tìm hiểu một số kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản và ứng dụng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN





Hoàng Thị Vân Anh





TÌM HIỂU MỘT SỐ KỸ THUẬT
PHÁT HIỆN GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN VÀ ỨNG DỤNG

Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01






LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO







Thái Nguyên - 2010

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

LỜI CẢM ƠN

Em xin trân trọng cảm ơn các thầy giáo, cô giáo trong Viện Công nghệ
thông tin, Khoa Công nghệ thông tin Đại học Thái Nguyên đã nhiệt tình giảng
dạy và hết lòng giúp đỡ em trong quá trình học tập và nghiên cứu đề tài.
Luận văn được hoàn thành tại Khoa Công nghệ thông tin dưới sự hướng
dẫn của PGS.TS Ngô Quốc Tạo. Em xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu
sắc tới thầy.
Em cũng xin chân thành cảm ơn các bạn đồng nghiệp phòng Khảo thí &
Đảm bảo chất lượng trường Đại học Hải Phòng đã tạo điều kiện giúp đỡ
trong quá trình hoàn thành luận văn này.
Sự quan tâm, giúp đỡ của gia đình và bạn bè, đặc biệt lớp Cao học K7
Khoa Công nghệ thông tin đã cổ vũ, động viên em trong suốt thời gian học
tập và thực hiện đề tài.
Mặc dù có nhiều cố gắng song luận văn không thể tránh khỏi những thiếu
sót, tác giả mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô và các bạn.
Xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, tháng 11 năm 2010
Tác giả


Hoàng Thị Vân Anh





Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “Tìm hiểu một số kỹ thuật phát hiện góc
nghiêng văn bản và ứng dụng” là do tôi tự tìm hiểu và đƣợc hoàn thành
dƣới sự hƣớng dẫn của thầy giáo PGS. TS Ngô Quốc Tạo.

i


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

MỤC LỤC
Trang
Trang phụ bìa
Lời cam đoan
Mục lục i
Danh mục các bảng iv
Danh mục các hình vẽ iv
MỞ ĐẦU 1
CHƢƠNG I 3
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN 3
GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN 3
1.1. Xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. 3
1.1.1.

Xử lý ảnh là gì? 3

Hình 1.2: Các giai đoạn trong xử lý ảnh 3
1.1.2.

Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 4

1.1.2.1. Nắn chỉnh biến dạng 5
1.1.2.2. Khử nhiễu 5
1.1.2.3. Chỉnh mức xám 5
1.1.2.4. Phân tích ảnh 6
1.1.2.5. Nhận dạng ảnh 6
1.1.2.6. Nén ảnh 6
1.2. Bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản 7
1.2.1.

Giới thiệu bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản. 7

1.2.2. Biên và phƣơng pháp phát hiện biên 8

1.2.2.1 Biên của đối tƣợng ảnh 8
1.2.2.2 Phƣơng pháp phát hiện biên trực tiếp 9
1.2.2.3 Phƣơng pháp phát hiện biên gián tiếp 11
1.2.2.4. Thuật toán dò biên tổng quát 12

ii


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

CHƢƠNG II 15
MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN 15
2.1 Biến đổi Hough 15
2.1.1 Đƣờng thẳng Hough 15

2.1.2 Áp dụng biến đổi Hough xác định góc nghiêng văn bản 19

2.1.3 Thuật toán phát hiện góc nghiêng văn bản 20

2.1.4 Chỉnh sửa góc nghiêng văn bản 22

2.2 Phƣơng pháp hình chiếu 23
2.2.1 Thuật toán Postl 25

2.2.2 Thuật toán Baird 25

2.2.3 Thuật toán Nakano 26

2.3 Phép toán hình thái - Morphology 26
2.3.1 Phƣơng pháp 26

2.3.2 Bƣớc tiền xử lý 28

2.4 Phƣơng pháp phân tích láng giềng 35
2.4.1 Phƣơng pháp 35

2.4.2 Thuật toán Yue Lu và Chew Lim Tan 37

2.5 Phƣơng pháp đƣờng thẳng 38
2.5.1 Tƣ tƣởng thuật toán phát hiện góc nghiêng văn bản 39

2.5.1.1 Chọn các miền xác định và các đối tƣợng 39
2.5.1.2 Lựa chọn các đối tƣợng 40
2.5.2 Bó cụm điểm chủ đạo 41

2.5.2.1 Định nghĩa 41
2.5.2.2 Phân cụm các điểm chủ đạo 42
2.5.3 Lựa chọn đƣờng cơ sở 42

2.5.3.1 Phân loại điểm chủ đạo 42
2.5.3.2 Xác định đƣờng thẳng sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất 44
2.5.4 Thuật toán phát hiện góc nghiêng 45

2.5.4.1 Thuật toán định hƣớng góc nghiêng đơn giản 45
2.5.4.2 Thuật toán chính 46
2.5.5. Thuật toán sửa góc nghiêng 47

2.5.5.1 Mô hình quét dòng văn bản 47

iii


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

2.5.5.2 Thuật toán chỉnh sửa góc nghiêng 48
2.5.5.3 Kết quả thử nghiệm 49
Bảng 1: Kết quả thực nghiệm của các phƣơng pháp phát hiện góc nghiêng 49
2.6 Một vài phƣơng pháp khác 50
CHƢƠNG 3 51
NÂNG CAO TỐC ĐỘ VÀ CHẤT LƢỢNG 51

