Tìm hiểu phương pháp phát hiện bóng của một đối tượng qua ảnh viết chương trình minh họa (2014)

52 8 0
  • Loading ...
1/52 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 16/04/2018, 16:17

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THƠNG TIN  NGUYỄN HỮU HỢP TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BÓNG CỦA MỘT ĐỐI TƢỢNG QUA ẢNH VIẾT CHƢƠNG TRÌNH MINH HỌA KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Tin học HÀ NỘI – 2014 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THƠNG TIN  NGUYỄN HỮU HỢP TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BÓNG CỦA MỘT ĐỐI TƢỢNG QUA ẢNH VIẾT CHƢƠNG TRÌNH MINH HỌA KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Tin học Ngƣời hƣớng dẫn khoa học Th.S NGUYỄN MINH HIỀN HÀ NỘI – 2014 LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập, nghiên cứu tìm hiểu khóa luận tốt nghiệp này, em nhận đƣợc giúp đỡ thầy, cô giáo bạn bè khoa Công nghệ Thông tin trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội để có đƣợc kiến thức hiểu biết nhiều chuyên ngành mà theo học Đặc biệt, với hƣớng dẫn đạo tận tình giáo Th.S Nguyễn Minh Hiền giúp hiểu sâu kiến thức chuyên ngành nói chung đề tài đƣợc giao nói riêng Qua đây, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô giáo Th.S Nguyễn Minh Hiền, ngƣời tận tình bảo giúp đỡ em hồn thành khóa luận tốt nghiệp Xuân Hòa, ngày tháng năm 2014 Sinh viên Nguyễn Hữu Hợp LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan: Đề tài hoàn toàn thân thực dƣới giúp đỡ thầy, cô giáo bạn bè khoa Công nghệ Thông tin trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2, đặc biệt hƣớng dẫn cô giáo Th.S Nguyễn Minh Hiền Đề tài có sử dụng tài liệu tham khảo không copy từ tài liệu có sẵn Đề tài khơng trùng với kết nghiên cứu trƣớc Nếu có sai sót em xin hồn tồn chịu trách nhiệm Xuân Hòa, ngày tháng năm 2014 Sinh viên Nguyễn Hữu Hợp MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TỐN PHÁT HIỆN BĨNG 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh 1.1.3 Nắn chỉnh biến dạng 1.1.4 Khử nhiễu chỉnh mức xám 1.1.5 Trích chọn đặc điểm 1.1.6 Nhận dạng 1.1.7 Nén ảnh 11 1.2 Bài tốn phát bóng 12 1.2.1 Hƣớng ánh sáng gì? 12 1.2.2 Bóng gì? 13 1.2.3 Bài tốn phát bóng 13 CHƢƠNG 2: CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BÓNG ĐỐI TƢỢNG 15 2.1 Phƣơng pháp kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng 15 2.1.1 Giới thiệu phƣơng pháp 15 2.1.2 Cơ sở lý thuyết 15 2.1.3 Phƣơng pháp sử dụng mơ hình suy giảm ba màu 19 2.1.4 Phƣơng pháp kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng……………………………………………………………………… 22 2.1.5 Ví dụ minh họa 24 2.1.6 Kết luận 26 2.2 Phƣơng pháp sử dụng không gian màu YCbCr 27 2.2.1 Giới thiệu phƣơng pháp 27 2.2.2 Cơ sở lý thuyết 27 2.2.3 Không gian màu YCbCr 28 2.2.4 Thuật tốn phát bóng dựa khơng gian màu YCbCr 29 2.2.5 Ví dụ minh họa Error! Bookmark not defined 2.2.6 Kết luận 30 2.3 Phƣơng pháp phát bóng sử dụng không gian màu LAB 30 2.3.1 Giới thiệu phƣơng pháp 30 2.3.2 Cơ sở lý thuyết 31 2.3.3 Không gian màu LAB 31 2.3.4 Phƣơng pháp sử dụng không gian màu LAB 33 2.3.5 Ví dụ minh họa 34 2.3.6 Kết luận 34 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 35 3.1 Bài tốn phát bóng 35 3.2 Cơ sở lý thuyết 35 3.3 Giới thiệu ngôn ngữ C# 35 3.4 Phƣơng pháp phát bóng 37 3.5 Các bƣớc xử lý chƣơng trình 38 3.6 Thiết kế cài đặt chƣơng trình 39 3.7 Một số kết chƣơng trình 42 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO 45 DANH MỤC HÌNH VẼ - BẢNG Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2: Các bƣớc hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3: Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Hình 2.1: Các loại bóng ảnh 16 Hình 2.2: Sơ đồ phân loại bóng ảnh 16 Hình 2.3: Ảnh vỉa hè với loại bóng khác 17 Bảng 2.1: Nguồn sáng cƣờng độ vùng bóng 18 Hình 2.4: Hiện tƣợng tạo bóng với ảnh ngồi trời 19 Hình 2.5: Bóng đối tƣợng ảnh TAM 21 Hình 2.6: Kết phát bóng với ngƣỡng T khác 25 Hình 2.7: Kết phát bóng với ngƣỡng T khác 26 Hình 2.8: Hình ảnh khơng gian màu YUV 28 Hình 2.9: Ảnh ban đầu ảnh phát bóng 29 Hình 2.10: Ảnh ban đầu ảnh phát bóng 30 Hình 2.11: Màu sắc kênh màu không gian màu LAB 32 Hình 2.12: Ảnh ban đầu ảnh phát bóng 34 Hình 3.1: From main demo mơ phƣơng pháp phát bóng 39 Hình 3.2: Hƣớng dẫn cài đặt 39 Hình 3.3: Hƣớng dẫn cài đặt 40 Hình 3.4: Hƣớng dẫn cài đặt 40 Hình 3.5: Hƣớng dẫn cài đặt 41 Hình 3.6: Hƣớng dẫn cài đặt 41 Hình 3.7: Kết thu đƣợc chƣơng trình 42 Hình 3.8: Kết thu đƣợc chƣơng trình 43 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ngày nay, Công nghệ Thông tin đƣợc ứng dụng hầu hết lĩnh vực đời sống, xã hội Cùng với phát triển mạnh mẽ Công nghệ Thông tin việc trao đổi thông tin trở nên phổ biến Trong trao đổi thơng tin, thơng tin hình ảnh đóng vai trò vơ quan trọng Hầu nhƣ ngành nghề, lĩnh vực cần đến hình ảnh để mơ tả hay diễn đạt vấn đề mà họ khó diễn đạt lời chữ viết Vì năm gần có kết hợp chặt chẽ hình ảnh đồ họa lĩnh vực xử lý thông tin Trong Công nghệ Thơng tin, xử lý ảnh chiếm vị trí quan trọng ứng dụng đa dạng phong phú nghiên cứu khoa học nhiều lĩnh vực khác thực tiễn Ngoài ra, xử lý ảnh phận quan trọng việc trao đổi thơng tin ngƣời dùng máy tính Từ đó, giúp ngƣời dùng máy tính đƣa định cách nhanh chóng xác Trong thực tế, ảnh chứa nhiều đối tƣợng có đối tƣợng chính, đối tƣợng phụ đối tƣợng gây nhiễu ảnh Một đối tƣợng gây nhiễu việc phát thơng tin ảnh bóng đối tƣợng yếu tố vật lý tự nhiên gây Với ứng dụng rộng rãi bóng lĩnh vực nhƣ xử lý ảnh, giao thông thông minh, theo dõi đối tƣợng,… Bóng phƣơng pháp phát bóng đƣợc nghiên cứu vài thập kỉ trở lại Trên giới có nhiều nghiên cứu phát bóng đối tƣợng nhiều tác giả kể đến nhƣ J Tian cộng ông [1] sử dụng kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng để phát vùng bóng Trong nghiên cứu khác, C Blajovici cộng ông [2] sử dụng không gian màu YCbCr để phát bóng S Murali K Govidan [3] sử dụng khơng gian màu LAB để phát bóng Khơng vậy, phát bóng đối tƣợng đƣợc ứng dụng nhiều nghiên cứu khác nhƣ ảnh cảnh quan đô thị T Souza cộng ông [4] hay ứng dụng ảnh giao thông M Wang cộng ơng [5] Tuy giới có nhiều nghiên cứu phát bóng đối tƣợng qua ảnh đạt đƣợc thành tựu định nhƣng Việt Nam hầu nhƣ nghiên cứu phát bóng đối tƣợng qua ảnh Xuất phát từ lý kể trên, em chọn đề tài: “Tìm hiểu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh Viết chƣơng trình minh họa” làm đề tài nghiên cứu Do thời gian vốn kiến thức có hạn, đề tài khơng thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, em mong nhận đƣợc đóng góp thầy, giáo bạn để đề tài hoàn thiện Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu  Đối tƣợng nghiên cứu  Bóng đối tƣợng ảnh  Các phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh  Phạm vi nghiên cứu Đề tài chủ yếu nghiên cứu bóng đối tƣợng ảnh gây yếu tố vật lý nguồn sáng trời tạo Ảnh đƣợc sử dụng đề tài chủ yếu ảnh có cấu trúc đơn giản  Mục tiêu đề tài  Nghiên cứu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh dựa kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng  Nghiên cứu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh dựa không gian màu YCbCr  Nghiên cứu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh dựa không gian màu LAB  Dựa nghiên cứu sở lý thuyết bóng phƣơng pháp phát bóng sử dụng kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng để xây dựng chƣơng trình thử nghiệm phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh Phƣơng pháp nghiên cứu Để thực đề tài, khóa luận kết hợp mềm dẻo hai phƣơng pháp:  Phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết  Phƣơng pháp nghiên cứu thực nghiệm Các nghiên cứu lý thuyết vừa sở vừa tiền đề cho nghiên cứu thực nghiệm Các nghiên cứu thực nghiệm giúp làm sáng tỏ nghiên cứu lý thuyết Dựa sở lý thuyết phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh, đặc biệt phƣơng pháp phát bóng sử dụng kết hợp mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng đƣợc em sử dụng để xây dựng chƣơng trình thử nghiệm mơ phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh Ý nghĩa thực tiễn đề tài Đề tài sở phục vụ cho nghiên cứu khoa học có liên quan tới bóng loại bỏ bóng đối tƣợng qua ảnh Một bƣớc bỏ qua ứng dụng xử lý ảnh nói chung thị giác máy tính nói riêng Các phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh mà đề tài giới thiệu hữu ích cho hệ thống giao thông thông minh Hệ thống giao thơng thơng minh góp phần làm giảm ách tắc giao thông vấn đề cấp bách nhiều nƣớc giới có Việt Nam 2.3.2 Cơ sở lý thuyết Bóng đƣợc tạo cảnh cản trở ánh sáng đối tƣợng Bóng đƣợc tạo đối tƣợng gọi tự bóng Các vùng bóng đƣợc chiếu sáng so với khu vực xung quanh Bóng cung cấp thơng tin hữu ích sử dụng ứng dụng thị giác máy tính nhƣ phân khúc đối tƣợng, phát đối tƣợng đếm đối tƣợng Nhƣng bóng gia tăng phân đoạn sai phân vùng ảnh hay làm sai đối tƣợng thuật toán phát đối tƣợng Do đó, phát bóng nhiệm vụ tiền xử lý nhiều ứng dụng thị giác máy tính Dựa vào cƣờng độ sáng, bóng chia làm hai loại là: bóng cứng bóng mềm Bóng mềm giữ kết cấu bề mặt bóng cứng tối có kết cấu nhỏ Vì phát bóng cứng phức tạp nhầm lẫn với đối tƣợng tối 2.3.3 Không gian màu LAB Không gian màu LAB có kênh: L kênh ánh sáng, A B hai kênh màu Kênh L có giá trị từ đến 100 tƣơng ứng với sắc thái khác từ màu đen sang màu trắng Kênh A có giá trị từ -128 đến +127 tỷ lệ từ màu đỏ tới xanh Kênh B có giá trị từ -128 đến +127 tỷ lệ từ màu vàng tới màu xanh Do đó, giá trị cao kênh A thể màu đỏ giá trị thấp kênh A thể màu xanh Tƣơng tự cho kênh B màu vàng màu xanh 31 Hình 2.11: Màu sắc kênh màu không gian màu LAB Các khu vực bóng tối đƣợc chiếu sáng so với mơi trƣờng xung quanh nên dễ dàng xác định vị trí chúng kênh L Trong kênh L, phân loại giá trị điểm ảnh nhờ thƣớc đo trung bình (L): Giá trị điểm ảnh ≤ trung bình (L) Trong kênh L, phần độ lệch chuẩn đƣợc phân loại nhƣ điểm ảnh vùng bóng, điểm ảnh khác đƣợc xác định khơng phải điểm ảnh vùng bóng Các giá trị điểm ảnh kênh B nhỏ so với giá trị điểm ảnh vùng bóng hầu hết ảnh ngồi trời Do đó, kết hợp giá trị từ kênh L kênh B, giá trị nhỏ ngƣỡng đƣợc xác định điểm ảnh vùng bóng, điểm ảnh khác khơng thuộc vùng bóng Phƣơng pháp phát bóng nghiên cứu đƣợc đề xuất dựa giá trị trung bình RGB ảnh mặt phẳng A B không gian màu LAB tƣơng ứng Ban đầu hình ảnh RGB đƣợc chuyển sang hình ảnh LAB tƣơng ứng 32 Sau đó, tính giá trị trung bình mặt phẳng A B để phát bóng Trong thí nghiệm tổng giá trị trung bình hai kênh A B giá trị 256 2.3.4 Phƣơng pháp sử dụng không gian màu LAB  Các bƣớc phát bóng  Bƣớc 1: Chuyển đổi ảnh RGB thành ảnh LAB tƣơng ứng  Bƣớc 2: Tính giá trị trung bình điểm ảnh kênh L, kênh A kênh B  Bƣớc 3: Nếu trung bình (A) + trung bình (B) ≤ 256 thực bƣớc Nếu trung bình (A) + trung bình (B) ≥ 256 việc phân loại giá trị điểm ảnh đƣợc thực kênh L  Bƣớc 4: Khác với cách phân loại dựa giá trị điểm ảnh thấp kênh L kênh B Phƣơng pháp đƣợc đề xuất dựa phƣơng pháp điểm ảnh để phân loại điểm ảnh thuộc vùng bóng hay khơng Các điểm ảnh bị lập bị loại bỏ Các điểm ảnh bị phân loại sai bị loại bỏ Ngoài ra, điểm ảnh đƣợc thực dựa ngƣỡng, để có khu vực có số lƣợng điểm ảnh lớn ngƣỡng đƣợc coi nhƣ vùng bóng 33 2.3.5 Ví dụ minh họa Ví dụ áp dụng khơng gian màu LAB để phát bóng đối tƣợng Hình 2.12: Ảnh ban đầu ảnh phát bóng 2.3.6 Kết luận Phƣơng pháp đề cho kết tốt với hình ảnh ngồi trời khắc phục đƣợc số nhƣợc điểm phƣơng pháp trƣớc cho kết tốt tỷ lệ màu vàng màu xanh đƣợc trì phạm vi hay việc thất bại việc phát bóng đối tƣợng Phƣơng pháp cho kết nhanh chóng khơng cần sử dụng nhiều hình ảnh Một vấn đề tồn phƣơng pháp đối tƣợng tối đƣợc phân loại sai nhƣ vùng bóng 34 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn phát bóngẢnh đầu vào: Ảnh màu chụp đối tƣợng bóng đối tƣợng dƣới ánh sáng mặt trời trực tiếp với độ phân giải cao bóng đối tƣợng rõ ràng Ảnh cảnh giao thơng thị ảnh chụp đối tƣợng dƣới ánh nắng trực tiếp nhƣ chụp đồ vật, ngƣời,…  Ảnh đầu ra: Ảnh ban đầu sau xử lý chứa vùng bóng đƣợc đánh dấu việc tơ màu trắng vùng bóng đối tƣợng 3.2 Cơ sở lý thuyết Trên thực tế, bóng đối tƣợng ảnh có đặc trƣng riêng biệt:  Vùng bóng đối tƣợng có liên thông với Nghĩa ảnh, vùng bóng đối tƣợng khác có tƣơng đồng với cƣờng độ, độ tƣơng phản, màu sắc  Trên vùng bóng đối tƣợng ta nhận thấy đối tƣợng khác bị bóng đè lên (Ví dụ: Bóng ơtơ đè lên vạch sơn, bóng đối tƣợng đè lên đám cỏ,…) Trong không gian màu RGB, màu sắc thực tế bị biến đổi bóng đè lên Màu sắc giá trị điểm ảnh vùng đƣợc nằm xấp xỉ cơng thức dR=dG=dB  Vùng bóng đối tƣợng ảnh đƣợc coi vùng tối ảnh, dựa đặc tính ta nhanh chóng xác định đƣợc vùng có khả chứa bóng ảnh Vùng tối chế độ màu đa cấp xám nằm vùng giá trị xám xác định 3.3 Giới thiệu ngôn ngữ C# C# ngôn ngữ lập trình hƣớng đối tƣợng đƣợc phát triển Microsoft, phần mở đầu cho kế hoạch NET họ 35 Tên ngôn ngữ ký hiệu thăng theo Microsoft nhƣng đƣợc đọc C sharp Microsoft phát triển C# dựa C++ Java C# đƣợc miêu tả ngơn ngữ có đƣợc cân C++, Visual Basic, Delphi Java Trong trình phát triển, C# trải qua nhiều phiên từ C# 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 đến 5.0 Môi trƣờng phát triển ứng dụng C# Visual Studio  Tại phải sử dụng ngôn ngữ C#  C# ngôn ngữ đơn giản: C# loại bỏ nguyên nhân thƣờng gây nhầm lẫn cho lỗi cho ngƣời phát triển ngôn ngữ C++, Java bao gồm loại bỏ macro, template, đa kế thừa lớp sở ảo (virtual base class)  C# ngơn ngữ đại: C# chứa đặc tính đƣợc mong đợi ngôn ngữ đại nhƣ xử lý ngoại lệ, thu gom nhớ tự động, kiểu liệu mở rộng bảo mật mã nguồn  C# ngôn ngữ hƣớng đối tƣợng: C# hỗ trợ đặc tính ngơn ngữ hƣớng đối tƣợng (Object Oriented Language) đóng gói (encapsulation), kết thừa (inheritance) đa hình (polymorphism)  C# ngôn ngữ vừa mạnh mẽ vừa mềm dẻo: C# đƣợc sử dụng cho nhiều dự án khác nhƣ tạo ứng dụng xử lý văn bản, ứng dụng đồ họa,…  C# ngơn ngữ từ khóa: C# ngơn ngữ từ khóa phần lớn số chúng dùng để mô tả thông tin  C# ngôn ngữ hƣớng module: mã nguồn C# đƣợc viết phần gọi lớp, lớp chứa phƣơng thức thành viên Những lớp phƣơng thức sử dụng lại ứng dụng hay chƣơng trình khác Bằng cách truyền mẫu tin tới lớp hay phƣơng thức ta sử dụng lại mã nguồn cách có hiệu  C# ngôn ngữ phổ biến 36 3.4 Phƣơng pháp phát bóng Dựa đặc tính vật lý bóng phƣơng pháp phát bóng dựa mơ hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng, đề tài đề xuất phƣơng pháp phát bóng chƣơng trình theo bƣớc sau: Bƣớc 1: Chuyển ảnh màu thành ảnh đa cấp xám Từ RGB sang đa cấp xám (Grayscale): Đơn vị ảnh điểm ảnh (pixel), điểm ảnh đƣợc biểu diễn n bytes dƣới hệ màu khác Việc chuyển đổi hệ màu thông thƣờng đƣợc thực thông qua phép biến đổi ma trận Trong chƣơng trình sử dụng phƣơng pháp chuyển đổi từ ảnh 24 bits RGB sang ảnh bits đa cấp xám Để thực yêu cầu trên, thông thƣờng ta sử dụng công thức áp dụng cho điểm ảnh [x, y]: O(x, y)= IR(x,y) * 0.3086 + IG(x,y) * 0.6094 + IB(x,y) * 0.0820 (1) O(x, y)= IR(x,y) * 0.299 + IG(x,y) * 0.587 + IB(x,y) * 0.114 (2) Với:  (x,y) toạ độ điểm ảnh  IR thành phần màu đỏ I(x,y)  IG thành phần màu xanh I(x,y)  IB thành phần màu xanh dƣơng I(x,y)  O(x,y): giá trị điểm ảnh đầu  I(x,y): giá trị điểm ảnh đầu vào Công thức số (2) đƣợc sử dụng để cài đặt chƣơng trình Bƣớc 2: Chuyển ảnh đa cấp xám sang ảnh nhị phân dựa ngƣỡng xám đƣợc tính tốn trƣớc 37 Giá trị đƣợc tính tốn dựa việc thống kê qua ảnh thực tế mức độ xám vùng bóng Giá trị ngƣỡng xám nằm giá trị từ tới 255 Trong chƣơng trình thử nghiệm chọn ngƣỡng xám 100 Bƣớc 3: Qua ảnh nhị phân ta có đƣợc vùng chứa bóng không Các vùng đƣợc đối chiếu với vùng ảnh gốc thơng qua vị trí điểm ảnh Vùng chứa điểm ảnh có giá trị phân bố màu sắc không gian RGB có xấp xỉ giá trị mà dR= dG = dB đƣợc coi vùng bóng đƣợc đánh dấu lại Các vùng lại khơng đƣợc coi bóng Bƣớc 4: Thông qua bƣớc lọc làm mịn ảnh dựa vào liên thơng màu vùng bóng ta thu đƣợc ảnh ban đầu đƣợc tô màu vùng đƣợc coi bóng 3.5 Các bƣớc xử lý chƣơng trình Chƣơng trình thử nghiệm đƣợc thiết kế dựa vào thuật toán nghiên cứu thực theo bốn bƣớc Cụ thể nhƣ sau:  Bƣớc 1: Chọn ảnh đầu vào  Bƣớc 2: Chuyển ảnh cần phát bóng (ảnh đầu vào) thành ảnh đa cấp xám  Bƣớc 3: Chuyển ảnh đa cấp xám bƣớc thành ảnh nhị phân  Bƣớc 4: Chuyển ảnh nhị phân bƣớc thành ảnh tô màu vùng bóng (ảnh đầu ra)  Bƣớc 5: Lọc làm mịn ảnh Chƣơng trình thử nghiệm đƣợc tổ chức thành hàm đƣợc viết ngôn ngữ C# 38 3.6 Thiết kế cài đặt chƣơng trình  Thiết kế chƣơng trình Hình 3.1: From main demo mơ phƣơng pháp phát bóng Trong form main chƣơng trình có chức chính:  Chọn ảnh: chọn ảnh cần phát bóng (ảnh đầu vào)  Ảnh đa cấp xám: chuyển ảnh đầu vào thành ảnh đa cấp xám  Ảnh nhị phân: chuyển ảnh đa cấp xám thành ảnh nhị phân  Ảnh tơ màu vùng bóng: chuyển ảnh nhị phân thành ảnh tơ màu vùng bóng (ảnh đầu ra)  Cài đặt chƣơng trình Để cài đặt chƣơng trình click vào biểu tƣợng setup làm theo hƣớng dẫn: Hình 3.2: Hƣớng dẫn cài đặt 39 Click vào next để tiếp tục cài đặt chƣơng trình Hình 3.3: Hƣớng dẫn cài đặt Click vào next để tiếp tục cài đặt chƣơng trình Hình 3.4: Hƣớng dẫn cài đặt 40 Click vào next để tiếp tục cài đặt chƣơng trình Hình 3.5: Hƣớng dẫn cài đặt Nhấn close để kết thúc cài đặt Hình 3.6: Hƣớng dẫn cài đặt 41 3.7 Một số kết chƣơng trình Qua thực nghiệm tập ảnh cơng cộng ảnh mẫu, chƣơng trình thu đƣợc thành công định, 80% các vùng bóng đƣợc nhận khoanh vùng đƣợc Chƣơng trình cho kết tốt hình ảnh ngồi trời, có cấu trúc đơn giản đặc biệt vùng bóng cứng ảnh Với tập ảnh đƣợc sử dụng từ báo cáo khác: (1) (2) (3) (4) Hình 3.7: Kết ảnh thu đƣợc chƣơng trình 42 Với tập ảnh thực tế: (1) (2) (3) (4) Hình 3.8: Kết thu đƣợc chƣơng trình Với:  (1): ảnh gốc ( ảnh đầu vào)  (2): ảnh dạng đa cấp xám  (3): ảnh dạng nhị phân  (4): ảnh tơ màu vùng bóng (ảnh đầu ra) 43 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Sau thời gian nỗ lực nghiên cứu đề tài đƣợc giao với giúp đỡ tận tình thầy, giáo bạn bè khoa Công nghệ Thông tin trƣờng Đại học Sƣ Phạm Hà Nội đặc biệt giáo Th.S Nguyễn Minh Hiền đề tài đạt đƣợc số kết quả:  Đã nghiên cứu đề xuất đƣợc phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh sử dụng kết hợp mô hình suy giảm ba màu cƣờng độ sáng  Đã nghiên cứu đề xuất đƣợc phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh sử dụng khơng gian màu YUV LAB  Đã xây dựng đƣợc chƣơng trình thử nghiệm mơ phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh Nhƣng bên cạnh hạn chế:  Tập ảnh nghiên cứu bị giới hạn không gian thời gian  Chƣơng trình xử lý tốt ảnh có cấu trúc đơn giản  Do thuật toán chủ yếu dựa vào đặc tính vật lý nên gây sai sót thay đổi đặc tính vật lý Hƣớng phát triển Trong tƣơng lai, em muốn tiếp tục tìm hiểu để khắc phục đƣợc hạn chế nêu Cùng với sử dụng đặc trƣng khác bóng kết hợp với việc sử dụng phƣơng pháp lọc để phân loại ảnh bối cảnh khác Nghiên cứu thêm tính loại bỏ bóng để chƣơng trình hồn thiện Khơng phải thay đổi chƣơng trình để chƣơng trình hồn thiện ứng dụng vào thực tế nhiều 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo [1]: J Tian, L Zhu and Y Tang, “Outdoor Shadow detection by combining tricolor attenuation and indensity”, 2012 [2]: Corina Blajovici, Peter Jozsef Kiss, Zoltan Bonus and Laszlo Varga: “ Shadow detection and removal from a single image”, 2011 [3]: S Murali and K Govidan, “Shadow Detection and Removal From a Single Image Using Lab Color Space”, 2013 [4]: T Souza, L Schnitman and L Oliveira, “Eigen Analysis and Gray Alignment for shadow detection to urban scene images”, 2011 [5]: J.M Wang, Y.C Chung, C.L Chang and S.W Chen, Shadow Detection and Remove for Traffic Images, Networking, Sensing and Control, 2004 IEEE International Normalization Conference Volume 1, 21 – 23 March 2004 Page(s): 649 – 654 Vol [6]: Masashi Baba, Masayuki Mukunoki and Naoki Asada,“Shadow Removal from a Real Image Based on Shadow Density”, 2004 [7]: Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, “Giáo trình xử lý ảnh”, NXB Khoa học Kỹ thuật, 2008 [8]: Nguyễn Quang Hoan, “Xử lý ảnh”, Đại học bƣu viễn thơng, 2006 Một số trang Web tham khảo  http://google.com  http://wikipedia.org  http://tailieu.vn Với từ khóa: shadow, YUV, LAB, TAM, computer vision,… 45 ... Việt Nam hầu nhƣ nghiên cứu phát bóng đối tƣợng qua ảnh Xuất phát từ lý kể trên, em chọn đề tài: Tìm hiểu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh Viết chƣơng trình minh họa làm đề tài nghiên cứu... HỮU HỢP TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BÓNG CỦA MỘT ĐỐI TƢỢNG QUA ẢNH VIẾT CHƢƠNG TRÌNH MINH HỌA KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Tin học Ngƣời hƣớng dẫn khoa học Th.S NGUYỄN MINH HIỀN... phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh dựa không gian màu YCbCr  Nghiên cứu phƣơng pháp phát bóng đối tƣợng qua ảnh dựa không gian màu LAB  Dựa nghiên cứu sở lý thuyết bóng phƣơng pháp phát bóng
- Xem thêm -

Xem thêm: Tìm hiểu phương pháp phát hiện bóng của một đối tượng qua ảnh viết chương trình minh họa (2014) , Tìm hiểu phương pháp phát hiện bóng của một đối tượng qua ảnh viết chương trình minh họa (2014)

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

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