Tải bản đầy đủ (.pdf) (71 trang)

luan van tot nghiep phát hiện ảnh số giả mạo dựa trên các phép biến đổi

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (4.13 MB, 71 trang )

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này là kết quả của quá trình học tập,
nghiên cứu khoa học độc lập, nghiên cứu dưới sự hướng dẫn khoa học của
TS. Nguyễn Hiếu Cường.
Các số liệu trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng,
được trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các cơng
trình nghiên cứu đã được cơng bó, các website,...
Các phương pháp nêu trong luận văn được rút ra từ những cơ sở
lý luận và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả.
Tơi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.
Học Viên

Hồ Xuân Phương

1


LỜI CẢM ƠN
Trước hết tôi chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, phịng sau Đại
Học, các thầy cơ giáo trường Đại học Giao Thông Vận Tải đã quan tâm, tạo
điều kiện thuận lợi, nhiệt tình giảng dạy và hướng dẫn tơi trong suốt q trình
học tập ở trường. Đặc biệt, Em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Thầy TS
Nguyễn Hiếu Cường, người đã trực tiếp, giúp đỡ em trong việc hình thành,
phát triển và hồn thiện luận văn tốt nghiệp, nếu khơng có sự giúp đỡ đó em
khó có thể hồn thành luận văn này.
Cuối cùng Tơi xin cảm ơn người thân, đồng nghiệp những người
đã luôn ủng hộ, hỗ trợ tơi trong suốt q trình thực hiện luận văn.
Mặc dù đã có nhiều cố gắng, tuy nhiên luận văn của tôi không
thể tránh khỏi những thiếu sót, do đó tơi rất mong nhận được những ý kiến
đánh giá, bổ sung để tơi có thể hồn thiện luận văn của mình.


2


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. 1
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... 2
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ....................................................................... 6
DANH MỤC CÁC BẢNG................................................................................ 6
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1
Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh số và phát hiện ảnh giả mạo..................... 3
1.1 Các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh số ......................................................... 3
1.1.1 Ảnh ................................................................................................. 3
1.1.2 Xử lý ảnh ........................................................................................ 3
1.1.3 Thu nhận ảnh và lấy mẫu ............................................................... 6
1.1.4 Ảnh số ............................................................................................ 8
1.1.5 Một số ứng dụng ............................................................................ 9
1.1.6 Các khía cạnh của xử lý ảnh ........................................................ 10
1.1.7 Các loại ảnh số ............................................................................. 10
1.1.8 Cảm nhận về ảnh .......................................................................... 13
1.1.9 Đọc và hiển thị ảnh ...................................................................... 13
1.1.10 Kiểu dữ liệu và chuyển đổi kiểu ................................................ 15
1.1.11 Hiển thị ảnh ............................................................................... 16
1.1.12 Mặt phẳng bit ............................................................................. 18
1.1.13 Độ phan giải của ảnh ................................................................ 20
1.2.1 Khái niệm ảnh giả mạo ................................................................ 21
1.2.2 Các dạng ảnh giả mạo thường gặp............................................... 22
1.2.3 Ảnh giả mạo dạng tăng cường ảnh .............................................. 23
1.3 Một số phương pháp phát hiện ảnh giả mạo thường gặp......................... 26
1.3.1 Ý nghĩa của việc phát hiện ảnh giả mạo ...................................... 26
1.3.2 Dựa vào hình dạng ...................................................................... 26

1.3.3 Dựa vào phân tích nguồn sáng.................................................... 26
3


1.3.4 Dựa vào biến đổi màu sắc ............................................................ 26
1.3.5 Dựa vào dấu vết của quá trình điều chỉnh tỷ lệ ........................... 27
1.3.6 Dựa vào phân tích ánh sáng ......................................................... 27
Chương 2: Phát hiện ảnh giả mạo dạng sao chép - dịch chuyển .................... 28
2.1. Giới thiệu:................................................................................................. 28
2.2 Phép biến đổi DWT ................................................................................... 29
2.2.1 Phép biến đổi DWT một mức ...................................................... 29
2.2.2 Phép biến đổi DWT nhiều mức.................................................... 31
2.2.3 Thuật toán phát hiện ảnh giả mạo DWT...................................... 32
2.2.4 Ý tưởng thuật toán DWT ............................................................ 32
2.2.5 Nội dung thuật toán DWT ........................................................... 32
2.2.6 Một số nhận xét về thuật toán DWT............................................ 35
2.3 Phép biến đổi ma trận SVD...................................................................... 35
2.3.1 Định nghĩa SVD........................................................................... 35
2.3.2 Giảm hạng xấp xỉ của một ma trận .............................................. 36
2.3.3 Đặc trưng của các Vecto đặc trưng giá trị ................................... 37
2.3.4 Kết hợp tính tương thích của các khối hình ảnh ......................... 38
2.3.5 Mơ hình phát hiện ảnh giả mạo của thuật toán SVD .................. 38
2.3.6 Nhận xét về thuật tốn SVD ....................................................... 39
Chương 3. Chương trình cài đặt và thử nghiệm. ............................................ 40
3.1. Môi trường cài đặt. ................................................................................... 40
3.2. Giao diện chung và quy trình thực nghiệm .............................................. 40
3.2.1. Dữ liệu thử nghiệm ..................................................................... 42
3.2.2. Thử nghiệm phát hiện giả mạo của thuật toán DWT và SVD.... 43
3.3. Kết quả thử nghiệm .................................................................................. 56
KẾT LUẬN ..................................................................................................... 61

1. Các kết quả luận văn ................................................................................... 61
2. Phạm vi giới hạn và hướng mở rộng của đề tài .......................................... 61
4


2.1. Phạm vi giới hạn của đề tài ........................................................... 61
2.2. Hướng mở rộng của đề tài ............................................................ 62
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 63
Tiếng việt......................................................................................................... 63
Tiếng anh ......................................................................................................... 63

5


DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
Hình 1-1 Làm sắc nét ảnh ................................................................................. 4
Hình 1-2 Khử nhiễu của ảnh ............................................................................. 4
Hình1-3 Hình ảnh Khử nhịe của ảnh ............................................................... 5
Hình 1- 4 Xác định biên của ảnh....................................................................... 5
Hình 1- 5 Khử bớt chi tiết ảnh ......................................................................... 6
Hình 1- 6 Lấy mẫu một hàm (undersampling) ............................................... 6
Hình 1- 7 Lấy mẫu một hàm với nhiều điểm mẫu hơn .................................. 7
Hình 1- 8 Trường điện tử .................................................................................. 8
Hình 1- 9 Chụp X-quang .................................................................................. 8
Hình 1- 10 Ảnh và điểm ảnh ............................................................................ 9
Hình 1- 11 Ảnh nhị phân ................................................................................ 11
Hình 1- 12 Ảnh đa mức xám.......................................................................... 11
Hình 1- 13 Ảnh màu ...................................................................................... 12
Hình 1-14 Ảnh chỉ mục màu......................................................................... 12
Hình 1-15 Hình vng trên các nền khác nhau ........................................... 13

Hình 1- 16 Hiển thị hình ban đầu (trái) và hình sau khi chuyển sang kiểu
double (phải) ................................................................................................... 17
Hình 1- 17 Dùng imshow(cd/512) và imshow(cd/128) ................................. 18
Hình 1- 18 Các mặt phẳng bit của một ảnh đa mức xám ............................. 19
Hình 1- 19 Ảnh gốc (trái) và ảnh có độ phân giải giảm một nửa (phải) ... 21
Hình 1-20 Ảnh giả được tạo từ 3 ảnh nguồn khác nhau ............................... 22
Hình 1-21 Hình ảnh ghép Bà Hilarry Clinton ................................................ 23
Hình 1- 20 Ảnh giả dạng tăng cường ảnh ...................................................... 24
Hình 1-21 Ảnh giả mạo dạng cắt dán ............................................................ 25
Hình 1- 24 Sự khác biệt của các hướng nguồn sáng khác nhau. .................. 27
Hình 2. 1. Ma trận wavelet Haar cấp 8x8 ....................................................... 30
6


Hình 2- 2 Miền wavelet một mức .................................................................. 30
Hình 2-3 Miền wavelet một mức .................................................................... 31
Hình 2- 4 Miền wavelet 3 mức ...................................................................... 31
Hình 3- 1 Giao diện chung của chương trình của chương trình DWT ........... 40
Hình 3- 2. Giao diện chọn ảnh của chương trình DWT .................................. 41
Hình 3- 3 Hình ảnh phát hiện giả mạo của thuật tốn DWT .......................... 41
Hình 3- 4 Giao diện của thuật tốn SVD ........................................................ 42
Hình 3- 5 Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 64 x 64. ................... 44
Hình 3. 6. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 40 dB ...................... 45
Hình 3. 7. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 29 dB ...................... 46
Hình 3- 8. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 24 dB. ..................... 47
Hình 3-9. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 20 độ. ...................... 48
Hình 3- 10. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo 10 độ .................... 49
Hình 3- 11. Hình thử nghiệm của DWT với ảnh giả mạo đổi ngẫu nhiên giá trị
một bit thấp nhất của từng điểm ảnh ............................................................... 50
Hình 3-12 Hình thử nghiệm của DWT với ảnh sau khi làm giả sẽ cắt theo

đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh. ................. 51
Hình 3-13. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh gốc ................................. 52
Hình 3- 14 Hình ảnh thử nghiệm với ảnh giả mạo (64x64) của SVD ........... 52
Hình 3-15 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 40 dB ................ 53
Hình 3-16 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 29 dB ................ 53
Hình 3- 17. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo 24 dB .............. 54
Hình 3- 18. Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo góc xoay 10 độ 54
Hình 3-19 Hình ảnh thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo góc xoay 20 độ . 55
Hình 3-20 Hình thử nghiệm của SVD với ảnh giả mạo đổi ngẫu nhiên giá trị
một bit thấp nhất của từng điểm ảnh ............................................................... 55
Hình 3-21 Hình thử nghiệm của SVD với ảnh sau khi làm giả sẽ cắt theo
đường viền một pixel, sau đó dãn ra bằng kích thước cũ của ảnh. ................. 56

7


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1- 1 Các kiểu dữ liệu trong Matlab ...................................................... 15
Bảng 1- 2 Chuyển đổi ảnh trong Matlab ....................................................... 16
Bảng 3- 1 Bảng kết quả phát hiện giả mạo theo thuật toán dùng SVD .......... 57
Bảng 3- 2 Bảng kết quả phát hiện nhầm theo thuật toán dùng SVD .............. 58
Bảng 3- 3. Bảng kết quả phát hiện giả mạo theo thuật toán dùng DWT ........ 59
Bảng 3- 4 Bảng kết quả phát hiện nhầm theo thuật toán dùng DWT ............. 60

1


MỞ ĐẦU
Ngày nay, ảnh số là phương tiện truyền thông được sử dụng phổ biến
và rộng rãi, nó chứa đựng nhiều thông tin, cũng là cách để biểu diễn thế giới

xung quanh ta một cách dễ dàng và cô đọng. Một câu hỏi đặt ra là ảnh này có
độ tin cậy bao nhiêu? Rõ ràng, thơng tin hình ảnh có tác động quan trọng đến
xã hội chúng ta, chúng đóng vai trò cốt yếu trong đời sống con người. Việc
xác thực ảnh là bài toán quan trọng trong nhiều lĩnh vực xã hội, chẳng hạn
trong phịng xử án, tính thật của một bức ảnh đóng vai trị cốt yếu vì nó chính
là một bằng chứng. Mặt khác, hằng ngày các bài báo hay tạp chí đều chứa
nhiều hình ảnh, trong vật lý và y học thì có nhiều quyết định đều phải dựa vào
các ảnh số,...
Bên cạnh đó, ngày càng có nhiều chương trình, phần mềm để xử lý ảnh
làm cho chúng trở nên đẹp hơn, lung linh hơn, chất lượng tốt hơn một cách dễ
dàng, nhanh chóng. Với những cơng cụ mạnh mẽ như: Adobe Photoshop,
Illustrator, 3D Max,…có thể “chỉnh sửa” những bức ảnh mà bằng mắt thường
thơi khó có thể nhận biết được đâu là thật đâu là giả. Các chương trình xử lý
ảnh có thể thêm vào hoặc bỏ đi các thông tin quan trọng mà không để lại dấu
vết gì của sự giả mạo. Việc phát hiện ảnh giả mạo ngày càng trở nên khó khăn
hơn địi hỏi phải có những căn cứ chính xác, thuật tốn đáng tin cậy để chỉ ra
được thơng tin giả mạo.
Phát hiện ảnh giả mạo là một nhu cầu cấp bách và đang dần trở thành
hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực bảo đảm an tồn thơng tin. Từ u cầu
thực tế đó, tơi lựa chọn đề tài “Phát hiện ảnh số giả mạo dựa trên các phép
biến đổi DWT và SVD” nhằm nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh số giả mạo
dựa trên các phép biến đổi
Bố cục của luận văn được trình bày như sau:
- Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh số và phát hiện ảnh giả mạo
o Các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh số
o Ảnh giả mạo
o Một số phương pháp phát hiện ảnh giả mạo
- Chương 2: Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên các phép biến đổi DWT và SVD
o Phép biến đổi DWT
o Phép biến đổi ma trận SVD

o Ứng dụng các phép biến đổi DWT và SVD phát hiện ảnh
giả mạo
1


- Chương 3: Cài đặt chương trình và thử nghiệm
o Cài đặt chương trình
o Kết quả thử nghiệm
- Kết luận

2


Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh số và phát hiện ảnh giả mạo
1.1

Các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh số
1.1.1 Ảnh
Con người dựa nhiều vào thị giác để hiểu được ý nghĩa của những gì

xung quang chúng ta. Chúng ta không chỉ xác định các vật mà thấy những sự
khác biệt và cảm nhận nó trong một bối cảnh. Con người có những kỹ năng
thị giác rất chính xác: chúng ta có thể nhận diện một khn mặt ngay lập tức,
có thể phân biệt màu sắc, có thể xử lý lượng thơng tin thị giác lớn một cách
nhanh chóng…
Tuy nhiên, thế giới ln thay đổi khi ta nhìn vào một vật nào đó trong
một thời gian đủ dài. Chẳng hạn, sự thể hiện của một tòa nhà hoặc một ngọn
núi cũng sẽ thay đổi tùy theo thời gian trong ngày, điều kiện thời tiết hoặc ảnh
hưởng của các đối tượng khác.
Trên phương diện toán học, ảnh số được xem như là ma trận nguyên

dương gồm

hàng và

cột, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho một điểm

ảnh.
1.1.2 Xử lý ảnh
Xử lý ảnh là thay đổi trạng thái của bức ảnh nhằm: (1) Nâng cao chất
lượng cho sự cảm nhận của con người và (2) Diễn tả nó phù hợp cho việc cảm
nhận tự động bằng máy.
Một số ví dụ về (1) :
 Làm sắc nét ảnh ( Sharperning) : Ảnh sẽ rõ nét hơn và hấp dẫn
hơn.

3


Hình 1-1 Làm sắc nét ảnh
 Khử nhiễu (removing noise – denoising): Nhiễu có thể coi là các
lỗi ngẫu nhiên trên ảnh. Nhiễu trên ảnh là khó tránh khỏi và được
gây ra bởi các thành phần điện tử trong quá trình thu nhận và
truyền tải ảnh.

(a) Ảnh gốc bị nhiễu

(b) Ảnh sau khi khử nhiễu

2Hình 1-2 Khử nhiễu của ảnh
 Khử nhòe (removing motion blur – deblurring): Hiện tượng này

thường do tốc độ chụp của camera (shutter speed) chậm hơn
nhiều so với tốc độ chuyển động của đối tượng, ví dụ ô tô đang
4


chạy, máy bay bay…. Khử nhịe ảnh là một cơng nghệ khó và
phức tạp. Tuy nhiên, Adobe đang phát triển tính năng này để đưa
vào phần mềm Photoshop của họ.

(a) Ảnh gốc

(b) Ảnh sau khi khử nhèo

Hình1-3 Hình ảnh Khử nhịe của ảnh
Một số ví dụ về (2):
Xác định biên của ảnh: Đây thường là bước quan trọng để xác định các
đối tượng trong ảnh.

(a) Ảnh gốc

(b) Biên của ảnh

Hình 1- 1 Xác định biên của ảnh
 Khử bớt chi tiết ảnh: Trong nhiều ứng dụng, ví dụ máy đếm
trong dây truyền sản xuất, người ta chỉ quan tâm đến hình dạng,
kích thước và màu sắc của đối tượng. Khi đó, cần đơn giản hóa
bức ảnh, làm mờ đi các chi tiết để giảm độ phức tạp của các thuật
toán nhận dạng.
5



(a) Ảnh gốc

(b) Ảnh sau khi loại bớt chi tiết
Hình 1- 2 Khử bớt chi tiết ảnh

1.1.3 Thu nhận ảnh và lấy mẫu
Lấy mẫu (sampling) là q trình số hóa một hàm liên tục. Ví dụ,
chúng ta có hàm sau và lấy mẫu tại 10 giá trị cách đều nhau:
y = sin(x) + 1/3 sin(3x)
Kết quả lấy mẫu có thể thấy như trong hình 1-6. Ví dụ này thể hiện
việc lấy mẫu thiếu (un- dersampling) do số mẫu không đủ để xây dựng lại
hàm. Nếu thay vì 10, chúng ta lấy 100 mẫu sẽ có kết quả như hình 1-7. Rõ
ràng chúng ta có thể dựng lại hàm trên dựa vào các mẫu đã lấy.

Hình 1- 3 Lấy mẫu một hàm (undersampling)

6


Hình 1- 4 Lấy mẫu một hàm với nhiều điểm mẫu hơn
Ảnh số có được bằng cách lấy mẫu một thể hiện liên tục của hình
ảnh. Để nhìn được một hình ảnh, chúng ta ghi nhận năng lượng phản hồi
từ hình ảnh đó. Năng lượng đó có được nhờ ánh sáng nhìn thấy hoặc một
số nguồn khác.
Sử dụng ánh sáng
Ánh sáng là nguồn năng lượng chính của ảnh do nó là nguồn năng
lượng mà con người có thể quan sát trực tiếp. Hầu hết ảnh số được chụp
nhờ sử dụng ánh sáng nhìn thấy. Loại năng lượng này có nhiều ưu điểm
như an toàn, rẻ, dễ dàng phát hiện và có thể xử lý nhanh chóng bởi các

thiết bị phần cứng phù hợp. Hai cách phổ biến để có được ảnh số là dùng
máy ảnh số (digital camera) và dùng máy scan (scanner).
Các nguồn năng lượng khác
Mặc dù ánh sáng là phổ biến và dễ sử dụng, các nguồn năng lượng
khác có thể được sử dụng để tạo ra ảnh số. Ánh sáng nhìn thấy (visible
light) chỉ là một phần của trường điện từ (electromagnetic spectrum): bức
xạ trong đó năng lượng có dạng sóng với các bước sóng khác nhau. Phạm
vi bước sóng (xem hình 1-8) từ những bước sóng cực ngắn như tia vũ trụ
(cosmic ray) đến bước sóng cực dài như điện năng (electric power).
Những loại tia có bước sóng ngắn hơn ánh sáng nhìn thấy, ví dụ tia X
(cịn gọi là tia Roentgen) có thể được sử dụng xác định được các đối
tượng mà ẩn với thị giác, ví dụ xương. Phương pháp chụp X-quang sử
dụng tia X rọi qua đối tượng để nhận được ảnh (hình 1-9).

7


Hình 1- 5 Trường điện tử

Hình 1- 6 Chụp X-quang

1.1.4 Ảnh số
Ảnh số (đa mức xám) là một mảng các điểm lấy (sampling) mẫu từ
ảnh liên tục và được lượng tử hóa (quantization) thành các giá trị nguyên
(từ 0 đến 255) thể hiện mức xám của ảnh tại điểm đó (điểm ảnh cịn
được gọi là pixel). Ví dụ giá trị các điểm ảnh của một ảnh có thể thấy
trong hình 1.10.

8



Hình 1- 7 Ảnh và điểm ảnh
1.1.5 Một số ứng dụng
Xử lý ảnh có rất nhiều ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực khoa học và
công nghệ. Dưới đây chỉ là một vài ứng dụng điển hình.
1, Y học
Kiểm tra và diễn dịch ảnh thu nhận từ chụp X-quang, cộng
hưởng từ (MRI)…
-

Phân tích ảnh tế bào, nhiễm sắc thể.

2, Nơng nghiệp
Phân tích ảnh chụp khơng gian, vệ tinh để xác định việc sử dụng
đất phù hợp, hiệu quả.
phẩm cũ.

Kiểm tra rau quả – phân loại sản phẩm còn tươi ngon và sản

3, Công nghiệp
-

Tự động kiểm tra các sản phẩm trên dây chuyền.

-

Kiểm tra các mẫu giấy.

4, Thực thi pháp luật
-


Phân tích sinh trắc học (vân tay, khn mặt…).

-

Làm rõ các chi tiết các ảnh bị mờ.

-

Phát hiện ảnh giả mạo.

9


1.1.6 Các khía cạnh của xử lý ảnh
Mặc dù các khía cạnh của xử lý ảnh rất đa dạng, người ta thường chia
ra thành một số nhiệm vụ chính mà xử lý ảnh cần thực hiện.
Nâng cao chất lượng ảnh. Nhiệm vụ này nhằm xử lý ảnh sao cho kết
quả đạt được phù hợp với một ứng dụng hoặc mục đích nhất định. Lưu ý rằng
nâng cao chất lượng ảnh có thể mang tính chủ quan (subjective) vì thế nào là
“chất lượng ảnh tốt hơn” nhiều khi phụ thuộc vào cảm nhận của từng người.
Một số việc để nâng cao chất lượng ảnh:


Làm sắc nét (sharpening), giải mờ (de-blurring)



Làm nổi biên




Tăng độ sáng, độ tương phản



Khử nhiễu

Khôi phục ảnh. Nhiệm vụ này nhằm khôi phục ảnh bị phá hủy bởi một
số ngun nhân nào đó. Một số việc để khơi phục ảnh:


Khử mờ gây ra bởi chuyển động tuyến tính (linear motion).



Khử sự méo quang (optical distortion).

Phân đoạn ảnh. Nhiệm vụ này nhằm chia ảnh thành các phần riêng
biệt – là một bước tiền xử lý quan trọng.

trên ảnh.

Tìm các đường, đường trịn hoặc các hình, các đối tượng đặc biệt

1.1.7 Các loại ảnh số
Có thể chia ra bốn loại ảnh cơ bản: nhị phân, đa mức xám, ảnh màu
và ảnh chỉ mục màu.
Ảnh nhị phân (Binary): Mỗi điểm ảnh hoặc là màu trắng hoặc là
màu đen. Mỗi điểm ảnh của loại ảnh này được biểu diễn bởi một bit. Do

đó, ảnh nhị phân rất tiết kiệm khơng gian lưu trữ. Ảnh nhị phân phù hợp
để thể hiện các loại dữ liệu như chữ viết, dấu vân tay, các bản vẽ kỹ
thuật… Một ví dụ về ảnh nhị phân có thể thấy trong hình 1-11.

10


Hình 1- 8 Ảnh nhị phân
Ảnh đa mức xám (Grayscale): Mỗi điểm ảnh thể hiện một mức
xám, có giá trị từ 0 đến 255. Mỗi điểm ảnh của loại ảnh này được biểu
diễn bởi một byte (8 bit). Một ví dụ về ảnh đa mức xám có thể thấy trong
hình 1-12.

Hình 1- 9 Ảnh đa mức xám
Ảnh màu (RGB hoặc True color): Mỗi điểm ảnh là giá trị một
màu. Mỗi màu là tổ hợp của ba thành phần màu Red, Green, Blue, trong
đó mỗi thành phần màu được biểu diễn bởi một byte. Do đó, mỗi điểm
ảnh của loại ảnh này được biểu diễn bằng ba byte (24 bit) và số màu có thể
là 2553 = 16,777,216. Như vậy mỗi ảnh màu có thể được xem như một
chồng gồm ba ma trận, thể hiện cho các thành phần màu red, green và
blue. Một ví dụ về ảnh màu có thể thấy trong hình 1-13.

11


Hình 1- 10 Ảnh màu

Hình 1-11 Ảnh chỉ mục màu
Ảnh chỉ mục màu (Indexed): Cách tổ chức của ảnh màu RGB rất
tốn không gian, trong khi hầu hết các ảnh chỉ bao gồm một phần nhỏ trong

hơn 16 triệu màu. Để thuận lợi hơn trong lưu trữ, ảnh chỉ mục màu tổ
chức một bảng màu (color map hoặc color palette), trong đó bao gồm
danh sách các màu được dùng trong ảnh. Mỗi điểm ảnh là một giá trị,
nhưng không phải là giá trị màu mà là chỉ số trong bảng màu. Thơng
thường ảnh có 256 màu hoặc ít hơn để các giá trị chỉ mục chỉ cần một byte
lưu trữ. Một số định dạng ảnh, chẳng hạn như ảnh GIF chỉ cho phép khơng
q 256 màu là vì lý do như trên. Ví dụ trong hình 1-14, chỉ số 6 là ứng
12


với hàng thứ 7 (giá trị i trong ma trận chỉ mục xác định hàng i+1 trong
bảng màu), với các giá trị 0.2627, 0.2588, 0.2549 để xác định các màu R,
G, B.
1.1.8 Cảm nhận về ảnh
Xử lý ảnh thường liên quan đến việc làm cho ảnh trở nên “tốt hơn”
với con người. Tuy vậy, cần lưu ý rằng hệ thống thị giác của con người
cũng có những hạn chế. Với hệ thống này, cảm nhận ảnh (image
perception) bao gồm hai bước:
1, Ghi nhận ảnh bằng mắt,
2, Nhận ra và diễn dịch ảnh bằng não.
Sự tổng hợp và những biến đổi phức tạp của các bước này ảnh
hưởng đến nhận thức của chúng ta với thế giới xung quanh. Ví dụ, trong
hình 1-15, độ xám của hai hình vng ở giữa được cảm nhận là khác
nhau tuy rằng thực tế chúng có cùng mức xám. Sự cảm nhận khác nhau
đó do ảnh hưởng của vùng nền xung quanh.

Hình 1-12 Hình vng trên các nền khác nhau
1.1.9 Đọc và hiển thị ảnh
Ảnh đa mức xám
Trong Matlab, để đọc một ảnh đa mức xám, dùng hàm imread, để

hiển thị ảnh lên màn hình dùng hàm imshow.

13


w = imread(„wormbats.tif‟);
imshow(w);
Trong ví dụ trên, w là ma trận chứa các giá trị điểm ảnh, từ 0 đến
255. Nếu khơng cần đọc dữ liệu vào w, có thể hiển thị trực tiếp:
imshow(„wormbats.tif‟);
Ảnh màu
Việc đọc và hiển thị tương tự như với ảnh đa mức xám, tuy nhiên
khi đọc dữ liệu chúng ta sẽ có được ba mảng (ứng với ba kênh màu R, G,
B) thay vì chỉ một mảng.
Ảnh chỉ mục màu
Nếu chúng ta sử dụng theo cách như với các loại ảnh trên với ảnh chỉ
mục màu:
em = imread(„emu.tif‟);
imshow(em);
thì kết quả nhận được chỉ là một màu rất sẫm, vì giá trị trong em là
giá trị của chỉ mục màu chứ không phải màu. Để đọc và hiển thị ảnh chỉ
mục màu, cần liên kết với bảng màu:
[em, emap] = imread(„emu.tif‟);
imshow(em, emap);
Để xem thông tin về dữ liệu tệp ảnh, dùng hàm imfinfo.
Ví dụ: imfinfo('C:\lvtotnghiep\ucid00003.tif')
Ta nhận được kết quả:

14



1.1.10 Kiểu dữ liệu và chuyển đổi kiểu
Các kiểu dữ liệu (data type) trong Matlab được thể hiện trong bảng 1-1
Bảng 1- 1 Các kiểu dữ liệu trong Matlab

Một số phép tốn có thể sử dụng với kiểu dữ liệu này nhưng không
sử dụng được với kiểu dữ liệu khác. Có thể chuyển đổi dữ liệu từ kiểu

15


này sang kiểu khác, ví dụ chuyển một biến a sang kiểu uint8 bằng cách
viết uint8(a).
Dữ liệu ảnh đa mức xám có kiểu uint8, rất hiệu quả trong lưu trữ,
tuy nhiên các phép tốn số học khơng thực hiện trên kiểu dữ liệu này, vì
thế cần chuyển đổi sang double trước khi xử lý. Chúng ta cũng có thể
chuyển đổi ảnh từ kiểu này sang kiểu khác (xem bảng 1-2).
Bảng 1- 2 Chuyển đổi ảnh trong Matlab

1.1.11 Hiển thị ảnh
Một ảnh có thể được thể hiện như là một ma trận với giá trị là mức xám
của các điểm ảnh. Tuy nhiên, khi thể hiện ảnh trên màn hình máy tính, có
nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự thể hiện, như:
1, Ánh sáng xung quanh,
2, Loại màn hình , độ phân giải của màn hình
3, Loại card đồ họa
Cùng một bức ảnh có thể được hiển thị khác nhau khi nhìn trên màn
hình CRT hay trên màn hình LCD. Hơn nữa, hệ thống thị giác của các cá
nhân khác nhau cũng có thể có những cảm nhận khác nhau về cùng một hình
ảnh…

Chúng ta giả thiết rằng máy tính được thiết lập tối ưu nhất có thể và
màn hình có thể tái hiện chính xác các giá trị mức xám và màu sắc cần thiết
của bất kỳ ảnh nào.
Để hiển thị ảnh trong Matlab thường dùng hàm imshow.
16


Ví dụ: x = imread(„cameraman.tif‟);
imshow(x);
Đối với ảnh đa mức xám, các giá trị ma trận ảnh có kiểu uint8, với các
giá trị trong đoạn từ 0 đến 255 thì hàm imshow hoạt động chuẩn. Tuy nhiên,
qua các bước xử lý ảnh, các giá trị điểm ảnh trở thành double. Trong trường
hợp đó, để hiển thị ảnh đúng có hai cách:
1, Chuyển ma trận ảnh sang kiểu uint8 rồi mới dùng hàm imshow để
hiển thị,
2, Hiển thị trực tiếp ma trận.
Lựa chọn thứ hai là có thể vì hàm imshow sẽ hiển thị ma trận double,
các phần tử của ma trận thể hiện tỷ lệ xám (grayscale) với các giá trị (bằng v)
trong đoạn từ 0 đến 1. Các giá trị mức xám tương ứng là [255v] .
Ví dụ:

Kết quả như hình 1-16:

Hình 1- 13 Hiển thị hình ban đầu (trái) và hình sau khi chuyển sang
kiểu double (phải)

17



×