Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt dán luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
***

NGUYỄN HỮU NAM

PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO
DẠNG CẮT/DÁN

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin

ĐỒNG NAI, 2011


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
***

NGUYỄN HỮU NAM

PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO
DẠNG CẮT/DÁN
Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
Mã số: 60.48.05

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ Thông tin
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:
PGS. TS ĐỖ NĂNG TOÀN

ĐỒNG NAI, 2011

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin: “Phát hiện ảnh
kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán” là kết quả của quá trình học tập, nghiên
cứu khoa học độc lập, nghiêm túc.
Các số liệu trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, đƣợc
trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các cơng trình
nghiên cứu đã đƣợc công bố, các website, …
Các phƣơng pháp nêu trong luận văn đƣợc rút ra từ những cơ sở lý luận
và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả.
Đồng Nai, tháng 11 năm 2011.
Tác giả

Nguyễn Hữu Nam


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn Thầy PGS. TS Đỗ Năng Tồn đã tận
tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập vừa qua, đặc biệt là định hướng
nghiên cứu và tận tình hướng dẫn cho tơi trong suốt q trình làm luận văn.
Nếu khơng có sự giúp đỡ tận tình của thầy, tơi khó có thể hồn thành luận
văn này.
Bên cạnh đó, tơi chân thành cám ơn các thầy cô Trung tâm Thông tin
Tư liệu, trường Đại Học Lạc Hồng, nơi tôi công tác và nghiên cứu đã tạo
điều kiện và hỗ trợ tôi trong suốt thời gian qua.
Tôi cũng xin chân thành cám ơn các thầy cô Khoa Công nghệ Thông
tin đã tận tình giảng dạy, chỉ bảo và cung cấp cho tôi những kiến thức cần
thiết trong suốt thời gian học và cũng xin gởi lời cám ơn chân thành đến
những người thân, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ và động viên tôi trong
suốt thời gian học tập cũng như trong thời gian thực hiện luận văn.

Chân thành cám ơn !
Biên Hòa, ngày 01 tháng 11 năm 2011

Nguyễn Hữu Nam


MỤC LỤC
Trang
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................ii
MỤC LỤC ........................................................................................................ iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................iv
DANH MỤC HÌNH ........................................................................................... v
DANH MỤC BẢNG BIỂU ..............................................................................vi
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1
CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ẢNH GIẢ MẠO ................ 3
1.1. Xử lý ảnh và một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. ................................. 3
1.1.1. Xử lý ảnh là gì ? ............................................................................. 3
1.1.2. Biểu diễn ảnh số .............................................................................. 3
1.1.3. Một số khái niệm cơ sở trong xử lý ảnh ......................................... 5
1.1.4. Các giai đoạn trong xử lý ảnh ...................................................... 10
1.1.4.1. Thu nhận ảnh ........................................................................ 10
1.1.4.2. Tiền xử lý ............................................................................ 10
1.1.4.3. Phân đoạn ảnh ..................................................................... 11
1.1.4.4. Hệ quyết định ...................................................................... 12
1.1.4.5. Trích chọn đặc điểm ............................................................. 12
1.1.4.6. Nhận dạng............................................................................. 13
1.1.5. Biên và các phƣơng pháp dò biên ................................................. 14
1.1.5.1. Biên và các kiểu biên cơ bản trong ảnh ............................... 14
1.1.5.2. Vai trò của biên trong nhận dạng ......................................... 15

1.1.5.3. Các phƣơng pháp dò biên trực tiếp ...................................... 17
1.1.5.4. Một số phƣơng pháp dò biên ................................................ 19
1.1.5.4.1. Phƣơng pháp Canny ................................................... 19


1.1.5.4.2. Phƣơng pháp Shen – Castan ....................................... 21
1.1.6. Phát hiện và so khớp các đặc trƣng bất biến ................................. 21
1.1.6.1. Điểm bất động và đặc trƣng bất biến ................................... 21
1.1.6.2. So khớp đặc trƣng ................................................................ 24
1.2. Ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo .................................................... 25
1.2.1. Giới thiệu ảnh giả mạo .................................................................. 25
1.2.2. Các dạng ảnh giả mạo cơ bản ........................................................ 28
1.2.3. Một số ảnh nổi tiếng đã đƣợc phát hiện là ảnh giả mạo [18] ........ 30
1.2.4. Hƣớng tiếp cận bài toán phát hiện ảnh giả mạo ............................ 35
1.2.4.1. Dựa vào hình dạng .............................................................. 35
1.2.4.2. Dựa vào phân tích nguồn sáng ............................................ 36
1.2.4.3. Dựa vào biến đổi màu sắc ................................................... 36
1.2.4.4. Dựa vào cơ sở dữ liệu.......................................................... 36
1.2.4.5. Dựa vào dấu vết của quá trình điều chỉnh tỷ lệ ................... 37
1.2.4.6. Dựa vào phân tích ánh sáng ................................................ 37
CHƢƠNG 2 : MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ
MẠO................................................................................................................ 38
2.1. Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào Thuật toán Exact Match [3] .................. 38
2.2. Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thƣớc [3] ............ 40
2.3. Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên sự khác biệt hƣớng nguồn sáng ............. 42
2.3.1. Các dạng nguồn sáng .................................................................... 42
2.3.1.1. Nguồn sáng ở vô tận (3-D) ................................................... 43
2.3.1.2. Nguồn sáng ở vô tận (2-D) ................................................... 45
2.3.1.3. Nguồn sáng ở gần (bộ phận) (2-D) ..................................... 46
2.3.1.4. Nhiều nguồn sáng ................................................................ 47

2.3.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng hƣớng chiếu nguồn sáng ....................... 48
2.3.2.1. Ƣớc lƣợng hƣớng chiếu của nguồn sáng............................. 48


2.3.2.2. Tìm những đƣờng có khả năng là biên khuất ....................... 49
2.3.2.3. Ƣớc lƣợng hƣớng chiếu sáng cho từng đƣờng biên tìm đƣợc
........................................................................................................... 50
2.3.2.4. Sử dụng mạng Bayes tìm ƣớc lƣợng tốt nhất ...................... 50
2.3.3. Phƣơng Pháp dựa trên sự khác biệt hƣớng nguồn sáng ............... 50
2.3.4. Phƣơng pháp xác định hƣớng ánh sáng theo đƣờng biên ............ 53
2.3.4.1. Loại bỏ các đối tƣợng nhỏ, nhiễu và làm mảnh biên .......... 56
2.3.4.1.1. Loại bỏ các đối tƣợng nhỏ và nhiễu .......................... 56
2.3.4.1.2. Làm mảnh biên và nối nét đứt ................................... 56
2.3.4.2. Lựa chọn các đoạn biên liên thông của đối tƣợng dùng ƣớc
lƣợng hƣớng nguồn sáng ................................................................... 59
2.3.4.3. Xây dựng thuật toán xác định hƣớng ánh sáng trên mỗi
đƣờng biên ......................................................................................... 60
2.3.4.4. Kết quả thực nghiệm ............................................................ 61
2.4. Phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán dựa vào thuật toán SIFT.
......................................................................................................................... 64
2.5. So sánh một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo ...................................... 84
CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM........................................ 85
3.1. Bài tốn .................................................................................................... 85
3.2. Mơ hình bài tốn phát hiện ảnh giả mạo .................................................. 86
3.3. Chƣơng trình phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo FImage 1.0 .................. 86
3.3.1. Cài đặt chƣơng trình ..................................................................... 86
3.3.2. Kết quả thực nghiệm .................................................................... 87
PHẦN KẾT LUẬN ......................................................................................... 90
TÀI LIỆU THAM KHẢO

CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT
2D
3D
ADC
CPU
DoG
H
IC
LoG
RAM
RANSAC
SIFT
SVD

2 Dimensions (Không gian 2 chiều)
3 Dimensions (Không gian 3 chiều)
Analog to Digital Converter
Control Processing Unit
Difference of Gaussians
Homography
Inconsistency Coefficient
Laplacian of Gaussian
Random Access Memory
RANdom Sample Consensus algorithm
Scale Invarian Feature Tranorms
Singular Value Decomposition


