TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
---------***---------

NGUYỄN NGỌC LỄ

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH
BẰNG CÁC PHÉP TOÁN SỐ HỌC

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Chuyên ngành: Tin học

HÀ NỘI – 2014


TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
---------***---------

NGUYỄN NGỌC LỄ

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH
BẰNG CÁC PHÉP TOÁN SỐ HỌC

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Chuyên ngành: Tin học

Người hướng dẫn khoa học
PGS. TS. LÊ HUY THẬP

HÀ NỘI – 2014


”

hình

là sự nghiên cứu của riêng em, dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Lê Huy Thập.
2. Khóa luận hoàn toàn không sao chép của tác giả nào khác.
Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Hà Nội, tháng 5 năm 2014
Sinh viên thực hiện

Nguyễn Ngọc Lễ


M CL C
MỞ ĐẦU ...............................................................................................................1
CHƯ NG 1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ................................................4
1.1. Xử lý ảnh là gì .............................................................................................4
1.2. Một số khái niệm liên quan.........................................................................5
1.2.1. Điểm ảnh ......................................................................................... 5
1.2.2. Độ phân giải của ảnh ....................................................................... 5
1.2.3. Mức xám của ảnh (Gray level) ....................................................... 6
1.2.4. Ảnh số ............................................................................................. 6
1.2.5. Các mối quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh .................................... 7
1.2.6. Lược đồ mức xám (Histogram) ....................................................... 9
1.2.7. Phân vùng ảnh ............................................................................... 10
1.2.8. Trích chọn đặc tính ....................................................................... 10
1.3. Các ứng dụng của xử lý ảnh ......................................................................11
1.4. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh ...............................................................12
1.5. Các thành phần của một hệ thống xử lý ảnh ...........................................18


Viết đầy đủ

hiệu
ADC

Analog to Digital Converter

BMP

Bitmap

CCIR

Consultative Committee for
International Radio

Ý nghĩa
Chuyển đổi tín hiệu tương tự số
Ảnh bitmap
Tiêu chuẩn CCIR

CGA

Color Graphic Adaptor

Card màn hình CGA

GIF


PC

Personal Computer

Máy tính cá nhân

PEL

Picture Element

Điểm ảnh

PNG

Portable Network Graphics

Ảnh định dạng PNG

SVGA Super Video Graphics Array

Card màn hình SVGA

TIFF

Tagged Image File Format

Ảnh định dạng TIFF

VGA


Hình 2.11. Ảnh gốc và ảnh kết quả sau khi thực hiện phép tr ...................... 32
Hình 2.12. Phép ND tổ hợp thông tin hai ảnh .............................................. 33
Hình 2.13. Phép OR tổ hợp thông tin hai ảnh ................................................. 34
Hình 2.14. Toán tử NOT tạo ảnh bù ............................................................... 34
Hình 2.15. Các phép toán thực hiện trên t ng điểm ảnh ................................ 35
Hình 2.16. Đưa các giá trị mức xám về đơn vị bit .......................................... 36
Hình 2.17. Một số ví dụ biến đổi ảnh phép toán số học và logic.................... 37
Hình 2.18. Đồ thị mối quan hệ mức xám và số điểm ảnh ............................... 37


Hình 2.19. Trượt giá trị mức xám ................................................................... 38
Hình 2.20. Căng tổ chức đồ ............................................................................ 39
Hình 2.21. San lấp tổ chức đồ ......................................................................... 39
Hình 2.22. Lấy trung bình ............................................................................... 41
Hình 2.23. Phần tử trung vị trước và sau khi s p xếp ..................................... 45
Hình 3.1. Form giao diện chính ...................................................................... 50
Hình 3.2. Form chức năng thao tác với file ảnh.............................................. 50
Hình 3.3. Form chức năng chuyển ảnh ........................................................... 50
Hình 3.4. Form chức năng zoom ảnh .............................................................. 51
Hình 3.5. Form chức năng các bộ lọc – xử lý ................................................. 51
Hình 3.6. Form chức năng các phép toán số học, logic .................................. 51
Hình 3.7. Thực hiện chức năng SUM (cộng) hai ảnh ..................................... 52
Hình 3.8. Thực hiện chức năng chuyển ảnh sang ảnh âm bản ........................ 52


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Cùng với các thành tựu về khoa học của nhân loại, ngành Công nghệ
Thông tin ngày càng phát triển mạnh mẽ. Ở các nước phát triển, các hệ thống
lưu trữ và xử lý thông tin đã được xây dựng và sử dụng rất hiệu quả. Một

3. Nhiệm vụ nghiên cứu
Nhiệm vụ cơ bản của khóa luận là tìm hiểu tổng quan về xử lý ảnh, các
k thuật nâng cao chất lượng hình ảnh như các phép lọc, phép biến đổi ảnh và
các phép toán số học, logic. Đọc và tìm hiểu về ngôn ngữ Visual C#. T đó,
xây dựng một chương trình thử nghiệm để xử lý một file ảnh. Thông qua
chương trình các hình ảnh phải được biến đổi, xử lý một cách nhanh chóng.
4. Đối tư ng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu ở đây là các k thuật nâng cao chất lượng ảnh.
5. Phạm vi nghiên cứu
Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh là một vấn đề rộng lớn. Vì vậy trong
phạm vi khóa luận này em chỉ đi tìm hiểu những phép toán, phép biến đổi,
phép lọc điển hình để nâng cao chất lượng hình ảnh, sau đó đưa vào xây dựng
chương trình thử nghiệm.
6. Phương ph p nghiên cứu
a. Phương ph p nghiên cứu ý uận
Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo và các tài liệu liên quan nhằm xây
dựng cơ sở lý thuyết của khóa luận và các biện pháp cần thiết để giải quyết
các vấn đề của khóa luận.
. Phương ph p chuyên gia
Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chương trình phù
hợp với yêu cầu thực tiễn. Nội dung xử lý nhanh đáp ứng được yêu cầu ngày
càng cao của người sử dụng.
2


c. Phương ph p thực nghiệm
Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu của cơ sở, những lý luận được
nghiên cứu và kết quả đạt được qua những phương pháp trên.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Ý

cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có
nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan
trọng trong tương tác người máy.
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát
triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt
là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào
nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh
có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận.
Ảnh tốt hơn
Ảnh

Xử lý ảnh
Kết luận

nh

Qu tr nh

l ảnh

Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem
như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó
của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P
(c1, c2,…, cn). Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều.

4



trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao
cho m t người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách
5


thích hợp tạo nên một mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải và được phân
bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CG

(Color Graphic

daptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc *
200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CG 12’’ ta nhận thấy mịn
hơn màn hình CG

17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ

phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các
điểm) kém hơn.
1.2.3. Mức x m 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 nó 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.
1.2.4. 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 là 3 loại:

Đông
Nam

(x-1, y-1)

Tây

(x, y-1)

(x+1, y-1)

y

(x-1, y)

(x,y)

(x+1, y)

B c

(x-1, y+1)

(x, y+1)

(x+1, y+1)

nh 2 Lân cận c c điểm ảnh của tọa độ ( ,y)
- Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo ND(p) (có thể coi lân cận chéo
là 4 hướng: Đông – Nam, Đông – B c, Tây – Nam, Tây – B c).

c. Đo khoảng c ch giữa c c điểm ảnh
Định nghĩa: Khoảng cách D(p,q) giữa hai điểm ảnh p tọa độ (x,y), q
tọa độ (s,t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:
+ D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q) = 0 nếu và chỉ nếu p = q)
+ D(p,q) = D(q,p)
+ D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác.
8


Khoảng c ch Euc ide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x,y)
và q(s,t) được định nghĩa như sau:
2

2 1/2

De(p,q) = [(x-s) + (y-t) ]
Khoảng c ch khối:

- Khoảng cách D4(p,q) được gọi là khoảng cách khối đồ thị (City –
Block Distance) và được xác định như sau:
D4(p,q) = |x - s| + |y - t|
Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm
ảnh t tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác.
- Khoảng cách D8(p,q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess – Board
Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau:
D8(p,q) = max(|x - s| + |y - t|)
1.2.6. Lư c đồ mức x m (Histogram)
Định nghĩa Histogram hay lược đồ mức xám của ảnh là một hàm cung
cấp tần 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 mức xám của

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).
1.2.8. Trích chọn đặc tính
Dựa trên các thông tin thu nhận được qua quá trình phân vùng, kết hợp
với các k 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.
10


1.3. C c ứng dụng của xử ý ảnh
Biến đổi ảnh (Image Transform):
Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính
toán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương
pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi. Người ta
sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ
tính toán. Sau khi xử lý dễ dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược để
đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm:
- Biến đổi Fourier, Cosin, Sin.
- Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín
hiệu).
- Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard.
Một số các công cụ xác suất thống kê cũng được sử dụng trong xử lý
ảnh.
N n ảnh:
Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh


thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như

Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự
(loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh
màu hoặc đen tr ng được lấy ra t Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp
thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (máy ảnh số hiện nay là một thí
dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận t vệ tinh, có thể quét t ảnh
chụp bằng máy quét ảnh.
Thu
nhận
ảnh

Tiền
xử lý
ảnh

Phân
đoạn
ảnh

Biểu
diễn
và mô
tả

Nhận
dạng
và nội
suy

khử nhiễu này bằng việc sử dụng phép biến đổi Fourier và loại bỏ các đỉnh
điểm. Đối với nhiễu ngẫu nhiên, trường hợp đơn giản là các vết bẩn tương
ứng với các điểm sáng hay tối, có thể khử bằng phương pháp nội suy, lọc
trung vị và lọc trung bình.
+C ỉ

mứ x m: Đây là k thuật nhằm chỉnh sửa tính không đồng

đều của thiết bị thu nhận hoặc độ tương phản giữa các vùng ảnh.
+C ỉ

xạ: Ảnh thu nhận được t các thiết bị quang học hay điện

tử có thể bị mờ, nhòe. Phương pháp biến đổi Fourier dựa trên tính chập
của ảnh với hàm tán xạ cho phép giải quyết việc hiệu chỉnh này.
13


+ ắ

ỉ

ì

: Những biến dạng hình học thường do các thiết

bị điện tử và quang học gây ra. Do đó, phương pháp hiệu chỉnh ảnh dựa
trên mô hình được mô tả dưới dạng phương trình biến đổi ảnh biến dạng
f(x,y) thành ảnh lý tưởng f( ’,y’) như sau:
f( ’, y’)

e) Nhận dạng và n i suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu
14


được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) t trước. Nội
suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và
nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. Có
nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. 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.
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.
f) Cơ sở tri thức (Know edge Base)
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ
sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo
nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các
phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn b t
chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các
bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con
người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.
g) Mô tả ( iểu diễn ảnh)
T hình 1.5 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 t 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

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.
Biểu diễ

mã ứ

:

Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng ảnh
đầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã đồng
nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay tr ng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và
không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theo
thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia thành
các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất.
16