XỬ LÝ ẢNH ĐỘNG

XỬ LÝ ẢNH ĐỘNG
MOVEABLE PICTORIAL PROCESSING
MAI HỘ
Trường Đại học Kỹ thuật, Đại học Đà Nẵng
TÓM TẮT
Ảnh động là một xâu các ảnh tĩnh, mỗi ảnh tĩnh tồn tại trong một khung ảnh. Bản chất của đối
tượng chuyển động ở trong loạt các khung ảnh này là sự biến đổi tương đối của toạ độ vị trí của mỗi
đối tượng. Điêù đó cho thấy, việc xác đinh vị trí của đối tượng chuyển động dẫn tới nhân tố quan trọng
thứ nhất đối với công nghệ xử lý ảnh động.
Thêm vào đó, cường độ chói sáng màu của đối tượng ảnh được thay đổi từ khung ảnh này tới
khung ảnh khác. Dĩ nhiên, điều đó cũng tạo nên ảnh chuyển động. Kỷ thuật làm bù và làm xấp xỉ đối
với hai ảnh chuyển động kế cạnh nhau là nội dung thứ hai được thảo luận trong bài báo này.
ABSTRACT
Moving pictures comprise a sequence of statical images; each of them exists on a frame. The
nature of the moving object in these serial frames is the relative variation of positional coordinate. That
is the reason why the locational determining of this moving object leads to the first important factor for
the technology of moveable pictorial processing.
In addition, the colorlightness intensity of image object is also changed from frame to frame.
Obviously, this creates the moving images. The technique of complementing and approximating for two
adjacent moveable images is the second discussed question in this paper.
1. Hệ thông tin hình ảnh (pictorial information system)
Hệ thông tin hình ảnh là một hệ thống điều khiển và quản lý các thiết bị nhập, xuất, xử
lý, lưu trữ và cung cấp các dữ liệu hình ảnh tĩnh và động cho người dùng. Ngày nay, người ta
xây dựng những mô hình hệ thông tin xử lý ảnh độc lập (hình 1) và chúng được kết nối với
nhau trong mạng cục bộ hay qua mạng Internet và hệ thống dịch vụ các kênh truyền hình cáp.
Với hệ thông tin xử lý ảnh theo mô hình này, công việc xử lý ảnh có thể tập hợp được sức lực
của nhiều chuyên gia để giải quyết những vấn đề phức tạp và cung cấp cho người dùng những
hình ảnh sinh động, chất lượng cao.
2. Xử lý ảnh đơn ảnh
Ảnh động là một xâu gồm nhiều ảnh tĩnh, mỗi ảnh tĩnh tồn tại trong một khung ảnh
(frame); bản chất của sự chuyển động của một đối tượng trong xâu các frame ảnh liên tiếp, đó

là sự thay đổi vị trí tương đối (toạ độ ngang và dọc) của nó trong từng frame. Để xử lý ảnh
động, đầu tiên, người ta đề cập tới bài toán xử lý ảnh đơn.
2.1. Phân đoạn hình ảnh
Phân đoạn ảnh là quá trình phân tích một hình ảnh thành các lớp đối tượng riêng rẽ,
mỗi đối tượng được gọi là một ảnh con. Để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác và tiện
lợi cho bước phân tích tiếp theo, mỗi đối tượng được gán một nhãn. Thực chất của phân đoạn
ảnh là phép đối sánh mẫu. Phép đối sánh mẫu còn gọi phép nhận dạng đối tượng, nó là phép
đếm đúng (TRUE) của toán tử AND trên hai hàm ảnh, gồm hàm Hi(x,y) của ảnh mẫu và hàm
Fi(x.y) của ảnh được phân đoạn trước xử lý cho ra hàm Gi(x,y) của ảnh kết quả sau xử lý (hình
2), được xác định bởi biểu thức:
G
i
(x,y) = F
i
(x,y) AND H
i
(x,y). (1)

Internet Scanner, Digitizitor Khoa học và đời sống
Giao tiếp hình Bộ xử lý Thiết bị lưu trữ
ảnh truyền thông hình ảnh dữ liệu hình ảnh
Kênh Truyền hình Sensor, Camera Học tập và giải trí
Hình 1. Mô hình hệ thống thông tin xử lý ảnh
F
0
Scanner Picture Processor Monitor
F(x.y) F
i
(x.y)&H
i

(x.y) G
i
(F
i
,H
i
)
Hình 2. Sơ đồ nhận dạng phân đoạn ảnh
Một cách đầy đủ, bài toán phân đoạn mẫu ảnh là bài toán hai lớp, tương ứng: phần
cứng xử lý ảnh của máy tính có hai bộ xử lý ảnh chuyên dụng (xem hình 3), có tên là bộ xử lý
extractor và bộ xử lý classifier.
Picture Processor
Scaner Extractor Classifier Monitor
Hình 3. Sơ đồ xử lý phân đoạn mẫu ảnh
Ở đây: Bộ xử lý Extractor là bộ xử lý tách mẫu có chức năng tách ra các vectơ khía
cạnh x
1
,.., x
n
từ ảnh ngưỡng (ảnh input). Bộ xử lý Classifier là bộ xử lý đối sánh (nhận dạng)
mẫu có chức năng đối sánh các vectơ khía cạnh để gắn chúng vào các lớp Wi (với i=1..n)
tương ứng, gọi là xác định nhãn cho mẫu.
Bài toán phân đoạn ảnh được tiến hành theo các bước sau:
1. Lập vectơ mở rộng y từ các vectơ khía cạnh:
y=(x
1
, x
2
,...,x
n

) (2)
2. Lập vectơ nhãn (lớp) tương ứng:
w=(w
1
, w
2
,.., w
n
) (3)
3. Lập tập T là tập gồm các vectơ mở rộng y, được xác định:
T=(T
1
OR T
2
) (4)
Trong đó: T
1
và T
2
được xác định theo y: nếu y*w>0 thì y∈T
1
, còn nếu y*w< 0 thi
y∈T
2
.
Giải thuật cho bài toán phân đoạn ảnh gồm các bước:
1. Nhập từng y cho bộ xử lý Classifier;
2. Nếu T
1
=y và y*w< 0 thì w= w +a*y; (a là hằng số sửa sai cần thiết, lấy a=[1,2,3,.])

3. Nếu T
2
=y và y* w>0 thì w= w-a*y;
4. Nếu đã cải thiện theo bước 2 và bước 3 mà vẫn không đáp ứng các yêu cầu về xử lý
ảnh, thì trở lại xử lý ảnh từ bước 1.
2.2. Đối sánh tương quan hình ảnh
Gọi w(x, y) là ma trận các điểm ảnh của cửa sổ ảnh và T(x, y) là ma trận các điểm ảnh
của ảnh mẫu; nội dung của phép đối sánh hai ma trận w(x,y) và T(x, y) là tìm một phép biến
đổi Г để biến đổi w thành T và ngược lại (hình 4.a). Trong thực tế, muốn biến đổi từ w thành T
và ngược lại, thường phải biến đổi qua ma trận trung gian R(k, l), tức là phải dùng hai phép
biến đổi tương quan Г
1
và Г
2
(hình 4.b).

Г Г
1
Г
2
w T w R T
a. b.
Hình 4. Sơ đồ phép biến đổi tương quan
Ma trận ảnh trung gian R gọi là ma trận tương quan của w và T, được xác định bởi các
biểu thức:
R(k, l)=

∑∑w(x, y) *T(x-k, y-l) (5)
R(k, l)= ∑∑w(x+k, y+l) *T(x, y) (6)
Trong đó: k và l là toạ độ mức xám của ma trận ảnh tương quan R, chúng thường được

lấy trong giải gíá trị (0, ±1, ±2, ±3...).
Để gia tăng chất lượng ảnh xử lý, khi cần, người ta còn phải xác định ma trận tự tương
quan của chính ảnh w hay của ảnh T, gọi là các ma trận tương quan mở rộng, cụ thể:
1. Ma trận tự tương quan của ma trận w(x, y) là ma trận Rw(k, l) được xác định bởi
biểu thức:
R
w
(k,l)= ∑∑w(x, y) * w (x-k, y-l) (7)
Khi k=0 và l=0, thì ma trận tự tương quan Rw trở thành:
R
w
(0,0)= ∑∑w
2
(x, y) (8)
2. Ma trận tự tương quan của ma trận T(x,y) là ma trận RT(k,l) được xác định:
R
T
(k,l)= ∑∑T(x, y) * T(x-k, y-l) (9)
Khi k=0 và l=0 thì RT trở thành:
R
T
(0,0)= ∑∑T
2
(x, y) (10)
3. Hệ số tương quan của hai ma trận w(x, y) và T(x, y) là Q(k,l), được xác định:
Q(k,l)= |R(k,l)| / √ R
w
(0,0)* R
T
(0,0) (11)

Khi tính R(k,l), ta xây dựng giải thuật cho 2 trường hợp:
Trường hợp 1, khi (k,l)>=0 thì hệ số tương quan được tính:
if (k>=0 and l>=0) then
Q:=Q+ w(x, y) * T(x-k, y-l);
Trường hợp 2, khi (k,l)<=0 thì hệ số tương quan dược xác định:
if (k<0 and l<0) then
Q:=Q+ w(x-k, y-l) * T(x, y);
Sau đó quay lại tính ma trận tương quan R(k,l) như đã nêu nêu ở trên.
3. Xử lý ảnh động
Ảnh động là một xâu gồm nhiều ảnh tĩnh, mỗi ảnh tĩnh tồn tại trong một khung ảnh
(frame); baní chất của sự chuyển động của một đối tượng trong xâu: đó là sự thay đổi vị trí
tương đối (toạ độ ngang và dọc) của nó trong từng frame.
3.1. Tổ chức bộ nhớ đệm hiển thị hình ảnh động
Bộ nhớ đệm hình ảnh còn gọi là bộ nhớ hiển thị khung ảnh (frame buffer) được phân
thành hai nhóm: một nhóm để lưu trữ các tổ chức gói điểm ảnh (pixelpackage memory) và
nhóm kia lưu trữ dữ liệu của từng loại điểm ảnh (bitperpixel memory). Với màn hình mode
VGA 256 màu có độ phân giải 640x480, sơ đồ kết nối bộ nhớ đệm với RAM chứa màu (palette
ram) và RAM trộn màu (lookup ram) như trong hình 5.
anlog guns

LUT RAM R
Frame Palete LUT RAM G Monitor
Buffer RAM LUT RAM B
Hình 5. Sơ đồ bố trí bộ nhớ đệm và các thanh ghi màu màn hình VGA
Có hai loại bộ nhớ đệm hiển thị hình ảnh là DRAM và VRAM. Chức năng chính của
DRAM và VRAM là hoạt động kiểm tra hiển thị hình ảnh lên màn hình. Trong các máy tính
đời mới, VRAM được dùng phổ biến trong cấu hình hiển thị hình ảnh động của máy; bởi vì
ngoài chức năng nói trên, VRAM còn có chức năng ghi dịch: cho phép dịch các cột từ bộ nhớ
độc lập với cổng truy nhập (accessport) ngẫu nhiên.

Kích thước ảnh Kích thước pixel Tốc độ frame Tốc độ dữ liệu
160x120 8 bit/pixel 15 frame/second 21MB/s
160x120 16 bit/pixel 30 frame/s 43MB/s
320x240 8 bit/pixel 15 frame/s 38MB/s
320x240 16 bit/pixel 30 frame/s 67 MB/s
640x480 8 bit./pixel 15 frame/s 55 MB/s
640x480 16 bit/pixel 30frame/s 115 MB/s
800x600 16 bit/pixel 30frame/s 165 MB/s
Hình 6. Bảng tốc độ hiển thị dữ liệu ảnh động
Với bộ nhớ đệm của các loại máy tính trên thị trường, tốc độ ảnh động phải đảm bảo
các số liệu tiêu chuẩn theo bảng trong hình 6.
Đối với các ảnh có độ phân giải 320x200, bộ nhớ hiển thị hình ảnh bắt đầu tại địa chỉ
A0000 (hex) trong không gian địa chỉ PC của bộ nhớ với 64 kB. Byte thứ nhất của vùng này
tuân theo pixel trái ở trên của cửa sổ hiển thị và 320 byte đầu tiên tuân theo hàng pixel thứ nhất
trên cửa sổ hiển thị. Cách bố trí này cho phép tính địa chỉ để hiển thị pixel một cách đơn giản.
Giả thử điểm góc trên bên trái của cửa sổ màn hình có toạ độ (0,0), thì địa chỉ tại một điểm
ngẫu nhiên có toạ độ (x, y) có thể được tính theo biểu thức:
Địachỉ(x, y)=A0000+y*320+x*200. (12)
3.2. Lấy mẫu màu
Lấy mẫu màu cho ảnh video các hệ NTSC, PAL và SECAM là một vấn đề quan trọng
của xử lý hình ảnh. Tổ chức CCIR (Committe Consultation Internnational Radiodiffusion) quy
định: mỗi mẫu màu được ký hiệu bằng một xâu gồm ba chữ số (nguyên) ngăn cách nhau bởi
dấu hai chấm, các số này biểu thị tỷ số tương đối của mỗi thành phần cấu thành mẫu ảnh. Ở
đây, số đầu tiên biểu diễn độ chói Y, số thứ hai biểu diễn thành phần màu R ký hiệu CR và số
thứ ba biểu diễn thành phần màu B ký hiệu CB. Trong xử lý ảnh, tỷ số này chỉ lấy một trong
hai giá trị: Y:CR:CB=4:2:2 và 4:1:1.
Nếu mỗi thành phần của một mẫu ảnhì có kích thước là 8 bit thì số bit/pixel đối với
từng mẫu ảnh được tính:
Với mẫu Y:CR:CB=4:2:2 là 8*4/2=18 bit/pixel;
Với mẫu Y:CR:CB=4:1:1 là 8*6/4=12 bit/pixel.

Để thấy rõ hiệu quả lấy mẫu màu, các giao diện của chương trình khai thác và chế biến
dữ liệu hình ảnh cung cấp các chức năng lấy mẫu màu đuợc giới thiệu trong tài liệu [9]. Ở đây,
chương trình thiết kế đã giải quyết vấn đề lấy mẫu ảnh video với các tác dụng: cho phép hiển
thị tối đa 256 màu khác nhau, thực hiện phép lấy mẫu xử lý dữ liệu màu một cách thuận lợi, dễ
dàng, nhanh chóng và chính xác.
3.3. Bù chuyển động
Ảnh động là một xâu gồm nhiều khung ảnh (frames) tĩnh, trong đó, sự dịch chuyển tọa
độ tương đối của các đối tượng trong các frames liên tục là hiệu quả tạo ra sự chuyển động. Do
đó, việc tính toán sự chuyển vị của các đối tượng trong ảnh là yếu tố quan trọng của kỹ thuật
chế biến ảnh động (ví dụ thiết kế tệp tin ảnh hoạt hình). Đặc điểm của nén liên ảnh là làm xấp
xỉ, bù chuyển động và nén trong ảnh; ý tưởng đó, được xây dựng nên mô hình nén liên ảnh như
trong hình 7 sau đây. Ngoài sự thay đổi vị trí toạ độ, sự thay đổi về cường độ sáng của đối
tượng ảnh từ frane này tới frame khác cũng tạo nên ảnh chuyển động. Trong kỷ thuật bù
chuyển động, ảnh của frame hiện hành được dự báo từ ảnh của frame kế trước bằng cách làm
xấp xỉ chuyển động giữa hai frame và bù chuyển động đó: sự khác nhau giữa frame hiện hành
và frame dự báo được gọi là phần dư thừa bù chuyển động; và kỹ thuật nén liên ảnh chính là
đưa vào việc mã hoá phần dư thừa bù chuyển động này.
Ảnh nguồn Bù chuyển động Nén trong ảnh Ảnh lưu
Hình 7. Mô hình nén liên ảnh

Cường độ chói màu của ảnh còn gọi là năng lượng hiển thị hình ảnh. Đối với ảnh động,
đặc trưng về năng lượng ảnh của phần dư thừa bù chuyển động thấp hơn nhiều so với ảnh gốc.
Do đó, việc mã hoá phần dư thừa thay vì mã hoá cả xâu ảnh video nên đã giúp tránh được phần
dư thừa này bị mã hoá lặp nhiều lần. Như vậy, việc xác định phần ảnh động để làm xấp xỉ
chuyển động là quá trình khôi phục một ảnh bằng cách dùng các phần ảnh trong frame trước đó
cùng với các thông tin về chuyển động của frame này chính là công việc bù chuyển động. Sự
đánh giá chuyển động của ảnh có thể thực hiện trên toàn frame: người ta chia mỗi frame thành
các ô mẫu nhỏ (thường lấy 8x8 pixel/1ô), sau đó đánh giá chuyển động của từng ô. Hình 8
minh hoạ chuyển động chiếc xe máy kéo với một cặp frame liền kề từ xâu ảnh động để đánh
giá ô nào biểu diễn phần ảnh tĩnh và ô nào biểu diễn phần ảnh động. Việc đánh giá này dẫn tới

hai vấn đề:
1. Phải xác định biên và khoảng dịch chuyển của vùng ảnh chuyển động giữa hai frame.
2. Phải xác định cái gì được điền vào không gian trống do vùng ảnh đã chuyển động.
3 2

frame 1 frame 2
Hình 8. Khảo sát ô mẫu pixel của ảnh chuyển động