vietlam_307
New Member
Download Luận văn Nắn chỉnh biến dạng hình học và ứng dụng
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU . 1
Chương 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ VÀ NẮN CHỈNH ẢNH. 3
1.1. Khái quát về xử lý ảnh . 3
1.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh . 4
1.2.1. Ảnh số . 4
1.2.2. Điểm ảnh . 4
1.2.3. Mức xám (gray level) . 4
1.2.4. Xử lý ảnh số là gì và tại sao chúng ta cần xử lý ảnh số . 5
1.3. Các vấn đề chung liên quan đến xử lý ảnh số . 6
1.3.1. Xử lý ảnh mức thấp . 6
1.3.2. Những khó khăn khi xử lý ảnh số . 7
1.4. Ứng dụng của hệ thống xử lý ảnh . 8
1.5. Quá trình xử lý ảnh số . 10
1.6. Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh . 14
1.7. Nắn chỉnh biến dạng . 16
1.7.1. Khái niệm nắn chỉnh biến dạng . 16
1.7.2. Một số kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng trong nắn chỉnh biến dạng . 17
1.7.3. Các điểm đặc trưng để nắn chỉnh . 19
1.8. Phép toán hình thái (Morphology) trong nắn chỉnh biến dạng . 19
Chương 2. MỘ T S Ố K Ỹ THUẬ T N ẮN CH Ỉ NH BI Ế N D Ạ NG HÌNH H ỌC . 27
2.1. Nắn chỉnh trên cơ sở phân vùng ảnh . 27
2.2. Nắn chỉnh trên cơ sở tập các điểm đặc trưng . 31
2.3. Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên cơ sở vector . 41
2.4. Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên khung lưới . 45
2.4.1. Xây dựng hàm biến đổi . 45
2.4.2. Nhận xét kết quả . 47
2.5. Xây dựng khung nắn chỉnh . 47
2.6. Các mô hình nắn chỉnh sử dụng trong phần mềm IrasC . 48
2.6.1. Các mô hình nắn chỉnh trong IrasC . 48
2.6.2. Quá trình nắn chỉnh ảnh . 50
Chương 3. ỨNG DỤNG NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG . 55
3.1. Nắn chỉnh một cuốn sách . 55
3.2. Giới thiệu chương trình . 58
3.2.1. Mô tả các chức năng trong chương trình . 58
3.2.1.1. Chức năng quản lý các Style (ảnh mẫu) . 58
3.2.1.2. Chức năng quản lý các điểm đặc trưng . 58
3.2.1.3. Chức năng nâng cao chất lượng ảnh . 59
3.2.1.4. Chức năng lưu file ảnh sau khi thực hiện nắn chỉnh . 59
3.2.2. Giao diện chính của chương trình . 60
3.2.3. Kết quả của một số chức năng trong chương trình . 63
KẾT LUẬN . 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 66
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
định bởi:
|A x x A
+ Các phép toán tập hợp Minkowski:
Cho A, B là các tập hợp điểm:
Phép cộng Minkowski:
B
A B A
Phép trừ Minkowski:
B
A B A
+ Phép giãn ảnh và co ảnh
Từ hai phép toán Minkowski, ta có phép toán hình thái cơ bản là phép
giãn ảnh và co ảnh :
Phép giãn ảnh (Dilation):
,
b
D A B A B A
Phép co ảnh (Erosion):
,
B
E A B A B A
Trong đó:
|B B
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
21
+ Một số tính chất:
Giao hoán:
, ,D A B A B B A D B A
Không giao hoán :
, ,E A B E B A
Kết hợp:
A B C A B C
Dịch chuyển bất biến:
A B x A B x
+ Ví dụ minh họa:
(a) Giãn ảnh D(A,B) (b) Co ảnh E(A,B)
Hình 1.4 Phép co và giãn ảnh
A và B có thể được xem là các đối tượng ảnh và B được gọi là phần tử
cấu trúc.
Thông thường, phép giãn ảnh làm tăng kích thước đối tượng ảnh trong
khi phép co ảnh làm giảm kích thước. Điều này tùy thuộc vào việc chọn phần
tử cấu trúc. Có hai phần tử cấu trúc phổ biến thường được dùng là tập hợp kề-
4 và tập hợp kề-8 trong hệ tọa độ Đềcác:
Ý nghĩa:
- Phép giãn ảnh biến đổi giá trị của các điểm nền kề-4 (hay kề-8) với
điểm ảnh thành các điểm ảnh, do vậy, nó làm tăng kích thước các điểm ảnh.
- Phép co ảnh biến đổi giá trị của các điểm ảnh kề-4 (hay kề-8) với
điểm nền thành các điểm nền, do vậy, nó làm giảm kích thước các điểm ảnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
22
Ví dụ:
(a) B = N4 (b) B= N8
Hình 1.5 Minh họa phép co và giãn ảnh
Các điểm ảnh gốc là các điểm màu xám, các điểm thêm vào là các điểm
có màu đen.
* Phép mở và đóng ảnh
Chúng ta có thể kết hợp phép giãn ảnh và co ảnh để tạo nên hai toán tử quan trọng hơn:
Mở ảnh:
, , ,O A B A B D E A B B
Đóng ảnh:
, , ,C A B A B E D A B B
+ Một số tính chất:
- Đối ngẫu:
, ,
, ,
C C
C C
C A B O A B
O A B C A B
- Dịch chuyển:
, ,
, ,
O A x B O A B x
C A x B C A B x
Ý nghĩa:
- Phép mở ảnh sẽ mở rộng những khoảng trống giữa các phần tiếp xúc
trong đối tượng ảnh, làm cho ảnh bớt gai hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
23
- Phép đóng ảnh sẽ làm mất đi những khoảng trống nhỏ trong ảnh, làm
mất đi nhiễu trong ảnh.
* Một số kết quả
Các toán tử cấu trúc thường được áp dụng:
8
1 1 1
1 1 1
1 1 1
B N
1
- - -
- 1 -
- - -
B
2
- 1 -
1 - 1
- 1 -
B
(a) (b) (c)
a) Ảnh A b) Giãn ảnh với 2B c) Co ảnh với 2B
Hình 1.6 Kết quả phép co và giãn ảnh
d) Mở ảnh với 2B e) Đóng ảnh với 2B f) it-and-Miss với B1 và B2
Hình 1.7 Kết quả phép mở và đóng ảnh
* Phép toán HitAndMiss
Cho một ảnh A và hai phần tử cấu trúc B1 và B2, ta có:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
24
1 2
1 2 1 2
1 2
, ,
is , , ,
, ,
C CE A B E A B
HitM s A B B E A B E A B
E A B E A B
với B1 và B2 là giới hạn và rời rạc nhau
1 2B B
(phép toán này còn được gọi là xác định viền mẫu, mẫu B1 cho đối
tượng ảnh và mẫu B2 cho nền ảnh)
+ Đường viền các điểm kề 4:
8,A A E A N
+ Đường viền các điểm kề 8:
4,A A E A N
Cách biểu diễn khác:
Biểu diễn phần tử cấu trúc dưới dạng ma trận
(gồm B1 và B2)
+ Cách thực hiện: dịch chuyển điểm gốc của phần tử cấu trúc lần lượt
trên các điểm ảnh theo thứ tự từ trên xuống dưới, từ trái qua phải, nếu các
điểm nền và điểm ảnh của phần tử cấu trúc khớp với trên ảnh thì ta giữ lại
điểm ảnh đó, nếu không ta đặt thành điểm nền.
4 phần tử cấu trúc được sử dụng để tìm góc của ảnh trong phép toán
HitAndMiss (thực chất là một phần tử quay theo 4 hướng khác nhau)
Sau khi tìm được góc theo các phần tử cấu trúc trên, ta kết hợp chúng lại
để được kết quả là các góc lồi của ảnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
25
* Xương ảnh
Khái niệm: Xương ảnh là tập hợp các đường độ dày là 1, đi qua phần
giữa của đối tượng ảnh và bảo toàn được tính chất hình học của đối tượng ảnh.
Tuy nhiên, không dễ dàng để nhận ra xương ảnh:
Ví dụ:
Hình 1.9 Tìm kiếm xương ảnh
Trong ví dụ (a), ta không thể tìm được đường thẳng có độ dày 1 đi qua
giữa đối tượng mà phản ánh được tính chất đơn giản của đối tượng. Trong ví
dụ (b), ta không thể bỏ đi một điểm trong đối tượng kề 8 mà giữ được tính
chất hình học của đối tượng.
Công thức cơ bản:
- Các tập hợp con của xương ảnh Sk(A):
, , 0,1,...kS A E A kB E A kB B k K
với K là giá trị lớn nhất của k trước khi Sk(A) trở thành rỗng.
(a) (b)
Hình 1.8 Sử dụng phép toán HitAndMiss để tìm góc lồi của một ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
26
ta có:
, ,E A kB B E A kB
Xương ảnh là hợp của các tập con xương ảnh:
0
( ) ( )
K
k
k
S A S A
Như vậy, đối tượng ảnh ban đầu có thể được tái tạo lại từ các tập con
xương ảnh, phần tử cấu trúc B và giá trị K:
0
K
k
k
A S A kB
Tuy nhiên, công thức này không phải lúc nào cũng bảo toàn được tính
chất hình học của ảnh.
+ Phép toán làm gầy ảnh:
Công thức:
1 2 1 2, , itMis , ,Thin A B B A H s A B B
Tùy thuộc vào cách chọn B1, B2 mà ta có các thuật toán làm gầy ảnh khác nhau.
Một cách biểu diễn khác:
Phần tử cấu trúc được dùng để tìm xương ảnh (điểm gốc ở tâm của phần
tử cấu trúc). Tại mỗi bước lặp, ảnh sẽ được làm gầy bởi phần tử cấu trúc bên
trái, sau đó đến phần tử cấu trúc bên phải, tiếp theo với phép quay 90o hai
phần tử cấu trúc trên. Quá trình được lặp đi lặp lại cho đến khi phép toán làm
gầy không dẫn đến sự thay đổi nào nữa.
Hình 1.10 Ví dụ về phép toán làm gầy ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
27
Chương 2
MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC
Như ta đã bàn trong chương 1, công việc nắn chỉnh thường có nhiều
bước, nhưng mục đích cuối cùng là nắn chỉnh bề mặt của một vật (đối tượng)
sao cho sau khi nắn chỉnh đối tượng sẽ không bị cong, bị vênh hay nhăn nheo,
và hình ảnh trông sẽ đẹp hơn.
Ta có thể định nghĩa: Nắn chỉnh ảnh là quá trình thao tác trên một đối
tượng ảnh số, sao cho khi ảnh ở bất kỳ hình dạng nào như cong, vênh, bị bóp
méo,… đều có thể được điều chỉnh.
Công việc của nắn chỉnh ảnh thực chất là đi thay đổi hay di chuyển các
Pixel (điểm ảnh) của hình ảnh từ vị trí n
Download miễn phí Luận văn Nắn chỉnh biến dạng hình học và ứng dụng
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU . 1
Chương 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ VÀ NẮN CHỈNH ẢNH. 3
1.1. Khái quát về xử lý ảnh . 3
1.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh . 4
1.2.1. Ảnh số . 4
1.2.2. Điểm ảnh . 4
1.2.3. Mức xám (gray level) . 4
1.2.4. Xử lý ảnh số là gì và tại sao chúng ta cần xử lý ảnh số . 5
1.3. Các vấn đề chung liên quan đến xử lý ảnh số . 6
1.3.1. Xử lý ảnh mức thấp . 6
1.3.2. Những khó khăn khi xử lý ảnh số . 7
1.4. Ứng dụng của hệ thống xử lý ảnh . 8
1.5. Quá trình xử lý ảnh số . 10
1.6. Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh . 14
1.7. Nắn chỉnh biến dạng . 16
1.7.1. Khái niệm nắn chỉnh biến dạng . 16
1.7.2. Một số kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng trong nắn chỉnh biến dạng . 17
1.7.3. Các điểm đặc trưng để nắn chỉnh . 19
1.8. Phép toán hình thái (Morphology) trong nắn chỉnh biến dạng . 19
Chương 2. MỘ T S Ố K Ỹ THUẬ T N ẮN CH Ỉ NH BI Ế N D Ạ NG HÌNH H ỌC . 27
2.1. Nắn chỉnh trên cơ sở phân vùng ảnh . 27
2.2. Nắn chỉnh trên cơ sở tập các điểm đặc trưng . 31
2.3. Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên cơ sở vector . 41
2.4. Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên khung lưới . 45
2.4.1. Xây dựng hàm biến đổi . 45
2.4.2. Nhận xét kết quả . 47
2.5. Xây dựng khung nắn chỉnh . 47
2.6. Các mô hình nắn chỉnh sử dụng trong phần mềm IrasC . 48
2.6.1. Các mô hình nắn chỉnh trong IrasC . 48
2.6.2. Quá trình nắn chỉnh ảnh . 50
Chương 3. ỨNG DỤNG NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG . 55
3.1. Nắn chỉnh một cuốn sách . 55
3.2. Giới thiệu chương trình . 58
3.2.1. Mô tả các chức năng trong chương trình . 58
3.2.1.1. Chức năng quản lý các Style (ảnh mẫu) . 58
3.2.1.2. Chức năng quản lý các điểm đặc trưng . 58
3.2.1.3. Chức năng nâng cao chất lượng ảnh . 59
3.2.1.4. Chức năng lưu file ảnh sau khi thực hiện nắn chỉnh . 59
3.2.2. Giao diện chính của chương trình . 60
3.2.3. Kết quả của một số chức năng trong chương trình . 63
KẾT LUẬN . 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 66
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung:
iểm A, phép dịch A + x được xácđịnh bởi:
|A x x A
+ Các phép toán tập hợp Minkowski:
Cho A, B là các tập hợp điểm:
Phép cộng Minkowski:
B
A B A
Phép trừ Minkowski:
B
A B A
+ Phép giãn ảnh và co ảnh
Từ hai phép toán Minkowski, ta có phép toán hình thái cơ bản là phép
giãn ảnh và co ảnh :
Phép giãn ảnh (Dilation):
,
b
D A B A B A
Phép co ảnh (Erosion):
,
B
E A B A B A
Trong đó:
|B B
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
21
+ Một số tính chất:
Giao hoán:
, ,D A B A B B A D B A
Không giao hoán :
, ,E A B E B A
Kết hợp:
A B C A B C
Dịch chuyển bất biến:
A B x A B x
+ Ví dụ minh họa:
(a) Giãn ảnh D(A,B) (b) Co ảnh E(A,B)
Hình 1.4 Phép co và giãn ảnh
A và B có thể được xem là các đối tượng ảnh và B được gọi là phần tử
cấu trúc.
Thông thường, phép giãn ảnh làm tăng kích thước đối tượng ảnh trong
khi phép co ảnh làm giảm kích thước. Điều này tùy thuộc vào việc chọn phần
tử cấu trúc. Có hai phần tử cấu trúc phổ biến thường được dùng là tập hợp kề-
4 và tập hợp kề-8 trong hệ tọa độ Đềcác:
Ý nghĩa:
- Phép giãn ảnh biến đổi giá trị của các điểm nền kề-4 (hay kề-8) với
điểm ảnh thành các điểm ảnh, do vậy, nó làm tăng kích thước các điểm ảnh.
- Phép co ảnh biến đổi giá trị của các điểm ảnh kề-4 (hay kề-8) với
điểm nền thành các điểm nền, do vậy, nó làm giảm kích thước các điểm ảnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
22
Ví dụ:
(a) B = N4 (b) B= N8
Hình 1.5 Minh họa phép co và giãn ảnh
Các điểm ảnh gốc là các điểm màu xám, các điểm thêm vào là các điểm
có màu đen.
* Phép mở và đóng ảnh
Chúng ta có thể kết hợp phép giãn ảnh và co ảnh để tạo nên hai toán tử quan trọng hơn:
Mở ảnh:
, , ,O A B A B D E A B B
Đóng ảnh:
, , ,C A B A B E D A B B
+ Một số tính chất:
- Đối ngẫu:
, ,
, ,
C C
C C
C A B O A B
O A B C A B
- Dịch chuyển:
, ,
, ,
O A x B O A B x
C A x B C A B x
Ý nghĩa:
- Phép mở ảnh sẽ mở rộng những khoảng trống giữa các phần tiếp xúc
trong đối tượng ảnh, làm cho ảnh bớt gai hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
23
- Phép đóng ảnh sẽ làm mất đi những khoảng trống nhỏ trong ảnh, làm
mất đi nhiễu trong ảnh.
* Một số kết quả
Các toán tử cấu trúc thường được áp dụng:
8
1 1 1
1 1 1
1 1 1
B N
1
- - -
- 1 -
- - -
B
2
- 1 -
1 - 1
- 1 -
B
(a) (b) (c)
a) Ảnh A b) Giãn ảnh với 2B c) Co ảnh với 2B
Hình 1.6 Kết quả phép co và giãn ảnh
d) Mở ảnh với 2B e) Đóng ảnh với 2B f) it-and-Miss với B1 và B2
Hình 1.7 Kết quả phép mở và đóng ảnh
* Phép toán HitAndMiss
Cho một ảnh A và hai phần tử cấu trúc B1 và B2, ta có:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
24
1 2
1 2 1 2
1 2
, ,
is , , ,
, ,
C CE A B E A B
HitM s A B B E A B E A B
E A B E A B
với B1 và B2 là giới hạn và rời rạc nhau
1 2B B
(phép toán này còn được gọi là xác định viền mẫu, mẫu B1 cho đối
tượng ảnh và mẫu B2 cho nền ảnh)
+ Đường viền các điểm kề 4:
8,A A E A N
+ Đường viền các điểm kề 8:
4,A A E A N
Cách biểu diễn khác:
Biểu diễn phần tử cấu trúc dưới dạng ma trận
(gồm B1 và B2)
+ Cách thực hiện: dịch chuyển điểm gốc của phần tử cấu trúc lần lượt
trên các điểm ảnh theo thứ tự từ trên xuống dưới, từ trái qua phải, nếu các
điểm nền và điểm ảnh của phần tử cấu trúc khớp với trên ảnh thì ta giữ lại
điểm ảnh đó, nếu không ta đặt thành điểm nền.
4 phần tử cấu trúc được sử dụng để tìm góc của ảnh trong phép toán
HitAndMiss (thực chất là một phần tử quay theo 4 hướng khác nhau)
Sau khi tìm được góc theo các phần tử cấu trúc trên, ta kết hợp chúng lại
để được kết quả là các góc lồi của ảnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
25
* Xương ảnh
Khái niệm: Xương ảnh là tập hợp các đường độ dày là 1, đi qua phần
giữa của đối tượng ảnh và bảo toàn được tính chất hình học của đối tượng ảnh.
Tuy nhiên, không dễ dàng để nhận ra xương ảnh:
Ví dụ:
Hình 1.9 Tìm kiếm xương ảnh
Trong ví dụ (a), ta không thể tìm được đường thẳng có độ dày 1 đi qua
giữa đối tượng mà phản ánh được tính chất đơn giản của đối tượng. Trong ví
dụ (b), ta không thể bỏ đi một điểm trong đối tượng kề 8 mà giữ được tính
chất hình học của đối tượng.
Công thức cơ bản:
- Các tập hợp con của xương ảnh Sk(A):
, , 0,1,...kS A E A kB E A kB B k K
với K là giá trị lớn nhất của k trước khi Sk(A) trở thành rỗng.
(a) (b)
Hình 1.8 Sử dụng phép toán HitAndMiss để tìm góc lồi của một ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
26
ta có:
, ,E A kB B E A kB
Xương ảnh là hợp của các tập con xương ảnh:
0
( ) ( )
K
k
k
S A S A
Như vậy, đối tượng ảnh ban đầu có thể được tái tạo lại từ các tập con
xương ảnh, phần tử cấu trúc B và giá trị K:
0
K
k
k
A S A kB
Tuy nhiên, công thức này không phải lúc nào cũng bảo toàn được tính
chất hình học của ảnh.
+ Phép toán làm gầy ảnh:
Công thức:
1 2 1 2, , itMis , ,Thin A B B A H s A B B
Tùy thuộc vào cách chọn B1, B2 mà ta có các thuật toán làm gầy ảnh khác nhau.
Một cách biểu diễn khác:
Phần tử cấu trúc được dùng để tìm xương ảnh (điểm gốc ở tâm của phần
tử cấu trúc). Tại mỗi bước lặp, ảnh sẽ được làm gầy bởi phần tử cấu trúc bên
trái, sau đó đến phần tử cấu trúc bên phải, tiếp theo với phép quay 90o hai
phần tử cấu trúc trên. Quá trình được lặp đi lặp lại cho đến khi phép toán làm
gầy không dẫn đến sự thay đổi nào nữa.
Hình 1.10 Ví dụ về phép toán làm gầy ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
27
Chương 2
MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC
Như ta đã bàn trong chương 1, công việc nắn chỉnh thường có nhiều
bước, nhưng mục đích cuối cùng là nắn chỉnh bề mặt của một vật (đối tượng)
sao cho sau khi nắn chỉnh đối tượng sẽ không bị cong, bị vênh hay nhăn nheo,
và hình ảnh trông sẽ đẹp hơn.
Ta có thể định nghĩa: Nắn chỉnh ảnh là quá trình thao tác trên một đối
tượng ảnh số, sao cho khi ảnh ở bất kỳ hình dạng nào như cong, vênh, bị bóp
méo,… đều có thể được điều chỉnh.
Công việc của nắn chỉnh ảnh thực chất là đi thay đổi hay di chuyển các
Pixel (điểm ảnh) của hình ảnh từ vị trí n