Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU PHÉP TOÁN HÌNH THÁI, PHƯƠNG PHÁP DI TRUYỀN VÀ
ỨNG DỤNG
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: PHẠM ĐĂNG TỨ
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: PGS.TS. NGÔ QUỐC TẠO Trang 1
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
MỤC
LỤC
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
LỜI NÓI ĐẦU
5
Chƣơng I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phƣơng pháp nâng
cao chất lƣợng hình ảnh
7
1. Giới thiệu chung về xử lý ảnh 7
2. Giới thiệu ảnh nhị phân 9
2.1. Một số khái niệm 9
2.2. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng các phép toán hình
thái
11
2.3. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng kỹ thuật tìm xương
và làm mảnh
13
3. Khái quát về phương pháp nâng cao chất lưởng hình ảnh 14
Chương II:
Các khái niệm cơ bản về toán học hình thái
Chƣơng IV: Một cách tiếp cận di truyền trong bài toán phân rã
phân tử cấu trúc
46
1. Tiếp cận ngẫu nhiên 50
2. Cấu trúc dữ liệu 51
3. Giải thuật dựa trên thuật toán tìm kiếm di truyền 55
Chƣơng V: Thực nghiệm
61
1. Mô tả bài toán và giả thuyết 61
2. Giao diện chính của chương trình 61
3. Một số kết quả thử nghiệm 62
Chƣơng VI: Kết luận
67
Trang 3
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình I.1.
Sơ đồ quy trình xử lý ảnh
8
Hình I.2.
Mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng ảnh
Hình II.3.3. Ví dụ thuật toán tô miền .
31
Hình II.3.4. Tìm các thành phần liên thông trong ảnh
32
Hình II.3.5. Xác định vật thể lạ trong ảnh
33
Hình II.3.6. Làm mảnh ảnh
34
Hình II.3.7. Làm dầy ảnh
35
Hình II.3.8. Tìm xương của ảnh
36
Hình III.1. Mô phỏng quá trình tiến hóa
40
Hình III.2. Lai ghép một điểm
42
Hình III.3. Lai ghép hai điểm
42
Hình III.4. Cắt và ghép
42
Hình III.5. Ví dụ về phép lai .
43
Hình III.6. Đột biến tại bít thứ 6
44
Trang 4
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Hình III.7. Mô tả hoạt động thuật toán
45
Hình IV.1. Cấu trúc dữ liệu
trong luận văn này là: Phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ
hơn. Phần tử cấu trúc là phần tử tham gia trong các phép toán hình thái, và
việc phân rã phần tử cấu trúc hoặc nói một cách khác là ma trận điểm ảnh có
ba lợi ích quan trọng: Thứ nhất, làm giảm phép toán trong các ứng dụng mà
phần tử đó tham gia. Thứ hai, giảm không gian lưu trữ ảnh. Thứ ba, đối với
Trang 6
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
các hệ thống chỉ hỗ trợ tập lệnh SIMD trên các phần tử nhỏ hơn nhiều phần tử
cấu trúc, thì việc phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ hơn
là cần thiết.
Trong khuôn khổ của luận văn này tôi đi tìm hiểu các khái niệm cơ
bản về toán học hình thái như phép toán làm béo, làm gầy dựa vào cấu trúc
mẫu, một số thuật toán dựa trên phép toán hình thái; Tìm hiểu về thuật toán di
truyền, lai ghép, đột biến tái sinh và lựa chọn, phương pháp phân rã phần tử
cấu trúc mẫu dựa trên thuật toán di truyền ..vv. Bố cục của luận văn được tổ
chức như sau:
Chƣơng I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phương pháp nâng cao
chất lượng hình ảnh.
Chƣơng II: Trình bày các khái niệm cơ bản về toán học hình thái.
Chƣơng III
:
Trình bày các khái niệm liên quan đến thuật toán di
truyền.
Chƣơng IV
:
Giải quyết bài toán phân rã phần tử cấu trúc bằng phương
pháp tiếp cận ngẫu nhiên dựa trên thuật toán di truyền.
Chƣơng V
Có thể liệt kê một số phương pháp nhận dạng cơ bản như nhận dạng biên
của một đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh ... Kỹ thuật này
được sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể).
Trong thực tế người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công
với nhiều đối tượng khác nhau như: 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
Trang 8
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất
lượng thu nhận
thông tin từ máy tính, Nhận dạng chữ viết tay (với múc độ
ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, ...
Các quá trình của xử lý ảnh:
Các quá trình của xử lý ảnh được tiến hành theo sơ đồ sau:
Hình I.1 Sơ đồ quy trình xử lý ảnh
Trước hết là qúa 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 hoá (loại CCD - Charge Coupled
Device).
quá trình số hoá, ngươì ta biến đổi tín hiêụ liên tục sang tín hiệu rời rạc thông
qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần
giá trị mà về nguyên tắc, mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau.
Trang 10
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture Element mà ta quen
gọi hay viết là pixel - phần tử ảnh. Như 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 như 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 được 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.
* Với ảnh xám.
Nếu dùng 8 bít (1 byte) để biểu diễn mức xám thì số các mức xám có thể
biểu diễn được là 28 hay 256. Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một
số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn chúc mức
cường độ tối nhất và mức 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất.
*
Với ảnh mầu.
Cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ khác là các số
tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba mầu riêng rẽ gồm: đỏ(red),
lục(green) và lam(blue). Để biểu diễn cho một điểm ảnh mầu cần 24 bít, 24
bít này được chia thành ba khoảng 8 bít. Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường
độ sáng của một trong các mầu chính tổ hợp của các mầu ta được nhiều mức
khiến người nhận được hiểu sai về mặt ý nghĩa. Như chúng ta đã biết trong
các ngành Thiết kế kỹ thuật như: Thiết kế máy, Thiết kế xây dựng, Thiết kế
mạch điện v.v. dù là theo TCVN (tiêu chuẩn Việt Nam) hay ISO(International
Trang 12
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Standard Oganize), một bản vẽ được thể hiện chỉ xoay quanh một số dạng
đường như: đường thẳng, đường cong khép kín ,đường cong mở (có thể lồi
hoặc lõm), các cung tròn, elip, đường ZigZag...Các dạng đường như thế được
biểu diễn bằng những nét vẽ. Nét vẽ có thể là nét liền (Continuous), có thể là
nét đứt (dash), có thể là nét chấm gạch như đường tâm (Center), có thể là
đường khuất (Hide)... (Hình 1.2).., Mỗi độ lớn (high) của nét vẽ (nét mảnh
hoặc nét đậm), có khi thể hiện một ý nghiã khác nhau . Như trong thể hiện
của đường ren của một bulon chẳng hạn: Đường chân ren phải được thể hiện
bằng một nét liền mảnh, trong khi đường đỉnh của ren lại phải thể hiện bằng
một nét đậm. Hoặc một đường khuất, sẽ thể hiện cho hình chiếu cuả một
đường thuộc một mặt được nằm ở phía sau của một mặt khác theo góc nhìn
vuông góc với mặt phẳng chiếu. Trong khi đó, nét liền sử dụng để biểu diễn
cho hình chiếu cuả đối tượng ở mặt trước đó. Do vậy, nếu như nét vẽ của một đường thẳng lẽ ra là một nét vẽ liền
trong khi đó đường mà chúng ta nhận được lại là một nét đứt thì việc đọc các
thông tin trên bản vẽ sẽ dẫn đến việc hiểu sai về mặt ý nghĩa là điều không
tránh khỏi. Để giải quyết bài toán này như: Nối liền những nét đứt, làm trơn
biên ảnh ... các phép toán hình thái nhị phân đã ra đời, thông qua đó các phép
đóng ảnh, mở ảnh cũng được định nghĩa để giải quyết bài toán nêu trên. Trang 13
lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi một số đặc tính của ảnh như thay đổi
độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn ảnh, khuếch đại ảnh, ... tăng
cường ảnh và khôi phục ảnh là hai quá trình khác nhau về mục đích.
Tăng cường ảnh bao gồm một loạt các phương pháp nhằm hoàn thiện
trạng thái quan sát của một ảnh. Tập hợp các kỹ thuật này tạo nên giai đoạn
tiền xử lý ảnh. Nhiệm vụ của tăng cường ảnh không phải là làm tăng lượng
thông tin vốn có trong ảnh mà làm nổi bật các đặc trưng đã chọn làm sao để
có thể phát hiện tốt hơn, tạo thành quá trình tiền xử lý cho phân tích ảnh.
Khôi phục ảnh nhằm khôi phục ảnh gần với ảnh thực nhất trước khi nó
bị biến dạng do nhiều nguyên nhân khác nhau. Khôi phục ảnh đề cập tới các
kỹ thuật loại bỏ hay tối thiểu hóa các ảnh hưởng của môi trường hay các hệ
thống thu nhận, phát hiện và lưu trữ ảnh đến ảnh thu nhận được. Ở đây, ta có
thể liệt kê các nguyên nhân biến dạng: do nhiễu bộ phận cảm nhận tín hiệu,
ảnh mờ do Camera, nhiễu ngẫu nhiên của khí quyển, ... khôi phục ảnh bao
gồm nhiều quá trình như: lọc ảnh, khử nhiễu nhằm làm giảm các biến dạng để
có thể khôi phục lại ảnh gần giống ảnh gốc tùy theo các nguyên nhân gây ra
biến dạng.
Về nguyên tắc khôi phục ảnh nhằm xác định mô hình toán học của quá
trình đã gây ra biến dạng, tiếp theo là dùng ánh xạ ngược để xác định lại ảnh.
Trang 15
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Việc xác định mô hình có thể thực hiện theo hai hướng: trước và sau. Theo
hướng thưc nhất, một mô hình sẽ được xây dựng từ các ảnh kiêm nghiệm để
xác định đáp ứng xung của hệ thống nhiễu. Theo hướng thứ 2 người ta thực
hiện các phép đo trên ảnh. Nói chung là mô hình không biết trước. các mô
hình toán học dùng cho cả hai phương pháp là rất phức tạp.
Trang 16
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Mỗi một phần tử được đại diện bởi một bộ 3 phần tử (x1,x2,x3) tương
ứng là toạ độ điểm ảnh và mức xám tại ảnh đó. Hình II.1.2 mô tả một thể hiện
đơn giản của ảnh đa cấp xám
Hình II.1.2. Ảnh đa cấp xám
Như vậy, ta đã hình dung được mối quan hệ giữa ảnh và khái niệm tập
hợp. Đối với mỗi ảnh thì sẽ có tương ứng một tập hợp thể hiện ảnh và ngược
lại, từ một tập hợp, ta có thể dựng lại ảnh tương ứng.
1.1. Một số khái niệm cơ bản về tập hợp.
Giả sử A là một tập thuộc Z
2
. Nếu a = (a1,a2) là một phần tử của A, thì
ta kí hiệu là:
C = A
B Trang 19
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Hình II.1.3. Các phép toán cơ bản trên tập hợp
Phần bù của tập A là tập tất cả các phần tử không thuộc A
A
c
để có thể triển khai các thuật toán xử lý ảnh dựa trên phép toán hình thái.
Phép toán cơ bản nhất được sử dụng trong xử lý ảnh là : phép toán
AND, phép toán OR và phép toán NOT. Các tính chất của chúng được định
nghĩa trong bảng dưới đây :
P Q P AND Q P OR Q NOT P
0 0 0 0 1
0 1 0 1 1
1 0 0 1 0
1 1 1 1 0
Dựa trên ba phép toán cơ bản trên, ta có thể xây dựng được các phép
toán phức tạp hơn bằng cách kết hợp chúng lại với nhau. Hình II.1.4 dưới đây
thể hiện các phép toán dựa trên bộ các phép toán cơ bản ở trên.
HìnhII.1.4. Các phép toán cơ bản
Trang 21
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Trang 22
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
Hình II.2.1. Phép toán làm béo
Một trong các ứng dụng đơn giản nhất của phép toán làm béo là nối
các nét đứt trong quá trình nâng cao chất lượng ảnh. Hình II.2.2 dưới đây là
một ví dụ ảnh với các kí tự đứt gãy do quá trình quét ảnh không được tốt hay
do việc zoom ảnh quá lớn. Độ dài lớn nhất của mỗi phần gãy trong ví dụ này
là 2 pixel. Ta có thể dùng một phần tử cấu trúc đơn giản để nối các nét đứt
này lại với nhau. Kết quả của việc thực hiện phép toán làm béo này là ảnh
được khôi phục, các vết đứt gãy được thay thế bởi các điểm ảnh tạo cho các
nét chữ được trơn và liên tục.
Closing cũng nhằm mục đích làm mịn đường biên nhưng khác với phép toán
Opening, phép toán Closing ban đầu sẽ làm dày đối tượng và sau đó mới thực
hiện việc làm mịn biên của ảnh.
Copyright: Tài liệu đại học ©