NGHIÊN CỨU THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ HỖ TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
VĂN ÁNH DƯƠNG

NGHIÊN CỨU THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH
ĐỂ HỖ TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC – 60520116
Hướng dẫn khoa học:
TS. LÊ THANH PHÚC


Tp. Hồ Chí Minh, tháng 03/2015

-2-


-1-


LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: VĂN ÁNH DƯƠNG
Giới tính: Nam.
Ngày, tháng, năm sinh: 17/03/1990
Nơi sinh: Quảng Ngãi.
Quê quán: Quảng Ngãi
Dân tộc: Kinh.

Địa chỉ liên lạc: 23/19A, Đường 102, P.Tăng Nhơn Phú A, Quận 9, TP.HCM
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại nhà riêng:
Điện thoại di động: 01699331112
E-mail:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO
Đại học:
Hệ đào tạo: Chính qui
Thời gian từ 09/2008 đến 07/2012
Nơi học: Trường Đại học sư phạm kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
Ngành học: Cơ khí động lực.
Tên đồ án tốt nghiệp: “Thiết kế, chế tạo hệ thống truyền lực xe Hybrid”.
Ngày & nơi bảo vệ đồ án tốt nghiệp: 01/07/2012. Đại học sư phạm kỹ thuật
Thành phố Hồ Chí Minh.
Người hướng dẫn: Th.S Thái Huy Phát.
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI
HỌC:
Thời gian

Nơi công tác

11/2012 – 08/2014

Trường Cao Đẳng Viễn Đông

08/2014 - nay

Công việc đảm nhiệm
Giảng viên khoa Công
Nghệ

Trường Cao Đẳng Kỹ Thuật Cao

Giảng viên khoa Cơ Khí

Thắng

Động Lực

-2-


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

TP.HCM, ngày 17 tháng 03 năm 2015
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Văn Ánh Dương

-3-


LỜI CẢM ƠN
Một đề tài nghiên cứu không thể thành công nếu không có sự trợ giúp kết
hợp với nỗ lực cố gắng của người nghiên cứu. Do đó, tôi xin chân thành cảm ơn sự
hỗ trợ của:
Ban giám hiệu Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM.

Khoa Cơ Khí Động Lực.
Thầy TS Lê Thanh Phúc cùng toàn thể quý thầy cô đã dạy và hướng dẫn nhiệt
tình và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong thời gian theo học tại trường.
Các bạn kỹ sư đồng nghiệp đã động viên ủng hộ tinh thần.
Tuy thời gian thực hiện đề tài là 6 tháng nhưng do lượng kiến thức chủ chốt để
phục vụ cho công tác nghiên cứu và thực hiện đề tài thuộc chuyên ngành điện tử và
điều khiển tự động, công nghệ thông tin nên khả năng tiếp cận và lĩnh hội của học
viên chuyên ngành cơ khí động lực gặp nhiều khó khăn và hạn chế. Tuy nhiên, với
sự hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi của Thầy TS Lê Thanh Phúc và các bạn
đồng nghiệp, tôi đã lĩnh hội được rất nhiều kiến thức mới, bổ ích để phục vụ cho
ngành cơ khí động lực và công tác nghiên cứu sau khi ra trường. Vì vậy, một lần
nữa tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô và các bạn.
Xin chúc quý thầy cô cùng toàn thể các bạn luôn dồi dào sức khoẻ và thành
công!

TP.HCM, ngày 17 tháng 03 năm 2015.
Người cảm ơn

Văn Ánh Dương

-4-


TÓM TĂT
Đề tài “Nghiên cứu thu thập và xử lý ảnh để hỗ trợ ô tô chạy tự động”
tìm hiểu về phương pháp nhận dạng các vật cản trên đường khi xe tham gia giao
thông. Cụ thể, ở đây người nghiên cứu sử dụng các công cụ xử lý ảnh của
LabVIEW: Vision Acquisition, Vision Assistant để thu thập và xử lý vật cản. Mô
hình đường các giả định sau:
- Đường bằng phẳng

- Mặt đường sạch sẽ, đồng nhất.
Đề tài sử dụng webcam để thu thập hình ảnh khi xe hoạt động. Hình ảnh
được công cụ Vision Acquisition thu nhận, sau đó được xử lý để chuyển thành ảnh
nhị phân, giảm nhiễu, đưa ra kết quả nhờ vào công cụ Vision Assistant. Ảnh đã
được xử lý kết hợp với khoảng cách đo từ cảm biến SRF05 làm tín hiệu điều khiển
hoạt động của xe. Khoảng cách từ vi điều khiển truyền lên LabVIEW giao tiếp
thông qua cổng giao tiếp RS232.
Kết quả cuối cùng đã hoàn thành mô hình xe có thể nhận dạng được các
vật cản trên đường đi, báo vị trí vật cản, điều khiển xe dừng khi khoảng cách xe và
vật cản nguy hiểm.
Thực nghiệm với xe chạy tốc độ chậm, hình ảnh và khoảng cách thu
được có sai số khá nhỏ.

-5-


ABSTRACT
The project of “The research of collecting and processing images to
support automatic vehicle” learning about methods to indentify obstacles on the
road in traffic. Specifically, researcher use processing image tools of LabVIEW:
Vision Acquisition, Vision Assistant to collect and process obstructions. The model
with assumptions as below:
- Flat street
- Clear and homogeneous road
This project uses webcam to collect images when operating vehicle.
Vision Acquisition tool acquire images, then Vision Assistant tool processed to
convert to binary image and noise reduction. Image processing combined with the
distance measured from sensor SRF05 use control signals operating vehicle.
Distance from microcontroller transfer LabVIEW via standard RS232 interface.
The end result completed vehicle model able to indentify the obstacles

on the road, report obstacle position, control vehicle stopped when having
dangerous distance.
Experiment with vehicle running slow speed, images and distance
obtained small error relatively.

-6-


4.1

MỤC LỤC

LÝ LỊCH KHOA HỌC.......................................................................................ii
LỜI CAM ĐOAN...............................................................................................iii
LỜI CẢM ƠN.....................................................................................................iv
TÓM TĂT............................................................................................................v
ABSTRACT........................................................................................................vi
DANH MỤC HÌNH ẢNH...................................................................................4
PHẦN 1. TỔNG QUAN............................................................................................8
1.1

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:..............................................................................8

1.2

CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:................................................................9

1.2.1.

Trong nước.........................................................................................9

1.2.2.

Thế giới............................................................................................10

1.3

MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI..................................................................................11

1.4

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU............................................11

1.5

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU..............................................................11

1.6

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ TÍNH THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI................12

1.7

GIỚI HẠN ĐỀ TÀI....................................................................................12

1.8

KẾ HOẠCH THỰC HIỆN.........................................................................12

PHẦN 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT...............................................................................13

2.1

GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH...................................................13

2.2

CÁC BƯỚC TRONG XỬ LÝ ẢNH..........................................................14

2.2.1.

Thu nhận ảnh....................................................................................14

2.2.2.

Tiền xử lý ảnh..................................................................................14

2.2.3.

Phân tích ảnh....................................................................................14

2.2.4.

Biểu diễn ảnh...................................................................................14

2.2.5.

Nhận dạng và nội suy.......................................................................15

2.2.6.

Cơ sở tri thức....................................................................................15

2.2.7.

Mô tả ảnh.........................................................................................16

2.3

NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH................................17

-1-


2.3.1.

Điểm ảnh..........................................................................................17

2.3.2.

Độ phân giải ảnh..............................................................................18

2.3.3.

Mức xám của ảnh.............................................................................18

2.3.4.

Biến đổi ảnh và nén ảnh...................................................................19

2.3.5.

Các đặc trưng mức thấp của ảnh......................................................20

2.3.6.

Nắn chỉnh ảnh..................................................................................21

2.3.7.

Trích chọn đặc điểm.........................................................................21

2.4

CÁC MÔ HÌNH MÀU...............................................................................21

2.5

BIẾN ĐỔI HOUGH (HOUGH TRANSFORM)........................................25

2.5.1.

Biến đổi Hough cho đường thẳng.....................................................25

2.5.2.

Biến đổi Hough cho đường thẳng trong tọa độ cực..........................26

2.6

CÔNG CỤ XỬ LÝ ẢNH LabVIEW..........................................................27

2.6.1.

Lập trình với LabVIEW...................................................................29

2.6.2.

Một số khối (hàm thức) thường sử dụng của LabVIEW..................30

PHẦN 3: THIẾT KẾ, LẮP ĐẶT CAMERA VÀ THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG. .37
3.1. THIẾT KẾ LẮP ĐẶT.................................................................................37
3.2. ĐO KHOẢNG CÁCH VẬT CẢN.............................................................41
3.3. NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ VỚI LabVIEW...............................................56
3.3.1.

Tổng quan về hệ thống.....................................................................56

3.3.2.

Các thông số cơ bản của hệ thống....................................................57

3.3.3.

Ý tưởng thiết kế - điều khiển............................................................58

3.3.4.

Thuật toán xử lý ảnh và truyền nhận dữ liệu từ vi điều khiển..........58

3.3.5.

Kết quả thu thập hình ảnh................................................................61

PHẦN 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ..........................................................62
4.1. THỰC NGHIỆM........................................................................................62
4.2. ĐÁNH GIÁ................................................................................................71
4.2.1. Tốc độ thu thập......................................................................................71
4.2.2. Độ chính xác:.........................................................................................72
PHẦN 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ......................................................................75

-2-


5.1

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC.............................................................................75

5.2

NHỮNG VẤN ĐỀ TỒN TẠI.....................................................................75

5.3

HƯỚNG PHÁT TRIỂN.............................................................................76

TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................77

-3-

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1. 1: Giao diện chương trình và kết quả của việc giám sát giao thông..............9
Hình 1. 2: Vị trí khi đi đúng làn đường....................................................................10
Hình 2. 1: Quy trình xử lý ảnh.................................................................................13
Hình 2. 2: Hệ thống xử lý ảnh ................................................................................14
Hình 2. 3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh..................................................................17
Hình 2. 4: Nắn chỉnh ảnh.........................................................................................21
Hình 2. 5: Các mô hình màu....................................................................................22
Hình 2. 6: Hệ tọa độ màu RGB................................................................................23
Hình 2. 7: Mô hình màu HSV..................................................................................24
Hình 2. 8: Bảng chỉ số giá trị 0................................................................................26
Hình 2. 9: Đường thẳng Hough trong hệ tọa độ Đề-các..........................................26
Hình 2. 10: Giao diện chính của phần mềm LabVIEW phiên bản 2013..................27
Hình 2. 11: Một robot dưới nước dựa trên lập trình LabVIEW...............................28
Hình 2. 12: Khả năng kết hợp các phần cứng của LabVIEW .................................28
Hình 2. 13: Giao diện làm việc của phần mềm LabVIEW.......................................29
Hình 2. 14: Bảng điều khiển thiết lập các thông số.................................................29
Hình 2. 15: Bảng các hàm, công thức bên cửa sổ Block Diagram...........................30
Hình 2. 16: Khối While Loop..................................................................................30
Hình 2. 17: Khối Case Structure..............................................................................30
Hình 2. 18: Khối Time Delay..................................................................................31
Hình 2. 19: Hàm While Until Next ms Multiple......................................................31
Hình 2. 20: Các hàm tính toán trong LabVIEW......................................................31
Hình 2. 21: Các hàm so sánh trong LabVIEW........................................................31
Hình 2. 22: Các hàm logic.......................................................................................32
Hình 2. 23: Các hàm về xử lý ảnh...........................................................................32
Hình 2. 24: Các hàm thu thập ảnh...........................................................................32
Hình 2. 25: Các hàm xử lý ảnh................................................................................33
Hình 2. 26: Các công cụ làm việc với ảnh...............................................................33

-4-


Hình 2. 27: Hai hàm thường dùng trong xử lý ảnh với LabVIEW...........................33
Hình 2. 28: Hàm Vision Acquisition........................................................................34
Hình 2. 29: Chọn nguồn thu thập ảnh......................................................................34
Hình 2. 30: Chọn kiểu ảnh thu được........................................................................35
Hình 2. 31: Cài đặt định dạng cho ảnh thu được......................................................35
Hình 2. 32: Chọn điều khiển/Hiển thị......................................................................36
Hình 2. 33: Cửa sổ làm việc với hàm NI Vision Assistant.......................................36
Hình 3. 1: Bản vẽ thiết kế trên solidwork................................................................37
Hình 3. 2: Mô phỏng 3D..........................................................................................37
Hình 3. 3: Hình ảnh khi nhìn từ phía trên................................................................38
Hình 3. 4: Sơ đồ bô trí tổng quát.............................................................................39
Hình 3. 5: Lắp đặt camera và cảm biến siêu âm......................................................40
Hình 3. 6: Kết nối vi điều khiển với cổng giao tiếp UART......................................40
Hình 3. 7: Sơ đồ chân của Atmega 16.....................................................................41
Hình 3. 8: Cảm biến siêu âm SRF-05......................................................................45
Hình 3. 9: Phát và thu nhận sóng siêu âm................................................................46
Hình 3. 10: Nguyên lý cơ bản của phát và thu nhận sóng siêu âm...........................46
Hình 3. 11: Sơ đồ nguyên lý mạch đo khoảng cách.................................................47
Hình 3. 12: Thiết kế mạch in...................................................................................47
Hình 3. 13: Mạch đo khoảng cách hiển thị LCD.....................................................48
Hình 3. 14: Mô phỏng đo khoảng cách bằng protus................................................48
Hình 3. 15: Khung truyền........................................................................................49
Hình 3. 16: Sơ dồ nguyên lý truyền tín hiệu từ vi điều khiển lên máy tính.............49
Hình 3. 17: RS232...................................................................................................49
Hình 3. 18: Sự phân cấp VISA API.........................................................................50
Hình 3. 19: Cấu trúc Visa API.................................................................................51
Hình 3. 20: Thư viện các hàm VISA trong LabVIEW.............................................52

Hình 3. 21: Các hàm Serial......................................................................................53
Hình 3. 22: Cổng Serial...........................................................................................53

-5-


Hình 3. 23: Cổng Port number.................................................................................53
Hình 3. 24: Serial port read.....................................................................................53
Hình 3. 25: Sơ đồ thuật toán RS232........................................................................54
Hình 3. 26: Thu thập và xử lý dữ liệu......................................................................55
Hình 3. 27: Mô phỏng giao tiếp với máy tính..........................................................55
Hình 3. 28: Nguyên lý của hệ thống nhận dạng, xử lý và điều khiển xe qua xử lý
ảnh........................................................................................................................... 56
Hình 3. 29: Quy tắc hoạt động của hệ thống............................................................56
Hình 3. 30: Camera..................................................................................................58
Hình 3. 31: Máy tính...............................................................................................58
Hình 3. 32: Lưu đồ thuật toán xử lý ảnh và đo khoảng cách, điều khiển xe............59
Hình 3. 33: Lưu đồ thuật toán LabVIEW xử lý ảnh và giao tiếp với vi điều khiển..60
Hình 3. 34: Thu thập vật cản bên trái.......................................................................61
Hình 3. 35: Thu nhận vật cản ở giữa.......................................................................61
Hình 3. 36: Thu nhận vật cản bên phải....................................................................61
Hình 4. 1: Thu nhận hình ảnh vật cản bên phải.......................................................62
Hình 4. 2: Thu nhận hình ảnh vật cản bên trái.........................................................63
Hình 4. 3: Thu nhận hình ảnh vật cản ở giữa...........................................................63
Hình 4. 4: Thu nhận hình ảnh vật cản bên trái.........................................................64
Hình 4. 5: Thu nhận hình ảnh vật cản bên phải.......................................................64
Hình 4. 6: Thu nhận hình ảnh vật cản ở giữa...........................................................65
Hình 4. 7: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản...................................................................65
Hình 4. 8: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản...................................................................66
Hình 4. 9: Thu nhận hình ảnh vật cản bên trái điều khiển xe chạy/dừng.................66

Hình 4. 10: Thu nhận hình ảnh vật cản bên trái điều khiển xe chạy/dừng...............67
Hình 4. 11: Thu nhận hình ảnh vật cản bên trái điều khiển xe chạy/dừng...............67
Hình 4. 12: Thu nhận hình ảnh vật cản ở giữa điều khiển xe chạy/dừng.................68
Hình 4. 13: Thu nhận hình ảnh vật cản bên phải điều khiển xe chạy/dừng..............68
Hình 4. 14: Thu nhận hình ảnh vật cản ở giữa điều khiển xe chạy/dừng.................69

-6-


Hình 4. 15: Thu nhận hình ảnh vật cản bên phải điều khiển xe chạy/dừng..............69
Hình 4. 16: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản điều khiển xe chạy/dừng.........................70
Hình 4. 17: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản điều khiển xe chạy/dừng.........................70
Hình 4. 18: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản điều khiển xe chạy/dừng.........................71

-7-


PHẦN 1. TỔNG QUAN
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:
Trong mấy thập kỷ gần đây, xử lý ảnh đã được nghiên cứu mạnh mẽ và
được ứng dụng rất nhiều trong thực tế. Như trong y học, xử lý ảnh dùng để phát
hiện và nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X-quang, nhận diện đường biên mạch máu
từ những ảnh chụp bằng tia X. Trong cuộc sống gia đình xử lý ảnh số dùng để cải
thiện ảnh tivi. Trong truyền thông video như hội nghị video, điện thoại video thì
một vấn đề chính đó là cần có dải tần rộng mà việc mã hóa thẳng video chất lượng
quảng bá cần đến 100 triệu bit/s (điều này không thể đáp ứng được), nhưng bằng
cách mã hóa số và khôi phục ảnh (vấn đề của xử lý ảnh) thì việc trên được giải
quyết chỉ với băng tần 100 nghìn bit/s. Trong lĩnh vục khoa học kỹ thuật thì xử lý
ảnh đang có những đóng góp quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực chế tạo Robot
thông minh… Hiện nay yêu cầu của con người rất đa dạng, khắt khe đòi hỏi những

người nghiên cứu trong lĩnh vực ô tô cần phải có những bước đi mạnh mẽ để đáp
ứng nhu cầu ngày một lớn của con người. Xử lý ảnh đang được nghiên cứu rộng rãi
cùng với điều khiển tự động đang phát triển mạnh mẽ, nó sẽ là hướng đi trong
tương lai của ngành ô tô. Việc ứng dụng điều khiển tự động và xử lý ảnh giúp con
người điều khiển ô tô an toàn hơn, khám phá những nơi con người không thể tiếp
cận được, và nó cũng sẽ là ứng dụng được chú tâm tới trong lĩnh vực quân sự…
Ô tô sẽ được gắn camera để thu nhận hình ảnh các đối tượng bên ngoài:
tín hiệu đèn giao thông, các vật cản, hay người đi đường… Những hình ảnh này sẽ
được thu lại, phân tích và xử lý. Sau đó hình ảnh sẽ được gởi về bộ điều khiển, lúc
này bộ điều khiển sẽ điều khiển hoạt động của ô tô: báo rẽ, dừng lại, phát tín hiệu
cảnh báo... Ứng dụng này có thể giúp con người nghỉ ngơi khi mệt mỏi khi xe chạy
trên đường vắng, khi gặp vật cản sẽ cảnh báo cho người tài xế giúp lái xe an toàn
hơn khi hoặc đóng góp nhiều trong lĩnh vực quân sự…
Để giải quyết vấn đề trên, dưới sự hướng dẫn của Thầy TS. Lê Thanh
Phúc, học viên đã chọn đề tài: “ NGHIÊN CỨU VỀ THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH
ĐỂ HỖ TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG”.

-8-


1.2 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
1.2.1. Trong nước
-

Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực trong bài toán tự động

giám sát giao thông tại Việt Nam [1]. Trọng tâm của bài toán này là đếm số
lượng xe ô tô, xe máy trong khoảng thời gian nhất định, tính vận tốc trung bình
của dòng giao thông, và tính chiều dài hàng đợi khi xảy ra ách tắc giao thông
bằng chuỗi hình ảnh thu được từ camera trong thời gian thực.

Hình 1. 1: Giao diện chương trình và kết quả của việc giám sát giao thông
-

Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng bàn tay người: để thuận lợi cho việc giao

tiếp giữa con người và máy có rất nhiều phương pháp được ứng dụng vào lĩnh
vực này. Một trong số đó là nhận dạng cử chỉ bàn tay người. Nó cho phép dễ
dàng thao tác với máy mà không cần phải có thêm thiết bị ngoại vi: chuột, bàn
phím. [2]
-

Hệ thống giám sát giao thông bằng xử lý ảnh: Hệ thống bao gồm: camera

giám sát, camera chụp hình, mạng truyền thông, phần mềm xử lý ảnh và dữ liệu
để phát hiện lỗi vi phạm và xử lý kịp thời đảm bảo an toàn, nâng cao ý thức
chấp hành luật giao thông. Với hệ thống này thì video giao thông sẽ được
camera giám sát gởi về server qua mạng cáp quang để lưu trữ và xử lý để phát
hiện và tách các lỗi vi phạm giao thông. [3]
-

Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động: xác định

các dấu phân cách đường, làn đường. Tính toán khoảng cách dựa trên các dấu
phân cách thu được để đưa ra tín hiệu về đường đi cho phần điều khiển xe tự
động thông qua chuẩn giao tiếp RS232. [4]

-9-

Hình 1. 2: Vị trí khi đi đúng làn đường
-

Robot tự hành ứng dụng xử lý ảnh với LabVIEW: xác định vật cản nhờ

camera và cảm biến khoảng cách, điều khiển xe tránh vật cản bằng cách điều
khiển rẽ hoặc lùi xe. [5]
1.2.2. Thế giới:
-

Hệ thống đậu xe sử dụng xử lý ảnh [6]
Với nạn kẹt xe trong thành phố gia tăng và gia tăng sự thiếu hụt

khoảng không gian đậu xe thì những chiếc xe cần một hệ thống cung cấp thông
tin đậu xe và hướng dẫn đậu xe tự động. Kết quả của bãi đậu xe này là đếm
được số lượng xe, nhận dạng vị trí có thể đậu xe được. Hệ thống mới này sẽ
cung cấp thông tin và hướng dẫn đậu xe thông qua xử lý ảnh thay vì các cảm
biến điện đặt trên sàn. Các camera được đặt trước cổng bãi đậu xe để chụp lại
các ảnh của xe, các ảnh này so sánh với các ảnh được cài đặt trước trong hệ
thống.
-

Nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý video để ứng dụng trong

giao thông” của V. Kastrinaki, M. Zervakis*, K. Kalaitzakis được chấp nhận
công bố rộng rãi vào năm 2003 để kiểm tra tình trạng giao thông và tự động
hướng dẫn xe tham gia giao thông [7]
-

“Vehicular monitoring systems using image processing” của David

S.Breed, Wilbur E.DuVall, Wendell C.Johnson Hệ thống giám sát hoạt động của

- 10 -


xe sử dụng xử lý ảnh. Hệ thống bao gồm ít nhất một camera hoạt động và bộ xử
lý ảnh. Hệ thống xử lý xác định đặc điểm đặc trưng của đối tượng dựa vào
những điểm ảnh được gởi về từ những camera đang hoạt động này. [8]
-

“Image processing system to control vehicle headlamps or other vehicle

equipment” là hệ thống điều khiển đèn đầu hay là thiết bị khác qua xử lý ảnh,
gồm cảm biến mảng nhiều hình ảnh để thu về số lượng lớn điểm ảnh. Hệ thống
còn có bộ chuyển đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số để lượng tử hóa
những tín hiệu từ điểm ảnh sang giá trị số. Từ đây điều khiển các thiết bị trong
xe. [9]
1.3 MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI
Mục đích của đề tài là sử dụng lý thuyết điều khiển ô tô tự động, xử
lý ảnh dùng LabVIEW… nghiên cứu thiết kế, lắp đặt camera, bộ thu thập tín
hiệu nhận dạng các vật cản, đo khoảng cách để hỗ trợ ô tô chạy tự động.
1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
 Đối tượng và khách thể nghiên cứu:
-

Lý thuyết về điều khiển ô tô

-

Lý thuyết về xử lý ảnh

-

Thuật toán sử dụng LabVIEW

-

Xe, camera…

-

Lý thuyết về điện tử - điều khiển tự động

 Phạm vi nghiên cứu
-

Nghiên cứu lắp đặt camera

-

Thiêt kế bộ thu nhận và xử lý ảnh

-

Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh và nhận dạng

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
-

Nghiên cứu đặc trưng thực tiễn khi tham gia giao thông.

-

Nghiên cứu về tính ổn định và điều kiện an toàn của xe khi làm việc ở

ngoài thực tế.

- 11 -


-

Thiết kế bộ thu thập xử lý ảnh và xây dựng thuật toán điều khiển sử dụng

phần mềm LabVIEW
1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ TÍNH THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài “NGHIÊN CỨU VỀ THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ HỖ
TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG” sẽ giúp cho người tài xế được thoải mái khi
xe chạy ở đường xa lộ (ít người), nó phát hiện ra các vật cản có trên đường để
tự động điều khiển xe tránh các vật cản: lề đường, người tham gia giao thông…
Ngoài ra nghiên cứu của đề tài khi thành công sẽ giúp người tham
gia giao thông được an toàn hơn khi có những cảnh báo nguy hiểm giúp người
tài xế cảnh giác, giúp cho con người có thể khám phá những nơi không thể đi
đến được (các hang, cống…), và sử dụng được trong lĩnh vực quân sự (xe
không người lái).
1.7 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
Do đề tài tổng hợp từ nhiều môn khoa học khác nhau rất phức tạp
nên đề tài chỉ dừng lại ở mức thiết kế bộ thu thập và nhận dạng xử lý ảnh dùng
LabVIEW.

1.8 KẾ HOẠCH THỰC HIỆN
-

Nghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh.

-

Nghiên cứu các công cụ xử lý ảnh của LabVIEW.

-

Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển ô tô, điều khiển tự động.

-

Lên ý tưởng lắp đặt camera, tiến hành lắp đặt camera.

-

Áp dụng thuật toán cho việc điều khiển ô tô chạy tự động.

-

Khảo sát, đánh giá và khắc phục lỗi.

-

Thử nghiệm.

-

Kết luận, đánh giá.

- 12 -


PHẦN 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH
-

Con người thu nhận thông tin qua các giác quan trong đó thị giác là quan

trọng nhất. Cùng với sự phát triển của máy tính, xử lý ảnh và đồ họa cũng phát
triển với nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh là một lĩnh vực khá mới
mẻ nhưng nó đang có tốc độ phát triển rất nhanh bởi tính ứng dụng thực tế của
nó khá cao, các ứng dụng thông minh tự động với sự góp sức của xử lý ảnh
mang tới rất nhiều sự tiện ích cho người sử dụng thay vì các loại cảm biến được
sử dụng trước đó hoặc thủ công. Nó đang kích thích các trung tâm đầu tư
nghiên cứu khả năng ứng dụng, thực tiễn. Hiện nay có rất nhiều ngành áp dụng
xử lý ảnh như: công nghệ thông tin, ô tô, công nghệ tự động…
-

Xử lý ảnh là lĩnh vực khó liên quan đến nhiều môn học, lĩnh vực khác và

cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số là một
môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập,
các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công
cụ toán như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như
trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân
tích và nhận dạng ảnh.

-

Quá trình xử lý ảnh là quá trình thao tác với ảnh đầu vào nhằm đưa ra

một kết quả. Kết quả này là cho ra ảnh tốt hơn hoặc một kết luận.
Ảnh chất lượng
hơn
Ảnh đầu vào

Xử lý ảnh
Kết luận để điều
khiển cái gì đó

Hình 2. 1: Quy trình xử lý ảnh
-

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao

chất lượng ảnh và phân tích ảnh
-

Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

- 13 -


Hình 2. 2: Hệ thống xử lý ảnh [10]
2.2 CÁC BƯỚC TRONG XỬ LÝ ẢNH:
2.2.1. Thu nhận ảnh:
-

Ảnh thường được thu thập bởi các camera, scanner với độ phân giải, tốc

độ khác nhau. Ảnh nhận được qua camera là ảnh dạng tương tự.
-

Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 1 quá trình:
 Cảm biến: Biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện
 Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh

2.2.2. Tiền xử lý ảnh:
-

Ảnh thu thập qua camera do nhiều yếu tố khác nhau mà có thể bị nhiễu,

mờ…nên cần đưa qua bộ tiền xử lý để giảm nhiễu, nâng cao độ tương phản ảnh
để làm cho ảnh rõ nét, chất lượng hơn. Như vậy nhiệm vụ chính của tiền xử lý
là giảm nhiễu, nâng cao chất lượng của ảnh.
2.2.3. Phân tích ảnh:
-

Là phân ảnh thành các thành phần nhỏ để phân tích và nhận dạng ảnh.

Bước này là bước khó và có thể gây ra nhiều sai sót làm ảnh hưởng đến chất
lượng, độ chính xác của ảnh sau này.
2.2.4. Biểu diễn ảnh:
-

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân

đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính [10].

- 14 -


-

Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hóa được

nhúng ở các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lưu ảnh nhằm 2 mục đích:
 Tiết kiệm bộ nhớ
 Giảm thời gian xử lý
2.2.5. Nhận dạng và nội suy:
-

Nhận dạng là xác định ảnh và so sánh với ảnh đã cho máy tính học trước

(đã lưu ảnh này trước trong bộ nhớ máy tính).
-

Nội suy là phán đoán ý nghĩa trên cơ sở ảnh đã nhận dạng. Ví dụ: một

loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã
điện thoại. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về
nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh
cơ bản:
 Nhận dạng theo tham số.
 Nhận dạng theo cấu trúc.
-

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng

trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký
điện tử), nhận dạng văn bản (text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận
dạng mặt người…[10]
2.2.6. Cơ sở tri thức: [10]
-

Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ

sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo
nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các
phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt
chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các
bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con
người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.
2.2.7. Mô tả ảnh: [10]
-

Từ Hình 2.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển

sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô,

- 15 -


đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng
và công nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay
đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh

(Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region). Một số phương
pháp biểu diễn thường dùng:
 Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
 Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
 Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
-

Biểu diễn bằng mã chạy
 Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh

nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:
U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R
U( m, n) = 0 nếu (m, n) không thuộc R
 Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n).Với
cách biểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc
1. Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ
độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mô tảcó thể
là: (x, y) r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị“1” liên tục
theo chiều ngang hoặc dọc.
-

Biểu diễn bằng mã xích
 Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một

đường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn
thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm
các đoạn. Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,… mỗi hướng được mã hoá theo
số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng.
-

Biểu diễn bằng mã tứ phân


Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng

ảnh đầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã
đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã

- 16 -


và không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần
theo thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia
thành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất.
 Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong
thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó
tùy theo đặc điểm ứng dụng. Hình 2.1 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu
đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được
nén, lưu lai để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo.
Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi
ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc
bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 2.2
cũng chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân
biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) hoặc
khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…

Hình 2. 3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh
2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH:
2.3.1. Điểm ảnh: [10]
-

Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để

xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi
gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật vềvị trí

- 17 -