Xử lý ảnh và ứng dụng thư viện AForge.NET

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Mục lục 1 Mở đầu

3

2 Giới thiệu chung về xử lý ảnh

5

2.1

Tổng quan về xử lý ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.2

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. . . . . . . . . . . . . . .

6

2.2.1

Các khái niệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.2.2

Biểu diễn ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.3

Tăng cường ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.4

Phân vùng ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.5

Trích chọn đặc tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.6

Nhận dạng ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.7

Nén ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2.8

Các định dạng ảnh cơ bản . . . . . . . . . . . . . . . 16

3 Một số bài toán về xử lý ảnh

18

3.1

Các bài toán cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm

3.2

Tăng độ tương phản (Stretching Contrast) . . . . . . . . . . 20

3.3

Tăng giảm độ sáng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.4

Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian . . . . . . . . . . . . 22

1

. . . . . . 18

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

3.4.1

4.1 Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: lọc trung tính và lọc dải thông thấp . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.4.2 3.5

Làm trơn bằng nhiễu lọc phi tuyến . . . . . . . . . . 27

Bài toán về phát hiện biên ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5.1

Một số khái niệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3.5.2

Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên . . . . . . . . . 29

3.5.3

Quy trình phát hiện biên . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.5.4

Các phương pháp phát hiện biên . . . . . . . . . . . 31

4 Giới thiệu về thư viện Aforge.NET và chương trình minh họa

36

Kết luận

42

Tài liệu tham khảo

43

2

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Chương 1

Mở đầu Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Tại sao nói như vậy thì trong phần báo cáo của bài tập lớn này em hy vọng sẽ giúp mọi người hiểu rõ hơn về xử lý ảnh và những ứng dụng thực tiễn của nó mang lại. Xử lý ảnh là một nghành khoa học còn mới mẻ so với những nghành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó là rất nhanh, đặc biệt trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin hiện nay. Nó kích thích các trung tâm nghiên cứu, các ứng dụng và đặc biệt là các máy tính chuyên dụng hỗ trợ cho nó. Phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ việc nâng cao chất lượng hình ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến đó là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp London đến New York từ những năm 1920. Việc nâng cao chất lượng hình ảnh được phát triển khoảng từ năm 1955 và việc nâng cao đó hình ảnh đó liên quan đến mức phân bố mức sáng và độ phân giải của điểm ảnh. Sau những năm của thế chiến thứ II, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho việc xử lý ảnh số được thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng hình ảnh từ Mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ gồm làm nổi đường biên và lưu ảnh. Từ đó đến nay các phương tiện xử lý, nâng cao, nhận dạng 3

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như nhận diện khuôn mặt, mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan, ứng dụng rất nhiều vào thực tiễn. Trong những năm gần đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liên quan đã có những tiến bộ vượt bậc tốc độ tính toán, dung lượng lưu trữ, khả năng xử lý v.v...Khái niệm ảnh, ảnh số đã trở nên thông dụng và mọi người thu nhận hình ảnh bằng thiết bị cá nhân rồi đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn giản hơn rất nhiều. Ở Việt Nam, xử lý ảnh đã được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học, việc nghiên cứu xây dựng và phát triển các ứng dụng về lĩnh vực xử lý ảnh là một vấn đề mời và đang được quan tâm nhiều hơn. Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và trở thành môn học chuyên nghành của nhiều nghành công nghệ thông tin, toán tin trong nhiều trường đại học trên cả nước. Nhưng phần lớn giá trình tài liệu đều dưới dạng công thức toán, ít được thể hiện dưới dạng công thức có thể lập trình được. Vì vậy việc xây dựng thuật toán và lập trình một số cơ bản trong xử lý ảnh là rất cần thiết giúp cho việc nghiên cứu tìm hiểu về lý thuyết xử lý ảnh được trực quan sinh động hơn. Vì vậy bài báo cáo này em xin giành để giới thiệu về xử lý ảnh, gói thư viện xử lý ảnh trong C# đó là Aforge.NET các hàm trong thư viện đó và một số ứng dụng đơn giản về xử lý ảnh trong thư viện này.

4

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Chương 2

Giới thiệu chung về xử lý ảnh 2.1

Tổng quan về xử lý ảnh

Quá trình xử lý ảnh được xem như là thao tác đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Để có hình dung quá trình một hệ thống xử lý ảnh ta có thể xem xét các bước cần thiết sau trong xử lý ảnh.

