KHẢO SÁT YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI NHẬN DIỆN DIỆN TÍCH Ổ GÀ BẰNG XỬ LÝ ẢNH_TS. Lê Anh Thắng, Ks. Nguyễn Thành Vinh

KHẢO SÁT YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI NHẬN DIỆN DIỆN TÍCH Ổ GÀ
BẰNG XỬ LÝ ẢNH
INVESTIGATE THE AFFECTS TO RECOGNIZE POTHOLES ON SURFACE ROAD
BY IMAGE PROCESSING
TS. Lê Anh Thắng, Ks. Nguyễn Thành Vinh
TÓM TẮT
Hư hỏng mặt đường dạng ổ gà là một dạng hư hỏng gây
nguy hiểm trên các tuyến đường quốc lộ. Dạng hư hỏng này cần
được xử lý càng sơm càng tốt khi nó xuất hiện. Xử lý ảnh đã
được đề xuất nhằm nhận biết và xác định mức độ hư hỏng của ổ
gà, diện tích chiếm chỗ của ổ gà, từ các ảnh chụp trực diện mặt
đường. Một số yếu tố gây ảnh hưởng đến kết quả của việc tính
diện tích ổ gà từ ảnh chụp như độ sáng, độ tương phản, độ phân
giải của ảnh chụp. Yêu cầu đặt ra là phải tìm hiểu và khắc phục
được những yếu tố trên. Bài báo tiến hành khảo sát kết quả tính
diện tích ổ gà, có xét đến tác động của một số yếu tố cơ bản gây
ảnh hưởng đến chất lượng ảnh. Kết quả cho thấy, giải pháp xử
lý ảnh đề nghị có thể đáp ứng được sự thay đổi trong phạm vi
hữu hạn của các yếu tố ảnh hưởng cơ bản.
Từ khóa: Hư hỏng mặt đường, nhận dạng ổ gà, xử lý
ảnh, tính toán diện tích, yếu tố ảnh hưởng

phức tạp của bài toán thực tế. Các nghiên cứu trong nước cần
được thực hiện từng bước, từ đơn giản đến phức tạp để có thể
phát triển bền vững.Ý thức được nhiệm vụ này,một công cụ xử
lý ảnh đã được nghiên cứu để nhận dạng và xác định diện tích ổ
gà từ các ảnh chụp trực diện mặt đường. Các ảnh chụp này có
thể được trích lọc từ các camera gắn trực tiếp vào phương tiện
giao thông, ghi hình trong lúc xe di chuyển.
Hình 1 thể hiện sơ đồ trình tự các bước xác định diện tích
ổ gà. Ảnh, có được từ camera, sẽ được chuyển về ảnh nhị phân

trước khi tính diện tích. Hình 2 thể hiện ảnh một ổ gà điển hình
trước và sau khi tách ổ gà. Hình 2a là hình màu có kích thước
640x480 với độ sáng là Br=97. Hình 2b là hình nhị phân sau khi
đã khử nhiễu và chỉ để lại hình ổ gà. Diện tích đo đạc được của
ổ gà 533cm2.

ABSTRACT
Pavement distress such as pothole is a dangerous form of
damage on the highway. Pothole should be fixed as soon as
possible when it appears. Image processing was proposed to
identify and determine the damage level of pothole, invasion
area of potholes, from the frontal image of a pavement surface.
There are several factors that affect the results of the calculation
of the area of potholes from photos such as brightness, contrast,
resolution of the photo. The requirement is to understand and
overcome these factors. This paper surveyed the estimated
pothole areas, have considered the impact of a number of
fundamental factors affecting image quality. Results shows
image processing proposed can meet the changes in the finite
range of fundamental factors.

Hình 1 Sơ đồ chung xác định diện tích ổ gà [1].

Keywords: Damaged road surfaces, potholes
recognition, image processing, computational area, affects.
TS. Lê Anh Thắng
Giảng viên, Bộ môn Công trình giao thông, Đại Học Sư Phạm
Kỹ Thuật, Tp.HCM
Email:
Điện thoại: 0938308076

Ks. Nguyễn Thành Vinh
Học viên cao học, Bộ môn Cầu đường, Khoa kỹ thuật Xây
dựng, Trường Đại Học Bách Khoa, Tp.HCM
Email:
Điện thoại: 0901368111
1. Giới thiệu
Tự động hóa thu thập dữ liệu hư hỏng mặt đường bê
tông nhựa ở Việt Nam cần được quan tâm càng sớm càng tốt.
Nhập khẩu các công nghệ tiên tiến từ nước ngoài cho việc quản
lý đường bộ sẽ cần chi phí đầu tư lớn. Chi phí này có thể được
giảm thiểu, nếu các nghiên cứu trong nước đáp ứng được sự

Hình 2 Ảnh ổ gà (a) ảnh gốc, (b) ảnh ổ gà sau khi xử lý
Tuy nhiên, chất lượng ảnh có thể sẽ không được như
mong muốn. Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng ảnh
và làm sai lệch kết quả xác định đặc tính của ổ gà. Các yếu tố
này thường tồn tại khách quan trong quá trình lấy ảnh. Các yếu
tố tác động chính có thể liệt kê là thời tiết, tốc độ của phương
tiện giao thông, độ gồ ghề của mặt đường, và độ phức tạp của
các dạng hư hỏng.
Để đánh giá chất lượng ảnh, các yếu tố như độ sáng, độ
tương phản, độ phân giải của ảnh là các yếu tố thường được sử


dụng. Các yếu tố này được chọn để khảo sát và đánh giá ảnh
hưởng của chúng đến kết quả xác định các đặc trưng của ổ gà,
mà cụ thể là diện tích ổ gà.
Diện tích ổ gà, được xác định bằng phương pháp xử lý
ảnh, sẽ được tiến hành so sánh và đánh giá với số liệu đo thủ
công ngoài hiện trường. Thông qua quá trình khảo sát và so

sánh, sai số của diện tích ổ gà nằm ở bước nào sẽ được xác định.
Ngoài ra, các yếu tố ảnh hưởng chính cũng sẽ được nhận diện để
tìm hướng giải quyết.
2. Phương pháp lấy ảnh
Công cụ để lấy thủ công ảnh ổ gà gồm 1 thước dây thép
để đo khoảng cách từ máy chụp ảnh tới mặt đường, 1 máy chụp
ảnh có độ phân giải 2560x1920. Ảnh dùng để tính toán là ảnh có
kích thước 640x480. Kích thước 640x480 là độ phân giải tối
thiểu. Khoảng cách từ camera tới mặt đường là 1m.
Trong trường hợp ảnh được trích lọc từ camera, điều
kiện để lấy ảnh là diện tích ổ gà chiếm trên ảnh chỉ nên dao
động từ 2% đến 55%. Trị số giới hạn này được xác định bằng
cách vẽ một hình tròn đường kính bằng với chiều cao ảnh, hình
tròn đó sẽ chiếm tối đa là khoảng 55% diện tích ảnh, tương
đương từ 170cm2(2%) đến 4694cm2(55%). Gọi h là khoảng cách
từ camera tới ổ gà cần chụp (h=100cm), s là diện tích ổ gà. Ta
có tỉ số giới hạn phần tính diện tích ổ gà là:
1.7≤ s/h≤46.9

(1)

3. Hiệu chỉnh và kiểm tra độ chính xác
Để hiệu chỉnh thuật toán xác định diện tích bằng ảnh
chụp, các hình vẽ có diện tích xác định sẽ được chụp lại để tính
diện tích. Cách lấy ảnh như đã trình bày ở trên. Phần diện tích ổ
gà được hiệu chỉnh theo cách lấy ảnh, S4, có thể được xác định
theo biểu thức sau:
𝑆𝑆1 𝑆𝑆3
(𝑐𝑐𝑐𝑐2 )
(2)

𝑆𝑆4 =
𝑆𝑆2

Trong đó, S 1 : diện tích mẫu thử (cm2), đã biết. S 2 : diện
tích ảnh của mẫu thử (pixel). S 3 : diện tích trên ảnh của ổ gà
(pixel). S 2 , S 3 được xác định bằng giải thuật xử lý ảnh. Hình 3
thể hiện hình phóng lớn của một ảnh nhị phân, minh họa cho
giải thuật tính diện tích mẫu trên ảnh bằng đơn vị pixel. Vùng
màu đen là vùng tương ứng với giá trị 0, vùng màu trắng là vùng
tương ứng với giá trị 1. Diện tích của vùng trắng được tính bằng
tổng các điểm ảnh có giá trị là 1, có đơn vị là pixel.

200x200
R=100
C.vuông 400x400
Hình 4 Ảnh nhị phân đã xác định trước số pixel của vật
Kết quả so sánh với thuật toán xử lý ảnh được tổng hợp
ở Bảng 1. Có thể thấy sai số của cả ba hình mẫu là 0%.
Bảng 1 Giá trị pixel thu được
Hình

Tính toán

Thực tế

Sai số (%)

Tròn

31415

31415

0

Vuông

40000

40000

0

Tam giác

80000

80000

0

Diện tích tính toán từ ảnh của ổ gà Hình 2 là 550cm2.
Sai số là 3.2%. Với sai số này, ta có thể nói thuật toán xác định
kích thước ổ gà thông qua sử lý ảnh là khá chính xác. Sai số
phát sinh là do sự biến động của chất lượng ảnh thu được và
mức độ phức tạp của ảnh có chứa ổ gà. Thuật toán với thông số
hiệu chỉnh tùy theo cách lấy ảnh, được trình bày ở Hình 1, sẽ
được sử dụng để khảo sát ở các phần sau.
4. Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng tới quá trình tách ổ gà
4.1 Độ sáng của ảnh

Độ sáng của ảnh là tổng hợp độ sáng của từng điểm ảnh
trong một ảnh. Độ sáng, thay đổi trong phạm vi [0,255], được
thể hiện qua biểu đồ histogram. Ảnh có được độ sáng tốt hay
không phụ thuộc vào thời điểm chụp lấy ảnh, ảnh hưởng bởi ánh
sáng mặt trời, hoặc chất lượng của thiết bị thu ảnh [2][3]. Thông
số đại diện cho độ sáng trung bình của ảnh là Br. Cách thức thay
đổi độ sáng của ảnh được thể hiện trong Hình 5. Ảnh ban đầu,
Hình 2a, có độ sáng trung bình Br=97. Dựa vào thước đo sáng
tối, ta sẽ giảm độ sáng một lần (Br=50) hoặc tăng độ sáng hai
lần (để được Br=150 và 200). Với cách làm này, các ảnh hưởng
độ sáng của ảnh giá được khảo sát một cách toàn diện.

Hình 5 Thang đo sáng tối của ảnh

Hình 3 Tổng số ô màu trắng là 86 ô tương đương 86 pixel
Độ chính xác của thuật toán được kiểm tra bằng 3 ảnh
sau. Các ảnh gồm ba hình cơ bản khác khác nhau và đã biết
trước được diện tích theo đơn vị pixel.

Hình 6 thể hiện các quá trình tăng giảm độ sáng của ảnh
ban đầu, bên cạnh là biểu đồ mức sáng tương ứng của nó, biểu
đồ histogram. Diện tích ổ gà xác định sau khi đã thay đổi độ
sáng của ảnh, cũng được thể hiện tương ứng.


Hình 6 Ảnh các ổ gà với những độ sáng khác nhau sau khi
tách ổ gà bằng phương pháp phân ngưỡng tự động: (a) Ảnh có
độ sáng trung bình Br=97, (b) Ảnh có độ sáng trung bình Br=50,
(c) Ảnh có độ sáng trung bình Br=150, (d) Ảnh có độ sáng trung
bình Br=200.

Căn cứ vào diện tích ổ gà tính toán được, ứng với các độ
sáng khác nhau, ảnh với độ sáng trung bình từ 50 đến 150 hầu
như không gây ảnh hưởng gì tới quá trình tách ổ gà bằng phân
ngưỡng tự động. Độ chính xác vẫn dao động trong khoảng 95%.
4.2 Độ phân giải của ảnh
Thay đổi độ phân giải của ảnh, số lượng điểm ảnh trên
ảnh cũng thay đổi. Độ phân giải ban đầu của ảnh là 640x480.
Hình 7 cho ta thấy ảnh sau khi tách ổ gà của các hình có độ phân
giải thay đổi khác nhau. Độ phân giải của ảnh khảo sát gồm
1280x960, 2560x1920, và 320x240. Độ phân giải 2560x1920 là
độ phân giải tối đa của Camera được sử dụng để lấy ảnh. Tương
ứng với diện tích và sai số so với diện tích tính toán ban đầu là
543cm2, 553cm2, 626cm2 và 1.27%,0.45%, 13.82%.
Ảnh có độ phận giải thấp, 320x240, cho ra kết quả có độ
chính xác không tốt. Khi tăng dần độ phân giải của ảnh lên, ta
thấy độ chính xác cũng tăng lên (dao động trên 90%). Tuy
nhiên, ảnh có độ phân giải càng lớn thì tốc độ xử lý cũng càng
chậm. Mất 18 giây để hoàn tất một quá trình xử lý, ở độ phân
giải 2560x1920. Trong khi đó chỉ cần mất 1giây cho ảnh
320x240, với cùng một cấu hình máy tính sử dụng.

(a)

(b)

(c)

(d)

Hình 7 Ảnh trước và sau khi tách ổ gà ở các độ phân giải
khác nhau. (a) Ảnh có độ phân giải 640x480. (b) Ảnh có độ
phân giải 1280x960. (c) Ảnh có độ phân giải 2560x1920. (d):
Ảnh có độ phân giải 320x240
4.3 Độ tương phản của ảnh
Độ tương phản thể hiện sự thay đổi cường độ sáng của
đối tượng so với nền, hay nói cách khác độ tương phản chính là
độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền. Hai đối tượng có
cùng độ sáng nhưng đặt trên 2 nền khác nhau thì cho cảm nhận
khác nhau. Ảnh có độ tương phản thấp là những ảnh có mức
xám chênh lệch nhau không nhiều, ta chỉ cần làm giãn ra để thấy
rõ sự khác biệt [4]. Hình 8 thể hiện ảnh ổ gà với các độ tương
phản khác nhau và biểu đồ mức sáng của nó.
Hình 8 Ảnh ổ gà ở các độ tương phản khác nhau. (a) Ảnh
ban đầu với Br=97. (b) Ảnh sau khi giảm 20% đột tương phản
với Br=105. (c) Ảnh sau khi giảm 50% độ tương phản với
Br=113. (d) Ảnh sau khi tăng 25% độ tương phản với Br=86. (e)
Ảnh sau khi tăng 50% độ tương phản với Br=70
Trong khoảng tăng giảm 50% độ tương phản so với ảnh
ban đầu, ta thấy hình ảnh ổ gà sau khi tách hầu như không hề
thay đổi. Độ tương phản không ảnh hưởng tới kỹ thuật nhận
diện ổ gà và xác định diện tích ổ gà.
4.4 Kích thước ổ gà
Hình ảnh ổ gà được cho thay đổi kích thước trong phạm
vi 1.7 ≤ 𝑠𝑠/ℎ ≤ 46.94. Việc phóng to hay thu nhỏ thực hiện
bằng cách vẽ một đường ngang từ mép này tới mép kia của ổ gà
ban đầu, tỷ lệ kích thước ổ gà sẽ thay đổi dựa trên kích thước
đường ngang này. Hình 9 thể hiện hình ảnh ổ gà đã được thay
đổi có các diện tích lần lượt là 113 cm2, 403cm2 2252 cm2, 4219
cm2. Diện tích tính toán tương ứng cho từng trường hợp là,

124cm2, 376cm2 2389cm2, 4315cm2. Sai số tương ứng 8.9%,
6.7%, 5.7%, 2.2%.

(a)

(b)

(c)


Tài liệu tham khảo

(d)
Hình 9 Ảnh ổ gà trước và sau khi tách ở các độ lớn khác
nhau. (a) Ổ gà với diện tích là 113cm2. (b) Ổ gà với diện tích là
403cm2. (c) Ổ gà với diện tích là 2252cm2. (d) Ổ gà với diện
tích là 4219cm2
Ta thấy ổ gà càng lớn, độ chính xác khi tách ổ gà càng
cao. Những ổ gà bé hơn ổ gà ban đầu, tuy vẫn nằm trong giới
hạn của tỷ lệ s/h nhưng lại cho kết quả có độ chính xác không
cao.
5. Kết luận
Quá trình xử lý ảnh, như đã được trình bày tóm tắt thành
dạng sơ đồ ở Hình 1, được hiệu chỉnh theo phương pháp lấy
ảnh. Xác định mức độ gây ảnh hưởng của ổ gà trên mặt đường
được phân ra làm hai bước, bao gồm việc nhận diện ổ gà trên
ảnh và tính diện tích của nó. Do nhiều chịu yếu tố tác động, chất
lượng ảnh có thể sẽ không như mong muốn. Điều này sẽ gây
ảnh hưởng đến bước nhận diện và tách ổ gà từ ảnh của nó. Một
số yếu tố như độ sáng, độ phân giải, độ tương phản, kích thước

ổ gà đã lần lượt được khảo sát. Diện tích ổ gà tính toán được có
mức độ sai số nhỏ, bé hơn 10%, trong giới hạn kết luận ở mỗi
yếu tố. Với kết quả này, có thể thấy rằng các yếu tố khảo sát,
trong phạm vi thay đổi hợp lý của chúng, hầu như không ảnh
hưởng đáng kể đến độ chính xác của quá trình nhận diện và tách
ổ gà từ ảnh chụp.

1. Lê Anh Thắng, Nguyễn Thành Vinh (2015), Đề xuất thủ tục
nhận diện diện tích ổ gà, Tạp chí GTVT số tháng 8, ISSN 23540818,57-59.
2. Hsien-Che Lee (2005), Introduction to Color Imaging
Science, Cambridge University Press. p. 57.
3. Ji-Hee Han, Sejung Yang, Byung-Uk Lee (2011), A Novel 3D Color Histogram Equalization Method with Uniform 1-D
Gray Scale Histogram, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.
20, No. 2, 506-512.
4. Nguyễn Quang Hoan (2006), Xử lý ảnh, Học Viện Công
Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 25-26.