Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 1: Giới thiệu xử lý ảnh số - Ngô Quốc Việt

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 1: Giới thiệu xử lý ảnh số - Ngô Quốc Việt

1. GIỚI THIỆU XỬ LÝ ẢNH SỐ NGÔ QUỐC VIỆT TPHCM-2012
2. 1. Image và Pictures 2. Giới thiệu xử lý ảnh số 3. Một số lĩnh vực có sử dụng xử lý ảnh 4. Giới thiệu tổng quan về quy trình xử lý ảnh 5. Các thành phần cơ bản của xử lý ảnh 6. Các xử lý ảnh phổ biến 7. Làm quen với thư viện OpenCV 8. Bài tập Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 2
3. Giúp sinh viên hiểu rõ . Mục tiêu của xử lý ảnh . Sơ lược về lịch sử . Một số khái niệm cơ bản về ảnh số . Ứng dụng của xla. . Các thành phần cơ bản của xử lý ảnh Hiểu rõ các xử lý chính cần thiết của xla Hiểu các xử lý nâng cao Làm quen với công cụ OpenCV Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 3
4. Photo: viết tắt photograph. Hình do máy ảnh tạo ra Picture: hình hay bức họa. Bức tranh, bức ảnh, bức vẽ, chân dung, hình chụp. Image: hình ảnh, hình tượng, tưởng tượng trong suy nghĩ, ấn tượng. Nói chung chỉ cảm nhận về hình/ảnh. Không gọi digital picture, mà gọi là digital image processing Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 4
5. sketch: Vẽ phác Painting: Vẽ dùng mầu nước hay dầu Snapshot: Hình chụp gấp Portrait: chân dung Cartoon:Hình hí họa hay hoạt họa Caricature: Hình biếm họa vài nét độc đáo khuôn mặt một người Illustration: Hình minh họa trong sách Poster: Hình vẽ quảng cáo Photography: Môn nhiếp ảnh Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 5
6. Ảnh số có thể được định nghĩa là hàm hai biến: f(x,y), với x và y là các tọa độ nguyên, giá trị của f tại cặp tọa độ (x, y) được gọi là cường độ sáng hoặc mức xám của ảnh tại điểm đó. Giá trị của f(x,y) và miền xác định của x và y rời rạc và hữu hạn ảnh số Xử lý ảnh số: thao tác trên ảnh số bằng máy tính số. Mỗi vị trí x, y cùng với giá trị f(x,y) được gọi là picture elements, image elements, pels hoặc pixel. Ảnh số có thể phủ hầu hết phổ electromagnetic (điện từ), từ gamma đến sóng radio. Ảnh số có thể tạo ra từ các nguồn: ultrasound, electron microscopy, và máy tính Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 6
7. Image Processing (IP) được dùng vì hai mục tiêu khác nhau: . Nâng cao chất lượng hình ảnh nhằm phục vụ nhu cầu xem của con người . Chuẩn bị hay biến đổi ảnh nhằm xác định những đặc trưng và cấu trúc tồn tại trong ảnh cho các bài toán ở các bước tiếp theo. Image Processing= Image Image Transformation Môn học tập trung vào mục tiêu thứ hai Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 7
8. Xử lý ảnh liên quan đến 3 vấn đề chính về ảnh . Số hóa và mã hóa ảnh phục vụ cho mục đích truyền, in ấn và lưu trữ . Nâng cao và phục hồi chất lượng ảnh . Phân đoạn ảnh và tìm đặc trưng ảnh phục vụ cho các mục đích khác Không có biên giới rõ ràng giữa xử lý ảnh và thị giác máy tính (giúp máy tính nhận biết hình ảnh) Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 8
9. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 9
10. Sinh học (Biological Sciences) Khí tượng học và ảnh vệ tinh (Meteorology/Satellite Imaging) Khoa học cơ bản (Material Sciences) Y học (Medicine) Kiểm tra sản phẩm (Industrial inspection/Quality Control) Địa chất (Geology) Thiên văn học (Astronomy) Quân sư (Military) Vật lý/ Hóa học (Physics/Chemistry) Chụp hình (Photography) Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 10
11. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 11
12. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 12
13. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 13
14. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 14
15. • Nhiều hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi • Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân – khắc phục bằng các phép lọc (filter) Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 15
16. Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra . Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành cụm. Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng. Ứng dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng . Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 16
17. Nguồn: Prof. Xin Li Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 17
18. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 18
19. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 19
20. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 20
21. image compressed bitstream image encoder 00111000001001101 decoder (2428 Bytes) Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 21
22. Cần xác định và khai thác các đặc trưng trên ảnh bài toán trích, chọn và chỉ mục CSDL đặc trưng. Một số đặc trưng thường dùng . Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn . Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v ) . Đặc điểm biên và đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và do vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến được dùng khi nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử Laplace, toán tử zero crossing. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 22
23. Nhận dạng tự động (automatic recognition) mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy tính. Ví dụ: . Mẫu có thể là ảnh của vân tay . Ảnh của một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khuôn mặt người. Phân loại có giám sát (supervised classification): phân tích phân biệt (discriminant analyis), trong đó mẫu đầu vào được định danh như một thành phần của một lớp đã xác định Phân loại không giám sát (unsupervised classification) trong đó các mẫu được gán vào các lớp khác nhau dựa trên tiêu chuẩn tương tự nào đó. Các lớp này cho đến thời điểm phân loại vẫn chưa biết hay chưa được định danh Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 23
24. Làm mờ Ảnh gốc Sắc nét Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 24
25. bandpass Ảnh gốc unsharp filter masking Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 25
26. regional Dọc Ảnh gốc zoom Xoay Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 26
27. Ảnh mờ Ảnh nghiễu Mờ một màu Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 27
28. Ảnh mờ Ảnh nhiễu 5x5 Wiener filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 28
29. periodic frequency Ảnh gốc noise tuned filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 29
30. + shot noise s&p noise - shot noise Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 30
31. original s&p noise median filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 31
32. + shot noise min filter maxmin filter Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 32
33. - shot noise max filter minmax Sử dụng ảnh từ nguồn: Vanderbilt University Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 33
34. Dùng toán tử opening để “loang” nhằm kết nối những vùng đen lại với nhau Xóa những vùng nhỏ ra khỏi vùng lớn without original opened reconstructed Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 34
35. original reconstructed opening Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 35
36. Độ phân giải không gian là chi tiết nhỏ nhất có thể thấy rõ trong ảnh Độ phân giải mức xám chỉ ra mức thay đổi mức xám có thể nhận thấy được nhỏ nhất. Ảnh 1024x1024 được giảm mẫu dần xuống 32x32, vẫn giữ nguyên mức xám Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 36
37. Ảnh được upsample từ ở các độ phân giải 32x32, 64x64, 128x128, 256x256, 512x512 lên 1024x1024 bằng cách duplicate cột và hàng. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 37
38. Giảm mức xám, và không thay đổi độ phân giài không gian Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 38
39. Mục tiêu chính nhằm cung cấp các công cụ cơ bản cho computer vision. OpenCV do Intel phát triển đầu tiên nhằm vào các ứng dụng liên quan đến thiết kế CPU. Alpha release 1999, được viết bằng C/C++ và tiếp tục duy trì và phát triển tới hiện nay. OpenCV được sử dụng rộng rãi, gồm cả các công ty và các đại học lớn (Stanford, MIT, CMU, Cambridge, IBM, Microsoft, Intel, Sony, Siemens, Google) Các thành viên quan trọng đã viết OpenCV là Vadim Pisarevsky,Victor Eruhimov, Valery Kuriakin Có diễn đàn Yahoo (20 ngàn member) liên quan đến OpenCV Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 39
40. OpenCV Wiki: Version mới nhất: 2.3.1. Tải executable installation từ SourceForge và cài đặt OpenCV. Sử dụng Visual Studio (2005 – 2010) để compile opencv Tài liệu tham khảo lấy từ opencv/docs. Có thể dùng tài liệu từ OpenCV wiki Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 40
41. Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 41
42. Tổng quan và các định nghĩa ban đầu về Xla Giới thiệu các loại ảnh. Chỉ ra ảnh có thể tạo ra từ các nguồn khác nhau các vấn đề khác nhau khi thu nhận ảnh. Các thành phần của Xla Các lĩnh vực có ứng dụng Xla. Các xử lý cơ bản cần thiết của Xla Khái niệm cơ bản về độ phân giải, mức xám. Trình bày “Cài đặt và làm quen OpenCV” Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 42
43. 1. Cài đặt OpenCV 2.3.1 trên máy tính (kiểm tra vào tuần tới) 2. Tạo một project trong VS 2008/2010 chứa một file sample có sẵn. Chạy ví dụ này và cho nhận xét ban đầu Bài giảng Xử lý ảnh-TS. Ngô QUốc Việt 43