5

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Hình 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh. Trước hết là quá trình thu nhận ảnh, ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hóa (loại CCD-Charge Coupled Device). Ngoài ra, ảnh cũng có thể nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor) hay ảnh, tranh được quét trên scanner. Tiếp theo là quá trính số hóa (digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng tử hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ, trước hết là công viêc tăng cường ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu mà ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường khôi phục ảnh để làm nổi bật một số đặc tính của ảnh, hay làm gần giống với trạng thái gốc-trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như: biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính,v.v... Cuối tùy theo mục đích của ứng dụng mà sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác.

2.2 2.2.1

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. Các khái niệm

Điểm ảnh (pixel element) Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính ảnh cần phải được số hóa. Số hóa ảnh là sự biển đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập hợp điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí ( không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết 6

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là pixel. Trong khuôn khổ ảnh 2 chiều, mỗi pixel ứng với mỗi cặp tọa độ (x,y). Độ phân giải của ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Ví dụ: Độ phân giải trên màn hình Smartphone VGA là 800*480 ( tức là 800 điểm ảnh chiều học*480 điểm ảnh chiều ngang) thì thấy với màn hình 4” thấy mịn hơn màn hình 5”. Lý do là cùng một mật độ nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn kém hơn (tức là liên tục các điểm). Mức xám của ảnh (Gray level) Là kết quả của sự biến đổi tương ứng một giá trị độ sáng của một điểm ảnh với một giá trị nguyên dương. Thông thường được xác định trong khoảng [0...255]. Tùy thuộc vào giá trị xám mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn trên 1, 4, 8, 24 hay 32 bit. Ảnh số Là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh, thường được biểu diễn bằng một mảng hai chiều I(m,n) với m là số hàng, n là số cột. Ta ký hiệu P(x,y) là một điểm ảnh tại vị trí (x, y). Số lượng điểm ảnh trên mỗi hàng hoặc các hàng xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh số được chia làm 3 loại: • Ảnh nhị phân: Giá trị xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận 0 hoặc 7

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

1. Như vậy thì mỗi điểm ảnh trong ảnh nhị phân được biểu diễn bởi 1 bit. • Ảnh xám: Giá trị xám nằm trong khoảng 0 đến 255, mỗi điểm ảnh trong ảnh xám được biểu diễn bởi 1 byte. • Ảnh màu: ảnh màu theo lý thuyết của Thomas là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: R (Red), G (Green), B (BLue) và thường thu nhận trên các dãi băng tần khác nhau. Với ảnh màu cách biểu diễn cũng tương tự như ảnh đen trắng chỉ khác là các số tại mỗi phần tử của ma trận. Người ta dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu : 28∗3 = 224 = 16,7 triệu màu. Quan hệ giữa các điểm ảnh. Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f (x,y) • Lân cận của một điểm ảnh Một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y) có các lân cận theo chiều ngang và chiều dọc là: (x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1). Tập hợp các điểm ảnh trên được gọi là lân cận 4 của p, ký hiệu N4 (p). Mỗi điểM ảnh có khoảng cách đơn vị đến (x, y), và nếu (x, y) nằm trên biên của ảnh thì lân cận của nó có thể nằm ngoài ảnh. Các lân cận chéo của p có tọa độ: (x+1, y+1), (x+1, y-1), (x-1, y+1), (x-1, y-1). Tập lân cận chéo được ký hiệu ND (p). Tập lân cận chéo cùng với lân cận 4 tạo thành lân cận 8 của p, ký hiệu N8 (p).

8

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Hình 1.2 Lân cận của 1 điểm ảnh • Liên kết giữa các điểm ảnh Các Mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn ( Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng. Giả sử V là tập các giá trị mức xám. Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau: V={32, 33, . . . 63, 64}. Có 3 loại liên kết: + Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết 4 nếu q nằm trong tập N4 (p). + Liên kết 8:Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được gọi là liên kết 8 nếu q nằm trong tập N8 (p). + Liên kết m (liên kết hỗn hợp):Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết m nếu: q thuộc N4 (p)hoặc q thuộc ND (p). Lược đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám của ảnh là một hàm cung cấp tuần suất xuất hiện của mỗi mức xám trong ảnh. Lược đồ mức xám được biểu diễn trong hệ tọa độ Decac xOy, trong đó Ox biểu diễn các mức xám của ảnh (256 mức trong trường hợp chúng ta xét), Oy biểu diễn số điểm ảnh cho một mức xám (số điểm ảnh có cùng mức xám). 9

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Lược đồ mức xám cung cấp rất nhiều thông tin về sự phân bố mức xám của ảnh. Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh, tính động của ảnh cho phép phân tích một khoảng nào đó phân bố phần lớn các mức xám của ảnh: ảnh rất sáng hay rất đậm. Nếu ảnh sáng, lược đồ xám nằm bên phải (mức xám cao), còn ảnh đậm thì lược đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp).

Hình 1.3 Hình ảnh biểu diễn lược đồ xám của một bức ảnh.

2.2.2

Biểu diễn ảnh

Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region). Một 10

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

số phương pháp biểu diễn thường dùng: • Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code) • Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code) • Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code) Biểu diễn bằng mã chạy Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân: U(m,n) = 1 nếu (M,n) thuộc R. U(m,n) = 0 nếu (M,n) không thuộc R. Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n). Với cách biểu diễn trên, Một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1. Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1”. Khi đó dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc.

11

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Hình 1.4 Hình minh họa biểu diễn bằng mã loạt dài Biểu diễn bằng mã xích Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một đường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm các đoạn. Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,. . . Mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng.

Hình 1.5 Hướng các điểm biên và mã tương ứng A11070110764545432

12

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Biểu diễn bằng mã tứ phân Theo phương pháp mã tứ phân, một vùng của ảnh coi như bao kín bời một hình chữ nhật. Vùng này được chia làm 4 vùng con. Nếu vùng con gồm toàn điểm đen(1) hay toàn điểm trắng (0) thì không cần chia tiếp. Trong trường hợp ngược lại, vùng con gồm cả đen và trắng gọi là vùng xám lại tiếp tục được chia làm 4 vùng con tiếp. Quá trình chia dừng lại khi không thể chia tiếp được nữa, có nghĩa là vùng con chỉ chứa thuần nhất điểm đen hay trắng. Như vậy, cây biểu diễn gồM Một chuỗi các kí kiệu b(black), w(white) và g (grey) kèm theo ký hiệu mã hóa 4 vùng con. Biểu diễn theo phương pháp này ưu việt hơn so với các phương pháp trên, nhất là so với mã loạt dài. Tuy nhiên, để tính toán số đo các hình như chu vi, Mô-men là khá khó.

2.2.3

Tăng cường ảnh

Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Tăng cường ảnh nhằM hoàn thiện các đặc tính của ảnh như: • Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh. • Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh. • Làm nổi biên ảnh. Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh hầu hết dựa trên các kỹ thuật trong miền điểm, không gian và tần số.

2.2.4

Phân vùng ảnh

Để phân tích các đối tượng trong ảnh, chúng ta cần phải phân biệt được các đối tượng cần quan tâm với phần còn lại của ảnh. Những đối tượng này có thể tìm ra được nhờ các kỹ thuật phân vùng ảnh. 13

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trong toàn cảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến tính chất bề mặt của ảnh. Nó là một tập hợp các điểm có cùng hoặc gần cùng một tính chất nào đó : mức xám, màu sắc. . . Đường bao quanh một vùng ảnh (Boundary) là biên ảnh. Các điểm trong một vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tính kết cấu tương đồng. Một phương pháp phân vùng ảnh là sử dụng một ngưỡng giá trị xám để phân tách ảnh thành đối tượng và nền (những điểm dưới ngưỡng xám thuộc về nền, ngược lại thuộc về đối tượng).

2.2.5

Trích chọn đặc tính

Dựa trên các thông tin thu nhận được qua quá trình phân vùng, kết hợp với các kỹ thuật xử lý để đưa ra các đặc trưng, đối tượng ảnh cũng như các thông tin cần thiết trong quá trình xử lý. Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống.

2.2.6

Nhận dạng ảnh

Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán chúng một tên (gán cho đối tượng một tên gọi, tức là một dạng) dựa theo những quy luật và mẫu chuẩn. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: • Nhận dạng theo tham số. • Nhận dạng theo cấu trúc. 14

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người. . . Ngoài ra, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng Mới dựa vào kỹ thuật mạng nơ ron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan.

2.2.7

Nén ảnh

Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ của ảnh, nén ảnh thường được tiến hành theo cả hai khuynh hướng là nén có bảo toàn và không bảo toàn thông tin. Nén không bảo toàn thì thường có khả năng nén cao hơn nhưng khả năng phục hồi thì kém hơn. Trên cơ sở hai khuynh hướng, có 4 cách tiếp cận cơ bản trong nén ảnh: • Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén này dựa vào việc thống kê tần suất xuất hiện của giá trị các điểm ảnh, trên cơ sở đó mà có chiến lược mã hóa thích hợp. Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa này là *.TIF • Nén ảnh không gian: Kỹ thuật này dựa vào vị trí không gian của các điểm ảnh để tiến hành mã hóa. Kỹ thuật lợi dụng sự giống nhau của các điểm ảnh trong các vùng gần nhau. Ví dụ cho kỹ thuật này là mã nén *.PCX • Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây là kỹ thuật tiếp cận theo hướng nén không bảo toàn và do vậy, kỹ thuật thướng nến hiệu quả hơn. *.JPG chính là tiếp cận theo kỹ thuật nén này. • Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal của các đối tượng ảnh, thể hiện sự lặp lại của các chi tiết. Kỹ thuật nén sẽ tính toán để chỉ 15

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

cần lưu trữ phần gốc ảnh và quy luật sinh ra ảnh theo nguyên lý Fractal.

2.2.8

Các định dạng ảnh cơ bản

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử lý tiếp theo hay truyền đi. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấp xám cho đến ảnh Màu: (BMP, GIF, JPE. . . ). Tuy các định dạng này khác nhau, song chúng đều tuân thủ theo một cấu trúc chung nhất. Nhìn chung, Một tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần: • Mào đầu tệp (Header) Là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu. . . • Dữ liệu nén (Data CoMpression) Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header. • Bảng Màu (Palette Color) Bảng màu không nhất thiết phải có, ví dụ khi ảnh là đen trắng. Nếu có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh. Ảnh BMP (Bitmap) Là ảnh được mô tả bởi một ma trận các giá trị số xác định màu và bảng màu của các điể ảnh tương ứng khi hiển thị. Ưu điểm của ảnh Bitmap là tốc độ vẽ và tốc độ xử lý nhanh. Nhược điểm của nó là kích thước rất lớn. 16

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Ảnh JPEG (Joint Photographic Experts Group) Đây là một định dạng ảnh được hỗ trợ bởi nhiều trình duyệt web. Ảnh JPEG được phát triển để nén dung lượng và lưu trữ ảnh chụp, và được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có nhiều Màu sắc, ví dụ như là ảnh chụp được scan. File Ảnh JPEG là ảnh Bitmap đã được nén lại. Ảnh GIF (Graphics Interchange Format) Ảnh GIF được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thay đổi. Nó được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít màu, ví dụ như là ảnh hoạt hình hoặc là những bức vẽ với nhiều đường thẳng. File ảnh GIF là những ảnh Bitmap được nén lại. Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG: • Ảnh GIF nén lại theo cách giữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khi ảnh JPEG nén lại nhưng làm mất một số dữ liệu trong ảnh. • Ảnh GIF bị giới hạn bởi số Màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnh JPEG không giới hạn số màu mà chúng sử dụng.

17

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

Chương 3

Một số bài toán về xử lý ảnh 3.1

Các bài toán cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm

Xử lý điểm ảnh thực chất là biến đổi một giá trị điểm ảnh dựa vào đặc tính của chính nó mà không hề dựa vào các điểm ảnh khác. Có hai cách tiếp cận phương pháp này. Cách thứ nhất dùng một hàm biến đổi thích hợp với mục đích hoặc yêu cầu đặt ra để biến đổi giá trị mức xám của điểm ảnh sang một giá trị mức xám khác. Cách thứ hai là dùng lược đồ xám (Gray Histogram). Về mặt toán học, toán tử điểm là một ánh xạ từ giá trị cường đọ sáng u(m,n) thông qua hàm f(.) tức là : v(m,n)=f(u(m,n)). Nói một cách khác, toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó một mức xám u ∈ [0, N ] ánh xạ sang một mức xám v ∈ [0, N ] : v = f (u). Ứng dụng chính của các toán tử điểm là đổi độ tương phản của ảnh. Ánh xạ f khác nhau tùy theo các ứng dụng. Các dạng toán tử được giới thiệu cụ thể như sau : 18

ĐỒ ÁN 3: Xử lý ảnh

Sv: Trần Tuấn Vinh

• Tăng độ tương phản

f (u) =

   αu  

α≤u