuật toán được thực hiện lặp đi lặp lại sao cho mỗi lần lặp cải thiện việc ước  tính  các  PSF  và  ảnh  gốc.  Do  vậy,  hiệu  quả  sử  dụng  của  thuật  toán  đối  với  người dùng là tốt nhất (Hình 3.6). Tuy nhiên, các thuật toán lặp yêu cầu thời  gian  xử  lý  lớn.  Vì  thế,  thuật  toán  bước  đầu  thực  mù  yêu  cầu  thời  gian  tính  toán lâu nhất.    Hình 3.6 Minh họa khử mờ theo thuật toán đầu thực mù Như vậy, có thể kết luận rằng khôi phục hoặc khử mờ trung bình cho  ảnh tài liệu là một vấn đề rất khó giải quyết. Do đó, các nghiên cứu vẫn tiếp  tục được đề xuất nhằm tìm ra một thuật toán hiệu quả nhất cho các trường hợp  thông dụng của ảnh tài liệu bị mờ.  Trong các phép toán về bù nghiêng, luận văn lựa chọn cài đặt và đánh  giá  thuật  toán  dựa  trên  biến  đổi  Hough,  phương  pháp  láng  giềng  gần  nhất,  phương  pháp  chiếu  nghiêng.  Các  kết  quả  phân  tích  hiệu  quả  hoạt  động  của  các thuật toán bù nghiêng được trình bày chi tiết trong Bảng 3.3.                60          Bảng 3.3 Các kết phương pháp bù nghiêng Phương pháp Chiếu  nghiêng  Ưu điểm Là giải pháp trực tiếp nhất để  tìm ra góc nghiêng. Dễ cài đặt  và dễ hiểu.  Nhược điểm Thời gian thực Nhạy cảm với  nhiễu  Khi có nhiễu sẽ   Rất chậm  Nhanh hơn  Biến đổi  Có độ chính xác cao trong việc  làm cho tốc độ  phương  Hough  chậm và yêu cầu  pháp chiếu  bộ nhớ lớn  nghiêng   xác định góc nghiêng  Láng  Ổn định, tin cậy và có thể dử  Gặp khó khăn đối  giềng  dụng cho bất kỳ dải góc  với các ảnh tài liệu  Nhanh  gần nhất  nghiêng nào  bị suy giảm lớn  3.5 Kết luận chương Nhằm  kiểm  chứng  một  số  thuật  toán  tiêu  biểu  trong  nâng  cao  chất  lượng ảnh tài liệu được phân tích trong chương 2, chương 3 của luận văn đã  trình bày chi tiết cách thức xây dựng chương trình  mô phỏng. Chương trình  được xây dựng trên nền Matlab 2015a với giao diện tương tác thân thiện với  người dùng. Chương trình cho phép đánh giá các thuật toán lọc nhiễu (thuật  toán lọc Gaussian, lọc trung bình, lọc trung vị để khử nhiễu Gaussian, nhiễu              61  lốm đốm, nhiễu muối tiêu), các phép khử mờ (Lucy- Richardson, Blind Image  Deconvolution, lọc Wiener) và  các phép toán về bù nghiêng (biến đổi Hough,  phương pháp láng giềng gần nhất, phương pháp chiếu nghiêng).              62  KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Sau một thời gian tìm hiểu nghiên cứu, học viên đã thực hiện được các  vấn đề sau theo đúng đề cương đưa ra bao gồm:  - Nghiên cứu một số phương pháp phân nâng cao chất lượng ảnh và các  ứng dụng trong thực tế.  - Nghiên cứu về ảnh tài liệu và các phương pháp xử lý ảnh tài liệu. Bao  gồm  các  kỹ  thuật  trên  miền  không  gian,  tần  số  như:  Lọc  nhiễu,  bù  nghiêng, giảm mờ nhằm nâng cao chất lượng ảnh tài liệu.  - Cài  đặt  phần  mềm  thử  nghiệm  chương  trình  mô  phỏng  một  số  thuật  toán nâng cao chất lượng ảnh như: Giảm nhiễu (nhiễu Gauss, nhiễu lốm  đốm, nhiễu muối tiêu), Lọc mờ (thuật toán Lucy-Richardson, thuật toán  Blind Deconvolution,  lọc  Wiener),  bù nghiêng (dùng biến  đổi Hough,  dùng phương pháp láng giềng gần nhất, sử dụng chiếu nghiêng). Đánh  khả năng ứng dụng của các thuật toán trên thực tế.  Trong quá trình tìm hiểu và hoàn thành luận văn, dù đã đạt được một số  kết quả nhất định về kiến thức, về thực tế, nhưng bản thân học viên nhận thấy  nâng cao chất lượng ảnh tài liêu liệu vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu còn quá  rộng lớn và còn đầy triển vọng bao hàm nhiều phương pháp, kỹ thuật, nhiều  hướng nghiên cứu, tiếp cận khác nhau. Vì vậy, trên cơ sở những gì mà luận  văn đã thực hiện và đạt được, hướng phát triển sau này của luận văn như sau:    - Về thực tiễn: Kết quả kiểm nghiệm của luận văn mới chỉ là chương trình  mô phỏng. Vì vậy, cần tiếp tục hoàn thiện, tích hợp nhiều hơn nữa các  thuật  toán  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  thành  một  phần  mềm  xử  lý  ảnh  chuyên dụng có khả năng thương mại.  -  Về lý thuyết: Việc lựa chọn các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh vẫn  còn phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố chủ quan của con người. Do đó, trong  tương lai, cần phát triển các kỹ thuật đánh giá chất lượng ảnh một cách              63  tự động, từ đó cũng tự động hóa luôn việc lựa chọn thuật toán xử lý ảnh  phù hợp. Điều này hoàn toàn có thể thực hiện được khi áp dụng thành tự  của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong xử lý ảnh.  Mặc dù đã cố gắng tập trung nghiên cứu và tham khảo nhiều tài liệu, bài  báo, tạp  chí khoa học trong và ngoài nước, nhưng do  trình độ  còn có nhiều  giới hạn không thể tránh khỏi thiếu sót và hạn chế, rất mong được sự chỉ bảo  đóng góp nhiều hơn nữa của các quý thầy cô giáo và các nhà khoa học…   Một lần nữa học viên xin được cảm ơn Thầy giáo PGS. TS. Ngô Quốc  Tạo đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn trong thời gian thực hiện đề tài, cảm ơn sự  giúp đỡ của gia đình, bạn bè và các đồng nghiệp trong thời gian qua.  Thái Nguyên, ngày 22 tháng năm 2016 Người thực     Lê Như Tùng             64  TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt [1] Đỗ Năng Toàn, Ngô Quốc Tạo, "Kết hợp phép toán hình thái học làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét", Tạp chí Tin học Điều khiển học, Tập 14, số 3, 1998, 23-29.  [2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2009), Nhập môn xử lý ảnh số,  Nhà xuất bản Khoa học  và Kỹ thuật.  [3] Nguyễn Kim Sách (2009), Xử lý ảnh Video số, Nhà xuất bản Khoa  học  và Kỹ thuật.  [4] Nguyễn Phùng Quang (2004), Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, Nhà xuất bản Khoa học  và Kỹ thuật.  [5] Trần  Văn  Toàn  (2012),  Tìm  hiểu  phương  pháp  tiền  xử  lý  và  phương  pháp phân đoạn ảnh ứng dụng phân đoạn chứng minh nhân dân, Đồ án  tốt nghiệp đại học, Đại học dân lập Hải phòng.  Tài liệu tiếng Anh [6] Gaurav  Mohan  Singh  et  al,  “A  Review  of  Image  Enhancement  Techniques  in  Image  Processing,”  HCTL Open Int J of Technology Innovations and Research, Volume 5, pp. 1-13, 2013.  [7] N. K. H.  K.  Bhawna Rana,  “A Review on the  Image  Enhancement  of  Old  Historical  Documents  and  Images,”  International Journal of Advances in Science and Technology (IJAST), pp. 180 -185, 2015.  [8] R. K. S.S. Bedi, “Various Image Enhancement Techniques- A Critical  Review,”  International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, Volume 2, Issue 3, March 2013.  [9] R.  K.  S.  Dejee  Singh,  “A  Survey  on  Various  Image  Deblurring,”  International  Journal of Advanced Research in Computer and             65  Communication Engineering,  Volume  2,  Issue  12,  pp.  4736-4739,  2013.  [10] S.  H.  R.  P.  Chen,  “Automatic  Text  Skew  Estimation  in  Document  Images,”  3rd  Int.  Conf.  on  Document  Analysis  and  Recognition,  Montréal, Canada , 1995.  Các trang Web [11] https://en.wikipedia.org/wiki/Blind_deconvolution  [12] http://en.wikipedia.org/wiki/Image_processing.  [13] https://github.com/kovimesterr/SSIP2013/wiki/Image-Enhancement- Techniques.        ... Giới thiệu một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh số và các ứng dụng trong thực tế.   Chương 2: Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh tài liệu - Nghiên cứu về ảnh tài liệu và các phương pháp xử lý ảnh tài liệu.  Bao ... luận nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu các tài liệu về  nâng cao chất lượng ảnh số;   Tập  trung  sâu  vào  các phương  pháp,  thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu;  Tìm hiểu các kiến thức liên ... CHƯƠNG 2. CÁC KỸ THUẬT  NÂNG CAO  CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI  LIỆU   20 2.1.1 Ảnh tài liệu  20 2.2.2. Xử lý ảnh tài liệu . 21       iv  2.2.3. Nâng cao chất lượng ảnh tài liệu