pe_dautay_kute_2k8
New Member
Luận văn: Nội suy ảnh sử dụng các ràng buộc hình học : Luận văn ThS. Kỹ điện điện tử-viễn thông: 60 52 70
Nhà xuất bản: ĐHCN
Ngày: 2011
Chủ đề: Kỹ thuật điện tử
Kỹ thuật quang học
Hình học
Phương pháp nội suy
Xử lý ảnh
Miêu tả: 56 tr. + CD-ROM
Luận văn ThS.Kỹ thuật điện tử -- Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2011
Tổng quan về xử lý ảnh và tìm hiểu các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Trình bày cơ sở lý luận về phương pháp nội suy: nội suy tuyến tính, nội suy song tuyến tính, nội suy spline và nội suy ảnh theo hướng. Đưa ra một số thực nghiệm, xác định các hướng, các vị trí ở đó ảnh có tính chất đồng nhất cũng như triển khai cài đặt chương trình
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ......................................................................................6
1.1. Tổng quan về xử lý ảnh.............................................................................................6
1.1.1 Lịch sử về xử lý ảnh................................................................................................6
1.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh.............................................................................8
1.2. Vấn đề nội suy trong xử lý ảnh ...............................................................................11
1.2.1 Sơ lược về một số phương pháp nội suy truyền thống ..........................................12
1.2.2 Nội suy theo hướng................................................................................................13
1.3. Cấu trúc của luận văn ..............................................................................................15
CHƯƠNG 2 ..........................................................................................................16
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY..................................16
2.1 Nội suy tuyến tính ........................................................................................................16
2.2 Nội suy song tuyến tính (bilinear)................................................................................17
2.3 Nội suy spline ...............................................................................................................20
2.4 Nội suy các điểm gần nhất............................................................................................23
2.5 Đánh giá và nhận xét về các phương pháp nội suy ở trên...........................................25
2.6. Nội suy ảnh theo hướng...............................................................................................27
2.6.1 Đặt vấn đề ..............................................................................................................27
2.6.2. Nội suy theo hướng và việc ước lượng thưa.........................................................29
2.6.3 Phân giải ảnh trên từ điển có cấu trúc....................................................................30
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi5
CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ..............................................................................33
3.1 Giới thiệu chung ...........................................................................................................33
3.2 Một số thực nghiệm đơn giản.......................................................................................34
3.2.1 Thực nghiệm phân tích phổ của một đường thẳng đơn .........................................34
3.2.2 Thực nghiệm phân tích phổ của đường thẳng đứt nét ...........................................35
3.2.3 Phân tích ảnh của một đường thẳng dựa trên phép biến đổi wavlet.....................37
3.3 Xác định các hướng, các vị trí ở đó ảnh có tính chất đồng nhất ..................................39
3.3.1. Xác định các hướng ở đó ảnh có tính chất đồng nhất...........................................39
3.3.2. Xác định các khu vực tương ứng với các hướng ở đó ảnh có tính chất đồng nhất
.........................................................................................................................................43
3.3 Nội suy theo hướng ......................................................................................................49
3.4 Triển khai cài đặt chương trình ....................................................................................50
3.4.1 Mô tả về hoạt động của chương trình ...................................................................50
3.4.2 Triển khai cài đặt ...................................................................................................50
3.5.1 Thí nghiệm phóng to gấp đôi ảnh 64x64...............................................................52
3.5.2 Thí nghiệm trên ảnh Lena 512x512.......................................................................53
KẾT LUẬN ............................................................................................................55
TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................566
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1.Tổng quan về xử lý ảnh
1.1.1 Lịch sử về xử lý ảnh
Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng thông
tin hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động. Một trong những ứng
dụng đầu tiên của xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo, truyền qua cáp giữa London
và NewYork vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh (báo), truyền qua
cáp và khôi phục lại ở phía thu.
Vấn đề nâng cao chất lượng hình ảnh (số) lúc đầu có liên quan đến việc lựa chọn
quá trình in và phân bố các mức sáng.
Hệ thống đầu tiên (Bartlane) có khả năng mã hóa hình ảnh với 5 mức sáng khả
năng này tăng lên 15 mức vào năm 1929.
Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương pháp xử lý để truyền ảnh được liên
tục nghiên cứu 35 năm sau đó. Do kỹ thuật máy tính phát triển, nên xử lý hình ảnh ngày
càng phát triển. Năm 1964, các bức ảnh chụp mặt trăng được vệ tinh Ranger 7 của Mỹ
truyền tải về trái đất, được xử lý để sửa méo (gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ
tinh ở các góc độ khác nhau). Các kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh
như làm nổi đường biên và lưu hình ảnh.
Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh và video(ảnh động) lớn mạnh không
ngừng. Các kỹ thuật xử lý ảnh số (digital image processing) hiện nay được sử dụng để
giải quyết hàng loạt vấn đề, nhằm nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh.
Trong y học, xử lý ảnh nhằm nâng cao độ tương phản, hay mã hóa các mức sáng
thành các màu để nội suy ảnh X quang và các hình ảnh y sinh học dễ dàng.... Các nhà địa
vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh. Các thuật
toán làm nổi đường biên và khôi phục hình ảnh được sử dụng để xử lý hình ảnh bị giảm
chất lượng. Trong thiên văn học, các phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị
nhiễu hay bị mất do bóng (antifacts) sau khi chụp. Trong vật lý và các lĩnh vực liên
quan, kỹ thuật máy tính nâng cao được chất lượng hình ảnh trong các lĩnh vực như plasma
và microcopy điện tử. Tương tự người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có kết quả tốt trong viễn
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi7
thám, sinh học, y tế hạt nhân, quân sự, công nghiệp...Nâng cao chất lượng (làm nổi đường
biên) và khôi phục ảnh bị nhiễu là quá trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy của mắt
người. Lĩnh vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận
của máy. Trong lĩnh vực thứ hai, các cố gắng đều tập trung vào các quá trình trích thông
tin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính. Ví dụ như thông tin dùng cho
máy tính là các moments thống kê, các hệ số biến đổi Fourier.......
Những vấn đề tiêu biểu của kỹ thuật xử lý ảnh (tĩnh) và video (ảnh động) được ứng
dụng nhiều trong thực tế, có thể kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công
nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự động xử lý
vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X quang và các mẫu máu, xử lý bằng máy tính các hình
ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh (tĩnh) và video (ảnh động) để lưu và
truyền được nhiều hơn tín hiệu ảnh và video số trong thông tin, máy tính, truyền hình
thông thường và truyền hình có độ phân giải cao. HDTV/ATV.
(Nguồn:[1] TS. Nguyễn Kim Sách, Xử lý ảnh và video số, Nhà xuất bản khoa học
và kỹ thuật-tr 5,6)
Có thể nói những công trình nghiên cứu về xử lý ảnh đã và đang góp phần không
nhỏ vào sự phát triển của khoa học kỹ thuật, đời sống vật chất, tinh thần của con người
đưa con người vươn xa ra ngoài vũ trụ. Cũng chính vì xử lý ảnh có nhiều ứng dụng và
đem lại nhiều lợi ích như vậy nên em đã lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp liên quan đến
lĩnh vực này với mong muốn sau này có chút đóng góp nhỏ bé vào lĩnh vực này.8
1.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Hình 1.1. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh[2]
1.1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Để thu nhận ảnh có thể sử dụng camera (màu hay đen trắng), máy quét hay các
loại cảm biến khác. Thông thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống
chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại
CCD – Change Coupled Device) là loại dùng các điốt quang tạo cường độ sáng tại mỗi
điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng
một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)
1.1.2.2 Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu, độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử
lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương
phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
1.1.2.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn
phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hay mã vạch) trên phong bì thư cho
mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hay tên người thành các
từ, các chữ, các số (hay các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi9
khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận
dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
1.1.2.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn)
cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích
hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh
gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh
dưới dạng các thông tin định lượng hay làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối
tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư,
chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
1.1.2.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách
so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hay lưu) từ 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 loai 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…10
1.1.2.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
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 bắt 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.
1.1.2.7 Biểu diễn và mô tả
Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hay 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
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)
Trên đây là các bước cơ bản trong xử lý ảnh trên thực tế không nhất thiết các ứng
dụng liên quan đến xử lý ảnh phải trải qua tất cả các bước trên. Tùy vào yêu cầu của ứng
dụng mà một số bước có thể bỏ qua. Hình vẽ dưới đây là một sơ đồ thể hiện khá chi tiết
về phân tích, xử lý ảnh:
(Nguồn[2] TS. Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, Học viện công nghệ bưu chính
viễn thông, 2006)
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi11
Hình 1.2. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối[2]
1.2.Vấn đề nội suy trong xử lý ảnh
Trong chế bản hay những công việc có liên quan đến hình ảnh đều gặp phải một
trở ngại đó là việc phóng to ảnh sẽ dẫn đến tình trạng ảnh bị bể nên không thể in và chỉnh
sửa được. Muốn phóng to ảnh người ta thường dùng phương pháp chụp rửa hình, dùng
máy quét để quét ảnh với độ phân giải cao. Nhưng làm như thế rất mất thời gian lại không
kinh tế. Hiện tại có rất nhiều nhà sản xuất phần mềm đã khắc phục vấn đề này bằng cách
dùng các phương pháp nội suy ảnh và bù đắp sự tương quan của màu sắc trong quá trình
biến đổi ảnh.
Có thể dễ dàng nhận thấy sự có mặt của nội suy trong các máy ảnh kỹ thuật số, trong
các phần mềm xem ảnh, trong các phần mềm chỉnh sửa hình ảnh. Một ví dụ cụ thể là
trong phần mềm xem ảnh, khi chúng ta muốn phóng to/thu nhỏ hình ảnh thì là lúc cần
dùng đến nội suy. Một ví dụ khác là khi chúng ta quay ảnh hay biến dạng hình ảnh thì
cũng có thể dùng nội suy. Phần dưới đây trình bày về một số phương pháp nội suy hay
được sử dụng. Những phương pháp nội suy này khi áp dụng vào nội suy ảnh thì “cư xử”
như nhau đối với các ảnh tức là nội suy không thích nghi, không dựa vào thông tin hình
ảnh.
Formatted: DMC112
1.2.1 Sơ lược về một số phương pháp nội suy truyền thống
Một số phương pháp nội suy hay được dùng trong xử lý ảnh:
-Nội suy các điểm gần nhất
-Nội suy song tuyến tính
-Nội suy ghép trơn
Nội suy các điểm gần nhất thực chất là không có tính toán gì chỉ đơn giản gán giá
trị điểm ảnh cần nội suy với giá trị điểm ảnh gần nó nhất. Nội suy các điểm gần nhất có
ưu điểm là đơn giản dễ cài đặt nhưng có nhiều nhược điểm cụ thể là nếu dùng nội suy các
điểm gần nhất để phóng to ảnh có thể gây ra các đướng ziczac hay tạo những ô vuông
lớn trong ảnh làm cho hình ảnh thô, không được mịn màng. Hình vẽ dưới đây minh họa
việc phóng to một ảnh sử dụng nội suy các điểm gần nhất. Các ảnh được hiển thị dưới
dạng ma trận số để thể hiện rõ bản chất của phương pháp nội suy:
Hình 1.3. Ảnh ban đầu
Hình 1.4. Ảnh phóng to sử dụng nội suy các điểm gần nhất
Formatted: DMC2
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi13
Không giống như nội suy các điểm gần nhất trong nội suy song tuyến, điểm ảnh
được nội suy có tính toán dựa trên một số điểm lân cận nó. Gọi là nội suy song tuyến
tính nhưng thực chất nội suy song tuyến tính không phải là nội suy tuyến tính. Tính theo
một biến thì nội suy song tuyến tính là tuyến tính song nếu tính trên tất cả các biến thì nội
song tuyến tính không phải là nội suy tuyến tính. Nội suy song tuyến tính có quy luật nội
suy phức tạp hơn nội suy các điểm gần nhất và do nó xét tới ảnh hưởng của 4 điểm gần
nhất xung quanh nó nên có thể nói về cơ bản sử dụng nội suy song tuyến tính tuyến tính
là lựa chọn tốt hơn so với nội suy các điểm gần nhất.
So với nội suy song tuyến tính và nội suy các điểm gần nhất thì nội suy ghép trơn
có quy luật phức tạp nhất trong nội suy ghép trơn (spline) điểm cần nội suy chịu ảnh
hưởng của nhiều điểm xung quanh nó. Cài đặt nội suy ghép trơn khó hơn nhưng kết quả
nội suy tốt hơn.
1.2.2 Nội suy theo hướng
Nếu chỉ sử dụng đơn thuần các phương pháp nội suy đã trình bày ở trên trong việc
nội suy ảnh thì ảnh sau nội suy xuất hiện những chi tiết lạ mà ảnh gốc không có điều này
có thể làm giảm độ sắc nét của hình ảnh. Tìm cách hạn chế được tối đa các chi tiết lạ đó
thì ảnh sau nội suy sẽ tốt hơn.
Trong miền không gian ảnh xuất hiện các chi tiết lạ thì chắc chắn khi chuyển sang
miền tần số thì cũng có những thành phần phổ lạ tương ứng. Có thể nhìn thầy một vấn đề
là nếu những phổ lạ này được khử đi được hay hạn chế thì ảnh sau nội suy sẽ không còn
xuất hiện hay hạn chế được sự xuất hiện của các chi tiết lạ. Nhưng không phải trong
trường hợp nào cũng khử đi được thành phần phổ lạ. Thành phần phổ lạ chỉ khử được khi
nó có sự tách biệt không chồng lấn với các phổ khác.
Trường hợp đơn giản nhất là khi ta đem hạ mẫu một ảnh với hệ số hạ mẫu là 2, nếu
ảnh này chỉ có các thành phần tần số trong
2
- ,
2 2
thì ảnh hạ mẫu xuất hiện các phổ lạ
nhưng các thành phần phổ lạ chắc chắn không đè lên các thành phần phổ của ảnh gốc vì
vậy hoàn toàn có thể dùng bộ lọc thông thấp để loại bỏ thành phần phổ lạ từ ảnh hạ mẫu
và ta lại thu được ảnh gốc ban đầu.
Formatted: DMC214
Vấn đề đặt ra là cũng trong trường hợp trên nhưng nếu ảnh đem hạ mẫu có các
thành phần tần số vượt ra ngoài
2
- ,
2 2
thì thành phần phổ lạ nhiều khả năng bị đè lên
thành phổ giống phổ ảnh gốc điều này dẫn tới việc không thể dùng bộ lọc thông thấp như
trên đề khôi phục. Nhưng nếu thành phần phổ lạ không chồng lấn lên thành phần phổ
giống phổ của ảnh gốc thì có thể tách nó ra được. Liệu có ảnh nào có tính chất như vậy
không? Guoshen Yu đã đưa ra một trường hợp đó là ảnh của một đường thẳng.
Hình 1.5. a)Đường thẳng có độ phân giải cao và phổ của nó b)Đường thẳng có độ phân
giải thấp và phổ của nó[5]
Quan sát phổ của một đường thẳng có độ phân giải cao và phổ của đường thẳng hạ
mẫu từ đường thẳng có độ phân giải cao ta thấy ngoài thành phần phổ giống với phổ của
đường thẳng có độ phân giải cao (phổ gốc), trong phổ của đường thẳng có độ phân giải
thấp còn xuất hiện các thành phần phổ lạ, điều đáng chú ý là có thành phần phổ lạ này
tách rời so với phổ gốc. Nếu có một bộ lọc chỉ ưu tiên các thành phần phổ gốc không ưu
tiên các thành phần tần số lạ thì có thể nội suy để thu được đường thẳng có độ phân giải
cao từ đường thẳng có độ phân giải thấp bằng cách sử dụng bộ lọc này. Phương pháp nội
suy này được đặt tên là nội suy theo hướng.
Từ đây tui thấy nếu có thể phân rã ảnh ra thành các đường thẳng thì trong nội suy có
thể lợi dụng việc nội suy theo hướng từng đường thẳng vào việc nội suy ảnh và tui đã
triển khai ý tưởng này để cài đặt một chương trình nội suy ảnh có sử dụng ý tưởng nội suy
theo hướng. Ý tưởng chính trong chương trình tui đã cài đặt như sau:
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi15
-Phân tích ảnh cần nội suy để thu được thành phần ảnh tần số cao, thành phần ảnh tần
số thấp
-Nội suy theo phương pháp thông thường đối với thành phần ảnh tần số thấp
-Nội suy theo hướng được áp dụng đối với thành phần ảnh tần số cao
-Tổ hợp các ảnh để thu được ảnh đầu ra.
1.3.Cấu trúc của luận văn
Sau một thời gian nghiên cứu tài liệu, cài đặt chương trình, chỉnh sửa tui đã hoàn
thành luận văn “Nội suy ảnh sử dụng các ràng buộc hình học”. Luận văn có cấu trúc 3
chương:
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các phương pháp nội suy
Chương 3: Thực nghiệm
Sau những lần chỉnh sửa tui đã hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình các nội
dung trong luận văn là do tui tự viết theo suy nghĩ của mình dựa trên các tài liệu tham
khảo mà tui thu thập được. Ngoài ra tui có một số nội dung lý thuyết từ các tài liệu khác
tui đã chỉ rõ nguồn trích dẫn.
Formatted: DMC1
Formatted: mucc
Để hoàn thành được luận văn tốt nghiệp này tui đã tiến hành rất nhiều các thực
nghiệm, và đã có rất nhiều các tình huống phát sinh, được giải quyết sau từng thực
nghiệm. Những vấn đề này được giải quyết thì những vấn đề khác lại phát sinh. tui đã
dành khá nhiều thời gian, công sức cho việc làm các thực nghiệm từ nhỏ lẻ cho tới việc
hoàn thiện chương trình và viết báo cáo, có thể khẳng định luận văn không cài đặt bắt
chước hoàn toàn theo một phương pháp có sẵn của một bài báo mà cài đặt theo suy nghĩ
của tui hình thành trong quá trình nghiên cứu các tài liệu và làm thực nghiệm. Kết quả
thực nghiệm so với phương pháp truyền thống có tốt hơn về PSNR, nhưng khó cảm nhận
được sự vượt trội khi quan sát bằng mắt. Chương trình chạy còn chưa nhanh. Việc nội suy
mới chỉ thực hiện trên lưới đều. Dù còn một số tồn tại song tui đã hoàn thành được các
mục tiêu đề ra khi bắt đầu làm luận văn.
Hướng phát triển:
Để có được ảnh có độ sắc nét cao thì việc xác định các điểm chính các hướng mà ở
đó ảnh có tính chất đồng nhất, xác định các tọa độ các điểm ở đó ảnh có tính chất đồng
nhất theo hướng là rất quan trọng vì thế hướng phát triển tiếp theo là nghiên cứu để tăng
độ chính xác của việc xác định các hướng các tọa độ các điểm ở đó ảnh có tính chất đồng
nhất theo hướng. Tối ưu hóa mã nguồn để có được 1 chương trình chạy với tốc độ cao
hơn, nội suy theo lưới không đều, nội suy dựa trên tập nhiều ảnh
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Nhà xuất bản: ĐHCN
Ngày: 2011
Chủ đề: Kỹ thuật điện tử
Kỹ thuật quang học
Hình học
Phương pháp nội suy
Xử lý ảnh
Miêu tả: 56 tr. + CD-ROM
Luận văn ThS.Kỹ thuật điện tử -- Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2011
Tổng quan về xử lý ảnh và tìm hiểu các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Trình bày cơ sở lý luận về phương pháp nội suy: nội suy tuyến tính, nội suy song tuyến tính, nội suy spline và nội suy ảnh theo hướng. Đưa ra một số thực nghiệm, xác định các hướng, các vị trí ở đó ảnh có tính chất đồng nhất cũng như triển khai cài đặt chương trình
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ......................................................................................6
1.1. Tổng quan về xử lý ảnh.............................................................................................6
1.1.1 Lịch sử về xử lý ảnh................................................................................................6
1.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh.............................................................................8
1.2. Vấn đề nội suy trong xử lý ảnh ...............................................................................11
1.2.1 Sơ lược về một số phương pháp nội suy truyền thống ..........................................12
1.2.2 Nội suy theo hướng................................................................................................13
1.3. Cấu trúc của luận văn ..............................................................................................15
CHƯƠNG 2 ..........................................................................................................16
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY..................................16
2.1 Nội suy tuyến tính ........................................................................................................16
2.2 Nội suy song tuyến tính (bilinear)................................................................................17
2.3 Nội suy spline ...............................................................................................................20
2.4 Nội suy các điểm gần nhất............................................................................................23
2.5 Đánh giá và nhận xét về các phương pháp nội suy ở trên...........................................25
2.6. Nội suy ảnh theo hướng...............................................................................................27
2.6.1 Đặt vấn đề ..............................................................................................................27
2.6.2. Nội suy theo hướng và việc ước lượng thưa.........................................................29
2.6.3 Phân giải ảnh trên từ điển có cấu trúc....................................................................30
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi5
CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ..............................................................................33
3.1 Giới thiệu chung ...........................................................................................................33
3.2 Một số thực nghiệm đơn giản.......................................................................................34
3.2.1 Thực nghiệm phân tích phổ của một đường thẳng đơn .........................................34
3.2.2 Thực nghiệm phân tích phổ của đường thẳng đứt nét ...........................................35
3.2.3 Phân tích ảnh của một đường thẳng dựa trên phép biến đổi wavlet.....................37
3.3 Xác định các hướng, các vị trí ở đó ảnh có tính chất đồng nhất ..................................39
3.3.1. Xác định các hướng ở đó ảnh có tính chất đồng nhất...........................................39
3.3.2. Xác định các khu vực tương ứng với các hướng ở đó ảnh có tính chất đồng nhất
.........................................................................................................................................43
3.3 Nội suy theo hướng ......................................................................................................49
3.4 Triển khai cài đặt chương trình ....................................................................................50
3.4.1 Mô tả về hoạt động của chương trình ...................................................................50
3.4.2 Triển khai cài đặt ...................................................................................................50
3.5.1 Thí nghiệm phóng to gấp đôi ảnh 64x64...............................................................52
3.5.2 Thí nghiệm trên ảnh Lena 512x512.......................................................................53
KẾT LUẬN ............................................................................................................55
TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................566
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1.Tổng quan về xử lý ảnh
1.1.1 Lịch sử về xử lý ảnh
Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng thông
tin hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động. Một trong những ứng
dụng đầu tiên của xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo, truyền qua cáp giữa London
và NewYork vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh (báo), truyền qua
cáp và khôi phục lại ở phía thu.
Vấn đề nâng cao chất lượng hình ảnh (số) lúc đầu có liên quan đến việc lựa chọn
quá trình in và phân bố các mức sáng.
Hệ thống đầu tiên (Bartlane) có khả năng mã hóa hình ảnh với 5 mức sáng khả
năng này tăng lên 15 mức vào năm 1929.
Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương pháp xử lý để truyền ảnh được liên
tục nghiên cứu 35 năm sau đó. Do kỹ thuật máy tính phát triển, nên xử lý hình ảnh ngày
càng phát triển. Năm 1964, các bức ảnh chụp mặt trăng được vệ tinh Ranger 7 của Mỹ
truyền tải về trái đất, được xử lý để sửa méo (gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ
tinh ở các góc độ khác nhau). Các kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh
như làm nổi đường biên và lưu hình ảnh.
Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh và video(ảnh động) lớn mạnh không
ngừng. Các kỹ thuật xử lý ảnh số (digital image processing) hiện nay được sử dụng để
giải quyết hàng loạt vấn đề, nhằm nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh.
Trong y học, xử lý ảnh nhằm nâng cao độ tương phản, hay mã hóa các mức sáng
thành các màu để nội suy ảnh X quang và các hình ảnh y sinh học dễ dàng.... Các nhà địa
vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh. Các thuật
toán làm nổi đường biên và khôi phục hình ảnh được sử dụng để xử lý hình ảnh bị giảm
chất lượng. Trong thiên văn học, các phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị
nhiễu hay bị mất do bóng (antifacts) sau khi chụp. Trong vật lý và các lĩnh vực liên
quan, kỹ thuật máy tính nâng cao được chất lượng hình ảnh trong các lĩnh vực như plasma
và microcopy điện tử. Tương tự người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có kết quả tốt trong viễn
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi7
thám, sinh học, y tế hạt nhân, quân sự, công nghiệp...Nâng cao chất lượng (làm nổi đường
biên) và khôi phục ảnh bị nhiễu là quá trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy của mắt
người. Lĩnh vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận
của máy. Trong lĩnh vực thứ hai, các cố gắng đều tập trung vào các quá trình trích thông
tin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính. Ví dụ như thông tin dùng cho
máy tính là các moments thống kê, các hệ số biến đổi Fourier.......
Những vấn đề tiêu biểu của kỹ thuật xử lý ảnh (tĩnh) và video (ảnh động) được ứng
dụng nhiều trong thực tế, có thể kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công
nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự động xử lý
vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X quang và các mẫu máu, xử lý bằng máy tính các hình
ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh (tĩnh) và video (ảnh động) để lưu và
truyền được nhiều hơn tín hiệu ảnh và video số trong thông tin, máy tính, truyền hình
thông thường và truyền hình có độ phân giải cao. HDTV/ATV.
(Nguồn:[1] TS. Nguyễn Kim Sách, Xử lý ảnh và video số, Nhà xuất bản khoa học
và kỹ thuật-tr 5,6)
Có thể nói những công trình nghiên cứu về xử lý ảnh đã và đang góp phần không
nhỏ vào sự phát triển của khoa học kỹ thuật, đời sống vật chất, tinh thần của con người
đưa con người vươn xa ra ngoài vũ trụ. Cũng chính vì xử lý ảnh có nhiều ứng dụng và
đem lại nhiều lợi ích như vậy nên em đã lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp liên quan đến
lĩnh vực này với mong muốn sau này có chút đóng góp nhỏ bé vào lĩnh vực này.8
1.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Hình 1.1. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh[2]
1.1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Để thu nhận ảnh có thể sử dụng camera (màu hay đen trắng), máy quét hay các
loại cảm biến khác. Thông thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống
chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại
CCD – Change Coupled Device) là loại dùng các điốt quang tạo cường độ sáng tại mỗi
điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng
một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)
1.1.2.2 Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu, độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử
lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương
phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
1.1.2.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn
phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hay mã vạch) trên phong bì thư cho
mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hay tên người thành các
từ, các chữ, các số (hay các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi9
khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận
dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
1.1.2.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn)
cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích
hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh
gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh
dưới dạng các thông tin định lượng hay làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối
tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư,
chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
1.1.2.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách
so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hay lưu) từ 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 loai 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…10
1.1.2.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
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 bắt 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.
1.1.2.7 Biểu diễn và mô tả
Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hay 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
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)
Trên đây là các bước cơ bản trong xử lý ảnh trên thực tế không nhất thiết các ứng
dụng liên quan đến xử lý ảnh phải trải qua tất cả các bước trên. Tùy vào yêu cầu của ứng
dụng mà một số bước có thể bỏ qua. Hình vẽ dưới đây là một sơ đồ thể hiện khá chi tiết
về phân tích, xử lý ảnh:
(Nguồn[2] TS. Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, Học viện công nghệ bưu chính
viễn thông, 2006)
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi11
Hình 1.2. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối[2]
1.2.Vấn đề nội suy trong xử lý ảnh
Trong chế bản hay những công việc có liên quan đến hình ảnh đều gặp phải một
trở ngại đó là việc phóng to ảnh sẽ dẫn đến tình trạng ảnh bị bể nên không thể in và chỉnh
sửa được. Muốn phóng to ảnh người ta thường dùng phương pháp chụp rửa hình, dùng
máy quét để quét ảnh với độ phân giải cao. Nhưng làm như thế rất mất thời gian lại không
kinh tế. Hiện tại có rất nhiều nhà sản xuất phần mềm đã khắc phục vấn đề này bằng cách
dùng các phương pháp nội suy ảnh và bù đắp sự tương quan của màu sắc trong quá trình
biến đổi ảnh.
Có thể dễ dàng nhận thấy sự có mặt của nội suy trong các máy ảnh kỹ thuật số, trong
các phần mềm xem ảnh, trong các phần mềm chỉnh sửa hình ảnh. Một ví dụ cụ thể là
trong phần mềm xem ảnh, khi chúng ta muốn phóng to/thu nhỏ hình ảnh thì là lúc cần
dùng đến nội suy. Một ví dụ khác là khi chúng ta quay ảnh hay biến dạng hình ảnh thì
cũng có thể dùng nội suy. Phần dưới đây trình bày về một số phương pháp nội suy hay
được sử dụng. Những phương pháp nội suy này khi áp dụng vào nội suy ảnh thì “cư xử”
như nhau đối với các ảnh tức là nội suy không thích nghi, không dựa vào thông tin hình
ảnh.
Formatted: DMC112
1.2.1 Sơ lược về một số phương pháp nội suy truyền thống
Một số phương pháp nội suy hay được dùng trong xử lý ảnh:
-Nội suy các điểm gần nhất
-Nội suy song tuyến tính
-Nội suy ghép trơn
Nội suy các điểm gần nhất thực chất là không có tính toán gì chỉ đơn giản gán giá
trị điểm ảnh cần nội suy với giá trị điểm ảnh gần nó nhất. Nội suy các điểm gần nhất có
ưu điểm là đơn giản dễ cài đặt nhưng có nhiều nhược điểm cụ thể là nếu dùng nội suy các
điểm gần nhất để phóng to ảnh có thể gây ra các đướng ziczac hay tạo những ô vuông
lớn trong ảnh làm cho hình ảnh thô, không được mịn màng. Hình vẽ dưới đây minh họa
việc phóng to một ảnh sử dụng nội suy các điểm gần nhất. Các ảnh được hiển thị dưới
dạng ma trận số để thể hiện rõ bản chất của phương pháp nội suy:
Hình 1.3. Ảnh ban đầu
Hình 1.4. Ảnh phóng to sử dụng nội suy các điểm gần nhất
Formatted: DMC2
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi13
Không giống như nội suy các điểm gần nhất trong nội suy song tuyến, điểm ảnh
được nội suy có tính toán dựa trên một số điểm lân cận nó. Gọi là nội suy song tuyến
tính nhưng thực chất nội suy song tuyến tính không phải là nội suy tuyến tính. Tính theo
một biến thì nội suy song tuyến tính là tuyến tính song nếu tính trên tất cả các biến thì nội
song tuyến tính không phải là nội suy tuyến tính. Nội suy song tuyến tính có quy luật nội
suy phức tạp hơn nội suy các điểm gần nhất và do nó xét tới ảnh hưởng của 4 điểm gần
nhất xung quanh nó nên có thể nói về cơ bản sử dụng nội suy song tuyến tính tuyến tính
là lựa chọn tốt hơn so với nội suy các điểm gần nhất.
So với nội suy song tuyến tính và nội suy các điểm gần nhất thì nội suy ghép trơn
có quy luật phức tạp nhất trong nội suy ghép trơn (spline) điểm cần nội suy chịu ảnh
hưởng của nhiều điểm xung quanh nó. Cài đặt nội suy ghép trơn khó hơn nhưng kết quả
nội suy tốt hơn.
1.2.2 Nội suy theo hướng
Nếu chỉ sử dụng đơn thuần các phương pháp nội suy đã trình bày ở trên trong việc
nội suy ảnh thì ảnh sau nội suy xuất hiện những chi tiết lạ mà ảnh gốc không có điều này
có thể làm giảm độ sắc nét của hình ảnh. Tìm cách hạn chế được tối đa các chi tiết lạ đó
thì ảnh sau nội suy sẽ tốt hơn.
Trong miền không gian ảnh xuất hiện các chi tiết lạ thì chắc chắn khi chuyển sang
miền tần số thì cũng có những thành phần phổ lạ tương ứng. Có thể nhìn thầy một vấn đề
là nếu những phổ lạ này được khử đi được hay hạn chế thì ảnh sau nội suy sẽ không còn
xuất hiện hay hạn chế được sự xuất hiện của các chi tiết lạ. Nhưng không phải trong
trường hợp nào cũng khử đi được thành phần phổ lạ. Thành phần phổ lạ chỉ khử được khi
nó có sự tách biệt không chồng lấn với các phổ khác.
Trường hợp đơn giản nhất là khi ta đem hạ mẫu một ảnh với hệ số hạ mẫu là 2, nếu
ảnh này chỉ có các thành phần tần số trong
2
- ,
2 2
thì ảnh hạ mẫu xuất hiện các phổ lạ
nhưng các thành phần phổ lạ chắc chắn không đè lên các thành phần phổ của ảnh gốc vì
vậy hoàn toàn có thể dùng bộ lọc thông thấp để loại bỏ thành phần phổ lạ từ ảnh hạ mẫu
và ta lại thu được ảnh gốc ban đầu.
Formatted: DMC214
Vấn đề đặt ra là cũng trong trường hợp trên nhưng nếu ảnh đem hạ mẫu có các
thành phần tần số vượt ra ngoài
2
- ,
2 2
thì thành phần phổ lạ nhiều khả năng bị đè lên
thành phổ giống phổ ảnh gốc điều này dẫn tới việc không thể dùng bộ lọc thông thấp như
trên đề khôi phục. Nhưng nếu thành phần phổ lạ không chồng lấn lên thành phần phổ
giống phổ của ảnh gốc thì có thể tách nó ra được. Liệu có ảnh nào có tính chất như vậy
không? Guoshen Yu đã đưa ra một trường hợp đó là ảnh của một đường thẳng.
Hình 1.5. a)Đường thẳng có độ phân giải cao và phổ của nó b)Đường thẳng có độ phân
giải thấp và phổ của nó[5]
Quan sát phổ của một đường thẳng có độ phân giải cao và phổ của đường thẳng hạ
mẫu từ đường thẳng có độ phân giải cao ta thấy ngoài thành phần phổ giống với phổ của
đường thẳng có độ phân giải cao (phổ gốc), trong phổ của đường thẳng có độ phân giải
thấp còn xuất hiện các thành phần phổ lạ, điều đáng chú ý là có thành phần phổ lạ này
tách rời so với phổ gốc. Nếu có một bộ lọc chỉ ưu tiên các thành phần phổ gốc không ưu
tiên các thành phần tần số lạ thì có thể nội suy để thu được đường thẳng có độ phân giải
cao từ đường thẳng có độ phân giải thấp bằng cách sử dụng bộ lọc này. Phương pháp nội
suy này được đặt tên là nội suy theo hướng.
Từ đây tui thấy nếu có thể phân rã ảnh ra thành các đường thẳng thì trong nội suy có
thể lợi dụng việc nội suy theo hướng từng đường thẳng vào việc nội suy ảnh và tui đã
triển khai ý tưởng này để cài đặt một chương trình nội suy ảnh có sử dụng ý tưởng nội suy
theo hướng. Ý tưởng chính trong chương trình tui đã cài đặt như sau:
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi15
-Phân tích ảnh cần nội suy để thu được thành phần ảnh tần số cao, thành phần ảnh tần
số thấp
-Nội suy theo phương pháp thông thường đối với thành phần ảnh tần số thấp
-Nội suy theo hướng được áp dụng đối với thành phần ảnh tần số cao
-Tổ hợp các ảnh để thu được ảnh đầu ra.
1.3.Cấu trúc của luận văn
Sau một thời gian nghiên cứu tài liệu, cài đặt chương trình, chỉnh sửa tui đã hoàn
thành luận văn “Nội suy ảnh sử dụng các ràng buộc hình học”. Luận văn có cấu trúc 3
chương:
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các phương pháp nội suy
Chương 3: Thực nghiệm
Sau những lần chỉnh sửa tui đã hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình các nội
dung trong luận văn là do tui tự viết theo suy nghĩ của mình dựa trên các tài liệu tham
khảo mà tui thu thập được. Ngoài ra tui có một số nội dung lý thuyết từ các tài liệu khác
tui đã chỉ rõ nguồn trích dẫn.
Formatted: DMC1
Formatted: mucc
Để hoàn thành được luận văn tốt nghiệp này tui đã tiến hành rất nhiều các thực
nghiệm, và đã có rất nhiều các tình huống phát sinh, được giải quyết sau từng thực
nghiệm. Những vấn đề này được giải quyết thì những vấn đề khác lại phát sinh. tui đã
dành khá nhiều thời gian, công sức cho việc làm các thực nghiệm từ nhỏ lẻ cho tới việc
hoàn thiện chương trình và viết báo cáo, có thể khẳng định luận văn không cài đặt bắt
chước hoàn toàn theo một phương pháp có sẵn của một bài báo mà cài đặt theo suy nghĩ
của tui hình thành trong quá trình nghiên cứu các tài liệu và làm thực nghiệm. Kết quả
thực nghiệm so với phương pháp truyền thống có tốt hơn về PSNR, nhưng khó cảm nhận
được sự vượt trội khi quan sát bằng mắt. Chương trình chạy còn chưa nhanh. Việc nội suy
mới chỉ thực hiện trên lưới đều. Dù còn một số tồn tại song tui đã hoàn thành được các
mục tiêu đề ra khi bắt đầu làm luận văn.
Hướng phát triển:
Để có được ảnh có độ sắc nét cao thì việc xác định các điểm chính các hướng mà ở
đó ảnh có tính chất đồng nhất, xác định các tọa độ các điểm ở đó ảnh có tính chất đồng
nhất theo hướng là rất quan trọng vì thế hướng phát triển tiếp theo là nghiên cứu để tăng
độ chính xác của việc xác định các hướng các tọa độ các điểm ở đó ảnh có tính chất đồng
nhất theo hướng. Tối ưu hóa mã nguồn để có được 1 chương trình chạy với tốc độ cao
hơn, nội suy theo lưới không đều, nội suy dựa trên tập nhiều ảnh
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
Last edited by a moderator: