Nghiên cứu thuật toán dò tìm chuyển động ứng dụng cho camera thông minh.

- TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG.
- Khái quát về xử lý ảnh.
- Xử lý ảnh là gì.
- Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.
- Điểm ảnh (Picture Element.
- Quan hệ giữa các điểm ảnh.
- Một số phương pháp biểu diễn ảnh.
- Xử lý nâng cao chất lượng ảnh.
- THUẬT TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG.
- Thuật toán.
- Thư viện xử lý ảnh OpenCV.
- 64 5 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT, KÝ HIỆU MPEG Moving Picture Experts Group CIE Commission Internationale d'Eclairage RGB Red, Green, Blue HSV Hue, Saturation, Value NTSC National Television System Committee CMY Cyan Magenta Yellow YIQ Mô hình màu YIQ GIF Graphics Interchange Format JPEG Joint Photographic Experts Group TV Television RLC Run Length Coding LZW Lempel Ziv-Wench USB Universal Serial Bus CPU Central Processing Unit OpenCV Open Source Computer Vision API Application Programming Interface 3D 3-Dimensions VC++ Visual C++ 6 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ cơ bản quá trình xử lý ảnh.
- 9 Hình 1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh.
- 10 Hình 1.3 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh, lưu đồ thông tin giữa các khối.
- 13 Hình 1.4 Lân cận của điểm ảnh.
- 16 Hình 1.5 Hệ tọa độ màu RGB.
- 19 Hình 1.6 Hệ tọa độ màu HSV.
- 20 Hình 1.7 Giá trị lấy mẫu lượng tử hóa.
- 24 Hình 1.8 Biểu diễn ảnh bằng mã xích.
- 25 Hình 1.9 Biểu diễn mức xám của ảnh số.
- 27 Hình 1.10 Ảnh thu được và ảnh mong muốn.
- 31 Hình 1.11 Cấu tạo khung video.
- 37 Hình 3.1 Sơ đồ khối thực hiện thuật toán dò tìm chuyển động.
- 46 Hình 3.2 Sơ đồ phần cứng.
- 47 Hình 3.3 Lịch sử phát triển của thư viện xử lý ảnh OpenCV.
- 49 Hình 3.4 Tổ chức của OpenCV.
- 51 Hình 3.5 Cài đặt OpenCV.
- 54 Hình 3.6 Video đầu vào.
- 55 Hình 3.7 Thiết lập nền trung bình.
- 56 Hình 3.8 Nền trung bình được cập nhật.
- 57 Hình 3.9 Mặt nạ đối tượng chuyển động.
- 58 Hình 3.10 Mặt nạ nhị phân.
- 59 Hình 3.11 Mặt nạ nhị phân sau khi khử nhiễu.
- 60 Hình 3.12 Kết quả dò tìm chuyển động.
- 61 Hình 3.13 Kết quả dò tìm chuyển động với camera.
- Thì thị giác máy tính hay là một hệ thống thông minh có những giác quan nhìn nhận và xử lý thông tin như thị giác của con người ngày càng phát triển mạnh mẽ như hệ thống camera thông minh dùng trong giám sát hay an ninh được ứng dụng rộng rãi trong nhiễu lĩnh vực của cuộc sống.
- Trong bất kỳ tình huống giám sát từ xa nào camera thông minh phải đưa ra quyết định thông minh lựa chọn khung hình đáng chú ý nhiều nhất để tối ưu hóa truyền thông và hiệu năng xử lý.Từ đó việc phát hiện sự thay đổi của hình ảnh được ứng dụng rộng rãi như: Giám sát Video, viễn thám, các hệ thống tương tác thông minh, hệ thống xe tự lái thông minh..etc.
- Bên cạnh đó đề tài cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về vai trò và khả năng ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh vào trong thực tiễn cuộc sống.
- Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Trong luận văn này đối tượng được xử lý là các khung hình, được ghi sẵn trong tệp video và các khung hình thu trực tiếp từ camera.
- Nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ lập trình C++ trên nền Microsoft Visual Studio 2010 và thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở OpenCV của Intel.
- Nội dung Mở đầu Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG Chương 2: THUẬT TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG Chương 3: THỰC NGHIỆM THUẬT TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG Chương 4: KẾT LUẬN, HƯỚNG PHÁT TRIỂN, ỨNG DỤNG THỰC TIỄN 9 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN DÒ TÌM CHUYỂN ĐỘNG 1.1.
- Khái quát về xử lý ảnh 1.1.1.
- Xử lý ảnh là gì? Con người thu nhận thông tin vềhình ảnh thông qua giác quan thị giác quá trình xử lý phân tích thao tác với các thông tin hình ảnh nhận được từ mắt người xảy ra trong não bộ và đưa ra kết quả điều khiển các cơ quan khác trong cơ thể có thể coi là một quá trình xử lý ảnh.
- Xuất phát từ thực tiễn trên cùng với sự phát triển nhanh chóng của các ngành công nghiệp, các ứng dụng thực tiễn lĩnh vực xử lý ảnh và đồ họa hình ảnh cũng phát triển nhanh chóng và ứng dụng nhiều trong cuộc sống.
- Sơ đồ cơ bản của quá trình xử lý ảnh: Hình 1.1 Sơ đồ cơ bản quá trình xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ.
- Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh.
- Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được Hình ảnh Thu nhận ảnh Hệ thống xử lý ảnh ( phần cứng, phần mềm, thuật toán…) Kết quả xử lý ảnh 10 chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.
- Hình 1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng.
- Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD - Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
- Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) b) Tiền xử lý (Image Processing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng.
- Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
- Đây là Thu nhận ảnh Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Biểu diễn và mô tả Nhận dạng và nội suy Cơ sở tri thức 11 phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh.
- Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính.
- Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận 12 và xử lý ảnh theo cách của con người.
- Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người.
- Một số phương pháp biểu diễn thường dùng.
- Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh.
- Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo.
- Hình 1.3 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh, lưu đồ thông tin giữa các khối 14 1.1.2.
- Điểm ảnh (Picture Element) Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng.
- Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá.
- Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng.
- Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel.
- Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định.
- Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật.
- Độ phân giải của ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.
- Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh.
- Mức xám của ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó.
- Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh.
- a) Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó.
- c) Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
- Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.
- Định nghĩa ảnh số Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.
- Quan hệ giữa các điểm ảnh Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y).
- Tập con các điểm ảnh là S.
- cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q.
- a) Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors) Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y).
- 16 (x -1, y-1) (x, y-1) (x+1,y-1) (x -1, y) (x, y) (x+1,y) (x-1, y+1) (x, y+1) (x+1,y+1) Hình 1.4 Lân cận của điểm ảnh *Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) (Có thể coi lân cận chéo la 4 hướng: Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc) Np(p.
- NP(p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p.
- b) Các mối liên kết điểm ảnh.
- Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường độ Bắc Đông Tây Nam x y 17 sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(p.
- Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N8(p.
- Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết m nếu.
- q thuộc NP(p) c) Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh.
- z là một điểm ảnh khác.
- Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và q(s, t) được định nghĩa như sau: De(p, q.
- y - t | Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác.
- khi đó độ dài thật là chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều dọc.
- Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12" là  1mm.
- Khoảng cách D8(p, q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board 18 Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau: D8(p,q.
- Biến đổi ảnh Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu.
- Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi.
- Người ta sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán.
- Sau khi xử lý dễ dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm.
- Biến đổi Fourier, Cosin, Sin - Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker - Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve),Hadamard Một số các công cụ sác xuất thông kê cũng được sử dụng trong xử lý ảnh.
- Muốn xử lý ảnh trên máy tính ta cần phải số hóa ảnh, tức là đưa ảnh từ thực tế vào máy tính.
- Như vậy, mỗi pixel ảnh màu ký hiệu Px, được viết: (T: trong công thức dướ đây là ký hiệu chuyển vị) Pxred, green, blueT Người ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng với hệ tọa độ x-y-z) để biểu diễn màu như sau: Hình 1.5 Hệ tọa độ màu RGB Trong cách biểu diễn này ta có công thức: đỏ + lục + lơ =1 Công thức này gọi là công thức Maxwell.
- c) Lƣợng tử hóa Lượng tử hoá là một quá trình lượng hoá tín hiệu thật dùng chung cho các loại xử lý tín hiệu trên cơ sở máy tính.
- Mỗi một số trong các giá trị mẫu Z cần phải biến đổi thành một tập hữu hạn số bit để máy tính lưu trữ hoặc xử lý.
- Hình 1.7 Giá trị lấy mẫu lượng tử hóa Giả sử Z là một giá trị lấy mẫu (số thực) tại vị trí nào đó của mặt phẳng ảnh, và Zmin

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt