Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
PHẦN 1. TỔNG QUAN

PHẦN 1. TỔNG QUAN

Tải bản đầy đủ - 0trang

1.2 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:

1.2.1. Trong nước

-



Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực trong bài toán tự động



giám sát giao thông tại Việt Nam [1]. Trọng tâm của bài tốn này là đếm số

lượng xe ơ tơ, xe máy trong khoảng thời gian nhất định, tính vận tốc trung bình

của dòng giao thơng, và tính chiều dài hàng đợi khi xảy ra ách tắc giao thông

bằng chuỗi hình ảnh thu được từ camera trong thời gian thực.



Hình 1. 1: Giao diện chương trình và kết quả của việc giám sát giao thông

-



Nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng bàn tay người: để thuận lợi cho việc giao



tiếp giữa con người và máy có rất nhiều phương pháp được ứng dụng vào lĩnh

vực này. Một trong số đó là nhận dạng cử chỉ bàn tay người. Nó cho phép dễ

dàng thao tác với máy mà không cần phải có thêm thiết bị ngoại vi: chuột, bàn

phím. [2]

-



Hệ thống giám sát giao thông bằng xử lý ảnh: Hệ thống bao gồm: camera



giám sát, camera chụp hình, mạng truyền thơng, phần mềm xử lý ảnh và dữ liệu

để phát hiện lỗi vi phạm và xử lý kịp thời đảm bảo an tồn, nâng cao ý thức

chấp hành luật giao thơng. Với hệ thống này thì video giao thơng sẽ được

camera giám sát gởi về server qua mạng cáp quang để lưu trữ và xử lý để phát

hiện và tách các lỗi vi phạm giao thông. [3]

-



Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động: xác định



các dấu phân cách đường, làn đường. Tính tốn khoảng cách dựa trên các dấu

phân cách thu được để đưa ra tín hiệu về đường đi cho phần điều khiển xe tự

động thơng qua chuẩn giao tiếp RS232. [4]



-9-



Hình 1. 2: Vị trí khi đi đúng làn đường

-



Robot tự hành ứng dụng xử lý ảnh với LabVIEW: xác định vật cản nhờ



camera và cảm biến khoảng cách, điều khiển xe tránh vật cản bằng cách điều

khiển rẽ hoặc lùi xe. [5]

1.2.2. Thế giới:

-



Hệ thống đậu xe sử dụng xử lý ảnh [6]

Với nạn kẹt xe trong thành phố gia tăng và gia tăng sự thiếu hụt



khoảng không gian đậu xe thì những chiếc xe cần một hệ thống cung cấp thông

tin đậu xe và hướng dẫn đậu xe tự động. Kết quả của bãi đậu xe này là đếm

được số lượng xe, nhận dạng vị trí có thể đậu xe được. Hệ thống mới này sẽ

cung cấp thông tin và hướng dẫn đậu xe thông qua xử lý ảnh thay vì các cảm

biến điện đặt trên sàn. Các camera được đặt trước cổng bãi đậu xe để chụp lại

các ảnh của xe, các ảnh này so sánh với các ảnh được cài đặt trước trong hệ

thống.

-



Nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý video để ứng dụng trong



giao thông” của V. Kastrinaki, M. Zervakis*, K. Kalaitzakis được chấp nhận

công bố rộng rãi vào năm 2003 để kiểm tra tình trạng giao thơng và tự động

hướng dẫn xe tham gia giao thông [7]

-



“Vehicular monitoring systems using image processing” của David



S.Breed, Wilbur E.DuVall, Wendell C.Johnson Hệ thống giám sát hoạt động của



- 10 -



xe sử dụng xử lý ảnh. Hệ thống bao gồm ít nhất một camera hoạt động và bộ xử

lý ảnh. Hệ thống xử lý xác định đặc điểm đặc trưng của đối tượng dựa vào

những điểm ảnh được gởi về từ những camera đang hoạt động này. [8]

-



“Image processing system to control vehicle headlamps or other vehicle



equipment” là hệ thống điều khiển đèn đầu hay là thiết bị khác qua xử lý ảnh,

gồm cảm biến mảng nhiều hình ảnh để thu về số lượng lớn điểm ảnh. Hệ thống

còn có bộ chuyển đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số để lượng tử hóa

những tín hiệu từ điểm ảnh sang giá trị số. Từ đây điều khiển các thiết bị trong

xe. [9]

1.3 MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI

Mục đích của đề tài là sử dụng lý thuyết điều khiển ô tô tự động, xử

lý ảnh dùng LabVIEW… nghiên cứu thiết kế, lắp đặt camera, bộ thu thập tín

hiệu nhận dạng các vật cản, đo khoảng cách để hỗ trợ ô tô chạy tự động.

1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

 Đối tượng và khách thể nghiên cứu:

-



Lý thuyết về điều khiển ô tô



-



Lý thuyết về xử lý ảnh



-



Thuật toán sử dụng LabVIEW



-



Xe, camera…



-



Lý thuyết về điện tử - điều khiển tự động



 Phạm vi nghiên cứu

-



Nghiên cứu lắp đặt camera



-



Thiêt kế bộ thu nhận và xử lý ảnh



-



Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh và nhận dạng



1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

-



Nghiên cứu đặc trưng thực tiễn khi tham gia giao thơng.



-



Nghiên cứu về tính ổn định và điều kiện an toàn của xe khi làm việc ở



ngoài thực tế.



- 11 -



-



Thiết kế bộ thu thập xử lý ảnh và xây dựng thuật toán điều khiển sử dụng



phần mềm LabVIEW

1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ TÍNH THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài “NGHIÊN CỨU VỀ THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ HỖ

TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG” sẽ giúp cho người tài xế được thoải mái khi

xe chạy ở đường xa lộ (ít người), nó phát hiện ra các vật cản có trên đường để

tự động điều khiển xe tránh các vật cản: lề đường, người tham gia giao thơng…

Ngồi ra nghiên cứu của đề tài khi thành công sẽ giúp người tham

gia giao thông được an tồn hơn khi có những cảnh báo nguy hiểm giúp người

tài xế cảnh giác, giúp cho con người có thể khám phá những nơi khơng thể đi

đến được (các hang, cống…), và sử dụng được trong lĩnh vực quân sự (xe

không người lái).

1.7 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI

Do đề tài tổng hợp từ nhiều môn khoa học khác nhau rất phức tạp

nên đề tài chỉ dừng lại ở mức thiết kế bộ thu thập và nhận dạng xử lý ảnh dùng

LabVIEW.

1.8 KẾ HOẠCH THỰC HIỆN

-



Nghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh.



-



Nghiên cứu các công cụ xử lý ảnh của LabVIEW.



-



Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển ô tô, điều khiển tự động.



-



Lên ý tưởng lắp đặt camera, tiến hành lắp đặt camera.



-



Áp dụng thuật toán cho việc điều khiển ô tô chạy tự động.



-



Khảo sát, đánh giá và khắc phục lỗi.



-



Thử nghiệm.



-



Kết luận, đánh giá.



- 12 -



PHẦN 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH

-



Con người thu nhận thông tin qua các giác quan trong đó thị giác là quan



trọng nhất. Cùng với sự phát triển của máy tính, xử lý ảnh và đồ họa cũng phát

triển với nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh là một lĩnh vực khá mới

mẻ nhưng nó đang có tốc độ phát triển rất nhanh bởi tính ứng dụng thực tế của

nó khá cao, các ứng dụng thơng minh tự động với sự góp sức của xử lý ảnh

mang tới rất nhiều sự tiện ích cho người sử dụng thay vì các loại cảm biến được

sử dụng trước đó hoặc thủ cơng. Nó đang kích thích các trung tâm đầu tư

nghiên cứu khả năng ứng dụng, thực tiễn. Hiện nay có rất nhiều ngành áp dụng

xử lý ảnh như: công nghệ thông tin, ô tô, công nghệ tự động…

-



Xử lý ảnh là lĩnh vực khó liên quan đến nhiều môn học, lĩnh vực khác và



cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số là một

mơn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập,

các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các cơng

cụ tốn như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như

trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân

tích và nhận dạng ảnh.

-



Q trình xử lý ảnh là quá trình thao tác với ảnh đầu vào nhằm đưa ra



một kết quả. Kết quả này là cho ra ảnh tốt hơn hoặc một kết luận.

Ảnh chất lượng

hơn

Ảnh đầu vào



Xử lý ảnh

Kết luận để điều

khiển cái gì đó



Hình 2. 1: Quy trình xử lý ảnh

-



Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao



chất lượng ảnh và phân tích ảnh

-



Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:



- 13 -



Hình 2. 2: Hệ thống xử lý ảnh [10]

2.2 CÁC BƯỚC TRONG XỬ LÝ ẢNH:

2.2.1. Thu nhận ảnh:

-



Ảnh thường được thu thập bởi các camera, scanner với độ phân giải, tốc



độ khác nhau. Ảnh nhận được qua camera là ảnh dạng tương tự.

-



Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 1 quá trình:

 Cảm biến: Biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện

 Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh



2.2.2. Tiền xử lý ảnh:

-



Ảnh thu thập qua camera do nhiều yếu tố khác nhau mà có thể bị nhiễu,



mờ…nên cần đưa qua bộ tiền xử lý để giảm nhiễu, nâng cao độ tương phản ảnh

để làm cho ảnh rõ nét, chất lượng hơn. Như vậy nhiệm vụ chính của tiền xử lý

là giảm nhiễu, nâng cao chất lượng của ảnh.

2.2.3. Phân tích ảnh:

-



Là phân ảnh thành các thành phần nhỏ để phân tích và nhận dạng ảnh.



Bước này là bước khó và có thể gây ra nhiều sai sót làm ảnh hưởng đến chất

lượng, độ chính xác của ảnh sau này.

2.2.4. Biểu diễn ảnh:

-



Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân



đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này

thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính [10].



- 14 -



-



Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hóa được



nhúng ở các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lưu ảnh nhằm 2 mục đích:

 Tiết kiệm bộ nhớ

 Giảm thời gian xử lý

2.2.5. Nhận dạng và nội suy:

-



Nhận dạng là xác định ảnh và so sánh với ảnh đã cho máy tính học trước



(đã lưu ảnh này trước trong bộ nhớ máy tính).

-



Nội suy là phán đốn ý nghĩa trên cơ sở ảnh đã nhận dạng. Ví dụ: một



loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã

điện thoại. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về

nhận dạng, các mơ hình tốn học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh

cơ bản:

 Nhận dạng theo tham số.

 Nhận dạng theo cấu trúc.

-



Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng



trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký

điện tử), nhận dạng văn bản (text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận

dạng mặt người…[10]

2.2.6. Cơ sở tri thức: [10]

-



Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ



sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo

nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa các

phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt

chước quy trình tiếp nhận 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. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.

2.2.7. Mơ tả ảnh: [10]

-



Từ Hình 2.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển



sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô,



- 15 -



đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng

và công nghệ. Thơng thường, các ảnh thơ đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay

đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh

(Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region). Một số phương

pháp biểu diễn thường dùng:

 Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)

 Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)

 Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)

-



Biểu diễn bằng mã chạy

 Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh



nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hố đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:

U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R

U( m, n) = 0 nếu (m, n) không thuộc R

 Trong đó: U(m, n) là hàm mơ tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n).Với

cách biểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc

1. Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ

độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mơ tảcó thể

là: (x, y) r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị“1” liên tục

theo chiều ngang hoặc dọc.

-



Biểu diễn bằng mã xích

 Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một



đường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn

thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm

các đoạn. Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,… mỗi hướng được mã hoá theo

số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng.

-



Biểu diễn bằng mã tứ phân





Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng



ảnh đầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã

đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã



- 16 -



và không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần

theo thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia

thành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất.

 Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong

thực tế, các q trình sử dụng ảnh số khơng nhất thiết phải qua hết các khâu đó

tùy theo đặc điểm ứng dụng. Hình 2.1 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu

đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được

nén, lưu lai để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo.

Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua cơng đoạn nâng cao chất lượng (khi

ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc

bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 2.2

cũng chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân

biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) hoặc

khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…



Hình 2. 3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh

2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH:

2.3.1. Điểm ảnh: [10]

-



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 hố. Số hố ảnh là sự biến đổi

gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật vềvị trí



- 17 -



(khơng gian) và độ sáng (mức xám). 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.

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 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. Mỗi phần tử trong ma trận được

gọi là một phần tử ảnh.

2.3.2. Độ phân giải ảnh

-



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. Việc lựa chọn

khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và

được phân bố theo trục x và y trong khơng gian hai chiều.

Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là

một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh

(320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình

CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng

diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.

2.3.3. Mức xám của ảnh [10]

-



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.

 Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được

gán bằng giá trị số tại điểm đó.

 Các thang giá trị mức xám thơng thường:16, 32, 64, 128, 256 (Mức

256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu



- 18 -



diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2 8=256 mức, tức là từ 0 đến

255).

 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.

 Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit

mơ tả 21 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có

thể là 0 hoặc 1.

 Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để

tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó

các giá trị màu: 28*3= 224 ≈ 16,7 triệu màu.

-



Thơng thường để khắc phục tính khơng đồng đều do hệ thống gây ra



người ta có 2 cách chỉnh mức xám.

 Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau

thành 1 bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám chính là chuyển ảnh về đen trắng.

Ứng dụng: in ảnh màu ra máy in đen trắng

 Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy các mức xám trung gian bằng

kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.

2.3.4. Biến đổi ảnh và nén ảnh: [10]

-



Biến đổi ảnh: Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính tốn nhiều



(độ phức tạp tính tốn cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính tốn

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 tốn. 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 (mơ tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker

 Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard



- 19 -



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

PHẦN 1. TỔNG QUAN

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×