NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÁCH BIÊN ỨNG DỤNG TRONG XỬ LÝ ẢNH

1. Tính cấp thiết:

Ngày nay xử lý ảnh ngày càng phổ biến và được phát triển mạnh với nhiều ứng dụng thực tế trong ngành y học, an ninh, giao thông, hệ thống bảo mật, tự động hóa … Các ứng dụng trong chẩn đoán y học dựa vào các thiết bị phần cứng đa dạng như máy chụp cắt lớp (CT – Computed Tomography), máy chụp cộng hưởng từ (MRI – Magnetic Resonance Imaging), máy siêu âm, máy điện tim, chụp X-Ray. Trong an ninh, xử lý ảnh giúp phát hiện chuyển động, giúp cảnh báo xâm phạm, phát hiện các tình huống bất thường dựa trên nhận dạng cử động của cơ thể người. Trong giao thông giúp theo dõi lưu thông: cảnh báo sớm tình trạng ùn tắc, ghi nhận các trường hợp phóng nhanh lạng lách, vượt đèn đỏ, chụp và truy suất số xe vi phạm để xử lí. Trong dây truyền tự động hóa giúp đo lường và kiểm định chất lượng.

Nhằm thiết kế các ứng dụng đạt hiệu quả cao thì vấn đề xử lý nhằm đáp ứng về tốc độ, thời gian thực là những yêu cầu rất quan trọng trong hầu hết các ứng dụng. Để đáp ứng được các yêu cầu này thì ta phải xử lý một cách tốt nhất từng giai đoạn trong quá trình xử lý ảnh. Một trong những giai đoạn quan trọng này là tách biên các đối tương của một bức ảnh.

Bài toán tách biên các đối tượng trong ảnh phát triển khá lâu nên đã có nhiều công nghệ ra đời và phát triển, Về mặt tổng quan, có các phương pháp để trích biên như: Canny, Sobel, Prewitt, log… Mỗi phương pháp đều có mặt ưu nhược điểm của nó .Vì vậy, luận văn sẽ tập trung nghiên cứu và đánh sâu các phương pháp này.

2. Mục đích nghiên cứu 

• Nghiên cứu , tìm hiểu một số phương pháp tách biên cỗ điển
• Thực thi thuật toán phát hiện biên trên Matlab và FPG

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

- Đối tượng nghiên cứu:

• Lý thuyết tổng quan về bài toán tách biên ảnh số
• Lý thuyết liên quan đến các phương pháp tách biên trong ảnh số
• Nghiên cứu mô hình tách biên trên phần mềm và phần cứng

- Phạm vi nghiên cứu:

• Nghiên cứu lý thuyết liên quan về kĩ thuật tách biên
• Xây dựng mô hình thử nghiệm

4. Phương pháp nghiên cứu:

• Thu thập, phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài từ đó đưa ra cái nhìn tổng quan, các khó khăn gặp phải, các ràng buộc của bài toán.
• Tiến hành phân tích, xây dựng các phương pháp tách biên trên phần mềm và phần cứng.
• Xây dựng và thực thi việc đánh giá hiệu quả phương pháp bằng ngôn ngữ Matlab và Verilog.
• Kiểm thử, đánh giá trên các kết quả đạt được

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài:

• Ý nghĩa khoa học : Giúp đưa ra một cái nhìn tổng quan về bài toán tách biên ảnh. Nghiên cứu về giải pháp tách biên, đề xuất các giải pháp để cho kết quả tốt hơn. Đánh giá mức độ hiệu quả cũng như những tồn tại của các phương pháp nghiên cứu
• Ý nghĩa thực tiễn : Tách biên là một trong những bước quan trong lĩnh vực xử lí hình ảnh hiện nay. Trong tương lai nó sẽ được ứng dụng phổ biên hơn trong nhiều lĩnh vực trong đời sống như an ninh, quốc phòng , ý tế… Bài toán tách biên đòi hỏi mức độ chính xác cao vì vậy việc nghiên cứu của đề tài sẽ giúp đưa ra các kiến nghị, phương pháp để giúp hoàn thiện bài toán tách biên còn nhiều thiếu sót này

6. Mô Hình đề xuất:

7. Bộ Ảnh sử dụng:

8. Kết quả sau khi xử lý:

9. Nhận xét kết quả

Đối với bộ lọc Sobel và Prewitt kết quả tách biên khi thực hiện trong phần mềm và trên phần cứng là giống nhau, điều này cho thấy thuật toán xây dựng được đảm bảo tính đúng đắn đồng thời giải quyết được những khó khăn nhất định khi chuyển thiết kế xuống KIT FPGA

Với những bức ảnh có chất lượng tốt, mức xám ổn đinh, các đối tượng được tách biên rõ ràng và ít bị nhiễu. 

Với những bức ảnh phức tạp (hình biensoxe.jpg và bienbaogiaothong1.jpg) có nhiều chi tiết và có độ thay đổi mức xám không rõ ràng thì cả bộ lọc Sobel và Prewitt đều cho kết quả chưa thực sự tốt mặc dù các chi tiết vẫn được thể hiện rõ ràng. Tuy nhiên trong trường hợp này ta vẫn thấy bộ lọc Sobel tách biên tốt hơn so với Prewitt, điều này được thể hiện qua các biên của bức ảnh dùng bộ lọc Sobel được tách ra nhiều và rõ ràng hơn so với Prewitt.