Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng (2014)

74 26 0
  • Loading ...
1/74 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 16/04/2018, 15:17

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN -*** - TẠ TIẾN THÀNH CÁC PHÉP TỐN HÌNH THÁI TRONG XỬ ẢNH XÂY DỰNG ỨNG DỤNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tin học Ngƣời hƣớng dẫn khoa học ThS LƢU THỊ BÍCH HƢƠNG HÀ NỘI, 2014 LỜI CẢM ƠN Lời em xin chân thành cảm ơn hƣớng dẫn tận tình giáo ThS Lƣu Thị Bích Hƣơng, khoa Cơng nghệ thơng tin, trƣờng Đại học sƣ phạm Hà Nội Em xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo khoa Công nghệ thông tin, nhƣ thầy, cô giáo trƣờng giảng dạy giúp đỡ em năm học vừa qua Chính thầy, giáo xây dựng cho chúng em kiến thức tảng kiến thức chun mơn để em hồn thành khóa luận tốt nghiệp chuẩn bị cho cơng việc sau Cuối em xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình bạn bè giúp đỡ động viên em nhiều suốt q trình học tập để em thực tốt khóa luận Do kiến thức thời gian hạn chế nên khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận đƣợc đóng góp ý kiến thầy bạn để khóa luận đƣợc hồn thiện Hà Nội, tháng 05 năm 2014 Sinh viên Tạ Tiến Thành LỜI CAM ĐOAN Tên em là: TẠ TIẾN THÀNH Sinh viên lớp: K36 – Tin học, khoa Công nghệ thông tin, trƣờng Đại học sƣ phạm Hà Nội Em xin cam đoan: Đề tài “Các phép tốn hình thái xử ảnh xây dựng ứng dụng” nghiên cứu riêng em, dƣới hƣớng dẫn giáo ThS Lƣu Thị Bích Hƣơng Khóa luận hồn tồn khơng chép tác giả khác Nếu sai em xin hoàn toàn chiu trách nhiệm Hà Nội, tháng 05 năm 2014 Ngƣời cam đoan Tạ Tiến Thành MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: CƠ SỞ THUYẾT 1.1 Xử ảnh 1.2 Các ứng dụng xử ảnh 1.3 Các bƣớc xử ảnh 1.4 Các định dạng ảnh 10 CHƢƠNG 2: CÁC PHÉP TỐN HÌNH THÁI 16 2.1 Thao tác ảnh nhị phân 16 2.1.1 Phép dãn nhị phân (Dilation) 16 2.1.2 Phép co nhị phân (Erosion) 21 2.1.3 Phép mở nhị phân (Opening) 24 2.1.4 Phép đóng nhị phân (Closing) 25 2.1.5 Kĩ thuật đánh trúng đánh trƣợt 30 2.1.6 Kĩ thuật đếm vùng 32 2.2 Thao tác ảnh đa mức xám 33 2.2.1 Phép co phép dãn (Erosion and Dilation) 33 2.2.2 Các phép tốn đóng, mở (Closing and Opening) 34 2.2.3 Làm trơn 36 2.2.4 Gradient 37 2.2.5 Phân vùng theo cấu trúc 38 2.2.6 Phân loại cỡ đối tƣợng 39 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG CÁC PHÉP TỐN HÌNH THÁ I 42 3.1 Ứng dụng thực tiễn 42 3.2 Xƣơng làm mảnh 43 3.3 Các phƣơng pháp lặp hình thái 45 3.4 Nhận dạng biên 53 CHƢƠNG 4: XÂY D ỰNG CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 54 4.1 Phát biểu toán 54 4.2 Thiết kế chƣơng trình 54 KẾT LUẬN HƢỚNG PHÁT TRIỂN 63 Kết luận 63 Hƣớng phát triển 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Viết tắt Viết đầy đủ Ý nghĩa Biến đổi Karhumen Loeve KL Karhumen Loeve CCIR Consultative Committee for Tiêu chuẩn điều chế tần số CCIR International Radio CCD Change Coupled Device Công nghệ sử dụng cho camera IMG Image Định dạng ảnh IMG PCX Personal Computer Exchange Định dạng ảnh PCX RLE Run Length Encoded Phƣơng pháp mã loạt dài TIFF Targed Image File Format Định dạng ảnh TIFF BMP Windows bitmap Định dạng ảnh BMP DIB Device Independent Bitmap Một định dạng ảnh bitmap GIF Graphics Interchanger Format Định dạng ảnh GIF LZW Lempel Ziv Welch Thuật toán nén LZW JPEG Joint Photographic Experts Nén ảnh JPEG Group PNG Portable Network Graphics LIBPNG Library Portable Nén liệu PNG Network Thƣ viện ảnh PNG Graphics TIFF Tagged Image File Format MIME Multipurpose Internet Extensions OCR Ảnh định dạng TIFF Mail Chuẩn Internet định dạng cho thƣ điện tử Optical Character Recognition Hệ thống nhận dạng chữ viết thiết bị quang học OCR AFIS Automated Identification System fingerprint Hệ thống nhận dạng vân tay AFIS DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.2: Các bƣớc hệ thống xử ảnh Hình 1.3: Các bƣớc xử ảnh Hình 1.4: Sơ đồ phân tích xử ảnh lƣu đồ thông tin khối 10 Hình 1.5: Định dạng ảnh BMP 13 Hình 2.1: Thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ (a) Ảnh ban đầu; (b) Ảnh dãn điểm ảnh; (c) Ảnh dãn điểm ảnh 16 Hình 2.2: Dãn A B (a) Ảnh A, B ban đầu; (b) Ảnh A cộng phần tử (0,0); (c) Tập A cộng phần tử (0,1); (d) Hợp (b) (c) hay kết phép dãn 18 Hình 2.4: Dãn ảnh sử dụng phần tử cấu trúc 20 Hình 2.5: Phép co nhị phân 22 Hình 2.6: Xố hình thái dòng ngang khng nhạc 24 Hình 2.7: Sử dụng phép toán mở 25 Hình 2.8: Phép đóng 26 Hình 2.9: Phép đóng với độ sâu lớn 27 Hình 2.10: Phép co sử dụng đồ khoảng cách 29 Hình 2.11: Phép mở tổng thể đối tƣợng dạng đĩa 30 Hình 2.12: Minh hoạ thao tác đánh trúng đánh trƣợt 31 Hình 2.13 Đếm vùng (a), (b), (c), (d) Các cấu trúc; (e) Ví dụ ảnh có vùng 32 Hình 2.14: Phép dãn đa cấp xám 36 Hình 2.15: Làm trơn đa cấp xám 37 Hình 2.16: Đƣờng dốc hình thái 38 Hình 2.17: Phân đoạn cấu trúc 39 Hình 2.18: Phân lớp đồng xu 40 Hình 3.1: Mơ hình tổng qt hệ thống nhận dạng ảnh 42 Hình 3.2: Các mẫu dùng cho việc nhận dạng điểm ảnh bị xố thuật tốn làm mảnh Stienford (a) Mẫu M1; (b) Mẫu M2; (c) Mẫu M3; (d) Mẫu M4 46 Hình 3.3: Một minh hoạ số liên kết 47 Hình 3.4: Bốn phần phép lặp phƣơng pháp làm mảnh Stentiford (a) Sau áp dụng mẫu M1; (b) Sau mẫu M2; (c) Sau M3; (d) Sau M4 48 Hình 3.5: Tất phép lặp thuật toán làm mảnh Stienford đƣợc áp dụng cho chữ T 49 Hình 3.6: Những thao tác phép làm mảnh cổ điển (a) Cổ cột; (b) Đuôi cột; (c) Đƣờng tạo thành có sợi 50 Hình 3.7: Các mẫu đƣợc dùng cho bƣớc xử phân giác góc nhọn 51 Hình 3.8: Những kí tự đƣợc làm mảnh cuối cùng, sau hai bƣớc xử làm mảnh 51 Hình 3.9: Kết làm mảnh (a) Ảnh ban đầu; (b) Áp dụng Erosion; (c) Ảnh ban đầu biến đổi 53 Hình 4.1: Form giao diện 55 Hình 4.2: Kết phép giãn ảnh A 55 Hình 4.3: Kết phép co ảnh A 56 Hình 4.4: Kết phép mở ảnh A 56 Hình 4.5: Kết phép đóng ảnh A 57 Hình 4.6: Kết nhận dạng biên ảnh A 57 Hình 4.8: Kết phép giãn ảnh B 58 Hình 4.9: Kết phép co ảnh B 58 Hình 4.10: Kết phép mở ảnh B 59 Hình 4.11: Kết phép đóng ảnh B 59 Hình 4.12: Kết nhận dạng biên ảnh B 60 Hình 4.14: Kết phép co ảnh C 61 Hình 4.15: Kết phép mở ảnh C 61 Hình 4.16: Kết phép đóng ảnh C 62 Hình 4.17: Kết nhận dạng biên ảnh C 62 MỞ ĐẦU chọn đề tài Xử ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng Trong trƣờng đại học, cao đẳng xử ảnh trở thành môn học chuyên ngành sinh viên ngành công nghệ thông tin, viễn thông Xử nâng cao chất lƣợng ảnh vấn đề trọng tâm mơn học xử ảnh đồng thời bƣớc tiền xử cho việc nhận dạng, trích chọn thơng tin xử ảnh số Điều có ý nghĩa quan trọng nhiều ứng dụng thực tế nhƣ nhận dạng đối tƣợng địa lý, biểu tƣợng đồ, phần mềm phát đếm đối tƣợng chuyển động … Đặt biệt hầu hết số ngành công nghiệp nhƣ: Cơ khí chế tạo, chế biến, sản xuất, việc đọc hình ảnh nói thƣờng xun quan trọng Bản vẽ kỹ thuật (một dạng hình ảnh) kết ngơn ngữ kỹ thuật, mà qua nó, quy trình cơng nghệ phải đƣợc xây dựng trình sản xuất, nhƣ sở cho việc nghiệm thu cho sản phẩm Để lƣu ảnh tài liệu, vẽ sửa đổi chúng chuyển chúng sang dạng đồ họa khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánh mẫu để sử dụng sau điều cần thiết Do tiền xử ảnh việc cần làm Có nhiều phƣơng pháp, nhiều công cụ, nhiều phần mềm xử ảnh đời Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh, mà công đoạn bƣớc tiền xử nhằm loại bỏ nhiễu, khắc phục khiếm khuyết bƣớc thu nhận ảnh khơng tốt việc làm quan trọng Có nhiều phƣơng pháp cho việc nâng cao chất lƣợng ảnh nói chung tiền xử nói riêng Để giải tốn việc tách làm rõ điểm, đƣờng biên quan trọng ảnh Để xử với “necking” ông đề nghị thủ tục đƣợc gọi thủ tục phân giác góc nhọn mà điểm ảnh gần khớp nối hai dòng đƣợc tạo thành màu trắng chúng khép lại tạo thành góc nhọn Điều đƣợc thực cách dùng mẫu nhƣ thấy hình 3.7 Một phù hợp với mẫu đánh dấu điểm ảnh trung tâm cho thao tác xoá tạo vòng lặp khác số phân giác góc nhọn quan trọng dùng ba mẫu kiểu Nếu điểm ảnh đƣợc xoá bỏ, lần duyệt cuối dùng mẫu kiểu đƣợc thực (a) (b) (c) (d) (e) (a) (b) (c) (d) (e) Hình 3.7: Các mẫu đƣợc dùng cho bƣớc xử phân giác góc nhọn Làm trơn đƣợc hoàn thành đầu tiên, tất q trình duyệt qua ảnh phân giác góc nhọn Cuối bƣớc làm mảnh ảnh Hình 3.8 trình bày xƣơng kết cuối ký tự bƣớc tiền xử đƣợc gộp vào (a) (b) (c) Hình 3.8: Những kí tự đƣợc làm mảnh cuối cùng, sau hai bƣớc xử làm mảnh 51 Hầu hết xƣơng xuất dùng phƣơng pháp bị rạn nứt Cách dùng giai đoạn phân giác góc nhọn không hiệu ký tự dày mẫu không phù hợp với tất tình mà gây cổ cột đuôi cột Cũng nhƣ vậy, bƣớc làm trơn không bắt gặp bất quy tắc mà bất quy tắc tạo nên đƣờng sơ Mặc dù vậy, việc hồn chỉnh thuật tốn không đƣợc nhƣ mong đợi phƣơng pháp tƣơng đối tốt, đặc biệt bƣớc tiền xử cho việc nhận dạng ký tự Một thuật toán làm mảnh dƣờng nhƣ cơng cụ cho ngƣời, thuật toán Zhang Suen (Zhang 1984) Thuật toán đƣợc sử dụng nhƣ tảng sở cho việc so sánh thuật toán làm mảnh nhiều năm nhanh, đơn giản thực Thuật tốn phƣơng pháp song song, có nghĩa giá trị cho điểm ảnh đƣợc tính tốn dùng giá trị biết từ vòng lặp trƣớc Do đó, máy tính có CPU cho điểm ảnh đƣợc cung cấp trƣớc, xác định tồn trình lặp cách đồng thời Vì hầu hết khơng có máy tính có kích cỡ nhƣ vậy, đó, xem xét phiên chƣơng trình mà dùng CPU Thuật tốn đƣợc ngắt thành hai vòng lặp con, ví dụ thay vòng lặp thuật tốn Stentiford Trong vòng lặp con, điểm ảnh I(i, j) đƣợc xoá (hay đƣợc đánh dấu cho thao tác xoá bỏ) điều kiện sau đƣợc thoả mãn: 1) Giá trị liên kết cuả 2) Nó có điểm láng giềng đen nhỏ không lớn 3) Một điểm đen nhỏ nhất: I(i, j+1), I(i1, j) I(i, j1) điểm (điểm màu trắng) 4) Một điểm nhỏ nhất: I(i1, j), I(i+1, j) I(i, j1) điểm ảnh 52 Tại cuối vòng lặp điểm đánh dấu đƣợc xoá bỏ Vòng lặp sau làm tƣơng tự ngoại trừ bƣớc 1) Một điểm đen nhỏ nhất: I(i, j+1), I(i1, j) I(i, j1) điểm (màu trắng) 2) Một điểm nhỏ I(i1, j), I(i+1, j) I(i, j1) điểm ảnh Trở lại, điểm ảnh đánh dấu đƣợc xoá bỏ Nếu cuối vòng lặp khác khơng có điểm đƣợc xố xƣơng hồn tồn đƣợc xác định chƣơng trình kết thúc 3.4 Nhận dạng biên Những điểm ảnh biên đối tƣợng điểm ảnh biên mà có điểm ảnh lân cận thuộc Do lân cận cụ thể khơng biết trƣớc mà phải tìm khơng thể tạo đƣợc cấu trúc đơn mà cho phép phép co phép dãn dò biên Trong thực tế, phép co phần tử cấu trúc đơn giản xác xố điểm biên Mặt khác, ta lại áp dụng điều để thiết kế phép tốn hình thái dò biên Biên đƣợc tách cách sử dụng phép co ảnh đƣợc co sau đƣợc trừ ảnh gốc Tƣơng tác để lại cho ta điểm ảnh mà đƣợc co biên Điều đƣợc viết nhƣ sau: Biên = A - (A Ө Cấu trúc đơn giản ) (a) (b) (c) Hình 3.9: Kết làm mảnh (a) Ảnh ban đầu; (b) Áp dụng phép co; (c) Ảnh ban đầu biến đổi 53 CHƢƠNG 4: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 4.1 Phát biểu tốn Các phép tốn hình thái xử ảnh lĩnh vực đƣợc quan tâm, nghiên cứu phát triển Bài toán đƣợc phát biểu nhƣ sau: Cho ảnh nhị phân ảnh đa mức xám, sử dụng phép tốn hình thái loại bỏ nhiễu, làm trơn, phân vùng ảnh xác định đƣờng biên ảnh Nhiệm vụ xây dựng chƣơng trình thử nghiệm phép tốn hình thái, ngƣời sử dụng lựa chọn ảnh nhị phân, ảnh đa mức xám đƣa yêu cầu chất lƣợng hình ảnh: Loại bỏ nhiễu hay làm trơn hay xác định đƣờng biên ảnh hệ thống phải giải đƣợc yêu cầu cho kết luận ảnh tốt 4.2 Thiết kế chƣơng trình Cài đặt thử nghiệm phép tốn hình thái: Phép co ảnh, phép dãn ảnh, phép đóng ảnh, phép mở ảnh, làm mảnh phát biên ngôn ngữ Visual C# 54 Giao diện chƣơng trình: Hình 4.1: Form giao diện Một số kết đạt đƣợc: Hình 4.2: Kết phép giãn ảnh A 55 Hình 4.3: Kết phép co ảnh A Hình 4.4: Kết phép mở ảnh A 56 Hình 4.5: Kết phép đóng ảnh A Hình 4.6: Kết nhận dạng biên ảnh A 57 Hình 4.8: Kết phép giãn ảnh B Hình 4.9: Kết phép co ảnh B 58 Hình 4.10: Kết phép mở ảnh B Hình 4.11: Kết phép đóng ảnh B 59 Hình 4.12: Kết nhận dạng biên ảnh B Hình 4.13: Kết phép giãn ảnh C 60 Hình 4.14: Kết phép co ảnh C Hình 4.15: Kết phép mở ảnh C 61 Hình 4.16: Kết phép đóng ảnh C Hình 4.17: Kết nhận dạng biên ảnh C 62 KẾT LUẬN HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Hình ảnh dạng liệu đóng vai trò quan trọng việc trao đổi, xử lý, lƣu giữ thông tin Để lƣu ảnh tài liệu, vẽ sửa đổi chúng chuyển chúng sang dạng đồ họa khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánh mẫu để sử dụng sau điều cần thiết Cần tăng cƣờng chất lƣợng hình ảnh nhằm loại bỏ nhiễu hình ảnh sắc nét vấn đề mà nhà nghiên cứu quan tâm Khóa luận có cách nhìn tổng quát xử ảnh: + Khái niệm xử ảnh + Các ứng dụng xử ảnh + Các bƣớc xử ảnh + Các định dạng ảnh Khóa luận phân tích làm rõ phép tốn hình thái nhƣ: + Phép giãn ảnhPhép co ảnhPhép mở ảnhPhép đóng ảnh Nêu lên số ứng dụng phép tốn hình thái xử ảnh: Tìm xƣơng làm mảnh đối tƣợng ảnh số ứng dụng thực tiễn Xây dựng đƣợc chƣơng trình thử nghiệm phép tốn hình thái xử ảnh Hƣớng phát triển Khóa luận tìm hiểu nghiên cứu đƣợc phép tốn hình thái ảnh nhị phân ảnh đa mức xám Trong nghiên cứu em tìm hiểu phép tốn hình thái ảnh màu định dạng ảnh khác 63 Tuy nhiên khn khổ khóa luận thời gian tìm hiểu hạn chế nên em chƣa tìm hiểu đƣợc hết tính phần mềm xử ảnh Em hi vọng trình học tập sau em hồn thiện phát triển khóa luận để xây dựng chƣơng trình phép tốn hình thái đƣợc xác hơn, chất lƣợng hình ảnh tốt hơn, giao diện dễ dàng sử dụng Mặc dù cố gắng nhiều song chắn khóa luận khơng tránh khỏi sai sót Em mong đƣợc đóng góp ý kiến thầy bạn để khóa luận đƣợc hồn thiện Đồng thời có thêm kinh nghiệm để tiếp tục nghiên cứu sau 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, “Nhập môn xử ảnh số”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2003 [2] Võ Đức Khánh, Hồng Văn Kiếm, “Giáo trình xử ảnh số”, Nhà xuất Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh [3] Nguyễn Kim Sách, “Xử ảnh Video số”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 1997 [4] Ngô Diên Tập, “Xử ảnh máy tính”, Nhà xuất khoa học Kỹ thuật, 1997 [5] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, “Xử ảnh” [5] Vũ Việt Hà, luận văn tốt nghiệp, Đại học Dân Lập Hải Phòng, 2009 [7] B.Janhne New York, “Digital Image Processing”, 1995 [8] Anil K Jain, Englewood Cliffs, “Fundamentals of Digital Image Processing”, 1989 65 ... Các phép tốn hình thái xử lý ảnh xây dựng ứng dụng để làm khóa luận Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu phép tốn hình thái: Phép co, phép giãn, phép đóng, phép mở ảnh nhị phân ảnh đa mức xám Xây dựng. .. CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Xử lý ảnh 1.2 Các ứng dụng xử lý ảnh 1.3 Các bƣớc xử lý ảnh 1.4 Các định dạng ảnh 10 CHƢƠNG 2: CÁC PHÉP TỐN HÌNH THÁI ... mức xám Xây dựng ứng dụng thực tiễn phép tốn hình thái Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu phép tốn hình thái: Phép co, phép giãn, phép đóng, phép mở Xây dựng ứng dụng phép tốn hình thái Đối tƣợng phạm
- Xem thêm -

Xem thêm: Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng (2014) , Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng (2014)

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

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