BÁO cáo đề tài NHẬP môn NGÀNH điện đề tài xử lý ẢNH

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN ====o0o==== BÁO CÁO ĐỀ TÀI NHẬP MÔN NGÀNH ĐIỆN ĐỀ TÀI: XỬ LÝ ẢNH Giảng viên hướng dẫn: TS Phạm Văn Trường Nhóm sinh viên thực hiện: Họ tên MSSV Tạ Đức Hiển Nguyễn Văn Thìn Ngơ Việt Anh Nguyễn Thế Anh Vũ Việt Anh Hồ Trọng Ánh Lê Thế Ân Hà Nội, 03/2021 20179900 20192091 20200022 20200033 20200052 20200056 20200058 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.1.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Xử lý ảnh đưa vào giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Nó mơn học liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số môn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn… Thứ hai, cơng cụ tốn Đại số tuyến tính, xác suất, thống kê Một số kiến thứ cần thiết Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo đề cập trình phân tích nhận dạng ảnh Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho q trình xử lý ảnh sơ thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo, thuật tốn xử lý đại cải tiến, cơng cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tưởng tượng, xét bước cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; quét từ ảnh chụp máy quét ảnh Hình 1.1 mô tả bước xử lý ảnh ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Sơ đồ bao gồm thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Đây công đoạn mang tính định q trình XLA Ảnh đầu vào thu nhận qua thiết bị camera, sensor, máy scanner,v.v… sau tín hiệu đ ƣợc số hóa Việc lựa chọn thiết bị thu nhận ảnh phụ thuộc vào đặc tính đối tƣợng cần xử lý Các thông số quan trọng bước độ phân giải, chất lựợng màu, dung lựợng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dòng), có loại camera số hố (như loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại qt dịng ; ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) b) Tiền xử lý (Image Processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét Ở bước này, ảnh cải thiện độ t ƣơng phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở lên tốt nữa, chuẩn bị cho bước xử lý phức tạp sau trình XLA Quá trình thường thực lọc c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân đoạn ảnh bước then chốt XLA Giai đoạn phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng màu, mức xám v.v… Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI nhiều phần tử khác cấu tạo lên ảnh thơ Vì lượng thơng tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần trích vài đặc trƣng đó, cần có q trình để giảm lượng thơng tin khổng lồ Q trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thơng tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đốn theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mô hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Như nói trên, ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI g) Mô tả (biểu diễn ảnh) Từ Hình 1.1, ảnh sau số hố lưu vào nhớ, chuyển sang khâu để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thơ, địi hỏi dung lượng nhớ cực lớn không hiệu theo quan điểm ứng dụng cơng nghệ Thơng thường, ảnh thơ đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản mã hoá) theo đặc điểm ảnh gọi đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: • Biểu diễn mã chạy (Run-Length Code) • Biểu diễn mã xích (Chaine -Code) • Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code) ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 1.2 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh cần phải số hố Số hoá ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (khơng gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh thiết lập cho mắt người không phân biệt ranh giới chúng Mỗi điểm gọi điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh 1.2.2 Độ phân giải ảnh (Resolution) Định nghĩa: Độ phân giải ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều 1.2.3 Mức xám ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng vị trí (x, y) điểm ảnh độ xám Dưới xem xét số khái niệm thuật ngữ thường dùng xử lý ảnh a) Định nghĩa: Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm b) Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng byte biểu diễn: 28 =256 mức, tức từ đến 255) c) Ảnh đen trắng: ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác d) Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mơ tả 21 mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI e) Ảnh màu: khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, người ta thường dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu 1.2.4 Định nghĩa ảnh số Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật 1.2.5 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh Hệ thống gồm đầu đo (thu nhận ảnh); số hóa ; máy tính số; Bộ hiển thị; Bộ nhớ Một hệ thống xử lý ảnh gồm: máy tính cá nhân kèm theo vỉ mạch chuyển đổi đồ hoạ VGA SVGA, đĩa chứa ảnh dùng để kiểm tra thuật tốn hình có hỗ trợ VGA SVGA Ảnh mức xám áp dụng nhiều lĩnh vực sinh vật học công nghiệp Thực tế ứng dụng ảnh, mức xám ứng dụng ảnh màu Với lý đó, hệ thống ban đầu nên bao gồm cấc thiết bị thu nhận hiển thị ảnh đen trắng Với ảnh màu, nên sử dụng hệ thống Hình 1.3, trừ trường hợp bạn cần camera TV màu hình đa tần số (ví dụ NEC MultiSync, Sony Multiscan, Mitsubishi Diamond Scan) để hiển thị ảnh màu Nếu khả hạn chế, dùng PC kèm theo vỉ mạch VGA hình VGA, để dựng ảnh 1.3 NHỮNG VẤN ĐỀ KHÁC TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.3.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) Trong xử lý ảnh số điểm ảnh lớn tính tốn nhiều (độ phức tạp tính tốn cao) địi hỏi dung lượng nhớ lớn, thời gian tính tốn lâu Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi Người ta sử dụng phép toán tương đương biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính tốn ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Sau xử lý dễ dàng thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa miền xác định ban đầu, biến đổi thường gặp xử lý ảnh gồm: - Biến đổi Fourier, Cosin, Sin - Biến đổi (mơ tả) ảnh tích chập, tích Kronecker - Các biến đổi khác Karhumen Loeve, Hadamard 1.3.2 Nén ảnh Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ Thường tiến hành theo hai cách khuynh hướng nén có bảo tồn khơng bảo tồn thơng tin Nén khơng bảo tồn thường có khả nén cao khả phục hồi Trên sở hai khuynh hướng, có cách tiếp cận nén ảnh: • Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén dựa vào việc thống kê tần xuất xuất giá trị điểm ảnh, sở mà có chiến lược mã hóa thích hợp Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa *.TIF • Nén ảnh khơng gian: Kỹ thuật dựa vào vị trí khơng gian điểm ảnh để tiến hành mã hóa Kỹ thuật lợi dụng giống điểm ảnh vùng gần Ví dụ cho kỹ thuật mã nén *.PCX • Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây kỹ thuật tiếp cận theo hướng nén khơng bảo tồn vậy, kỹ thuật thướng nến hiệu *.JPG tiếp cận theo kỹ thuật nén • Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal đối tượng ảnh, thể lặp lại chi tiết Kỹ thuật nén tính tốn để cần lưu trữ phần gốc ảnh quy luật sinh ảnh theo nguyên lý Fractal ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI CHƯƠNG II :NHỮNG QUY TRÌNH VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CƠ SỞ KHOA HỌC 2.1 Ảnh biểu diễn ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục khơng gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Q trình số hóa biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lượng tử hóa thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt th ƣờng phân biệt đ ƣợc hai điểm liền kề Các điểm gọi pixel (Picture Element) hay phần tử ảnh điểm ảnh Ở cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến hệ thống đồ họa máy tính Để tránh nhầm lẫn ta gọi khái niệm pixel pixel thiết bị Khái niệm pixel thiết bị xém xét sau: ta quan sát hình (trong chế độ đồ họa), hình khơng liên tục mà gồm điểm nhỏ, gọi pixel Mỗi pixel gồm tập tọa độ (x, y) màu Như ảnh tập hợp điểm ảnh Khi số hóa thường biểu diễn mảng chiều I(n,p): n dòng p cột Về mặt tốn học xem ảnh hàm hai biến f(x,y) với x, y biến tọa độ Giá trị số điểm (x,y) tương ứng với giá trị xám độ sáng ảnh (x cột y hàng) Giá trị hàm ảnh f(x,y) hạn chế phạm vi số nguyên dương ≤ f(x,y) ≤ fmax Với ảnh đen trắng mức xám ảnh biểu diễn số sau: ∞ f =k ∫ c ( λ ) S BW ( λ ) dλ λ=0 Trong S BW (λ) đặc tính phổ cảm biến sử dụng k hệ số tỷ lệ xích Vì cảm nhận độ sáng có tầm quan trọng hàng đầu ảnh đen trắng nên S BW (λ) đ ƣợc chọn giống hiệu suất sáng tương đối Vì f biểu diễn cơng suất đơn vị diện tích, nên khơng âm hữu hạn 0≤ f ≤ fmax Trong fmax giá trị lớn mà f đạt Trong xử lý ảnh, f chia thang cho nằm phạm vi thuận lợi Thơng thường ảnh xám, giá trị fmax 255 ( 28 =256) phần tử ảnh mã hóa byte Khi quan tâm đến ảnh màu ta mơ tả màu ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI tệp Việc giải nén thực theo bốn kiểu khác lưu trữ byte dấu hiệu nén Như nói trên, file ảnh TIFF dùng để giải vấn đề khó mở rộng file PCX Tuy nhiên, với ảnh việc dùng file PCX chiếm khơng gian nhớ 2.3 XỬ LÝ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 2.3.1 Cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm Các phép tốn khơng phụ thuộc khơng gian phép tốn khơng phục thuộc vị trí điểm ảnh Ví dụ: Phép tăng giảm độ sáng, phép thống kê tần suất, biến đổi tần suất v.v Một khái niệm quan trọng xử lý ảnh biểu đồ tần suất (Histogram) 2.3.1.1 Biểu đồ tần suất Biểu đồ tần suất mức xám g ảnh I số điểm ảnh có giá trị g ảnh I Ký hiệu h(g) a) Tách ngưỡng Giả sử ta có ảnh I ~ kích thước m ´ n, hai số Min, Max ngưỡng q đó: Kỹ thuật tách ngưỡng thể for (i = 0; i < m; i + +) for (j = 0; j < n; j + +) I [i, j] = I [i, j] > = q? Max : Min; * Ứng dụng: ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nếu Min = 0, Max = kỹ thuật chuyển ảnh thành ảnh đen trắng ứng dụng quét nhận dạng văn xảy sai sót thành ảnh ảnh thành dẫn đến ảnh bị đứt nét dính b) Bó cụm Kỹ thuật nhằm giảm bớt số mức xám ảnh cách nhóm lại số mức xám gần thành nhóm Nếu có nhóm kỹ thuật tách ngưỡng Thơng thường có nhiều nhóm với kích thước khác Để tổng quát biến đổi người ta lấy kích thước bunch_size I [i,j] =[ I [i,j]/ bunch _size ]* bunch_size "(i,j) Ví dụ: Bó cụm ảnh sau với bunch_size= 0 6 0 3 I= Ikq = 6 2 0 0 Ảnh I gọi cân "lý tưởng" với mức xám g, g’ ta có h(g) = h(g’) Giả sử, ta có ảnh I ~ kích thước m ´ n, new_level ~ số mức xám ảnh cân ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Ví dụ: Cân ảnh sau với new_level= Ma trận ảnh Lần lượt tính h(g), t(g) f(g) ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kết sau cân Histogram ảnh I Chú ý: Ảnh sau thực cân chưa cân "lý tưởng" c) Kỹ thuật tách ngưỡng tự động Ngưỡng q kỹ thuật tách ngưỡng thường cho người sử dụng Kỹ thuật tách ngưỡng tự động nhằm tìm ngưỡng q cách tự động dựa vào histogram theo nguyên lý vật lý vật thể tách làm phần tổng độ lệnh phần tối thiểu Giả sử, ta có ảnh I ~ kích thước m ´ n G ~ số mức xám ảnh kể khuyết thiếu t(g) ~ số điểm ảnh có mức xám £ g Ví dụ: Tìm ngưỡng tự động ảnh sau: 0 I= 0 0 0 0 0 ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI d) Biến đổi cấp xám tổng thể Nếu biết ảnh hàm biến đổi ta tính ảnh kết ta có histogram ảnh biến đổi Nhưng thực tế nhiều ta biết histogram ảnh gốc hàm biến đổi, câu hỏi đặt liệu ta có histogram ảnh biến đổi Nếu có ta hiệu chỉnh hàm biến đổi để thu ảnh kết có phân bố histogram mong muốn Bài toán đặt biết histogram ảnh, biết hàm biến đổi vẽ histogram ảnh g h(g) 2 Bước 1: Vẽ Histogram ảnh cũ ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Histogram ảnh cũ Bước 2: Vẽ đồ thị hàm f(g) Đồ thị hàm f(g) Bước 3: Vẽ Histogram ảnh Histogram ảnh Histogram ảnh thua cách chồng hình tính giá trị theo q (= f(g)) theo cơng thức tính Kết cuối thu sau phép quay góc 90 thuận chiều kim đồng hồ ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.3.2 Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử khơng gian 2.3.2.1 Phép cuộn mẫu Giả sử ta có ảnh I kích thước M ´ N, mẫu T có kích thước m ´ n đó, ảnh I cuộn theo mẫu T xác định cơng thức Ví dụ: Cơng thức cuộn mẫu với mẫu T Ví dụ cuộn ảnh I sau theo mẫu T Ảnh I mẫu T Áp dụng công thức (3.1) , ta có: Và kết quả: ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kết tính theo cơng thức cuộn mẫu (3.1) Tương tự, tính theo cơng thức cuộn mẫu (3.2) Kết tính theo cơng thức cuộn mẫu (3.2) 2.3.2.2 Cuộn mẫu T, code C# public Image PhepCuon(Image imageInput, int Option) { //Option=0,1,2 tuong duong voi mau T,T1,T2 switch (Option) { case 0: //Nap anh vao bitmap BitmapData bmData = imageRoot.LockBits(new Rectangle(0, 0, imageRoot.Width, imageRoot.Height), ImageLockMode.ReadWrite, imageRoot.PixelFormat); int stride = bmData.Stride; ...ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN ====o0o==== BÁO CÁO ĐỀ TÀI NHẬP MÔN NGÀNH ĐIỆN ĐỀ TÀI: XỬ LÝ ẢNH Giảng viên hướng dẫn: TS Phạm Văn Trường Nhóm sinh viên thực... NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Gốc ảnh (ảnh tự nhiên) ảnh liên tục không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh cần phải số hoá Số hoá ảnh biến... Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.1.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát