TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI 2 KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGUYÊN THỊ THU HƯƠNG
NỘI SUY ẢNH VÀ XÂY DựNG ỨNG DỤNG NẮN • • •
CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH .BMP 24 BIT KHOÁ
LUÂN TỐT NGHIÊP ĐAI HOC
• • • •
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Hà Nội - 2015
TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI 2
• • • • KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
■
NGUYÊN THỊ THU HƯƠNG
NÔI SUY ẢNH VÀ XÂY DƯNG ỨNG DUNG NẤN
• • •
CHỈNH HÌNH THU NHẬN ẢNH .BMP 24 BIT
■
KHOÁ LUẬN TÓT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Người hướng dẫn khoa học
TS. LƯU THỊ BÍCH HƯƠNG
Hà Nội - 2015
■
LỜI CAM ĐOAN
Tên em là: Nguyễn Thị Thu Hương
Sinh viên: K37 - CNTT, trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2.
Em xin cam đoan:
1. Đề tài “Nội suy ảnh và xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận
ảnh .BMP 24 bit” là kết quả tìm hiểu và nghiên cứu của riêng em, dưới sự hướng dẫn của
TS. Lưu Thị Bích Hương.
2. Khóa luận hoàn toàn không sao chép từ các tài liệu có sẵn đã được công bố khác.
3. Ket quả không trùng với các tác giả khác.
2. Mục đích nghiên cứu
+ Tìm hiểu cơ bản về lý thuyết xử lý ảnh.
+ Tìm hiểu về lý thuyết nội suy ảnh.
4
+ Nghiên cứu về một số phương pháp nội suy ảnh phổ biến cùng với thuật
toán và ứng dụng của nó.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết đã nghiên cứu, khóa luận tổng họp các kỹ thuật để
hướng đến xây dựng ứng dụng nắn chỉnh ảnh có sử dụng kỹ thuật nội suy ảnh.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đổi tượng nghiên cứu:
các kỹ thuật nội suy ảnh và nắn chỉnh hình thu
nhận ảnh.
Phạm vỉ nghiên cứu:
khóa luận của em chỉ dừng lại ở việc tìm hiểu
các kỹ thuật nội suy ảnh và xây dựng ứng dụng nắn chỉnh hình thu nhận ảnh
.BMP 24 bit.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Ỷ nghĩa khoa học
: Nội suy ảnh đã trở thành một phương pháp được sử
dụng phổ biến trong xử lý ảnh, có vai trò quan trọng trong các ứng dụng chỉnh
sửa hình ảnh, đem lại những hình ảnh có chất lượng, chân thực và giống với
trạng thái gốc.
Ỷ nghĩa thực tiễn
: Đề tài được thử nghiệm thành công sẽ đạt hiệu quả
trong vấn đề phân tích ảnh, nâng cao chất lượng hình ảnh và phục hồi các
giác máy” được liên kết chặt chẽ với nhau.
Trong các dạng truyền thông cơ bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm
thanh thì hình ảnh là dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ nhất.
Bằng thị giác, con người có thể nhận biết và hiểu về thế giới xung quanh.
Ví dụ: Những hình ảnh về trái đất, những hình ảnh trong dự báo thời
tiết
Có tới 99% lượng thông tin đã biết về thế giới xung quanh được nhận
biết thông qua thị giác. (Theo Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy)
Việc trang bị cho máy tính khả năng thị giác như con người không phải
là việc dễ dàng. Con ngưòi đang sống trong một không gian ba chiều, khi máy
tính cố gắng phân tích đối tượng trong không gian ba chiều thì những bộ cảm
biến có sẵn như camera, lại thường cho ảnh hai chiều. Như vậy, việc mất mát
thông tin của hình ảnh sẽ xảy ra. Với những cảnh động thì sự di chuyển của đối
6
tượng hay sự di chuyển của camera, tất cả những việc đó làm cho việc mất mát
và sai lệch thông tin rất lớn.
Ngày nay cùng với sự phát triển của ngành CNTT, con người mong
muốn đưa những hình ảnh có thể nhìn thấy được vào máy tính để thực hiện các
mục đích khác nhau như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh, nâng cao chất lượng
ảnh vói mục đích làm cho ảnh sắc nét hơn hoặc làm cho ảnh gàn giống nhất
với trạng thái gốc, trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Để máy tính có thể
hiểu và phân tích ảnh thì ảnh cần được mã hóa và biểu diễn dưới dạng số gọi là
ảnh số. Ngày nay, một số máy ảnh số sử dụng giải thuật nội suy để tạo ra ảnh
có dung lượng cao hơn, khả năng thu nhận của bộ cảm biến ảnh hoặc tăng
cường khả năng zoom (phóng to, thu nhỏ) kỹ thuật số của máy.
Việc xử lý ảnh trên máy tính là nhằm mục đích phân tích ảnh và phục
hồi các thông tin bị sai lệch của ảnh trong quá trình chụp. Như vậy, xử lý ảnh là
thực hiện các phép xử lý đối với ảnh số trên máy tính. Máy tính sử dụng các
phần mềm xử lý ảnh để phân tích, biến đổi ảnh nhằm làm cho ảnh đẹp hơn.
Hầu như tất cả các phần mềm chinh sửa ảnh đều sử dụng một hoặc nhiều
256 (0, 1, 255), với 256 mức, mỗi pixel sẽ được mã hóa bỏi 8 bit.
Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolution).
1.1.2.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số. Khoảng
cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự
liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ
phân bố chính là độ phân giải, và được phân bố theo trục X, y trong không gian
hai chiều.
Ví dụ: Với màn CGA (320x200) là một lưới điểm theo chiều ngang màn
hình: 320 điểm chiều dọc X 200 điểm ảnh. So sánh màn hình CGA (Color
Graphic Adaptor) thì thấy ảnh mịn hơn màn hình CGA 17. Như vậy diện tích
càng rộng thì độ mịn của ảnh càng kém đi, cũng như khi phóng to một ảnh
cũng vậy, ảnh càng to thì càng bị vỡ hạt, độ mịn càng kém.
1.1.2.3. Mức xám của ảnh
Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được tính bằng giá tri
số tại điểm đó. Trong biểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu
diễn dưới dạng một ma trận hai chiều. Mỗi phàn tử của ma trận biểu diễn cho
8
mức xám hay cường độ của ảnh tại vị trí đó. Mỗi phần tử trong ma trận được
gọi là một phần tử ảnh hoặc điểm ảnh (pixel). Một điểm ảnh có hai đặc trưng
cơ bản là vị trí (x,y) của điểm ảnh và độ xám.
Các thang giá trị mức xám thông thường
Thông thường có các thang mức xám như: 16, 32, 64, 128, 256 (với lý
do kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám thì có thể biểu
diễn: 2
8
= 256 mức (0, ,255) thì mức 256 là mức phổ dụng.
a, Mức xám ở ảnh đen trắng
Ảnh đen trắng là ảnh chỉ có hai màu đen trắng, mức xám ở các điểm ảnh
có thể khác nhau. Nếu dùng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, thì các mức
và blue của một màu đơn. Một ảnh chỉ số sử dụng ánh xạ trực tiếp giữa giá trị
của pixel ảnh tới giá tri trong bản đồ màu. Màu sắc của mỗi pixel ảnh được
tính toán bằng cách sử dụng giá trị tương ứng của X ánh xạ tới một giá tri chỉ
số của bản đồ màu.
Một bản đồ màu thường được chứa cùng vói ảnh chỉ số và được tự động
nạp cùng với ảnh. Tuy nhiên, không bị giói hạn khi sử dụng bản đồ màu mặc
định, có thể sử dụng bất kì bản đồ màu nào. Các pixel trong ảnh được đại diện
bởi một số nguyên ánh xạ tói một giá trị tương ứng trong bản đồ màu.
b, Ảnh cường độ (Intensity Images)
Một ảnh cường độ là một ma trận dữ liệu ảnh I mà giá trị của nó đại diện
cho cường độ ttong một số vùng nào đó của ảnh. Ma trận có thể thuộc lớp
double, uint8 hay uintló. Trong khi ảnh cường độ hiếm khi được lưu với bản đồ
màu. Những phần tử trong ma trận cường độ đại diện cho các cường độ khác
nhau hoặc độ xám.
c, Ảnh nhị phân (Binary Images)
Trong một ảnh nhị phân, mỗi pixel chỉ có thể chứa một trong hai giá trị
nhị phân 0 hoặc 1. Hai giá trị này tương ứng với bật hoặc tắt (on hoặc off). Một
ảnh nhị phân được lưu trữ như một mảng lôgic của 0 và 1.
d, Ảnh RGB (RGB Images)
Một ảnh RGB được lưu trữ dưới dạng một mảng dữ liệu có kích thước
ba chiều m X n X 3. Định nghĩa các giá trị màu red, green và blue cho mỗi
pixel riêng biệt. Ảnh RGB không sử dụng bảng màu.
Màu của mỗi pixel được quyết định bởi sự kết hợp giữa các giá tri R, G,
B (Red, Green, Blue) được lưu trữ trong một mặt phẳng màu tại vị trí của
pixel. Định dạng file đồ họa lưu trữ ảnh RGB giống như một ảnh 24 bit trong
đó R, G, B chiếm tương ứng 8 bit một. Điều này cho phép nhận được 16,7 triệu
màu khác nhau.
1
Một mảng RGB có thể thuộc lớp double, uint8 hay uintló. Trong một
mảng RGB thuộc lớp double, mỗi thành phàn màu có giá trị giữa 0 và 1.
(x-l,y + l) (x,y + l) (x + l,y + l)
Bắc
Hình 1.1: Minh họa tọa độ của lân cận các điểm ảnh Các lân
cận chéo:
Các điểm lân cận chéo Np(p)
(có thể coi lân cận chéo là 4 hướng:
Đông - Nam, Đông - Bắc, Tây - Nam, Tây - Bắc)
N
p
(p) = {(*+l,;y+l);(*+l,y-l);(*-l,;y+l);(*-l,;y-l)} (1.2)
1
Tập kết hợp:N
H
(p) = N
4
(p) + N
p
(p)
là tập họp 8 lân cận của điểm ảnh
hay còn gọi là liên kết 8.
fc— 1, y), (X + 1, y), (x, y— 1), (x, y+1), (x- l,y- l),ì
Khoảng cách D
4
(p,q)ẩxiợc
gọi là khoảng cách
khối đồ thị (City-Block Distance) và được xác định như sau:
D
A
(p,q) = \x-s\ + \y-t\
Khoảng cấchD
&
(p,q)
còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board Distance)
giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau:
D
ỉ
(p,q) = maxịỊ
ị
x-s\,\y-t\)
Khái niệm điểm ảnh lân cận là một khái niệm quan trọng của ảnh số và
nó được ứng dụng rất nhiều trong việc tìm điểm ảnh lân cận trong việc sử dụng
phương pháp nội suy ảnh để thêm điểm ảnh thích hợp vào ảnh.
Bất kỳ hai điểm ảnh được gọi là lân cận 4 nếu chúng có khoảng cách
D
4
mặt phẳng ảnh nhưng nhạy cảm vói sự thay đổi trung gian.
Độ phân giải trong ảnh được giới hạn bởi khả năng phân giải ở mắt
người. Khi độ phân giải của ảnh cao hơn độ phân giải của mắt người thì con
ngưòi không thể cảm nhận về ảnh được nữa.
Độ phân giải quang học được định nghĩa là khoảng cách giữa hai điểm
ảnh gần nhất mà con người không thể phân biệt được.
Mỗi một ảnh đều có độ sắc nét, độ phân giải riêng, việc xử lý nhằm mục
đích làm cho ảnh sắc nét hơn, đẹp hơn hay gần vói ảnh gốc hơn và khi biến đổi
bằng một trong các phương pháp nội suy là làm cho ảnh có khả năng zoom tốt
mà vẫn đảm bảo độ sắc nét, ừánh được hiện tượng nhiễu hay răng cưa.
Để sử dụng một trong các phương pháp nội suy trong xử lý ảnh làm cho
ảnh tốt hơn phải trải qua quá trình tìm được điểm ảnh thích họp để chèn vào,
việc tìm kiếm này người ta dựa vào tọa độ của điểm ảnh.
1.1.3. Toa đô ảnh
• •
a, Tọa độ pixel
Nhìn chung, phương pháp thuận tiện nhất cho việc biểu diễn vị trí trong
một ảnh là sử dụng tọa độ pixel. Trong hệ tọa độ này, ảnh được xử lý như một
lưói của các phần tử riêng biệt được đánh thứ tự tò đỉnh tới đáy và từ trái sang
phải.
1
Với tọa độ pixel, thành phàn đầu tiên r (hàng) được tăng khi đi từ trên
xuống dưới trong khi c (cột) được tăng khi đi từ trái sang phải. Hệ tọa độ pixel
là giá trị nguyên, có giá trị nằm trong khoảng giữa 1 và chiều dài của hàng hay
cột.
b, Tọa độ không gian
Trong tọa độ không gian, vị trí trong một ảnh được định vị trên một mặt
phẳng và chúng được mô tả bằng một cặp X và y (không phải r (hàng) và c
(cột) như tọa độ pixel).
Hệ tọa độ không gian gần tương ứng với hệ tọa độ pixel trong một
bỏ bớt) số điểm ảnh trên ảnh kỹ thuật số. Tiến trình nội suy sẽ dựa trên màu sắc
của những điểm ảnh cũ để xác định màu cho các điểm ảnh mới gần nó nhất.
Một số máy ảnh số sử dụng giải thuật nội suy để tạo ra ảnh có dung lượng cao
hơn khả năng thu nhận của bộ cảm biến ảnh hoặc tăng cường khả năng zoom
kỹ thuật số của máy. Hầu như tất cả các phần mềm chỉnh sửa ảnh đều sử dụng
một hoặc nhiều phương pháp nội suy. Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị “vỡ
hạt” khi phóng to hay biến đổi ảnh tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng trong
giải thuật nội suy.
Có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, nhưng cần sử dụng phương
pháp nội suy nào cho phù hợp cả về tốc độ và kinh tế. Vì thế khi tính toán sử
dụng phương pháp nội suy nào càn tính đến phương pháp đó cho độ chính xác
đến bao nhiêu? Nó đắt bao nhiêu? Nội suy mịn bao nhiêu? Nhiều điểm dữ liệu
được sử dụng như thế nào?
Một số phương pháp nội suy phổ biến nhất như:
Nội suy tam giác (Affine Interpolation).
Nội suy các pixel gàn nhất (Nearest Neighbor Interpolation).
Nội suy song khối (Bicubic Interpolation).
Nội suy song tuyến tính (Billinear Interpolation).
Nội suy tam tuyến tính (Trilinear Interpolation).
Nội suy không gian.
Nội suy thời gian có bù chuyển động.
1
Ngoài ra còn một số phương pháp nội suy hình ảnh khác nhưng không
được sử dụng phổ biến. Giải thuật nội suy sẽ không thêm thông tin gì mói cho
hình ảnh, nó chỉ thêm điểm ảnh và làm tăng dung lượng của tập tin.
Để tính giá trị của một pixel đã được nội suy, thực hiện tìm điểm ảnh
trong ảnh ra mà pixel nằm tại điểm ảnh đó. Sau đó gán một giá tri tới các pixel
trong ảnh ra bằng cách tính toán giá trị trung bình của trọng số của một số pixel
lân cận. Trọng số được tính dựa trên cơ sở khoảng cách tới điểm đang xét.
Trong xử lý ảnh, sử dụng rất nhiều đến kỹ thuật nội suy. Ảnh sau khi
Vì vậy hàu như các phàn mềm chỉnh sửa ảnh đều sử dụng một hoặc
nhiều phương pháp nội suy. Hình ảnh sẽ mịn màng, không bị “vỡ hạt” khi
phóng to tùy vào thuật toán được sử dụng trong giải thuật nội suy. Điều quan
trọng là giải thuật nội suy sẽ không thêm thông tin gì mói cho hình ảnh, nó chỉ
thêm điểm ảnh và làm tăng dung lượng tập tin.
Tóm lại: Nội suy là quá trình sử dụng để ước lượng một giá ttị ảnh ở một vị trí
giữa các pixel. Chẳng hạn, nếu thay đổi kích thước của một ảnh, nó sẽ chứa
nhiều pixel hơn ảnh gốc, có thể sử dụng nội suy để tính giá trị cho các pixel
thêm vào. Có thể hiểu nội suy là phóng đại hình ảnh lên bằng các thuật toán có
sẵn trong máy. Hầu hết các máy ảnh kỹ thuật số hiện nay đều có số điểm ảnh
được tính tói hàng triệu. Các máy ảnh thế hệ trước có số điểm ảnh khoảng 1.3-2
triệu (1.3 - 2 megapixel) trong khi các máy ảnh hiện nay thường đạt trên 3
megapixel.
Để in được các tấm ảnh đẹp và rõ nét có kích thước 10x15 cm hoặc
13x18 cm, cần máy ảnh có độ phân giải tối thiểu 1-2 megapixel. Để có được
các bức ảnh lớn hơn, chẳng hạn 20x25 cm, nên sử dụng các loại máy ảnh lớn
hơn 2 triệu điểm ảnh. Hiện nay, các nhà sản xuất nối tiếng đã tung ra các dòng
máy có độ phân giải tương đương với chất lượng của máy ảnh chụp film (trên
13 megapixel).
Các thuật toán nội suy sẽ tính toán để thêm một điểm ảnh thích hợp vào
giữa hai điểm ảnh kề nhau. So với độ phân giải quang học, điểm ảnh nội suy sẽ
làm tăng độ phân giải thực tế của bức ảnh. Tiến trình này sẽ thêm pixel vào
1
hình ảnh bằng cách tính toán giá trị những pixel có sẵn xung quanh các pixel
mới thêm vào để xác định màu sắc tương ứng cho các pixel mới.
Việc nội suy này buộc phải dùng thuật toán gia tăng lượng pixel để chèn
vào những pixel hiện có ttong hình dẫn tới thay đổi kích thước tổng thể của
hình ảnh.
Khi biến đổi ảnh người ta dùng đến một trong các phương pháp nội suy,
đây chính là các giải thuật để chèn điểm ảnh hay thêm pixel vào hình ảnh. Việc
thái của bức ảnh ban đàu.
Vấn đề 2: Nội suy khắc phục hiện tượng răng cưa
Răng cưa là một thuật ngữ dùng để mô tả các đường thẳng hoặc đường
cong không trơn mượt, trở thành răng cưa. Do bản chất của ảnh kỹ thuật số,
mỗi ảnh kỹ thuật số được tạo ra bởi các điểm ảnh, bởi vậy các đường thẳng và
các đường cong trong hình ảnh kỹ thuật số không thực sự là đường thẳng hay
đường cong trơn mà là mô hình răng cưa của các điểm ảnh.
Với hình ảnh nhỏ các răng cưa này bằng mắt thường khó nhìn thấy được
nhưng khi phóng to hình ảnh lên thì rất rõ ràng. Nếu một hình ảnh đã được
phóng to bằng việc nhân đôi các điểm ảnh, hiện tượng răng cưa sẽ trở thành
một vấn đề lớn. Với ảnh cá nhân phần mềm nội suy xem màu sắc của những
điểm ảnh như màu sắc của những điểm ảnh lân cận. Khi tạo các điểm ảnh mới
phần mềm hiểu giá trị màu sắc của các điểm ảnh mới dựa trên các điểm ảnh
ban đầu và các điểm ảnh lân cận của nó.
2
Hình 1.2 minh họa phần mềm nội suy, sau khi phân tích ban đàu điểm
ảnh 1 và 2, phần mềm tạo mới một điểm ảnh với màu sắc là giữa các màu sắc
ban đầu của các điểm ảnh.
Điểm ảnh nguồn 1 Điểm ảnh nguồn 2 Điểm ảnh mói
Nội suy
Hình 1.2: Mô tả việc tạo mới điểm ảnh sau nội suy Nói cách
khác, nội suy sẽ tạo ra các điểm ảnh có tính chất khác nhau cùng một cạnh.
Điểm ảnh tạo ra có màu xám (giữa hai màu đen và ttắng). Trạng thái được thực
hiện dàn dàn thể hiện bởi điểm ảnh màu xám mới. Bây giờ thay vì các cạnh
màu đen hay trắng cứng chuyển thành màu đen, xám, trắng mềm mại hơn.
Điều này cũng tạo ra các răng cưa mềm mại hơn, ít bị chú ý hơn.
Sử dụng phần mềm nội suy để giảm hiện tượng răng cưa, nhưng không
thể loại bỏ hoàn toàn được hiện tượng này.
Vấn đề 3: Nội suy là nguyên nhân làm mất độ sắc nét
Cùng một quá trình làm trơn mượt các răng cưa cũng giống như làm
Khi có càng nhiều những phép đo nhiệt độ gần buổi trưa, phức tạp hơn
và chính xác hơn thì giải thuật phép nội suy có thể được xây dựng.
Ví dụ về sự sinh ảnh trung gian
Kỹ thuật nội suy sử dụng hai hình ảnh để tạo ra một hình ảnh trung gian
ở giữa hai hình ảnh này. Rồi lại kết hợp từng nửa hình ảnh được phân tách từ
hình ảnh trung gian. Quá trình kéo căng hình ảnh được thực hiện một cách tự
động, ữong khi quá trình kết hợp hình ảnh lại được thực hiện bằng một số công
cụ kiểm soát nhất định. Bất cứ công cụ nào trong quá trình này cũng đều có thể
được sử dụng vào việc ghép những hình ảnh đơn giản. Những công nghệ tái
tạo hình ảnh cơ bản trước đây thường tập trung vào những hình ảnh theo quy
tắc.
Những hình ảnh trung gian được tạo ra cho người ta ảo giác rằng yật thể
biến chuyển một cách nhanh chóng (xoay vòng và chuyển sang ba chiều) tò yị
trí này sang yị trí khác (giữa các trạng thái trung gian).
Những điểm ảnh tương đương sẽ được tạo ra từ việc kết hợp giữa những
tác động của người sử dụng vói những phối hợp tự động được tạo ra từ những
kỹ thuật tái tạo hình ảnh hiện có. Khi điểm tương đương được xác định chính
xác thì có thể đảm bảo được rằng các phương pháp đã được đề cập trong phần
này có thể tạo ra từ những hình ảnh bảo lưu được nguyên hình ảnh gốc. Trong
thực tế, biết rằng một sự tương đương ở mức tương đối thường là đủ để tạo ra
các biến thể hình ảnh thuyết phục.
1.3. Một số ứng dụng của nội suy ảnh
2
Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng thực tế, một trong những ứng dụng sớm
nhất là vào những năm 60, hệ thống hình ảnh chụp từ tàu vũ trụ có một số hạn
chế về kích thước cũng như chất lượng ảnh ảnh bị mờ, méo hình học và nhiễu.
Tuy nhiên các hình ảnh đó đã được xử lý nâng cao chất lượng hình ảnh nhờ
một số kỹ thuật mói của máy tính. Ví dụ như hình ảnh mặt trăng hay sao hỏa
được nhìn thấy hiện nay đều đã được máy tính xử lý một cách tinh vi.
1.3.1. Nắn chỉnh hình thu nhận ảnh
Một ví dụ sử dụng các phương pháp này để phác họa đó là trong mô
hình 3D có một số điểm của một số cảnh có thể tạo ra bằng việc nội suy giữa
cảnh trước và cảnh sau đó, đây chính là phương pháp nội suy bù chuyển động.
Thực chất việc nội suy sẽ tạo ra một hình ảnh với kích thước khác nhau
rồi thực hiện một số thao tác tiền xử lý vói các hình ảnh trung gian đó. Sau đó
thực hiện sao chép từ các ảnh đó thay vì thực hiện phác họa lại chi tiết từng
ảnh.
Có thể tạo ra hình ảnh trung gian bằng cách đánh giá ước lượng sự
chênh lệch. Để có hình ảnh trung gian tạo ra có chất lượng cao, đầu tiên càn
biết các hình ảnh trung gian được tạo ra là hình ảnh đa phân giải và sự phân bố
không đồng đều của các điểm ảnh được liên kết tại biên là chênh lệch. Bằng
cách tìm ra giá trị tuyệt đối đàu ra của bộ lọc mà được ứng dụng để tìm trung
bình của cột và hàng theo chiều ngang và chiều dọc của khối tính toán. Thứ
hai, càn biết đó là những vùng ảnh bị hổng được giải quyết bằng việc so sánh
sự tương đồng giữa các khối giống nhau để thực hiện thay thế cho phù hợp.
Cuối cùng khi có đủ các hình ảnh trái và phải thì hình ảnh trung gian sẽ được
tạo ra.
càn chỉ rõ điểm trung gian bằng cách lấy mẫu hai bề mặt đối tượng 2D,
điều này có tác dụng chỉ rõ những điểm mẫu trung gian sao cho những vùng
đồng nhất trên bề mặt đối tượng đều được lấy mẫu. Các điểm trung gian sẽ
là các điểm ở khoảng giữa khung được tạo ra khi lấy mẫu các vùng xung
quanh. Số các điểm trung gian cần không nhiều khi hình ảnh thay đổi quá
nhanh.
Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH
^9 • • •
2
Copyright: Tài liệu đại học ©