Luận văn Tìm hiểu phép toán hình thái, phương pháp di truyền và ứng dụng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU PHÉP TOÁN HÌNH THÁI, PHƯƠNG PHÁP DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG HỌC VIÊN THỰC HIỆN: PHẠM ĐĂNG TỨ GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: PGS.TS. NGÔ QUỐC TẠO THÁI NGUYÊN – NĂM 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên LỜI CẢM ƠN Trong lời đầu tiên của báo cáo luận văn tốt nghiệp “Tìm hiểu phép toán hình thái, phương pháp di truyền và ứng dụng” này, tôi muốn gửi những lời cảm ơn và biết ơn chân thành của mình tới tất cả những người đã hỗ trợ, giúp đỡ tôi về chuyên môn, vật chất và tinh thần trong quá trình thực hiện luận văn. Trước hết, tôi xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Ngô Quốc Tạo thuộc viện Công nghệ thông tin, người đã trực tiếp hướng dẫn, nhận xét, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Xin chân thành cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin, Viện Công nghệ thông tin đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình và những người bạn thân đã giúp đỡ, động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và làm luận văn tốt nghiệp. Do thời gian thực hiện có hạn, kiến thức chuyên môn còn nhiều hạn chế nên đồ án tôi thực hiện chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Tôi rất mong nhận được ý kiến đóng góp của thầy, cô giáo và các bạn. Xin chân thành cảm ơn ! Thái Nguyên, tháng 11/2009 Phạm Đăng Tứ Trang 1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ LỜI NÓI ĐẦU 5 Chƣơng I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng hình ảnh 7 1. Giới thiệu chung về xử lý ảnh 7 2. Giới thiệu ảnh nhị phân 9 2.1. Một số khái niệm 9 2.2. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng các phép toán hình thái 11 2.3. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng kỹ thuật tìm xương và làm mảnh 13 3. Khái quát về phương pháp nâng cao chất lưởng hình ảnh 14 Chương II: Các khái niệm cơ bản về toán học hình thái 16 1. Quan hệ giữa khái niệm tập hợp và phép toán hình thái 16 1.1. Một số khái niệm cơ bản về tập hợp 17 1.2. Các phép toán logic trên ảnh nhị phân 20 2. Phép toán làm béo (Dilation) và làm gầy (Erosion) 21 2.1. Làm béo 21 2.2. Làm gầy 23 2.3. Phép toán Opening và Closing 23 2.4. Biến đổi Hit or Miss 27 3. Một số thuật toán dựa trên phép toán hình thái 28 3.1. Trích chọn biên 28 3.2. Tô miền 30 3.3. Tách các thành phần liên thông 31 3.4. Làm mảnh 33 3.5. Làm dầy 34 3.6. Tìm xương của ảnh 35 Chƣơng III: Thuật toán di truyền 37 Trang 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 1. Thuật toán di truyền là gì? 37 2. Sử dụng thuật toán di truyền trong toán học hình thái 37 3. Hoạt động của thuật toán di truyền 38 3.1. Quá trình lai ghép (phép lai) 41 3.2. Quá trình đột biến (phép đột biến) 43 3.3. Quá trình sinh sản và chọn lọc (phép tái sinh và phép chọn) 44 4. Mô hình thuật toán 44 Chƣơng IV: Một cách tiếp cận di truyền trong bài toán phân rã phân tử cấu trúc 46 1. Tiếp cận ngẫu nhiên 50 2. Cấu trúc dữ liệu 51 3. Giải thuật dựa trên thuật toán tìm kiếm di truyền 55 Chƣơng V: Thực nghiệm 61 1. Mô tả bài toán và giả thuyết 61 2. Giao diện chính của chương trình 61 3. Một số kết quả thử nghiệm 62 Chƣơng VI: Kết luận 67 Trang 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình I.1. Sơ đồ quy trình xử lý ảnh 8 Hình I.2. Mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng ảnh 13 Hình II.1.1. Ảnh nhị phân 16 Hình II.1.2. Ảnh đa cấp xám 17 Hình II.1.3. Các phép toán cơ bản trên tập hợp 19 HÌnh II.1.4. Các phép toán cơ bản 20 Hình II.2.1. Phép toán dilation 22 Hình II.2.2. Ứng dụng của phép toán dilation 22 Hình II.2.3. Loại bỏ thành phần nhiễu 23 Hình II.2.4. Phép toán Opening 24 Hình II.2.5. Phép toán Closing 24 Hình II.2.6. Phép toán Opening và Closing 25 Hình II.2.7. Xử lý nhiễu trong ảnh vân tay 26 Hình II.2.8. Phép toán Hit ỏ Miss 27 Hình II.3.1. Trích chọn biên 29 Hình II.3.2. Ảnh được trích chọn biên 30 Hình II.3.3. Ví dụ thuật toán tô miền . 31 Hình II.3.4. Tìm các thành phần liên thông trong ảnh 32 Hình II.3.5. Xác định vật thể lạ trong ảnh 33 Hình II.3.6. Làm mảnh ảnh 34 Hình II.3.7. Làm dầy ảnh 35 Hình II.3.8. Tìm xương của ảnh 36 Hình III.1. Mô phỏng quá trình tiến hóa 40 Hình III.2. Lai ghép một điểm 42 Hình III.3. Lai ghép hai điểm 42 Hình III.4. Cắt và ghép 42 Hình III.5. Ví dụ về phép lai . 43 Hình III.6. Đột biến tại bít thứ 6 44 Trang 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình III.7. Mô tả hoạt động thuật toán 45 Hình IV.1. Cấu trúc dữ liệu 53 Hình IV.2. Ví dụ về cắt và ghép nối 58 Trang 5 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên LỜI NÓI ĐẦU Trong thực tế, hình dạng thường được chú trọng hơn kích thước và con người nhận ra các đối tượng xung quanh chủ yếu thông qua hình dạng. Chính vì vậy, biểu diễn hình dạng là một vấn đề quan trọng và không thể thiếu trong quá trình nhận dạng đối tượng. Xử lý ảnh quan tâm chủ yếu đến việc trích chọn các thông tin hữu ích từ trong ảnh. Các thuật toán xử lý ảnh được phân ra làm 3 mức. Mức thấp nhất là các phương pháp thao tác trực tiếp với các dữ liệu thô, các giá trị điểm ảnh có thể bị nhiễu. Mức thứ hai là tận dụng các kết quả ở mức 1 để đưa ra các kết quả tốt hơn như: phân đoạn ảnh, liên kết ảnh. Mức thứ ba là các phương pháp trích trọn ngữ nghĩa các thông tin dựa trên các kết quả của các mức thấp hơn, ví dụ như: nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng mặt người. Toán học hình thái (Mathematic Morphology) là một lĩnh vực riêng biệt trong xử lý ảnh. Không giống như các cách tiếp cận khác thiên về toán học tính toán, MM dựa trên cấu trúc và hình dạng, dùng các toán hình thái cơ bản để làm đơn giản ảnh nhưng vẫn giữ lại những đặc trưng chính. MM còn là một công cụ cơ bản để trích chọn các thành phần ảnh, như biên ảnh, xương ảnh, rất hữu dụng cho việc biểu diễn các các vùng khác nhau trên một ảnh. Những kỹ thuật dùng toán hình thái như lọc ảnh, làm mảnh ảnh hay làm dầy ảnh có sử dụng toán học hình thái cũng được sử dụng trong quá trình tiền xử lý ảnh. Ngoài ra, một trong các ứng dụng quan trọng mà tôi đề cập chính trong luận văn này là: Phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ hơn. Phần tử cấu trúc là phần tử tham gia trong các phép toán hình thái, và việc phân rã phần tử cấu trúc hoặc nói một cách khác là ma trận điểm ảnh có ba lợi ích quan trọng: Thứ nhất, làm giảm phép toán trong các ứng dụng mà phần tử đó tham gia. Thứ hai, giảm không gian lưu trữ ảnh. Thứ ba, đối với Trang 6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên các hệ thống chỉ hỗ trợ tập lệnh SIMD trên các phần tử nhỏ hơn nhiều phần tử cấu trúc, thì việc phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ hơn là cần thiết. Trong khuôn khổ của luận văn này tôi đi tìm hiểu các khái niệm cơ bản về toán học hình thái như phép toán làm béo, làm gầy dựa vào cấu trúc mẫu, một số thuật toán dựa trên phép toán hình thái; Tìm hiểu về thuật toán di truyền, lai ghép, đột biến tái sinh và lựa chọn, phương pháp phân rã phần tử cấu trúc mẫu dựa trên thuật toán di truyền ..vv. Bố cục của luận văn được tổ chức như sau: Chƣơng I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh. Chƣơng II: Trình bày các khái niệm cơ bản về toán học hình thái. Chƣơng III: Trình bày các khái niệm liên quan đến thuật toán di truyền. Chƣơng IV: Giải quyết bài toán phân rã phần tử cấu trúc bằng phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên dựa trên thuật toán di truyền. Chƣơng V: Trình bày kết quả thực nghiệm Trang 7 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH 1. Giới thiệu chung về xử lý ảnh Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm: * Thứ nhất, biến đổi ảnh và làm đẹp ảnh. * Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếu của đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc) Nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phương pháp nhận dạng cơ bản như nhận dạng biên của một đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh ... Kỹ thuật này được sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể). Trong thực tế người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy trong văn bản Trang 8 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính, Nhận dạng chữ viết tay (với múc độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, ... Các quá trình của xử lý ảnh: Các quá trình của xử lý ảnh được tiến hành theo sơ đồ sau: Hình I.1 Sơ đồ quy trình xử lý ảnh Trước hết là qúa trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). Ảnh có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét qua scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Trang 9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước hết là công việc tăng cường hình ảnh (Image Enhancement) để nâng cao chất lượng hình ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục (Image Restoration) lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên (Edge Detection), phân vùng ảnh (Image Segmentation), trích chọn các đặc tính (Feature Extraction),v.v... Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh có thể mô tả ở hình I.1 2 Giới thiệu ảnh nhị phân Như đã giới thiệu ở trên. Trong quá trình xử lý ảnh, một ảnh thu nhập vào máy tính phải được mã hoá. Hình ảnh khi lưu trữ dưới dạng tập tin phải được số hoá. Tiêu chuẩn đặt ra là ảnh phải lưu trữ thế nào sao cho các ứng dụng khác nhau có thể thao tác trên các loại dữ liệu này. Hiện nay có trên 30 kiểu lưu trữ ảnh khác nhau, trong đó ta thường gặp các dạng ảnh sau: TIFF, GIF, BMP, PCX, JPEG, ... Nói chung mỗi kiểu lưu ảnh có ưu điểm riêng. 2.1. Một số khái niệm * Pixel (Picture Element): Phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, ngươì ta biến đổi tín hiêụ liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc, mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trang 10 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết là pixel - phần tử ảnh. Như vậy một ảnh là một tập hợp các pixel. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: Khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ x,y và màu. * Ảnh nhị phân. Tuỳ theo vùng các giá trị mức xám của điểm ảnh, mà các ảnh được phân chia ra thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ có giá trị 0 hoặc 1 thì ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân. * Với ảnh xám. Nếu dùng 8 bít (1 byte) để biểu diễn mức xám thì số các mức xám có thể biểu diễn được là 28 hay 256. Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn chúc mức cường độ tối nhất và mức 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất. * Với ảnh mầu. Cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ khác là các số tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba mầu riêng rẽ gồm: đỏ(red), lục(green) và lam(blue). Để biểu diễn cho một điểm ảnh mầu cần 24 bít, 24 bít này được chia thành ba khoảng 8 bít. Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các mầu chính tổ hợp của các mầu ta được nhiều mức biểu diễn, như vậy mỗi điểm ảnh có thể được mô tả rõ giá trị màu tự nhiên của nó (true color). Trang 11 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên * Ảnh đa cấp xám Ảnh đa cấp xám được áp dụng tronh nhiều lĩnh vực như sinh vật học hoặc trong công nghiệp. Thực tế chỉ ra rằng bất kỳ ứng dụng nào trên ảnh mức xám cũng ứng dụng được trên ảnh mầu. Ta có thể biến đổi ảnh mầu về ảnh xám. Mỗi điểm ảnh mầu có 3 giá trị (Red, Green, Blue), nếu 3 giá trị này bằng nhau thi ta có màu xám(Grey), khi đó với mỗi điểm ảnh ta chỉ cần lưu 1 giá trị. Việc xử lý ảnh nhị phân là một bước tiền xử lý các ảnh, để phân đoạn và tách ra các đặc tính. Nhờ vậy ta có thể biết được mối quan hệ tôpô giữa các điểm ảnh cũng như thực hiện các phép biến đổi ảnh không tuyến tính đạt hiệu quả; trong quá trình xử lý ảnh các phép biến đổi này dẫn đến sự đơn giản hóa việc đánh giá ảnh. Việc đếm các điểm ảnh trên ảnh nhị phân đã qua biến đổi tạo điều kiện thuận lợi cho việc tách ra các đặc tính. Bằng cách sử dụng các ảnh nhị phân đã qua xử lý như là những mặt nạ đối với các ảnh xám, ta có thể tách ra các vùng đáng quan tâm của một ảnh xám từ tập hợp các ảnh. Để tạo ra một ảnh nhị phân, một ảnh xám cần phải được biến đổi thành một ảnh nhị phân nhờ một quá trình phân đoạn thích hợp. Muốn thế phương pháp đơn giản nhất là phương pháp tách ngưỡng. Các giá trị nằm ở bên trên ngưỡng được gán giá trị 1 còn ở bên dưới ngưỡng thì được gán giá trị 0. Việc tìm giá trị ngưỡng có thể thực hiện tự động nhờ kỹ thuật tách ngưỡng tự động. 2.2. Đặt bài toán nâng cao chất lƣợng ảnh bằng các phép toán hình thái. Hình ảnh trong thực tế khi nhận được qua các thiết bị như: Photocopy, Fax, .. ít nhiều đều bị nhiễu, thâm chí có thể biến dạng đến mức độ có thể khiến người nhận được hiểu sai về mặt ý nghĩa. Như chúng ta đã biết trong các ngành Thiết kế kỹ thuật như: Thiết kế máy, Thiết kế xây dựng, Thiết kế mạch điện v.v. dù là theo TCVN (tiêu chuẩn Việt Nam) hay ISO(International Trang 12 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Standard Oganize), một bản vẽ được thể hiện chỉ xoay quanh một số dạng đường như: đường thẳng, đường cong khép kín ,đường cong mở (có thể lồi hoặc lõm), các cung tròn, elip, đường ZigZag...Các dạng đường như thế được biểu diễn bằng những nét vẽ. Nét vẽ có thể là nét liền (Continuous), có thể là nét đứt (dash), có thể là nét chấm gạch như đường tâm (Center), có thể là đường khuất (Hide)... (Hình 1.2).., Mỗi độ lớn (high) của nét vẽ (nét mảnh hoặc nét đậm), có khi thể hiện một ý nghiã khác nhau . Như trong thể hiện của đường ren của một bulon chẳng hạn: Đường chân ren phải được thể hiện bằng một nét liền mảnh, trong khi đường đỉnh của ren lại phải thể hiện bằng một nét đậm. Hoặc một đường khuất, sẽ thể hiện cho hình chiếu cuả một đường thuộc một mặt được nằm ở phía sau của một mặt khác theo góc nhìn vuông góc với mặt phẳng chiếu. Trong khi đó, nét liền sử dụng để biểu diễn cho hình chiếu cuả đối tượng ở mặt trước đó. Do vậy, nếu như nét vẽ của một đường thẳng lẽ ra là một nét vẽ liền trong khi đó đường mà chúng ta nhận được lại là một nét đứt thì việc đọc các thông tin trên bản vẽ sẽ dẫn đến việc hiểu sai về mặt ý nghĩa là điều không tránh khỏi. Để giải quyết bài toán này như: Nối liền những nét đứt, làm trơn biên ảnh ... các phép toán hình thái nhị phân đã ra đời, thông qua đó các phép đóng ảnh, mở ảnh cũng được định nghĩa để giải quyết bài toán nêu trên. Trang 13 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 2.3. Đặt bài toán nâng cao chất lƣợng ảnh bằng kỹ thuật tìm xƣơng và làm mảnh Trong xử lý ảnh và nhận dạng ảnh, có một số loại ảnh đường nét gồm các đối tượng (objects) là các đường cong có độ dài lớn hơn nhiều so với độ dày của nó, ví dụ như là ảnh các kí tự, dấu vân tay, sơ đồ mạch điện tử, bản vẽ kỹ thuật, bản đồ v.v... Để xử lý các loại ảnh này người ta thường xây dựng các hệ mô phỏng theo cách phân tích ảnh của con người gọi là hệ thống thị giác máy (Computer Vision System). Có nhiều hệ thống được cài đặt theo phương pháp này như hệ thống nhận dạng chữ viết bằng thiết bị quang học OCR (Optical Character Recognition ), hệ thống nhận dạng vân tay AFIS (Automated fingerprint Identification System) v.v... Hình I.2. Mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng ảnh Có nhiều phương pháp trích chọn đặc điểm được biết tới như phương pháp sử dụng sóng ngắn (Wavelet), sử dụng hệ số Fourier, sử dụng các mô men bất biến, sử dụng các đặc trưng của biên như tính trơn và các điểm đặc biệt, sử dụng các đặc trưng tô pô dựa trên xương của đường nét Phương pháp trích chọn đặc điểm sử dụng ảnh đã mảnh được sử dụng nhiều vì việc Trang 14 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên trích chọn đặc điểm trở nên dễ dàng. Sau bước này các đường nét đã mảnh được véctơ hoá ảnh phục vụ việc nén dữ liệu, nhằm giảm thiểu yêu cầu về không gian lưu trữ, xử lý và thời gian xử lý. Kỹ thuật làm mảnh là một trong nhiều ứng dụng của phép toán hình thái học (Morphology) sẽ giải quyết một số vấn đề cuả bài toán nêu trên trong công đoạn tiền xử lý ảnh. 3. Khái quát về phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng hình ảnh. Nâng cao chất lượng hình ảnh là một bước quan trọng tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi một số đặc tính của ảnh như thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn ảnh, khuếch đại ảnh, ... tăng cường ảnh và khôi phục ảnh là hai quá trình khác nhau về mục đích. Tăng cường ảnh bao gồm một loạt các phương pháp nhằm hoàn thiện trạng thái quan sát của một ảnh. Tập hợp các kỹ thuật này tạo nên giai đoạn tiền xử lý ảnh. Nhiệm vụ của tăng cường ảnh không phải là làm tăng lượng thông tin vốn có trong ảnh mà làm nổi bật các đặc trưng đã chọn làm sao để có thể phát hiện tốt hơn, tạo thành quá trình tiền xử lý cho phân tích ảnh. Khôi phục ảnh nhằm khôi phục ảnh gần với ảnh thực nhất trước khi nó bị biến dạng do nhiều nguyên nhân khác nhau. Khôi phục ảnh đề cập tới các kỹ thuật loại bỏ hay tối thiểu hóa các ảnh hưởng của môi trường hay các hệ thống thu nhận, phát hiện và lưu trữ ảnh đến ảnh thu nhận được. Ở đây, ta có thể liệt kê các nguyên nhân biến dạ