Phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl của ảnh là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong xử lý ảnh. Nhận dạng ảnh dùng máy tính liên quan tới việc nhận dạng và phân loại các đối tượng trong bức ảnh do đó phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl là một công cụ quan trọng. Phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl sẽ làm giảm một cách đáng kể khối lượng dữ liệu cần xử lý và loại bỏ các thông tin không cần thiết trong khi vẫn đảm bảo các thuộc tính quan trọng về cấu trúc của ảnh. Trong bài viết này, tìm hiểu về một số kiểu đường trang cá cược bóng đá dkbl, một số kỹ thuật phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl hiện đang được sử dụng.

1.Phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl là gì?

Phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl là một công cụ quan trọng trong xử lý ảnh số. Nó làm giảm một cách đáng kể khối lượng dữ liệu cần tính toán, chỉ giữ lại một số ít những thông tin cần thiết đồng thời vẫn bảo toàn được những cấu trúc quan trọng trong bức ảnh. Trong phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl dùng mathematical morphology được so sánh với một số phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl. Độ nhạy của các phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl đối với tác động của nhiễu được so sánh. Phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl bằng thông qua việc xử lý các pixels dùng các ma trận, đạo hàm riêng. Trong bài viết này trình bày một số phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl đang được sử dụng phổ biến hiện nay thông qua matlab toolbox và viết chương trình trên MATLAB 7.0 để tiến hành so sánh cả về định tính và định lượng.

2. Một số kiểu đường trang cá cược bóng đá dkbl

Đường trang cá cược bóng đá dkbl là nơi mà các điểm ảnh lân cận nhau có cường độ thay đổi mạnh một cách đột ngột. Một số kiểu đường trang cá cược bóng đá dkbl hay gặp trên thực tế được minh họa trên hình 1

Hình 1. Một số kiểu đường trang cá cược bóng đá dkbl thông dụng

(a): trang cá cược bóng đá dkbl dạng nhảy bậc

(b): trang cá cược bóng đá dkbl dốc

(c): trang cá cược bóng đá dkbl dạng xung vuông

(d): trang cá cược bóng đá dkbl dạng hình nón

3. Các phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl

Các phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl truyền thống thường dựa trên kết quả của phép tích hập (convolution) giữa bức ảnh cần nghiên cứu f(x,y) và một bộ lọc 2D (filter) h(x,y) thường được gọi là mặt nạ (mask).

Nếu h(x,y) và f(x,y) có dạng rời rạc thì công thức trên sẽ được viết lại thành:

Trên thực tế người ta hay dùng h(n₁,n₂) là ma trận [3×3 ] như sau:

Cấu trúc và giá trị của các toán tử phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl sẽ xác định hướng đặc trưng mà toán tử nhạy cảm với trang cá cược bóng đá dkbl. Có một số toán tử thích hợp cho các đường trang cá cược bóng đá dkbl có hướng nằm ngang, một số toán tử lại thích hợp cho việc tìm kiếm trang cá cược bóng đá dkbl dạng thẳng đứng hay theo hướng đường chéo. Có nhiều phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl đang được áp dụng, tuy nhiên ta có thể phân thành hai nhóm cơ bản là phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl dùng Gradient và phương pháp Laplacian. Phương pháp phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl dùng Gradient (sử dụng các toán tử Roberts, Prewitt, Sobel, Canny) dựa vào tính giá trị cực đại và cực tiểu của đạo hàm bậc

nhất của ảnh. trang cá cược bóng đá dkbl Laplacian sẽ tìm kiếm những điểm có giá trị 0 khi lấy đạo hàm bậc hai của ảnh.

3.1. trang cá cược bóng đá dkbl Gradient

Đạo hàm bậc nhất theo hướng ngang và dọc được tính theo công thức:

trang cá cược bóng đá dkbl độ của gradient vector hay độ lớn tổng cộng của giá trị đạo hàm nằm tại trang cá cược bóng đá dkbl là kết hợp của cả hai giá trị này theo công thức:

Hướng của gradient vector được xác định theo công thức:

Hướng của trang cá cược bóng đá dkbl sẽ vuông góc với hướng của gradient vector này.

a. Toán tử Sobel

Trên thực tế Sobel sử dụng hai mặt nạ có kích thước [3 x 3] trong đó một mặt nạ chỉ đơn giản là sự quay của mặt nạ kia đi một góc 90⁰. Các mặt nạ này được thiết kế để tìm ra các đường trang cá cược bóng đá dkbl theo chiều đứng và chiều ngang một cách tốt nhất. Khi thực hiện phép convolution giữa ảnh và các mặt nạ này ta nhận được các gradient theo chiều đứng và chiều ngang Gx, Gy. Toán tử Sobel có dạng như hình 2.

-1	-2	-1		-1	0	1
0	0	0		-2	0	2
1	2	1		-1	0	1

Hình 2. Toán tử Sobel

b. Toán tử Prewitt

trang cá cược bóng đá dkbl Prewitt gần giống với Sobel. Đây là trang cá cược bóng đá dkbl lâu đời nhất, cổ điển nhất. Toán tử Prewitt được mô tả trên hình 3.

-1	-1	-1		-1	0	1
0	0	0		-1	0	1
1	1	1		-1	0	1

Hình 3. Toán tử Prewitt

c. Toán tử Robert

Tương tự như Sobel, ta tính đường trang cá cược bóng đá dkbl ngang và dọc một cách riêng rẽ dùng 2 mặt nạ như hình 4, sau đó tổng hợp lại để cho đường trang cá cược bóng đá dkbl thực của ảnh. Tuy nhiên do mặt nạ của Robert khá nhỏ nên kết quả là bị ảnh hưởng khá nhiều của nhiễu.

0	0	0		0	0	0
0	-1	0		0	0	-1
0	0	1		0	1	0

Hình 4. Toán tử Robert

d. trang cá cược bóng đá dkbl Canny

Phương pháp này sử dụng hai mức ngưỡng cao và thấp. Ban đầu ta dùng mức ngưỡng cao để tìm điểm bắt đầu của trang cá cược bóng đá dkbl, sau đó chúng ta xác định hướng phát triển của trang cá cược bóng đá dkbl dựa vào các điểm ảnh liên tiếp có giá trị lớn hơn mức ngưỡng thấp. Ta chỉ loại bỏ các điểm có giá trị nhỏ hơn mức ngưỡng thấp. Các đường trang cá cược bóng đá dkbl yếu sẽ được chọn nếu chúng được liên kết với các đường trang cá cược bóng đá dkbl khỏe. Phương pháp Canny bao gồm các bước sau:

Bước 1. Trước hết dùng bộ lọc Gaussian để làm mịn ảnh.

Bước 2. Sau đó tính toán gradient của đường trang cá cược bóng đá dkbl của ảnh đã được làm mịn.

Bước 3. Tiếp theo là loại bỏ những điểm không phải là cực đại.

Bước 4. Bước cuối cùng là loại bỏ những giá trị nhỏ hơn mức ngưỡng.

Phương pháp này hơn hẳn các phương pháp khác do ít bị tác động của nhiễu và cho khả năng phát hiện các trang cá cược bóng đá dkbl yếu. Nhược điểm của phương pháp này là nếu chọn ngưỡng quá thấp sẽ tạo ra trang cá cược bóng đá dkbl không đúng, ngược lại nếu chọn ngưỡng quá cao thì nhiều thông tin quan trọng của trang cá cược bóng đá dkbl sẽ bị loại bỏ. Căn cứ vào mức ngưỡng đã xác định trước, ta sẽ quyết định những điểm thuộc trang cá cược bóng đá dkbl thực hoặc không thuộc trang cá cược bóng đá dkbl. Nếu mức ngưỡng càng thấp, số đường trang cá cược bóng đá dkbl được phát hiện càng nhiều (nhưng kèm theo là nhiễu và số các đường trang cá cược bóng đá dkbl giả cũng xuất hiện càng nhiều). Ngược lại nếu ta đặt mức ngưỡng càng cao, ta có thể bị mất những đường trang cá cược bóng đá dkbl mờ hoặc các đường trang cá cược bóng đá dkbl sẽ bị đứt đoạn.

trang cá cược bóng đá dkbl Canny có các ưu điểm sau:

- Cực đại hóa tỷ số tín hiệu trên nhiễu làm cho việc phát hiện các trang cá cược bóng đá dkbl thực càng chính xác.

- Đạt được độ chính xác cao của đường trang cá cược bóng đá dkbl thực.

- Làm giảm đến mức tối thiểu số các điểm nằm trên đường trang cá cược bóng đá dkbl nhằm tạo ra các đường trang cá cược bóng đá dkbl mỏng, rõ.

3.2. trang cá cược bóng đá dkbl Laplacian of Gaussian (LOG)

Dùng phương pháp gradient sẽ cho kết quả là ảnh nhận được có cấu trúc không rõ nét do tạo nên những đường trang cá cược bóng đá dkbl dày, không sắc nét. Để nhận được các đường trang cá cược bóng đá dkbl mỏng và rõ nét, ta phải tiến hành các bước xử lý tiếp theo như loại bỏ những điểm không phải là cực trị (nonmaximum suppression) đồng thời áp dụng kỹ thuật liên kết trang cá cược bóng đá dkbl (edge linking). Ngoài ra ta còn gặp phải vấn đề là làm thế nào để xác định được mức ngướng một cách chính xác. Việc chọn đúng giá trị ngưỡng phụ thuộc rất nhiều vào nội dung của từng bức ảnh. Nếu ta tăng gấp đôi kích thước của một bức ảnh mà không thay đổi giá trị cường độ của các điểm ảnh, ta sẽ nhận được gradients bị suy giảm đi một nửa. Mặt khác kích thước của mặt nạ (masks) cũng ảnh hưởng nhiều đến giá trị của gradients trong ảnh.

Phương pháp gradient chỉ thích hợp cho các vùng ảnh độ tương phản thay đổi có tính nhảy bậc, điều này gây khó khăn cho phát hiện các đường thẳng. Để khắc phục nhược điểm này ta thường dùng đạo hàm bậc hai. Phương pháp Laplacian cho phép xác định đường trang cá cược bóng đá dkbl dựa vào giá trị 0 của đạo hàm bậc hai của ảnh.

Laplacian của một ảnh tại điểm I(x,y) được tính theo công thức:

Laplacian được kết hợp với bộ lọc làm mịn ảnh để tìm trang cá cược bóng đá dkbl. Xét công thức sau:

Ở đây r²= x²+ y²và ơ là độ lệch chuẩn (standard deviation). Nếu thực hiện phép tích chập của hàm này với ảnh cần tìm trang cá cược bóng đá dkbl, kết quả là ảnh sẽ bị mờ đi, mức độ mờ phụ thuộc vào giá trị của ơ. Laplacian của h tức đạo hàm bậc hai của h theo r là:

Hàm này thường được gọi là Laplacian of a Gaussian (LoG) có dạng Gaussian.

Trong phương pháp này, bộ lọc Gaussian được kết hợp với Laplacian cho phép hiển thị những vùng ảnh có cường độ thay đổi nhanh do đó làm tăng hiệu quả phát hiện trang cá cược bóng đá dkbl. Nó cho phép làm việc với một diện tích rộng hơn xung quanh điểm ảnh đang được nghiên cứu nhằm phát hiện chính xác hơn vị trí của đường trang cá cược bóng đá dkbl. Nhược điểm của phương pháp này là không xác định được hướng của trang cá cược bóng đá dkbl do sử dụng hai bộ lọc Laplacian quá khác nhau có dạng như trên hình 5.

0	-1	0		-1	-1	-1
-1	4	-1		-1	8	-1
0	-1	0		-1	-1	-1

Hình 4. Toán tử Robert

Mỗi trang cá cược bóng đá dkbl đều có những ưu nhược điểm nhất định. Tùy thuộc vào tính chất phức tạp của nội dung trong từng bức ảnh, để tìm kiếm một trang cá cược bóng đá dkbl thích hợp và tối ưu nhất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Beant Kaur, Anil Garg, Comparative study of different edge detection techniques, International journal of Engineering Science and Technology (IJEST), vol. 3, No. 3 March 2011.

[2] Raman Maini and Dr. Himanshu Aggarwai, Study and Comparison of various Image Edge Detection Techniques, International journal of Image Processing, Volume 3, Issue 1.

[3] Bindu Bansal, Jasbir Singh Saini, Vipan Bansal and Gurjit Kaur, “Comparison of various edge detection techniques”, Journal of Information and Operations Management, Vol 3, Issue 1, 2012, pp. 103-106.

[4] John Schmeelk, AC2011-279: “Edge Detectors in Image Processing”, American Society for Engineering Education Annual Conference and Exposition, 26-29 June 2011, Vancouver, BC, Canada,

[5] Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, “Digital Image Processing”, 2nd edition, PrenticeHall,Inc, 2002.