Đang tải... (xem toàn văn)
có sơ đồ nguyên lý, sơ đồ khối, sơ đồ thuật toán và hướng dẫn chi tiết về PHÉP BIẾN đổi SHEARLET TRONG xử lý ẢNH ...................................................................................................................................................................................
MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .I DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT II LỜI NÓI ĐẦU .II CHƯƠNG 1: KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH SỐ DỰA TRÊN CÁC BIẾN ĐỔI 1.1 Khái niệm hệ thống xử lý ảnh 1.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) .1 1.1.2 Độ phân giải ảnh (Resolution) .1 1.1.3 Mức xám ảnh 1.2 Những vấn đề xử lý ảnh số .2 1.2.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) 1.2.2 Nén ảnh .2 1.2.3 Đặc trưng ảnh (Separation) .2 1.3 Các biến đổi xử lý ảnh số 1.3.1 Biến đổi Fourier (Fourier Transform) 1.3.2 Phép biến đổi cosin rời rạc (DCT) 1.3.3 Biến đổi Wavelet CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI SHEARLET TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1 Giới thiệu shearlet xử lý ảnh .5 2.1.1 Hàm Shearlet .5 2.2 Tách đặc trưng ảnh Shearlet .5 2.2.1 Đặc trưng ảnh 2.2.2 Dùng thuật toán shearlet để tách đặc trưng ảnh (Image Separation) .6 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 3.1 Tạo lập giao diện guide matlab 3.1.1 Khởi tạo guide 3.1.2 Giới thiệu hộp thoại inspector 10 3.2 Kết mô 11 Mô shearlet 3.2.1 Giao diện giá trị 11 3.2.2 Các bước thực 11 CHƯƠNG 4: NHẬN XÉT 14 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 15 Mô shearlet DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1: Nét đặc trưng ảnh Hình 2: Hình ảnh tạo từ đường – điểm (Curve – Point) Hình 3: Kết lọc Shearlet cực đại Hình 4: Tạo lập guide .9 Hình 5: Giao diện guide Hình 6: Giao diện hộp thoại inspector .10 Hình 7: Giao điện Separation Image 11 Hình 8: Load ảnh vào guide .12 Hình 9: Kết sua xử lý ảnh 12 Hình 10: Kết khử ảnh nhiễu .13 Hình 11: Các đường điểm ảnh nhiễu 13 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT PEL: Picture Element FT: Fourier Transform DCT: Discrete Cosine Transform IDCT: Inverse Discrete Cosine Transform LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Trong báo cáo em xin trình bày phương pháp tách đặc trưng ảnh thành điểm đường riêng biệt cách sử dụng thuật toán Shearlet Thuật toán có nhiệm vụ tách nội dung ảnh thành hình thái khác với nét riêng biệt khác nhau, gần thu hút nhiều cộng đồng nghiên cứu ý đến ý nghĩa thuật toán có liên quan rộng rãi đến nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ bao gồm y học, giám sát xử lý ảnh Nội dung báo cáo gồm: Lời nói đầu Chương 1: Kỹ thuật xử lý ảnh số dựa biến đổi Chương 2: Ứng dụng phép biến đổi shearlet xử lý ảnh Chương 3: Nhận xét Chương 4: Kết luận Trong trình thực đề tài kiến thức còn hạn chế nên tránh thiếu sót mức độ hoàn thành đề tài Mong quý thầy cô xem xét đưa nhận xét để em khắc phục sai sót hoàn thiện cũng mở rộng đề tài sau này… Em xin chân thành cám ơn! Đồ án Trang 6/16 CHƯƠNG 1: KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH SỐ DỰA TRÊN CÁC BIẾN ĐỔI 1.1 Khái niệm hệ thống xử lý ảnh: 1.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) - Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh cần phải số hoá Số hoá ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (không gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh thiết lập cho mắt người không phân biệt ranh giới chúng Mỗi điểm gọi điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt - Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi 1.1.2 - phần tử ảnh Độ phân giải ảnh (Resolution) Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định - ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, 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 bổ, độ phân giải phân 1.1.3 - bố theo trục x y không gian hai chiều Mức xám ảnh Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm + Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng byte biểu diễn: 28 =256 mức, tức từ đến 255) Đồ án Trang 7/16 + Ảnh đen trắng: ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác + Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mô tả 21 mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân + Ảnh màu: khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, người ta thường dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu 1.2 Những vấn đề xử lý ảnh số 1.2.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) - Trong xử lý ảnh số điểm ảnh lớn tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung lượng nhớ lớn, thời gian tính toán lâu Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi Người ta sử dụng phép toán tương đương biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán Sau xử lý dễ dàng thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa miền xác định ban đầu, biến đổi thường gặp xử lý ảnh gồm: Biến đổi Fourier, Cosin, Sin, Wavelet - Biến đổi (mô tả) ảnh tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín hiệu [3]) - Các biến đổi khác KL 1.2.2 - (Karhumen Loeve), Hadamard Nén ảnh Ảnh dù dạng chiếm không gian nhớ lớn Khi mô tả ảnh người ta đưa kỹ thuật nén ảnh vào Các giai đoạn nén ảnh chia hệ 1, hệ Hiện nay, chuẩn MPEG dùng với ảnh phát huy hiệu 1.2.3 - Đặc trưng ảnh (Separation) Đặc trưng ảnh hay còn gọi nhận dạng mẫu thuộc tính riêng rẽ mà ta xác định đo đạc quan sát tượng Việc lựa chọn đặc trưng tách biệt độc lập điểm mấu chốt cho giải thuật nhận dạng mẫu thành công việc phân loại 1.3 Các biến đổi xử lý ảnh số 1.3.1 Biến đổi Fourier (Fourier Transform) - Phép biến đổi Fourier (FT) công cụ toán học quan trọng cầu nối việc biểu diễn tín hiệu miền không gian miền tần số Biến Đồ án Trang 8/16 đổi Fourier phép biến đổi thuận nghịch, cho phép chuyển đổi thuận – nghịch thông tin gốc (miền không gian miền tần số) tín hiệu xử lý (được biến đổi) FT cho biết thông tin tần số tín hiệu, cho biết tần số có tín hiệu, nhiên không cho biết tần - 1.3.2 - số xuất tín hiệu Phép biến đổi FT thuận nghịch định nghĩa sau: Phép biến đổi cosin rời rạc (DCT) Phép biến đổi cosin rời rạc – DCT (Discrete Cosine Transform) biến đổi thông tin ảnh từ miền không gian sang miền tần số để biểu diễn đưới dạng gọn Tính chất tương tự biến đổi Fourier, coi ảnh đầu vào tín hiệu ổn định bất biến theo thời gian - Phép biến đổi Cosin ngược – IDCT (Inverse Discrete Cosine Transform) - Cả DCT IDCT phép biến đổi trực giao, tách biệt thực Tính chất phân tách nghĩa biến đổi nhiều chiều tách thành biến đổi chiều Cũng biến đổi FT, DCT cũng coi liệu đầu vào 1.3.3 - tín hiệu ổn định (bất biến) Biến đổi wavelet Bằng cách lấy thang tỉ lệ (scaling) dịch chuyển hàm thời gian ψ(t) gọi wavelet mẹ hay wavelet sở, ta họ wavelet: Đồ án Trang 9/16 - W(a, b) hệ số biến đổi wavelet liên tục f(x), với s tỉ lệ (nghịch đảo tần số) b dịch chuyển đặt trưng vị trí CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI SHEARLET TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1 Giới thiệu shearlet xử lý ảnh 2.1.1 Hàm Shearlet - Shearlet xây dựng với mục đích cải thiện thiếu sót cách - áp dụng chức bất đẳng hướng Một hàm Shearlet gồm có ba thành phần - , Ma trận a ma trận scaling ma trận s ma trận shearlet với a > 0, - với ψ ∈ L2(R2), hệ thống hàm Shearlet liên tục: SHcont(ψ) = {ψa,s,t = a 3/4 ψ(A−1a S −1s (· − t)) | a > 0, s ∈ R, t ∈ R2}, Đối với biến đổi shearlet, hàm shearlet sử dụng biến đổi kỹ thuật thực cách nhân chập hình ảnh 2D với băng thông tối đa mà hàm Đồ án Trang 10/16 shearlet rời rạc cho phép, thực điều cho thấy chọn lọc có tính định hướng shearlet chuyển đến thiết lập kỹ thuật số, thay đổi hướng shearlet giữ nguyên cấu trúc 2.2 Tách đặc trưng ảnh Shearlet 2.2.1 Đặc trưng ảnh - Trong ảnh số điểm ảnh có mức xám khác tùy thuộc vào giá trị pixel thay đổi từ – 255 ảnh gray, nhờ mà mức xám điểm ảnh cũng khác tạo nên đường viền điểm riêng biệt ảnh vùng lân cận xung quanh - Hình 1: Nét đặc trưng ảnh Trong xử lý ảnh thuật toán shearlet, đặc trưng ảnh đường cong có hình dáng đặc thù riêng điểm riêng biệt có mật độ - nhiễu cao Sau trích chọn đặc trưng nội dung ảnh, tập đặc trưng tối ưu hóa phương pháp lựa chọn đặc trưng để tăng chất 2.2.2 lượng hiệu sử dụng tập đặc trưng Dùng thuật toán shearlet để tách đặc trưng ảnh (Image Separation): Đồ án Trang 11/16 - Sơ đồ giải pháp xử lý ảnh - Để mô tả hình dạng điểm riêng biệt xác định hàm P, có chức làm mịn điểm hữu hạn - Các đối tượng đường thẳng đường cong kín phân bố C - Do hình ảnh có dạng: - Hình 2: Hình ảnh tạo từ đường – điểm (Curve – Point) Mục đích Saparation Proplem khôi phục ảnh từ P C từ tín hiệu f Ý tưởng để chọn thư viện phức tạp có chứa hai đại diện hệ thống Φ1, Φ2, D = Φ1 + Φ2,nơi mà hệ thống rời rạc đại diện cho thành phần khác f ∈ J Cụ thể, Φ1 chọn Đồ án Trang 12/16 khung Parseval shearlets đó, thảo luận trên, cung cấp xấp xỉ tối ưu rời rạc chức mịn đường cong bất biến; Φ2 chọn để trở thành mịn sở wavelet trực giao, cung cấp xấp xỉ tối ưu - hóa chức làm mịn điểm khác biệt Chọn thư viện: + Orthonormal Separable Meyer Wavelets: band-limited hàm wavelet dạng để tạo yếu tố trực giao đẳng hướng + Bandlimited Shearlets: khung mẫu chặt chẽ hướng đẳng hướng band-limited tạo hàm mẫu ψ - Để mô tả kỹ thuật biến đổi hàm shearlet cách chi tiết với F0, …,FL tần số lọc thông giải đến giá trị L, F0 lọc thông thấp0, …L lọc kép có có trúc sau: - Chọn tần số ngưỡng hàm W: - Công thức tái thiết lập hình ảnh sau qua biến đổi shearlet Đồ án Trang 13/16 Hình 3: Kết lọc Shearlet cực đại CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 3.1 Tạo lập giao diện guide matlab: 3.1.1Khởi tạo guide: - Trong cửa sổ Windowns gõ lệnh “guide” enter ta được: Đồ án Trang 14/16 Hình 4: Tạo lập guide - Chọn “Blank GUI (Default)” để tạo giao diện trống - Nhấp “OK” ta giao diện sau : Hình 5: Giao diện guide - Trước tạo giao diện ta lưu File lại ,Matlab tự động lưu file ,một file đuôi ‘.m’ file đuôi ‘.fig’ 3.1.2 Giới thiệu hộp thoại inspector : - Ta nhấp chọn kéo thả vào vùng cần thiết kế ,mỗi hộp thoại có thông số chỉnh riêng,để chỉnh athông số liên quan đến hộp thoại ta nhấp đôi vào biểu tượng có chứa hộp thoại cần chỉnh Hộp thoại Inspector sau: - Các thuộc tính quan trọng : Tag : giá trị thuộc tính,tên mà ta gán cho Component Thuộc tính quan trọng, nhãn đối tượng ,được sử dụng để gọi thuộc tính đối tượng thông qua hàm để thay đổi giá trị thuộc tính.(phân biệt chữ in hoa in thường) Mỗi hộp thoại có Tag độc quyền • String : văn hiển thị Component • Enable : Cho phép Component hoạt động hay không • Đồ án Trang 15/16 Visible : hiển thị Component hay không Hình 6: Giao diện hộp thoại inspector • 3.2 Kết mô phỏng: 3.2.1 Giao diện giá trị: - Sau hoàn thành việc thiết kế lập trình cho đối tượng ta ấn F5 (trong hình MFILE) Ctrl+T (trong hình GUI).Ta : Đồ án Trang 16/16 - Hình 7: Giao diện Separation Image Point number: số điểm ngẫu nhiên ảnh Noise: hệ số nhiễu Image: tải ảnh lên với số điểm tùy ý ảnh Curve_point separation: phân tích ảnh thành đường điểm riêng biệt Curve in noise separation: tạo ảnh với hệ số nhiễu 2n Separation: tách đường riêng biệt ảnh anh nhiễu 3.2.2 Các bước thực hiện: - Bước 1: nhập số điểm tùy ý vào ô POINT NUMBER Đồ án Trang 17/16 - Bước 2: nhấn vào ô LOAD, ảnh lên đồ thị thứ Hình 8: Load ảnh vào guide Đồ án Trang 18/16 - Bước 3: để tách ảnh theo đặc trưng riêng nhấn vào nút CURVE_POINT SEPARATION Hình 9: Kết sau xử lý ảnh Đồ án Trang 19/16 - - Bước 4: để xử lý ảnh nhiễu ta cần nhập hệ số nhiễu vào khung NOISE nhấn vào ô CURVE IN NOISE SEPARATION kết thu được: Hình 10: Kết khử ảnh nhiễu Bước 5: để lấy đường điểm riêng biệt ảnh nhiễu ta nhấn vào khung SEPARATION Đồ án Trang 20/16 Hình 11: đường điểm ảnh nhiễu CHƯƠNG 4: NHẬN XÉT 4.1 Nhận xét: Sau thời gian tìm hiểu thực đề tài cũng nhiệt tình bảo thầy TS Trần Thanh Phương, em hoàn thành mô xử lý tách đặc trưng ảnh matlab thuật toán Shearlet Đề tài em có ưu điểm nhược điểm sau: Ưu điểm: - Ta sử dụng thuật toán rộng rãi phương pháp tách - đặc trưng ảnh để nhận biết đặc điểm hình dạng ảnh Quan sát nét đặc trưng bị nhòa ảnh có mật độ nhiễu cao Nhược điểm: - Thuật toán còn chưa nắm vững nên còn thiếu sót xử lý ảnh - Chưa tối ưu xử lý ảnh băng thuật toán Shearlet - Tài liệu tiếng anh nên dịch nên nghĩa tính xác cao Đồ án Trang 21/16 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 KẾT LUẬN: Em xây dựng chương trình mô xử lý tách đặc trưng ảnh 2D matlab thuật toán Shearlet: - Hiển thị hình ảnh đường điểm riêng biệt Xây dựng thuật toán Shearlet Hệ thống xử lý ảnh phức tạp 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN: Do thời gian thực đề tài có giới hạn, em đưa mô hình đèn giao thông hoàn chỉnh, nhiều ý tưởng hướng phát triển đề tài chưa thực Em xin nêu ý tưởng mà em chưa thực được: - Xử lý nhiều ảnh dạng 2D 3D Điều chỉnh lọc Shearlet có độ xác tương đối cao Nhiều chức tach đường điểm, tách hình dạng theo mong muốn ... gồm y học, giám sát xử lý ảnh Nội dung báo cáo gồm: Lời nói đầu Chương 1: Kỹ thuật xử lý ảnh số dựa biến đổi Chương 2: Ứng dụng phép biến đổi shearlet xử lý ảnh Chương 3: Nhận xét... THUẬT XỬ LÝ ẢNH SỐ DỰA TRÊN CÁC BIẾN ĐỔI 1.1 Khái niệm hệ thống xử lý ảnh: 1.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) - Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh. .. định ban đầu, biến đổi thường gặp xử lý ảnh gồm: Biến đổi Fourier, Cosin, Sin, Wavelet - Biến đổi (mô tả) ảnh tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín hiệu [3]) - Các biến đổi khác KL 1.2.2