DANH MỤC HÌNH ẢNH

Trang
Hình 1.1- Biểu diễn ảnh bằng hàm f ( X , Y ) ....................................................... 3
Hình 1.2 - Ma trận 8 láng giềng ........................................................................ 6
Hình 1.3 - Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh số .............................................. 10
Hình 1.4 - Các thành phần cơ bản của một hệ xử lý ảnh ................................ 14
Hình 1.5 - Sơ đồ phân tích ảnh ...................................................................... 15
Hình 1.6 – Làm trơn ảnh ................................................................................. 20
Hình 1.7 - Minh họa về việc giả mạo ảnh [3] ................................................. 26
Hình 1.8 - Ghép ảnh từ 2 ảnh riêng rẽ [3] ....................................................... 28
Hình 1.9 - Ảnh che phủ và bỏ đi đối tƣợng [16]............................................. 29
Hình 1.10 - Ảnh bổ sung đối tƣợng [16]......................................................... 29
Hình 1.11 - Bức ảnh giả chỉnh sửa nhằm tăng độ mạnh của thông tin chiến
tranh [18] ......................................................................................................... 30
Hình 1.12 - Ảnh giả của John Kerry và Jane Fonda đƣợc cắt/dán từ hai ảnh
riêng lẻ. [16] .................................................................................................... 31
Hình 1.13 - Ảnh giả mạo Tổng thống Bush đọc sách ngƣợc [18] .................. 31
Hình 1.14 - Dàn khoan dầu, bão và sét [18] ................................................... 32
Hình 1.15 - Ảnh giả của Holmes với nam diễn viên Tom Cruise đƣợc cắt/dán
từ tạp chí bao gồm hiển thị Kimo với nữ diễn viên Katie Holmes [16] ......... 33
Hình 1.16 - Cá mập tấn cơng trực thăng [18] ................................................. 33
Hình 1.17 - Con mèo trắng khổng lồ [18]....................................................... 34
Hình 1.18 - Sóng Thần ở Thái Lan [18] ......................................................... 35
Hình 1.19 - Sơ đồ việc phát hiện giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu [3] ............. 36
Hình 1.20 - Sự khác biệt của các hƣớng nguồn sáng khác nhau [8]. ............. 37


Hình 2.1 - Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật tốn Exact Match
......................................................................................................................... 38
Hình 2.2 - Mơ hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích [3] ......... 40

Hình 2.3 - Minh họa hƣớng nguồn sáng và pháp tuyến bề mặt của đối tƣợng
......................................................................................................................... 45
Hình 2.4 - Hai đối tƣợng đƣợc chiếu bởi 1 nguồn sáng ở gần [8]. ................. 47
Hình 2.5 – Quả cầu hiển thị 3 nguồn sáng khác nhau trong khoảng từ – 200
tới +200 ............................................................................................................ 48
Hình 2.6 – Hƣớng nguồn sang từ bên trái sang .............................................. 50
Hình 2.7 - Ảnh ghép giữa căn nhà và cây thơng có nguồn sáng khác nhau ... 51
Hình 2.8 - Sơ đồ chức năng phát hiện ảnh giả mạo ........................................ 52
Hình 2.9 - Kết quả đạo hàm theo 2 hƣớng x và y ........................................... 54
Hình 2.10 - Kết quả minh họa tính độ lớn biên .............................................. 54
Hình 2.11 – Hƣớng pháp tuyến ....................................................................... 55
Hình 2.12 - Minh họa các liên thông theo 4, 8, 6 láng giềng ........................ 56
Hình 2.13 - Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để xóa [2]. ........................... 56
Hình 2.14 - Lân cận 8 của điểm p1 ................................................................. 57
Hình 2.15 - Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để nối nét đứt [2] ................. 58
Hình 2.16 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo khơng .................................... 61
Hình 2.17 - Ảnh minh họa kết quả xác định hƣớng ánh sáng trên bức ảnh là
khác nhau nên đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ............................................. 61
Hình 2.18 – Chỉ ra hƣớng nguồn sáng khác nhau bằng mũi trên ................... 62
Hình 2.19 – Hình gốc chƣa cắt/dán, chỉ có 1 nguồn sáng duy nhất 1250 ....... 62
Hình 2.20 – Hình gốc chƣa cắt/dán, chỉ có 1 nguồn sáng duy nhất 800 ......... 63
Hình 2.21 - Minh họa kết quả xác định hƣớng ánh sáng trên bức ảnh giả mạo
có sẵn [15]. ...................................................................................................... 63
Hình 2.22 - Xây dựng một khơng gian tỷ lệ [9] ............................................. 65


Hình 2.23 - Các giá trị cực đại và cực tiểu của các ảnh DoG ......................... 66
Hình 2.24 – Hình ảnh ban đầu để xác định điểm khóa ................................... 70
Hình 2.25 - Minh họa mơ tả 4099 điểm khóa tìm đƣợc. ................................ 70
Hình 2.26 – Trƣớc khi định vị điểm hấp dẫn .................................................. 71

Hình 2.27 - Sau khi định vị điểm hấp dẫn ..................................................... 72
Hình 2.28 - Tính độ lớn và hƣớng của gradient.............................................. 74
Hình 2.29 - Bộ mơ tả điểm khóa ..................................................................... 75
Hình 2.30 – Kết quả thu đƣợc từ thuật tốn Sift và kết hợp với nhiều điểm
khóa ................................................................................................................. 78
Hình 2.31 - Gán cho mỗi điểm khóa cho một nốt (cluster). ........................... 79
Hình 2.32 – Tách điểm khóa thành các cụm Agglomerative ......................... 79
Hình 2.33 - Cách nhóm các cụm lại với nhau [15] ......................................... 80
Hình 2.34 – Kế quả thu đƣợc là hình bị giả mạo ............................................ 83
Hình 2.35 – Kết quả thu đƣợc là hình bị nhân bản lên thành 3 đối tƣợng
giống nhau [16] ............................................................................................... 83
Hình 3.1 - Sơ đồ chức năng phát hiện ảnh giả mạo [16] ................................ 86
Hình 3.2 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo khơng ...................................... 87
Hình 3.3 - Ảnh minh họa kết quả xác định hai đối tƣợng là giống nhau nên
đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ..................................................................... 87
Hình 3.4 - Ảnh minh họa để xem có giả mạo khơng ...................................... 88
Hình 3.5 - Ảnh minh họa kết quả xác định hai đối tƣợng là giống nhau nên
đây là ảnh giả mạo dạng cắt/dán ..................................................................... 88
Hình 3.6 – Hai hình giả mạo trong cuộc thi “Worth1000 Photoshop”. Mỗi
hình ảnh đƣợc cắt/dán cùng một ngƣời [16]. .................................................. 89


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Trang
Bảng 1- So sánh ƣu, nhƣợc điểm của một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo ... 27


1

PHẦN MỞ ĐẦU

Với sự phát triển của khoa học công nghệ, ngày càng có nhiều kỹ thuật
của khoa học cơng nghệ đƣợc ứng dụng vào thực tế và ảnh số chính là một
trong những thành quả đó. Ảnh số ngày càng dễ sửa chữa và hiệu chỉnh do
sức mạnh của các phần mềm soạn thảo và xử lý ảnh mà điển hình là
PhotoShop. Ngày nay, các chƣơng trình xử lý ảnh có thể thêm vào hoặc bỏ đi
các đặc trƣng của ảnh mà không để lại các dấu hiệu về sự giả mạo. Điều đó
có nghĩa việc phát hiện ra ảnh giả mạo là vấn đề phải đặt ra ngày càng cấp
bách và càng trở nên khó khăn.
Mặc dù nhu cầu về việc phát hiện các giả mạo ảnh số đã đƣợc công nhận
bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu, nhƣng hiện nay rất ít tài liệu có giá trị về
lĩnh vực này. Nhất là trong điều kiện Việt Nam, chƣa có nhiều những nghiên
cứu này, trong khi thực tế đặt ra những nhu cầu, địi hỏi.
Xuất phát trong hồn cảnh đó, luận văn lựa chọn đề tài “Phát hiện ảnh
kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán” nhằm nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện
ảnh kỹ thuật số giả mạo đƣợc tạo ra bởi việc sử dụng các chƣơng trình xử lý
ảnh thơng dụng, thơng qua việc cắt/dán từ chính một ảnh và có sự thay đổi về
kích thƣớc đối với các đối tƣợng bị cắt/dán. Đây cũng chính là cách thƣờng
đƣợc các đối tƣợng sử dụng trong quá trình tạo ảnh số giả nhờ
kỹ thuật cắt/dán.
* Nội dung chính của luận văn gồm:
- Phần mở đầu.
- Chƣơng 1: Khái quát về xử lý ảnh và ảnh giả mạo: Chƣơng này đề
cập đến các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh số, quá trình xử lý ảnh và các khái
niệm cơ bản về ảnh giả mạo.


2

- Chƣơng 2: Một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo: Chƣơng này
gồm các khái niệm cơ bản về các bài toán và một số phƣơng pháp để phát

hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo.
Trên cơ sở các thuật tốn đã tìm hiểu và áp dụng thuật tốn để phát
hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng cắt/dán.
- Chƣơng 3: Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm: Tiến hành xây
dựng chƣơng trình thực nghiệm để phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dạng
cắt/dán.
- Phần kết luận.


3

CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ẢNH GIẢ MẠO
1.1. Xử lý ảnh và một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.
1.1.1. Xử lý ảnh là gì ?
Con ngƣời thu nhận thơng tin qua các giác quan trong đó thị giác đóng
vai trị quan trọng nhất vì 80% thơng tin đƣợc thu nhận bằng mắt tức là ở
dạng ảnh. Mặt khác với sự phát triển mạnh mẽ của phần cứng máy tính, xử lý
ảnh, đồ hoạ ngày càng có nhiều ứng dụng thực tiễn phục vụ cuộc sống. Nhƣ
vậy, xử lý ảnh đóng một vai trị rất quan trọng trong sự tƣơng tác giữa ngƣời
và máy.
Cũng nhƣ xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của
tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ đề cập đến những ảnh nhân tạo,
các ảnh này đƣợc xem xét nhƣ là một cấu trúc dữ liệu và đƣợc tạo ra bởi các
chƣơng trình. Xử lý ảnh số [2] bao gồm các phƣơng pháp và kĩ thuật để biến
đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên.
1.1.2. Biểu diễn ảnh số
Đối với ảnh đơn giản (ảnh đen trắng) thì ảnh đƣợc biểu diễn bằng một
hàm cƣờng độ sáng hai chiều f ( X , Y ) , trong đó
gian và hàm giá trị của f tại một điểm

X ,Y

( X , Y ) bất

là các giá trị toạ độ không

kỳ sẽ tỷ lệ với độ sáng hay

mức xám của điểm ảnh tại điểm này. [2,3]

* P(X,Y)

Hình 1.1- Biểu diễn ảnh bằng hàm f ( X , Y )
Trong một số trƣờng hợp hàm ảnh còn đƣợc biểu diễn với một trục thứ 3
gọi là hàm cƣờng độ sáng (với hình 1.1, trục thứ 3 bằng 0).


4

Một ảnh số là một ảnh f ( X , Y ) đƣợc gián đoạn theo không gian và
cƣờng độ sáng. Một ảnh số đƣợc xem nhƣ một ma trận với hàng và cột biểu
diễn một điểm trong ảnh và giá trị điểm ma trận tƣơng ứng với mức xám tại
điểm đó. Các phần tử của một dãy số nhƣ thế đƣợc gọi là các điểm ảnh.
Ánh sáng có dạng năng lƣợng f ( X , Y ) phải khác 0 và hữu hạn:

0  f ( X ,Y )  

(1.1)

Con ngƣời có khả năng nhận các hình ảnh từ ánh sáng phản xạ qua các

vật thể. Cơ sở của f ( X , Y ) đƣợc đặc trƣng qua hai thành phần:
- Số lƣợng ánh sáng nguồn rơi trên cảnh vật đƣợc nhìn thấy.
- Số lƣợng ánh sáng nguồn phản xạ từ vật thể ( trong cảnh vật).
Chúng đƣợc gọi gần đúng là sự phát sáng và các thành phần phản xạ, và
đƣợc biểu diễn tƣơng ứng là i( X , Y ) và r ( X , Y ) . Bản chất của i( X , Y ) đƣợc xác
định bằng nguồn sáng và của r ( X , Y ) đƣợc xác định bằng các đặc trƣng của
vật thể. Hàm i( X , Y ) và r ( X , Y ) kết hợp với nhau để cho hàm f ( X , Y )

f ( X , Y )  i( X , Y ) r ( X , Y )
Với:

(1.2)

( 0  i( X , Y )  
0  r( X ,Y )  1 )

Ở đây ta gọi cƣờng độ sáng của một ảnh đen trắng tại tọa độ ( X , Y ) là
mức xám (l ) của ảnh tại điểm đó. Từ (1.2), (1.3), (1.4) , l nằm trong khoảng:
Lmin  l  Lmax

(1.3)

Trong lý thuyết, chỉ cần Lmin  0 và Lmax hữu hạn. Trong thực tế:

Lmin  imin rmin

(1.4)

Lmax  imax rmax
Sử dụng các giá trị chiếu sáng và phản xạ đã đƣợc tổng kết qua thực

nghiệm hoặc xem là các giá trị cơ bản Lmin  0.005, Lmax  100 cho xử lý
ảnh.


5

Khoảng  Lmin , Lmax  đƣợc gọi là thang xám. Ta có thể dịch khoảng này
đến  0, L  , trong đó l  0 là đen và l  L là trắng trong thang xám. Giá trị tức
thời là các dạng mức xám thay đổi liên tục từ đen đến trắng.
1.1.3. Một số khái niệm cơ sở trong xử lý ảnh
Để có thể xử lý bằng máy tính điện tử thì ảnh cần phải đƣợc số hóa. Đó là
q trình biến đổi ảnh từ tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua việc
lấy mẫu và lƣợng tử hóa. Trong q trình này ngƣời ta sử dụng khái niệm
“pixel”. Mỗi pixel đƣợc đặc trƣng bởi một cặp tọa độ ( X , Y ) và màu sắc của
nó.[4]
 Ảnh: Là một tập hợp các pixel có cấu trúc, ta có thể coi ảnh là một
mảng hai chiều I ( n, p ) có n dịng và p cột, ảnh sẽ có n  p (pixel). Ta ký
hiệu I ( X ,Y ) để chỉ điểm ảnh có toạ độ ( X , Y ) .
 Điểm ảnh:
Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng
máy tính, ảnh cần phải đƣợc số hoá.
Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm
phù hợp với ảnh thật về vị trí (khơng gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng
cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời khơng phân biệt
đƣợc ranh giới giữa chúng.
Mỗi một điểm nhƣ vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element [20])
hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa
độ (x,y).
Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám
hoặc màu nhất định. Kích thƣớc và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc

chọn thích hợp sao cho mắt ngƣời cảm nhận sự liên tục về không gian và mức


6

xám (hoặc màu) của ảnh số gần nhƣ ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận đƣợc
gọi là một phần tử ảnh.
 Các điểm 4 láng giềng:
Giả sử (i,j) là một điểm ảnh, khi đó các điểm 4 - láng giềng là:
N4 = {(i-1, j); (i+1, j); (i, j-1); (i, j+1)}
 Các điểm 8 láng giềng:
N8 = N4  {(i-1,j-1); (j-1, j+1); (i+1, j-1); (i+1, j+1)}
P3

P2

P1

P4

P

P0

P5

P6

P7

Hình 1.2 - Ma trận 8 láng giềng
 Đối tƣợng ảnh:
Ta chỉ xét tới ảnh nhị phân vì mọi ảnh đều có thể đƣa về dạng nhị phân
bằng kỹ thuật phân ngƣỡng. Ký hiệu F là tập các điểm vùng, F là tập các
điểm nền.
F: là điểm đen
F : là điểm trắng
Quan hệ K liên thông (K = 4, 8) là một quan hệ phản xạ, đối xứng, bắc
cầu, là quan hệ tƣơng đƣơng. Mỗi lớp tƣơng đƣơng của nó biểu diễn một
thành phần K liên thông của ảnh. Về sau ta gọi mỗi thành phần K liên thông
của ảnh là một đối tƣợng ảnh.
 Kỹ thuật phóng to, thu nhỏ ảnh:
Khi ảnh quá lớn chúng ta muốn nhìn tồn bộ ảnh thì chúng ta phải thu
nhỏ ảnh lại và ngƣợc lại khi ta muốn xem chi tiết một bộ phận nào đó của ảnh
thì ta phải phóng to nó lên.


7

+ Kỹ thuật phóng to ảnh:
Khi phóng to ảnh với một tỉ lệ k nào đó ta thu đƣợc ảnh mới to gấp k
lần ảnh cũ (k là độ phóng của ảnh) nhƣ thế ảnh mới sẽ có kích thƣớc là :
Height = Height * k
Width = Width * k
Việc tính các điểm ảnh tƣơng ứng của ảnh mới sẽ đƣợc tính theo
cơng thức:
xp=x/k
yp=y/k
+ Kỹ thuật thu nhỏ ảnh:
Tƣơng tự nhƣ phóng to ảnh, khi thu nhỏ ảnh ta thu đƣợc ảnh mới giống

ảnh cũ nhƣng có kích thƣớc nhỏ hơn ảnh cũ. Kích thƣớc của ảnh mới là :
Height=Height/k
Width=Width/k
Việc tính các điểm ảnh tƣơng ứng của ảnh mới sẽ đƣợc tính theo
cơng thức:
xp = x*k
yp = y*k
 Mức xám (Gray level): Đó là kết quả của việc mã hóa, cho tƣơng ứng
một cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số, có thể là
16, 32, 64 mức.
 Biểu diễn ảnh: Trong biểu diễn ảnh ngƣời ta thƣờng sử dụng các phần
tử đặc trƣng của ảnh là pixel. Một hàm hai biến chứa các thông tin nhƣ một
biểu diễn ảnh. Một số mơ hình thƣờng dùng để biểu diễn ảnh là mơ hình tốn
(biểu diễn ảnh nhờ các hàm cơ sở), mơ hình thống kê (ảnh coi nhƣ một phần
tử của một tập hợp đặc trƣng bởi kỳ vọng toán, hiệp biến, phƣơng sai,
moment…).[2]


8

 Tăng cƣờng ảnh: Đây là một bƣớc quan trọng bao gồm các kỹ thuật
lọc độ tƣơng phản, khử nhiễu, nổi màu….
 Biến đổi ảnh: Thao tác chủ yếu trên một tập các ma trận và sử dụng
các kỹ thuật để biến đổi ảnh qua ma trận: Biến đổi Furie, Sin, Cosin, tích
Kronecker.
 Phân tích ảnh: Liên quan tới việc xác định các độ đo định lƣợng của
một ảnh để đƣa ra một mơ tả đầy đủ về ảnh. Có những kỹ thuật cơ bản để hỗ
trợ phân tích ảnh: Dò biên, lọc vi phân, dò theo quy hoạch động, phân
vùng ảnh [2]
 Nhận dạng ảnh: Quá trình này liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà

ngƣời ta muốn đặc tả nó. Nhận dạng ảnh thƣờng đi sau các q trình trích
chọn các đặc trƣng chủ yếu của đối tƣợng.
Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tƣợng, phân loại và
phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, đƣợc ứng
dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là:
mẫu (pattern) là gì? Watanabe, một trong những ngƣời đi đầu trong lĩnh vực
này đã định nghĩa: “Ngƣợc lại với hỗn loạn (chaos), mẫu là một thực thể
(entity), đƣợc xác định một cách mơ hồ (vaguely defined) và có thể gán cho
nó một tên gọi nào đó”. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của một vật
nào đó đƣợc chụp, một chữ viết, khn mặt ngƣời hoặc một ký đồ tín hiệu
tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu
đó có thể:
Hoặc phân loại có mẫu (supervised classification), chẳng hạn phân tích
phân biệt (discriminant analyis), trong đó mẫu đầu vào đƣợc định danh nhƣ
một thành phần của một lớp đã xác định. Hoặc phân loại khơng có mẫu
(unsupervised classification hay clustering) trong đó các mẫu đƣợc gán vào