Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)

61 30 0
  • Loading ...
1/61 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 15/04/2018, 17:59

Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ) 1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG  Ngơ Huy Cƣờng TRA CỨU IC MÁY TÍNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG ĐỐI TƢỢNG TRONG ẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Trong xã hội nay, ảnh số đóng vai trò quan trọng đời sống ngƣời Ảnh số không đƣợc sử dụng sống hàng ngày mà góp phần quan trọng việc cung cấp thơng tin vật thể, kiện, … công tác khoa học Càng ngày ngƣời phải đối mặt với lƣợng lớn hình ảnh phải xử lý Bài tốn tra cứu hình ảnh nhằm tìm ảnh tƣơng tự sở liệu nhƣ ảnh mẫu tra cứu đƣợc nhiều nhóm quan tâm Xuất phát hồn cảnh tơi chọn đề tài “Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tƣợng ảnh” nhằm nghiên cứu số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Trên sở kiến thức đƣợc hệ thống hóa, áp dụng cho tốn tra cứu IC máy tính Luận văn gồm có bố cục nhƣ sau: Chƣơng I: Khái quát biểu diễn hình dạng tốn tra cứu IC Trong chƣơng trình bày khái quát xử lý ảnh, sơ lƣợc IC toán tra cứu IC Chƣơng II: Một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Chƣơng trình bày số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng, từ trích rút đặc trƣng áp dụng vào toán tra cứu IC Chƣơng III: Chƣơng trình thực nghiệm Giới thiệu tốn IC, phân tích, xây dựng, tra cứu ảnh dựa vào hình dạng đối tƣợng ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ CHƢƠNG I KHÁI QUÁT VỀ BIỂU DIỄN HÌNH DẠNG VÀ BÀI TỐN TRA CỨU IC 1.1 Khái quát biểu diễn hình dạng 1.1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 1.1.1.1 Xử lý ảnh gì? Con ngƣời thu nhận thơng tin qua giác quan, thị giác đóng vai trò quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trò quan trọng tƣơng tác ngƣời máy Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh đƣợc xem nhƣ đặc trƣng cƣờng độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tƣợng khơng gian xem nhƣ hàm n biến P(c1, c2, , cn) Do đó, ảnh xử lý ảnh xem nhƣ ảnh n chiều Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Hình 1.2: Các bước hệ thống xử lý ảnh 1.1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh a Một số khái niệm * Ảnh điểm ảnh: Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ dấu hiệu hay cƣờng độ sáng toạ độ không gian đối tƣợng ảnh đƣợc xem nhƣ tập hợp điểm ảnh * Mức xám, màu Là số giá trị có điểm ảnh ảnh b Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu nhận thƣờng bị biến dạng thiết bị quang học điện tử Ảnh thu nhận Ảnh mong muốn Hình 1.3 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Để khắc phục ngƣời ta sử dụng phép chiếu, phép chiếu thƣờng đƣợc xây dựng tập điểm điều khiển Giả sử (Pi, Pi’) i = n,1 có n tập điều khiển Giả sử (Pi, Pi’) i = n,1 có n n tập điều khiển Tìm hàm f: Pi Є f (Pi) cho Số hóa Trung tâm Học liệu f ( Pi ) Pi Min I http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Giả sử ảnh bị biến đổi bao gồm: Tịnh tiến, quay, tỷ lệ, biến dạng, bậc tuyến tính Khi hàm f có dạng: f (x, y) = (a1x + b1y + c1, a2x + b2y + c2) Ta có: n n ( f ( Pi ) P ' i) i (a1 xi b1 yi xi ) ' c1 (a x b2 yi c2 yi ) '2 i Min Để n a1 n n i =0 ax i b1 xi yi i n b1 =0 c1 i n n by i n i yi xi' c1 yi i i n a1 xi =0 i i i xi xi' c1 xi n a1 xi yi n n b1 yi i xi' nc1 i Giải hệ phƣơng trình tuyến tính tìm đƣợc a1, b1, c1 Tƣơng tự tìm đƣợc a2, b2, c2 Xác định hàm f c Khử nhiễu Có loại nhiễu q trình thu nhận ảnh: - Nhiễu hệ thống: Là nhiễu có quy luật khử phép biến đổi - Nhiễu ngẫu nhiên: Vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục phép lọc d Chỉnh mức xám Nhằm khắc phục tính khơng đồng hệ thống gây Thơng thƣờng có hƣớng tiếp cận: - Giảm số mức xám: Thực cách nhóm mức xám gần thành bó Trƣờng hợp có mức xám chuyển ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu máy in đen trắng Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ - Tăng số mức xám: Thực nội suy mức xám trung gian kỹ thuật nội suy Kỹ thuật nhằm tăng cƣờng độ mịn cho ảnh e Trích chọn đặc điểm Các đặc điểm đối tƣợng đƣợc trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng q trình xử lý ảnh Có thể nêu số đặc điểm ảnh sau đây: - Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn v.v - Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại đƣợc trích chọn việc thực lọc vùng (Zonal filtering) Các vùng đƣợc gọi “mặt nạ đặc điểm” (Feature mask) thƣờng khe hẹp với hình dạng khác (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v ) - Đặc điểm biên đƣờng biên: Đặc trƣng cho đƣờng biên đối tƣợng hữu ích việc trích chọn thuộc tính bất biến đƣợc dùng nhận dạng đối tƣợng Các đặc điểm đƣợc trích chọn nhờ tốn tử gradient, tốn tử la bàn, tốn tử Laplace, tốn tử “chéo khơng” (Zero crossing) v.v Việc trích chọn hiệu đặc điểm giúp cho việc nhận dạng đối tƣợng ảnh xác, với tốc độ tính tốn cao dung lƣợng nhớ lƣu trữ giảm xuống f Nhận dạng Nhận dạng tự động (Automatic Recognition), mô tả đối tƣợng, phân loại phân nhóm mẫu vấn đề quan trọng thị giác máy, đƣợc ứng dụng nhiều ngành khoa học khác Tuy nhiên, câu hỏi đặt là: Mẫu Pattern) gì? Watanabe, ngƣời đầu lĩnh vực định nghĩa: “Ngƣợc lại với hỗn loạn (Chaos), mẫu thực thể (Entity), đƣợc xác định cách ang (Vaguely defined) gán cho tên gọi đó” Ví dụ mẫu ảnh vân tay, ảnh vật đƣợc chụp, chữ viết, khuôn mặt ngƣời ký đồ tín hiệu tiếng nói Khi biết mẫu đó, để nhận dạng phân loại mẫu có thể: Phân Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ loại có mẫu (Supervised classification), chẳng hạn phân tích phân biệt (Discriminant analyis), mẫu đầu vào đƣợc định danh nhƣ thành phần lớp xác định Phân loại khơng có mẫu (Unsupervised classification hay Clustering) mẫu đƣợc gán vào lớp khác dựa tiêu chuẩn đồng dạng Các lớp thời điểm phân loại chƣa biết hay chƣa đƣợc định danh Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tƣơng ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây: - Thu nhận liệu tiền xử lý - Biểu diễn liệu - Nhận dạng, định Bốn cách tiếp cận khác lý thuyết nhận dạng là: - Đối sánh mẫu dựa đặc trƣng đƣợc trích chọn - Phân loại thống kê - Đối sánh cấu trúc - Phân loại dựa mạng nơ-ron nhân tạo Trong ứng dụng rõ ràng dùng có cách tiếp cận đơn lẻ để phân loại “tối ƣu” cần sử dụng lúc nhiều phƣơng pháp cách tiếp cận khác Do vậy, phƣơng thức phân loại tổ hợp hay đƣợc sử dụng nhận dạng có kết có triển vọng dựa thiết kế hệ thống lai (Hybrid System) bao gồm nhiều mơ hình kết hợp Việc giải tốn nhận dạng ứng dụng nảy sinh sống không tạo thách thức thuật giải, mà đặt yêu cầu tốc độ tính tốn Đặc điểm chung tất ứng dụng đặc điểm đặc trƣng cần thiết thƣờng nhiều, chuyên gia đề xuất, mà phải đƣợc trích chọn dựa thủ tục phân tích liệu Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ g Nén ảnh Nhằm giảm thiểu không gian lƣu trữ Thƣờng đƣợc tiến hành theo hai khuynh hƣớng nén có bảo tồn khơng bảo tồn thơng tin Nén khơng bảo tồn thƣờng có khả nén cao nhƣng khả phục hồi Trên sở hai khuynh hƣớng, có cách tiếp cận nén ảnh: - Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén dựa vào việc thống kê tần xuất xuất giá trị điểm ảnh, sở mà có chiến lƣợc mã hóa thích hợp Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa *.TIF - Nén ảnh không gian: Kỹ thuật dựa vào vị trí khơng gian điểm ảnh để tiến hành mã hóa Kỹ thuật lợi dụng giống điểm ảnh vùng gần Ví dụ: Cho kỹ thuật mã nén *.PCX - Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây kỹ thuật tiếp cận theo hƣớng nén khơng bảo tồn vậy, kỹ thuật hƣớng nén hiệu *.JPG tiếp cận theo kỹ thuật nén - Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal đối tƣợng ảnh, thể lặp lại chi tiết Kỹ thuật nén tính tốn để cần lƣu trữ phần gốc ảnh quy luật sinh ảnh theo nguyên lý Fractal 1.1.2 Thu nhận biểu diễn ảnh 1.1.2.1 Thu nhận, thiết bị thu nhận ảnh Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm Camera, Scanner thiết bị thu nhận cho ảnh đen trắng Các thiết bị thu nhận ảnh có loại ứng với loại ảnh thơng dụng Raster, Vector Các thiết bị thu nhận ảnh thông thƣờng Raster Camera thiết bị thu nhận ảnh thông thƣờng Vector Sensor số hoá Digitalizer đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực trình Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ - Cảm biến: Biến đổi lƣợng quang học thành lƣợng điện - Tổng hợp lƣợng điện thành ảnh 1.1.2.2 Biểu diễn ảnh Ảnh máy tính kết thu nhận theo phƣơng pháp số hoá đƣợc nhúng thiết bị kỹ thuật khác Quá trình lƣu trữ ảnh nhằm mục đích: - Tiết kiệm nhớ - Giảm thời gian xử lý Việc lƣu trữ thơng tin nhớ có ảnh hƣởng lớn đến việc hiển thị, in ấn xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ tập hợp điểm với kích thƣớc sử dụng nhiều điểm ảnh ảnh đẹp, mịn thể rõ chi tiết ảnh ngƣời ta gọi đặc điểm độ phân giải Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng đặc trƣng ảnh cụ thể, sở ảnh thƣờng đƣợc biểu diễn theo mơ hình 1.1.3 Mơ hình Raster Đây cách biểu diễn ảnh thông dụng nay, ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận điểm (điểm ảnh) Thƣờng thu nhận qua thiết bị nhƣ Camera, Scanner Tuỳ theo yêu cầu thực tế mà điểm ảnh đƣợc biểu diễn qua hay nhiều bít Mơ hình Raster thuận lợi cho hiển thị in ấn Ngày công nghệ phần cứng cung cấp thiết bị thu nhận ảnh Raster phù hợp với tốc độ nhanh chất lƣợng cao cho đầu vào đầu Một thuận lợi cho việc hiển thị môi trƣờng Windows Microsoft đƣa khuôn dạng ảnh DIB (Device Independent Bitmap) làm trung gian Hình 1.4 thể quy trình chung để hiển thị ảnh Raster thông qua DIB Một hƣớng nghiên cứuhình biểu diễn kỹ thuật nén ảnh kỹ thuật nén ảnh lại chia theo hai khuynh hƣớng nén bảo toàn khơng bảo tồn thơng tin Nén bảo tồn có khả phục hồi hoàn toàn liệu ban đầu khơng bảo tồn có khả phục hồi độ sai số cho phép Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 10 Theo cách tiếp cận ngƣời ta đề nhiều quy cách khác nhƣ BMP, TIF, GIF, PCX… Hiện giới có 50 khn dạng ảnh thơng dụng bao gồm kỹ thuật nén có khả phục hồi liệu 100% nén có khả phục hồi với độ sai số nhận đƣợc Hình 1.4 Quá trình hiển thị chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thơng qua DIB 1.1.4 Mơ hình Vector Biểu diễn ảnh ngồi mục đích tiết kiệm khơng gian lƣu trữ dễ dàng cho hiển thị in ấn đảm bảo dễ dàng lựa chọn chép di chuyển tìm kiếm… Theo yêu cầu kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ƣu việt Tronghình Vector ngƣời ta sử dụng hƣớng Vector điểm ảnh lân cận để mã hoá tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh Vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ thiết bị số hoá nhƣ Digital đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua chƣơng trình số hố Cơng nghệ phần cứng cung cấp thiết bị xử lý với tốc độ nhanh chất lƣợng cho đầu vào nhƣng lại hỗ trợ cho ảnh Raster Do vậy, nghiên cứu biểu diễn vectơ tập trung từ chuyển đổi từ ảnh Raster Hình 1.5: Sự chuyển đổihình biểu diễn ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ... cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tƣợng ảnh” nhằm nghiên cứu số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Trên sở kiến thức đƣợc hệ thống hóa, áp dụng cho tốn tra cứu IC máy tính Luận văn gồm có... diễn hình dạng tốn tra cứu IC Trong chƣơng trình bày khái quát xử lý ảnh, sơ lƣợc IC toán tra cứu IC Chƣơng II: Một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Chƣơng trình bày số kỹ thuật tra cứu. .. cứu ảnh dựa vào hình dạng, từ trích rút đặc trƣng áp dụng vào toán tra cứu IC Chƣơng III: Chƣơng trình thực nghiệm Giới thiệu tốn IC, phân tích, xây dựng, tra cứu ảnh dựa vào hình dạng đối tƣợng
- Xem thêm -

Xem thêm: Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ), Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh(Luận văn thạc sĩ)

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay