Đồ Án tốt nghiệp Xử lý ảnh và nhận dạng dấu vân tay (full code+ file .doc)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

ĐỒ ÁN

TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Đề tài:

LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
NHẬN DẠNG VÂN TAY

Sinh viên thực hiện:

ĐỖ VĂN HƯNG

Lớp:

ĐTTT 06 – K57

Giảng viên hướng dẫn:

TS. TRẦN MẠNH HOÀNG

Hà Nội 6-2018


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG
----------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Đề tài:

LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
NHẬN DẠNG VÂN TAY

Sinh viên thực hiện:

ĐỖ VĂN HƯNG

Lớp:

ĐTTT 06 – K57

Giảng viên hướng dẫn:

TS. TRẦN MẠNH HOÀNG

Giáo viên phản biện:

.........................................................


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đánh giá quyển đồ án tốt nghiệp
(Dùng cho giảng viên hướng dẫn)
Giảng viên đánh giá:......................................................
Họ và tên Sinh viên: Đỗ Văn Hưng

MSSV: 20121857

Tên đồ án: Lý thuyết xử lý ảnh và nhận dạng vân tay
…………………………………………………………………………………..

Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:
Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và
1 các giả thuyết (bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như
phạm vi ứng dụng của đồ án

1 2 3 4 5

2 Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc tế) 1 2 3 4 5
3 Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề
4

1 2 3 4 5

Có kết quả mô phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết quả
1 2 3 4 5
đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)

Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu và phương pháp
5 thực hiện dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết một cách có hệ 1 2 3 4 5
thống
Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết
quả đều được phân tích và đánh giá thỏa đáng.

1 2 3 4 5

Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa
kết quả đạt được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung cấp
7
lập luận để đề xuất hướng giải quyết có thể thực hiện trong
tương lai.

1 2 3 4 5

6

Kỹ năng viết (10)
Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương
logic và đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, được
đánh số thứ tự và được giải thích hay đề cập đến trong đồ án,
8
có căn lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu
chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo và có
trích dẫn đúng quy định

1 2 3 4 5


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
9

Kỹ năng viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa
học, lập luận logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)

1 2 3 4 5

Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)
Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt giải
SVNC khoa học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa
10a
học (quốc tế/trong nước) từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký bằng
phát minh sáng chế

5

Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh viên
nghiên cứu khoa học nhưng không đạt giải từ giải 3 trở
10b
lên/Đạt giải khuyến khích trong các kỳ thi quốc gia và quốc tế
khác về chuyên ngành như TI contest.

2

10c Không có thành tích về nghiên cứu khoa học

0

Điểm tổng

/50

Điểm tổng quy đổi về thang 10

3. Nhận xét thêm của Thầy/Cô (giảng viên hướng dẫn nhận xét về thái độ và tinh
thần làm việc của sinh viên)
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.............................................................................................

Ngày:

/

/20

Người nhận xét
(Ký và ghi rõ họ tên)


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đánh giá quyển đồ án tốt nghiệp
(Dùng cho cán bộ phản biện)
Giảng viên đánh giá:......................................................
Họ và tên Sinh viên: Đỗ Văn Hưng

MSSV: 20121857

Tên đồ án: Lý thuyết xử lý ảnh và nhận dạng vân tay
…………………………………………………………………………………..
Chọn các mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo các tiêu chí dưới đây:

Rất kém (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5)
Có sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành (20)
Nêu rõ tính cấp thiết và quan trọng của đề tài, các vấn đề và
1 các giả thuyết (bao gồm mục đích và tính phù hợp) cũng như
phạm vi ứng dụng của đồ án

1 2 3 4 5

2 Cập nhật kết quả nghiên cứu gần đây nhất (trong nước/quốc tế) 1 2 3 4 5
3 Nêu rõ và chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải quyết vấn đề
4

1 2 3 4 5

Có kết quả mô phỏng/thưc nghiệm và trình bày rõ ràng kết quả
1 2 3 4 5
đạt được
Có khả năng phân tích và đánh giá kết quả (15)

Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu và phương pháp
5 thực hiện dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết một cách có hệ 1 2 3 4 5
thống
Kết quả được trình bày một cách logic và dễ hiểu, tất cả kết
quả đều được phân tích và đánh giá thỏa đáng.

1 2 3 4 5

Trong phần kết luận, tác giả chỉ rõ sự khác biệt (nếu có) giữa
kết quả đạt được và mục tiêu ban đầu đề ra đồng thời cung cấp
7

lập luận để đề xuất hướng giải quyết có thể thực hiện trong
tương lai.

1 2 3 4 5

6

Kỹ năng viết (10)
Đồ án trình bày đúng mẫu quy định với cấu trúc các chương
logic và đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, được
đánh số thứ tự và được giải thích hay đề cập đến trong đồ án,
8
có căn lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu
chương và kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo và có
trích dẫn đúng quy định

1 2 3 4 5


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
9

Kỹ năng viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa
học, lập luận logic và có cơ sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.)

1 2 3 4 5

Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn 1 trong 3 trường hợp)
Có bài báo khoa học được đăng hoặc chấp nhận đăng/đạt giải
SVNC khoa học giải 3 cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa

10a
học (quốc tế/trong nước) từ giải 3 trở lên/ Có đăng ký bằng
phát minh sáng chế

5

Được báo cáo tại hội đồng cấp Viện trong hội nghị sinh viên
nghiên cứu khoa học nhưng không đạt giải từ giải 3 trở
10b
lên/Đạt giải khuyến khích trong các kỳ thi quốc gia và quốc tế
khác về chuyên ngành như TI contest.

2

10c Không có thành tích về nghiên cứu khoa học

0

Điểm tổng

/50

Điểm tổng quy đổi về thang 10

3. Nhận xét thêm của Thầy/Cô
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................
.......................................................................................................................................

.............................................................................................

Ngày:

/

/20

Người nhận xét
(Ký và ghi rõ họ tên)


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
LỜI NÓI ĐẦU
Trong thời đại ngày nay, sự phát triển không ngừng của khoa học kỹ thuật đã
giúp cho con người thuận tiện hơn trong các công việc hằng ngày. Với sự bùng nổ
về công nghệ thông tin, quá trình toàn cầu hóa diễn ra nhanh chóng, sự bảo mật
riêng tư thông tin cá nhân cũng như để nhận biết một người nào đó trong hàng tỉ
người trên trái đất đòi hỏi phải có một tiêu chuẩn, hệ thống đảm nhận các chức
năng đó. Công nghệ sinh trắc ra đời và đáp ứng được các yêu cầu trên.
Sau khi nghiên cứu xử lý ảnh và tìm hiểu về một phần nhỏ trong lĩnh vực sinh
trắc học, em xin trình bày trong báo cáo này về đề tài “Lý thuyết xử lý ảnh và
nhận dạng vân tay”.
Trên thực tế, không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ
trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Trong suốt
thời gian từ khi bắt đầu tìm hiểu, lựa chọn đề tài đến nay, em đã nhận được rất
nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy Cô, gia đình và bạn bè. Em xin cảm ơn tất
cả mọi người, đặc biệt là thầy Trần Mạnh Hoàng - người trực tiếp hướng dẫn em
thực hiện đồ án tốt nghiệp này.
Báo cáo này là đồ án tốt nghiệp nhưng cũng không tránh khỏi sự thiếu sót.

Em rất mong nhận được sự góp ý của quý Thầy Cô.

Hà Nội, tháng 6 năm 2018

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

1


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
TÓM TẮT
Dựa trên lý thuyết xử lý ảnh cơ bản và lý thuyết nhận dạng ảnh, đồ án này
xây dựng ứng dụng xử lý ảnh chụp dấu vân tay, đưa ra các điểm Minutiae. Mục
đích đồ án phục vụ việc xây dựng phần mềm cho phép nhận dạng dấu vân tay. Đồ
án đã thu được một số kết quả khả quan khi ứng dụng có khả năng nhận biết được
khá chính xác các dấu vân tay khi chúng được chụp tương đối nét, có thể thực hiện
được trên các máy vi tính phổ thông trên thị trường chạy windows.

ABSTRACT
Based on the progress of the image engine processing and the theory of the image
image received, this build this build the finger effect handle, given Minutiae point.
The target item of the build of the software build the symbolic identifier for. Toy
was taken a results of results when the application has able to find the right
fingerprint that when they are matching relative, can be perform on the computer
features on the field run Windows.

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

2

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU ...........................................................................................................1
TÓM TẮT ..................................................................................................................2
ABSTRACT ...............................................................................................................2
MỤC LỤC ..................................................................................................................3
DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................................6
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT....................................................................................8
PHẦN MỞ ĐẨU ........................................................................................................9
CHƯƠNG I: .............................................................................................................10
CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH ......................................................................10
1.1. XỬ LÝ ĐIỂM ẢNH ........................................................................................10
1.1.1. Pixel.........................................................................................................10
1.1.2. Ảnh đa mức xám. .....................................................................................10
1.1.3. Mức xám đồ (Histogram). .......................................................................11
1.1.4. Phân đoạn ảnh (Thresholding). ..............................................................12
1.1.5. Lọc không gian (Spatial Filter). ..............................................................13
1.1.6. Tần số và các bộ lọc thông thấp, thông cao. ..........................................16
1.1.7. Xác định biên vật thể. ..............................................................................17
1.2 XỬ LÝ HÌNH THÁI HỌC ................................................................................20
1.2.1 Di chuyển (Translation). ..........................................................................20
1.2.2 Phản chiếu (Reflection). ...........................................................................20
1.2.3 Giãn nở (Dilation)....................................................................................21
1.2.4 Xói mòn (Erosion). ...................................................................................22
1.2.5 Kết hợp giữa giãn nở và xói mòn. ............................................................24
1.2.6. Mở (Opening). .........................................................................................24
1.2.7. Đóng (Closing). .......................................................................................25
ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

3


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
CHƯƠNG II: ...........................................................................................................26
LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG ẢNH ........................................................................26
2.1. NHẬN DẠNG ẢNH. ......................................................................................26
2.1.1. Tổng quan về nhận dạng ảnh. .................................................................26
2.1.2. Nhận dạng dựa trên phân hoạch không gian (SVMs).............................26
2.1.3. Thuật toán K-NN. ....................................................................................27
2.2. MẠNG NEURON. ..........................................................................................27
2.2.1. Mạng Neuron sinh học. ...........................................................................27
2.2.2. Mạng Neuron nhân tạo. ..........................................................................28
2.2.3. Cấu tạo Neuron. ......................................................................................28
2.2.4. Mạng Neuron. .........................................................................................29
2.2.5. Nguyên tắc huấn luyện. ...........................................................................30
2.2.6 Phương pháp lan truyền ngược sai số (Back propagation). ....................31
CHƯƠNG III: .........................................................................................................35
ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG DẤU VÂN TAY ......................................................35
3.1. YÊU CẦU THỰC TẾ. .....................................................................................35
3.1. Đặt vấn đề ..................................................................................................35
3.1.2. Phạm vi đề tài .........................................................................................36
3.1.3. Cơ sở nhận dạng vân tay ........................................................................37
3.1.4. Trích điểm đặc trưng ...............................................................................39
3.1.5. Ứng dụng của đề tài ................................................................................40
3.2. XỬ LÝ ẢNH VÂN TAY. ..................................................................................40
3.2.1. Tiền xử lý. ................................................................................................41
3.2.2. Tìm điểm đặc biệt. ...................................................................................43
3.2.3. Hậu xử lý – loại bỏ điểm lỗi. ...................................................................44
3.3. ĐỐI SÁNH VÂN TAY .....................................................................................45

3.3.1. Thuật toán Hough ...................................................................................45
3.3.2. Thực hiện đối sánh vân tay .....................................................................46
3.4. XÂY DỰNG MẠNG NEURON. ......................................................................46
ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

4


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
3.4.1. Giới thiệu ................................................................................................46
3.4.2. Phương pháp đề nghị ..............................................................................47
3.4.3. Thuật toán huấn luyện mạng neron ........................................................48
3.5. THIẾT KẾ GIAO DIỆN PHẦN MỀM. ...........................................................52
CHƯƠNG IV: ..........................................................................................................53
ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ...........................................................................................53
KẾT LUẬN ..............................................................................................................55
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................56

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

5


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 256 mức xám ............................................................................................10
Hình 1.2 Ảnh trước cân bằng Histogram ..................................................................11
Hình 1.3 Xử lý ngưỡng ảnh xám (trái) và kết quả (phải) .........................................13
Hình 1.4 Xử lý ngưỡng kép ảnh xám (trái) và kết quả (phải) ...................................13
Hình 1.5 Minh họa lọc không gian ...........................................................................14

Hình 1.6 Mặt nạ tại biên ảnh .....................................................................................15
Hình 1.7 Lọc thông cao 3 3 với vùng ảnh thông thấp ...............................................16
Hình 1.8 Ảnh trước khi lọc biên ...............................................................................18
Hình 1.9 Lọc biên theo chiều ngang và dọc ..............................................................18
Hình 1.10 Kết quả lọc biên Prewitt ...........................................................................18
Hình 1.11 Kết quả lọc biên sobel ..............................................................................19
Hình 1.12 Di chuyển A theo w .................................................................................20
Hình 1.13 Phản chiếu của A......................................................................................20
Hình 1.14 Giãn nở ảnh ..............................................................................................21
Hình 1.15 Giãn nở ảnh nhị phân làm rõ chữ .............................................................22
Hình 1.16 Xói mòn A bởi B ......................................................................................23
Hình 1.17 Xói mòn trong ảnh nhị phân ....................................................................23
Hình 1.18 Phép xử lý A - A B ................................................................................24
Hình 1.19 Opening ....................................................................................................25
Hình 1.20 Minh họa Closing .....................................................................................25

Hình 2. 1 Neuron nhân tạo ........................................................................................28
Hình 2. 2 Mạng nơron nhiều lớp truyền thẳng ..........................................................30
Hình 2. 3 Mạng nơron nhiều lớp ...............................................................................31

Hình 3. 1 Một số ảnh vân tay chụp từ thiết bị chuyên dụng .....................................37
Hình 3. 2 Singularity .................................................................................................38
Hình 3. 3 Một số loại core phổ biến ..........................................................................39
Hình 3. 4 Minutiae ....................................................................................................39
ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

6


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 3. 5 Sơ đồ quá trình xử lý ảnh ..........................................................................41
Hình 3. 6 tiền xử lý ...................................................................................................42
Hình 3. 7 Ảnh xám (bên trái), sau khi lọc nhiễu (bên phải) .....................................42
Hình 3. 8 ảnh nhị phân - ảnh sau khi phân đoạn – đánh đấu điểm đặc biệt..............44
Hình 3. 9 Mạng Perceptron một lớp..........................................................................48
Hình 3. 10 Mạng Perceptron hai lớp (một lớp ẩn và một lớp ra)..............................50
Hình 3. 11 Giao diện phần mềm ...............................................................................52

Hình 4. 1 Mối quan hệ giữa FAR, FRR, SUM và EER theo ngưỡng T ...................53

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

7


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Thuật ngữ

Tiếng Anh

RGB

Red – green – blue

Tiếng Việt
Đỏ - xanh lục – xanh lam

K-NN

K-Nearest Neighbors

K điểm lân cận

SVMs

Support Vector Machine

Thuật toán giám sát

Net

NetWork

FRR

False Reject Rate

Lỗi từ chối nhầm

FAR

False Accept Rate

Lỗi chấp nhận nhầm

EER

Equal Error Rate

Mức độ lỗi cân bằng

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

Mạng

8


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
PHẦN MỞ ĐẨU
Trong thời đại ngày nay, sự phát triển không ngừng của khoa học kỹ thuật đã
giúp cho con người thuận tiện hơn trong các công việc hằng ngày. Với sự bùng nổ
về công nghệ thông tin, quá trình toàn cầu hóa diễn ra nhanh chóng, sự bảo mật
riêng tư thông tin cá nhân cũng như để nhận biết một người nào đó trong hàng tỉ
người trên trái đất đòi hỏi phải có một tiêu chuẩn, hệ thống đảm nhận các chức
năng đó. Công nghệ sinh trắc ra đời và đáp ứng được các yêu cầu trên. Tuy nhiên,
đồ án có hạn chế là số loại vân tay nhận dạng được còn ít, cần được hoàn thiện
thêm. Đồ án được chia thành 4 chương như sau:
- Chương I: Cơ sở lý thuyết xử lý ảnh.
Trình bày tổng quan về ảnh số và các kỹ thuật xử lý ảnh như
- Chương II: Lý thuyết nhận dạng ảnh.
Trình bày các phương pháp nhận dạng ảnh, cấu trúc mạng Neuron và cách
huấn luyện mạng.
- Chương III: Ứng dụng nhận dạng vân tay.
Trình bày chi tiết các bước xây dựng ứng dụng, gồm lưu đồ xử lý ảnh đầu
vào, xây dựng mạng Neuron, viết giao diện.
- Chương IV: Đánh giá kết quả.

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

9


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
CHƯƠNG I:
CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH
1.1. XỬ LÝ ĐIỂM ẢNH
1.1.1. Pixel.
Pixel viết tắt của từ Picture Element hay phần tử của bức ảnh. Một ảnh số là
một tập hợp của các Pixel.
Ảnh trong thực tế được số hóa do đó giá trị của nó không liên tục mà rời rạc
trong quá trình lấy mẫu. Khi được số hóa, ảnh được biểu diễn bởi mảng hai chiều
gồm n dòng và p cột, hay ta nói ảnh gồm n x p pixel. Mỗi pixel gồm một cặp tọa độ
và giá trị màu. Giá trị màu có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.
1.1.2. Ảnh đa mức xám.
Mức xám là kết quả của sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi
điểm ảnh với một giá trị số. Thường dùng 8 bit để mã hóa 256 mức xám.

Hình 1.1 256 mức xám

Để chuyển ảnh màu RGB sang ảnh xám, áp dụng công thức cho mỗi Pixel:
Gray  0.2126 R  0.715G  0.0722 B

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

(1.1)

10

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Công thức trên dựa trên sự nhạy cảm của mắt người với 3 màu RGB.
1.1.3. Mức xám đồ (Histogram).
Cho một kênh ảnh đa mức. Histogram là biểu đồ mô tả số điểm ảnh tương
ứng với mỗi mức. Ta hay sử dụng ảnh đa mức xám để lập biểu đồ Histogram.

Hình 1.2 Ảnh trước cân bằng Histogram

Mức xám đồ thể hiện độ tương phản sáng tối của ảnh chụp. Ảnh bên trên có
các điểm ảnh chỉ tập trung vào một vùng mức xám, do đó ảnh bị tối. Tăng độ tương
phản bằng thuật toán cân bằng Histogram.
Thuật toán Histogram: Giả sử ảnh có L mức xám 0,1, 2,..., ( L  1) . Có ni điểm
ảnh có mức xám i . Tổng số điểm ảnh là n  n0  n1  ...  nL1 . Ta thay đổi giá trị các
điểm ảnh có mức xám i bằng giá trị mức xám nguyên gần nhất với giá trị

 n0  n1  ...  ni

n



 ( L  1)


(1.2)

Kết quả ảnh thu được có độ tương phản tốt hơn, giá trị các điểm ảnh trải đều
trên các mức.

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

11


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 1.3 Kết quả cân bằng Histogram
1.1.4. Phân đoạn ảnh (Thresholding).
Để phân đoạn ảnh, sử dụng 1 giá trị ngưỡng (trong khoảng 0  255 ) để xử lý
1 kênh màu hoặc ảnh đa mức xám. Kết quả nhận được là ảnh nhị phân, tức là có thể
biểu diễn 1 pixel bằng 1 bit.
Phân đoạn ảnh bằng ngưỡng đơn xử lý 1 kênh màu hoặc ảnh đa mức xám
thành ảnh nhị phân bằng cách so sánh giá trị mỗi điểm ảnh với một ngưỡng T cố
định. Nếu giá trị điểm ảnh lớn hơn T thì biểu diễn điểm ảnh bằng giá trị 1 ; nếu giá
trị điểm ảnh nhỏ hơn T thì biểu diễn điểm ảnh bằng giá trị 0.
 pixel  T 1
new _ pixel  
 pixel  T  0

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

(1.2)

12


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 1.3 Xử lý ngưỡng ảnh xám (trái) và kết quả (phải)

Phân đoạn ảnh bằng ngưỡng kép: sử dụng 2 ngưỡng T1 , T2 như sau:
T  pixel  T2 1
new _ pixel   1
 otherwise  0

(1.3)

Hình 1.4 Xử lý ngưỡng kép ảnh xám (trái) và kết quả (phải)
Ứng dụng của phân đoạn ảnh:
-

Phân mảnh ảnh.
Tách vật thể khỏi nền.
Loại bỏ các chi tiết không cần thiết.
Hiện lên các chi tiết ẩn hoặc mờ.

1.1.5. Lọc không gian (Spatial Filter).
Lọc không gian là cách xử lý một điểm ảnh có sự ảnh hưởng của các điểm
ảnh xung quanh nó.
ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

13


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Ta dùng một mặt nạ (Mask), di chuyển mặt nạ trên toàn bộ bề mặt ảnh và
thực hiện 1 phép xử lý các điểm ảnh nằm trong mặt nạ. Trên mặt nạ được đánh dấu
một điểm gọi là nhân. Kết quả của phép xử lý sẽ được gán cho điểm trên ảnh trùng

với nhân. Các mặt nạ thường có kích thước lẻ và nhân nằm ở giữa mặt nạ để kết quả
xử lý phụ thuộc đều cả hai phía.
Các phép toán có thể là tuyến tính, ví dụ như nhân các điểm ảnh với phần tử
tương ứng trên mặt nạ rồi cộng dồn lại và gán cho điểm ảnh ở tâm mặt nạ.

Hình 1.5 Minh họa lọc không gian
Dễ thấy rằng khi thực hiện lọc tại vùng biên ảnh, 1 phần mặt nạ sẽ bị dôi ra
ngoài tại biên ảnh.

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

14


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Hình 1.6 Mặt nạ tại biên ảnh
Lúc đó, ta có thể xử lý theo 1 trong các cách sau.
1. Không lọc biên. Ta chỉ sử dụng mặt nạ khi nó nằm khít bên trong ảnh.
Toàn bộ các điểm ảnh ở biên sẽ không được lọc và ảnh kết quả sẽ có
kích thước nhỏ hơn so với ảnh đầu vào. Nếu mặt nạ có kích thước lớn
thì sẽ có nhiều điểm ảnh bị mất.
2. Đệm điểm ảnh không. Khi mặt nạ ở biên, ta sẽ đệm các điểm ảnh 0 vào
phần mặt nạ bị dôi. Khi đó, toàn bộ điểm ảnh được lọc và kích thước
ảnh được giữ nguyên. Tuy nhiên, phần biên ảnh cho kết quả không
chính xác và có thể gây ảnh hưởng tới các bước xử lý tiếp theo.
Giá trị điểm ảnh kết quả có thể nằm ngoài khoảng 0  255 . Khi đó, ta có thể dùng
một trong các cách như sau:
1. Lấy trị tuyệt đối các giá trị âm.
2. Chặn giá trị. Giả sử điểm ảnh nhận được sau lọc là x, xử lý x:

 0 if x  0

result   x if 0  x  255
 255 if x  255


(1.4)

3. Biến đổi dải kết quả theo tỉ lệ. Giả sử sau khi lọc toàn bộ ảnh, giá trị
điểm ảnh nhỏ nhất là GL và lớn nhất là GH . Thực hiện chuyển đổi giá
trị x trong dải GL  GH thành y trong dải 0  255 theo công thức:

y  255

x  GL
GH  GL

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

(1.5)

15


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
1.1.6. Tần số và các bộ lọc thông thấp, thông cao.
- Định nghĩa tần số: Tần số được định nghĩa bởi sự thay đổi mức xám theo khoảng
cách (tính theo số điểm ảnh).
- Thành phần tần số cao xuât hiện tại vùng có sự thay đổi lớn giữa 1 khoảng cách
nhỏ.

- Ngược lại, thành phần tần số thấp xuất hiện tại vùng có sự thay đổi nhỏ mức xám
trên khoảng cách lớn.
Từ định nghĩa, ta có các bộ lọc như sau:
1. Lọc thông cao (high pass filter): Cho phép các thành phần tần số cao đi
qua, loại bỏ hoặc giảm bớt các thành phần tần số thấp.
2. Lọc thông thấp (low pass filter): Cho phép các thành phần tần số thấp
đi qua, loại bỏ hoặc giảm bớt các thành phần tần số cao.
Các bộ lọc tần số thường được biểu diễn dạng mặt nạ (ma trận). Ví dụ mặt nạ
cho bộ lọc thông cao:

 1 2 1 
 2 4 2 


 1 2 1 
Tổng các phần tử trong mặt nạ thường xấp xỉ hoặc bằng 0. Có nghĩa là khi
mặt nạ di chuyển tới vùng tần số thấp (các điểm ảnh có giá trị xám xấp xỉ nhau) thì
điểm ảnh kết quả có giá trị gần 0.

Hình 1.7 Lọc thông cao 3 3 với vùng ảnh thông thấp

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

16


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Bộ lọc thông cao dùng trong lọc biên hoặc làm rõ biên. Bộ lọc thông thấp
dùng để khử nhiễu, làm mờ ảnh.
1.1.7. Xác định biên vật thể.

Biên vật thể cho biết nhiều thông tin, ta dùng biên để ước lượng chiều dài đối
tượng, tách vật thể ra khỏi nền. Có rất nhiều thuật toán tìm biên sử dụng bộ lọc.
Tìm biên thực chất là quá trình lọc sự thay đổi đột ngột giá trị mức xám của
các pixel gần nhau.
Ví dụ: Ta có dãy pixel như sau
20, 20, 20, 20, 20, 100, 180, 180, 180, 180, 180
Nếu ta tìm sự sai khác bằng cách trừ pixel sau cho pixel trước, ta được
0, 0, 0, 0, 80, 80, 0, 0, 0 ,0
Để tìm sự sai khác trong 1 bức ảnh theo chiều ngang, ta có thể dùng bộ lọc
 0 0 0
có mặt nạ như sau:  1 0 1 
 0 0 0 

Tuy nhiên, kết quả không được mượt. Ta sử dụng thêm bộ lọc sau để làm
0 1 0 
mượt theo chiều dọc: 0 1 0 
 0 1 0 

Tổng hợp 2 bộ lọc trên, ta được bộ lọc Prewitt, theo cả 2 chiều:
1
 1 0 1


Px  1  1 0 1   1 0 1
1
 1 0 1

 1
 1 1 1



Py   0  1 1 1   0 0 0 
 1 
 1 1 1 

Ta phải sử dụng cả 2 bộ lọc này để lọc biên theo phương ngang và dọc. Sau
đó, tổng hợp 2 kết quả thu được. Giả sử px , p y là 2 ảnh thu được sau lọc. Sử dụng
1 trong 3 cách sau để tổng hợp kết quả cuối cùng:
1.
2.



v  max p x  p y



v  px  p y

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

17


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
3.

v  px2  p y2

Hình 1.8 Ảnh trước khi lọc biên

Hình 1.9 Lọc biên theo chiều ngang và dọc

Hình 1.10 Kết quả lọc biên Prewitt
Bộ lọc biên Sobel tương tự như Prewitt, các mặt nạ của bộ lọc Sobel như sau:

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

18


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
 1 0 1 
Px _ Sobel   2 0 2 
 1 0 1 

Py _ Sobel

 1 2 1
  0 0 0 
 1 2 1 

Hình 1.11 Kết quả lọc biên sobel

ĐỖ VĂN HƯNG 20121857 ĐTTT 06 - K57

19