03/06/2025
Theo báo cáo của Mordor Intelligence, thị trường thị giác máy tính toàn cầu dự kiến tăng trưởng với tốc độ CAGR 17,72%, đạt 39 tỷ USD vào năm 2029. Trong đó, các kỹ thuật xử lý ảnh như Edge Detection đóng vai trò then chốt, giúp máy tính nhận diện và phân tích hình ảnh hiệu quả. Nhờ khả năng xác định ranh giới của đối tượng trong ảnh, Edge Detection trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng hiện đại, góp phần nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong xử lý dữ liệu hình ảnh. Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu chi tiết về công nghệ này trong bài viết dưới đây.
Edge Detection là gì?
Edge Detection (Phát hiện biên) là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý ảnh số, giúp máy tính xác định ranh giới của các đối tượng trong ảnh. Tương tự như cách mắt người nhận biết hình dáng sự vật thông qua sự thay đổi về màu sắc, độ sáng hoặc kết cấu, kỹ thuật này mô phỏng cơ chế đó bằng cách phân tích những biến đổi đột ngột giữa các điểm ảnh liền kề. Khi phát hiện sự thay đổi đáng kể, chẳng hạn như độ sáng đột ngột tăng hoặc giảm, hệ thống sẽ nhận diện đó là một cạnh. Nhờ vậy, máy tính có thể xác định được hình dạng, đường viền và vị trí của các vật thể trong ảnh, từ đó phục vụ cho nhiều ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, phân tích hình ảnh y tế hay hỗ trợ hệ thống thị giác trong xe tự hành.
>>> Tìm hiểu thêm: Phân vùng ảnh là gì? Giải mã công nghệ cốt lõi của thị giác máy tính
Nguyên lý hoạt động cơ bản của Edge Detection
Edge detection hoạt động dựa trên nguyên tắc phân tích sự thay đổi đột ngột về cường độ sáng giữa các điểm ảnh liền kề. Sự chênh lệch này sẽ tạo thành các đường biên. Các thuật toán phát hiện biên, như Sobel, Prewitt hay Canny, sẽ quét qua toàn bộ ảnh để tìm các vùng có mức độ thay đổi lớn, từ đó đánh dấu đó là các "đường biên".
Để làm nổi bật các đường biên này, người ta thường sử dụng một bộ lọc phát hiện biên (edge detection filter). Bộ lọc này giúp khuếch đại sự khác biệt giữa các vùng sáng và tối, từ đó làm rõ ranh giới giữa các đối tượng trong ảnh. Nhờ đó, Edge Detection giúp máy tính hiểu được cấu trúc của hình ảnh một cách hiệu quả hơn, hỗ trợ các ứng dụng như nhận diện đối tượng, theo dõi chuyển động hoặc phân tích hình ảnh trong y tế. Đặc biệt, Edge Detection có thể được thực hiện trực tiếp trên các thiết bị Edge Computing, giúp xử lý nhanh chóng mà không cần phụ thuộc vào máy chủ trung tâm, tối ưu cho các ứng dụng thời gian thực.
Phân loại các phương pháp Edge Detection
Có nhiều phương pháp Edge Detection được phát triển để phù hợp với các yêu cầu khác nhau. Một số phương pháp nổi bật phải kể đến như:
Sobel Edge Detection
Sobel Edge Detection là một phương pháp phổ biến trong xử lý ảnh và thị giác máy tính, giúp phát hiện biên của đối tượng trong hình ảnh. Đây là một kỹ thuật dựa trên đạo hàm, hoạt động bằng cách áp dụng các phép tích chập với hai bộ lọc kích thước 3x3 - một để xác định cạnh theo chiều ngang (Sobel X) và một để xác định cạnh theo chiều dọc (Sobel Y). Hai bộ lọc này giúp tính toán sự thay đổi cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh, từ đó xác định vị trí và hướng của cạnh.
Nhờ thiết kế đặc biệt, Sobel giúp làm mịn ảnh và giảm bớt các chi tiết không ổn định nhỏ, tuy nhiên phương pháp này vẫn khá nhạy cảm với nhiễu - tức là những thông tin không mong muốn xuất hiện trong ảnh, như các chấm sáng hoặc tối bất thường, gây ra do điều kiện ánh sáng kém, thiết bị chụp không ổn định hoặc tín hiệu truyền bị lỗi. Khi có nhiễu, Sobel có thể nhận nhầm các điểm nhiễu thành cạnh thật, dẫn đến kết quả phát hiện biên không chính xác hoặc thiếu rõ ràng so với các kỹ thuật hiện đại hơn như Canny Edge Detection hay các mô hình học sâu như HED (Holistically-Nested Edge Detection).
