LỜI GIỚI THIỆU

Trong những năm gần đây, xử lý hình ảnh (image processing) đã đạt được nhiều thành tựu và tiến bộ vượt bậc. Trong đó, nhận dạng và phân loại hình ảnh là một trong những lĩnh vực được theo đuổi một cách tích cực nhất. Ý tưởng cốt lõi của việc nhận dạng và phân loại hình ảnh là phân tích ảnh từ các dữ liệu thu được bởi các cảm biến hình ảnh như camera, Webcam,… Nhờ các hệ thống xử lý ảnh, con người đã giảm được khối lượng công việc cũng như tăng sự chính xác trong việc đưa ra các quyết định liên quan đến xử lý hình ảnh trên nhiều lĩnh vực: quân sự và quốc phòng, các hệ thống kỹ nghệ hoá sinh, giải phẫu, các hệ thống giao thông thông minh, robotics, các hệ thống an ninh…

Nhận dạng và phân tích ảnh là một lĩnh vực liên ngành. Để thực hiện tốt công việc nhận dạng và phân tích này, đòi hỏi người nghiên cứu phải am hiểu nhiều lĩnh vực trong đó đặc biệt là các lĩnh vực liên quan tới cảm biến, các hệ thống xử lý ảnh, các giải thuật xử lý hình ảnh/tín hiệu, VLSI, phần cứng và phần mềm, các hệ thống tích hợp…

Mục đích của luận văn này là trình bầy một phương pháp nhận dạng vật thể dựa trên thuật toán kth-law ECP-SDF. Theo đó, tôi sẽ lần lượt trình bày về cơ sở lý thuyết của việc xử lý ảnh, nhận dạng vật thể,chương trình MATLAB với các hộp công cụ về khảo sát và xử lý ảnh(image acquisition toolbox và image processing toolbox), các giải thuật liên quan: FFT, Kth-law ECP-SDF và chương trình mô phỏng nhận dạng vật bất biến theo tỉ lệ.

Bởi thời gian hạn hẹp cũng và nhiều hạn chế về kiến thức trong lĩnh vực hết sức mới mẻ này, tôi mong luận văn này sẽ trình bày một sự hiểu biết tương đối về xử lý ảnh nói chung và nhận dạng vật thể nói riêng. Đồng thời, hy vọng rằng trong một tương lai không xa sẽ có điều kiện ứng dụng những nghiên cứu đã đạt được trong luận văn này vào thực tế.

Trong quá trình hoàn thành luận văn, tôi xin đặc biệt cảm ơn tới Ths Nguyễn thị Thanh Vân và PGS.TS Trần Quanh Vinh. Đồng thời tôi cũng xin cảm ơn tất cả các thầy cô giáo đã dạy tôi trong suốt 4 năm học qua tại trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.

CHƯƠNG 1

MỞ ĐẦU

1.1. Bài toán nhận dạng vật thể và mục đích của luận văn

Cho đến nay việc sử dụng các cảm biến hình ảnh như camera, Webcam,… đã trở nên hết sức phổ biến trong đời thường cũng như trong lĩnh vực xử lý ảnh. Việc sử dụng chương trình MATLAB như một công cụ hữu ích trong xử lý hình ảnh cũng không còn xa lạ đối với nhiều người. Tuy vậy, nhận dạng vật thể vẫn là một lĩnh vực hết sức hấp dẫn và còn nhiều điều cần khám phá.

Dù cho các công nghệ về nhận dạng và phân loại ảnh đã đạt được nhiều thành tựu đáng chú ý, lĩnh vực này vẫn phải đối mặt với nhiều vấn đề lớn về kỹ thuật cần giải quyết. Các vấn đề này thường bao gồm: sự ‘méo’ của vật thể do môi trường có nhiễu, góc quay từ cảm biến hình ảnh tới vật thể. Đôi khi sự thay đổi của vật thể cần nhận dạng không được biểu diễn một cách chính xác do các giải thuật được ứng dụng với tập dữ liệu hạn chế. Ngoài ra, còn nhiều vấn đề nảy sinh trong thực tế làm cho vật cần nhận dạng bị ‘méo’ trong quá trình xử lý hình ảnh. Trong các điều kiện thực tế khó khăn này, một hệ thống nhận dạng đáng tin cậy cần phải thực thi được chức năng nhận dạng và phân loại theo thời gian thực với tỉ lệ chuẩn xác cao. Do đó, việc cái tiến và phát triển các hệ thống xử lý ảnh cũng như các giải thuật là điều hết sức cần thiết đối với nhận dạng và phân loại vật thể cần sự chính xác và tốc độ cao.

Đã có nhiều kỹ thuật được phát triển và ứng dụng trong lĩnh vực nhận dạng và phân loại vật thể: nhận dạng đường biên, nhận dạng qua mầu sắc vật thể, các thuật toán lọc nhiễu,… tuy nhiên phần lớn các kỹ thuật này gặp khó khăn do vật thể bị thay đổi về hình dạng dưới các góc quay khác nhau của cảm biến hình ảnh. Luận văn này trình bày một kỹ thuật hiệu quả để giải quyết vấn đề đó. Đó là kỹ thuật nhận dạng vật thể dựa trên thuật toán kth-law ECP-SCF. Đồng thời, trong khuôn khổ luận văn này tôi cũng giới thiệu chương trình nhận dạng vật thể theo thời gian thực dùng thuật toán này được viết trên MATLAB.

1.2. Tổ chức luận văn

Luận văn được trình bày thành chương.

Chương 1, tác giả trình bày tóm tắt về vấn đề cần giải quyết cũng như tổ chức của luận văn.

Chương 2 Tổng quan về xử lý ảnh – Nhận dạng vật thể, tác giả trình bày về các khái niệm thường gặp và các giai đoạn trong xử lý ảnh nói chung và nhận dạng vật thể nói riêng.

Chương 3 Nhận dạng vật bằng xử lý ảnh, tác giả giới thiệu về các phương pháp chung nhất trong nhận dạng vật thể qua việc sử dụng các hàm: tương quan tuyến tính và tương quan phi tuyến. Đồng thời trình bày về lý thuyết của biến đổi Fourier rời rạc(DFT), biến đổi Fourier nhan (FFT) cũng như thuật toán của bộ lọc tổng hợp ECP-SDF bậc k.

Chương 4 Xử lý ảnh với Matlab, tác giả giới thiệu về chương trình matlab và ứng dụng Matlab trong xử lý ảnh. Đồng thời tác giả đã giới thiệu về các hộp công cụ xử lý ảnh (image processing toolbox) và thu nhận ảnh (image acquisition toolbox) cùng các lệnh thường dùng.

Chương 5 Thực nghiệm và kết quả, tác giả trình bày về các bộ lọc đơn, bộ lọc tổng hợp ECP-SDF bậc k và thí nghiệm áp dụng các bộ lọc trong nhận dạng vật. Đồng thời, trong chương này tác giả cũng đưa ra các ý kiến đánh giá về các khó khăn, giải pháp khắc phục và các ứng dụng có thể dùng tới bộ lọc tổng hợp ECP-SDF bậc k.

Môc lôc

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767054"]LỜI GIỚI THIỆU.. 1

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767055"]CHƯƠNG 1. 2

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767056"]MỞ ĐẦU.. 2

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767057"]1.1. Bài toán nhận dạng vật thể và mục đích của luận văn. 2

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767058"]1.2. Tổ chức luận văn. 2

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767059"]CHƯƠNG 2. 4

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767060"]TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH - NHẬN DẠNG VẬT THỂ. 4

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767061"]2.1 Xử lý ảnh (số) và các khái niệm liên quan: 4

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767062"]2.1.1 Xử lý ảnh (số) 4

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767063"]2.1.2 Các khái nịêm liên quan: 4

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767064"]2.1.3.Nhận dạng và phân loại ảnh (recognition and classification of image partterns) 7

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767065"]1.Phương pháp phân loại dựa trên việc thu nhận có giám sát(supervised learning). 9

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767066"]2.Phương pháp phân loại sử dụng các kỹ thuật không cần giám sát(nonsupervised learning). 9

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767067"]CHƯƠNG 3. 10

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767068"]NHẬN DẠNG VẬT BẰNG XỬ LÝ ẢNH.. 10

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767069"]3.1.Tương quan tuyến tính và tương quan phi tuyến. 10

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767070"]3.2 Các kỹ thuật lọc phi tuyến trong nhận dạng theo tỉ lệ. 12

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767071"]3.3 Thuật toán Kth_law ECP-SDF (equal-correlation-peak synthetic discriminant function) tạm dịch là hàm phân biệt và tổng hợp ảnh tuân theo tỉ lệ tương quan. 13

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767072"]3.4 BIẾN ĐỔI FOURIER RỜI RẠC.. 14

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767073"]3.4.1. Lấy mẫu trong miền tần số và biến đổi Fourier rời rạc. 15

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767074"]3.4.2. Biến đổi Fourier nhanh FFT: 20

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767075"]CHƯƠNG 4. 21

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767076"]XỬ LÝ ẢNH VỚI MATLAB.. 21

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767077"]4.1 Giới thiệu về MATLAB.. 21

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767078"]4.1.1 Các đặc điểm cơ bản của MATLAB: 21

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767079"]4.1.2 Phát triển giải thuật và ứng dụng. 22

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767080"]4.1.3 Phân tích và tiếp cận dữ liệu: 23

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767081"]4.1.4 Tiếp cận dữ liệu. 24

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767082"]4.1.5 Hình ảnh hóa dữ liệu. 24

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767083"]4.1.6 Xuất kết quả và triển khai ứng dụng. 25

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767084"]4.2 Xử lý ảnh bằng MATLAB.. 25

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767085"]4.2.1.Ảnh trong MATLAB.. 25

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767086"]4.2.2.Hộp công cụ xử lý ảnh (image processing toolbox): 26

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767087"]4.2.3.Hộp công cụ thu nhận ảnh (image acquisition toolbox): 27

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767088"]4.2.4.Một số ví dụ về xử lý ảnh với Matlab: 28

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767089"]CHƯƠNG 5. 31

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767090"]THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ.. 31

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767091"]5.1 Nhắc lại bài toán nhận dạng đặt ra ở chương 1: 31

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767092"]5.2 Thuật toán: 31

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767093"] 5.3 Chương trình nhận dạng vật bất biến theo tỉ lệ: 32

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767094"]5.4. Đánh giá kết quả thu được: 35

[URL="http://www.docs.vn/vi/#_Toc199767095"]5.5 Các ứng dụng có thể áp dụng: 36