chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng

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


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CNTT&TT





LÊ THỊ ĐÌNH




CHIẾU SÁNG TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG


LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH


Chuyên ngành : Khoa học máy tính
Mã số : 60 48 01

Thái Nguyên, năm 2011
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

1

MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
LỜI CAM ĐOAN 3
LỜI CẢM ƠN 4
Phần 1. ĐẶT VẤN ĐỀ 5
1. Giới thiệu tổng quan về đề tài 5
2. Lý do chọn đề tài 6
3. Bố cục của luận văn 6
Phần 2. NỘI DUNG 8
Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH 8
1.1. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. 8
1.1.1. Xử lý ảnh 8
1.1.2.Quá trình thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh và lƣu trữ ảnh 8
1.1.2.1. Quá trình thu nhận ảnh 8
1.1.2.2. Biểu diễn ảnh 8
1.1.2.3. Lƣu trữ ảnh 10
1.1.3. Các mô hình biểu diễn màu 12
1.1.3.1. Hệ màu chuẩn RGB 12
1.1.3.2. Hệ màu CMY 13
1.1.3.3.Hệ màu YIQ 14
1.1.3.4.Hệ màu L*a*b 14

1.1.3.5.Hệ màu HSI(Hue- Saturation- Itensity) 14
1.2. Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh 16
1.2.1. Khái quát về chiếu sáng ảnh 16
1.2.2. Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh 16
1.2.3. Một số hình ảnh về chiếu sáng 17
Chƣơng 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH 20
2.1. Kỹ thuật Phong Shading 21
2.2. Kỹ thuật phản chiếu ngƣợc Phong Shading 23
2.3. Kỹ thuật Gouraud Shading 24
2.4. Phép nội suy Phong 26
2.5. Tính bất biến về màu sắc với RETINEX 27
2.6. So sánh các kỹ thuật chiếu sáng: Phong Shading, phản chiếu ngƣợc Phong
Shading, Gouraud Shading. 35
Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 37
3.1. Bài toán chiếu sáng trong ảnh 37
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

2
3.2. Chƣơng trình thử nghiệm 38
3.2.1. Các khối Modul chính trong chƣơng trình 38
3.2.1.1. Khối Modul thực hiện mở một ảnh mới 38
3.2.1.2. Khối Modul thực hiện xử lý thêm nguồn sáng vào ảnh 39
3.2.1.3. Khối Modul thực hiện thêm nguồn sáng mới 40
3.2.1.4. Khối Modul thực hiện thiết lập thông số nguồn sáng 41
3.2.1.5. Khối Modul thực hiện các sự kiện khi thay đổi nguồn sáng 45
3.2.1.6. Khối Modul thực hiện hiển thị kết quả xử lý ảnh 50
3.2.2. Giao diện chƣơng trình 51
3.2.2.1. Giao diện chính của chƣơng trình chiếu sáng trong ảnh 51
3.2.2.2. Giao diện thực hiện mở ảnh 52

3.2.2.3. Giao diện thiết lập màu, tọa độ nguồn sáng, kiểu chiếu sáng,… 52
3.2.2.4. Giao diện xử lý chiếu sáng ảnh và kết quả 53
3.2.2.5. Giao diện thêm nhiều nguồn sáng đồng thời 54
Phần 3. PHẦN KẾT LUẬN 54
TÀI LIỆU THAM KHẢO 55
























Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”

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

3


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng” là công trình
nghiên cứu của riêng tôi dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Nguyễn Thị Hồng Minh. Các
số liệu, hình ảnh đƣợc sử dụng trong luận văn cũng nhƣ các kết quả nghiên cứu
đƣợc trình bày trong luận văn là trung thực.

LÊ THỊ ĐÌNH
















Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

4

LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong trƣờngĐại học CNTT&TT-Đại
học Thái Nguyên cũng nhƣ các thầy giáo ở Viên Công Nghệ Thông Tin đã hết lòng
truyền đạt những kiến thức quý báu cho tôi trong suốt thời gian học Cao học vừa
qua.
Tôi xin chân thành cảm ơn cô giáo TS. Nguyễn Thị Hồng Minh đã tạo điều
kiện, trực tiếp hƣớng dẫn, động viên và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực hiện
luận văn tốt nghiệp.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, cán bộ viên chức trƣờng Dự bị
đại học dân tộc Nội trú Sầm Sơn đã tạo mọi điều kiện cho bản thân tôi và các học
viên lớp cao học CNTT K8B hoàn thành khoa học.
Tôi xin chân thành cảm ơn các học Viên trong lớp Cao học CNTTK8B đã
động viên, chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức, tài liệu cho bản thân tôi trong quá trình
học tập và thực hiện đề tài luận văn.
Một lần nữa xin chân thành cảm ơn!

Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

5

Phần 1. ĐẶT VẤN ĐỀ
1. Giới thiệu tổng quan về đề tài
Chiếu sáng ảnh là quá trình chúng ta có thể thêm các hiệu ứng ánh sáng thực
vào ảnh. Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào các bức ảnh đó có thể làm
cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngƣợc lại cũng có thể làm cho bức ảnh
đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn. Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa đƣợc màu sắc ánh
sáng, thêm vào nhiều kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lƣợng bề mặt
bức ảnh, thêm vào nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh.
Mô hình về ánh sáng và sắc thái là một trong những mô hình chiếu sáng ảnh
đƣợc phát triển nhanh chóng và phổ biến nhất. Việc sử dụng các mô hình về ánh
sáng và sắc thái nhằm tạo ra những hình ảnh thực bằng cách chúng ta sẽ tái tạo lại
vẻ bên ngoài của các bề mặt trong nhiều điều kiện sáng khác nhau. Từ đó chúng ta
có thể thu đƣợc sự phản chiếu từ các điểm trên bề mặt.
Các mô hình chiếu sánh ảnh phổ biến gồm có mô hình Phong shading và
Gouraud shading.
Phong shading dùng để chỉ một tập hợp các kỹ thuật trong đồ họa máy tính
3D. Phong shading bao gồm một mô hình của sự phản chiếu ánh sáng từ các bề mặt
và một phƣơng pháp ƣớc tính màu sắc điểm ảnh bằng những dạng bình thƣờng của
bề mặt nội suy trên những đa giác định dạng.
Mô hình phản chiếu có thể là “mô hình phản chiếu Phong – Phong refection
model”, “Phong illumination” hay “Phong lighting”. Cũng có thể gọi là “Phong

shading” nếu đó là bóng điểm ảnh hoặc những nơi mà tính toán ánh sáng có thể gọi
là “shading - bóng”. Phong refection là mô hình thực nghiệm chiếu sáng cục bộ. Nó
mô tả cách mà một bề mặt phản xạ ánh sáng nhƣ là sự kết hợp giữa phản xạ khuếch
tán ở các bề mặt thô ráp với phản xạ phản chiếu ở cá bề mặt sáng bóng. Nó dựa trên
quan sát của BUI TUONG PHONG là: bề mặt sáng bóng có những điểm phản chiếu
cƣờng độ nhỏ, trong khi bề mặt mờ đục có những điểm phản chiếu lớn và giảm đi từ
từ.
Gouraud shading, là một phƣơng pháp đƣợc sử dụng trong đồ họa máy tính
để mô phỏng các hiệu ứng khác nhau của ánh sáng và màu sắc trên bề mặt của một
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

6
đối tƣợng. Trong thực tế, Gouraud shading đƣợc sử dụng để đạt đƣợc ánh sáng mịn
trên bề mặt đa giác thấp (low polydon) mà không có các yêu cầu nặng nề về tính
toán chiếu sáng cho mỗi điểm ảnh. Gouraud công bố lần đầu tiên kỹ thuật này vào
năm 1971, sau khi phát minh ra Le Sapot.
2. Lý do chọn đề tài
Với sự phát triển rất mạnh mẽ của một số loại hình nghệ thuật, văn hóa đòi
hỏi chúng ta có những bức ảnh sống động rõ nét phản ảnh đúng đủ trong những thời
kỳ, thời điểm nhất định. Để đáp ứng đƣợc các yếu tố đó đòi hỏi các bức ảnh phải
đƣợc điều phối mầu sắc, ánh sáng,… cho phù hợp với các yêu cầu thực tế. Vì vậy
để hỗ trợ thêm cho việc tạo ra các bức ảnh nhƣ mong muốn nhƣ đã nêu trên ta cùng
nghiên cứu các kỹ thuật chiếu sáng ảnh. Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực
vào các bức ảnh đó có thể làm cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn, rực rỡ và
ngƣợc lại cũng có thể làm cho bức ảnh đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn
Chính vì lý do nêu trên tôi quyết định chọn đề tài “Chiếu sáng trong ảnh và
ứng dụng”.
3. Bố cục của luận văn
 Phần mở đầu: Nêu lý do chọn đề tài và bố cục luận văn

 Nội dung:
CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH
1.1. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh.
1.2. Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh.
1.2.1. Khái quát về chiếu sáng ảnh
1.2.2. Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh
1.2.3. Một số hình ảnh về chiếu sáng
Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH
2.1. Kỹ thuật Phong Shading
2.2. Kỹ thuật phản chiếu ngƣợc Phong Shading
2.3. Kỹ thuật Gouraud Shading
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

7
2.4. Phép nội suy Phong
2.5. Tính bất biến về màu sắc với RETINEX
2.6. So sánh các kỹ thuật chiếu sáng: Phong Shading, phản chiếu ngƣợc
Phong Shading, Gouraud Shading.
Chương 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
3.1. Bài toán chiếu sáng ảnh
3.2. Chƣơng trình thử nghiệm
3.2.1. Các khối Modul chính trong chƣơng trình
3.2.2. Giao diện chƣơng trình.
Phần kết luận: Tóm tắt các kết quả đạt đƣợc, hƣớng phát triển tiếp
 Tài liệu tham khảo

Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

8


Phần 2. NỘI DUNG
Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CHIẾU SÁNG ẢNH
1.1. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh.
1.1.1. Xử lý ảnh
Xử lý ảnh (Image Proceessing) là một lĩnh vực có quan hệ mật thiết với nhận
thức về ảnh của con ngƣời. Hay nói một cách khác “thị giác máy” dựa trên phép xử
lý ảnh bằng sự phân tích của máy. Trong thực tế, hai lĩnh vực “xử lý ảnh số” và “
thị giác máy” có liên kết chặt chẽ với nhau. Tuy nhiên, cho đến nay cả hai lĩnh vực
này đã hoàn thiện đến mức chúng có thể cho phép giải quyết các vấn đề một cách
riêng rẽ, độc lập.
1.1.2. Quá trình thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh và lƣu trữ ảnh
1.1.2.1. Quá trình thu nhận ảnh
Ảnh tồn tại trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ
sáng. Ảnh có thể đƣợc thu nhận qua Camera, từ vệ tinh nhân tạo qua bộ cảm biến
Sensor hay qua máy Scanner.

Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Số
hóa là quá trình rời rạc hóa về không gian và lƣợng tử hóa thành phần giá trị. Quá
trình rời rạc hóa về không gian là quá trình thu nhận những điểm rời rạc từ một ảnh
liên tục. Quá trình này cũng chính là việc tìm cách biểu diễn một ảnh lớn có vô số
điểm, thành ảnh có hữu hạn điểm, mà không làm mất hay thay đổi tính chất của
ảnh, để việc lƣu trữ và xử lý đƣợc dễ dàng. Quá trình lƣợng tử hóa về giá trị là quá
trình rời rạc hóa về mặt giá trị để có thể đơn giản hóa việc tính toán và đƣa vào máy
tính để xử lý. Tùy theo từng loại ảnh, độ chính xác yêu cầu và khả năng xử lý của
máy tính mà ta có các mức lƣợng tử thích hợp.
1.1.2.2. Biểu diễn ảnh
Trong biểu diễn ảnh, có hai khái niệm thƣờng dùng đó là pixel(phần tử ảnh)
và grey level(mức xám).
* Phần tử ảnh (Pixel)
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

9
Với tính chất ảnh đƣợc thu nhận nhƣ trên thì ảnh có thể đƣợc biểu diễn bằng
tín hiệu tƣơng tự hoặc tín hiệu số. Trong biểu diễn số của các ảnh đa cấp xám, một
ảnh thƣờng đƣợc biểu diễn bằng một ma trận hai chiều. Mỗi phần tử của ma trận
biểu diễn cho mức xám hay cƣờng độ của ảnh tại vị trí đó. Mỗi phần tử nhƣ vậy
trong ma trận đƣợc gọi là một phần tử ảnh, thông thƣờng kí hiệu là PEL(Picture
Element) hoặc là điểm ảnh(Pixel). Mỗi Pixel gồm một cặp tọa độ x,y và màu.
Cặp tọa độ x,y tạo nên độ phân giải của ảnh( Resolution). Một ảnh là một tập
hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hóa, nó thƣờng đƣợc biểu diễn bởi bảng hai chiều
I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm (n

p) pixels.
* Mức xám(Gray level)
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.


1.2. Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh.


Trong hình 1, lƣới chia ô vuông tƣởng tƣợng đƣợc đặt lên ảnh. Độ lớn mỗi ô
vuông của lƣới xác định kích thƣớc của một điểm ảnh. Mức xám của một điểm
đƣợc tính bằng cƣờng độ sáng trung bình tại mỗi ô vuông này. Mắt lƣới càng nhỏ
thì cho chất lƣợng ảnh càng cao.
- Với ảnh đen trắng: Nếu dùng 8 bit(1 byte) để biểu diễn mức xám, thì số các
mức xám có thể biểu diễn đƣợc là 2
8
hay 256. Mỗi mức xám đƣợc biểu diễn dƣới
dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn cho
mức cƣờng độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức cƣờng độ sáng nhất.
- Với ảnh màu: Cách biểu diễn cũng tƣơng tự nhƣ với ảnh đen trắng, chỉ khác
là các số tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ, bao gồm:
Đỏ(Red), Lục(Green) và Lơ(Blue). Để biểu diễn cho một điểm ảnh màu cần 24 bit,
24 bit này đƣợc chia thành ba khoảng 8 bit. Mỗi khoảng này biểu diễn cho cƣờng
độ sáng của một trong các màu chính.
Pixel hay
PEL
Độ sáng trung bình
trong mỗi hình chữ
nhật = giá trị một
điểm ảnh.
Hình 1.1.2.2: a - Biểu diễn một mức xám của ảnh số.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

10
Nhƣ vậy, ta có thể thấy rằng ảnh đa kép xám là một trƣờng hợp đặc biệt của
ảnh màu, trong đó các thành phần tọa độ màu tƣơng ứng bằng nhau(R=G=B=1).
Về mặt toán học, bản chất của ảnh là một hàm hai biến phụ thuộc vào miền
không gian I= f(x,y) với x,y là các biến tọa độ. Giá trị số ở điểm có tọa độ(x,y)
tƣơng ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh(x là các cột, y là các hàng). Giá trị
của hàm ảnh I=f(x,y) đƣợc hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dƣơng.
0

f(x,y)

f
max
Ảnh có thể đƣợc biểu diễn theo một trong hai mô hình sau: Mô hình Vector
hoặc mô hình Raster.
 Mô hình Raster: Là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh
đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi
điểm ảnh có thể đƣợc biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster thuận lợi cho
việc thu nhận, hiển thị và in ấn.
 Mô hình Vector: Bên cạnh mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ, dễ dàng
hiển thị và in ấn, các ảnh biểu diễn theo mô hình vector còn có ƣu điểm cho phép dễ
dàng lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm,…Theo những yêu cầu này thì kỹ
thuật biểu diễn vector tỏ ra ƣu việt hơn. Trong mô hình này, ngƣời ta sử dụng
hƣớng vector của các điểm ảnh lân cận để mã hóa và tái tạo lại hình ảnh ban đầu.
Các ảnh vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa nhƣ Digitalize hoặc
đƣợc chuyển đổi từ các cảnh Raster thông qua các chƣơng trình vector hóa.
Khi xử lý các ảnh Raster chúng ta có thể quan tâm đến mối quan hệ trong
vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lƣới hình
vuông(raster), lƣới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau.

Cách sắp xếp theo hình vuông là đƣợc quan tâm đến nhiều nhất và có hai loại: điểm
4 láng giềng(4 liền kề) hoặc 8 láng giềng(8 liền kề).




1.1.2.3. Lưu trữ ảnh
Hình 1.1.2.2: b - Điểm 8 láng giềng và điểm 4 láng giềng.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

11
Ảnh thu đƣợc sau quá trình số hoá thƣờng đƣợc lƣu lại cho quá trình xử lý tiếp
theo hoặc chuyển sang giai đoạn phân tích. Nếu lƣu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu
bản đồ ảnh thì dung lƣợng sẽ khá lớn, tốn kém mà nhiều khi không đem lại hiệu quả
cao.
Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng khác
nhau từ ảnh đen trắng IMG, ảnh đa cấp xám hay ảnh màu: BMP, GIF, JPEG,…
Định dạng BMP: Đây là định dạng thƣờng gặp trong các file ảnh, các ảnh
đƣợc chụp từ phim VCD thƣờng mang định dạng này.
Định dạng JPG: Là định dạng nén, file ảnh đƣợc lƣu dƣới định dạng này
thƣờng có dung lƣợng nhỏ, thƣờng đƣợc dùng trong công việc thiết kế trang Web.
Định dạng PDF: Là định dạng file ảnh để đọc trong chƣơng trình Acrobat,
cũng thƣờng đƣợc dùng trong công việc thiết kế trang Web.
Định dạng GIF: Là định dạng của các file ảnh động, dung lƣợng của file GIF
cũng rất nhỏ nên thƣờng dùng trong công việc thiết kế Website.
Tuy những định dạng này là khá khác nhau, song chúng cũng tuân theo một
cấu trúc chung nhất. Nhìn chung một tệp ảnh gồm ba phần:
- Đầu tệp( Header)
- Dữ liệu nén(Data Compression)

- Bảng màu(Falette Color)
 Đầu tệp : Chứa thông tin về kiểu , kích thƣớc, độ phân giải, số bít dùng cho 1
pixel, cách mã hoá, vị trí bảng màu,…Kích thƣớc phần Header rất khác nhau, phụ
thuộc kiểu định dạng ảnh.
 Dữ liệu nén: Số liệu ảnh đã đƣợc mã hoá bởi kiểu mã hoá chỉ ra trong phần
header.
 Bảng màu: không nhất thiết phải có.
Nếu có, nó chỉ ra số màu dùng trong ảnh và sử
dụng để hiện ảnh.


Đầu tệp(Header)


Dữ liệu nén
(Data Compression)


Bảng màu
(Palette Color)
Hình 1.1.2.3: Cấu tạo của một tệp ảnh.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

12

1.1.3. Các mô hình biểu diễn màu
1.1.3.1. Hệ màu chuẩn RGB
Theo tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE(Commision Internationle
Eclairage), một màu đƣợc tổ hợp từ các màu cơ bản theo một tỷ lệ nào đấy. Tổ chức

này đƣa ra một hệ chuẩn, dùng ba màu cơ bản, độc lập là R(Red-Đỏ), G(Green-
Lục), B(Blue-Lơ) và kí hiệu RBG
CIE
. Hầu hết, các màu khác nhau trong thực tế đều
có thể biểu diễn tọa độ của chúng bởi hệ tọa độ độ này, có nghĩa là từ ba màu cơ
bản này ta có thể tổng hợp đƣợc nhiều màu khác nhau trong thực tế.
Hệ thống màu RGB là hệ thống màu cộng vào bởi vì mỗi màu đƣợc tạo nên
bằng cách cộng thêm các phần tử vào màu đen (0,0,0). Khuôn dạng của không gian
RGB là định dạng phổ biến nhất của ảnh số, lý do chính là tính tƣơng thích với màn
hình hiển thị hay chính là màn hình vi tính.
Giả sử, một pixel ảnh màu kí hiệu là P
x
thì nó đƣợc viết:
P
X
=










Blue
Green
dRe

Ngƣời ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B(tƣơng ứng với hệ tọa độ x-y-z) để
biểu diễn màu nhƣ sau:









Blue(Lơ)
(0,0,1)
Lơ
(0,1,1)Tím
xanh
(1,0,1)Tím
(1,0,0)Đỏ
(1,1,0)Vàng
(0,1,0)Lục
Green(Lục)
Red(Đỏ)
(0,0,0)Đen
Hình 1.1.3.1. Hệ toạ độ 3 màu G-R-B
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

13

Trong cách biểu diễn này ta có công thức: Đỏ + Lục + Lơ = 1. Công thức này
đƣợc gọi là công thức Maxwell. Trong hình vẽ trên tam giác tạo bởi ba đƣờng thẳng
đứt đoạn gọi là tam giác Maxwell. Màu trắng trong hệ tọa độ này đƣợc tính bởi:
Trắng
CIE
=(Đỏ
CIE
=Lục
CIE
=Lơ
CIE
=1).
1.1.3.2. Hệ màu CMY
Không gian màu CMY đƣợc dùng trong việc in ấn. Màu lục lam, màu đỏ tƣơi
và màu vàng là phần bù của màu đỏ, màu xanh lá cây và màu xanh dƣơng đƣợc gọi
là các thành phần cơ sở trừ vì chúng đƣợc tạo ra bằng cách trừ đi độ sáng từ màu
trắng.
Ví dụ: Màu lục lam là phần bù của màu đỏ, đƣợc tạo ra bằng cách xóa đi thành
phần đỏ từ màu trắng.
Có thể chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu CMY bằng công
thức chuyển đổi đơn giản nhƣng không chính xác: C=1-R; M=1-G; Y=1-B. Hệ
thống màu CMY dƣờng nhƣ là một sự đảo ngƣợc của hệ thống màu RGB. Đặc tính
của nó là sự đơn giản, ứng dụng nhiều trong thực tế, tuy nhiên khuyết điểm của nó
cũng tƣơng tự nhƣ không gian màu RGB, tức là cách mã hóa khác với cách mà con
ngƣời cảm nhận về màu sắc.

Hình 1.1.3.2. Hệ màu C-M-Y
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

14

1.1.3.3.Hệ màu YIQ
Về cơ bản mô hình màu YIQ là sự biến thể mô hình màu RGB bằng cách
chuyển đổi hiệu quả và duy trì sự tƣơng thích với hệ màu đơn sắc chuẩn. Thành
phần Y của hệ màu này cung cấp tất cả các thông tin video yêu cầu bởi một tập các
màu đơn sắc. Công thức chuyển đổi từ RGB sang YIQ:











Q
I
Y
=






212.0
596.0
299.0

532.0
275.0
587.0










311.0
321.0
114.0
=











B
G
R

Để lấy đƣợc các giá trị RGB từ tập YIQ, chúng ta chỉ cần thực hiện toán tử
đảo ma trận. Hệ màu YIQ đƣợc thiết kế giúp sự cảm nhận của con ngƣời về sự thay
đổi độ sáng chói tốt hơn sự thay đổi đặc trƣng màu sắc(Hue) và độ thuần
khiết(Staration). Lợi thế của YIQ trong việc xử lý ảnh là độ chói(Y) và thông tin
màu(I và Q) đƣợc tách riêng ra. Sự quan trọng của việc tách riêng này giúp cho việc
xử lý thành phần Y của ảnh có thể không có ảnh hƣởng đến nội dung màu.
Không gian màu này gây khó khăn cho ngƣời sử dụng vì nó không phản ánh
trực tiếp khái niệm giác quan của màu sắc: màu, sắc thái và độ sáng.
1.1.3.4.Hệ màu L*a*b
Mô hình này cũng do tổ chức màu quốc tế CIE đề cử, dùng cho việc lƣợng
hóa sự khác biệt màu sắc trong vật chiếu sáng của ánh sáng ban ngày. Tuy nhiên, nó
có một sự chuyển đổi để ghi vào việc tính toán cho việc thích nghi với nguồn sáng.
Một màu đƣợc xác định bằng hai tọa độ x và y. Độ sáng L* dựa trên độ đo giác
quan của thành phần sáng u*,v* là tọa độ màu. Các màu khác nhau theo một hƣớng
duy nhất là xấp xỉ bằng nhau trong không gian màu. Do đó, khoảng cách Euclide
đƣợc dùng để xác định khoảng cách tƣơng đối giữa hai màu. Tuy nhiên, việc
chuyển sang không gian màu RGB là không tuyến tính. Đây là không gian màu có
sự tách biệt giữa ánh sáng và màu sắc.
1.1.3.5.Hệ màu HSI(Hue- Saturation- Itensity)
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”

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

15
Hệ thống màu HSI mã hóa thông tin màu sắc bằng cách chia giá trị I từ hai
giá trị đƣợc mã hóa về độ hội tụ của màu H và S. Thành phần không gian màu của
HSI gồm 3 phần:
H: Có giá trị từ 0-2

, mang thông tin về màu sắc.
S: Có giá trị 0-1, mang giá trị về độ thuần khiết của thành phần H.
I: Mang thông tin về độ sáng của điểm ảnh.
Ta có thể hình dung không gian HSI nhƣ là một hình nón. Với trục chính
biểu thị cƣờng độ sáng I. Khoảng cách đến trục biểu thị độ thuần khiết S. Góc xung
quanh trục biểu thị màu sắc H.
Lưu ý: Hệ thống màu HSI đôi khi cũng đƣợc gọi là hệ thống màu HSV, bởi
vì thay V(Value) bởi I(Itensity).
Hệ thống HSI thích hợp hơn với thiết kế đồ họa bởi vì nó cung cấp sự điều
khiển trực tiếp đến ánh sáng và màu sắc. Hệ thống này cũng hỗ trợ tốt cho những
thuật toán xử lý ảnh vì sự tiêu chuẩn hóa về ánh sáng và tập trung về hai tham số là
độ hội tụ màu và cƣờng độ màu. Hệ thống HSI có sự phân biệt rõ rệt về màu sắc và
ánh sáng. Do đó, có khả năng rất lớn trong việc so sánh sự giống nhau về màu sắc
giữa hai ảnh.

Công thức chuyển đổi không gian màu RGB sang không gian màu HIS.
Cho RGB c
1
(r, g, b) và HSI c
2
(h, s, i). Ta có:
i=max(r, g, b); s=
i
bgri ),,min(

Hình 1.1.3.5. a. Hệ màu HIS – b. Không gian màu HSI
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

16
Đặt r’=
),,min( bgri
ri


; g’=
),,min( bgri
gi


; b’=
),,min( bgri
bi



h=

















khácr
bgrrbgrbkhig
bgrbbgrgkhib
bgrbbgrgkhir
bgrgbgrrkhig
bgrgbgrrkhib
'5
),,min();,,max(:'3
),,min();,,max(:'3
),,min();,,max(:'1
),,min();,,max(:'1

),,min();,,max(:'5

Với các đặc tính sau mô hình màu HSI có những ƣu điểm sau:
- Dễ cảm nhận, phù hợp với cảm nhận mắt ngƣời.
- Dễ định lƣợng, tách bạch thành phần màu và độ sáng.
Với 5 hệ màu đƣợc giới thiệu ở trên thì hệ màu chuẩn RGB là hệ màu cơ bản
nhất, những hệ màu còn lại đều có thể đƣợc chuyển đổi từ hệ RGB. Mặt khác, hệ
màu RGB đƣợc sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh số, do tính tƣơng thích với độ phân
giải của màn hình máy tính. Do vậy, đề tài này cũng chọn hệ màu RGB cho cách
biểu diễn và xây dựng đề tài của mình.
1.2. Ánh sáng và sự chiếu sáng trong ảnh
1.2.1. Khái quát về chiếu sáng ảnh
Chiếu sáng ảnh là quá trình chúng ta có thể thêm các hiệu ứng ánh sáng thực
vào ảnh. Với việc thêm các hiệu ứng ánh sáng thực vào các bức ảnh đó có thể làm
cho các bức ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngƣợc lại cũng có thể làm cho bức ảnh
đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn.
Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa đƣợc màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều
kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lƣợng bề mặt bức ảnh, thêm vào
nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh.
1.2.2. Một số ứng dụng của chiếu sáng ảnh
Chiếu sáng ảnh giúp chúng ta điều chỉnh ánh sáng trong bức ảnh theo ý
thích. Làm cho bức ảnh ảnh sáng sủa, lãng mạn hơn và ngƣợc lại cũng có thể làm
cho bức ảnh đó trở nên tối tăm, ảm đạm hơn.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

17
Chiếu sáng ảnh có thể chỉnh sửa đƣợc màu sắc ánh sáng, thêm vào nhiều
kiểu ánh sáng một cách đa dạng, thay đổi chất lƣợng bề mặt bức ảnh, thêm vào
nhiều loại hiệu ứng ánh sáng bao quanh.

1.2.3. Một số hình ảnh về chiếu sáng

Original Image


effect01.las

Original Image


effect02.las

effect02a.las

effect02b.las


Original Image


effect03.las

Original Image


effect04.las

Original Image

effect05.las
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

18

Original Image


effect06.las

Original Image


effect07.las

Original Image


effect08.las

Original Image


effect09.las

Original Image


effect10.las

effect10a.las


Original Image


effect11.las



Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

19
Original Image
effect13.las

Original Image


effect15.las

Original Image


effect16.las

Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

20




Chƣơng 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT CHIẾU SÁNG ẢNH
Các kỹ thuật ngƣời ta thƣờng dùng để chiếu sáng ảnh thì có một số kỹ thuật.
Trong đó có kỹ thuật sử dụng mô hình về ánh sáng và sắc thái đƣợc đƣợc phát triển
nhanh chóng. Việc sử dụng các mô hình về ánh sáng và sắc thái nhằm tạo ra những
hình ảnh thực bằng cách chúng ta phải tái tạo đƣợc vẻ bên ngoài của các bề mặt
dƣới điều kiện sáng khác nhau. Từ đó chúng ta có thể thu đƣợc sự phản chiếu từ
một điểm trên bề mặt.
Ánh sáng phản chiếu mà chúng ta quan sát đƣợc là sự kết hợp giữa nhiều

nguồn sáng khác nhau. Các hiệu ứng ánh sáng đƣợc miêu tả bằng các mô hình về sự
tƣơng tác của các nguồn ánh sáng với các bề mặt vật thể. Ta có các yếu tố xác định
hiệu ứng ánh sáng là:
- Các thông số của nguồn sáng
o Vị trị
o Quang phổ ddienj từ
o Hình dạng
- Thông số bề mặt
o Vị trí
o Các đặc tính phản xạ
o Vị trí gần bề mặt
- Thông số máy quay
o Vị trí
o Sự nhạy của cảm biến quang phổ
Mô hình ánh sáng đƣợc dùng để tính toán sự tăng cƣờng của ánh sáng đƣợc
phản chiếu ở một điểm nhất định trên bề mặt.
Phƣơng pháp dựng hình giúp chúng ta xem xét việc truyền sáng giữa các bề
mặt và khung cảnh để sử dụng việc tính toán cƣờng độ từ mô hình chiếu sáng để
xác định cƣờng độ ánh sáng ở tất cả các điểm ảnh trong hình ảnh
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

21
Các mô hình: Mô hình nguồn sáng; Các mô hình chiếu sáng; … đƣợc dùng
để xây dựng kỹ các kỹ thuật chiếu sáng. Tuy nhiên để tổng quát lên các kỹ thuật về
chiếu sáng ta sẽ tìm hiểu mô hình Phong shading; Gouraud shading.


2.1. Kỹ thuật Phong Shading
Phong shadinh dùng để chỉ một tập hợp các kỹ thuật trong đồ họa máy tính 3D.

Phong shadinh bao gồm một mô hình cảu sự phản chiếu ánh sáng từ các bề mặt và
một phƣơng pháp ƣớc tính màu sắc điểm ảnh bằng những dạng bình thƣờng của bề
mặt nội suy trên những đa giác định dạng.
Mô hình phản chiếu có thể là “mô hình phản chiếu Phong – Phong refection
model”, “Phong illumination” hay “Phong lighting”. Cũng có thể gọi là “Phong
shadinh” nếu đó là bóng điểm ảnh hoặc những nơi mà tính toán ánh sáng có thể gọi
là “shadinh - bóng”.
Phong refection là mô hình thực nghiệm chiếu sáng cục bộ. Nó mô tả cách
mà một bề mặt phản xạ ánh sáng nhƣ là sự kết hợp giữa phản xạ khuếch tán ở các
bề mặt thô ráp với phản xạ phản chiếu ở cá bề mặt sáng bóng. Nó dựa trên quan sát
của BUI TUONG PHONG là: bề mặt sáng bóng có những điểm phản chiếu cƣờng
độ nhỏ, trong khi bề mặt mờ đục có những điểm phản chiếu lớn và giảm đi từ từ.






Với mỗi nguồn sáng tron một khung cảnh, chúng ta xác định các thành phần
i
s
và i
d
nhƣ những cƣờng độ (thƣờng là những gía trị RGB) của thành phần phản
chiếu và khuếch tán của nguồn sáng tƣơng ứng. Một giá trị i
a
kiểm soát sự phát ánh
sáng xung quanh, nó thỉnh thoảng đƣợc tính từ sự đóng góp của tất cả các nguồn
sáng.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”

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

22
Với mỗi trị số đó, ta định nghĩa:
k
s
: Sự phản xạ ánh sáng phản chiếu không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng
phản chiếu so với tổng ánh sáng tới bề mặt.
k
d
: Sự phản xạ ánh sáng khuếch tán không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng
khuếch tán so với tổng ánh sáng tới bề mặt.
k
a
: Sự phản xạ ánh sáng xung quanh không đổi, tỉ lệ phản xạ của ánh sáng
xung quanh biểu hiện trên tất cả các điểm trên nền cảnh quan sát.
α: Là một hằng số bóng sáng của loại vật liệu này, loại vật liệu lớn hơn dành
cho các bề mặt loại nhẵn hơn và có các đặc tính giống gƣơng hơn.
Hơn nữa, chúng ta cũng xác định đƣợc ánh sáng là tập các nguồn sáng, L là
vecto hƣớng từ điểm trên bề mặt tới mỗi nguồn sáng, N là pháp tuyến tại mỗi điểm
trên bề mặt, R là hƣớng của tia phản xạ lí tƣởng từ điểm đó trên bề mặt, V là hƣớng
từ điểm đó đến ngƣời quan sát (vd nhƣ một may quay ảo).
Tiếp đó mô hình Phong cung cấp một phƣơng trình để tính toán giá trị
“shading- bóng” Ip của mỗi điểm mặt:

Thời gian khuếch tán không bị ảnh hƣởng bởi hƣớng ngƣời quan sát (V).
Thời gian phản chiếu lớn chỉ khi hƣớng ngƣời quan sát (V) thẳng hàng (trùng) với
hƣớng phản xạ R. Sự lệch nhau giữa hai góc nhau V và R đƣợc đo bằng α độ lớn
của cosin góc giữa chúng. Cosin của một góc giữa vecto R và V tƣơng ứng với
“dot product” của chúng. Khi α lớn, trƣờng hợp gần giống nhƣ phản xạ của gƣơng,

những điểm phản chiếu sẽ nhỏ bởi vì bất cứ điểm quan sát nào không thẳng hàng
với tia phản xạ sẽ có cosin nhỏ và tiến tới không khi tăng dần cƣờng độ chiếu sáng.
Khi chúng ta có các thông số đại diện cho màu sắc nhƣ giá trị RGB, phƣơng
trình này thông thƣờng sẽ tính riêng cho từng cƣờng độ R, G và B.
Mặc dù cách xây dựng trên là phổ biến trong việc biểu diễn mô hình Phong, một
thuật ngữ cụ thể trong tổng chỉ nên đƣợc bao gồm nếu nó là tích cực, tức là, một
cách chính thức, phƣơng trình chƣa chính xác.
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

23
2.2. Kỹ thuật phản chiếu ngƣợc Phong Shading
Mô hình phản chiếu bóng Phong là một đánh giá gần đúng với các đối tƣợng
trong cuộc sống thực. Nghĩa là phƣơng trình Phong có thể áp dụng đƣợc cho bóng
quan sát đƣợc trong một bức ảnh có pháp tuyến bề mặt của những vật thể nhìn thấy
đƣợc. Đảo ngƣợc dùng để chỉ mục đích tính toán những pháp tuyến nhất định nhằm
xác định một bức ảnh là tự nhiên hay đã qua chỉnh sửa.
Mô hình phản chiếu Phong chứa rất nhiều thông số, nhƣ là thông số phản
chiếu bề mặt (albedo), cái thông số mà có thể thay đổi bên trong chính ban thân đối
tƣợng. Do vậy, những pháp tuyến của một đối tƣợng chỉ có thể đƣợc xác định bằng
cách dựa vào những thông tin nhƣ số loại ánh sáng, hƣớng chiếu sáng và các thông
số phản xạ.
Ví dụ chúng ta có một đối tƣợng hình trụ, nhƣ là một ngón tay chẳng hạn và
muốn tính toán pháp tuyến N = [NX, NZ] trên một dòng trên đối tƣợng. Giả sử chỉ
có một loại ánh sáng, không có phản xạ phản chiếu, và những thông số phản xạ đã
biết (xấp xỉ) không thay đổi. Chúng ta có thể đơn giản hóa phƣơng trình Phong nhƣ
sau:

Với C
a

- một hằng số ứng với sự phát ánh sáng xung quanh và C
d
- một hằng
số ứng với sự phát ánh sáng khuếch tán. Ta có thể viết lại phƣơng trình nhƣ sau:

Có thể viết lại trong một dòng đối với các đối tƣợng hình trụ là:
(I
p
− C
a
) / C
d
= L
x
N
x
+ L
z
N
z

Ví dụ nếu hƣớng ánh sáng là 45 độ nằm trên các đối tƣợng L = [0.71,0.71] ta
nhận đƣợc hai phƣơng trình với hai ẩn.
(I
p
− C
a
) / C
d
= 0.71N

x
+ 0.71N
z


Trong khả năng của hai trong phƣơng trình có hai giải pháp có thể dùng cho
hƣớng bình thƣờng. Do vậy một số thông tin trƣớc về hình học là cần thiết để xác
định đúng hƣớng. Các pháp tuyến trực tiếp liên quan đến góc nghiêng của các
đƣờng trên bề mặt vật thể. Do đó các pháp tuyến cho phép tính toán của chiều cao
Luận văn thạc sỹ: “Chiếu sáng trong ảnh và ứng dụng”
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

24
bề mặt tƣơng đối của đƣờng kẻ trên đối tƣợng sử dụng một đƣờng dây tích hợp, nếu
giả sử bề mặt là liên tục.
Nếu vật thể không phải là hìnhh cầu, ta có 3 ẩn N = [Nx,Ny,Nz]. Tiếp đó hai
phƣơng trình vẫn cho phép pháp tuyến quay quanh các vecto quan sát, do đó những
kiến thức về hình học là bắt buộc có. Ví dụ nhƣ với việc nhận dạng khuôn mặt
những đặc điểm về hình học có thể thu đƣợc bằng cách sử dụng phƣơng pháp phân
tích kết cấu chính (PCA) trên một cơ sở dữ liệu về độ sâu của khuôn mặt, chỉ cho
phép sử dụng giải pháp pháp tuyến bề mặt cái mà đã đƣợc thành lập trên cơ sở dân
số.


2.3. Kỹ thuật Gouraud Shading

Đa dạng bóng Gouraud
Gouraud shading, là một phƣơng pháp đƣợc sử dụng trong đồ họa máy tính
để mô phỏng các hiệu ứng khác nhau của ánh sáng và màu sắc trên bề mặt của một
đối tƣợng. Trong thực tế, Gouraud shading đƣợc sử dụng để đạt đƣợc ánh sáng mịn
trên bề mặt đa giác thấp (low polydon) mà không có các yêu cầu nặng nề về tính
toán chiếu sáng cho mỗi điểm ảnh. Gouraud công bố lần đầu tiên kỹ thuật này vào
năm 1971, sau khi phát minh ra Le Sapot.
*. Các nguyên tắc sử dụng phƣơng pháp
Nguyên tắc cơ bản của phƣơng pháp này là: Một cách tính pháp tuyến bề mặt
của mỗi đỉnh trong một mô hình 3D là pháp tuyến này đƣợc tạo nên bởi trung bình
các pháp tuyến bề mặt của những hình đa giác có chung đỉnh đó. Sử dụng cách tính
này, ánh sáng tính toán dựa trên mô hình phản chiếu Phong, sau đó đƣợc điều chỉnh
để tạo ra cƣờng độ màu sắc ở các đỉnh. Cƣờng độ điểm ảnh ở màn hình có thể đƣợc