Laplacian Edge Detection
Laplacian Edge Detection là một kỹ thuật giúp máy tính xác định ranh giới giữa các vật thể trong ảnh – tức những khu vực có sự thay đổi rõ rệt về độ sáng. Không giống như Sobel, vốn chỉ phát hiện cạnh theo từng hướng riêng biệt như ngang hoặc dọc, Laplacian sử dụng phép toán đạo hàm bậc hai để tìm cạnh theo mọi hướng cùng lúc. Dù đường biên nằm ngang, dọc hay chéo, chỉ cần có sự thay đổi mạnh giữa các điểm ảnh liền kề, thuật toán này đều có thể nhận diện được.
Tuy nhiên, phương pháp này khá nhạy với những chi tiết nhỏ không mong muốn trong ảnh – chẳng hạn như các vùng lốm đốm hay hạt nhiễu do ảnh bị mờ hoặc chất lượng thấp. Để khắc phục điều này và giúp phát hiện biên chính xác hơn, người ta thường làm mờ ảnh trước bằng bộ lọc Gaussian, nhằm giảm bớt các yếu tố gây nhiễu.
Prewitt Edge Detection
Prewitt Edge Detection là một phương pháp được sử dụng để xác định biên của đối tượng trong ảnh kỹ thuật số. Phương pháp này dựa trên việc tính toán mức độ thay đổi cường độ sáng giữa các điểm ảnh, bằng cách sử dụng các phép tích chập với bộ lọc Prewitt. Những vùng có sự thay đổi cường độ sáng mạnh thường là vị trí của các đường biên.
Tương tự như Sobel, Prewitt áp dụng hai bộ lọc theo hướng ngang và dọc để tìm cạnh trong ảnh. Nhờ đó, hình dạng và ranh giới của các đối tượng được làm nổi bật rõ ràng hơn. So với Sobel, Prewitt có cấu trúc đơn giản và xử lý nhanh hơn, tuy nhiên cũng dễ bị nhiễu – đặc biệt là với ảnh có chất lượng thấp hoặc chứa nhiều chi tiết nhỏ. Vì vậy, nó thường được dùng trong những trường hợp không đòi hỏi độ chính xác cao nhưng cần tốc độ xử lý nhanh.
Roberts Cross Edge Detection
Roberts Cross Edge Detection là một trong những phương pháp phát hiện biên đơn giản và lâu đời nhất trong xử lý ảnh, được Lawrence Roberts giới thiệu vào năm 1963. Phương pháp này sử dụng hai bộ lọc kích thước 2x2 để tính toán sự thay đổi cường độ sáng theo đường chéo, giúp phát hiện các cạnh có độ tương phản rõ nét.
Nhờ cấu trúc đơn giản và khả năng xử lý nhanh, Roberts Cross đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện những đường biên mảnh, sắc nét. Chính vì vậy, nó thường được ứng dụng trong các hệ thống có tài nguyên hạn chế như camera giám sát, cảm biến hình ảnh hoặc thiết bị IoT, nơi ưu tiên tốc độ xử lý và tiết kiệm tài nguyên.
Canny Edge Detection
Canny Edge Detection là một phương pháp phát hiện biên phổ biến nhất hiện nay, được John F. Canny giới thiệu vào năm 1986. Canny Edge Detection bao gồm nhiều giai đoạn xử. Đầu tiên ảnh sẽ được giảm nhiễu bằng bộ lọc Gaussian, tính toán độ thay đổi cường độ sáng (gradient), triệt tiêu điểm không cực đại (non-maximum suppression) để giữ lại điểm biên sắc nét nhất, giúp làm mỏng và làm rõ các đường biên trong ảnh và áp ngưỡng kép (double threshold) để xác định và liên kết các cạnh.
So với các phương pháp như Sobel hay Prewitt, Canny nổi bật nhờ khả năng kết hợp hiệu quả giữa lọc nhiễu, giữ nét và duy trì tính liên kết của đường biên. Chính nhờ sự tối ưu này, Canny được tin dùng trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao như nhận diện khuôn mặt, phân tích ảnh y tế hay hệ thống thị giác trong xe tự lái.
Ưu nhược điểm của Edge Detection
Một số ưu điểm của Edge Detection bao gồm:
- Cung cấp thông tin cấu trúc của hình ảnh: Edge Detection giúp xác định rõ ràng ranh giới giữa các đối tượng trong ảnh, cung cấp thông tin quan trọng về hình dạng, vị trí và cấu trúc của chúng. Do vậy, ứng dụng này đặc biệt hữu ích trong nhận diện vật thể, thị giác máy tính và phân tích hình ảnh y tế.
- Trích xuất đặc trưng: Việc xác định các đường biên không chỉ giúp nhận diện hình dạng mà còn là bước tiền đề để trích xuất các đặc trưng nâng cao khác như góc (corners) hay đường viền (contours). Những đặc trưng này đóng vai trò quan trọng trong các thuật toán nhận dạng mẫu và theo dõi đối tượng.
- Hỗ trợ phân đoạn đối tượng: Phát hiện cạnh giúp chia ảnh thành các vùng khác nhau dựa trên sự thay đổi cường độ sáng, từ đó hỗ trợ quá trình phân đoạn đối tượng.
Bên cạnh đó, Edge Detection cũng tồn tại những hạn chế nhất định:
- Dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu: Các thuật toán phát hiện biên có thể nhầm lẫn giữa nhiễu và đường biên thực sự trong ảnh. Do đó có thể dẫn đến việc phát hiện sai hoặc bỏ sót một số đường biên quan trọng nếu ảnh chứa quá nhiều nhiễu.
- Gãy khúc hoặc không liên tục: Trong những ảnh có kết cấu phức tạp hoặc độ tương phản thấp, các đường biên có thể bị đứt đoạn hoặc không rõ ràng, gây khó khăn trong việc nhận diện đối tượng một cách hoàn chỉnh.
- Cần điều chỉnh tham số: Một số phương pháp phát hiện biên yêu cầu tinh chỉnh các tham số (như ngưỡng cường độ, kích thước bộ lọc) để đạt kết quả tối ưu. Điều này khiến tốn nhiều thời gian xử lý.
Các ứng dụng của Edge Detection
Nhờ công nghệ xử lý hình ảnh vượt trội, Edge Detection được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
Thị giác máy tính
Edge Detection là nền tảng quan trọng trong các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, phát hiện chuyển động và tái tạo hình ảnh 3D. Nhờ khả năng xác định ranh giới của đối tượng, kỹ thuật này giúp máy tính xử lý và diễn giải dữ liệu hình ảnh một cách trực quan giống như con người.
Chẩn đoán hình ảnh trong y tế
Trong y học, Edge Detection được sử dụng để làm rõ ranh giới giữa các mô, cơ quan và bất thường trong hình ảnh X-quang, MRI và CT scan. Kỹ thuật này giúp bác sĩ dễ dàng nhận diện các dấu hiệu bệnh lý, từ khối u đến tổn thương mô, góp phần nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và hỗ trợ quyết định điều trị hiệu quả hơn.
Xe tự lái
Trong công nghệ xe tự lái, phát hiện cạnh giúp xác định làn đường, chướng ngại vật và biển báo giao thông bằng cách phân tích hình ảnh từ camera. Kỹ thuật này cho phép xe nhận diện vạch kẻ đường, phát hiện người đi bộ hoặc phương tiện khác, đồng thời đọc tín hiệu giao thông để điều hướng an toàn. Nhờ đó, hệ thống có thể phản ứng kịp thời và di chuyển chính xác trong môi trường thực tế.
Phần mềm chỉnh sửa hình ảnh
Các phần mềm chỉnh sửa ảnh như Photoshop hay các công cụ trực tuyến sử dụng Edge Detection để giúp người dùng thực hiện các thao tác chọn vùng chính xác và cải thiện hình ảnh. Kỹ thuật này hỗ trợ việc tách nền, làm sắc nét chi tiết và điều chỉnh vùng biên, giúp nâng cao chất lượng chỉnh sửa một cách hiệu quả.
Tạm kết
Như vậy, VNPT AI đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin cơ bản về công nghệ Edge Detection. Mô hình này đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng công nghệ, từ nhận diện hình ảnh đến phân tích dữ liệu trực quan. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và thị giác máy, các thuật toán phát hiện biên ngày càng được cải tiến để mang lại độ chính xác cao hơn. Trong tương lai, kỹ thuật này hứa hẹn tiếp tục góp phần nâng cao hiệu suất xử lý ảnh và mở ra nhiều cơ hội ứng dụng mới trong thực tế.