PHÁT HIỆN GÓC NGHIÊNG 51
3.1 Xử lý ảnh có độ phân giải thấp 51
3.2 Tự động xác định ngƣỡng phân loại 52
3.2.1. Mục đích và ý nghĩa việc dùng ngƣỡng. 52

3.2.2 Ý tƣởng xuất phát 53

3.2.3 Phƣơng pháp thực hiện 53

3.3 Một vài trƣờng hợp ngoại lệ 56
CHƢƠNG 4 59
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 59
4.1 Sơ đồ chức năng của chƣơng trình 59
4.2. Thiết kế Menu 60
4.3. Giao diện chính của chƣơng trình 61
KẾT LUẬN 62
TÀI LIỆU THAM KHẢO 64









iv


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1: Kết quả thực nghiệm của các phƣơng pháp phát hiện góc
nghiêng………………………………………………………………… 49
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh 3
Hình 1.2: Các giai đoạn trong xử lý ảnh 3
Hình 1.3a 7
Hình 1.3b 7
Hình 1.4a: Các 4- láng giềng của điểm ảnh P 11
Hình 1.4b: Các 8- láng giềng của điểm ảnh P 11
Hình 1.5a.Chu tuyến ngoài 12
Hình 1.5b. Chu tuyến trong 12
Hình 1.6: Chu tuyến trong và chu tuyến ngoài của một đối tƣợng 12
Hình 1.7: Hƣớng các láng giềng của một điểm ảnh 13
Hình 1.8a: Hƣớng xác định cặp vùng nền xuất phát 14
Hình 1.8b: Hƣớng xác định cặp vùng nền tiếp theo 14
Hình 2.1: Biến đổi Hough cho đƣờng thẳng 16
Hình 2.2: Tham số r – φ của đƣờng thẳng 16
Hình 2.3: Biến đổi Hough trong không gian r-

17
Hình 2.4: Các hình chữ nhật ngoại tiếp 18
Hình 2.5 : Áp dụng biến đổi Hough phát hiện góc nghiêng văn 19
Hình 2.6 Quay một điểm ảnh quanh gốc tọa độ 22
Hình 2.7 Hiện tƣợng rỗ ảnh sau khi quay 23
Hình 2.8 a Ảnh gốc 23
Hình 2.8b Ảnh bị nghiêng 5
0
23

Hình 2.8 Phƣơng pháp hình chiếu đƣợc tính từ ảnh trong hình 2.8a, 2.8b 24

v


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

Hình 2.9 Một ví dụ các dòng văn bản có xu hƣớng dính lại với nhau do ảnh
hƣởng của dấu 27
Hình 2.10: Các điểm left most bottom và bottom most left 28
Hình 2.11: Những khoảng góc nghiêng khác nhau đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng
góc nghiêng phù hợp cho phần tử cấu trúc 31
Hình 2.12: Một vài ví dụ của việc sử dụng phép đóng và mở với những phần
tử cấu trúc nghiêng 32
Hình 2.13: Một thành phần liên thông dài với hệ tọa độ ảnh 33
Hình 2.14a. Định nghĩa điểm chủ đạo 41
Hình 2.14b. Định hƣớng góc nghiêng 41
Hình 2.15: Điểm chủ đạo trên dòng văn bản 43
Hình 2.16: Quan hệ láng giềng giữa các điểm chủ đạo 43
Hình 2.17: Định hƣớng thuật toán phát hiện góc nghiêng 45
Hình 2.18: Mô hình quét dòng văn bản 47
Hình 3.1 Một ảnh văn bản nghiêng có độ phân giải thấp 51
Hình 3.2: Ví dụ về một ảnh văn bản nghiêng với nhiều đối tƣợng phức tạp và
ít ký tự 52
Hình 3.3: Sơ đồ phân bố histogram chu vi trƣớc khi gom 55
Hình 3.4: Sơ đồ phân bố histogram chu vi sau khi gom 56
Hình 3.5 Ví dụ về một ảnh nghiêng có ít ký tự chữ cái 56
Hình 3.6 : Ví dụ về văn bản nghiêng có các đối tƣợng bao nhau 57

1


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài
Thông tin con ngƣời thu nhận từ thế giới bên ngoài, đến hơn 80% đƣợc
ghi nhận bằng mắt tức là ở dạng ảnh. Vì vậy xử lý ảnh là một ngành khoa học
đã, đang và sẽ phát triển mạnh có ứng dụng rộng rãi trong khoa học và đời
sống thực tiễn nhƣ vẽ bản đồ, trong lĩnh vực quảng cáo, siêu thị, trong quân
sự…. Các hệ thống xử lý ảnh cho phép con ngƣời thu nhận lƣu trữ, phân tích
và nhận dạng ảnh, một bộ phận quan trọng của xử lý ảnh là xử lý văn bản.
Một trong những nhiệm vụ chính cũng là đối tƣợng của xử lý ảnh văn bản là
tự động hóa công việc văn phòng.
Hiện nay phần lớn lƣợng thông tin vẫn còn đƣợc lƣu trữ, trình bày và
phân phối thông qua phƣơng tiện chủ yếu là giấy bởi con ngƣời tin tƣởng hơn
khi nhận đƣợc văn bản giấy. Tuy nhiên có xu hƣớng đang phát triển để chia sẻ
và trao đổi thông tin điện tử, vì thế sự cần thiết để chuyển đổi từ tài liệu giấy
sang tài liệu điện tử để lƣu trữ, khôi phục và bảo trì ngày càng tăng lên. Để
chuyển đổi từ tài liệu giấy sang dạng điện tử thì kỹ thuật thƣờng gồm ba
bƣớc: quét và công nghệ kỹ thuật số, phân tích bố cục và nhận dạng ký tự.
Khi văn bản đƣợc quét vào máy, văn bản bị nghiêng là không thể tránh khỏi
do các yếu tố khác nhau khi đƣa ảnh vào. Hầu hết các thuật toán nhận dạng ký

tự, phân tích bố cục là phổ biến nhƣng lại rất nhạy cảm đối với sự biến dạng
của ảnh văn bản và văn bản bị nghiêng có thể gây ra lỗi nghiêm trọng cho
việc phân tích văn bản. Do đó phát hiện và chỉnh sửa ảnh văn bản bị nghiêng
là cần thiết ở giai đoạn tiền xử lý để tránh nhiễu trong quá trình xử lý nghiêng.
Một trong những vấn đề đầu tiên trong xử lý ảnh văn bản là bài toán góc
nghiêng văn bản. Nguyên nhân dẫn đến văn bản bị nghiêng một góc xuất phát
từ quá trình quét ảnh hoặc copy ảnh, dẫn đến ảnh bị lệch đi một góc tƣơng

2


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

ứng. Văn bản bị lệch có ảnh hƣởng rất lớn đến các quá trình xử lý ảnh tiếp
theo, vì vậy việc phát hiện và chỉnh sửa góc nghiêng văn bản là nhiệm vụ
quan trọng đầu tiên trong xử lý ảnh văn bản.
Với những lý do trên đây nên em đã chọn đề tài: “Tìm hiểu một số kỹ
thuật phát hiện góc nghiêng văn bản và ứng dụng”.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Hiểu đƣợc các phƣơng pháp phát hiện góc nghiêng văn bản. Từ đó đƣa
ra những nhận xét, so sánh giữa các phƣơng pháp. Lựa chọn công cụ phát
triển phù hợp cài đặt ứng dụng.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Tìm hiểu một vài kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản về mặt lý
thuyết, từ đó lựa chọn phƣơng pháp cài đặt ứng dụng vào thực tế.
Áp dụng đối với ảnh văn bản đen trắng.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Hệ thống hoá các kiến thức về kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản.
Việc tìm hiểu và phát triển ứng dụng thành công giúp cho việc xử lý ảnh
trở nên đơn giản và dễ dàng hơn đối với một số trƣờng hợp nhƣ: xử lý ảnh

ban đầu để cho ra ảnh mới theo mong muốn của ngƣời dùng (ví dụ nhƣ ảnh bị
nghiêng cần xử lý để thu đƣợc ảnh chính xác hơn…).
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
5.1 Dựa trên các tài liệu
- Tìm hiểu lý thuyết liên quan đến xử lý ảnh.
- Tìm hiểu lý thuyết các kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản và
chỉnh sửa.
5.2 Phương pháp toán học
- Xử lý các số liệu thống kê


3


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

CHƢƠNG I
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN
GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN

1.1. Xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.
1.1.1. Xử lý ảnh là gì?
Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ 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.



Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh
Mục đích của xử lý ảnh gồm:

- Biến đổi ảnh, làm tăng chất lƣợng ảnh.
- Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh.
Nhận biết và đánh giá đƣợc nội dung của ảnh là để phân biệt đƣợc đối
tƣợng này với đối tƣợng khác, từ đó ta có thể mô tả đƣợc ảnh ban đầu. Có
một số phƣơng pháp nhận dạng nhƣ: nhận dạng cạnh của một số đối tƣợng
trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh …. Các kỹ thuật này đƣợc ứng dụng
nhiều trong y học nhƣ: xử lý tế bào, nhiễm sắc thể; nhận dạng chữ viết trong
văn bản…






Hình 1.2: Các giai đoạn trong xử lý ảnh
Ảnh
Xử lý ảnh

Ảnh “tốt hơn”
Kết luận
Lƣu trữ
Tiền
xử lý
Trích
chọn đặc
điểm
Hệ quyết định
Thu nhận ảnh
(Scanner, Camera,
Senssor )

Hậu xử lý
Đối sánh rút
ra kết luận

4


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

1.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
* Ảnh và điểm ảnh:
- Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là dấu hiệu hay cƣờng độ sáng tại một tọa độ
trong không gian của đối tƣợng ảnh.
- Ảnh đƣợc xem nhƣ là tập hợp các điểm ảnh. Ảnh đƣợc biểu diễn bởi
một mảng số thực hai chiều (I
i j
) có kích thƣớc (m x n), trong đó mỗi phần tử
I
i j
(i = 1…m; j = 1…n) biểu đồ mức xám của ảnh tại vị trí (i, j) tƣơng ứng.
Ảnh đƣợc gọi là ảnh nhị phân nếu các giá trị chỉ nhận 0 hoặc 1.
* Mức xám: Mức xám là kết quả sự mã hóa tƣơng ứng một cƣờng độ
sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lƣợng hóa.
Cách mã hóa thƣờng dùng là 16, 32 hay 64 mức, mã hóa 256 mức là phổ
dụng nhất.
*
Đối tƣợng ảnh: Trong quá trình xử lý ảnh, một ảnh đƣợc thu nhận vào
máy phải đƣợc mã hóa, vì vậy ảnh phải đƣợc lƣu trữ thế nào sao cho các ứng
dụng khác nhau có thể thao tác trên các loại dữ liệu này. Một số dạng ảnh đã
đƣợc chuẩn hóa nhƣ: GIF, BMP, PCX, ; mỗi kiểu lƣu trữ ảnh đều có điểm

riêng. Tùy theo vùng các giá trị xám của điểm ảnh mà các ảnh đƣợc phân chia
ra thành ảnh màu, ảnh xám, ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ có giá trị 0
hoặc 1 thì ta nói đó là ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của
nó gọi là điểm ảnh nhị phân. Việc đếm các điểm ảnh trên ảnh nhị phân đã qua
biến đổi tạo điều kiện thuận lợi cho việc tách ra các đặc tính. Để tạo ra một
ảnh nhị phân từ ảnh đa cấp xám ta dùng phƣơng pháp tách ngƣỡng. Các giá trị
nằm ở trên ngƣỡng đƣợc gán giá trị 1 còn ở bên dƣới ngƣỡng thì đƣợc gán giá
trị 0.
- Kỹ thuật tách ngƣỡng: Ngƣỡng

trong kỹ thuật tách ngƣỡng thƣờng
đƣợc cho bởi ngƣời sử dụng. Kỹ thuật tìm, tách ngƣỡng tự động nhằm tìm ra

5


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

ngƣỡng

một cách tự động dựa vào Histogram theo nguyên lý trong vật lý là
vật thể tách làm 2 phần nếu tổng độ lệch trong từng phần là tối thiểu.
Giả sử ta có ảnh I ~ kích thƣớc m x n; G ~ số mức xám của ảnh kể cả
khuyết thiếu; t(g) ~ số điểm ảnh có mức xám ≤ g.
0
1
( ) . ( ) ~
()
g
i

m g i h i
tg



mômen quán tính trung bình có mức xám ≤ g
Hàm f:
 
2
()
()
( ) ( ) ( 1)
()
g f g
tg
f g m g m G
m n t g
  



Tìm

sao cho:
01
( ) ax { ( )}
gG
f g m f g
  


1.1.2.1. Nắn chỉnh biến dạng
Ảnh thu nhận thƣờng bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử.
Để khắc phục, ngƣời ta sử dụng các phép chiếu, các phép chiếu thƣờng đƣợc
xây dựng trên tập các điểm điều khiển.
1.1.2.2. Khử nhiễu
Có hai loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh:
 Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi.
 Nhiễu ngẫu nhiên: là dạng vết bẩn không rõ nguyên nhân nên có thể khắc
phục bằng các phép lọc.
1.1.2.3. Chỉnh mức xám
Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra, thông thƣờng
có hai hƣớng tiếp cận:
 Giảm số mức xám: thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành
một bó. Trƣờng hợp chỉ có hai mức xám thì chính là chuyển về ảnh 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 độ mịn của ảnh.


6


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

1.1.2.4. Phân tích ảnh
Là khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh để tiến tới hiểu ảnh.
Trong phân tích ảnh việc trích chọn đặc điểm là một bƣớc quan trọng, các đặc
điểm của đối tƣợng đƣợc trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng trong quá
trình xử lý ảnh. Một số đặc điểm của ảnh nhƣ: đặc điểm không gian, đặc điểm
biến đổi, đặc điểm biên và đƣờng biên.

1.1.2.5. Nhận dạng ảnh
Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời
ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn các
đặc tính chủ yếu của đối tƣợng. Nhận dạng tự động, mô tả đối tƣợng, phân
loại và phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy,
đƣợc ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau.
Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tƣơng ứng với ba giai
đoạn chủ yếu sau: thu nhận dữ kiệu và tiền xử lý, biểu diễn dữ liệu, nhận dạng
và ra quyết định. Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:
Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trƣng đƣợc trích chọn, phân loại thống kê, đối
sánh cấu trúc, phân loại dựa trên mạng nơron nhân tạo.
1.1.2.6. Nén ảnh
Lƣợng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn, vì vậy nén ảnh
nhằm giảm thiểu không gian lƣu trữ, thƣờng đƣợc tiến hành theo cả hai
khuynh hƣớng là nén có bảo toàn và nén không bảo toàn thông tin. Nén
không bảo toàn thì thƣờng có khả năng nén cao hơn nhƣng có khả năng phục
hồi kém hơn. Các cách nén ảnh:
 Nén ảnh thống kê: Dựa vào việc thống kê tần xuất xuất hiện của giá trị các
điểm ảnh, trên cơ sở đó mà có chiến lƣợc mã hóa thích hợp. Ví dụ: mã nén
*.TIF.

7


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

 Nén ảnh không gian: Dựa vào vị trí không gian của các điểm ảnh để tiến
hành mã hóa. Kỹ thuật này dựa vào sự giống nhau của các điểm ảnh trong các
vùng gần nhau. Ví dụ: mã nén *.PCX.
 Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Tiếp cận theo hƣớng nén không bảo toàn,

kỹ thuật này thƣờng nén hiệu quả hơn. Ví dụ: nén *.JPG.
 Nén ảnh Fractal: sử dụng tính chất Fractal của các đối tƣợng ảnh, thể hiện
sự lặp lại của các chi tiết. Kỹ thuật nén sẽ tính toán để chỉ cần lƣu trữ phần
gốc của ảnh và quy luật sinh ra ảnh theo nguyên tắc Fractal.
1.2. Bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản
1.2.1. Giới thiệu bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản.
Một hệ thống xử lý văn bản thƣờng giải quyết bài toán góc nghiêng văn
bản nhƣ bƣớc đầu tiên và tất yếu. Nguyên nhân dẫn đến ảnh văn bản có thể bị
quay hoặc nghiêng một góc bất kỳ có thể do nó đƣợc đặt trên trục quay khi
quét ảnh hoặc do sự cố đặt văn bản. Ảnh văn bản bị nghiêng đƣợc hiển thị
nhƣ trong hình 1.3b.

Hình 1.3a Hình 1.3b
Ảnh văn bản bị nghiêng một góc tƣơng ứng là 50. Trong thực tế, có thể
nhìn thấy văn bản bị nghiêng với độ nghiêng ít nhất là 0,10. Nhƣ vậy, một
chức năng mong muốn trong máy Photo hoặc máy quét là phát hiện và chỉnh
sửa góc nghiêng một cách tự động. Ví dụ đầu vào đƣợc thể hiện nhƣ hình



8


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

1.3b và đầu ra đƣợc thể hiện nhƣ hình 1.3a. Thuật toán phát hiện góc nghiêng
đƣợc ứng dụng cho ảnh văn bản và xác định đƣợc góc nghiêng (có thể là 0)
khi đã đƣợc số hóa. Một giải pháp đơn giản để phát hiện góc nghiêng là xác
định vị trí của ít nhất hai góc của văn bản gốc và tính toán góc nghiêng từ
chúng. Tuy nhiên điều này có thể gây ra lỗi vì xảy ra biến dạng phi tuyến khi

các trang không phẳng trên trục lăn giấy. Ngoài ra, khi quét toàn bộ bề mặt
văn bản có thể bị che khuất do lỗi đƣa văn bản đầu vào trong qúa trình quét.
Cùng với sự phát triển của xử lý ảnh, đã có nhiều hƣớng tiếp cận áp dụng cho
bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản nhƣ biến đổi Hough, phép chiếu, các
phép toán hình thái, phân tích láng giềng, Các đặc trƣng của từng phƣơng
pháp sẽ đƣợc trình bày ở chƣơng tiếp theo.
Khi xem xét một văn bản, để kết luận văn bản có bị nghiêng hay không
cách làm của con ngƣời là căn cứ vào một số đối tƣợng chủ đạo và góc
nghiêng văn bản đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào đƣờng nối các điểm giữa đáy của
các đối tƣợng này. Xuất phát từ nhận xét trên, luận văn sẽ trình bày một
phƣơng pháp phát hiện góc nghiêng văn bản từ kỹ thuật xác định chu tuyến
một đối tƣợng ảnh và áp dụng biến đổi Hough lên điểm giữa đáy hình chữ
nhật ngoại tiếp các đối tƣợng có kích thƣớc chủ đạo trong ảnh. Việc xác định
các hình chữ nhật này dựa vào biên hay chu tuyến ngoài của các đối tƣợng.
1.2.2. Biên và phương pháp phát hiện biên
1.2.2.1 Biên của đối tượng ảnh
Biên là một vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh
chủ yếu dựa vào biên. Có thể thấy tầm quan trọng của biên khi ta theo dõi một họa sĩ
làm việc. Giả sử anh ta muốn vẽ một quả bóng, nét đầu tiên đƣợc phác họa chính là
đƣờng biên của quả bóng sau đó mới đến các chi tiết bên trong. Nhƣ vậy, mới chỉ nhìn
biên của sự vật ta cũng đã hình dung ít nhiều về nó và có thể phân biệt đƣợc với các sự
vật khác.

9


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

Một điểm ảnh đƣợc xem là biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám.
Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay một đƣờng bao của ảnh (boundary). Trong

ảnh nhị phân, một điểm ảnh thuộc biên nếu đó là một điểm đen và có ít nhất một điểm
trắng lân cận.
Ta thƣờng sử dụng hai phƣơng pháp phát hiện biên cơ bản:
- Phát hiện biên trực tiếp: Phƣơng pháp này làm nổi biên dựa vào sự
biến thiên mức xám của ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây
là dựa vào sự biến đổi theo hƣớng. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có
kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh ta có kỹ thuật Laplace.
- Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân đƣợc ảnh
thành các vùng thì ranh giới giữa các vùng đó gọi là biên. Kỹ thuật dò biên
và phân vùng ảnh là hai bài toán đối ngẫu nhau vì dò biên để thực hiện phân
lớp đối tƣợng. Khi đã phân lớp xong nghĩa là đã phân vùng đƣợc ảnh và
ngƣợc lại, khi đã phân vùng ảnh xong là đã phân lớp thành các đối tƣợng,
do đó có thể phát hiện đƣợc biên.
1.2.2.2 Phương pháp phát hiện biên trực tiếp
a. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient
Phƣơng pháp gradient là phƣơng pháp dò biên cục bộ dựa vào cực đại của đạo
hàm. Theo định nghĩa, gradient là một vector biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm
ảnh theo 2 hƣớng x và y. Các thành phần của gradient đƣợc tính bởi:
dx
yxfydxxf
x
yxf
fx
),(),(),( 





dy

yxfdyyxf
y
yxf
fy
),(),(),( 





Với dx, dy là khoảng cách giữa các điểm theo hƣớng x và y (đƣợc tính bằng số
điểm ảnh). Trong hệ toạ độ cực ta có:
f(x,y) = f(r.cos, r.sin)
x = r.cos, y = r.sin.

10


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

cos sin
xy
f f x f y
ff
r x r y r

    
   
    

sin os
xy
f f x f y
rf rf c
xy

  
    
   
    

Trong thực tế, khi ta nói lấy đạo hàm của ảnh thực ra chỉ là mô phỏng và xấp xỉ
đạo hàm bằng các kỹ thuật nhân chập hay phép cuộn. Do ảnh số là tín hiệu rời rạc nên
đạo hàm không tồn tại.
Kỹ thuật PreWitt: Kỹ thuật này sử dụng 2 mặt nạ theo 2 hƣớng x và y:




Quá trình tính toán đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc:
 Bƣớc 1: Tính I H
x
và I  H
y

 Bƣớc 2: Tính (I H
x
) + (I  H
y
)

Kỹ thuật Sobel: Tƣơng tự nhƣ kỹ thuật PreWitt, kỹ thuật Sobel sử dụng 2 ma trận mặt
nạ nhân chập là:
b. Kỹ thuật Laplace:
Các phƣơng pháp đánh giá Gradient ở trên làm việc rất tốt khi độ sáng thay đổi
rõ nét. Tuy nhiên, khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phƣơng
pháp Gradient lại kém hiệu quả so với phƣơng pháp đạo hàm bậc 2 Laplace. Theo định
nghĩa , toán tử Laplace nhƣ sau:

2
f =
2
2
2
2
y
f
x
f






Ta có:
x
yxfyxf
x
f
x

x
f









 )),(),1((
)(
2
2

-1 0 1
H
x
= -1 0 1
-1 0 1
-1 -1 -1
H
y
= 0 0 0
1 1 1
dx = dy = 2

-1 0 1
H

x
= -2 0 2
-1 0 1
-1 -2 -1
H
y
= 0 0 0
1 2 1

11


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

 [f(x+1,y) - f(x,y)] - [f(x,y) - f(x-1,y)]
= f(x+1,y) – 2f(x,y) + f(x-1,y).
Tƣơng tự:



2
2
y
f
f(x,y+1) - 2f(x,y) + f(x,y-1).
Mặt nạ nhân chập:

Trong thực tế, ngƣời ta thƣờng sử dụng một số biến dạng khác của toán tử
Laplace bằng cách sử dụng một số mặt nạ sau:

1.2.2.3 Phương pháp phát hiện biên gián tiếp
a. Định nghĩa chu tuyến
Chu tuyến của một đối tƣợng ảnh là dãy các điểm của đối tƣợng ảnh P
1
, P
2
, ,
P
n
sao cho P
i
và P
i+1
là các 8-láng giềng của nhau (i = 1, …, n – 1) và P
1
là 8-láng giềng
của P
n
, i  Q không thuộc đối tƣợng ảnh và Q là 4-láng giềng của P
i
(hay nói cách
khác i thì P
i
là biên 4). Kí hiệu <P
1
P
2
…P

n
>. Trong đó 4-láng giềng đƣợc định nghĩa
là các điểm trực tiếp bên trên, dƣới, trái, phải của một điểm. Và 8-láng giềng là những
điểm 4-láng giềng hoặc các điểm trên trái, trên phải, dƣới trái, dƣới phải trực tiếp của
một điểm.






Chu tuyến đối ngẫu
0 1 0
H

= 1 -4 1
0 1 0
0 -1 0
H
1
= -1 4 -1
0 -1 0
-1 -1 -1
H
2
= -1 8 -1
-1 -1 -1
1 -2 1
H
3

= -2 4 -2
1 -2 1




P




Hình 1.4a: Các 4- láng giềng của
điểm ảnh P






P




Hình 1.4b: Các 8- láng giềng của
điểm ảnh P



12

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

Hai chu tuyến C = <P
1
, P
2
, P
n
> và C‟ = <Q
1
, Q
2
, , Q
n
> đƣợc gọi là hai chu
tuyến đối ngẫu của nhau nếu và chỉ nếu i j sao cho:
 P
i
và Q
j
là 4 láng giềng của nhau.
 Các điểm P
i
là vùng thì Q
j
là nền và ngƣợc lại.
Chu tuyến trong
Chu tuyến C đƣợc gọi là chu tuyến trong nếu và chỉ nếu:

 Chu tuyến đối ngẫu C‟ của nó là chu tuyến của các điểm nền.
 Độ dài của chu tuyến C‟ nhỏ hơn độ dài của chu tuyến C.
Chu tuyến ngoài
Chu tuyến C đƣợc gọi là chu tuyến ngoài (hình 1.5a) nếu và chỉ nếu:
 Chu tuyến đối ngẫu C‟ của C là chu tuyến các điểm nền.
 Độ dài của chu tuyến C‟ lớn hơn độ dài chu tuyến C.










1.2.2.4. Thuật toán dò biên tổng quát
Về cơ bản, thuật toán xác định chu tuyến một đối tƣợng ảnh gồm các bƣớc sau:
Bước 1: Xác định cặp vùng nền xuất phát P
0
.
Bước 2: Xác định cặp vùng nền tiếp theo .
Bước 3: Lựa chọn điểm biên vùng.
Chu tuyến C
Chu tuyến C’

Chu tuyến C’
Chu tuyến C
Hình 1.6: Chu tuyến trong và chu tuyến ngoài của một đối tƣợng
Chu tuyến trong

Chu tuyến ngoài
Hình 1.5a.Chu tuyến ngoài
Hình 1.5b. Chu tuyến trong

13


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

Bước 4: Nếu gặp lại cặp nền vùng xuất phát thì dừng, ngƣợc lại quay lại bƣớc 2.
Khái niệm cặp vùng nền đƣợc định nghĩa gồm một điểm vùng và một điểm
nền, trong đó nếu điểm vùng đi đƣợc một vòng chu tuyến thì điểm nền cũng đi đƣợc
một vòng chu tuyến đối ngẫu.
a. Xác định cặp vùng nền xuất phát.
Để xây dựng các hàm xác định cặp vùng nền xuất phát và tiếp theo, ta định
nghĩa các hƣớng tƣơng ứng với 8-láng giềng của một điểm ảnh. Gọi Orient []là mảng
dùng lƣu các hƣớng trên, mỗi phần tử tƣơng ứng là độ lệch hàng và cột của một láng
giềng so với điểm đang xét.







Với một điểm P(x,y) của ảnh Image có màu c và hƣớng đi hiện tại là dir, hàm
tìm cặp vùng nền xuất phát Inverse sẽ xác định một hƣớng đi xuất phát cho P.
Phƣơng pháp: Từ hƣớng đi hiện tại quay theo chiều ngƣợc kim đồng hồ cho
đến khi gặp một điểm cùng màu với điểm ảnh đang xét. Nếu thành công hàm trả về
hƣớng đi trƣớc đó, ngƣợc lại hàm trả về 8 (một giá trị không thuộc mảng Orient[]).

b. Xác định cặp vùng tiếp theo.
Sau khi xác định đƣợc một hƣớng đi đầu tiên, bƣớc tiếp theo của thuật toán là lặp
lại công việc xác định cặp vùng nền tiếp theo cho tới khi gặp đựợc điểm ban đầu.




2
1
0
4
P
5
6
3
7
Hình 1.7: Hƣớng các láng giềng của một điểm ảnh

Orient =
{

(0,1),(-1,1),(-1,0),(-1,-1),(0,-1),(1,-1),(1,0),(1,1)
}

2
1
0
4

5

6
3
7
Hình 1.8a: Hƣớng xác định cặp
vùng nền xuất phát.
2
1
0
4

5
6
3
7
Hình 1.8b: Hƣớng xác định cặp
vùng nền tiếp theo.

14


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên


Tƣơng tự nhƣ hàm xác định cặp vùng nền xuất phát, để tìm một hƣớng đi cho
bƣớc kế tiếp từ hƣớng đi hiện tại ta quay theo chiều kim đồng cho tới khi gặp điểm có
cùng màu với điểm hiện tại và hàm trả về hƣớng đi đó. Hàm Next dùng để xác định
hƣớng đi tiếp theo. Hàm hàm trả về -1 (giá trị không thuộc Orient[]) nếu không thành
công.
c. Thuật toán dò biên.
Sau khi đã xây dựng đƣợc hai hàm Inverse và hàm Next xác định cặp vùng nền

xuất phát và cặp vùng nền tiếp theo. Ta có thể chi tiết thuật toán tìm chu tuyến ngoài
của một đối tƣợng ảnh nhƣ sau:
Bước 1: Xác định hƣớng xuất phát dir bằng hàm Inverse, savedir=dir.
Bước 2: Nếu dir = 8 return vì điểm ảnh bị cô lập, không có láng giềng.
Bước 3: Tìm một hƣớng đi tiếp theo bằng hàm Next với hƣớng hiện tại là dir và
lƣu lại điểm ảnh tƣơng ứng với hƣớng này.
Bước 4: Nếu gặp lại điểm ảnh ban đầu và hƣớng đi hiện tại dir trùng với hƣớng
đi savedir ban đầu thì return.
Bước 5: Gán lại hƣớng đi hiện cho dir và quay lại bƣớc 3.











15


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên


CHƢƠNG II
MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN

2.1 Biến đổi Hough

Một phƣơng pháp cơ bản mà chúng ta có thể mô tả các đối tƣợng bởi các hàm
toán học mà các hàm này miêu tả biên đƣờng thẳng, đó là biến đổi Hough; đƣợc phát
hiện vào năm 1962 do Paul Hough phát minh. Mặc dù về mặt lý thuyết các công thức
toán học phức tạp có thể sử dụng đƣợc nhƣng lại đặt ra những yêu cầu tính toán có
thực hiện đƣợc hay không.
2.1.1 Đường thẳng Hough
Với biến đổi Hough, phần lớn các thông tin trên cạnh ảnh không đƣợc sử dụng
và để chuyển sang một hình thức khác thì bƣớc đầu tiên là sử dụng kỹ thuật chọn
ngƣỡng. Bất kỳ điểm nào mà Gradient ở trên ngƣỡng này thuộc về biên, các điểm ảnh
đó gọi là điểm cạnh. Kỹ thuật này là tốt cho hình ảnh có độ tƣơng phản cao nhƣng làm
giảm tính ứng dụng của nó. Biến đổi Hough là ánh xạ một đƣờng thẳng trong mặt
phẳng thành các cặp (r,

) trong không gian Hough với r là khoảng cách từ gốc tọa độ
tới đƣờng thẳng đó và

là góc nghiêng của đƣờng thẳng đó so với trục tung. Xét
đƣờng thẳng trong mặt phẳng tọa độ có phƣơng trình:
y – m*x – c = 0 (2.1)
Trong đó m và c là 2 hằng số, nếu ta chọn một điểm trên mặt phẳng tọa độ
Đêcac (X, Y) nó có thể thuộc họ các đƣờng đƣợc xác định bởi các giá trị khác nhau
của m và c. Một điểm (x
i
, y
i
) trong không gian Đêcac sẽ tƣơng ứng với hằng số m – c
đƣợc cho bởi phƣơng trình: y
i
– m*x
i

= c.
Vì vậy nếu mất một tập hợp các điểm trong không gian tọa độ điều này tƣơng
ứng với một tập hợp các đƣờng trong không gian m – c đƣợc thể hiện trong hình 2.1:


16


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên












Nếu các điểm đó tạo thành đƣờng kẻ, dễ thấy tất cả các đƣờng gặp nhau
tại một điểm duy nhất, đó là điểm xác định góc nghiêng và khoảng cách từ
gốc tạo độ tới đƣờng thẳng. Trong thực tế ta thƣờng gặp nhiều đƣờng, do đó
kỹ thuật này để chia nhỏ không gian m – c thành các khu vực nhỏ và đếm số
đƣờng mà nó đi qua. Giá trị [m, c] tại tâm của mỗi khu vực với số đƣờng
nhiều nhất đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng đƣờng đúng nhất trong không gian tọa
độ. Tuy nhiên nếu ta coi tất cả các đƣờng có thể xuất hiện trong ảnh thì tham
số góc nghiêng m bao gồm một phạm vi vô hạn. Từ đó suy ra tham số [m, c]
là khó sử dụng.

r

φ
X
cos( ) ysin( )rx



Y
Hình 2.2: Tham số r – φ của đƣờng thẳng

[x
1
,y
1
]

[x
1
,y
1
]
v

[x
1
,y
1
]

[x
2
,y
2
]
[x
3
,y
3
]
[x
5
,y
5
]
[x
4
,y
4
]

[x
1
,y
1
]

[x
1

,y
1
]
v

[x
1
,y
1
]

[x
2
,y
2
]
[x
3
,y
3
]
[x
4
,y
4
]
[x
5
,y
5

]
Y
X
M
C
Điểm cạnh trong không gian ảnh Đƣờng thẳng trong không gian tham số
Hình 2.1: Biến đổi Hough cho đƣờng thẳng

17


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên

Một đƣờng có thể đƣợc đại diện bằng khoảng cách ngắn nhất từ gốc tọa
độ tới đƣờng thẳng (r) và góc nghiêng (

). Từ hình 2.2 ta có thể có đƣợc một
phƣơng trình cho các đƣờng thẳng tƣơng đƣơng với phƣơng trình (1):

cos( ) ysin( )rx


(2.2)
Xét điểm (xi, yi) trong không gian r – φ ta thay:
M =
22
ii
xy
,
cos( ) ,sin( )

ii
xy
MM



Ta đƣa phƣơng trình (2) về dạng:
cos( )cos( ) sin( )sin( )r M M
   


cos( )M



Trong đó φ là hằng số không đổi. Vì vậy một điểm trong không gian
tọa độ cực tƣơng ứng với hình sin trong không gian r-

, và ta tìm điểm mà
đa số các đƣờng sin này giao nhau (hình 2.3)



Phƣơng trình (2.2) có thể đƣợc xem là mối quan hệ giữa các tọa độ (x,
y) của một số điểm trên cạnh ảnh, và giá trị của các tham số [r, q] xác định
trên đƣờng thẳng. Do đó ta phải lƣợng tử hóa các thông số vào các giá trị
Biến đổi các điểm sang
đƣờng hình sin trong không
gian r-


Ƣớc lƣợng các điểm giao nhau
trên phƣơng trình đƣờng thẳng
Hình 2.3: Biến đổi Hough trong không gian r-


X
Y
1
2
3
R



Point 1
Point 2
Point 3