041_Kỹ thuật trừ ảnh và ứng dụng

- 46 -
KỸ THUẬT TRỪ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG

Thế Thị Hường
MSV: 0121948
Email:
Người hướng dẫn: TS. Đỗ Năng Toàn

1. Giới thiệu
Trong những năm gần đây, dữ liệu video
số đã tăng lên đáng kể cùng với việc sử dụng
rộng rãi các ứng dụng đa phương tiện trong
giáo dục, giải trí, kinh doanh, y tế… Để xử lý
một lượng dữ liệu lớn này một cách hiệu quả,
người ta đã đưa ra nhiều kỹ thuật phân đoạn
video, chỉ số hóa, tóm tắt video để làm giảm
dung lượng video, để phân mục, chỉ số hóa và
lấy dữ liệu video số lưu trữ. Báo cáo đưa ra
một hướng tiếp cận dựa trên kỹ thuật trừ ảnh
nhằm ứng dụng cho việc phân đoạn và một số
kỹ thuật trích chọn đại diện cảnh phim nhằm
giảm thiểu dung lượng video.
2. Kỹ thuật trừ ảnh và phát hiện
cảnh phim
Video gồm một dãy các khung hình (f
1
,
f
2
, f

3
, …, f
N
), mỗi khung hình là một ảnh, và
có tốc độ 25 hoặc 30 hình/s. Do cấu trúc như
vậy, dung lượng của video rất lớn, các khung
hình liền kề lại rất giống nhau. Nếu xử lý với
tất cả các khung hình thì thật không hiệu quả.
Để giải quyết vấn đề này, video được phân
đoạn, nghĩa là chia thành các đoạn (thường là
cảnh phim), ở mỗi đoạn, chọn ra một hoặc một
s
ố khung hình quan trọng làm đại diện để lưu
trữ. Thao tác cơ bản đầu tiên ở đây là phát
hiện cảnh phim bằng việc áp dụng kỹ thuật trừ
ảnh.

Kỹ thuật trừ ảnh
Xét hai ảnh I
1
và I
2
có cùng kích thước và
mức sáng. Trừ hai ảnh I
1
và I
2
là việc tính toán
sự sai khác giữa hai ảnh đó. Sự sai khác này
có thể được tính trên giá trị điểm ảnh,

histogram hoặc là sai khác thống kê.
Trong các kỹ thuật trừ ảnh, chúng ta giả
sử các khung hình có kích thước X*Y.
 Trừ giá trị điểm ảnh
Phương pháp đơn giản nhất để trừ hai
khung hình là tính giá trị biểu diễn sự chênh
lệch tổng cộng về cường độ của tất cả các
điểm ảnh tương ứng trên hai khung hình:
∑∑
−
=
−
=
−=
1
0
1
0
|),(2),(1|
*
1
)2,1(
X
x
Y
y
yxfyxf
YX
ffD

 Trừ biểu đồ (Histogram)
Có thể sử dụng biểu đồ màu hoặc biểu đồ mức
xám.
Histogram thể hiện sự phân bổ giá trị
điểm ảnh của khung hình nên có thể được
dùng để tính toán sự sai khác giữa hai khung
hình. Cách đơn giản nhất là tính tổng sự sai
khác của các cột histogram:
∑
=
−=
G
k
kHkHffD
0
|)(2)(1|)2,1(

Trong đó: , H
n
là histogram mức xám của
ảnh n; k là một trong các mức xám có thể G.
Có thể sử dụng thêm trọng số cho một số
mức xám quan trọng hơn với mục tiêu so sánh.
Khi đó:
∑
=
−=
G
k
k

kHkHaffD
0
|)(2)(1|)2,1(
Với a
k
là trọng số của mức xám k.
 Sai khác thống kê
Phương pháp sai khác thống kê dựa vào
phương pháp trừ giá trị điểm ảnh, nhưng thay
vì tính tổng sự sai khác của tất cả các điểm
ảnh, ta làm thống kê.
Ta sử dụng một giá trị d là ngưỡng sai
khác được tính giữa hai điểm ảnh tương ứng.

- 47 -
Gọi S là tập các điểm ảnh có độ sai khác
lớn hơn d:
S = {(x,y) \ |f1(x,y) – f2(x,y)| > d}
Độ sai khác giữa hai khung hình được
tính bằng tỷ lệ các điểm ảnh có độ chênh lệch
lớn hơn d.
YX
countS
ffD
*
.
)2,1( =


Phát hiện cảnh phim

Lần lượt xét từng khung hình video. Áp
dụng kỹ thuật trừ ảnh để tính sự sai khác D
của khung hình đó với khung hình đầu tiên
của cảnh. So sánh nếu giá trị sai khác này lớn
hơn ngưỡng chuyển cảnh thì có chuyển cảnh,
ngược lại thì chưa có chuyển cảnh và ta lại xét
khung hình tiếp theo.
Từ việc phát hiện cảnh phim, video được
chia thành các đoạn là các cảnh.
3. Trích chọn đại diện cho một
cảnh phim
Sau khi phân đoạn, mỗi cảnh sẽ được
trích chọn đại diện để lưu trữ. Khung hình
được chọn gọi là khung – khóa. Số khung –
khóa có thể là một hoặc nhiều, tùy thuộc vào
độ phức tạp của cảnh phim. Có các kỹ thuật
trích chọn sau:
 Chọn khung – khóa dựa vào vị trí: đầu
tiên, cuối cùng, ở giữa,…
 Chọn khung – khóa chọn theo đặc
trưng trực quan, chẳng hạn mức xám:
Sắp x
ếp các khung hình trong cảnh theo
thứ tự tăng dần (hoặc giảm dần) theo mức xám.
Lọc cực tiểu là kỹ thuật chọn khung hình có
giá trị nhỏ nhất trong dãy. Lọc cực đại là kỹ
thuật chọn khung hình có giá trị lớn nhất trong
dãy. Lọc trung vị là kỹ thuật chọn khung hình
ở giữa của dãy. Lọc trung bình là kỹ thuật đưa
ra ảnh mà các điểm ảnh có mứ

c xám bằng giá
trị mức xám trung bình của các điểm ảnh
tương ứng trên các khung hình của cảnh phim.
4. Thực nghiệm
Cài đặt thực nghiệm với kỹ thuật trừ giá trị
điểm ảnh và kỹ thuật lọc trung bình và lọc
trung vị cho thấy kết quả khá tốt và rất khả
quan. Dung lượng có thể giảm 20 – 30 %.
5. Kết luận
Trong khóa luận này, em đã nêu các kỹ
thuật trừ ảnh. Để giải quyết vấn đề về không
gian lưu trữ và tốc độ xử lý video, khóa luận
đã đưa ra một hướng tiếp cận dựa trên kỹ thuật
trừ ảnh nhằm xác định ranh giới giữa các cảnh
phim và kỹ thuật lọc đa ảnh, chọn ra ảnh đặc
trưng của cảnh nhằm giảm thiể
u không gian
lưu trữ đối với video.
Tài liệu tham khảo
[1] Jyrki Korpi - Anttila (2002), “Automatic
color enhencement and scene change
detection digital video”, Dept of
Automation and Technology, Laboratory
of Media Technology, Helsilki University
of Technology
[2] Abhishek Tiwari, Nitin Jain (2002),
“Video segmentation and Video content
analysis”, Indidian Institute of Technology
Kanpur.