DUNG HỢP ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD

i


ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HCM
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN VIỄN THÔNG
~ ◦ ~








LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


DUNG HỢP ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP
THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI
CHIỀU BEMD

(Bidimensional Empirical Mode Decomposition)





GVHD: PGS TS. HOÀNG ĐÌNH CHIẾN
SVTH: ĐÀO MINH VŨ 40603054

NGUYỄN TÀI TRÍ 40602646




TP Hồ Chí Minh, 1/2011

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP LỜI CẢM ƠN

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang iii
NGUYỄN TÀI TRÍ
LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cám ơn PGS TS. Hoàng Đình Chiến đã nhận lời hướng dẫn tôi
xuyên suốt Đồ án môn học 2 và phát triển lên luận văn tốt nghiệp. Trong suốt thời gian
đó, thầy đã giành rất nhiều thời gian, tâm huyết cũng như những kinh nghiệm đúc kết
của thầy để hình thành trong tôi một phương pháp nghiên cứu khoa học và tính chuyên
nghiệp trong công việc một cách hiệu quả. Được học tập và làm việc với thầy trong
suốt thời gian qua là quãng thời gian quý báu, tôi xin trân trọng và cám ơn thầy.

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trong khoa Điện – Điện tử, đặc biệt là các
thầy cô bộ môn viễn thông đã truyền đạt cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt
các năm tôi học tại trường.

Tôi xin chân thành cám ơn bạn Phạm Ngọc Phương Anh, sinh viên trường Schulich
School of Business - York University – Canada, đã giúp tôi có được các bài báo khoa
học IEEE, điều đó thực sự giúp tôi rất nhiều trong công việc nghiên cứu đề tài luận
văn này.

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn người thân, gia đình và bạn bè đã luôn ở bên

cạnh và động viên tôi những lúc gặp khó khăn, tạo động lực cho tôi trong suốt quá
trình làm luận văn và cả trong quãng đường đại học.

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang iv
NGUYỄN TÀI TRÍ
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
Nhiệm vụ chính của luận văn này là tìm hiểu về ảnh hồng ngoại và các ứng dụng của
nó. Đặc biệt là việc dung hợp giũa ảnh hồng ngoại và ảnh quan sát đƣợc nhằm mục
đích ứng dụng trong an ninh, phát hiện ra vũ khí giấu bên trong lớp quần áo của đối
tƣợng nghi vấn. Lý thuyết cơ bản dùng cho việc dung hợp chính là ứng dụng phƣơng
pháp phân hủy thực nghiệm (Empirical Mode Decomposition-EMD) theo hai chiều.
Luận văn đƣợc tóm tắt theo những ý chính sau:
Chƣơng 1: ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE)
Giới thiệu về ảnh hồng ngoại, bao gồm hồng ngoại xa (Far Infrared) và hồng ngoại
gần (Near Infrared), cũng nhƣ các ứng dụng của chúng trong thực tế.
Chƣơng 2: PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (Discrete wavelet
transform- DWT)
Trình bày chi tiết về phƣơng pháp biến đổi Wavelet rời rạc một chiều và hai chiều.
Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP PHÂN HỦY THỰC NGHIỆM THEO HAI CHIỂU -
BEMD
Trình bày chi tiết về phƣơng pháp phân hủy thực nghiệm theo hai chiều dựa trên nền
tảng lý thuyết của dạng một chiều EMD
Chƣơng 4: TẬP HỢP CÁC THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA
NHIỄU (EEMD)
Đây là phƣơng pháp cải thiện của EMD và BEMD nhằm tránh hiện tƣợng mode
mixing, đây là khó khăn lớn nhất trong EMD cũng nhƣ BEMD.
Và dựa trên phƣơng pháp cải tiến EEMD nhƣng theo hai chiều nhằm ứng dụng trong
phân tích ảnh hay dữ liệu hai chiều đƣợc tốt hơn

Chƣơng 5: DUNG HỢP ẢNH VÀ ĐÁNH GIÁ, SO SÁNH KẾT QUẢ GIỮA CÁC
PHƢƠNG PHÁP
Xử lí ảnh bằng phƣơng pháp DWT, EMD, EEMD, EBEMD. Hiển thị chi tiết các hàm
nội IMF của ảnh ứng với từng phƣơng pháp. Sau đó thực hiện đánh giá, nhận xét.
Chƣơng 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
Chƣơng 7: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
v

MỤC LỤC
Đề mục Trang
Trang bìa ........................................................................................................................................ i
Nhiệm vụ luận văn ........................................................................................................................ ii
Lời cảm ơn .................................................................................................................................. iii
Tóm tắt nội dung luận văn ........................................................................................................... iv
Muc lục .......................................................................................................................................... v
Danh sách hình vẽ ....................................................................................................................... xii
Danh sách các từ viết tắt ........................................................................................................... xiii

CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR) ............................................... 1
1.1 Hồng ngoại xa (Far Infrared) ................................................................................................ 1
1.1.1 Giới thiệu ........................................................................................................................ 1
1.1.2 Một số ứng dụng của ảnh hồng ngoại xa ........................................................................ 2
1.2 Hồng ngoại gần ...................................................................................................................... 5
1.2.1 Thiết bị chụp ảnh hồng ngoại gần .................................................................................. 5
1.2.2 Hệ thống CCD (Charge-coupled Device) ...................................................................... 6
1.2.3 Ứng dụng ....................................................................................................................... 7
1.2.3.1 Camera hồng ngoại ............................................................................................... 7
1.2.3.2 Ảnh nghệ thuật ....................................................................................................... 7
1.2.3.3 Ứng dụng trong lâm nghiệp, nông nghiệp và địa lí ................................................ 8
1.2.3.4 Nhận dạng, khảo cổ ............................................................................................... 8

CHƯƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC ................................................................... 10
2.1 Giới Thiệu về biến đổi wavelet ........................................................................................... 10
2.2 Tháp ảnh ............................................................................................................................. 10
2.3 Phân tích dựa trên wavelet ................................................................................................... 11
2.3.1 Hàm Haar scaling và wavelet ...................................................................................... 12
2.3.2 1D-wavelet rời rạc ....................................................................................................... 13
2.3.3 2D-wavelet rời rạc ....................................................................................................... 14
vi

2.4 Khôi phục ảnh sau biến đổi wavelet ................................................................................... 17
CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD ........ 19
3.1 Tổng quan về phương pháp thực nghiệm phân hủy theo một chiều EMD (Empirical Mode
Decomposition) .......................................................................................................................... 19
3.1.1 Giới thiệu về EMD ....................................................................................................... 19
3.1.2 EMD trong phân tích tín hiệu ....................................................................................... 20
3.1.3 EMD đối với ảnh .......................................................................................................... 26
3.1.4 Lọc ảnh dựa trên EMD ................................................................................................. 29
3.1.5 Sự gián đoạn của tín hiệu (Intermittence) .................................................................... 30
3.2 Thực nghiệm phân hủy theo hai chiều BEMD .................................................................... 32
CHƯƠNG 4 TẬP HỢP CÁC THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA
NHIỄU (Noise-assisted data analysis method Ensemble-EMD) .................................... 34
4.1 Ensemble- Empirical mode decomposition (EEMD) .......................................................... 34
4.1.1 Mode mixing và giới hạn của phương pháp kiểm tra sự gián đoạn .............................. 34
4.1.2 Ensemble- Empirical Mode Decomposition (EEMD) ................................................. 34
4.1.3 Ứng dụng EEMD trong phân giải ảnh (dữ liệu trong không gian hai chiều) ............... 38
4.2 Phương pháp phân giải EEMD hai chiều (EBEMD) ........................................................... 43
4.2.1 Tổng quát về EEMD trên dữ liệu hai chiều .................................................................. 43
4.2.2 Giải thuật phân giải dữ liệu theo EBEMD ................................................................... 46
4.2.2.1 Qui trình sắp xếp xuyên suốt quá trình thực hiện EBEMD ................................... 47
4.2.2.2 Giản đồ thực hiện .................................................................................................. 48

CHƯƠNG 5 DUNG HỢP ẢNH, SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP DWT, EMD, BEMD,
EEMD VÀ EBEMD ......................................................................................................... 53
5.1 Giới thiệu về dung hợp ảnh ................................................................................................. 53
5.2 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp biến đổi wavelet rời rạc (Discrete wavelet transform-
DWT) ......................................................................................................................................... 54
5.3 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp thực nghiệm phân hủy EMD ................................... 57
5.3.1 Két quả cho Phương pháp phân giải EMD .................................................................. 60
5.3.2 Kết quả cho phân giải theo BEMD .............................................................................. 61
5.4 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp tập hợp EMD (EEMD) với sự trợ giúp của nhiễu ... 65
5.4.1 Kết quả các IMF của ảnh 1 ........................................................................................... 65
vii

5.4.2 Kết quả các IMFs cho ảnh 2 ......................................................................................... 68
5.5 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp tập hợp EMD theo hai chiều .................................... 71
5.5.1 Kết quả các IMF cho ảnh 1 ........................................................................................... 71
5.5.2 Kết quả các IMFs cho ảnh 2 ......................................................................................... 74
5.6 Nhận xét kết quả và đánh giá .............................................................................................. 77
CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI ......................................... 79
6.1 Kết luận ............................................................................................................................... 79
6.2 Hướng phát triển .................................................................................................................. 79
6.2.1 Hướng phát triển 1 ....................................................................................................... 79
6.2.2 Hướng phát triển 2 ....................................................................................................... 80
6.2.3 Hướng phát triển 3 ........................................................................................................ 80
6.2.4 Hướng phát triển 4 ........................................................................................................ 80
CHƯƠNG 7 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT VÀ CODE MÔ PHỎNG ........................................... 81
7.1 Dung hợp ảnh bằng phương pháp DWT ............................................................................. 81
7.1.1 Lưu đồ giải thuật ........................................................................................................... 81
7.1.2 Code chương trình ........................................................................................................ 81
7.2 Dung hợp bằng phương pháp EMD .................................................................................... 83
7.2.1 Lưu đồ giải thuật ........................................................................................................... 83

7.2.2 Code chương trình ........................................................................................................ 83
7.3 Dung hợp bằng phương pháp BEMD .................................................................................. 85
7.3.1 Lưu đồ giải thuật ........................................................................................................... 85
7.3.2 Code chương trình ........................................................................................................ 85
7.4 Dung hợp bằng phương pháp EEMD .................................................................................. 87
7.4.1 Lưu đồ giải thuật ........................................................................................................... 87
7.4.2 Code chương trình ........................................................................................................ 87
7.5 Dung hợp bằng phương pháp EBEMD ............................................................................... 90
7.5.1 Lưu đồ giải thuật ........................................................................................................... 90
7.5.2 Code chương trình ........................................................................................................ 90
Tài liệu tham khảo .................................................................................................................... 93

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang viii
NGUYỄN TÀI TRÍ
DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1.1: Dải bước sóng ánh sáng hồng ngoại và ánh sáng nhìn thấy được ................................... 1
Hình 1.2: Máy chụp hình hồng ngoại xa của hãng Flir. .................................................................. 2
Hình 1.3: a-Ảnh hồng ngoại; b-ảnh quan sát ................................................................................... 2
Hình 1.4: a-ảnh thường và ảnh hồng ngoại của cột điện; b-ảnh thường và ảnh hồng ngoại của
tủ thiết bị điện .................................................................................................................................. 3
Hình 1.5: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của trục quay ................................................................. 4
Hình 1.6: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của bề mặt đường nhựa ................................................. 4
Hình 1.7: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của lớp bề mặt gạch lót ................................................. 4
Hình 1.8: a-Hệ thống có bộ lọc hồng ngoại; b-Hệ thống đã thay đổi bộ lọc ................................... 5
Hình 1.9: Các bộ lọc hồng ngoại thực tế ......................................................................................... 6
Hình 1.10: Tụ điện MOS ................................................................................................................. 7
Hình 1.11: Camera hồng ngoại ........................................................................................................ 7

Hình 1.12: Ảnh hồng ngoại bị sai lệch màu so với thực tế ............................................................. 8
Hình 1.13: Ảnh các thảm thực vật, a-Ảnh màu thông thường; b-Ảnh hồng ngoại gần................... 8
Hình 1.14: Ảnh hồng ngoại phục chế từ ảnh cũ .............................................................................. 9
Hình 2.1: Tháp ảnh với J mức ....................................................................................................... 11
Hình 2.2: Sơ đồ khối biến đổi wavelet với các dãy bộ lọc phân giải và bộ lọc tái tạo .................. 13
Hình 2.3: Khối biến đổi wavelet rời rạc theo hai chiều với 1 mức ............................................... 14
Hình 2.4: Sơ đồ phân rã ảnh theo wavelet với 3 mức phân giải .................................................... 15
Hình 2.5: Cây phân giải wavelet với 4 mức .................................................................................. 15
Hình 2.6: Biến đổi wavelet rời rạc hai chiều (DWT2) với 3 mức ................................................. 16
Hình 2.7: Biến đổi wavelet rời rạc dạng cây phân giải 3-mức ...................................................... 17
Hình 2.8: Biến đổi DWT ngược đề khôi phục lại ảnh ................................................................... 18
Hình 3.1: IMF với số zero-crossing và số cực trị bằng nhau, đường bao trên và đường bao
dưới đối xứng tương ứng 0, tuy nhiên vẫn chưa có sự đối xứng. .................................................. 20
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang ix
NGUYỄN TÀI TRÍ
Hình 3.2: Phổ Hilbert của IMF1 của tín hiệu, X-Y là thang thời gian và tần số, thanh cường
độ màu tương ứng với biên độ tức thời. ........................................................................................ 21
Hình 3.3: a-Dữ liệu gốc; b-Dữ liệu là đường liền nét mảnh với các đường bao trên và đường
bao dưới là đường nét đứt, đường bao trung bình là đường liền nét đậm; c-Phần còn lại sau
khi trừ dữ liệu với trị trung bình. ................................................................................................... 25
Hình 3.4: Thực nghiệm phân hủy EMD với các IMFs tương ứng ................................................ 26
Hình 3.5: Các IMFs của ảnh dựa trên phương pháp EMD ............................................................ 27
Hình 3.6: Các IMF từ 1 đến 9 ........................................................................................................ 28
Hình 3.7: Các IMF từ 10 đến 15 .................................................................................................... 29
Hình 3.8: Hình võng mạc mắt, tương ứng với các mode sau khi phân giải. ................................. 30
Hình 3.9: Biểu diễn tín hiệu x(t) với     , và các IMFs tương ứng. ........... 31
Hình 3.10: Biểu đồ của quá trình phân hủy. .................................................................................. 32
Hình 3.11: Phân giải tín hiệu x(t) thành hai IMFs sau khỉ xử lý thành phần gián đoạn. ............... 32

Hình 4.1: a-Tín hiệu ngõ vào với sự gián đoạn bởi các thành phần tần số cao; b-Các cực trị; c-
Các đường bao, d-IMF đầu tiên ..................................................................................................... 36
Hình 4.2: Các IMF từ IMF1 đến IMF3 và thành phần dư. ............................................................ 37
Hình 4.3: Tín hiệu với nhiễu trắng cộng vào và các IMF với 1 lần thử ........................................ 37
Hình 4.4: EEMD với số lần thử là 50, nhiễu trắng thêm vào với độ lệch chuẩn là 0.1 ................. 38
Hỉnh 4.5: Ảnh ngõ vào bị nhòe một phần ảnh (vị trí đồng hồ) ..................................................... 39
Hình 4.6: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ
IMF1 đến IMF5 ............................................................................................................................. 39
Hình 4.7: Dạng sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ IMF6 đến
IMF13 ............................................................................................................................................ 40
Hình 4.8: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ
IMF14 đến IMF15 ......................................................................................................................... 41
Hình 4.9: Các IMFs dạng ảnh tương ứng từ IMF1 đến IMF 4 ...................................................... 41
Hình 4.10: Các IMF dạng ảnh tương ứng từ IMF5 đến IMF 10 ................................................... 42
Hình 4.11: Các IMF dạng ảnh tương ứng từ IMF11 đến IMF14 .................................................. 43
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang x
NGUYỄN TÀI TRÍ
Hình 4.12: Sơ đồ giải thuật phân giải EEMD theo một hàng ........................................................ 44
Hình 4.13: Ảnh gốc (ảnh ngõ vào của BEMD) ............................................................................. 45
Hình 4.14: a- IMFs theo chiều ngang; b- IMFs theo chiều dọc..................................................... 45
Hình 4.15: Hai IMF đầu tiên theo hai hướng phân giải dọc và ngang .......................................... 46
Hình 4.16: Tổng quát của quá trình EEMD theo hai hướng ......................................................... 48
Hình 4.17: Phân giải dùng EEMD theo hướng đầu tiên ................................................................ 49
Hình 4.18: Phân giải dùng EEMD theo hướng thứ 2 .................................................................... 50
Hình 4.19: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EBEMD với số lần thử 50. Từ
IMF1 đến IMF5 ............................................................................................................................. 51
Hình 4.20: Các IMFs dạng ảnh sau khi phân giải sử dụng phương pháp EBEMD với với số
lần thử 50. Từ IMF1 đến IMF5 ..................................................................................................... 52

Hình 5.1: a-Ảnh quan sát; b-Ảnh hồng ngoại; c-Ảnh dung hợp ................................................... 53
Hình 5.2: Mô tả quá trình dung hợp dựa trên biến đổi wavelet ..................................................... 55
Hình 5.4: Sơ đồ phân giải ảnh sử dụng EMD................................................................................ 56
Hình 5.5: Giản đồ quá trình dung hợp các IMFs sử dụng phương pháp trọng số (weighted
average) với các hệ số khác nhau cho mỗi IMFs tương ứng ......................................................... 58
Hình 5.6: a-Ảnh ngõ vào 1 và các IMFs; b- Ảnh ngõ vào 2 với các IMFs ................................... 60
Hình 5.7: Ảnh dung hợp ................................................................................................................ 61
Hình 5.8: Hai ảnh ngõ vào cần dung hợp ...................................................................................... 61
Hình 5.9: Phân rã theo chiều ngang và theo chiều dọc ảnh 1, sau đó dung hợp các IMFs của cả
hai chiều ......................................................................................................................................... 62
Hình 5.10: Phân rã theo chiều ngang và theo chiều dọc ảnh 2, sau đó dung hợp các IMFs của
cả hai chiều .................................................................................................................................... 63
Hình 5.11: Các IMF dung hợp của hai ảnh ................................................................................... 64
Hình 5.12: Ảnh dung hợp theo BEMD .......................................................................................... 64
Hình 5.13: IMF1 của ảnh 1 ............................................................................................................ 65
Hình 5.14: IMF2 và IMF3 của ảnh 1 ............................................................................................. 66
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang xi
NGUYỄN TÀI TRÍ
Hình 5.15: IMF4 và IMF5 của ảnh 1 ............................................................................................. 67
Hình 5.16: IMF1 và IMF2 của ảnh 2 ............................................................................................. 68
Hình 5.17: IMF3 và IMF4 của ảnh 2 ............................................................................................. 69
Hình 5.18: IMF5 của ảnh 2 ............................................................................................................ 70
Hình 5.19: Kết quả ảnh dung hợp bằng EEMD ............................................................................ 70
Hình 5.20: IMF1 của ảnh 1 ............................................................................................................ 71
Hình 5.21: IMF2 và IMF3 của ảnh 1 ............................................................................................. 72
Hình 5.22: IMF4 và IMF5 của ảnh 1 ............................................................................................ 73
Hình 5.23: IMF1 và IMF2 của ảnh 2 ............................................................................................ 74
Hình 5.24: IMF3 và IMF4 của ảnh 2 ............................................................................................. 75

Hình 5.25: IMF5 của ảnh 2 ............................................................................................................ 76
Hình 5.26: Kết quả ảnh dung hợp bằng EBEMD .......................................................................... 76
Hình 7.1: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng DWT ........................................................................ 81
Hình 7.2: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EMD ......................................................................... 83
Hình 7.3: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng BEMD ...................................................................... 85
Hình 7.4: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EEMD ...................................................................... 87
Hình 7.5: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EBEMD .................................................................... 90








LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang xii
NGUYỄN TÀI TRÍ
DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT
CCD Charge-coupled Device
MOS Metal-oxide-semiconductor
IR Infrared
DWT Discrete wavelet transform
1D one - direction
2D two - directions
DWT2 two directional DWT
IDWT Inverse Discrete Wavelet Transform
IDWT2 two-direction Inverse Discrete Wavelet Transform
db Daubechies

db2 Daubechies-2
IMF Instrinsic mode function
IMFs Các IMF
SD Standard deviation
HS Hilbert Spectrum
EMD Empirical Mode Decomposition
BEMD Bidimensional empirical mode decomposition
EEMD Ensemble- Empirical mode decomposition
EBEMD Ensemble-Bidimensional Empirical mode decomposition

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 1
NGUYỄN TÀI TRÍ
CHƯƠNG 1
ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)
1.1 Hồng ngoại xa (Far Infrared)
1.1.1 Giới thiệu
Vùng ánh sáng hồng ngoại được chia thành 3 loại. Hồng ngoại gần (Near Infrared), trung
bình (Medium Infrared), và hồng ngoại xa (Far Infrared). Tại Việt Nam, khi nhắc đến
hồng ngoại, người ta thường liên tưởng đến hồng ngoại gần, loại này có bước sóng từ 0.7-
1 microns, so với 0.4-0.7 microns của ánh sáng thấy được. Thiết bị sử dụng hồng ngoại
gần khá phổ biến tại nước ta do chi phí thấp. Hồng ngoại gần có thể được quan sát bởi
hầu hết hệ thống máy chụp hình kĩ thuật số dùng CCD (Charge-Coupled Device). CCD
là hệ thống cảm biến ánh sáng được dùng rộng rãi trong các thiết bị chụp hình kỹ thuật số,
quay phim. Ta tránh lầm lẫn với hồng ngoại xa (Far infrared-FIR) có bước sóng nằm
trong khoảng 4-12 microns. Loại này không thể quan sát được bằng các hệ thống cảm
biến thông thường. Những thiết bị này rất đắt, một máy chụp hình hồng ngoại xa của hãng
Flir có giá trên một trăm triệu đồng.

Hình 1.1: Dải bước sóng ánh sáng hồng ngoại và ánh sáng nhìn thấy được
Từ hình trên ta thấy vùng hồng ngoại có bước sóng dài hơn vùng ánh sáng thấy được.
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 2
NGUYỄN TÀI TRÍ

1.1.2 Một số ứng dụng của ảnh hồng ngoại xa
Đầu tiên, phải kể đến là ứng dụng trong an ninh và quân đội. Với đặc thù của mình, ảnh
hồng ngoại đã thể hiện những đặc điểm ưu việt trong bóng đêm hoặc trong ứng dụng mà
ta chỉ quan tâm đến hình dạng chứ không phải chi tiết.

Hình 1.3: a-Ảnh hồng ngoại; b-ảnh quan sát
Trong hình trên tuy trời tối hoặc vật thể bị che khuất nhưng ta vẫn có quan sát được mục
tiêu. Điều này là yếu tố có ý nghĩa quyết định thắng thua trong quân sự.
Việc ứng dụng rộng rãi ảnh hồng ngoại trong việc bảo vệ rừng cũng đem lại những hết
quả tích cực. Tại Brazil, nữ giáo sư Isabelle Herlin, thuộc viện nghiên cứu quốc gia và tự
động-IRNIA, đứng đầu nhóm CLIME, chuyên phân tích ảnh vệ tinh đã khẳng định những
ưu thế của ảnh hồng ngoại trong việc bảo vệ rừng Amazon. Các nhà khoa học của nhóm
Clime đã tạo ra một phần mềm máy tính để có được những bức ảnh hồng ngoại độ phân
giải thấp được chụp từ vệ tinh. Với loại ảnh này họ có thể phân biệt rõ ràng từng loại tài
nguyên khác nhau như đồng cỏ, rừng rậm, đất canh tác… Sau khi so sánh các bức ảnh với
nhau, họ sẽ phát hiện được những vùng cây cối bị mất, từ đó phát tín hiệu cảnh báo.
Hình 1.2: Máy chụp hình hồng ngoại xa
của hãng Flir.
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 3
NGUYỄN TÀI TRÍ
Ảnh hồng ngoại còn có ứng dụng rất quan trọng trong các lĩnh vực như: Điện, cơ khí, và

xây dựng.
Trong lĩnh vực điện, nó có thể giúp ta phát hiện ra những mối tiếp xúc bị hư hỏng, sự mất
cân bằng tải, sự ăn mòn hoặc phát hiện khuyết điểm của thiết bị.


Hình 1.4: a-ảnh thường và ảnh hồng ngoại của cột điện; b-ảnh thường và ảnh hồng
ngoại của tủ thiết bị điện
Ở hình trên, với sự trợ giúp của ảnh hồng ngoại, ta dễ dàng phát hiện ra điểm tiếp xúc có
vấn đề. Điều này giúp đoán trước hư hỏng cũng như khắc phục sự cố dễ dàng.
Trong cơ khí, ta sẽ phát hiện được những thiết bị, bộ phận ma sát quá mức, bôi trơn
không đúng hoặc lắp đặt thiếu chính xác…Ta cùng xem hình minh họa sau : Trục quay
sinh nhiều nhiệt do ma sát, do đó ta biết đã đến lúc cần bôi trơn.
a
b
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 4
NGUYỄN TÀI TRÍ

Hình 1.5: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của trục quay
Còn trong xây dựng, ta có thể phát hiện những vị trí thấm nước trên mái nhà, sự lưu
thông, phân bố của không khí, sự rò rỉ…

Hình 1.6: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của bề mặt đường nhựa
Hình trên cho thấy lượng nước tăng dần dưới lớp nhựa đường.

Hình 1.7: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của lớp bề mặt gạch lót

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 5
NGUYỄN TÀI TRÍ
1.2 Hồng ngoại gần
Hồng ngoại gần có cách thể hiện khá khác biệt so với hồng ngoại xa và vẻ ngoài của ảnh
hồng ngoại gần khá tương đồng với ảnh thông thường. Tiếp theo, sẽ là hình ảnh ví dụ cho
thấy sự khác biệt giữa hồng ngoại gần và vùng ánh sang khả kiến.

1.2.1 Thiết bị chụp ảnh hồng ngoại gần
Vì vùng phổ của Near IR nằm khá gần vùng ánh sáng thấy được nên nó cũng có nhiều đặc
tính giống ảnh thường và có thể chụp bằng những hệ thống như CCD hoặc C-MOS.
Nguyên lí biến đổi hệ thống chụp hình thông thường thành thiết bị thấy được hồng ngoại
khá đơn giản. Vì hệ thống CCD có khả năng bắt được ánh sáng đến hơn 1 micron, nên nó
bắt được Near IR.
Thông thường khi chụp ảnh, ta không thấy dấu hiệu của hồng ngoại do nhà sản xuất đã
dùng bộ lọc hồng ngoại để đảm bảo tính chân thực của màu sắc. Vì vậy, vấn đề mấu chốt
ở đây là phải tìm một bộ lọc thích hợp để thay thế.






Hình 1.8: a-Hệ thống có bộ lọc hồng ngoại; b-Hệ thống đã thay đổi bộ lọc
Bên dưới là hình ảnh thực tế của bộ lọc hồng ngoại ( tấm kính màu xanh),
a
b
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 6
NGUYỄN TÀI TRÍ

Hình 1.9: Các bộ lọc hồng ngoại thực tế
1.2.2 Hệ thống CCD (Charge-coupled Device)
Trong phần này ta sẽ biết bằng cách nào ánh sáng có thể “đi” vào hình ảnh. Công nghệ
chủ yếu được sử dụng bởi hầu hết camera số là CDD, được sử dụng đầu tiên vào năm
1969. Hệ thống CCD đơn giản bao gồm một chuỗi các điện dung bán dẫn-oxid kim loại
(metal-oxide-semiconductor MOS) được đặt gần nhau. Mỗi phần tử này tương ứng với
một điểm ảnh. CCD được xem như là một nơi tích điện và là thiết bị trung chuyển: điện
tích được lưu trữ lại trong tụ điện MOS và sau đó di chuyển ngang qua các tụ còn lại để ra
output và được chuyển thành ảnh số ở bước tiếp theo. Đặc biệt hơn nữa, khi một hiệu điện
thế dương V được áp vào bề mặt của tụ điện MOS loại P, thì điện tích dương sẽ di
chuyển xuống mass. Vùng thiếu điện tích dương được gọi là vùng nghèo. Khi photons
(như ánh sáng) vào vùng nghèo, vùng này sẽ hấp thụ và lưu trữ electron của ánh sáng và
giá trị của nó phụ thuộc vào cường độ sáng. Điện tích từ tụ điện MOS này di chuyển qua
tụ điện MOS kia theo chiều dọc hoặc chiều ngang bằng cách áp vào một hiệu điện thế.
Khi điện tích tới tụ điện MOS cuối, thì sẽ có một bộ khuếch đại biến đổi điện tích thành
hiệu điện thế. Sau đó một bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số sẽ biến đổi điện
áp này thành số (như là cường độ của một pixel ảnh).
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 7
NGUYỄN TÀI TRÍ
.
1.2.3 Ứng dụng
1.2.3.1 Camera hồng ngoại
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của hồng ngoại gần là: phiên bản night vision
(camera nhìn trong đêm).

Camera hồng ngoại này có khả năng quay ban ngày lẫn ban đêm. Ban đêm, các đèn led
hồng ngoại sẽ được khởi động giúp camera quan sát những vùng được đèn led chiếu sáng.

Lưu ý, bằng mắt thường, ta không thể thấy được ánh sáng này.
Ở thị trường Việt Nam, sản phẩm loại này được bán khá rộng rãi với giá dao động từ $50-
$100. Camera hồng ngoại đa số dùng để làm camera an ninh, giám sát.
1.2.3.2 Ảnh nghệ thuật
Ở ảnh hồng ngoại, màu sắc hoàn toàn bị sai lệch so với ảnh thường. Do đó nó gần như
cho chúng ta thấy một thế giới khác. Ứng dụng của ảnh hồng ngoại trong giải trí là nhiếp
ảnh hoặc phục vụ một số cảnh trong phim.
Hình 1.10: Tụ điện MOS
Hình 1.11: Camera hồng ngoại
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 8
NGUYỄN TÀI TRÍ

Hình 1.12: Ảnh hồng ngoại bị sai lệch màu so với thực tế
1.2.3.3 Ứng dụng trong lâm nghiệp, nông nghiệp và địa lí
Nhờ vào hồng ngoại gần, chúng ta có thể dễ dàng phân biệt được khu vực có thực vật,
cũng như loại thực vật trên quy mô rộng lớn. Từ đó có thể quản lí và bảo vệ những mảng
xanh hiệu quả hơn. Ứng dụng loại này được sử dụng khá rộng rãi tại Pháp. Sau đây sẽ là
một số hình ảnh minh họa,






Hình 1.13: Ảnh các thảm thực vật, a-Ảnh màu thông thường; b-Ảnh hồng ngoại gần
1.2.3.4 Nhận dạng, khảo cổ
Gần đây tại Nhật, người ta cũng đang quan tâm đến ứng dụng của hồng ngoại gần trong
việc nghiên cứu và phục chế những tác phẩm bị xuống cấp.

b
a
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 9
NGUYỄN TÀI TRÍ

Hình 1.14: Ảnh hồng ngoại phục chế từ ảnh cũ
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 10
NGUYỄN TÀI TRÍ
CHƯƠNG 2
BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC
(Discrete Wavelet Transform -DWT)
2.1 Giới Thiệu về biến đổi wavelet
DWT là phƣơng pháp quen thuộc đã đƣợc nghiên cứu, ứng dụng, và phát triển từ rất
lâu, dựa trên phƣơng pháp này các nhà nghiên cứu đã đƣa ra nhiều phƣơng pháp cải
tiến trong việc phân tích tín hiệu trong cà miền thời gian và miền tần số và cho ra kết
quả chất lƣợng hơn. Trong bài viết này, việc đề cập đến phƣơng pháp DWT chỉ để so
sánh và là cơ sở trong việc giới thiệu phƣơng pháp mới EMD (Empirical Mode
Decomposition).
Tại sao lại wavelet? Biến đổi Fourier dựa trên việc phân tích phổ trong miền tần số,
tuy nhiên, biến đổi Fourier không thể cung cấp bất kỳ thông tin nào về sự biến đổi của
phổ tƣơng ứng với miền thời gian. Biến đổi Fourier thực hiện trên tín hiệu ổn định,
nhƣng đa số các tín hiệu hay dữ liệu ảnh đều bất định, chính vì thế phƣơng pháp DWT
đƣa ra giải pháp tốt hơn trong việc phân tích tín hiệu, biểu diễn tín hiệu trong miền
thời gian- tần số mà không làm thay đổi nội dung thông tin của tín hiệu.
Trong biến đổi wavelet, ở tần số cao (tƣơng ứng với các cạnh, nét của ảnh), sẽ cho độ
phân giải thời gian tốt và độ phân giải tần số kém, trong khi đó ở tần số thấp (tƣơng

ứng với các thành phần xấp xỉ) sẽ cho độ phân giải tần số tốt và độ phân giải thời gian
kém.

2.2 Tháp ảnh
Tháp ảnh đặc trƣng cho mức phân giải của một ảnh, tại mỗi tầng của tháp thì mỗi ảnh
có mức phân giải khác nhau, ảnh gốc với độ phân giải lớn nhất nằm ở mức J (nền của
tháp), khi lên các mức cao hơn thì độ phân giải càng thấp và kích thƣớc ảnh sẽ giảm
giần theo hệ số 1/2 bắt đầu từ ảnh gốc, do đó tại đỉnh của tháp với mức 0 thì ảnh chỉ
chứa 1 pixel. Tổng số pixel với P+1 mức trên toàn bộ tháp là,

























 (2.1)

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 11
NGUYỄN TÀI TRÍ


Hình 2.1: Tháp ảnh với J mức

Biến đổi wavelet cũng dựa trên đặc điểm của tháp ảnh để phân giải ảnh thành các
thành phần với độ phân giải và kích thƣớc khác nhau mà sẽ đề cập ở phần sau.

2.3 Phân tích dựa trên wavelet
Phƣơng pháp wavelet về mặt cơ bản chính là sự phân tích dựa trên khung cửa sổ của
dạng phổ Fourier có thể điều chỉnh đƣợc với định nghĩa cơ bản sau,










 










Trong đó, 




là hàm wavelet cơ bản thỏa mãn một số điều kiện, a là hệ số giãn và b
là hệ số dịch. Mặc dù thời gian và tần số không hoàn toàn xuất hiện trong kết quả biến
đổi, nhƣng thành phần biến 1/a chỉ ra scale tần số và biến b cho biết vị trí trong miền
thời gian. Biểu thức trên cho thấy 



là năng lƣợng của X tại scale a và thởi
gian là t=b. Hàm cơ bản 




có thể điều chỉnh đƣợc tùy theo mục đích nhƣng phải
đƣợc định dạng sẵn trƣớc khi phân tích, tuy nhiên 





thì không trực giao cho mọi
scale a đối với wavelet liên tục, mặc dù wavelet rời rạc có thể tạo ra các wavelet trực
giao bằng cách lựa chọn các scale a trƣớc đó, tuy nhiên nó sẽ làm mất đi tính chất vật
lý của tín hiệu. Nói chung, dù là đặc tính liên tục hay rời rạc thì phân tích wavelet về
cơ bản là phƣơng pháp tuyến tính và cung cấp sự phân giải đều trên toàn scale. Giới
hạn của nó chính là kích thƣớc của hàm wavelet cơ bản và chỉ áp dụng cho tín hiệu
tuyến tính và ổn định, nên wavelet không phải là một phƣơng pháp thích nghi. Biến
đổi wavelet phân tích dữ liệu trong miền tần số cũng nhƣ trong miền không gian.
(2.2)
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 12
NGUYỄN TÀI TRÍ
2.3.1 Hàm Haar scaling và wavelet
 Hàm Haar scaling











Hàm Haar wavelet












 Trong biến đổi wavelet, các hàm cơ bản chính là một loạt các mở rộng và
chuyển đổi của các hàm scale















Và bộ mở rộng và biến đổi từ các hàm wavelet
















Với 







là hàm scale và wavelet cơ bản, và cả hai hàm cơ bản này
phải thỏa mãn điều kiện: tại mức j, luôn biểu diễn đƣợc sự kết hợp tuyến tính
của các hàm ở mức kế tiếp j+1,















Và














Đối với bất cứ hàm liên tục nào, ta có thể biểu diễn phần mở rộng sau,
































(2.3)
(2.4)
(2.5)

(2.6)
(2.7)
(2.8)
(2.9)
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 13
NGUYỄN TÀI TRÍ
2.3.2 1D-wavelet rời rạc
Tín hiệu ngõ vào đƣợc phân tách ra thành hai (hay nhiều hơn) thành phần dựa trên các
dải bộ lọc bắt nguồ từ các hàm wavelet cơ bản,



Hình 2.2: Sơ đồ khối biến đổi wavelet với các dãy bộ lọc phân giải và bộ lọc tái tạo

Hai bộ lọc 

 (lọc thông thấp) và 

 (lọc thông cao) phân tách tín hiệu ngõ vào
f(n) thành hai dãy nửa chiều dài là 

 và 

. Khối bộ lọc 

 và 

 để

kết hợp 

 và 

 để tái cấu trúc lại tín hiệu 

. Trong đó, bộ lọc thông thấp


 tạo ra dải băng con (thành phần) xấp xỉ - dải nền), bộ lọc thông cao 

 tách
các thành phần chi tiết.





















(2.10)
















(2.11)












































Với 

, 

 x=0, 1, …, M-1, j=0, 1, …, j-1, k=0, 1, …, 

.

(2.12)
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT)

SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang 14
NGUYỄN TÀI TRÍ
2.3.3 2D-wavelet rời rạc
Đối với tín hiệu hay dữ liệu hai chiều, việc phân tách vẫn sử dụng các bộ lọc thông
thấp 

 và bộ lọc thông cao 

 áp dụng lên dữ liệu theo từng chiều, kết quả tạo
ra bốn dải băng con hay bốn thành phần: thành phần xấp xỉ a(m,n), thành phần theo
chiều ngang 

, thành phần theo chiều dọc 

 và thành phần theo đƣờng
chéo 


.



Hình 2.3: Khối biến đổi wavelet rời rạc theo hai chiều với 1 mức

Dựa trên bộ lọc thông thấp và bộ lọc thông cao của các hàm cơ bản mà ảnh ngõ vào sẽ
đƣợc lọc các pixel tƣơng ứng với cạnh, đƣờng nét (thành phần tần số cao) và các pixel
tƣơng ứng với nền của ảnh, các thành phần xấp xỉ (thành phần tần số thấp) theo chiều
ngang trƣớc sau đó theo chiều dọc.