LỜI MỞ ĐẦUXử 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. Trong mấy thập kỷ gần đây xử lý ảnh được nghiên cứu mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng thực tế. Như trong y học xử lý ảnh được dùng để phát hiện và nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X quang, nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp bằng tia X. Trong truyền thông và trong nghiên cứu vũ trụ xử lý ảnh được dùng để phân tích ảnh của những hành tinh , thiên hà thu được từ tàu vũ trụ hay kính thiên văn. Đặc biệt trong Robot ngày nay không thể thiếu yếu tố xử lý ảnh , nhờ xử lý ảnh robot có thể phát hiện và nhận dạng đối tượng ngoài môi trường . Từ đó giải quyết các bài toán tránh vật cản ,tìm đường, nhận dạng đối tượng …Quá trính xử lý ảnh được chia làm 3 bước chính sau đây: thu nhận ảnh , phân tích ảnh và quyết định.Nội dung của đồ án :Nhận dạng các chữ số qua camera kết nối với máy tính. Có thể tóm tắt nội dung đồ án qua lược đồ cơ bản sau đây:Giới hạn thiết kế đồ án :Do xử lý ảnh là một lĩnh vực mới và khó, không có nhiều tài liệu trong nước tham khảo nên chúng em thiết kế đồ án này chỉ gồm 1 webcam kết nối máy tính thông qua toolbox xử lý ảnh của Matlab để thực hiện.Mục đích của đồ án:Tìm hiểu về quá trình xử lý ảnh từ quá trình thu thập ảnh , lọc nhiễu , phân đoạn ảnh , tách biên , đến quá trình nhận dạng ảnh . Sản phẩm của đồ án trước hết được ứng dụng vào mục đích nghiên cứu và giảng dạy tại trường , nếu được nghiên cứu và đi sâu có thể được ứng dụng vào thực tế như hệ thống nhận dạng số chứng minh thư nhân dân , biển số xe …MỤC LỤCLời nói đầu……………………………………………………………….……….…2Phần một:LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH……………………………….……………..3Chương 1:Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh……………………………………………3Chương 2:Thu nhận ảnh…………………………………………………………….4Chương 3:Phân tích ảnh………………………………………..….……….…....….6Chương 4:Nhận dạng ảnh ……………………………………………………...…..21Phần hai:THỰC NGHIỆM…………………………………………………………24Kết luận…………………………………………………………………………….30Tài liệu tham khảo………………………………………………………………….30
MỤC LỤC Lời nói đầu……………………………………………………………….……….…2 Phần một:LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH……………………………….…………… 3 Chương 1:Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh……………………………………………3 Chương 2:Thu nhận ảnh…………………………………………………………….4 Chương 3:Phân tích ảnh……………………………………… ….……….… ….6 Chương 4:Nhận dạng ảnh …………………………………………………… … 21 Phần hai:THỰC NGHIỆM…………………………………………………………24 Kết luận…………………………………………………………………………….30 Tài liệu tham khảo………………………………………………………………….30 1 LỜI MỞ ĐẦU 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. Trong mấy thập kỷ gần đây xử lý ảnh được nghiên cứu mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng thực tế. Như trong y học xử lý ảnh được dùng để phát hiện và nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X quang, nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp bằng tia X. Trong truyền thông và trong nghiên cứu vũ trụ xử lý ảnh được dùng để phân tích ảnh của những hành tinh , thiên hà thu được từ tàu vũ trụ hay kính thiên văn. Đặc biệt trong Robot ngày nay không thể thiếu yếu tố xử lý ảnh , nhờ xử lý ảnh robot có thể phát hiện và nhận dạng đối tượng ngoài môi trường . Từ đó giải quyết các bài toán tránh vật cản ,tìm đường, nhận dạng đối tượng … Quá trính xử lý ảnh được chia làm 3 bước chính sau đây: thu nhận ảnh , phân tích ảnh và quyết định. Nội dung của đồ án :Nhận dạng các chữ số qua camera kết nối với máy tính. Có thể tóm tắt nội dung đồ án qua lược đồ cơ bản sau đây: Giới hạn thiết kế đồ án :Do xử lý ảnh là một lĩnh vực mới và khó, không có nhiều tài liệu trong nước tham khảo nên chúng em thiết kế đồ án này chỉ gồm 1 webcam kết nối máy tính thông qua toolbox xử lý ảnh của Matlab để thực hiện. Mục đích của đồ án:Tìm hiểu về quá trình xử lý ảnh từ quá trình thu thập ảnh , lọc nhiễu , phân đoạn ảnh , tách biên , đến quá trình nhận dạng ảnh . Sản phẩm của đồ án trước hết được ứng dụng vào mục đích nghiên cứu và giảng dạy tại trường , nếu được nghiên cứu và đi sâu có thể được ứng dụng vào thực tế như hệ thống nhận dạng số chứng minh thư nhân dân , biển số xe … Ảnh đầu vào nguyên gốc Xử lý mức xám Trích lấy biên ảnh Nhận dạng ký tự Xử lý kết quả Thu thập ảnh 2 PHẦN MỘT:LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH CHƯƠNG MỘT:GIỚI THIỆU HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH Một hệ thống xử lý ảnh cơ bản bao gồm ba bước chính : thu thập ảnh , phân tích và xử lý ảnh , xử lý kết quả , có thể tóm tắt bằng sơ đồ cơ bản sau : 1.1 Thu nhận ảnh: Việc thu nhận ảnh có thể thông qua camera . Camera có thể là loại tương tự hoặc là loại số . Nếu ảnh thu được là loại tương tự thì nó phải được lấy mẫu và lượng tử hóa trước khi phân tích , xử lý . 1.2 Phân tích ảnh: Ở giai đoạn này ảnh được xử lý qua nhiều công đoạn nhỏ như lọc nhiễu , cải thiện ảnh , khôi phục ảnh để làm nổi một số đặc tính chính của ảnh hay làm cho ảnh gần với ảnh gốc , tiếp theo là phát hiện các đặc tính biên cạnh góc ,phân vùng. 1.3 Nhận dạng ảnh: Nhận dạng là quá trình xác định ảnh . Quá trình này thường được xác định bằng việc so sánh với mẫu có từ trước . Theo lý thuyết về nhận dạng ảnh có hai loại nhân dạng sau: -Nhận dạng theo tham số. -Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và công nghệ là : nhận dạng ký tự , nhận dạng vân tay , nhận dạng văn bản , nhận dạng mặt người … Thiết bị thu nhận ảnh (camera , sensor ) Ảnh thu nhận được Số hóa Phân tích ảnh ( lọc nhiễu , phân đoạn ảnh , trích biên) Nhận dạng Xử lý kết quả và đưa ra quyết định 3 CHƯƠNG HAI: THU NHẬN ẢNH 2.1 Thiết bị thu nhận ảnh: Chức năng của thiết bị này là số hóa một băng tần số cơ bản của tín hiệu của tín hiệu vào từ một camera hay một đầu máy thu tín hiệu ảnh . Ảnh thu được có thể là một ảnh đen trắng hoặc ảnh màu , ảnh thu được thường là loại tương tự cũng có loại camera đã được số hóa là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Chất lượng ảnh thu được phụ thuộc vào chất lượng thiết bị thu và môi trường (ánh sáng ,phong cảnh). 2.2 Hệ tọa độ màu: Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa CIE đưa ra một số các chuẩn để biểu diễn màu . Các hệ này có các chuẩn riêng ở đây đề cập hệ tọa độ màu CIE-RGB ( hệ tọa độ dùng 3 màu cơ bản là red , green , blue ) mỗi pixel P x được viết: P x = red green blue Người ta dùng hệ tọa độ 3 màu R-G-B (tương ứng với 3 trục tọa độ x,y,z) để biểu diễn màu như sau: Blue(lơ) (0,0,1) lơ (0,0,1) tím xanh tím (1,0,1) (1,1,1) vàng đậm (0,0,0) đen (0,1,0) lục Green (lục) (1,0,0) đỏ (1,1,0) vàng Red(đỏ) Trong cách biểu diễn trên đỏ +lục + lơ =1 , công thức này gọi là công thức Maxell , trong hình vẽ trên tam giác tạo bởi ba đường đứt đoạn là tam giác Maxell. 2.3 Lấy mẫu và lượng tử hóa: 2.3.1 Lấy mẫu: 4 Lấy mẫu là một quá trình trong đó ảnh được tạo nên bởi một vùng liên tục được chuyển thành các giá trị rời rạc nguyên . Quá trình này gồm 2 bước là: -Khoảng lấy mẫu. -Cách thể hiện dạng lấy mẫu. Khoảng lấy mẫu càng nhỏ thì ảnh thu được càng giống với ảnh nguyên gốc . Dạng lấy mẫu là cách bài trí các điểm lấy mẫu trong không gian 2 chiều . Một số dạng lấy mẫu điểm ảnh được cho là dạng tam giác , chữ nhật , lục giác. 2.3.2 Lượng tử hóa: Lượng tử hóa là ánh xạ từ các số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành dải các số thực , nói cách khác là quá trình số hóa biên độ. 2.4 Biểu diễn ảnh: Ảnh thường được biểu diễn bằng một số phương pháp sau đây: - Biểu diễn mã loạt dài (Run length code) . - Biểu diễn mã xích ( Chain code ). - Biểu diễn mã tứ phân (Quad tree code ). 2.4.1 Biểu diễn mã loạt dài: Thường dùng biểu diễn ảnh nhị phân , một vùng ảnh R có thể biểu diễn đơn giản nhờ một ma trận nhị phân : u(m,n) = 1 nếu (m,n) ∈ R 0 nếu khác 2.4.2 Biểu diễn mã xích: Thường biểu diễn biên của ảnh . Thay vì lưu trữ toàn bộ người ta lưu trữ các dãy điểm ảnh A, B, ….M . 2.4.3 Biểu diễn mã tứ phân: Theo phương pháp này một vùng ảnh coi như bao kín một hình chữ nhật . Vùng này được chia làm 4 vùng con nếu một vùng con này gồm toàn điểm đen (1) hoặc điểm trắng (0) thì không cần chia tiếp ngược lại thì lại chia vùng đó ra làm 4 vùng nhỏ , cứ tiếp tục chia đến khi nào vùng đó đồng nhất chỉ gồm điểm đen hoặc điểm trắng thì thôi . Quá trình đó tạo thành một cây chia theo 4 phần gọi là cây tứ diện . 5 CHƯƠNG 3 : PHÂN TÍCH ẢNH 3.1 Khái niệm pixel và pixel lân cận : Pixel là phần tử nhỏ nhất của ảnh cấu tạo nên ảnh . Mỗi pixel có tọa độ p(x,y) và có màu xác định. Hình minh họa :Pixel P và các lân cận của P Một pixel P(x,y) có 4 pixel lân cận theo chiều dọc và chiều ngang là P2(x-1,y) ; P4(x,y-1) ; P5(x,y+1) ; P7(x+1,y); chúng ký hiệu là N4(p). Ngoài 4 pixel này còn 4 pixel lân cận chéo góc là P1(x-1,y-1) ; P3(x-1,y+1) ; P6(x+1,y-1) ; P8(x+1,y+1) ; chúng ký hiệu là ND(p) Tập 8 pixel trên tạo thành lân cận của P(x,y) ký hiệu là N8(p). 