Giáo trình xử lý ảnh số – Tài liệu text

Giáo trình xử lý ảnh số

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (8.96 MB, 249 trang )

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC HUẾ
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
#”

GIÁO TRÌNH

Người soạn: TS. NGUYỄN ĐĂNG BÌNH

HUẾ, 9 – 2011

LỜI MỞ ĐẦU

Xử lý ảnh số là một trong những lĩnh vực phát triển rất nhanh của ngành Công nghệ
thông tin
. Trong những năm trở lại đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liên
quan xử lý ảnh số đã có sự tiến bộ vượt bậc về tốc độ tính toán, khả năng lưu trữ và
xử lý đã thúc đầy nghiên cứu xử lý ảnh số ngày một đẩy mạnh trong cả lý thuyết và
ứng dụng. Khái niệm ảnh số đã trở nên thông dụng với hầu hết mọi ng
ười trong xã
hội và việc thu nhận ảnh số bằng các thiết bị cá nhân hay chuyên dụng cùng với
việc đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn giản. Nó được ứng dụng rộng rãi trong
nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ. Chẵng hạn như thị giác máy tính, rô bốt, tìm
kiếm tài liệu ảnh, hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y học, thiết kế ảnh, giải trí xử lý ảnh
số b
ằng máy tính đã giúp chúng ta thay đổi cách cảm nhận và sử dụng máy tính, nó
đã trở thành những công cụ trực quan quan trọng không thể thiếu trong đời sống
hằng ngày. Vì vậy môn “xử lý ảnh số” đã trở thành một trong những môn học chính
trong các chuyên ngành Công nghệ thông tin ở các trường đại học trên cả nước. Với
mong muốn đóng góp vào sự nghiệp đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực này, tác
giả biên soạn cuốn giáo trình Xử
lý ảnh số dựa trên đề cương môn học hệ tín chỉ đã
được duyệt. Cuốn sách tập trung vào các vấn đề từ cơ bản đến nâng cao của xử lý
ảnh nhằm cung cấp một nền tảng kiến thức đầy đủ và chọn lọc nhằm giúp người đọc
có thể tự tìm hiểu và xây dựng các chương trình ứng dụng liên quan trong xử lý
ảnh.
Cuốn sách “Giáo trình xử lý ảnh s
ố” được biên soạn theo sát nội dung chương
trình đào tạo cử nhân Công nghệ thông tin. Nội dung của giáo trình tập trung vào
các vấn đề cơ bản của xử lý ảnh nhằm cung cấp một nền tảng kiến thức đầy đủ và

chọn lọc nhằm giúp người đọc có thể tự tìm hiểu, tự học và nắm được những kiến
thức từ cơ bản đến nâng cao của xử
lý ảnh số, trên cơ sở đó có thể tiếp tục tự nghiên
cứu sâu hơn cũng như giúp cho sinh viên xây dựng các chương trình liên quan đến
xử lý ảnh, những thư viện cho riêng mình và phát triển các phần mềm ứng dụng xử
lý ảnh cao hơn.
Giáo trình được chia làm 6 chương, sau mỗi chương đều có phần bài tập để
kiểm tra kiến thức và rèn luyện khả năng lập trình cho bạn đọc. Chương 1, trình bày
t
ổng quan về xử lý ảnh, các ứng dụng của xử lý ảnh số, các khái niệm cơ bản, sơ đồ
tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. Chương
2 trình bày về quá trình thu nhận, số hóa, biểu diễn và lưu trữ ảnh. Chương 3, trình
bày các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh dựa vào các thao tác với điểm ảnh, nâng
cao chấ
t lượng ảnh thông qua việc xử lý các điểm ảnh trong lân cận điểm ảnh đang
xét. Chương này cũng trình bày các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhờ vào các
phép lọc không gian làm trơn, và lọc làm nét. Chương 4 giáo trình trình bày về các
ý tưởng và một số phương pháp cơ bản sử dụng trong khôi phục ảnh như ước lược
sự xuống cấp. bộ lọc Wiener, phục hồi ảnh dựa vào thích nghi. Chương 5, trình bày
các kỹ thuật cơ bản trong việc trích chọn dấu hiệu đặc trưng của ảnh, kỹ thuật tìm
xương theo khuynh hướng tính toán trục trung vị và hướng tiếp cận xấp xỉ nhờ các
thuật toán làm mảnh song song và gián tiếp. Phát hiện biên và tách biên ảnh của các
đối tượng ảnh theo cả hai khuynh hướng: Phát hiện biên trực tiếp và phát hiện biên
gián tiếp và các phương pháp phân vùng ảnh. Cuối cùng là Chương 6 trình bày về
nén ảnh, các khái niệm c
ơ bản của nén ảnh, nét dữ liệu ảnh có mất mát thông tin và
nén không mất mát thông tin, các phương pháp nén cơ bản như nén mã loạt dài thay
đổi (RLC), nén Huffman và nén LZW.
Tác giả bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các bạn đồng nghiệp trong Bộ môn
Khoa học máy tính, Khoa công nghệ thông tin, trường Đại học Khoa học Huế đã

động viên, góp ý và giúp đỡ để hoàn chỉnh nội dung cuốn sách này. Xin cám ơn
Lãnh đạo Khoa Công nghệ thông tin, Ban giám hiệu Đại học Khoa học, Ban Giám
đốc Đại học Huế và Dựa án đào tạo cán bộ tin học và đưa tin họ
c vào nhà trường
thuộc CTMTQG GD & ĐT năm 2011 đã hỗ trợ và tạo điều kiện để cho ra đời giáo
trình này.
Mặc dù rất cố gắng nhưng tài liệu này chắc chắn không tránh khỏi những sai
sót. Chúng tôi xin trân trọng tiếp thu tất cả những ý kiến đóng góp của bạn đọc cũng
như các bạn đồng nghiệp để có chỉnh lý kịp thời.
Thư góp ý xin gửi về: Nguyễn Đăng Bình
Khoa Công nghệ thông tin – ĐH Khoa Học Huế.
77 Nguyễn Huệ, Thành phố Huế.
Điện thoại: 0543.826767 Email: ndbinh@hueuni.edu.vn

Huế, ngày 27 tháng 9 năm 2011
TÁC GIẢ
MỤC LỤC

Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh 2
1.1.1. Xử lý ảnh số là gì 4
1.1.2. Lịch sử của xử lý ảnh 6
1.2. Các ứng dụng của xử lý ảnh 8
1.2.1. Ảnh gamma 10
1.2.2. Ảnh X quang 11
1.2.3. Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoại 11
1.2.4. Ảnh trong dải sóng radio 12
1.3. Các bước cơ bản của xử lý ảnh 13
1.4. Một số khái niệm cơ b

ản về xử lý ảnh 15
1.4.1. Ảnh số là gì? 15
1.4.2. Phần tử ảnh 15
1.4.3. Mức xám 16
1.4.4. Độ phân giải của ảnh 17
1.4.5. Biểu diễn ảnh 17
1.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnh 18
1.4.7. Khôi phục ảnh 18
1.4.8. Biến đổi ảnh 19
1.4.9. Phân tích ảnh 19
1.4.10. Nhận dạng ảnh 20
1.4.11. Tra cứu ảnh 22
1.4.12. Nén ảnh 22
1.5. Một số quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh 23
1.5.1. Lân cậ
n của điểm ảnh 23
1.5.2. Tính liền kề, tính liên thông, vùng và biên 24
1.5.3. Thuật toán tìm các thành phần liên thông 26
1.5.4. Độ đo khoản cách giữa các điểm 28
Câu hỏi ôn tập 30

Chương 2- THU NHẬN, SỐ HÓA, BIỂU DIỄN, LỮU TRỮ ẢNH
2.1. Cấu trúc mắt người 31
2.2. Sự hình thành ảnh trong mắt người 34
2.3. Ánh sáng và phổ điện từ của ảnh sáng 35
2.4. Cảm biến và thu nhận ảnh 36
2.4.1. Thu nhận ảnh sử dụ
ng thiết bị cảm biến 37
2.4.2. Mô hình tạo ảnh đơn giản 38
2.5. Lấy mẫu và lượng hóa 40

2.5.1. Các khái niệm cơ bản trong lấy mẫu và lượng hóa 40
2.5.2. Biểu diễn ảnh số 43
2.5.3. Độ phân giải không gian và độ phân giải cấp xám 44
2.6. Các không gian màu thông dụng 46
2.6.1. Màu sắc 46
2.6.2. Tổng hợp màu 47
2.6.3. Không gian biểu diễn màu và hệ tọa độ màu 47
2.6.4. Một số kỹ thuật hiển thị màu 55
2.7. Một số mô hình và phương pháp biểu diễn ảnh 56
2.7.1. Mô hình Raster 56
2.7.2. Mô hình Vector 57
2.7.3. Một số phương pháp biểu diễn ảnh 57
2.8. Các loại định d
ạng tập tin cơ bản 59
2.8.1. Khái niệm chung 59
2.8.2. Quá trình đọc một tệp ảnh 59
Câu hỏi ôn tập 60

Chương 3 – NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH
3.1. Kiến thức cơ sở 62
3.2. Các toán tử xử lý điểm ảnh 65
3.2.1. Phép biến đổi âm bản 68
3.2.2. Phép biến đổi Log 69
3.2.3. Phép biến đổi lũy thừa 69
3.2.4. Các hàm biến đổi tuyến tính từng phần 73
3.3. Xử lý lược đồ mức xám 37
3.3.1. Cân bằng lượ
c đồ mức xám 77
3.3.2. Biến đổi độ tương phản dựa trên biến đổi lược đồ mức xám 81

3.4. Lọc tuyến tính 81
3.5. Các bộ lọc không gian làm trơn 87
3.5.1. Lọc tuyến tính làm trơn 87
3.5.2. Lọc thống kê thứ tự 91
3.6. Các bộ lọc không gian tăng cường độ nét 92
3.6.1. Khái niệm bộ lọc dựa trên đạo hàm 92
3.6.2. Toán tử đạo hàm bậc nhất 95
3.6.3. Toán tử đạo hàm bậc hai 98
3.7. Cải thiện nâng cao chất l
ượng ảnh 102
3.6.1. Tăng cường ảnh sử dụng toán tử số học và logic 102
3.6.1.1. Phép trừ ảnh 104
3.6.1.2. Phép trung bình ảnh 105
3.6.2. Tăng cường biên ảnh 107
Bài tập 107

Chương 4 – KHÔI PHỤC ẢNH
4.1. Giới thiệu 112
4.2. Một số phương pháp khôi phục ảnh 113
4.2.1. Ước lượng sự xuống cấp 113
4.2.2. Làm giảm nhiễu cộng ngẫu nhiên 115
4.2.2.1. Bộ lọc Wiener 115
4.2.2.2. Các biến thể của bộ lọc Wiener 120
4.2.2.3. Xử lý ảnh thích nghi 122
4.2.2.4. Bộ lọc Wiener thích nghi 126
4.2.2.5. Phục hồi ảnh thích nghi dựa vào hàm rõ nhiễu 131
4.2.2.6. Phục hồi ảnh thích nghi nhậy biên 136
4.2.3. Giảm nhòe ảnh 140

Chương 5 – PHÂN TÍCH ẢNH
5.1. Trích ch
ọn dấu hiệu đặc trưng của ảnh 145
5.1.1. Đặc trưng Topo 145
5.1.1.1. Lược đồ phân bố mức xám 145
5.1.1.2. Các vùng thuần nhất 146
5.1.2. Đặc trưng về hình dạng 145
5.1.2.1. Đặc trưng hình học 145
5.1.2.2. Đặc trưng độ lệch cơ sở 146
5.2. Xương và các kỹ thuật tìm xương 154
5.2.1. Giới thiệu 154
5.2.2. Tìm xương dựa trên làm mảnh 155
5.2.2.1. Sơ lược về thuật toán làm mảnh 155
5.2.2.2. Một số thuật toán làm m
ảnh 156
5.2.3. Tìm xương không dựa trên làm mảnh 157
5.2.3.1. Khái quát về lược đồ Voronoi 157
5.2.3.2. Trục trung vị Voronoi rời rạc 158
5.2.3.3. Xương Voronoi rời rạc 157
5.2.3.4. Thuật toán tìm xương 157
5.3. Phát hiện và trích chọn biên ảnh 163
5.3.1. Giới thiệu 163
5.3.2. Các phương pháp phát hiện biên trực tiếp 164
5.3.2.1. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient 164
5.3.2.1.1. Kỹ thuật Prewitt 166
5.3.2.1.2. Kỹ thuật Sobel 167
5.3.2.1.3. Kỹ thuật la bàn 166
5.3.2.2. Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 167
5.3.2.3. Kỹ thuật Canny 167
5.3.3. Các phương pháp phát hiện biên gián tiếp 164

5.3.3.1. Mộ
t số khái niệm cơ bản 170
5.3.3.2. Chu tuyến của một đối tượng 171
5.3.3.3. Thuật toán dò biên tổng quát 173
5.3.4. Phương pháp phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ 176
5.3.4.1. Biên và độ biến đổi về mức xám 176
5.3.4.2. Phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ 177
5.3.5. Phát hiện biên dựa vào các phép toán hình thái 176
5.3.5.1. Xấp xỉ trên và xấp xỉ dưới đối tượng ảnh 180
5.4. Phân vùng ảnh 183
5.4.1. Khái quát chung 183
5.4.2. Thuộc tính điểm ảnh, vùng ảnh 186
5.4.3. Phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ 187
5.4.4. Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất 189
5.4.5. Phân vùng ảnh dựa vào phát triển vùng cục bộ 189
5.4.6. Phân vùng
ảnh dựa trên hợp và tách vùng 191
5.4.7. Phân vùng ảnh dựa trên phân tích kết cấu 192
5.4.8. Phân vùng ảnh dựa trên sự phân lớp điểm ảnh 196
5.4.9. Phân vùng ảnh dựa vào lý thuyết đồ thị 198
5.4.10. Phân vùng ảnh dựa trên xử lý đa phân giải 208
Câu hỏi ôn tập 210

Chương 6 – NÉN ẢNH
6.1. Tổng quan về nén dữ liệu 212
6.1.1. Khái niệm về nén ảnh 212
6.1.2. Phân loại dư thừa dữ liệu 215
6.1.3. Phân loại phương pháp nén 216
6.1.4. Sơ đồ củ
a quá trình nén ảnh dựa trên phép biến đổi ảnh 219

6.1.5. Ví dụ về phương pháp nén ảnh theo chuẩn JPEG 219
6.2. Phương pháp nén ảnh mã độ dài thay đổi 222
6.3. Phương pháp nén ảnh Huffman 222
6.3.1. Ý tưởng 222
6.3.2. Xây dựng cây mã Huffman 230
6.3.3. Sử dụng cây mã Huffman 234
6.3. Phương pháp nén ảnh LZW 222
6.3.1. Giới thiệu 222
6.3.2. Phương pháp 230
Câu hỏi ôn tập 240

Tài liệu tham khảo 241

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ

Chương này trình bày những vấn đề chính sau đây:
1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh.
1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh
1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
1.4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
1.5 Một số quan hệ cơ bản giữa các điểm ảnh

Mô hình quang trắc hình thành ảnh Ảnh thu nhận (quả táo)

Biểu đồ phân bố mức xám Trích lọc đặc tính (PCA, key point,…)

Phân vùng ảnh Phát hiện biên

Cấu trúc ảnh từ chuyển động Đối sánh, nhận dạng đối tượng

Hình minh họa một số ứng dụng cơ bản trong xử lý ảnh
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 2
1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành
khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó
rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính
chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước
ta khoảng chục năm nay. Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiề
u
kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn 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 công cụ toán như Đại số tuyến
tính, Sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ
ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Cùng với ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh đã đóng một vai trò hết sức quan trọng
trong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh đã giúp cho con người
hiểu rõ và sâu sắc hơn các thông tin cần thu thập. Người ta đã chứng minh được
rằng, trong tất cả các kênh thu nhận thông tin của con người thì lượng thông tin thu
nhận qua kênh thị giác chiếm khoảng 70%. Hình ảnh là kết qu
ả của việc thu nhận và
biểu diễn của năng lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma (có bước sóng nhỏ) đến
sóng radio (có bước sóng lớn). Tuy nhiên, mắt người chỉ cảm nhận được một vùng

giới hạn rất nhỏ trong phổ điện từ. Ngược lại, máy tính có thể đọc được một vùng rất
rộng trong phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio. Nó có thể biểu diễn và xử

những bức ảnh được sinh ra bởi những nguồn mà con người không thể nhận biết
được, như ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh trong vùng tia X, …. Do đó xử lý ảnh
có một phạm vi ứng dụng tương đối rộng.
Xử lý ảnh là một trong những cách tiếp cận phân tích, tổng hợp hình ảnh theo ý
tưởng và mục đích của người sử dụng. Tuy xử lý ảnh là một trong những khoa h
ọc
còn tương đối mới so với nhiều ngành khoa học khác, song những năm gần đây, xử
lý ảnh và đồ hoạ đã phát triển một cách mạnh mẽ và đã gặt hái được khá nhiều thành
công góp phần vào sự phát triển chung của ngành công nghệ thông tin.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 3
Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng
thông tin hình ảnh đối với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động. Một trong
những ứng dụng đầu tiên xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp
giữa London và NewYork vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh
(báo), truyền qua cáp và khôi phục lại ở phía thu. Vấn đề nâng cao chất lượng hình
ảnh lúc
đầu có liên quan đến việc lựa chọn quá trình in và phân bố các mức sáng
(tông và độ phân giải của ảnh).
Hệ thống đầu tiên (Bartlane) có khả năng mã hóa hình ảnh với 5 mức sáng. Khả
năng này tăng lên 15 mức vào 1929. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương
pháp xử lý để truyền ảnh được nghiên cứu 35 năm sau đó. Do kỹ thuật máy tính phát
triển, nên xử lý hình ảnh ngày càng phát triển. Năm 1964, các bức ảnh chụp mặt
trăng được vệ tinh Ranger 7 (Mỹ) truyền về trái đất, được xử lý bằng máy tính để
sửa méo (gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ tinh ở các góc độ khác nhau). Các
kỹ thuật cơ bản cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh như làm nổi đường biên và
lưu hình ảnh.

Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh lớn mạnh không ngừng. Các kỹ thuật
xử lý ảnh hiện nay được sử dụng để giả
i quyết hàng loạt các vấn đề, nhằm nâng cao
chất lượng thông tin hình ảnh.
Trong y học, các thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hoặc mã hóa các
mức sáng thành các màu để nội suy ảnh X-Quang và các hình ảnh y sinh học dễ
dàng. Các nhà địa vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất
từ vệ tinh. Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh và khôi phục hình ảnh được sử
dụng để xử lý hình
ảnh giảm chất lượng. Trong thiên văn học, các phương pháp xử
lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị nhiễu hoặc bị mất do bóng (artifacts) sau khi
chụp. Trong vật lý và các lĩnh vực có liên quan, kỹ thuật máy tính nâng cao được
chất lượng ảnh trong các lĩnh vực như Plamas (có năng lượng cao) và microscopy
điện tử. Tương tự, người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có kết quả tốt trong viễn thám,
sinh học, y tế
hạt nhân, quân sự, công nghiệp Nâng cao chất lượng và khôi phục
ảnh bị nhiễu là quá trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy của mắt người. Lĩnh
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 4
vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận của
máy. Trong lĩnh vực thứ hai, các cố gắng đều tập trung vào các quá trình trích thông
tin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính. Ví dụ như thông tin
dùng cho máy tính là các moments thống kê, các hệ số biến đổi Fourier và đo
khoảng cách nhiều chiều. Những vấn đề tiêu biểu của kỹ thuật xử lý ảnh đượ
c ứng
dụng nhiều trong thực tế, có thể kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn
công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự
động xử lý vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-Quang và các mẫu máu, xử lý bằng
máy các hình ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu và truyền được
nhi

ều hơn tín hiệu ảnh trong thông tin, máy tính, truyền hình thông thường và truyền
hình có độ phân giải cao.
1.1.1 Xử lý ảnh số là gì

Xử lý ảnh số là một ngành khoa học nhằm trang bị phương pháp luận, kỹ thuật
để trang bị cho máy tính xử lý ảnh đầu vào trên máy tính với mục tiêu nhận được
ảnh kết quả ở đầu ra theo mong muốn của con người…. Như vậy xử lý ảnh là một
quá trình từ ảnh thu nh
ận đầu vào xử lý tăng cường và nâng cao chất lượng ảnh,
phân tích ảnh, hiểu ảnh, mã hóa, nén ảnh… cho đến khi thu nhận được ảnh kết quả
tốt hơn theo mong muốn của con người. Từ đó giúp cho con người có được cách
nhìn trực quan hơn và sinh động hơn về hình ảnh. Xử lý ảnh số còn là việc sử dụng
các thuật toán máy tính để xử lý các ảnh số dưới sự trợ giúp của máy tính.
X
ử lý ảnh số có thể chia làm bốn lĩnh vực, tùy thuộc vào loại công việc. Đó là
cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, phục hồi ảnh, mã hóa ảnh, và hiểu ảnh. Trong
cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, ảnh được xử lý để xem, như trong truyền hình,
hoặc là được xử lý trước để trợ giúp hoạt động của máy móc, như trong nhận dạng
đối tượng. Trong phục hồi
ảnh, ảnh bị xuống cấp một số trường hợp, chẳng hạn bị
nhòe, và mục đích là để giảm bớt hoặc loại bỏ hẳn ảnh hưởng sự xuống cấp. Phục
hồi ảnh có liên quan mật thiết đến cải thiện ảnh. Khi ảnh xuống cấp, việc cải thiện
ảnh thường đem lại kết quả làm giảm sự xuố
ng cấp. Tuy nhiên có một số sự khác
nhau giữa phục hồi ảnh và cải thiện ảnh. Trong phục hồi ảnh, một số ảnh lý tưởng
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 5
thường bị xuống cấp và mục đích phục hồi là tạo ra ảnh sau xử lý giống như ảnh ban
đầu. Trong việc cải thiện ảnh, mục đích cải thiện ảnh là làm cho ảnh sau khi xử lý
trong đẹp hơn ảnh chưa xử lý. Để minh họa sự khác nhau này, hãy lưu ý rằng một

ảnh gốc chưa xuống cấp không thể phục chế hơn nữa nhưng vẫn có thể
được cải
thiện bằng cách tăng độ nét. Trong mã hóa ảnh, mục đích là biểu diễn với một số ít
bít nhất trong điều kiện chất lượng ảnh và độ rõ chấp nhận được cho từng ứng dụng
cụ thể, chẳng hạn như hội nghị video. Mã hóa ảnh liên quan đến cải thiện ảnh và
phục hồi ảnh. Nếu có thể cải tiến dáng vẻ bên ngoài c
ủa ảnh được phục hồi, hoawjcl
àm giảm sự xuống cấp do các nguồn nhiễu, như nhiễu lượng tử mà thuật toán mã
hóa ảnh gây ra, thì ta có thể làm giảm số lượng bít cần thiết để đại diện ảnh ở một
mức chất lượng và độ rõ chấp nhận được. Trong việc hiểu (understanding) ảnh, đầu
vào là ảnh, mục đích là diễn đạt nội dung ảnh bằ
ng một hệ ký hiệu nào đó. Những
ứng dụng của “hiểu ảnh” bao gồm thị giác máy tính, kỹ thuật rô bốt và nhận dạng
mục tiêu. “Hiểu ảnh” khác với ba lĩnh vực khác của xử lý ảnh ở một khía cạnh
chính. Trong cải tiến, phục hồi và mã hóa ảnh cả đầu vào và đầu ra đều là ảnh và
khâu xử lý tiến hiệu là phần then chốt của các hệ thông đã thành công trên các lĩnh
v
ực đó. Trong “hiểu ảnh”, đầu vào là ảnh, nhưng đầu ra thường là một biểu diễn
bằng ký hiệu nội dung của ảnh đầu vào. Sự phát triển thành công của các hệ thống
trong lĩnh vực này cần đến cả xử lý tín hiệu và những khái niệm trí tuệ nhân tạo.
Trong hệ “hiểu ảnh” điển hình, xử lý tín hiệu được dùng cho công việc xử lý mức
thấp như làm giảm sự
xuống cấp và trích chọn các đường biên ảnh hoặc các đặc tính
khác của ảnh, còn trí tuệ nhân tạo được dùng cho những công việc xử lý mức cao
như thao tấc kí hiệu và quản lý cơ sở tri thức. Chúng ta chỉ nghiên cứu một số kỹ
thuật xử lý ở mức thấp dùng trong “hiểu ảnh”, coi như một bộ phận của cải thiện,
phục hồi và mã hóa ảnh. Nghiên cứu kỹ hơn v
ề “hiểu ảnh” sẽ vượt qua phạm vi của
giáo trình này và sẽ được đề cập trong các giáo trình về thị giác máy tính và nhận
dạng tiếp theo.

Trong chương này, chúng tôi trình bày cơ sở của xử lý ảnh. Những cơ sở đó sẽ
đặt nền móng cho phần thảo luận về thu nhận, số hóa, biểu diễn, lưu trữ ảnh; cải
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 6
thiện và nâng cao chất lượng ảnh; khôi phục ảnh; phân tích ảnh và mã hóa, nén ảnh
trong các chương sau.
1.1.2 Lịch sử của xử lý ảnh

Ngành công nghiệp báo chí có thể được xem là ngành có ứng dụng đầu tiên của
xử lý ảnh khi những bức ảnh lần đầu tiên được gửi đi giữa hai thành phố London và
New York thông qua cáp Bartlane vào đầu những năm 1920. Trước đó, việc truyền
dữ liệu ảnh giữa hai thành phố này m
ất khoảng một tuần bằng đường biển. Từ khi có
cáp Bartlane, thời gian truyền dữ liệu ảnh xuyên qua Đại Tây Dương được giảm đi
rất nhiều – xuống chỉ còn chưa đầy 3 tiếng. Một thiết bị chuyên dụng đã mã hóa dữ
liệu ảnh trước khi truyền qua cáp, và sau đó, khi dữ liệu đến nơi sẽ được giải mã để
tái tạo lại bức ảnh ban đầ
u.

Hình 1.1. Ảnh số được tạo ra vào năm
1921 từ băng mã hóa của một máy in
điện tín. (Nguồn: McFarlane)
Hình 1.2. Ảnh số được tạo năm 1922 từ
card đục lỗ sau 2 lần truyền qua
Đại Tây Dương. (Nguồn: McFarlane)

Ảnh trong hình 1.1 và hình 1.2 được tạo ra từ các băng được đục lỗ bởi máy điện
tín (ở nơi nhận). Vấn đề đầu tiên trong việc cải thiệ

n chất lượng hiển thị ảnh trong
những bức ảnh đầu tiên này là phương thức in ảnh và số cấp độ xám hiển thị.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 7
Các hệ thống cáp Bartlane đầu tiên chỉ có khả năng mã hóa ảnh với 5 cấp độ
xám, khả năng này tăng lên 15 cấp độ xám vào năm 1929.

Hình 1.3. Ảnh 15 cấp độ xám được truyền từ Luân Đôn đến New York năm 1929.
(Nguồn: McFarlane)

Trong khoảng thời gian này, người ta chỉ nói đến ảnh số, chứ chưa đề cập đến xử
lý ảnh số, vì một lý do đơn giản là chưa có máy tính để xử lý nó. Do đó, có thể nói
rằng lịch sử của xử lý ảnh gắn liền với lịch sử phát triển của máy tính điện tử. Khả
năng lưu trữ, năng lực xử lý và hiển thị củ
a máy tính là những nhân tố quan trọng
trong quá trình xử lý ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng các phương pháp xử
lý để truyền ảnh được liên tục nghiên cứu trong suốt 35 năm sau đó. Với sự phát
triển của kỹ thuật máy tính, việc xử lý hình ảnh ngày càng hoàn thiện hơn. Máy tính
đầu tiên đủ mạnh cho việc xử lý ảnh xuất hiện vào đầu những năm 1960. Năm 1964,
tàu thăm dò vũ trụ Ranger 7 của Jet Propulsion Laboratory (Pasadena, California,
USA) đã chụp được một bức ảnh của bề mặt mặt trăng.
Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh số lớn mạnh không ngừng. Trong y
học, các thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh, độ tương phản, hoặc mã hóa các
mức xám đã được áp dụng để nội suy ảnh X-quang và các hình ảnh y học giúp cho
việc chuẩn đoán và điều trị của các bác sĩ được th
ực hiện một cách dễ dàng và hiệu
quả hơn. Việc phát minh ra kỹ thuật CAT (Computerized Axial Tomography: chụp
cắt lớp điện toán theo trục) hay chụp CT (Computerized Tomography: chụp cắt lớp
điện toán) là một trong những sự kiện quan trọng trong ứng dụng của xử lý ảnh

trong việc chẩn đoán y học. Song song đó, các nhà địa vật lý, thiên văn học cũng sử
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 8
dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu các mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh, theo dõi tài
nguyên trái đất và thiên văn học.

Hình 1.4. Ảnh đầu tiên của mặt trăng được chụp bởi tàu vũ trụ Ranger 7 của Mỹ,
vào 9 giờ 09 phút sáng ngày 31/7/1964 (Nguồn: NASA).
1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh
Xử lý ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tế. Một trong những ứng dụng sớm
nhất là xử lý ảnh từ nhiêm vụ Ranger 7 tại phòng thí nghiệm JetPulsion vào những
năm đầu của thập kỷ 60. Hệ thống chụp hình gắn trên tàu vũ trụ có một số hạn chế
về kích thước và trọng lượng, do đó ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị
mờ,
méo hình học và nhiễu nền. Các ảnh đó được xử lý thành công nhờ máy tính số.
Hình ảnh của mặt trăng và sao hỏa mà chúng ta thấy trong tất cả các tạp chí đều
được xử lý bằng những máy tính số. Ngày nay, hầu hết các thông tin ảnh đều được
chuyển sang dạng ảnh số. Vì vậy, trong gần như tất cả các lĩnh vực của các ngành kỹ
thuật đều có ít nhiều liên quan đến ảnh s
ố và sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh số. Ứng
dụng của xử lý ảnh có khả năng tác động mạnh mẽ nhất đến cuộc sống của chúng ta
là lĩnh vực y tế. Soi chụp ảnh bừng máy tính dựa rteen cơ sở định lý cắt lớp (project
slice) được dùng thường xuyên trong xét nghiệm lâm sang, ví dụ phát hiện và nhận
dạng u não. Những ứng dụng y khoa khác của xử lý ảnh gồ
m cải thiện ảnh X quang
và nhận dạng đường biên mạch máu từ những ảnh chụp bằng tia X (angiograms).
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 9

Có những dụng khác gần gủi hơn với cuộc sông gia đình là cải tiến ảnh tivi.
Hình ảnh mà chúng ta thấy trên màn hình tivi có các khuyết tật do độ phân giải hạn
chế, bi rung rinh, có ảnh ma, nhiều nền và trượt hình do đan dòng ở những mức độ
khác nhau. Xử lý ảnh sô có tác động quyết định đến việc cải thiện chất lượng hình
ảnh của những hệ truyền hình hiện tại và làm phát triển những h
ệ truyền hình mới có
độ phân giải cao (HDTV). Một vấn đề nữa cúa chính truyền thông video như hội
nghị video, điện thoại video là cần có dải tần rộng. Việc mã hóa thẳng chương trình
video chất lượng quảng bá yêu cầu đến 100 triệu bit/giây. Nếu hy sinh một phần
chất lượng và dùng các sơ đô mã hóa ảnh số thì có thể đưa ra thị trường những hệ
truyền hình chất lượng đủ rõ vớ
i nhịp bit chỉ dưới 100 nghìn bit/giây.
Người máy càng ngày đóng vai trò quan trọng trong công nghiệp và gia đinh.
Chúng sẽ thực hiện những công việc rất nhàm chán hoặc nguy hiểm và những công
việc mà tốc độ và độ chính xác vượt quá khả năng của con người. Khi người máy trở
nên tinh vi hơn, thị giác máy tinh sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Người ta sẽ
đòi hỏi người máy không những phát hiện và nhận dạng các bộ phận công nghiệp,
mà còn “hiểu” được nhữ
ng gì chúng “thấy” và đưa ra những hành động phù hợp. Xử
lý ảnh số có tác động rất lớn đến thị giác máy tính.
Ngoài những lĩnh vực ứng dụng mọi người thường biết đến, xử lý ảnh số còn
có một số ứng dụng khác ít được nói đến hơn. Người thi hành pháp luật thương chụp
hình trong những môi trường không thuận lợi, và ảnh nhận được thường bị xuống
cấ
p. Ví dụ, bức ảnh chụp thường bị nhòe, việc làm giảm độ nhòe là cần thiết trong
nhận dạng.
Những ứng dụng của xử lý ảnh số là rất lớn. Ngoài những ứng dụng đã thảo
luận ở trên thì còn bao gồm các ứng dụng trong các lĩnh vực như điện tử gia đình,
thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học, và nhi
ều

lĩnh vực khác. Khả năng nhìn và nghe thấy hà hai phương tiện quan trọng nhất để
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 10
con người nhận thức thế giới bên ngoài, do vậy không có gì đáng ngạc nhiên khi mà
xử lý ảnh số có nhiều khả năng ứng dụng, không chỉ trong khoa học và kỹ thuật mà
còn cả trong mọi hoạt động khác của con người.
1.2.1 Ảnh gramma

(a) (b)
Hình 1.5. Ví dụ về ảnh Gamma (a) Ảnh bộ xương người (b) Ảnh PET (Positron
Emission Tomography) (Nguồn: G.E. Medical Systems, Tiến sĩ Michael E.
Casey)
Ảnh gamma được sử dụng nhiều trong y học hạt nhân và thiên văn học. Trong y học
hạt nhân, người ta tiêm vào người bệnh nhân một đồng vị phóng xạ có thể phát ra tia
gamma (đồng vị phóng xạ này trong quá trình phát tin gamma sẽ tự phân hủy). Một
máy dò tia gamma đặt ở ngoài sẽ thu những tia phóng xạ này để t
ạo ra ảnh gamma.
Ảnh ở hình 1.5(a) thường được dùng trong việc xác định nhiễm trùng hay khối u
trong cơ thể người. Hình 1.5(b) được tạo ra bởi kỹ thuật chụp PET (Positrion
Emission Tomography: Quét cắt lớp phóng xạ ion dương). Nguyên tắc của kỹ thuật
này tương tự như trong chụp CT nhưng thay vì sử dụng nguồn tia X ngoài cơ thể,
bệnh nhân sẽ được tiêm vào một đồng vị phóng xạ có thể phóng các positron (ion
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 11
dương) trong quá trình tự phân hủy. Khi một positron sau khi bay khoảng 3-5mm sẽ
gặp một electron ở trong môi trường xung quanh, cả hai sẽ bị phân hủy và phát ra 2
tia gamma. Các tia này sẽ được hấp thụ bởi bộ dò tìm và ảnh 3D của bệnh nhân sẽ
được tạo ra theo cơ chế như chụp cắt lớp CT.
1.2.2 Ảnh X-quang
Kỹ thuật chụp bằng tia X sử dụng một ống phóng tia X (ống chân không) có

cathode và anode. Khi Cathode được làm nóng sẽ phóng ra các electron ở trạng thái
tự
do, các electron này di chuyển với vận tốc cực lớn về phía anode (phía anode có
rất nhiều positron). Khi các electron đánh vào một nguyên tử thì năng lượng sẽ được
phát ra dưới dạng bức xạ tia X.
Kỹ thuật chụp CT: có một máy dò hình khung tròn bao quanh đối tượng (bệnh
nhân,…), một nguồn tia X được phóng ra và đi xuyên qua đối tượng. Tại mỗi vị trí
của đối tượng, khung này sẽ quay. Các tia X này sẽ được thu lại tại đầu bên kia của
khung. Khi đối t
ượng được di chuyển theo phương vuông góc với mặt phẳng của
khung, máy sẽ vẽ được các lớp của đối tượng. Các lớp này sẽ được tổ hợp lại và để
tạo nên hình ảnh không gian 3 chiều của đối tượng.

Hình 1.6. Chụp CT (Nguồn: Vietnamnet)
1.2.3 Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoại
Các nhà khí tượng học sử dụng các ảnh vệ tinh trong vùng tia hồng ngoại để xác
định độ nóng của các vùng của khí quyển. Dữ liệu được chuyển thành một ảnh nhìn
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 12
thấy được bằng mắt thường, sau khi đã được nâng cao chất lượng và phối màu để
thể hiện các nhiệt độ khác nhau. Trong các ảnh đã được nâng cao chất lượng, màu
đỏ thường biểu diễn nhiệt độ cao (nóng), ngược lại màu tím thường biểu diễn nhiệt
độ thấp (lạnh).

Hình 1.7. Ảnh hồng ngoại của một cơn bão (Nguồn: Encarta)
1.2.4 Ảnh trong dải sóng radio

Hình 1.8. Ảnh cộng hưởng từ (MRI: Magnetic Resonance Imaging, Nguồn:
Encarta)
Hình 1.8 là ảnh chụp phần đầu của một người trưởng thành bình thường (không có
bệnh tật). Ta thấy rõ não, các đường và các mô mềm; tiểu não nằm ở giữa phía bên
trái, màu đỏ. Ảnh MRI: Sở dĩ có thể sử dụng kỹ thuật MRI cho con người vì trong
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 13
cơ thể người chứa rất nhiều “nam châm” sinh học (lưỡng cực điện: thay vì từ tính, ở
đây là điện tích). MRI tận dụng phân bố ngẫu nhiên của các proton, có từ tính cơ
bản. Khi bệnh nhân được đặt vào khung tròn từ tính, quá trình phân tích diễn ra theo
3 bước. Đầu tiên, MRI tạo một trạng thái bình thường (steady state) trong cơ thể
người bệnh bằng cách đưa người bệnh vào một từ trường đều mạnh khoả
ng 30.000
lần so với từ trường trái đất. Sau đó MRI kích thích cơ thể người bệnh bởi sóng
radio để thay đổi hướng của các photon đang ở trong trạng thái bình thường (steady-
state orientation of photons). Sau một thời gian nó sẽ ngừng phát sóng radio và bắt
đầu “lắng nghe” sự phát sóng điện từ của cơ thể người bệnh tại một tần số nào đó
(được chọn trước). Tín hiện phát ra này được sử dụng để t
ạo ra hình ảnh của cơ thể
người theo nguyên lý tương tự như chụp cắt lớp CT.
1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Để dễ hình dung, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên
từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh).
Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR).
Gần
đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ
Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp
theo. (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp
nhận từ vệ tinh; có thể quét từảnh chụp bằng máy quét ảnh. Hình 1.1 dưới đây mô tả
các bướ

c cơ bản trong xử lý ảnh.

Hình 1.9. Tổng quan các giai đoạn cơ bản trong xử lý ảnh
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 14
Sơ đồ này bao gồm các thành phần như sau:
Thu nhận ảnh: Ảnh có thể được thu nhận trong thế giới thực qua máy chụp
hình, từ tranh ảnh thông qua máy quét hoặc từ vệ tinh qua các bộ cảm biến bằng tín
hiệu số hoặc tín hiệu tương tự. Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng.
Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần
số
1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change
Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Số hoá ảnh: Tất cả các thông tin được lưu trong máy tính đều ở dạng số. Vì
vậy, ảnh sau khi thu nhận được từ các thiết bị khác cần phải được số hoá để lưu trữ
hoặc có thể dùng để xử lý tiếp.

Tiền x
ử lý: Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa
vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.

Phân tích ảnh: Phân tích ảnh là một quá trình gồm nhiều giai đoạn nhỏ hơn:
tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh và khắc phục những thiếu sót trong quá
trình thu nhận ảnh và số hoá ảnh như nhiễu, méo làm nổi bật các đặc trưng chính
của ảnh đảm bảo cho ảnh gần giống với hình ảnh thật nhất. Tiếp theo là phát hiện và
trích chọn các đặc trưng như biên, màu, k
ết cấu, Phân vùng ảnh là tách một ảnh
đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để
nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm,
cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc
các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý
ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ
thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
Đối sánh, nhận dạng ảnh: Là quá trình đối sánh, phân lớp ảnh, nhận biết được
tên gọi của đối tượng. Kết quả của quá trình này phục vụ cho các mục đích và các
ứng dụng khác nhau.

Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 15
1.4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
Trong phần này, chúng ta xem xét một số khái niệm cơ bản của xử lí ảnh. Đây
là những khái niệm thường được đề cập đến trong các quá trình xử lí ảnh.
1.4.1. Ảnh số là gì?

Ảnh số là ảnh thu được từ quá trình số hóa ảnh của một ảnh liên tục (ảnh
khung cảnh). Có thể xem ảnh số là một tập hợp các điểm ảnh được biểu diễn với

mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.
Một ảnh đa cấp xám là một hàm độ sáng 2 chiều X(n, m) trong đó n,m là các giá
trị tọa độ không gian và giá trị của
ảnh X tại bất kỳ một điểm (n, m) sẽ tỷ lệ với
cường độ sáng của ảnh tại điểm đó. Nếu chúng ta có một ảnh nhiều màu, X là một
vector, mỗi thành phần của nó xác định cường độ sáng của ảnh tại điểm (n, m)
tương ứng từng dải màu.
Mỗi phần tử của ma trận được gọi là một điể
m ảnh. Thông thường, kích
thước của một ma trận là vài trăm điểm ảnh và có vài chục mức xám khác nhau. Vì
vậy một ảnh số có thể biểu diễn như sau:












=
mnXnXnX
mXXX
mXXX
mnX
,( )1,()0,(

),1( )1,1()0,1(
),0( )1,0()0,0(
),(

trong đó n=N-1, m=M-1; với M là chiều cao của ảnh, N là chiều rộng của ảnh.
Nếu L là mức xám cao nhất của ảnh thì 0≤ X(n, m) ≤ L-1. Thông thường, các giá trị
của N, M, L là lũy thừa của 2.

1.4.2. Phần tử ảnh (Pixel – Picture Element)
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 thì cần thiết phải tiến hành số hóa ả
nh. Trong quá
trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu 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 (rời rạc
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 16
hoá biên độ giá trị) mà bằng mắt thường ta khó phân biệt được hai mức xám kề
nhau. Trong trường hợp này, người ta sử dụng khái niệm phần tử ảnh hay là điểm
ảnh (Picture Element – Pixel). Trong khuôn khổ ảnh hai chiều. Mỗi điểm ảnh gồm
có một cặp toạ độ (x,y) và giá trị biểu diễn độ sáng (cấp xám) cụ thể. Các cặp tọa độ
(x, y) tạo nên độ phân giải (resolution). Chẳng hạn nh
ư màn hình máy tính có độ
phân giải là 480×640 nghĩa là trên màn hình có 480×640 điểm ảnh (x, y), chiều rộng
80 điểm ảnh, chiều dài 640 điểm ảnh.
Điểm ảnh (pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc
màu nhất định.
Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại 1 toạ độ trong
không gian của đối t
ượng và ảnh được xem như là 1 tập hợp các
điểm ảnh. 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 thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.
 Ta cần phân biệt Pixel (phần tử ả
nh) với khái niệm pixel hay đề cập đến
trong hệ thống đồ hoạ máy tính.
1.4.3. Mức xám
. Mức xám (gray-level) là kết quả của sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng
của mỗi điểm ảnh với một giá trị số của quá trình lượng hoá. Là số các giá trị có thể
có của các điểm ảnh của ảnh. 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.
a) Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng
giá trị số tại điểm đó.
b) Các thang giá trị mức xám thông 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 diễn
mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2
8
=256 mức, tức là từ 0 đến 255).
c) 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.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 17
d) Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2
1

mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là
0 hoặc 1.
e) 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: 2
8*3
=2
24
≈ 16,7 triệu màu.

Cách mã hoá kinh điển thường dùng là 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ
dụng nhất vì lý do kỹ thuật. Vì 2
8
= 256 (0,1,2, ,255), nên với 256 mức xám, mỗi
pixel sẽ được mã hóa bởi 8 bit.
1.4.4. Độ phân giải của ảnh
Định nghĩa: 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 c
ủa 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 không 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.

1.4.5. Biểu diễn ảnh
Trong biểu diễn ảnh người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là
pixel. Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến f(x,y) chứa các thông tin như là biểu

diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng
các tính chất của hàm này. Một số mô hình thường được dùng trong biểu diễn ảnh:
mô hình toán, mô hình thống kê. Trong mô hình toán, ảnh hai chiều được biểu diễn
nh
ờ các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở. Với mô hình thống kê, một ảnh
được coi như là một phần tử của một tập hợp đặc trưng bởi các đại lượng như: kỳ
vọng, hiệp biến, phương sai, moment.
Giáo trình xử lý ảnh số
Chương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 18
1.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnh
Đây là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính nhằm
làm nổi bật một số đặc tính của ảnh như thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên,
làm trơn biên, khuyếch đại ảnh nhằm phục vụ cho việc hiển thị hoặc các quá trình
phân tích tiếp theo. Tùy theo các ứng dụng khác nhau mà chúng ta có các kỹ thu
ật
nâng cao chất lượng ảnh khác nhau.
Nâng cao chất lượng ảnh có quan hệ gần gũi với khôi phục ảnh. Khi một ảnh bị
nhiễu thì khôi phục ảnh gốc thường đưa đến nâng cao chất lượng ảnh. Có một số
khác biệt giữa khôi phục ảnh và nâng cao chất lượng ảnh. Trong khôi phục ảnh, một
ảnh gốc bị nhiễu thì mục tiêu là làm sao cho ảnh sau khi xử lý càng gần giống ảnh
g
ốc càng tốt. Còn trong nâng cao chất lượng ảnh thì mục tiêu là làm cho ảnh sau khi
xử lý có được chất lượng tốt hơn khi chưa xử lý. Như vậy một ảnh không bị nhiễu
thì không thể được xử lý bằng các kỹ thuật khôi phục ảnh nhưng ảnh đó có thể được
xử lý bằng các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh. Nhưng một ảnh bị nhiễu thì nó có
thể được xử
lý vừa bằng các kỹ thuật khôi phục ảnh vừa bằng các kỹ thuật nâng cao
chất lượng ảnh.
1.4.7. Khôi phục ảnh
Khôi phục ảnh là quá trình loại bỏ hay tối thiểu hoá các ảnh hưởng của môi

trường bên ngoài hoặc do các hệ thống thu nhận ảnh gây ra. Về nguyên tắc, khôi
phục ảnh nhằm xác định mô hình toán học của quá trình đã gây ra biến dạng, tiếp
theo là dùng ánh xạ ngược để xác định l
ại ảnh.
Bất kỳ một ảnh nào được thu bằng các thiết bị điện, quang điện hay quang học
thường bị nhiễu bởi môi trường cảm biến của các thiết bị đó. Các loại nhiễu có thể là
nhiễu hệ thống, bị mờ do lệch tiêu điểm camera, nhiễu ngẫu nhiên do chuyển động
giữa camera và đối tượng được chụp, nhiễu do khí quyển…
Khôi ph
ục ảnh là dùng các bộ lọc để lọc các ảnh bị nhiễu nhằm giảm tối thiểu
sự ảnh hưởng của các loại nhiễu này để cho ra ảnh kết quả càng gần giống ảnh gốc
càng tốt. Hiệu quả của các bộ lọc khôi phục ảnh phụ thuộc vào sự nhận biết về quá
trình nhiễu cùng với quá trình thu nhận ảnh. Khôi phục ảnh thường được x
ử lý trên
LỜI MỞ ĐẦUXử lý ảnh số là một trong những nghành nghề dịch vụ tăng trưởng rất nhanh của ngành Công nghệthông tin. Trong những năm trở lại đây, phần cứng máy tính và những thiết bị liênquan xử lý ảnh số đã có sự tân tiến vượt bậc về vận tốc thống kê giám sát, năng lực tàng trữ vàxử lý đã thúc đầy nghiên cứu và điều tra xử lý ảnh số ngày một tăng nhanh trong cả triết lý vàứng dụng. Khái niệm ảnh số đã trở nên thông dụng với hầu hết mọi người trong xãhội và việc thu nhận ảnh số bằng những thiết bị cá thể hay chuyên sử dụng cùng vớiviệc đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn thuần. Nó được ứng dụng thoáng đãng trongnhiều nghành nghề dịch vụ khoa học và công nghệ tiên tiến. Chẵng hạn như thị giác máy tính, rô bốt, tìmkiếm tài liệu ảnh, tương hỗ chẩn đoán hình ảnh y học, phong cách thiết kế ảnh, vui chơi xử lý ảnhsố bằng máy tính đã giúp tất cả chúng ta biến hóa cách cảm nhận và sử dụng máy tính, nóđã trở thành những công cụ trực quan quan trọng không hề thiếu trong đời sốnghằng ngày. Vì vậy môn “ xử lý ảnh số ” đã trở thành một trong những môn học chínhtrong những chuyên ngành Công nghệ thông tin ở những trường ĐH trên cả nước. Vớimong muốn góp phần vào sự nghiệp giảng dạy và nghiên cứu và điều tra trong nghành này, tácgiả biên soạn cuốn giáo trình Xửlý ảnh số dựa trên đề cương môn học hệ tín chỉ đãđược duyệt. Cuốn sách tập trung chuyên sâu vào những yếu tố từ cơ bản đến nâng cao của xử lýảnh nhằm mục đích cung ứng một nền tảng kỹ năng và kiến thức không thiếu và tinh lọc nhằm mục đích giúp người đọccó thể tự khám phá và thiết kế xây dựng những chương trình ứng dụng tương quan trong xử lýảnh. Cuốn sách “ Giáo trình xử lý ảnh số ” được biên soạn theo sát nội dung chươngtrình giảng dạy cử nhân Công nghệ thông tin. Nội dung của giáo trình tập trung chuyên sâu vàocác yếu tố cơ bản của xử lý ảnh nhằm mục đích phân phối một nền tảng kiến thức và kỹ năng không thiếu vàchọn lọc nhằm mục đích giúp người đọc hoàn toàn có thể tự khám phá, tự học và nắm được những kiếnthức từ cơ bản đến nâng cao của xửlý ảnh số, trên cơ sở đó hoàn toàn có thể liên tục tự nghiêncứu sâu hơn cũng như giúp cho sinh viên kiến thiết xây dựng những chương trình tương quan đếnxử lý ảnh, những thư viện cho riêng mình và tăng trưởng những ứng dụng ứng dụng xửlý ảnh cao hơn. Giáo trình được chia làm 6 chương, sau mỗi chương đều có phần bài tập đểkiểm tra kỹ năng và kiến thức và rèn luyện năng lực lập trình cho bạn đọc. Chương 1, trình bàyổng quan về xử lý ảnh, những ứng dụng của xử lý ảnh số, những khái niệm cơ bản, sơ đồtổng quát của một mạng lưới hệ thống xử lý ảnh và những yếu tố cơ bản trong xử lý ảnh. Chương2 trình diễn về quy trình thu nhận, số hóa, trình diễn và tàng trữ ảnh. Chương 3, trìnhbày những kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh dựa vào những thao tác với điểm ảnh, nângcao chất lượng ảnh trải qua việc xử lý những điểm ảnh trong lân cận điểm ảnh đangxét. Chương này cũng trình diễn những kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhờ vào cácphép lọc khoảng trống làm trơn, và lọc làm nét. Chương 4 giáo trình trình diễn về cácý tưởng và một số ít giải pháp cơ bản sử dụng trong Phục hồi ảnh như ước lượcsự xuống cấp trầm trọng. bộ lọc Wiener, hồi sinh ảnh dựa vào thích nghi. Chương 5, trình bàycác kỹ thuật cơ bản trong việc trích chọn tín hiệu đặc trưng của ảnh, kỹ thuật tìmxương theo khuynh hướng đo lường và thống kê trục trung vị và hướng tiếp cận giao động nhờ cácthuật toán làm mảnh song song và gián tiếp. Phát hiện biên và tách biên ảnh của cácđối tượng ảnh theo cả hai khuynh hướng : Phát hiện biên trực tiếp và phát hiện biêngián tiếp và những chiêu thức phân vùng ảnh. Cuối cùng là Chương 6 trình diễn vềnén ảnh, những khái niệm cơ bản của nén ảnh, nét tài liệu ảnh có mất mát thông tin vànén không mất mát thông tin, những chiêu thức nén cơ bản như nén mã loạt dài thayđổi ( RLC ), nén Huffman và nén LZW.Tác giả bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới những bạn đồng nghiệp trong Bộ mônKhoa học máy tính, Khoa công nghệ thông tin, trường Đại học Khoa học Huế đãđộng viên, góp ý và giúp sức để hoàn hảo nội dung cuốn sách này. Xin cám ơnLãnh đạo Khoa Công nghệ thông tin, Ban giám hiệu Đại học Khoa học, Ban Giámđốc Đại học Huế và Dựa án huấn luyện và đào tạo cán bộ tin học và đưa tin học vào nhà trườngthuộc CTMTQG GD và ĐT năm 2011 đã tương hỗ và tạo điều kiện kèm theo để cho sinh ra giáotrình này. Mặc dù rất nỗ lực nhưng tài liệu này chắc như đinh không tránh khỏi những saisót. Chúng tôi xin trân trọng tiếp thu tổng thể những quan điểm góp phần của bạn đọc cũngnhư những bạn đồng nghiệp để có chỉnh lý kịp thời. Thư góp ý xin gửi về : Nguyễn Đăng BìnhKhoa Công nghệ thông tin – ĐH Khoa Học Huế. 77 Nguyễn Huệ, Thành phố Huế. Điện thoại : 0543.826767 Email : ndbinh@hueuni.edu.vnHu ế, ngày 27 tháng 9 năm 2011T ÁC GIẢMỤC LỤCChương 1 – TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ1. 1. Giới thiệu về xử lý ảnh 21.1.1. Xử lý ảnh số là gì 41.1.2. Lịch sử của xử lý ảnh 61.2. Các ứng dụng của xử lý ảnh 81.2.1. Ảnh gamma 101.2.2. Ảnh X quang 111.2.3. Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoại 111.2.4. Ảnh trong dải sóng radio 121.3. Các bước cơ bản của xử lý ảnh 131.4. Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh 151.4.1. Ảnh số là gì ? 151.4.2. Phần tử ảnh 151.4.3. Mức xám 161.4.4. Độ phân giải của ảnh 171.4.5. Biểu diễn ảnh 171.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnh 181.4.7. Khôi phục ảnh 181.4.8. Biến đổi ảnh 191.4.9. Phân tích ảnh 191.4.10. Nhận dạng ảnh 201.4.11. Tra cứu ảnh 221.4.12. Nén ảnh 221.5. Một số quan hệ cơ bản giữa những điểm ảnh 231.5.1. Lân cận của điểm ảnh 231.5.2. Tính liền kề, tính liên thông, vùng và biên 241.5.3. Thuật toán tìm những thành phần liên thông 261.5.4. Độ đo khoản cách giữa những điểm 28C âu hỏi ôn tập 30C hương 2 – THU NHẬN, SỐ HÓA, BIỂU DIỄN, LỮU TRỮ ẢNH2. 1. Cấu trúc mắt người 312.2. Sự hình thành ảnh trong mắt người 342.3. Ánh sáng và phổ điện từ của ảnh sáng 352.4. Cảm biến và thu nhận ảnh 362.4.1. Thu nhận ảnh sử dụng thiết bị cảm ứng 372.4.2. Mô hình tạo ảnh đơn thuần 382.5. Lấy mẫu và lượng hóa 402.5.1. Các khái niệm cơ bản trong lấy mẫu và lượng hóa 402.5.2. Biểu diễn ảnh số 432.5.3. Độ phân giải khoảng trống và độ phân giải cấp xám 442.6. Các khoảng trống màu thông dụng 462.6.1. Màu sắc 462.6.2. Tổng hợp màu 472.6.3. Không gian màn biểu diễn màu và hệ tọa độ màu 472.6.4. Một số kỹ thuật hiển thị màu 552.7. Một số quy mô và chiêu thức trình diễn ảnh 562.7.1. Mô hình Raster 562.7.2. Mô hình Vector 572.7.3. Một số giải pháp màn biểu diễn ảnh 572.8. Các loại định dạng tập tin cơ bản 592.8.1. Khái niệm chung 592.8.2. Quá trình đọc một tệp ảnh 59C âu hỏi ôn tập 60C hương 3 – NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH3. 1. Kiến thức cơ sở 623.2. Các toán tử xử lý điểm ảnh 653.2.1. Phép biến hóa âm bản 683.2.2. Phép đổi khác Log 693.2.3. Phép biến hóa lũy thừa 693.2.4. Các hàm đổi khác tuyến tính từng phần 733.3. Xử lý lược đồ mức xám 373.3.1. Cân bằng lược đồ mức xám 773.3.2. Biến đổi độ tương phản dựa trên biến hóa lược đồ mức xám 813.4. Lọc tuyến tính 813.5. Các bộ lọc khoảng trống làm trơn 873.5.1. Lọc tuyến tính làm trơn 873.5.2. Lọc thống kê thứ tự 913.6. Các bộ lọc khoảng trống tăng cường độ nét 923.6.1. Khái niệm bộ lọc dựa trên đạo hàm 923.6.2. Toán tử đạo hàm bậc nhất 953.6.3. Toán tử đạo hàm bậc hai 983.7. Cải thiện nâng cao chất lượng ảnh 1023.6.1. Tăng cường ảnh sử dụng toán tử số học và logic 1023.6.1.1. Phép trừ ảnh 1043.6.1.2. Phép trung bình ảnh 1053.6.2. Tăng cường biên ảnh 107B ài tập 107C hương 4 – KHÔI PHỤC ẢNH4. 1. Giới thiệu 1124.2. Một số giải pháp Phục hồi ảnh 1134.2.1. Ước lượng sự xuống cấp trầm trọng 1134.2.2. Làm giảm nhiễu cộng ngẫu nhiên 1154.2.2.1. Bộ lọc Wiener 1154.2.2.2. Các biến thể của bộ lọc Wiener 1204.2.2.3. Xử lý ảnh thích nghi 1224.2.2.4. Bộ lọc Wiener thích nghi 1264.2.2.5. Phục hồi ảnh thích nghi dựa vào hàm rõ nhiễu 1314.2.2.6. Phục hồi ảnh thích nghi nhậy biên 1364.2.3. Giảm nhòe ảnh 140C hương 5 – PHÂN TÍCH ẢNH5. 1. Trích chọn tín hiệu đặc trưng của ảnh 1455.1.1. Đặc trưng Topo 1455.1.1.1. Lược đồ phân bổ mức xám 1455.1.1.2. Các vùng thuần nhất 1465.1.2. Đặc trưng về hình dạng 1455.1.2.1. Đặc trưng hình học 1455.1.2.2. Đặc trưng độ lệch cơ sở 1465.2. Xương và những kỹ thuật tìm xương 1545.2.1. Giới thiệu 1545.2.2. Tìm xương dựa trên làm mảnh 1555.2.2.1. Sơ lược về thuật toán làm mảnh 1555.2.2.2. Một số thuật toán làm mảnh 1565.2.3. Tìm xương không dựa trên làm mảnh 1575.2.3.1. Khái quát về lược đồ Voronoi 1575.2.3.2. Trục trung vị Voronoi rời rạc 1585.2.3.3. Xương Voronoi rời rạc 1575.2.3.4. Thuật toán tìm xương 1575.3. Phát hiện và trích chọn biên ảnh 1635.3.1. Giới thiệu 1635.3.2. Các chiêu thức phát hiện biên trực tiếp 1645.3.2.1. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient 1645.3.2.1.1. Kỹ thuật Prewitt 1665.3.2.1.2. Kỹ thuật Sobel 1675.3.2.1.3. Kỹ thuật la bàn 1665.3.2.2. Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 1675.3.2.3. Kỹ thuật Canny 1675.3.3. Các chiêu thức phát hiện biên gián tiếp 1645.3.3.1. Một số khái niệm cơ bản 1705.3.3.2. Chu tuyến của một đối tượng người tiêu dùng 1715.3.3.3. Thuật toán dò biên tổng quát 1735.3.4. Phương pháp phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ 1765.3.4.1. Biên và độ đổi khác về mức xám 1765.3.4.2. Phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ 1775.3.5. Phát hiện biên dựa vào những phép toán hình thái 1765.3.5.1. Xấp xỉ trên và giao động dưới đối tượng người tiêu dùng ảnh 1805.4. Phân vùng ảnh 1835.4.1. Khái quát chung 1835.4.2. Thuộc tính điểm ảnh, vùng ảnh 1865.4.3. Phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ 1875.4.4. Phân vùng ảnh theo miền như nhau 1895.4.5. Phân vùng ảnh dựa vào tăng trưởng vùng cục bộ 1895.4.6. Phân vùngảnh dựa trên hợp và tách vùng 1915.4.7. Phân vùng ảnh dựa trên nghiên cứu và phân tích cấu trúc 1925.4.8. Phân vùng ảnh dựa trên sự phân lớp điểm ảnh 1965.4.9. Phân vùng ảnh dựa vào triết lý đồ thị 1985.4.10. Phân vùng ảnh dựa trên xử lý đa phân giải 208C âu hỏi ôn tập 210C hương 6 – NÉN ẢNH6. 1. Tổng quan về nén tài liệu 2126.1.1. Khái niệm về nén ảnh 2126.1.2. Phân loại dư thừa tài liệu 2156.1.3. Phân loại giải pháp nén 2166.1.4. Sơ đồ của quy trình nén ảnh dựa trên phép biến hóa ảnh 2196.1.5. Ví dụ về giải pháp nén ảnh theo chuẩn JPEG 2196.2. Phương pháp nén ảnh mã độ dài biến hóa 2226.3. Phương pháp nén ảnh Huffman 2226.3.1. Ý tưởng 2226.3.2. Xây dựng cây mã Huffman 2306.3.3. Sử dụng cây mã Huffman 2346.3. Phương pháp nén ảnh LZW 2226.3.1. Giới thiệu 2226.3.2. Phương pháp 230C âu hỏi ôn tập 240T ài liệu tìm hiểu thêm 241CH ƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐChương này trình diễn những yếu tố chính sau đây : 1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh. 1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh1. 3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh1. 4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnh1. 5 Một số quan hệ cơ bản giữa những điểm ảnhMô hình quang trắc hình thành ảnh Ảnh thu nhận ( quả táo ) Biểu đồ phân bổ mức xám Trích lọc đặc tính ( PCA, key point, … ) Phân vùng ảnh Phát hiện biênCấu trúc ảnh từ hoạt động Đối sánh, nhận dạng đối tượngHình minh họa một số ít ứng dụng cơ bản trong xử lý ảnhGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 21.1 Giới thiệu về xử lý ảnhXử lý ảnh là một nghành nghề dịch vụ mang tính khoa học và công nghệ tiên tiến. Nó là một ngànhkhoa học mới lạ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng vận tốc tăng trưởng của nórất nhanh, kích thích những TT nghiên cứu và điều tra, ứng dụng, đặc biệt quan trọng là máy tínhchuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc ĐH ở nướcta khoảng chừng chục năm nay. Nó là môn học tương quan đến nhiều nghành nghề dịch vụ và cần nhiềkiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sứccơ bản cho xử lý tín hiệu chung, những khái niệm về tích chập, những biến hóa Fourier, đổi khác Laplace, những bộ lọc hữu hạn … Thứ hai, những công cụ toán như Đại số tuyếntính, Sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ thiết yếu như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơron tự tạo cũng được đề cập trong quy trình nghiên cứu và phân tích và nhận dạng ảnh. Cùng với ngôn từ tự nhiên, hình ảnh đã đóng một vai trò rất là quan trọngtrong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh đã giúp cho con ngườihiểu rõ và thâm thúy hơn những thông tin cần tích lũy. Người ta đã chứng tỏ đượcrằng, trong tổng thể những kênh thu nhận thông tin của con người thì lượng thông tin thunhận qua kênh thị giác chiếm khoảng chừng 70 %. Hình ảnh là hiệu quả của việc thu nhận vàbiểu diễn của nguồn năng lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma ( có bước sóng nhỏ ) đếnsóng radio ( có bước sóng lớn ). Tuy nhiên, mắt người chỉ cảm nhận được một vùnggiới hạn rất nhỏ trong phổ điện từ. Ngược lại, máy tính hoàn toàn có thể đọc được một vùng rấtrộng trong phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio. Nó hoàn toàn có thể trình diễn và xửlýnhững bức ảnh được sinh ra bởi những nguồn mà con người không hề nhận biếtđược, như ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh trong vùng tia X, …. Do đó xử lý ảnhcó một khoanh vùng phạm vi ứng dụng tương đối rộng. Xử lý ảnh là một trong những cách tiếp cận nghiên cứu và phân tích, tổng hợp hình ảnh theo ýtưởng và mục tiêu của người sử dụng. Tuy xử lý ảnh là một trong những khoa họccòn tương đối mới so với nhiều ngành khoa học khác, tuy nhiên những năm gần đây, xửlý ảnh và đồ hoạ đã tăng trưởng một cách can đảm và mạnh mẽ và đã gặt hái được khá nhiều thànhcông góp thêm phần vào sự tăng trưởng chung của ngành công nghệ thông tin. Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 3C ác giải pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng : nâng cao chất lượngthông tin hình ảnh so với mắt người và xử lý số liệu cho máy tự động hóa. Một trongnhững ứng dụng tiên phong xử lý ảnh là nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cápgiữa London và NewYork vào những năm 1920. Thiết bị đặc biệt quan trọng mã hóa hình ảnh ( báo ), truyền qua cáp và Phục hồi lại ở phía thu. Vấn đề nâng cao chất lượng hìnhảnh lúcđầu có tương quan đến việc lựa chọn quy trình in và phân bổ những mức sáng ( tông và độ phân giải của ảnh ). Hệ thống tiên phong ( Bartlane ) có năng lực mã hóa hình ảnh với 5 mức sáng. Khảnăng này tăng lên 15 mức vào 1929. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng những phươngpháp xử lý để truyền ảnh được điều tra và nghiên cứu 35 năm sau đó. Do kỹ thuật máy tính pháttriển, nên xử lý hình ảnh ngày càng tăng trưởng. Năm 1964, những bức ảnh chụp mặttrăng được vệ tinh Ranger 7 ( Mỹ ) truyền về toàn cầu, được xử lý bằng máy tính đểsửa méo ( gây ra do camera truyền hình đặt trên vệ tinh ở những góc nhìn khác nhau ). Cáckỹ thuật cơ bản được cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh như làm nổi đường biên vàlưu hình ảnh. Từ năm 1964 đến nay, khoanh vùng phạm vi xử lý ảnh vững mạnh không ngừng. Các kỹ thuậtxử lý ảnh lúc bấy giờ được sử dụng để xử lý hàng loạt những yếu tố, nhằm mục đích nâng caochất lượng thông tin hình ảnh. Trong y học, những thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, hoặc mã hóa cácmức sáng thành những màu để nội suy ảnh X-Quang và những hình ảnh y sinh học dễdàng. Các nhà địa vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự như để nghiên cứu và điều tra những vật mẫu chấttừ vệ tinh. Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh và Phục hồi hình ảnh được sửdụng để xử lý hìnhảnh giảm chất lượng. Trong thiên văn học, những giải pháp xửlý ảnh nhằm mục đích Phục hồi hình ảnh bị nhiễu hoặc bị mất do bóng ( artifacts ) sau khichụp. Trong vật lý và những nghành có tương quan, kỹ thuật máy tính nâng cao đượcchất lượng ảnh trong những nghành nghề dịch vụ như Plamas ( có nguồn năng lượng cao ) và microscopyđiện tử. Tương tự, người ta đã ứng dụng xử lý ảnh có tác dụng tốt trong viễn thám, sinh học, y tếhạt nhân, quân sự chiến lược, công nghiệp Nâng cao chất lượng và khôi phụcảnh bị nhiễu là quy trình xử lý ảnh dùng cho mục tiêu nội suy của mắt người. LĩnhGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 4 vực ứng dụng quan trọng thứ hai là xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận củamáy. Trong nghành nghề dịch vụ thứ hai, những nỗ lực đều tập trung chuyên sâu vào những quy trình trích thôngtin ảnh và chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính. Ví dụ như thông tindùng cho máy tính là những moments thống kê, những thông số đổi khác Fourier và đokhoảng cách nhiều chiều. Những yếu tố tiêu biểu vượt trội của kỹ thuật xử lý ảnh được ứngdụng nhiều trong thực tiễn, hoàn toàn có thể kể như : tự động hóa nhận dạng đặc trưng, máy nhìncông nghiệp để điều khiển và tinh chỉnh và kiểm tra mẫu sản phẩm, nhận dạng tiềm năng quân sự chiến lược, tựđộng xử lý vân tay, hiển thị lên màn hình ảnh X-Quang và những mẫu máu, xử lý bằngmáy những hình ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu và truyền đượcnhiều hơn tín hiệu ảnh trong thông tin, máy tính, truyền hình thường thì và truyềnhình có độ phân giải cao. 1.1.1 Xử lý ảnh số là gìXử lý ảnh số là một ngành khoa học nhằm mục đích trang bị phương pháp luận, kỹ thuậtđể trang bị cho máy tính xử lý ảnh nguồn vào trên máy tính với tiềm năng nhận đượcảnh tác dụng ở đầu ra theo mong ước của con người …. Như vậy xử lý ảnh là mộtquá trình từ ảnh thu nhận nguồn vào xử lý tăng cường và nâng cao chất lượng ảnh, nghiên cứu và phân tích ảnh, hiểu ảnh, mã hóa, nén ảnh … cho đến khi thu nhận được ảnh kết quảtốt hơn theo mong ước của con người. Từ đó giúp cho con người có được cáchnhìn trực quan hơn và sinh động hơn về hình ảnh. Xử lý ảnh số còn là việc sử dụngcác thuật toán máy tính để xử lý những ảnh số dưới sự trợ giúp của máy tính. ử lý ảnh số hoàn toàn có thể chia làm bốn nghành nghề dịch vụ, tùy thuộc vào loại việc làm. Đó làcải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, phục sinh ảnh, mã hóa ảnh, và hiểu ảnh. Trongcải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, ảnh được xử lý để xem, như trong truyền hình, hoặc là được xử lý trước để trợ giúp hoạt động giải trí của máy móc, như trong nhận dạngđối tượng. Trong phục hồiảnh, ảnh bị xuống cấp trầm trọng 1 số ít trường hợp, ví dụ điển hình bịnhòe, và mục tiêu là để giảm bớt hoặc vô hiệu hẳn tác động ảnh hưởng sự xuống cấp trầm trọng. Phụchồi ảnh có tương quan mật thiết đến cải tổ ảnh. Khi ảnh xuống cấp trầm trọng, việc cải thiệnảnh thường đem lại hiệu quả làm giảm sự xuống cấp trầm trọng. Tuy nhiên có một số ít sự khácnhau giữa hồi sinh ảnh và cải tổ ảnh. Trong phục sinh ảnh, 1 số ít ảnh lý tưởngGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 5 thường bị xuống cấp trầm trọng và mục tiêu phục sinh là tạo ra ảnh sau xử lý giống như ảnh banđầu. Trong việc cải tổ ảnh, mục tiêu cải tổ ảnh là làm cho ảnh sau khi xử lýtrong đẹp hơn ảnh chưa xử lý. Để minh họa sự khác nhau này, hãy quan tâm rằng mộtảnh gốc chưa xuống cấp trầm trọng không hề phục chế hơn nữa nhưng vẫn có thểđược cảithiện bằng cách tăng độ sắc nét. Trong mã hóa ảnh, mục tiêu là trình diễn với 1 số ít ítbít nhất trong điều kiện kèm theo chất lượng ảnh và độ rõ gật đầu được cho từng ứng dụngcụ thể, ví dụ điển hình như hội nghị video. Mã hóa ảnh tương quan đến cải tổ ảnh vàphục hồi ảnh. Nếu hoàn toàn có thể nâng cấp cải tiến hình dáng bên ngoài của ảnh được phục sinh, hoawjclàm giảm sự xuống cấp trầm trọng do những nguồn nhiễu, như nhiễu lượng tử mà thuật toán mãhóa ảnh gây ra, thì ta hoàn toàn có thể làm giảm số lượng bít thiết yếu để đại diện thay mặt ảnh ở mộtmức chất lượng và độ rõ đồng ý được. Trong việc hiểu ( understanding ) ảnh, đầuvào là ảnh, mục tiêu là diễn đạt nội dung ảnh bằng một hệ ký hiệu nào đó. Nhữngứng dụng của “ hiểu ảnh ” gồm có thị giác máy tính, kỹ thuật rô bốt và nhận dạngmục tiêu. “ Hiểu ảnh ” khác với ba nghành nghề dịch vụ khác của xử lý ảnh ở một khía cạnhchính. Trong nâng cấp cải tiến, hồi sinh và mã hóa ảnh cả nguồn vào và đầu ra đều là ảnh vàkhâu xử lý tiến hiệu là phần then chốt của những hệ thông đã thành công xuất sắc trên những lĩnhực đó. Trong “ hiểu ảnh ”, nguồn vào là ảnh, nhưng đầu ra thường là một biểu diễnbằng ký hiệu nội dung của ảnh nguồn vào. Sự tăng trưởng thành công xuất sắc của những hệ thốngtrong nghành nghề dịch vụ này cần đến cả xử lý tín hiệu và những khái niệm trí tuệ tự tạo. Trong hệ “ hiểu ảnh ” nổi bật, xử lý tín hiệu được dùng cho việc làm xử lý mứcthấp như làm giảm sựxuống cấp và trích chọn những đường biên ảnh hoặc những đặc tínhkhác của ảnh, còn trí tuệ tự tạo được dùng cho những việc làm xử lý mức caonhư thao tấc kí hiệu và quản trị cơ sở tri thức. Chúng ta chỉ điều tra và nghiên cứu 1 số ít kỹthuật xử lý ở mức thấp dùng trong “ hiểu ảnh ”, coi như một bộ phận của cải tổ, phục sinh và mã hóa ảnh. Nghiên cứu kỹ hơn về “ hiểu ảnh ” sẽ vượt qua khoanh vùng phạm vi củagiáo trình này và sẽ được đề cập trong những giáo trình về thị giác máy tính và nhậndạng tiếp theo. Trong chương này, chúng tôi trình diễn cơ sở của xử lý ảnh. Những cơ sở đó sẽđặt nền móng cho phần đàm đạo về thu nhận, số hóa, màn biểu diễn, tàng trữ ảnh ; cảiGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 6 thiện và nâng cao chất lượng ảnh ; Phục hồi ảnh ; nghiên cứu và phân tích ảnh và mã hóa, nén ảnhtrong những chương sau. 1.1.2 Lịch sử của xử lý ảnhNgành công nghiệp báo chí truyền thông hoàn toàn có thể được xem là ngành có ứng dụng tiên phong củaxử lý ảnh khi những bức ảnh lần tiên phong được gửi đi giữa hai thành phố London vàNew York trải qua cáp Bartlane vào đầu những năm 1920. Trước đó, việc truyềndữ liệu ảnh giữa hai thành phố này mất khoảng chừng một tuần bằng đường thủy. Từ khi cócáp Bartlane, thời hạn truyền tài liệu ảnh xuyên qua Đại Tây Dương được giảm đirất nhiều – xuống chỉ còn chưa đầy 3 tiếng. Một thiết bị chuyên sử dụng đã mã hóa dữliệu ảnh trước khi truyền qua cáp, và sau đó, khi tài liệu đến nơi sẽ được giải thuật đểtái tạo lại bức ảnh khởi đầu. Hình 1.1. Ảnh số được tạo ra vào năm1921 từ băng mã hóa của một máy inđiện tín. ( Nguồn : McFarlane ) Hình 1.2. Ảnh số được tạo năm 1922 từcard đục lỗ sau 2 lần truyền quaĐại Tây Dương. ( Nguồn : McFarlane ) Ảnh trong hình 1.1 và hình 1.2 được tạo ra từ những băng được đục lỗ bởi máy điệntín ( ở nơi nhận ). Vấn đề tiên phong trong việc cải tổ chất lượng hiển thị ảnh trongnhững bức ảnh tiên phong này là phương pháp in ảnh và số Lever xám hiển thị. Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 7C ác mạng lưới hệ thống cáp Bartlane tiên phong chỉ có năng lực mã hóa ảnh với 5 cấp độxám, năng lực này tăng lên 15 Lever xám vào năm 1929. Hình 1.3. Ảnh 15 Lever xám được truyền từ Luân Đôn đến Thành Phố New York năm 1929. ( Nguồn : McFarlane ) Trong khoảng chừng thời hạn này, người ta chỉ nói đến ảnh số, chứ chưa đề cập đến xửlý ảnh số, vì một nguyên do đơn thuần là chưa có máy tính để xử lý nó. Do đó, hoàn toàn có thể nóirằng lịch sử vẻ vang của xử lý ảnh gắn liền với lịch sử dân tộc tăng trưởng của máy tính điện tử. Khảnăng tàng trữ, năng lượng xử lý và hiển thị của máy tính là những tác nhân quan trọngtrong quy trình xử lý ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh bằng những chiêu thức xửlý để truyền ảnh được liên tục điều tra và nghiên cứu trong suốt 35 năm sau đó. Với sự pháttriển của kỹ thuật máy tính, việc xử lý hình ảnh ngày càng triển khai xong hơn. Máy tínhđầu tiên đủ mạnh cho việc xử lý ảnh Open vào đầu những năm 1960. Năm 1964, tàu thăm dò thiên hà Ranger 7 của Jet Propulsion Laboratory ( Pasadena, California, USA ) đã chụp được một bức ảnh của mặt phẳng mặt trăng. Từ năm 1964 đến nay, khoanh vùng phạm vi xử lý ảnh số vững mạnh không ngừng. Trong yhọc, những thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh, độ tương phản, hoặc mã hóa cácmức xám đã được vận dụng để nội suy ảnh X-quang và những hình ảnh y học giúp choviệc chuẩn đoán và điều trị của những bác sĩ được thực thi một cách thuận tiện và hiệuquả hơn. Việc ý tưởng ra kỹ thuật CAT ( Computerized Axial Tomography : chụpcắt lớp điện toán theo trục ) hay chụp CT ( Computerized Tomography : chụp cắt lớpđiện toán ) là một trong những sự kiện quan trọng trong ứng dụng của xử lý ảnhtrong việc chẩn đoán y học. Song song đó, những nhà địa vật lý, thiên văn học cũng sửGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 8 dụng kỹ thuật tựa như để điều tra và nghiên cứu những mẫu vật chất từ ảnh vệ tinh, theo dõi tàinguyên toàn cầu và thiên văn học. Hình 1.4. Ảnh tiên phong của mặt trăng được chụp bởi tàu vũ trụ Ranger 7 của Mỹ, vào 9 giờ 09 phút sáng ngày 31/7/1964 ( Nguồn : NASA ). 1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnhXử lý ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tiễn. Một trong những ứng dụng sớmnhất là xử lý ảnh từ nhiêm vụ Ranger 7 tại phòng thí nghiệm JetPulsion vào nhữngnăm đầu của thập kỷ 60. Hệ thống chụp hình gắn trên tàu thiên hà có một số ít hạn chếvề kích cỡ và khối lượng, do đó ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bịmờ, méo hình học và nhiễu nền. Các ảnh đó được xử lý thành công xuất sắc nhờ máy tính số. Hình ảnh của mặt trăng và sao hỏa mà tất cả chúng ta thấy trong toàn bộ những tạp chí đềuđược xử lý bằng những máy tính số. Ngày nay, hầu hết những thông tin ảnh đều đượcchuyển sang dạng ảnh số. Vì vậy, trong gần như toàn bộ những nghành của những ngành kỹthuật đều có không ít tương quan đến ảnh số và sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh số. Ứngdụng của xử lý ảnh có năng lực ảnh hưởng tác động can đảm và mạnh mẽ nhất đến đời sống của chúng talà nghành nghề dịch vụ y tế. Soi chụp ảnh bừng máy tính dựa rteen cơ sở định lý cắt lớp ( projectslice ) được dùng liên tục trong xét nghiệm lâm sang, ví dụ phát hiện và nhậndạng u não. Những ứng dụng y khoa khác của xử lý ảnh gồm cải tổ ảnh X quangvà nhận dạng đường biên giới mạch máu từ những ảnh chụp bằng tia X ( angiograms ). Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 9C ó những dụng khác gần gủi hơn với cuộc sông mái ấm gia đình là nâng cấp cải tiến ảnh tivi. Hình ảnh mà tất cả chúng ta thấy trên màn hình hiển thị tivi có những khuyết tật do độ phân giải hạnchế, bi rung rinh, có ảnh ma, nhiều nền và trượt hình do đan dòng ở những mức độkhác nhau. Xử lý ảnh sô có tác động ảnh hưởng quyết định hành động đến việc cải tổ chất lượng hìnhảnh của những hệ truyền hình hiện tại và làm tăng trưởng những hệ truyền hình mới cóđộ phân giải cao ( HDTV ). Một yếu tố nữa cúa chính tiếp thị quảng cáo video như hộinghị video, điện thoại cảm ứng video là cần có dải tần rộng. Việc mã hóa thẳng chương trìnhvideo chất lượng tiếp thị nhu yếu đến 100 triệu bit / giây. Nếu quyết tử một phầnchất lượng và dùng những sơ đô mã hóa ảnh số thì hoàn toàn có thể đưa ra thị trường những hệtruyền hình chất lượng đủ rõ với nhịp bit chỉ dưới 100 nghìn bit / giây. Người máy càng ngày đóng vai trò quan trọng trong công nghiệp và gia đinh. Chúng sẽ thực thi những việc làm rất nhàm chán hoặc nguy khốn và những côngviệc mà vận tốc và độ đúng chuẩn vượt quá năng lực của con người. Khi người máy trởnên phức tạp hơn, thị giác máy tinh sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Người ta sẽđòi hỏi người máy không những phát hiện và nhận dạng những bộ phận công nghiệp, mà còn “ hiểu ” được những gì chúng “ thấy ” và đưa ra những hành vi tương thích. Xửlý ảnh số có ảnh hưởng tác động rất lớn đến thị giác máy tính. Ngoài những nghành nghề dịch vụ ứng dụng mọi người thường biết đến, xử lý ảnh số còncó 1 số ít ứng dụng khác ít được nói đến hơn. Người thi hành pháp lý thương chụphình trong những thiên nhiên và môi trường không thuận tiện, và ảnh nhận được thường bị xuốngcấp. Ví dụ, bức ảnh chụp thường bị nhòe, việc làm giảm độ nhòe là thiết yếu trongnhận dạng. Những ứng dụng của xử lý ảnh số là rất lớn. Ngoài những ứng dụng đã thảoluận ở trên thì còn gồm có những ứng dụng trong những nghành nghề dịch vụ như điện tử mái ấm gia đình, thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học, và nhiềulĩnh vực khác. Khả năng nhìn và nghe thấy hà hai phương tiện đi lại quan trọng nhất đểGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 10 con người nhận thức quốc tế bên ngoài, do vậy không có gì đáng kinh ngạc khi màxử lý ảnh số có nhiều năng lực ứng dụng, không riêng gì trong khoa học và kỹ thuật màcòn cả trong mọi hoạt động giải trí khác của con người. 1.2.1 Ảnh gramma ( a ) ( b ) Hình 1.5. Ví dụ về ảnh Gamma ( a ) Ảnh bộ xương người ( b ) Ảnh PET ( PositronEmission Tomography ) ( Nguồn : G.E. Medical Systems, Tiến sĩ Michael E.Casey ) Ảnh gamma được sử dụng nhiều trong y học hạt nhân và thiên văn học. Trong y họchạt nhân, người ta tiêm vào người bệnh nhân một đồng vị phóng xạ hoàn toàn có thể phát ra tiagamma ( đồng vị phóng xạ này trong quy trình phát tin gamma sẽ tự phân hủy ). Mộtmáy dò tia gamma đặt ở ngoài sẽ thu những tia phóng xạ này để tạo ra ảnh gamma. Ảnh ở hình 1.5 ( a ) thường được dùng trong việc xác lập nhiễm trùng hay khối utrong khung hình người. Hình 1.5 ( b ) được tạo ra bởi kỹ thuật chụp PET ( PositrionEmission Tomography : Quét cắt lớp phóng xạ ion dương ). Nguyên tắc của kỹ thuậtnày tương tự như như trong chụp CT nhưng thay vì sử dụng nguồn tia X ngoài khung hình, bệnh nhân sẽ được tiêm vào một đồng vị phóng xạ hoàn toàn có thể phóng những positron ( ionGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 11 dương ) trong quá trình tự phân hủy. Khi một positron sau khi bay khoảng chừng 3-5 mm sẽgặp một electron ở trong thiên nhiên và môi trường xung quanh, cả hai sẽ bị phân hủy và phát ra 2 tia gamma. Các tia này sẽ được hấp thụ bởi bộ dò tìm và ảnh 3D của bệnh nhân sẽđược tạo ra theo chính sách như chụp cắt lớp CT. 1.2.2 Ảnh X-quangKỹ thuật chụp bằng tia X sử dụng một ống phóng tia X ( ống chân không ) cócathode và anode. Khi Cathode được làm nóng sẽ phóng ra những electron ở trạng tháitựdo, những electron này chuyển dời với tốc độ cực lớn về phía anode ( phía anode córất nhiều positron ). Khi những electron đánh vào một nguyên tử thì nguồn năng lượng sẽ đượcphát ra dưới dạng bức xạ tia X.Kỹ thuật chụp CT : có một máy dò hình khung tròn bao quanh đối tượng người tiêu dùng ( bệnhnhân, … ), một nguồn tia X được phóng ra và đi xuyên qua đối tượng người dùng. Tại mỗi vị trícủa đối tượng người dùng, khung này sẽ quay. Các tia X này sẽ được thu lại tại đầu bên kia củakhung. Khi đối tượng người dùng được chuyển dời theo phương vuông góc với mặt phẳng củakhung, máy sẽ vẽ được những lớp của đối tượng người dùng. Các lớp này sẽ được tổng hợp lại và đểtạo nên hình ảnh khoảng trống 3 chiều của đối tượng người tiêu dùng. Hình 1.6. Chụp CT ( Nguồn : Vietnamnet ) 1.2.3 Ảnh trong dải nhìn thấy được và ảnh hồng ngoạiCác nhà khí tượng học sử dụng những ảnh vệ tinh trong vùng tia hồng ngoại để xácđịnh độ nóng của những vùng của khí quyển. Dữ liệu được chuyển thành một ảnh nhìnGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 12 thấy được bằng mắt thường, sau khi đã được nâng cao chất lượng và phối màu đểthể hiện những nhiệt độ khác nhau. Trong những ảnh đã được nâng cao chất lượng, màuđỏ thường trình diễn nhiệt độ cao ( nóng ), ngược lại màu tím thường màn biểu diễn nhiệtđộ thấp ( lạnh ). Hình 1.7. Ảnh hồng ngoại của một cơn bão ( Nguồn : Encarta ) 1.2.4 Ảnh trong dải sóng radioHình 1.8. Ảnh cộng hưởng từ ( MRI : Magnetic Resonance Imaging, Nguồn : Encarta ) Hình 1.8 là ảnh chụp phần đầu của một người trưởng thành thông thường ( không cóbệnh tật ). Ta thấy rõ não, những đường và những mô mềm ; tiểu não nằm ở giữa phía bêntrái, màu đỏ. Ảnh MRI : Sở dĩ hoàn toàn có thể sử dụng kỹ thuật MRI cho con người vì trongGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 13 khung hình người chứa rất nhiều “ nam châm từ ” sinh học ( lưỡng cực điện : thay vì từ tính, ởđây là điện tích ). MRI tận dụng phân bổ ngẫu nhiên của những proton, có từ tính cơbản. Khi bệnh nhân được đặt vào khung tròn từ tính, quy trình nghiên cứu và phân tích diễn ra theo3 bước. Đầu tiên, MRI tạo một trạng thái thông thường ( steady state ) trong cơ thểngười bệnh bằng cách đưa người bệnh vào một từ trường đều mạnh khoảng chừng 30.000 lần so với từ trường toàn cầu. Sau đó MRI kích thích khung hình người bệnh bởi sóngradio để đổi khác hướng của những photon đang ở trong trạng thái thông thường ( steady-state orientation of photons ). Sau một thời hạn nó sẽ ngừng phát sóng radio và bắtđầu “ lắng nghe ” sự phát sóng điện từ của khung hình người bệnh tại một tần số nào đó ( được chọn trước ). Tín hiện phát ra này được sử dụng để tạo ra hình ảnh của cơ thểngười theo nguyên tắc tương tự như như chụp cắt lớp CT. 1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnhĐể dễ tưởng tượng, xét những bước thiết yếu trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiêntừ quốc tế ngoài được thu nhận qua những thiết bị thu ( như Camera, máy chụp ảnh ). Trước đây, ảnh thu qua Camera là những ảnh tựa như ( loại Camera ống kiểu CCIR ). Gầnđây, với sự tăng trưởng của công nghệ tiên tiến, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từCamera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận tiện cho xử lý tiếptheo. ( Máy ảnh số lúc bấy giờ là một thí dụ thân thiện ). Mặt khác, ảnh cũng hoàn toàn có thể tiếpnhận từ vệ tinh ; hoàn toàn có thể quét từảnh chụp bằng máy quét ảnh. Hình 1.1 dưới đây mô tảcác bước cơ bản trong xử lý ảnh. Hình 1.9. Tổng quan những quá trình cơ bản trong xử lý ảnhGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 14S ơ đồ này gồm có những thành phần như sau : Thu nhận ảnh : Ảnh hoàn toàn có thể được thu nhận trong quốc tế thực qua máy chụphình, từ tranh vẽ trải qua máy quét hoặc từ vệ tinh qua những bộ cảm ứng bằng tínhiệu số hoặc tín hiệu tựa như. Ảnh hoàn toàn có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tựa như ( loại camera ống chuẩn CCIR với tầnsố1 / 25, mỗi ảnh 25 dòng ), cũng có loại camera đã số hoá ( như loại CCD – ChangeCoupled Device ) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Số hoá ảnh : Tất cả những thông tin được lưu trong máy tính đều ở dạng số. Vìvậy, ảnh sau khi thu nhận được từ những thiết bị khác cần phải được số hoá để lưu trữhoặc hoàn toàn có thể dùng để xử lý tiếp. Tiền xử lý : Sau bộ thu nhận, ảnh hoàn toàn có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưavào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọcnhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân tích ảnh : Phân tích ảnh là một quy trình gồm nhiều quá trình nhỏ hơn : tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh và khắc phục những thiếu sót trong quátrình thu nhận ảnh và số hoá ảnh như nhiễu, méo làm điển hình nổi bật những đặc trưng chínhcủa ảnh bảo vệ cho ảnh gần giống với hình ảnh thật nhất. Tiếp theo là phát hiện vàtrích chọn những đặc trưng như biên, màu, cấu trúc, Phân vùng ảnh là tách một ảnhđầu vào thành những vùng thành phần để trình diễn nghiên cứu và phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ : đểnhận dạng chữ ( hoặc mã vạch ) trên phong bì thư cho mục tiêu phân loại bưu phẩm, cần chia những câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành những từ, những chữ, những số ( hoặccác vạch ) riêng không liên quan gì đến nhau để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn vất vả nhất trong xử lýảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ đúng chuẩn của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụthuộc rất nhiều vào quy trình này. Đối sánh, nhận dạng ảnh : Là quy trình đối sánh tương quan, phân lớp ảnh, phân biệt đượctên gọi của đối tượng người dùng. Kết quả của quy trình này Giao hàng cho những mục tiêu và cácứng dụng khác nhau. Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 151.4 Một số khái niệm cơ bản về xử lý ảnhTrong phần này, tất cả chúng ta xem xét một số ít khái niệm cơ bản của xử lí ảnh. Đâylà những khái niệm thường được đề cập đến trong những quy trình xử lí ảnh. 1.4.1. Ảnh số là gì ? Ảnh số là ảnh thu được từ quy trình số hóa ảnh của một ảnh liên tục ( ảnhkhung cảnh ). Có thể xem ảnh số là một tập hợp những điểm ảnh được trình diễn vớimức xám tương thích dùng để miêu tả ảnh gần với ảnh thật. Một ảnh đa cấp xám là một hàm độ sáng 2 chiều X ( n, m ) trong đó n, m là những giátrị tọa độ khoảng trống và giá trị củaảnh X tại bất kể một điểm ( n, m ) sẽ tỷ suất vớicường độ sáng của ảnh tại điểm đó. Nếu tất cả chúng ta có một ảnh nhiều màu, X là mộtvector, mỗi thành phần của nó xác lập cường độ sáng của ảnh tại điểm ( n, m ) tương ứng từng dải màu. Mỗi thành phần của ma trận được gọi là một điểm ảnh. Thông thường, kíchthước của một ma trận là vài trăm điểm ảnh và có vài chục mức xám khác nhau. Vìvậy một ảnh số hoàn toàn có thể màn biểu diễn như sau : mnXnXnXmXXXmXXXmnX, ( ) 1, ( ) 0, ( ), 1 ( ) 1,1 ( ) 0,1 ( ), 0 ( ) 1,0 ( ) 0,0 ( ), ( trong đó n = N-1, m = M-1 ; với M là chiều cao của ảnh, N là chiều rộng của ảnh. Nếu L là mức xám cao nhất của ảnh thì 0 ≤ X ( n, m ) ≤ L-1. Thông thường, những giá trịcủa N, M, L là lũy thừa của 2.1.4. 2. Phần tử ảnh ( Pixel – Picture Element ) Ảnh trong thực tiễn là một ảnh liên tục về khoảng trống và về giá trị độ sáng. Đểcó thể xử lý ảnh bằng máy tính thì thiết yếu phải triển khai số hóa ảnh. Trong quátrình số hóa, người ta đổi khác tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc trải qua quátrình lấy mẫu ( rời rạc hoá về khoảng trống ) và lượng hoá thành phần giá trị ( rời rạcGiáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 16 hoá biên độ giá trị ) mà bằng mắt thường ta khó phân biệt được hai mức xám kềnhau. Trong trường hợp này, người ta sử dụng khái niệm thành phần ảnh hay là điểmảnh ( Picture Element – Pixel ). Trong khuôn khổ ảnh hai chiều. Mỗi điểm ảnh gồmcó một cặp toạ độ ( x, y ) và giá trị trình diễn độ sáng ( cấp xám ) đơn cử. Các cặp tọa độ ( x, y ) tạo nên độ phân giải ( resolution ). Chẳng hạn như màn hình hiển thị máy tính có độphân giải là 480 × 640 nghĩa là trên màn hình hiển thị có 480 × 640 điểm ảnh ( x, y ), chiều rộng80 điểm ảnh, chiều dài 640 điểm ảnh. Điểm ảnh ( px ) là một thành phần của ảnh số tại tọa độ ( x, y ) với độ xám hoặcmàu nhất định. Điểm ảnh được xem như thể tín hiệu hay cường độ sáng tại 1 toạ độ trongkhông gian của đối tượng người tiêu dùng và ảnh được xem như là 1 tập hợp cácđiểm ảnh. Kích thước và khoảng cách giữa những điểm ảnh đó được chọn thích hợpsao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về khoảng trống và mức xám ( hoặc màu ) củaảnh số gần như thật. Mỗi thành phần trong ma trận được gọi là một thành phần ảnh.  Ta cần phân biệt Pixel ( thành phần ảnh ) với khái niệm px hay đề cập đếntrong mạng lưới hệ thống đồ hoạ máy tính. 1.4.3. Mức xám. Mức xám ( gray-level ) là tác dụng của sự mã hoá tương ứng một cường độ sángcủa mỗi điểm ảnh với một giá trị số của quy trình lượng hoá. Là số những giá trị có thểcó của những điểm ảnh của ảnh. Một điểm ảnh ( px ) có hai đặc trưng cơbản là vị trí ( x, y ) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dưới đây tất cả chúng ta xem xét một số ít khái niệmvà thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh. a ) Định nghĩa : Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằnggiá trị số tại điểm đó. b ) Các thang giá trị mức xám thường thì : 16, 32, 64, 128, 256 ( Mức 256 làmức phổ dụng. Lý do : từ kỹthuật máy tính dùng 1 byte ( 8 bit ) để biểu diễnmức xám : Mức xám dùng 1 byte trình diễn : 2 = 256 mức, tức là từ 0 đến 255 ). c ) Ảnh đen trắng : là ảnh có hai màu đen, trắng ( không chứa màu khác ) với mứcxám ở những điểm ảnh hoàn toàn có thể khác nhau. Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 17 d ) Ảnh nhị phân : ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit miêu tả 2 mức khác nhau. Nói cách khác : mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ hoàn toàn có thể là0 hoặc 1. e ) Ảnh màu : trong khuôn khổ triết lý ba màu ( Red, Blue, Green ) để tạo nênthế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để miêu tả mức màu, khi đó những giátrị màu : 28 * 3 = 224 ≈ 16,7 triệu màu. Cách mã hoá tầm cỡ thường dùng là 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổdụng nhất vì nguyên do kỹ thuật. Vì 2 = 256 ( 0,1,2, , 255 ), nên với 256 mức xám, mỗipixel sẽ được mã hóa bởi 8 bit. 1.4.4. Độ phân giải của ảnhĐịnh nghĩa : Độ phân giải ( Resolution ) của ảnh là tỷ lệ điểm ảnh được ấnđịnh trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa những điểm ảnh phải được chọn sao cho mắtngười vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạonên một tỷ lệ phân chia, đó chính là độ phân giải và được phân bổ theo trục x và ytrong khoảng trống hai chiều. Ví dụ : Độ phân giải của ảnh trên màn hình hiển thị CGA ( Color Graphic Adaptor ) làmột lưới điểm theo chiều ngang màn hình hiển thị : 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh ( 320 * 200 ). Rõ ràng, cùng màn hình hiển thị CGA 12 ” ta nhận thấy mịn hơn màn hình hiển thị CGA17 ” độ phân giải 320 * 200. Lý do : cùng một mậtđộ ( độ phân giải ) nhưng diện tíchmàn hình rộng hơn thì độ mịn ( liên tục của những điểm ) kém hơn. 1.4.5. Biểu diễn ảnhTrong trình diễn ảnh người ta thường dùng những thành phần đặc trưng của ảnh làpixel. Nhìn chung hoàn toàn có thể xem một hàm hai biến f ( x, y ) chứa những thông tin như là biểudiễn của một ảnh. Các quy mô màn biểu diễn ảnh cho ta một diễn đạt logic hay định lượngcác đặc thù của hàm này. Một số quy mô thường được dùng trong trình diễn ảnh : quy mô toán, quy mô thống kê. Trong quy mô toán, ảnh hai chiều được biểu diễnnhờ những hàm hai biến trực giao gọi là những hàm cơ sở. Với quy mô thống kê, một ảnhđược coi như là một thành phần của một tập hợp đặc trưng bởi những đại lượng như : kỳvọng, hiệp biến, phương sai, moment. Giáo trình xử lý ảnh sốChương 1 – Tổng quan về xử lý ảnh số Trang 181.4.6. Tăng cường, nâng cao chất lượng ảnhĐây là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính nhằmlàm điển hình nổi bật một số ít đặc tính của ảnh như biến hóa độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn biên, khuyếch đại ảnh nhằm mục đích Giao hàng cho việc hiển thị hoặc những quá trìnhphân tích tiếp theo. Tùy theo những ứng dụng khác nhau mà tất cả chúng ta có những kỹ thuậtnâng cao chất lượng ảnh khác nhau. Nâng cao chất lượng ảnh có quan hệ thân mật với Phục hồi ảnh. Khi một ảnh bịnhiễu thì Phục hồi ảnh gốc thường đưa đến nâng cao chất lượng ảnh. Có một sốkhác biệt giữa Phục hồi ảnh và nâng cao chất lượng ảnh. Trong Phục hồi ảnh, mộtảnh gốc bị nhiễu thì tiềm năng là làm thế nào cho ảnh sau khi xử lý càng gần giống ảnhốc càng tốt. Còn trong nâng cao chất lượng ảnh thì tiềm năng là làm cho ảnh sau khixử lý có được chất lượng tốt hơn khi chưa xử lý. Như vậy một ảnh không bị nhiễuthì không hề được xử lý bằng những kỹ thuật Phục hồi ảnh nhưng ảnh đó hoàn toàn có thể đượcxử lý bằng những kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh. Nhưng một ảnh bị nhiễu thì nó cóthể được xửlý vừa bằng những kỹ thuật Phục hồi ảnh vừa bằng những kỹ thuật nâng caochất lượng ảnh. 1.4.7. Khôi phục ảnhKhôi phục ảnh là quy trình vô hiệu hay tối thiểu hoá những tác động ảnh hưởng của môitrường bên ngoài hoặc do những mạng lưới hệ thống thu nhận ảnh gây ra. Về nguyên tắc, khôiphục ảnh nhằm mục đích xác lập quy mô toán học của quy trình đã gây ra biến dạng, tiếptheo là dùng ánh xạ ngược để xác lập lại ảnh. Bất kỳ một ảnh nào được thu bằng những thiết bị điện, quang điện hay quang họcthường bị nhiễu bởi thiên nhiên và môi trường cảm ứng của những thiết bị đó. Các loại nhiễu hoàn toàn có thể lànhiễu mạng lưới hệ thống, bị mờ do lệch tiêu điểm camera, nhiễu ngẫu nhiên do chuyển độnggiữa camera và đối tượng người dùng được chụp, nhiễu do khí quyển … Khôi phục ảnh là dùng những bộ lọc để lọc những ảnh bị nhiễu nhằm mục đích giảm tối thiểusự tác động ảnh hưởng của những loại nhiễu này để cho ra ảnh tác dụng càng gần giống ảnh gốccàng tốt. Hiệu quả của những bộ lọc Phục hồi ảnh nhờ vào vào sự nhận ra về quátrình nhiễu cùng với quy trình thu nhận ảnh. Khôi phục ảnh thường được xử lý trên

Source: https://sangtaotrongtamtay.vn
Category: Giáo dục

Bình luận

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *