Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Nghiên cứu một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh 2d

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
  
HỒ ĐỨC NGHỈ
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH ẢNH 2D
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Đồng Nai, năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
  
HỒ ĐỨC NGHỈ
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH ẢNH 2D
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Mã số: 60.48.02.01
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. ĐỖ NĂNG TOÀN
Đồng Nai, năm 2013
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình học tập môn học xử lý ảnh và làm luận văn tốt nghiệp với
đề tài “Nghiên cứu một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh 2D”, với sự giúp đỡ và chỉ bảo
tận tình của thầy PGS. TS. Đỗ Năng Toàn đã giúp tôi có điều kiện nghiên cứu và
hiểu biết sâu hơn về lĩnh vực xử lý ảnh. Đây là lĩnh vực đang được phát triển mạnh
mẽ và được nhiều người quan tâm bởi nó được áp dụng trong nhiều lĩnh vực hoạt
động của xã hội có hiệu quả.
Tôi xin gửi đến thầy PGS. TS. Đỗ Năng Toàn cùng quý thầy, cô trong khoa
Công nghệ thông tin trường Đại học Lạc Hồng những cành hoa với lòng biết ơn sâu
sắc. Những lời quý thầy, cô dạy và những lời dặn dò chân thành sẽ là hành trang
quý báu giúp cho tôi tiếp tục nổ lực học tập và làm việc nhiệt tình, một cách có
khoa học.

Tôi xin chân thành cảm ơn !

LỜI CAM ĐOAN
Quá trình làm luận văn với đề tài “Nghiên cứu một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh
2D”, bản thân gặp nhiều khó khăn trong việc tìm kiếm, sưu tầm tài liệu và tìm hiểu,
viết chương trình demo “Nắn chỉnh biến dạng sách”. Đến nay luận văn của tôi đã
hoàn thành với sự giúp đỡ, chỉ bảo tận tình của thầy PGS. TS. Đỗ Năng Toàn
(Viện công nghệ thông tin – Viện khoa học và công nghệ Việt Nam).
Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung trong luận văn này là do tôi sưu tầm, tìm
kiếm, tra cứu thông tin trên mạng Internet, trong các sách tham khảo. Trong đó có
sử dụng một số thuật toán được các tác giả xuất bản công khai. Sau đó, tôi đã sắp
xếp, hoàn thiện cho phù hợp nội dung yêu cầu với đề tài của mình. Nếu có vấn đề gì
sai sót tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Đồng Nai, ngày 21 tháng 9 năm 2013
Người cam đoan
Hồ Đức Nghỉ
MỤC LỤC
Trang
Trang phụ bìa
Lời cảm ơn
Lời cam đoan
Mục lục
Danh mục hình vẽ
MỞ ĐẦU 1
Chương 1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN NẮN CHỈNH ẢNH 3
1.1. Khái quát về xử lý ảnh 3
1.1.1. Xử lý ảnh, sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh 3
1.1.2. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 4
1.1.2.1. Một số khái niệm cơ bản 4
1.1.2.2. Nắn chỉnh biến dạng 4

1.1.2.3. Khử nhiễu 4
1.1.2.4. Chỉnh mức xám 4
1.2. Bài toán nắn chỉnh ảnh 5
1.2.1. Bài toán 5
1.2.2. Tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước liên quan 5
1.2.2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước 5
1.2.2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước 7
Chương 2 MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH ẢNH 2D 8
2.1. Kỹ thuật nắn chỉnh xuôi 8
2.1.1. Chuyển đổi mức xám 9
2.1.1.1. Phép biến đổi âm bản 10
2.1.1.2. Phép biến đổi Log 10
2.1.2. Biến đổi tuyến tính từng phần 11
2.1.2.1. Giãn độ tương phản 11
2.1.2.2. Làm mỏng mức xám 12
2.1.3. Cân bằng biểu đồ 13
2.1.4. Lọc làm mịn 14
2.1.4.1. Bộ lọc trung bình 14
2.1.4.2. Bộ lọc trung vị 15
2.1.5. Lọc làm sắc nét 16
2.1.5.1. Bộ lọc thông cao 16
2.1.5.2. Bộ lọc phái sinh 16
2.1.5.3. Bộ lọc high boost 17
2.2. Kỹ thuật nắn chỉnh ngược 18
2.2.1. Cong vênh phía trước và cong vênh ngược 19
2.2.1.1. Cong vênh phía trước 19
2.2.1.2. Cong vênh ngược 19
2.2.2. Ma trận chuyển đổi tổng quát 20
2.2.3. Các phép biến đổi affine 20
2.2.3.1. Phép tỷ lệ 22

2.2.3.2. Phép cắt 22
2.2.3.3. Phép xoay 23
2.2.3.4. Phép dịch chuyển 24
2.2.3.5. Nghịch đảo của một biến đổi affine 24
2.2.3.6. Biến đổi affine kết hợp 25
2.2.4. Biến đổi phối cảnh 25
2.3. Kỹ thuật nắn chỉnh kết hợp với kỹ thuật nội suy 27
2.3.1. Kỹ thuật cong vênh lưới 28
2.3.2. Kỹ thuật nội suy trường 29
Chương 3 ỨNG DỤNG NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG SÁCH 34
3.1. Phân tích, thiết kế 34
3.1.1. Áp dụng kỹ thuật nắn chỉnh ngược kết hợp với kỹ thuật nội suy 35
3.1.1.1. Nắn chỉnh hình dạng quyển sách 35
3.1.1.2. Nắn chỉnh bề mặt quyển sách 39
3.1.2. Áp dụng kỹ thuật nắn chỉnh xuôi 42
3.2. Chức năng, cấu trúc chương trình và kết quả thực hiện chương trình 43
3.2.1. Mô tả một số chức năng chương trình 43
3.2.1.1. Chức năng tạo khung ảnh mẫu 43
3.2.1.2. Chức năng nắn chỉnh biến dạng 44
3.2.1.3. Chức năng nâng chất lượng ảnh 44
3.2.2. Cấu trúc, thiết kế chương trình 44
3.2.3. Giới thiệu chương trình 46
3.2.4. Một số kết quả thực hiện chương trình 48
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 50
TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC HÌNH
Trang
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh 3
Hình 1.2. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh 3

Hình 1.3. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn 4
Hình 1.4. Minh họa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn chỉnh 5
Hình 2.1. Ảnh gốc và ảnh âm bản 10
Hình 2.2. Minh họa ảnh gốc và ảnh sau khi thực hiện phép biến đổi log 10
Hình 2.3. Hàm ánh xạ của giãn độ tương phản 11
Hình 2.4. Minh họa ảnh gốc và ảnh giãn độ tương phản 12
Hình 2.5. Minh họa ảnh làm mỏng mức xám 13
Hình 2.6. Minh họa cân bằng biểu đồ 14
Hình 2.7. Minh họa ảnh áp dụng bộ lọc trung bình 15
Hình 2.8. Minh họa ảnh áp dụng bộ lọc trung vị 15
Hình 2.9. Minh họa (a) ảnh gốc, (b) ảnh sau khi áp dụng bộ lọc thông cao 16
Hình 2.10. Minh họa (a) ảnh gốc, (b) ảnh áp dụng bộ lọc high boost với A=1.5 18
Hình 2.11. Biến đổi làm cong vênh hình ảnh 18
Hình 2.12. Cong vênh phía trước 19
Hình 2.13. Cong vênh ngược 20
Hình 2.14. Minh họa tỷ lệ đồng nhất: (a) hình ảnh gốc và (b) hình ảnh tỷ lệ 22
Hình 2.15. Cắt theo hướng u: (a) là hình ảnh ban đầu và (b) hình ảnh bị cắt 23
Hình 2.16. Minh họa phép xoay: (a) hình ảnh ban đầu và (b) hình ảnh xoay 23
Hình 2.17. Cong vênh ảnh kết hợp cong vênh và hòa tan chéo 28
Hình 2.18. Cong vênh lưới giữa hai hình ảnh 28
Hình 2.19. Cặp đoạn thẳng đơn 30
Hình 2.20. Các phép biến đổi cặp đoạn thẳng đơn tính năng 31
Hình 2.21. Ví dụ cặp đoạn thẳng đa năng 31
Hình 3.1. Minh họa ảnh quyển sách bị biến dạng (a) và ảnh sau khi nắn chỉnh (b) 34
Hình 3.2. Minh họa ảnh gốc và mô hình ảnh đích mong muốn 36
Hình 3.3. Minh họa cách tìm các điểm thuộc đa giác 39
Hình 3.4. Minh họa phép nội suy affine hai tam giác 40
Hình 3.5. Minh họa phép nội suy song song tuyến tính 41

1

MỞ ĐẦU
Trong thời kỳ công nghệ thông tin ngày càng phát triển mạnh mẽ, việc sử
dụng máy vi tính không chỉ còn bó hẹp trong các viện nghiên cứu, trường đại học,
cao đẳng, các trung tâm máy tính mà còn sử dụng rộng rãi ở các cơ quan, công ty,
doanh nghiệp, trường phổ thông, cá nhân gia đình, cùng với sự phát triển vượt bậc
về phần cứng máy tính và các thiết bị liên quan làm cho mọi loại thông tin, số liệu,
âm thanh, hình ảnh có thể được đưa về dạng kỹ thuật số để bất kỳ máy tính nào
cũng có thể lưu trữ, xử lý và chuyển tiếp cho nhiều người.
Ngày nay công nghệ thông tin được ứng dụng hầu hết trong các lĩnh vực hoạt
động của xã hội như giáo dục, y tế, thống kê, tài chính, ngân hàng, bưu chính viễn
thông, điện lực, kinh tế, kiến trúc, quân sự, giải trí, xử lý ảnh,… Trong đó lĩnh vực
xử lý ảnh đang phát triển mạnh mẽ và được nhiều người quan tâm bởi được áp dụng
trong nhiều lĩnh vực có hiệu quả chẳng hạn dựa vào ảnh để nhận dạng mặt người
phục vụ cho công việc tìm kiếm tội phạm, chẩn đoán bệnh, phẩu thuật bệnh nhân,
giám sát giao thông, chế tạo robot, điều khiển hoạt động của máy bay, làm phim,
mô phỏng các thí nghiệm trong vật lý, trong hóa học và trong sinh học,…
Tuy nhiên, ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh thông qua các thiết bị như
máy chụp ảnh, camera, webcam, máy chụp X-quang, máy chụp cắt lớp CT
(Computerized Tomography: chụp cắt lớp điện toán), máy siêu âm,… không thể
tránh khỏi biến dạng bởi các thiết bị quang học và điện tử, đôi khi bởi chính bản
thân đối tượng. Vì vậy, cần phải có phương pháp để điều chỉnh các điểm sai lệch,
chỉnh độ nghiêng, lọc nhiễu, nâng độ tương phản, làm ảnh rõ hơn, nét hơn,… sao
cho đối tượng được thu nhận thể hiện đúng bản chất của mình trên ảnh.
Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của mạng Internet, con người có thể tổ
chức các hoạt động thông qua mạng Internet chẳng như học tập, họp trực tuyến, trao
đổi thông tin, giới thiệu sản phẩm, mua bán hàng thông qua mạng, Do vậy mà đa
số các doanh nghiệp, công ty, xí nghiệp đều xây dựng cho mình một website riêng
để giới thiệu về công ty, về vấn đề kinh doanh, về mẫu mã, về chất lượng sản phẩm
của họ. Chẳng hạn như trong lĩnh vực kinh doanh mua bán sách, các nhà sách giới
thiệu về nội dung, giá cả, minh họa hình ảnh quyển sách cho khách hàng.

2
Để minh họa sản phẩm, ảnh của quyển sách đưa lên website để quảng bá sản
phẩm cho khách hàng đòi hỏi phải chụp được ảnh của quyển sách vào ở tư thế nhìn
thấy được ba mặt của nó, ba mặt nhìn thấy giống như trong không gian ba chiều
vậy. Tuy nhiên, khi chụp ảnh có thể do thiết bị điện tử, quang học hay cách đặt máy
chụp mà ảnh của quyển sách thu nhận được không thể hiện được bản chất thực của
nó hay nói cách khác là bị biến dạng. Chẳng hạn như có một đầu to đầu nhỏ, có góc
quyển sách các trang giấy bị cong vênh, bung ra, không nhẵn, Do đó, ta cần nắn
chỉnh ba mặt của quyển sách đã chụp bị biến dạng sao cho sau khi nắn chỉnh thì ba
mặt của quyển sách này nhìn thấy được ba mặt không còn cong vênh, các mép
không bị nhăn và hình ảnh của các mặt quyển sách nét hơn, rõ hơn.
Xuất phát từ vấn đề vừa nêu trên, mục tiêu của luận văn này là nghiên cứu một
số kỹ thuật nắn chỉnh xuôi, kỹ thuật nắn chỉnh ngược và kết hợp với kỹ thuật nội
suy nắn chỉnh ảnh 2D để áp dụng vào việc nắn chỉnh biến dạng quyển sách sau
thu nhận.
Bố cục của luận văn này bao gồm phần mở đầu, ba chương chính, phần kết
luận – hướng phát triển và tài liệu tham khảo. Nội dung của các chương chính được
tổ chức như sau:
Chương 1: Tổng quát về xử lý ảnh và bài toán nắn chỉnh ảnh. Chương này
trình bày tóm tắt tình hình nghiên cứu trong nước, ngoài nước liên quan đến đề tài,
các vấn đề cơ bản của xử lý ảnh và bài toán nắn chỉnh ảnh.
Chương 2: Một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh 2D. Chương này trình bày cơ sở lý
thuyết của một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh 2D: Kỹ thuật nắn chỉnh xuôi, kỹ thuật nắn
chỉnh ngược, kỹ thuật nắn chỉnh kết hợp với kỹ thuật nội suy.
Chương 3: Ứng dụng nắn chỉnh biến dạng sách. Chương này trình bày bài toán
nắn chỉnh sách và một số kết qủa thử nghiệm chương trình nắn chỉnh biến dạng
sách sau thu nhận.
3
Chương 1
KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN NẮN CHỈNH ẢNH

1.1. Khái quát về xử lý ảnh
1.1.1. Xử lý ảnh, sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh
Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò
quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính,
xử lý ảnh và đồ họa được phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong
cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quan trọng trong tương tác giữa
người và máy.
Quá trình xử lý ảnh được xem như 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
[Nguồn: 8]
Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là
đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối
tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c
1
, c
2
, , c
n
). Do
đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều.
Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

Hình 1.2. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh
[Nguồn: 8]
4
1.1.2. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
1.1.2.1. Một số khái niệm cơ bản

Ảnh và điểm ảnh: Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại
một tọa độ trong không gian của đối tượng và ảnh được xem như là một tập hợp các
điểm ảnh.
Mức xám, màu: Là số các giá trị có thể có của các điểm ảnh của ảnh.
1.1.2.2. Nắn chỉnh biến dạng
Ảnh thu nhận thường bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử.

Hình 1.3. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn
[Nguồn: 8]
Để khắc phục người ta sử dụng các phép chiếu, các phép chiếu thường được
xây dựng trên tập các điểm điều khiển.
1.1.2.3. Khử nhiễu
Có hai loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh: Thứ nhất là nhiễu hệ
thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi. Thứ hai là nhiễu
ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân có thể khắc phục bằng các phép lọc.
1.1.2.4. Chỉnh mức xám
Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra. Thông thường có 2
hướng tiếp cận:
Thứ nhất là giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần
nhau thành một bó.
Thứ hai là tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian
bằng kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.
5
1.2. Bài toán nắn chỉnh ảnh
1.2.1. Bài toán
Vấn đề đặt ra là ảnh của một đối tượng thu nhận được sau quá trình thu nhận
ảnh thông qua các thiết bị điện tử và quang học thường không thể hiện được bản
chất thực (nguyên thủy) của mình hay nói cách khác là bị biến dạng. Chẳng hạn
như: Ảnh chụp quyển sách thường có một đầu to đầu nhỏ do cách đặt máy ảnh; Ảnh
chụp bề mặt trái đất từ vệ tinh bị méo do bề mặt cong của trái đất; Người thi hành

pháp luật thường chụp hình trong những môi trường không thuận lợi và ảnh nhận
được thường bị xuống cấp, bức ảnh chụp thường bị nhòe,…
Do đó, để giải quyết các vấn đề nêu trên cần phải áp dụng một số kỹ thuật nắn
chỉnh ảnh nhằm mục đích để nâng cao chất lượng ảnh và khắc phục những thiếu sót,
khuyết điểm trong quá trình thu nhận ảnh và số hoá ảnh như nhiễu, méo, nghiêng,
làm nổi bật các đặc trưng chính của ảnh đảm bảo cho ảnh gần giống với hình ảnh
thật nhất.

Hình 1.4. Minh họa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn chỉnh
[Nguồn: 21]
1.2.2. Tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước liên quan
1.2.2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước
Luận văn Thạc sĩ “Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên” của
Nguyễn Quang Sơn, trường Đại học Thái Nguyên, năm 2008: Luận văn này đã hệ
thống hoá các phương pháp phát hiện biên. Đưa ra nhận xét, đánh giá các phương
pháp phát hiện biên và có lựa chọn phương pháp phù hợp với từng loại ảnh. Đặc
biệt việc phát hiện biên sử dụng phương pháp Wavelet và sự kết hợp giữa chúng đã
phần nào đạt kết quả tốt hơn trong việc phát hiện biên. Tuy nhiên, đối với phương
pháp Wavelet cần tiếp tục nghiên cứu để giảm độ phức tạp tính toán của phương
pháp này. Vấn đề này có thể được giải quyết bởi việc chỉ sử dụng những cặp điểm
6
liên quan nhất trong quá trình so sánh. Cần tiếp tục nghiên cứu các đặc điểm về
hình dạng, các đặc điểm màu sắc và kết cấu để tăng hiệu quả cho đánh dấu tìm
đường biên.
Luận văn Thạc sĩ “Nội suy ảnh và một số ứng dụng” của Nguyễn Thị Nguyệt,
trường Đại học Thái Nguyên, năm 2009: Luận văn này sử dụng nội suy để phóng
to, bóp méo ảnh, quay ảnh, sinh ảnh trung gian cùng với các ứng dụng của nó, hiện
tượng răng cưa cũng như vỡ hạt trên hình ảnh được cải thiện khi thực hiện nội suy,
các hình ảnh trung gian được sinh ra tạo cho hình ảnh trở nên tự nhiên như thực.
Luận văn đã đưa ra hai ứng dụng thực sự của nội suy ảnh đó là: sinh ra hình ảnh

khuyết thiếu (hình ảnh trung gian), đưa vào một ảnh nguồn và một ảnh đích,
phương pháp nội suy không gian sẽ thực hiện nội suy ra các khung ảnh trung gian,
các khung ảnh này biến đổi liên tục tạo thành một file video, có thể chạy được file
video đó để quan sát quá trình sinh ảnh trung gian. Tuy nhiên, trong ứng dụng thứ
hai là nắn chỉnh một cuốn sách chỉ nói sơ lược và chưa cài đặt được ứng dụng nắn
chỉnh một cuốn sách.
Luận văn Thạc sĩ “Ứng dụng phép biến đổi wavelet trong xử lý ảnh” của Trần
Ngọc Tú, Học viện công nghệ bưu chính viễn thông, năm 2010: Luận văn này đưa
ra được lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh, các phép biến đổi wavelet rời rạc, liên tục
và các ứng dụng của biến đổi wavelet trong giảm nhiễu nâng cao chất lượng ảnh.
Luận văn cũng đã đưa ra chương trình mô phỏng phương pháp chọn ngưỡng tối ưu
đó là phương pháp Bayes Shrink. Tuy nhiên, chưa kết hợp tốt phương pháp đặt
ngưỡng tối ưu với nén ảnh để nâng cao hơn hiệu quả khử nhiễu. Kết quả trong luận
văn này chỉ áp dụng cho ảnh đen trắng vì vậy có thể nghiên cứu phát triển lên
ảnh màu.
Luận văn Thạc sĩ “Nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh”
của Trần Lê Quang Thịnh, trường Đại học Lạc Hồng, năm 2013: Luận văn này
nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhiễu và lỗ hổng trong ảnh đường nét. Đã
xây dựng được chương trình thử nghiệm xóa đối tượng nhỏ (nhiễu và lỗ hổng) cho
ảnh đường nét. Tuy nhiên, phần ứng dụng thử nghiệm chỉ lấp các lỗ hổng sau khi đã
nắn chỉnh biến dạng quyển sách chứ không nghiên cứu các kỹ thuật để nắn chỉnh
biến dạng (hình dạng) của quyển sách.
7
1.2.2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
“Image morphing technique” [Nguồn: 22]: Bài viết này cung cấp một số kỹ
thuật, thuật toán: Mesh Warping, Feature Based Image Warping, Thin Plate Spline
Based Image Warping,…. Trong bài viết này đã khảo sát các thuật toán khác nhau
morphing và cung cấp các phim hoạt hình với các thông tin để thông báo sự lựa
chọn phù hợp theo nhu cầu cụ thể của mình. Bài viết này đã xác định một vài thuộc
tính dễ dàng so sánh, chẳng hạn như chất lượng hiển thị của morphing, sự dễ dàng

với các phim hoạt hình có thể lựa chọn các điểm ảnh kiểm soát và sự phức tạp tính
toán. Lưới morphing cho kết quả tốt nhất trong số các thuật toán nêu trên nhưng nó
đòi hỏi một số lượng đáng kể các nỗ lực làm phim hoạt hình trong việc lựa chọn các
điểm ảnh kiểm soát.
“Morphing Using Curves and Shape Interpolation Techniques” [Nguồn: 18]:
Bài viết này đã trình bày một phương pháp để tính toán sự tương ứng ở mức độ
điểm ảnh giữa hai đường cong và một phương pháp để tạo ra các đường cong tính
năng trung gian cho việc tính toán kỹ xảo. Thiết lập sự tương ứng giữa hai đường
cong đầu vào, họ đã phát triển một thuật toán tự động dựa trên giảm thiểu một hàm
chi phí. Phương pháp này có xu hướng thiết lập tương ứng giữa các khu vực tương
tự trong hai đường cong. Kết quả là, quá trình xử lý tính năng kỹ thuật trở nên dễ
dàng hơn. Đối với các tính năng nội suy, họ đã phát triển một thuật toán có sử dụng
một đồ thị có hướng để đại diện cho mối quan hệ giữa các đường cong tính năng.
Đối với việc tính toán nội suy, sử dụng các kỹ thuật pha trộn cạnh góc. Từ kết quả
thực nghiệm, các thuật toán tạo ra một sự chuyển đổi trơn tru ngay cả khi người
dùng chỉ định nhiều tính năng không có liên quan. Tuy nhiên, họ chưa chứng minh
được rằng các thuật toán có thể ngăn chặn các nút giao giữa các tính năng trong
nội suy.
Xuất phát từ tình hình nghiên cứu trong nước, ngoài nước liên quan đến đề tài
đã nêu ở trên và dựa vào cơ sở lý thuyết của xử lý ảnh. Chương 2 của luận văn này
sẽ trình bày một số kỹ thuật nắn chỉnh ảnh 2D như hiệu chỉnh độ nghiêng, cong
vênh, biến dạng, lọc nhiễu, nâng độ tương phản ảnh,… làm cho ảnh rõ hơn, nét hơn.
Gồm các kỹ thuật sau: kỹ thuật nắn chỉnh xuôi, kỹ thuật nắn chỉnh ngược, kỹ thuật
nắn chỉnh kết hợp với kỹ thuật nội suy.
8
Chương 2
MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH ẢNH 2D
2.1. Kỹ thuật nắn chỉnh xuôi
Việc nâng cao chất lượng ảnh hay tăng cường ảnh là một bước quan trọng, tạo
tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi bật một số đặc tính của ảnh

như điều khiển mức xám, thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, làm trơn, nổi biên, làm
trơn biên ảnh, khuyếch đại ảnh,…
Thông thường một hình ảnh được chuyển đổi từ dạng này sang dạng khác,
chẳng hạn như chụp ảnh, sao chép, quét, truyền đi, hoặc hiển thị thì chất lượng của
hình ảnh đầu ra là thấp hơn so với đầu vào. Trong trường hợp thiếu hiểu biết về
cách tạo hình ảnh khiến cho hình ảnh thật sự xấu đi, rất khó để dự đoán trước một
phương pháp tăng cường ảnh để chất lượng ảnh tốt hơn. Tăng cường ảnh nhằm mục
đích nâng cao nhận thức của con người và thông tin sâu sắc về hình ảnh hoặc để
cung cấp đầu vào hữu ích hơn cho các kỹ thuật xử lý hình ảnh tự động khác.
Việc tăng cường ảnh thì không có quy tắc chung để xác định kỹ thuật nâng
chất lượng ảnh tốt nhất. Do đó, phương pháp tăng cường ảnh chỉ áp dụng cho
trường hợp cụ thể và thường được phát triển theo kinh nghiệm. Kỹ thuật tăng cường
ảnh được sử dụng như là công cụ tiền xử lý cho các kỹ thuật xử lý hình ảnh khác,
một số biện pháp định lượng có thể được sử dụng để xác định những kỹ thuật thích
hợp nhất.
Quá trình tăng cường ảnh liên quan đến ba loại qúa trình: quá trình xử lý điểm,
quá trình xử lý vùng và quá trình xử lý toàn bộ ảnh. Trong quá trình xử lý điểm,
mỗi điểm ảnh được sửa đổi theo một phương trình cụ thể phụ thuộc vào đầu vào chỉ
ở cùng một điểm ảnh, nghĩa là điểm ảnh đó có giá trị độc lập so với giá trị các điểm
ảnh khác. Các đầu vào có thể là một hoặc nhiều hình ảnh. Chẳng hạn như sự khác
biệt hoặc sản phẩm của hai hình ảnh có thể được thực hiện từng điểm một. Trong
quá trình xử lý vùng, mỗi điểm ảnh được sửa đổi theo các giá trị của các điểm ảnh
lân cận bằng cách sử dụng liên kết vùng. Chẳng hạn trung bình của các điểm ảnh có
thể được thực hiện trong khu vực lân cận như là một bộ lọc thông thấp. Trong quá
trình xử lý toàn bộ ảnh, tất cả các giá trị điểm ảnh trong hình ảnh hoặc một phần
9
ảnh được đưa vào xem xét. Chẳng hạn như cân bằng biểu đồ là vẽ lại các biểu đồ
thành một biểu đồ phân bố đồng đều dựa vào các điểm ảnh đầu vào. Các phương
pháp xử lý miền không gian bao gồm cả ba loại xử lý trên nhưng các phương pháp
miền tần số được xử lý bởi bản chất của biến đổi tần số là quá trình xử lý toàn bộ

ảnh. Tất nhiên, miền tần số hoạt động có thể trở thành hoạt động vùng chỉ dựa trên
một vùng lân cận bằng cách thực hiện các biến đổi trên các khối hình ảnh nhỏ thay
vì toàn bộ hình ảnh.
Trong thực tế, thật khó để tăng cường ảnh đã được ghi lại sẵn ở một hoặc
nhiều nguồn bị làm mờ. Do vậy, nhiễu ảnh trước tiên phải được loại bỏ và các cạnh
phải được bảo tồn. Một số khuôn mẫu có thể cần thiết để làm rõ các kiểu ảnh đã
được biết đến. Tương tự như sự kích hoạt của hệ thống thị giác của con người. Khi
chúng ta thấy một hình ảnh, bộ não của chúng ta sẽ yêu cầu hệ thống thị giác tập
trung vào kiểu ảnh chắc chắn rằng là thú vị nhất. Con người dường như ngay lập tức
có thể xác định các cạnh đối tượng và khu vực với độ chính xác đặc biệt, trong khi
máy tính thông thường không phải luôn luôn xác định nhanh và chính xác.
Do đó, trong phần này sẽ trình bày một số kỹ thuật nắn chỉnh xuôi nhằm để
nâng chất lượng ảnh, bao gồm: chuyển đổi mức xám, chuyển đổi tuyến tính từng
phần, cân bằng biểu đồ, lọc làm mịn và lọc làm sắc nét.
2.1.1. Chuyển đổi mức xám
Chuyển đổi mức xám nhằm mục đích thay đổi mức độ mức xám của toàn bộ
hình ảnh một cách thống nhất hoặc có ý định thay đổi mức độ mức xám trong một
cửa sổ xác định bởi một hàm ánh xạ. Chuyển đổi này thường được dự kiến sẽ tăng
cường độ tương phản hình ảnh, do đó các chi tiết của một hình ảnh có thể nhìn rõ
hơn. Giá trị của một điểm ảnh có tọa độ (x, y) trong các hình ảnh tăng cường
f
ˆ
là
kết quả được biểu diễn trên các giá trị của f tại (x, y). Ngưỡng là trường hợp đơn
giản nhất để thay thế cường độ ảnh bằng một hàm bước nhảy tại một giá trị ngưỡng
chọn. Trong trường hợp này, bất kỳ điểm ảnh với mức xám dưới ngưỡng trong các
ảnh đầu vào nhận được giá trị 0 trong ảnh đầu ra và ở trên hoặc bằng ngưỡng nhận
giá trị 255.
10
2.1.1.1. Phép biến đổi âm bản

Ảnh âm bản đảo ngược thứ tự của cường độ điểm ảnh chuyển từ màu đen sang
màu trắng, vì vậy cường độ của đầu ra giảm khi cường độ đầu vào gia tăng. Đó là
một ảnh đảo ngược mà ảnh đó thường là màu đen trên nền trắng được đảo ngược để
có màu trắng trên nền đen.
Cho đầu vào mức xám là r và đầu ra mức xám là s trong khoảng [0, L-1]. Mối
quan hệ giữa đầu vào và mức xám đầu ra được tính bằng s = L-1-r. Hình 2.1 minh
họa ảnh gốc (a) và ảnh âm bản (b). Hoạt động tiêu cực ảnh tương đương với một âm
bản. Các chi tiết của các khu vực nhỏ màu trắng hoặc màu xám xuất hiện trong một
nền tối lớn thì rất hữu ích.

(a) (b)
Hình 2.1. Ảnh gốc và ảnh âm bản
[Nguồn: 23]
2.1.1.2. Phép biến đổi Log
Ánh xạ từ đầu vào có mức xám r với đầu ra mức xám s. Hàm ánh xạ có thể sử
dụng các phép toán: logarit, hàm mũ, căn thức, lũy thừa,… và hàm đa thức với bậc
bất kỳ. Ánh xạ log được cho bởi
)1log( rcs


, trong đó c là một hằng số. Một
ứng dụng hữu ích của ánh xạ log là để nén phạm vi hoạt động lớn của giá trị mức
xám, do đó các điểm ảnh sáng nhất sẽ không chiếm ưu thế màn hình hiển thị và các
điểm ảnh tối hơn vẫn sẽ được hiển thị. Ví dụ minh họa phép biến đổi log được thể
hiện ở hình 2.2: (a) phổ Fourier và (b) kết quả áp dụng phép biến đổi log với c = 1.

(a) (b)
Hình 2.2. Minh họa ảnh gốc và ảnh sau khi thực hiện phép biến đổi log
[Nguồn: 2]
11

2.1.2. Biến đổi tuyến tính từng phần
2.1.2.1. Giãn độ tương phản
Mục đích của việc giãn độ tương phản còn gọi là bình thường hóa hình ảnh là
nhằm nâng cao độ tương phản trong một hình ảnh bằng cách kéo giãn phạm vi hẹp
của các giá trị cường độ đầu vào để kéo giãn trong một phạm vi mong muốn của các
giá trị cường độ, thường là giá trị mức xám tối đa. Hàm tổng quát cho giãn độ tương
phản được minh họa trong hình 2.3. Các vị trí của (r
1
, s
1
) và (r
2
, s
2
) kiểm soát hình
dạng của các hàm biến đổi. Sự ràng buộc cho hàm này là r
1
 r
2
và s
1
 s
2
. Hàm có
giá trị đơn và tăng đơn điệu, do đó thứ tự của mức xám trong đầu ra được duy trì.
Nếu r
1
= s
1
và r

2
= s
2
thì hàm tuyến tính cho thấy không có sự thay đổi ở các
cấp độ xám đầu ra. Nếu r
1
= r
2
, s
1
= 0 và s
2
= L-1 thì hàm ngưỡng và đầu ra là một
hình ảnh nhị phân. Nếu r
1
< r
2
, s
1
= 0 và s
2
= L-1 thì gọi là hàm mở rộng tuyến tính.
Cho mức xám đầu vào r được ánh xạ tới mức xám đầu ra s trong khoảng [0, L-1].
Gọi giá trị tối thiểu và tối đa của hình ảnh đầu vào lần lượt là min và max. Phương
trình sau đây được sử dụng để thực hiện mở rộng tuyến tính cho hình ảnh đầu ra
được hiển thị là

Hình 2.4 ở bên dưới minh họa việc giãn độ tương phản: (a) là hình ảnh tương
phản thấp và (b) là hình ảnh sau khi thực hiện giãn độ tương phản.

Hình 2.3. Hàm ánh xạ của giãn độ tương phản
[Nguồn: 11]
12

Hình 2.4. Minh họa ảnh gốc và ảnh giãn độ tương phản
[Nguồn: 11]
2.1.2.2. Làm mỏng mức xám
Sử dụng biểu đồ của một hình ảnh đầu vào để tìm những cụm điểm ảnh có
chứa các thông tin phù hợp nhất. Biểu đồ ảnh là biểu đồ cho thấy sự phân bố mức
xám. Trong ảnh kỹ thuật số, biểu đồ thể hiện ở từng cấp mức xám, số lượng điểm
ảnh trong hình ảnh có mức độ xám. Có một khuynh hướng đặc biệt cho hầu hết các
hình ảnh được đa phương thức. Ứng dụng này dùng để tìm kiếm các thung lũng
thấp nhất giữa các nền của ảnh và sự bắt đầu của cụm. Nếu một biểu đồ là đa
phương thức, hai điểm thung lũng A và B xung quanh các cụm được lựa chọn. Để
cho các mức xám đầu ra nằm trong khoảng [0, 255] thì biến đổi mức xám này ánh
xạ mức xám đầu vào r cho mức xám đầu ra s như sau:

Biến đổi này nén tỷ lệ xám theo hệ số 2 trong phạm vi [0, A] và [B, 255]. Cụm
được mở rộng theo hệ số 2 trên khoảng [A, B]. Các hàm tuyến tính có thể được thay
thế bằng bất kỳ hàm toán học mong muốn, chẳng hạn như đa thức bậc hai và bậc
cao hơn.
Hình 2.5 ở bên dưới minh họa việc làm mỏng mức xám: (a) là phép biến đổi
làm nổi bật đoạn mức xám [A, B] và đưa tất cả các mức xám khác về một hằng số;
(b) là phép biến đổi làm nổi bật đoạn mức xám [A, B] nhưng vẫn giữ nguyên các
mức xám khác; (c) là ảnh gốc và (d) là kết quả của việc áp dụng phép biến đổi ở (a)
lên ảnh (c).
13


(c) (d)

Hình 2.5. Minh họa ảnh làm mỏng mức xám
[Nguồn: 2]
2.1.3. Cân bằng biểu đồ
Cân bằng biểu đồ sử dụng một ánh xạ phi tuyến đơn điệu và tái tạo lại các giá
trị cường độ của các điểm ảnh trong hình ảnh đầu vào, như vậy hình ảnh đầu ra có
chứa một phân bố đồng đều của cường độ (biểu đồ đó là liên tục cho tất cả các giá
trị độ sáng). Điều này tương ứng với sự phân phối độ sáng nơi mà tất cả các giá trị
là như nhau có thể xảy ra. Kỹ thuật này thường được sử dụng trong so sánh hình
ảnh vì nó hiệu quả trong việc tăng cường chi tiết và trong sự điều chỉnh của các hiệu
ứng phi tuyến được giới thiệu bởi một số hóa hoặc một hệ thống màn hình hiển thị.
Nói chung, cân bằng biểu đồ gây ra phạm vi hoạt động của một hình ảnh được kéo
dài, sự phân bố mật độ của hình ảnh kết quả tạo ra cùng màu, do đó độ tương phản
của hình ảnh được tăng cường.
Cho giá trị điểm ảnh r  0 là một yếu tố của biến ngẫu nhiên R với một hàm
mật độ xác suất liên tục p
R
(r) và phân phối xác suất tích lũy F
R
(r) = P[R  r]. Để cho
hàm ánh xạ là s = f(r) giữa ảnh đầu vào và ảnh đầu ra. Để cân bằng biểu đồ của ảnh
đầu ra, cho p
S
(s) là một hằng số. Đặc biệt, nếu các mức độ xám được giả định trong
phạm vi từ 0 đến 1, sau đó p
S
(s) = 1 hình thành một biến ngẫu nhiên thống nhất S.
Hàm ánh xạ cho cân bằng biểu đồ


r

RR
drrprFs
0
)()(
sẽ được phân bố đồng đều
trên (0, 1).
14
Để thực hiện biến đổi này trên hình ảnh, cho n là tổng số điểm ảnh, n
G
tổng số
mức xám và n
rj
số lượng điểm ảnh trong hình ảnh đầu vào với giá trị cường độ r
j
.
Để cho đầu vào và đầu ra các giá trị mức xám ở trong khoảng [0, 1, . . ., n
G
-1]. Sau
đó, biến đổi cân bằng biểu đồ ánh xạ giá trị đầu vào r
k
(k= 0, 1,. . ., n
G
-1) cho giá trị
đầu ra s
k
là

Hình 2.6 minh họa cân bằng biểu đồ: cột (a) cho thấy một hình ảnh tương
phản thấp và biểu đồ của nó; cột (b) hình ảnh sau khi cân bằng biểu đồ và biểu đồ
của nó.

Hình 2.6. Minh họa cân bằng biểu đồ
[Nguồn: 11]
2.1.4. Lọc làm mịn
2.1.4.1. Bộ lọc trung bình
Bộ lọc làm mịn trung bình (mean) đơn giản hoặc hoạt động làm mịn, ý định
thay thế giá trị mỗi điểm ảnh trong hình ảnh đầu vào bằng giá trị trung bình của các
điểm ảnh lân cận, kể cả điểm ảnh đó. Điều này có tác dụng loại bỏ các giá trị điểm
ảnh mà không đại diện cho vùng xung quanh. Lọc làm mịn được dựa trên một hạt
nhân, đại diện cho hình dạng và kích thước của vùng lân cận được lấy mẫu để tính
toán, thông thường là một hạt nhân vuông 3x3 được sử dụng. Hình 2.7 minh họa về
việc áp dụng tính trung bình hạt nhân 3x3: (a) ảnh gốc và (b) hình ảnh kết quả sau
khi áp dụng bộ lọc trung bình 3x3.
15


(a) (b)
Hình 2.7. Minh họa ảnh áp dụng bộ lọc trung bình
[Nguồn: 23]
2.1.4.2. Bộ lọc trung vị
Bộ lọc trung vị (median), sử dụng để làm giảm nhiễu trong một hình ảnh, phần
nào giống như một bộ lọc trung bình (mean). Tuy nhiên, bộ lọc trung vị thực hiện
tốt hơn so với một bộ lọc trung bình trong khả năng lưu giữ chi tiết hữu ích trong
các hình ảnh. Bộ lọc trung vị đặc biệt có hiệu quả để loại bỏ nhiễu xung, được đặc
trưng bởi những đặc điểm cao tần sáng hoặc tối ngẫu nhiên xuất hiện trên hình ảnh.
Theo thống kê, nhiễu xung vượt giá trị cao nhất của sự phân bố bất kỳ điểm ảnh lân
cận được cho, vì vậy bộ lọc trung vị thích hợp để tìm hiểu nơi nhiễu xung không có
mặt, do đó để loại bỏ nhiễu xung bằng cách loại trừ. Trung vị của một phân phối là
giá trị mà những giá trị lớn hơn và nhỏ hơn cũng có thể xảy ra bằng nhau. Để tính

toán trung vị của một danh sách các giá trị mẫu thì sắp xếp chúng theo một thứ tự
giảm dần hoặc tăng dần và sau đó chọn giá trị trung tâm.
Ví dụ về việc áp dụng bộ lọc trung vị trên một ảnh bị nhiễu muối tiêu được thể
hiện trong hình 2.8 bên dưới: (a) ảnh nhiễu muối tiêu và (b) ảnh kết quả sau khi lọc
trung vị.

(a) (b)
Hình 2.8. Minh họa ảnh áp dụng bộ lọc trung vị
[Nguồn: 11]
16
2.1.5. Lọc làm sắc nét
Lọc làm sắc nét được sử dụng để tăng cường các cạnh của đối tượng và điều
chỉnh độ tương phản của đối tượng và quá trình chuyển đổi nền. Đôi khi chúng
được sử dụng như công cụ dò cạnh bằng cách kết hợp với ngưỡng. Lọc làm sắc nét
hoặc lọc thông cao cho phép các thành phần tần số cao vượt qua và xóa các thành
phần tần số thấp. Đối với một hạt nhân dùng một bộ lọc thông cao, các hệ số gần
trung tâm phải được thiết lập dương và ở ngoại biên phải được thiết lập âm.
2.1.5.1. Bộ lọc thông cao
Một bộ lọc thông cao (high pass filter), trái ngược với một bộ lọc thông thấp
(low pass filter) là một bộ lọc cho qua các thành phần tần số cao nhưng làm suy
giảm (hoặc xóa) các thành phần có tần số thấp hơn tần số ngưỡng. Bộ lọc thông cao
đơn giản 3x3 như sau:


(a) (b)
Hình 2.9. Minh họa (a) ảnh gốc, (b) ảnh sau khi áp dụng bộ lọc thông cao
[Nguồn: 23]
2.1.5.2. Bộ lọc phái sinh
Một bộ lọc làm sắc nét khác là bộ lọc phái sinh hoặc bộ lọc Gradient: Cho
hàm ảnh f(x, y), vector Gradient được định nghĩa là jy)f/(ix)f/(f



 , trong đó
i

và j

tương ứng là các vectơ đơn vị cùng trục x và y. Cho xf/f
x
 và
yf/f
y
 . Giá trị của f

là
22
yx
ff  và hướng của nó là
)/(tan
1
xy
ff



. Đối với
các hình ảnh kỹ thuật số đạo hàm của toán tử Gradient cho hai hàm khác nhau:
),(),1( yxfyxff
x
 và ),()1,( yxfyxff

y
 . Cả hai có thể thu được bằng
cách cuộn với các hạt nhân sau đây:
17

Nếu xem xét các hướng đường chéo, hai hạt nhân là

được gọi là toán tử Roberts cross-gradient. Nếu xét các hạt nhân có kích thước
3x3 và trước tiên tìm kiếm các mức trung bình của một hướng và sau đó tìm kiếm
sự khác biệt của những trung bình này theo một hướng khác, ta có:

được gọi là toán tử Prewitt. Nếu xem xét một trọng lượng gấp đôi trong những
lân cận ngang và dọc, ta có

được gọi là toán tử Sobel.
2.1.5.3. Bộ lọc high boost
Bộ lọc high boost được sử dụng để làm nổi bật các thành phần tần số cao, đại
diện cho các chi tiết hình ảnh mà không cần loại bỏ các thành phần tần số thấp. Nó
nhân hình ảnh ban đầu với một hệ số khuếch đại A như sau:

Nếu A = 1 thì nó trở thành bộ lọc thông cao chuẩn. Cho một hạt nhân 3x3

18

(a) (b)
Hình 2.10. Minh họa (a) ảnh gốc, (b) ảnh áp dụng bộ lọc high boost với A=1.5
[Nguồn: 11]
2.2. Kỹ thuật nắn chỉnh ngược
Trong xử lý ảnh, cong vênh hình ảnh (image warping) được sử dụng chủ yếu
để điều chỉnh biến dạng quang học được gây ra bởi ống kính máy ảnh hoặc làm cân

xứng hình ảnh thu được từ hình phối cảnh khác nhau hoặc các cảm biến khác nhau.
Khi điều chỉnh biến dạng quang học, hình ảnh ban đầu có thể được đưa vào lưới
thường xuyên hơn là hình ảnh khác. Trong cong vênh hình ảnh, các điểm kiểm soát
tương ứng (được lựa chọn trong các đầu vào và hình ảnh tham khảo) kiểm soát hình
học của việc chuyển đổi cong vênh. Các mảng của các điểm kiểm soát hình ảnh đầu
vào ban đầu, X
i
và Y
i
được kéo dài để phù hợp với các mảng điểm kiểm soát X
0
và
Y
0
được chỉ định trong ảnh tham chiếu. Bởi vì những biến đổi là thường xuyên phi
tuyến, bẻ cong hình thường được biết đến như bé cong tấm cao su.
Một biến dạng hình ảnh (hay biến đổi không gian) xác định một mối quan hệ
hình học giữa mỗi điểm trong hình ảnh đầu vào và mỗi điểm trong hình ảnh đầu ra.
Nói cách khác, một cong vênh 2D là một biến đổi làm biến dạng một không gian
nguồn 2D thành một không gian đích 2D - nó ánh xạ một điểm nguồn[u, v] đến
một điểm đích [x, y], như minh họa trong hình 2.11.

Hình 2.11. Biến đổi làm cong vênh hình ảnh
[Nguồn: 16]