3.2 Một số công cụ trợ giúp xử lý ảnh: 3.2.1 Tích chập: Toán tử chập được định nghĩa như sau: + trường liên tục g(x,y) = h(x,y) ⊗ f(x,y) = h x x y y f x y dx dy( ', ') ( ', ') ' '− − −∞ ∞ −∞ ∞ ∫∫ + trường rời rạc y(m,n) = h(m,n) ⊗ x(m,n) = h m m n n x m n( ', ') ( ', ')− − −∞ ∞ −∞ ∞ ∑∑ 3.2.2 Kỹ thuật lọc số: Chất lượng hình ảnh kém do nhiều nguyên nhân gây ra như do nhiễu điện tử của máy thu hoặc do chất lượng bộ số hóa kém . Phần này tìm hiểu về các bộ lọc được dùng trong xử lý ảnh để khắc phục sự nhiễu của ảnh thu được. P1(x-1,y-1) P2(x-1,y) P3(x-1,y+1) P4(x,y-1) P6(x+1y-1) P(x,y) P5(x,y+1) P8(x+1,y+1)P7(x+1,y) 6 Có nhiều bộ lọc được thiết kế để xử lý ảnh nhiễu nhưng do giới hạn của đồ án môn học nên phần này không được giới thiệu ở đây. 3.3 Các phép biến đổi ảnh: - Sự biểu diễn toán học cho một ảnh thường là một hàm với hai biến không gian f(x,y) . Giá trị của hàm tại một vị trí ( x,y ) đại diện cho cường độ của ảnh tại vị trí đó . Thuật ngữ biến đổi ( transform ) nhằm nói đến một sự biểu diễn toán học tương tự của ảnh . 3.3.1 Phép biến đổi Fourier ( phần này dịch từ matlab ) - Phép biến đổi Fourier là một biểu diễn của ảnh như là tổng của các hàm mũ phức của biên độ , tần số và pha biến đổi . Biến đổi Fourier chiếm một vai trò quan trọng trong các ứng dụng xử lý ảnh bao gồm : làm giàu ảnh ( hay cải thiện chất lượng ảnh – enhancement ) , phân tích , phục hồi và nén ảnh . a - Định nghĩa phép biến đổi Fourier - Nếu f(m,n) là một hàm với hai biến không gian độc lập m và n , thì biến đổi Fourier hai chiều của hàm f(m,n ) được định nghĩa bởi quan hệ : 1 2 1 2 ( , ) ( , ) j m j n m n F f m n e e ω ω ω ω ∞ ∞ − − =−∞ =−∞ = ∑ ∑ Biến 1 ω và 2 ω là các biến tần số . Hàm 1 2 ( , )F ω ω được gọi là biểu diễn trong miền tần số của hàm f(m,n) . Nó là một hàm phức tuần hoàn với chu kì 2 π . Do tính tuần hoàn , nên 1 ω và 2 ω thường được chọn trong khoảng - π đến π . Chú ý rằng F(0,0) là tổng của tất cả các giá trị của f(m,n) .Vì lý do này F(0,0) thường được gọi là thành phần không đổi hoặc thành phần một chiều DC của biến đổi Fourier . - Biến đổi Fourier ngược được cho bởi công thức : 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 ( , ) ( , ) 4 j m j n f m n F e e d π π ω ω ω π ω π ω ω ω ω π = − = − = ∫ ∫ Nói chung , phương trình này có nghĩa rằng f(m,n) có thể được đại diện như là tổng vô hạn của các hàm mũ phức với các tần số khác nhau . Biên độ và pha của thành phần ở tần số 1 2 ( , ) ω ω được lưu trong F 1 2 ( , ) ω ω Biểu diễn trực quan biến đổi Fourier - Để minh hoạ , ta hãy xem hàm f(m,n) nhận giá trị bằng 1 trong khoảng hình chữ nhật ( xem hình ) và bằng 0 tại mọi điểm khác . Để đơn giản sơ đồ f(m,n) được coi như một hàm liên tục mặc dù m, n là các biến rời rạc. 7 - Hình biểu diễn sau đây biểu diễn biên độ của biến đổi Fourier 1 2 | ( , ) |F ω ω của hàm chữ nhật như trên . - Giá trị đỉnh ở tâm của đồ thị là F(0,0) , đó là tổng của tất cả các giá trị của hàm f(m,n) . Đồ thị cũng chỉ ra rằng 1 2 ( , )F ω ω có nhiều năng lượng hơn ở vùng tần số ngang so với tần số đứng . Điều này phản ánh sự thực rằng các vùng giao ngang của hàm f(m,n) ( horizontal cross sections ) là các xung hẹp trong khi các vùng giao đứng của hàm này là các xung rộng . Xung hẹp mang nhiều nội dung tần số hơn xung hẹp . Một cách khác để biểu diễn trực quan biến đổi Fourier là hiển thị hàm log 1 2 | ( , ) |F ω ω như một ảnh : 8 - Sử dụng hàm lôgarit giúp cho việc nhận rõ đặc tính của biến đổi Fourier ở các vùng mà giá trị 1 2 ( , )F ω ω gần bằng 0 . Để minh hoạ , hãy xem biểu diễn trực quan các biến đổi Fourier sau : b- Biến đổi Fourier rời rạc - Biến đổi Fourier trên máy tính là biến đổi Fourier rời rạc ( DFT ) . Có hai lý do chính để sử dụng loại biến đổi Fourier này : 9 + Hàm vào và ra của biến đổi Fourier là các hàm rời rạc , điều này thích hợp cho các thao tác biến đổi trên máy tính . + Có một giải thuật nhanh cho việc tính toán DFT được gọi là biến đổi Fourier nhanh ( FFT ) - DFT thường được định nghĩa cho các hàm rời rạc f(m,n) khác 0 và m , n lần lượt nhận các giá trị 0 1m M ≤ ≤ − , 0 1n N ≤ ≤ − - Matlab sử dụng các hàm fft , fft2 và fftn sử dụng thuật toán biến đổi Fourier nhanh cho việc tính toán DFT một chiều , hai chiều và N chiều tương ứng . Các hàm ifft, ifft2 và ifftn tính toán DFT ngược . Quan hệ với biến đổi Fourier - Ta có quan hệ biểu diễn bằng công thức sau : Ví dụ : 1. Tạo ma trận f tương tự như hàm f(m,n) chữ nhật đã xét trước đây . Hàm f(m,n) bằng 1 trong vùng chữ nhật và bằng 0 trong vùng khác . Sử dụng một ảnh nhị phân để thay thế cho f(m,n) f = zeros(30,30); f(5:24,13:17) = 1; 10 [...]... pháp Laplace: CHƯƠNG BỐN : NHẬN DẠNG ẢNH 4.1 Giới thiệu: Nhận dạng là giai đoạn cuối của hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng dựa trên lý thuyết về nhận dạng , lý thuyết này và lý thuyết về nhận dạng ảnh nói riêng đề cập đến 3 phương pháp nhận dạng chính: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian - Nhận dạng dựa vào cấu trúc - Nhận dạng dựa vào mạng nơron Khái niệm về nhận dạng: Nhận dạng là quá trình phân loại... , các ví dụ demo phục vụ xử lý ảnh Ngoài ra để thu nhận và nhận dạng thì kết hợp 2 toolbox là image acquisition toolbox và neural network toolbox 2 CHƯƠNG TRINH MINH HỌA: Sơ đồ quá trình nhận dạng số: Thu nhận ảnh Chyển sang Cắt ảnh ảnh nhị phânsang ảnh nhị phân quyết định độ chính xác của quá Trong các bước trên thì quá trình chuyển ảnh trình nhận dạng ảnh Do nhiễu của môi trường (ánh sáng) và nhiễu... all; case 'No' return; end 29 KẾT LUẬN Phần cứng của nhận dạng số gồm: -Webcam kết nối với cổng usb - Bảng các chữ số từ 0 đến 9 Phần mềm : Để thực hiện nhận dạng các chữ số sử dụng công cụ tích hợp trong matlab để thực hiện Do môn xử lý ảnh là môn khó ít người làm thực tế ở Việt Nam vì vậy đồ án không thể tránh khỏi sai xót , đặc biệt quá trình nhận dạng hay bị nhiễu bởi môi trường do đó độ chính xác... mạng nơron Khái niệm học trong mạng nơron được hiểu theo hai nghĩa: Học về cấu trúc và học về tham số Học tham số (Parameter Learning) Mục tiêu của việc học tham số là thay đổi, cập nhật các trọng liên kết Hầu hết các luật học tồn tại thuộc kiểu học tham số Thông thường, luật học tham số được chia thành ba dạng chính, đó là: Học giám sát, học không giám sát và học củng cố Học có thầy (Học giám sát: Supervised... DCT hai chiều được tính cho mỗi khối Hệ số DCT sau đó được lượng tử hoá , mã hoá và truyền tải Bộ nhận JPEG ( hoặc chương đọc file JPEG ) sẽ giải mã hệ số đã được lượng tử của DCT , tính DCT ngược cho mỗi khối và sau đó đặt các khối lại với nhau trong một ảnh duy nhất Với các ảnh điển hình , nhiều hệ số DCT có giá trị gần 0 , những hệ số này có thể bị bỏ qua mà không ảnh hưởng nhiều đến chất lượng... quá trình chuyển ảnh trình nhận dạng ảnh Do nhiễu của môi trường (ánh sáng) và nhiễu của thiết bị thu nên sau khi nhị phân Hiện thị kết quả Nhận dạng 24 hóa ảnh thông thường thì quá trình nhận dạng đạt độ chính xác không cao Vì vậy để tăng độ chính xác khi nhận dạng trước khi nhị phân hóa ảnh cần xử lý mức xám để tăng độ rõ nét của ảnh nhị phân Sau đây là chương trình minh họa: function varargout =... đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng một tên dựa theo quy luật và mẫu chuẩn Bản chất của quá trình nhận dạng gồm 3 giai đoạn chính: - Lựa chọn mô hình biểu diễn đối tượng - Chọn ra luật quyết định ( phương pháp nhận dạng ) và suy diễn - Học nhận dạng 4.2 Mạng nơron: Mạng nơron nhân tạo được thiết kế dựa trên mô hình mạng nơron thần kinh với các mô hình nơron nhân tạo là... tính, tính quy tắc, sự tương quan trong dữ liệu đầu vào và tập hợp lại 22 để tạo đầu ra Khi tự tìm ra các đặc điểm này, mạng đã trải qua các thay đổi về tham số của nó Quá trình này được gọi là tự tổ chức Học củng cố (reinforcement learning): Đôi khi trong một số trường hợp, ta không biết hết được các giá trị đầu ra chính xác để có thể học giám sát mà chỉ biết được một số thông tin đánh giá Khi đó... 3 Tính toán tương quan của ảnh mẫu a với ảnh gốc bw bằng cách quay ảnh mẫu 180 độ và sau đó dùng biến đổi Fourier nhanh trên cơ sở phép nhân chập như đã đề cập trước đây ( Nhân chập sẽ tương đương với tương quan nếu ta quay nhân chập 180 độ ) Để hợp với ảnh mẫu , dùng hàm fft2 và ifft2 C = real(ifft2(fft2(bw) * fft2(rot90(a,2),256,256))); 14 Ảnh sau đây minh hoạ kết quả của tương quan Đốm sáng trong... tuyến tính - Biến đổi Fourier của đáp ứng xung của bộ lọc tuyến tính cho phép nhận được đáp ứng tần số của bộ lọc Hàm freqz2 tính toán và hiển thị đáp ứng tần số của một bộ lọc Đáp ứng tần số của bộ lọc Gauss chỉ ra rằng bộ lọc này là một bộ lọc thông thấp h = fspecial('gaussian'); freqz2(h) 12 Nhân chập nhanh - Một tính chất quan trọng của biến đổi Fourier là nhân hai biến đổi Fourier tương ứng với . sau: -Nhận dạng theo tham số. -Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và công nghệ là : nhận dạng ký tự , nhận dạng vân tay , nhận dạng. vùng. 1.3 Nhận dạng ảnh: Nhận dạng là quá trình xác định ảnh . Quá trình này thường được xác định bằng việc so sánh với mẫu có từ trước . Theo lý thuyết về nhận dạng ảnh có hai loại nhân dạng sau: -Nhận. nhận dạng văn bản , nhận dạng mặt người … Thiết bị thu nhận ảnh (camera , sensor ) Ảnh thu nhận được Số hóa Phân tích ảnh ( lọc nhiễu , phân đoạn ảnh , trích biên) Nhận dạng Xử lý kết quả