Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân bằng phương pháp morphotogy báo cáo nghiên cứu khoa học giáo viên

79 704 0

Kira Gửi tin nhắn Báo tài liệu vi phạm

Tải lên: 23,609 tài liệu

  • Loading ...
1/79 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 18/12/2013, 14:24

MỤC LỤC Lời Cảm Ơn ! . Error! Bookmark not defined. DANH MỤC HÌNH VẼ BẢNG BIỂU SỬ DỤNG TRONG ĐỒ ÁN . 2 Lời Mở Đầu ! . 1 CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH 4 1.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh 4 1.2 Giới thiệu ảnh nhị phân 6 1.2.1 Một số khái miệm 6 1.2.2 Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng kỹ thuật phát hiện biên và tìm xƣơng 7 1.2.2.1 Phƣơng pháp phát hiện biên. 8 1.2.2.2 Kỹ thuật tìm xƣơng. . 12 1.2.3 Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng các phép toán hình thái. . 15 1.2.4 Kết luận và vấn đề nghiên cứu: . 16 CHƢƠNG II. NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH BẰNG PHÉP TOÁN HÌNH THÁI 18 2.1. Khái niệm cơ bản 19 2.2. Các phép toán Logic liên quan đến ảnh nhị phân . 23 2.3. Phép giãn nhị phân (Dilation) . 27 2.4. Phép co nhị phân (Erosion) . 30 2.5. Một số tính chất của phép toán hình thái 33 2.5.1. Các mệnh đề . 33 2.5.2. Định lý . 34 2.5.3. Hệ quả 35 2.6. Phép mở ảnh (Opening) và phép đóng ảnh (Closing) . 35 2.6.1. Phép mở ảnh 36 2.6.2. Phép đóng ảnh 38 2.6.3. Các tính chất của Phép mở ảnh và phép đóng ảnh 40 2.7. Phép Biến đổi trúng hoặc trƣợt (Hit-or-Miss) 41 2.8. Các thuật toán cơ bản của hình thái học . 42 2.8.1. Trích biên ( Boundary Extraction ) 43 2.8.2. Làm đầy (Region Filling) 44 2.8.3. Trích chọn liên thông (Extraction of Connected Components) . 46 2.8.4. Bao Lồi (Convex Hull) 48 2.8.5. Làm mảnh(Thinning) . 50 2.8.6. Tìm khung xƣơng (Skeletonization) 52 CHƢƠNG III. ỨNG DỤNG CỦA PHÉP TOÁN HÌNH THÁI 55 3.1. Nâng cao chất lƣợng biên ảnh dựa vào phép toán hình thái . 55 3.2. Sử dụng phép toán hình thái trong nối chữ đứt nét. 57 3.2.1. Mô tả phƣơng pháp 58 3.2.2. Áp dụng phép toán hình thái 58 3.3. Thực Nghiệm 61 3.4 Giới thiệu chƣơng trình 67 Kết luận 73 Tài liệu tham khảo: 75 DANH MỤC HÌNH VẼ BẢNG BIỂU SỬ DỤNG TRONG ĐỒ ÁN Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh. . 5 Hình 1.2 Mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng ảnh . 8 Hình 1.3. Ví dụ về ảnh và xƣơng . Error! Bookmark not defined. Hình 1.4. Một số dạng biểu diễn đƣờng thẳng trong các bản vẽ kỹ thuật . 12 Hình 2.1: Ảnh và đối tƣợng trong ảnh. 19 Hình 2.2: Quan hệ giữa hai tập hợp . 20 Hình 2.3: Phép biến đổi của tập hợp 1_Toc293129659 Hình 2.4: Một số phép toán logic giữa các hình ảnh nhị phân. . 25 Hình 2.5: Một vài ví dụvề các phần tử cấu trúc. 26 Hình 2.6: Phép giãn nhị phân. 28 Hình 2.7: Quá trình quét của phần tử cấu trúc trên hình ảnh nhị phân. . 29 Hình 2.8: Phép co nhị phân trên hai đối tƣợng 30 Hình 2.9: Quá trình lọc đối tƣợng sử dụng phép co nhị phân và phép giãn nhị phân. 32 Hình 2.10: Ứng dụng của phép co ảnh dƣới dạng số nhị phân. . 33 Hình 2.11: Quá trình thực hiệp phép mở ảnh. . 37 Hình 2.12: Phép mở ảnh trên phƣơng diện ý nghĩa hình học. . 37 Hình 2.13: Quá trình thực hiện phép đóng ảnh. . 39 Hình 2.14: Minh họa phép đóng ảnh trên phƣơng diện ý nghĩa hình học. 40 Hình 2.15: Minh họa phép biến đổi trúng hoặc trƣợt 40 Hình 2.16: Quá trình tìm biên của đối tƣợng trên ảnh nhị phân. . 44 Hình 2.17: Quá trình làm đầy đối tƣợng trong ảnh. . 46 Hình 2.18: Quá trình tách các thành phần liên thông trong ảnh bằng phép toán hình thái. 47 Hình 2.19: Một quá trình trong phép bao lồi. 49 Hình 2.20: Phép bao lồi đối với đối tƣợng trong ảnh. . 50 Hình 2.21: Quá trình làm mảnh đối tƣợng trong hình ảnh. . 50 Hình 2.22: Quá trình thực hiện thuật toán tìm xƣơng. . 54 Hình 3.1. Kết quả của phép toán giãn nở . 59 Hình 3.2: Kết quả của phép toán co ảnh 60 Hình 3.3: Sơ đồ thuật toán nâng cấp ảnh nét đứt. Error! Bookmark not defined. Hình 3.4: Ảnh chữ photocopy bị đứt nét . 61 Hình 3.5: Ảnh chữ photocopy nối nét và tái hiện 61 Hình 3.6: Thực nghiệm giãn nhị phân hình ảnh với cấu trúc 4x4. 59 Hình 3.7: Thực hiện giãn nhị phân hình ảnh với phần tử cấu trúc 7x7. 59 Hình 3.8: Thực nghiệm phép co nhị phân trên hình ảnh với phần tử cấu trúc 4x4. 63 Hình 3.9 Thực nghiệm phép mở ảnh trên hình ảnh với phần tử cấu trúc tròn 7x7. . 64 Hình 3.10: Thực nghiệm mở ảnh làm trơn góc của đối tƣợng trong ảnh nhị phân. 64 Hình 3.11: Thực nghiệm phép mở ảnh với phần tử cấu trúc hình chữ thập, kích thƣớc 7x7. 65 Hình 3.12: Thực nghiệm phép đóng ảnh trên phần tử cấu trúc tròn 7x7. 65 Hình 3.13: Thực nghiệm phép đóng ảnh với phần tử cấu trúc hình dạng chữ thập, kích thƣớc 7x7. 66 Hình 3.14AB: Sơ đồ thuật toán tìm xƣơng dựa vào phép toán hình thái,thực nghiệm Error! Bookmark not defined. Hình 3.15: Thực nghiệm tìm biên của đối tƣợng. 67 Hình 3.16: Giao diện chính của chƣơng trình. . Error! Bookmark not defined. Hình 3.17: Ảnh đầu vào cần xử lý. . 67 Hình 3.18: Chuyển ảnh màu sang nhị phân. Error! Bookmark not defined. Hình 3.19: Chuyển ảnh màu sang ảnh xám. 67 Hình 3.20: Phép toán tác động lên ảnh gốc. Error! Bookmark not defined. Hình 3.21: Cấu trúc tác động lên ảnh gốc. . 67 Hình 3.22: Nâng cấp chất lƣợng ảnh bằng phép toán Morphology Error! Bookmark not defined. Hình 3.23: Tìm biên ảnh bằng phép toán Morphology. . 70 1 Lời Mở Đầu ! Trong thực tế hình dạng thƣờng đƣợc chú trọng hơn kích thƣớc và con ngƣời nhận ra các đối tƣợng xung quanh cũng chủ yếu thông qua hình ảnh. Hình ảnh là một dạng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc trao đổi, xử lý, lƣu giữ thông tin .Trong chúng ta có lẽ không có ai đã không từng sử dụng hình ảnh cho một mục đích nào đấy. Trong nhiều ngành nghề, trong một số các loại hình công việc, ngƣời ta điều cần đến hình ảnh để mô tả, minh chứng hay diễn đạt những điều mà đôi khi chữ viết hay ngôn ngữ nói không diễn tả hết đƣợc. Đặc biệt trong một số ngành nghề nhƣ: cơ khí chế tạo, sản xuất, học tập, báo chí, việc đọc hình ảnh có thể nói là thƣờng xuyên và cực kỳ quan trọng. Bản vẽ kỹ thuật (một dạng của hình ảnh), tài liệu điện tử (giáo trình tham khảo) chính là kết quả ngôn ngữ kỹ thuật. Mà qua nó, một qui trình công nghệ phải đƣợc xây dựng trong quá trình sản xuất, cũng nhƣ nó chính là cơ sở cho việc nghiệm thu cho bất kỳ sản phẩm nào. Để lƣu ảnh của các tài liệu, các bản vẽ hoặc sửa đổi chúng và chuyển chúng sang các dạng đồ hoạ khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánh mẫu để sử dụng sau này là điều cần thiết. Nhƣng phải tổ chức việc lƣu các dạng hình ảnh này nhƣ thế nào? Có cần xử lý trƣớc khi lƣu chúng không? Câu trả lời là có. Do vậy tiền xử lý ảnh là việc cần làm. Có nhiều phƣơng pháp, nhiều công cụ, nhiều phần mềm xử lý ảnh đã ra đời. Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh, mà công đoạn đầu tiên là một bƣớc tiền xử lý nhằm xác định ảnh, khắc phục những khiếm khuyết do bƣớc thu nhận ảnh không tốt là việc làm quan trọng. Có nhiều phƣơng pháp cho việc nâng cao chất lƣợng ảnh nói chung và tiền xử lý nói riêng. Trong luận văn này em chỉ mô tả một vài phƣơng pháp tiền xử lý hình ảnh (chú trọng đến ảnh nhị phân, bởi ảnh của các bản vẽ kỹ thuật và sách scan thƣờng chỉ là ảnh 2 màu: đen, trắng) nhằm cải thiện chất lƣợng hình ảnh bằng các thao tác Hình thái học (Morphology) để ứng dụng vào chƣơng trình nâng cao chất lƣợng ảnh Scan tài liệu giáo trình điện tử tại thƣ viện Trƣờng Đại học Lạc Hồng. Các thao tác Hình thái học nói chung,đặc biệt là Hình thái học số đƣợc sử dụng chủ yếu vào việc cải thiện ảnh bằng cách làm rõ (tái hiện) những nét đặc trƣng 2 của các hình dạng, do vậy mà có thể tính toán đƣợc hay nhận biết đƣợc chúng một cách dễ dàng. Việc sử dụng các thao tác hình thái và ứng dụng của chúng, đặc biệt là ứng dụng nâng cao chất lƣợng hình ảnh cho bƣớc tiền xử lý, trƣớc khi thực hiện những bƣớc kế tiếp cho công việc xử lý ảnh . Chính vì vậy em đã lựa chọn đề tài nghiên cứu “Nâng cao chất lƣợng ảnh nhị phân bằng phép toán hình thái học morphology”. Mục tiêu của đề tài nghiên cứu là tìm hiểu nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lƣợng ảnh nhị phân vào xử lý các đối tƣợng trong hình ảnh và xây dựng chƣơng trình ứng dụng thực tế. Báo cáo đề tài nghiên cứu đƣợc chia làm 3 chƣơng: Chƣơng I. Tổng quan về phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh: Chƣơng này gồm có các khái niệm ban đầu về xử lý ảnh, ảnh nhị phân, tầm quan trọng, biểu diễn hình dạng cơ bản theo biên và xƣơng và các bƣớc đƣợc thực hiện trong quá trình xử lý ảnh.Sau đó nêu mục tiêu trong chƣơng 2 là sử dụng các phép toán hình thái trong việc xử lý ảnh. Chƣơng II. Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng phép toán hình thái: Chƣơng này gồm có các phép toán hình thái nâng cao chất lƣợng ảnh, từ cơ bản đến những khái niệm nâng cao và ứng dụng trong thực tế. Đầu tiên là các khái niệm tập hợp nhƣ các quan hệ phép hợp, phép giao, phép bù… sau đó là các phép toán logic liên quan đến quá trình xử lý ảnh nhị phân, để tiện cho việc phân tích và chứng minh các công thức chính của phép toán hình thái. Toàn bộ chƣơng tập trung làm rõ các khái niệm về: phép co nhị phân, phép giãn nhị phân, phép đóng ảnh, phép mở ảnh, phép trúng hoặc trƣợt (Hit-or-Miss), phép trích biên, phép làm đầy, phép tách các thành phần liên thông, phép bao lồi, phép làm mảnh và tìm xƣơng. Chƣơng III. Ứng dụng của phép toán hình thái trong nâng cao chất lƣợng ảnh: Chƣơng này so sánh cách tiếp cận của đề tài, các ứng dụng của phép toán hình thái đã tìm hiểu trong xử lý ảnh. Trên cơ sở lý thuyết đã tìm hiểu xây dựng chƣơng trình xử lý ảnh sử dụng các phép toán: phép co nhị phân, phép giãn nhị phân, phép 3 đóng ảnh, phép mở ảnh, tìm biên ảnh và tìm xƣơng làm mảnh các đối tƣợng trên ảnh nhị phân và thực nghiệm. 4 CHƢƠNG I. TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH Trong ngành khoa học máy tính, xử lý ảnh là một dạng của xử lý tín hiệu cho đầu vào là một ảnh hoặc các frame của phim ảnh. Đầu ra có thể là một hình ảnh, hoặc tập hợp các ký tự hoặc các tham số liên quan tới hình ảnh. Thƣờng thì kỹ thuật xử lý ảnh có liên quan tới xử lý tín hiệu hai chiều và đƣợc áp dụng bằng một chuẩn riêng về kỹ thuật xử lý ảnh cho nó. Các khái niệm cơ bản để xử lý tín hiệu nhƣ, khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Ngoài ra còn cần tới các công cụ toán học nhƣ đại số tuyến tính, sác xuất, thống kê. Và một số kiến thức cần thiết nhƣ trí tuệ nhân tao, mạng nơron nhân tạo cũng đƣợc đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. 1.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh Cũng nhƣ xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này đƣợc xem xét nhƣ là một cấu trúc dữ liệu và đƣợc tạo ra bởi các chƣơng trình. Xử lý ảnh bao gồm các phƣơng pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: Thứ nhất, biến đổi ảnh và làm đẹp ảnh. Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tƣợng. Có hai kiểu mô tả đối tƣợng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số). - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc). 5 Camera Sensor Thu nhận ảnh Số hoá Phân tích ảnh Nhận dạng Hệ quyết định Lƣu trữ Lƣu trữ Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tƣợng này với đối tƣợng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phƣơng pháp nhận dạng cơ bản nhƣ nhận dạng biên của một đối tƣợng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh . Kỹ thuật này đƣợc sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể). Trong thực tế ngƣời ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tƣợng khác nhau nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy trong văn bản phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lƣợng thu nhận thông tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, .). Các quá trình của xử lý ảnh: Các quá trình của xử lý ảnh[1] đƣợc tiến hành theo sơ đồ sau: Trƣớc hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhƣng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). 6 Ảnh có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, sách đƣợc quét qua scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lƣợng hóa, trƣớc khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc hết là công việc tăng cƣờng hình ảnh (Image Enhancement) để nâng cao chất lƣợng hình ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng và khôi phục (Image Restoration) lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trƣớc khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhƣ biên (Edge Detection), phân vùng ảnh (Image Segmentation), trích chọn các đặc trƣng (Feature Extraction),v.v . Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh có thể mô tả ở hình 1.1, việc nâng cao chất lƣợng ảnh trƣớc khi nhận dạng hay đối sánh là việc cần phải giải quyết. 1.2 Giới thiệu ảnh nhị phân Nhƣ đã giới thiệu ở trên. Trong quá trình xử lý ảnh, một ảnh đƣợc nhận vào máy tính phải đƣợc mã hoá. Hình ảnh khi lƣu trữ dƣới dạng tập tin phải đƣợc số hoá. Tiêu chuẩn đặt ra là ảnh phải lƣu trữ thế nào sao cho các ứng dụng khác nhau có thể thao tác trên các loại dữ liệu này. Hiện nay có trên 50 quy cách lƣu trữ ảnh khác nhau, trong đó ta thƣờng gặp các dạng ảnh sau: TIFF, GIF, BMP, PCX, JPEG, . Nói chung mỗi kiểu lƣu ảnh có ƣu điểm riêng. 1.2.1 Một số khái miệm Pixel (Picture Element): Phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình 7 số hoá, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lƣợng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc, mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết là pixel – phần tử ảnh. Nhƣ vậy một ảnh là một tập hợp các pixel. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét nhƣ sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ (x,y) và màu. Ảnh nhị phân: Tuỳ theo vùng các giá trị mức xám của điểm ảnh, mà các ảnh đƣợc phân chia ra thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ có giá trị 0 hoặc 1 thì ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân. 1.2.2 Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng kỹ thuật phát hiện biên và tìm xƣơng Trong xử lý ảnh và nhận dạng ảnh, có một số loại ảnh đƣờng nét gồm các đối tƣợng (objects) là các đƣờng cong có độ dài lớn hơn nhiều so với độ dày của nó, ví dụ nhƣ là ảnh các kí tự, dấu vân tay, sơ đồ mạch điện tử, bản vẽ kỹ thuật, bản đồ v.v . Để xử lý các loại ảnh này ngƣời ta thƣờng xây dựng các hệ mô phỏng theo cách phân tích ảnh của con ngƣời gọi là hệ thống thị giác máy (Computer Vision System[10]). Có nhiều hệ thống đƣợc cài đặt theo phƣơng pháp này nhƣ hệ thống nhận dạng chữ viết bằng thiết bị quang học OCR (Optical Character Recognition ), hệ thống nhận dạng vân tay AFIS (Automated fingerprint Identification System) v.v .
- Xem thêm -

Xem thêm: Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân bằng phương pháp morphotogy báo cáo nghiên cứu khoa học giáo viên , Nâng cao chất lượng ảnh nhị phân bằng phương pháp morphotogy báo cáo nghiên cứu khoa học giáo viên

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn