Kỹ thuật khảm ảnh và ứng dụng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỤC LỤC Trang PHẦN MỞ ĐẦU 3 Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH 5 1.1. Khái quát về xử lý ảnh 5 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh 6 1.1.2. Ảnh và biểu diễn ảnh 9 1.1.3. Mức xám và lược đồ mức xám 11 1.2. Khảm ảnh 13 1.2.1. Khái niệm khảm ảnh 13 1.2.2. Một số kỹ thuật khảm ảnh 23 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH 25 2.1. Kỹ thuật đan đa phân giải 25 2.1.1. Các phép toán hình chóp cơ bản 29 2.1.1.1. Hàm trọng số tương đương 30 2.1.1.2. Hình chóp Laplace 31 2.1.1.3. Các điều kiện biên 32 2.1.2. Kỹ thuật đan đa phân giải 34 2.1.2.1. Đan các ảnh chồng lên nhau 34 2.1.2.2. Đan các vùng có hình dạng tuỳ ý 345 2.1.2.3. Đan các ảnh không chồng lên nhau 346 2.2. Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh 38 2.2.1. Kỹ thuật lọc trung bình 38 2.2.2. Kỹ thuật lọc trung vị 40 2.3. Kỹ thuật khảm kết hợp nắn chỉnh hình dạng và hiệu chỉnh mức xám 42 2.3.1. Nắn chỉnh biến dạng 44 2.3.2. Khảm ảnh dựa trên tập điểm đặc trưng 47 2.3.3. Hiệu chỉnh mức xám 48 Chương 3: ỨNG DỤNG KHẢM ẢNH 52 3.1. Một số ứng dụng của khảm ảnh 52 3.2. Chương trình thực nghiệm 56 3.2.1. Giới thiệu chương trình 56 3.2.2. Một số kết quả minh hoạ trong phần mềm SMImage 58 PHẦN KẾT LUẬN 608 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 PHỤ LỤC 631 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 PHẦN MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ cả về phần cứng lẫn phần mền. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã thúc đẩy sự phát triển của nhiều lĩnh vực xã hội khác như y học, giáo dục, giải trí, kinh tế v.v… Sự phát triển của phần cứng cả về phương diện thu nhận, hiển thị, tốc độ xử lý đã mở ra nhiều hướng mới cho sự phát triển phần mềm, đặt biệt là lĩnh vực xử lý ảnh. Ngày nay, nhu cầu tạo một ảnh lớn từ nhiều ảnh nhỏ hơn ngày một tăng. Ảnh toàn cảnh sao Mộc và sao Thổ được ghép từ nhiều ảnh riêng lẻ do vệ tinh Voyager truyền về Trái đất. Ảnh toàn cảnh Trái đất cũng được tạo ra tương tự như vậy. Các bức ảnh chi tiết về thiên hà và tinh vân cũng được ghép từ nhiều ảnh viễn vọng. Trong mỗi trường hợp, kỹ thuật khảm ảnh được sử dụng để tạo nên một bức ảnh với tầm nhìn rộng hơn hoặc chi tiết hơn một bức ảnh riêng lẻ thông thường. Trong quảng cáo hoặc đồ hoạ vi tính, kỹ thuật này cũng được sử dụng để tạo nên các bức ảnh nhân tạo từ các ảnh riêng biệt một cách hợp lý. Khi khảm hai ảnh với nhau, một vấn đề kỹ thuật đặt ra là làm sao cho đường biên giữa chúng bị che giấu. Như chúng ta đã biết, sự khác biệt mức xám rất nhỏ giữa hai bên đường biên cũng có thể dễ dàng nhận thấy. Thật không may là sự chênh lệch mức xám như thế thường không thể tránh khỏi do một số nhân tố như sự khác nhau về vị trí đặt máy ảnh hoặc quá trình tiền xử lý. Vì vậy, đòi hỏi phải có kỹ thuật chỉnh sửa các mức xám của ảnh trong miền lân cận của biên để tạo nên một miền chuyển tiếp trơn giữa các bức ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 Xuất phát từ hoàn cảnh đó, em lựa chọn đề tài: ―Kỹ thuật khảm ảnh và ứng dụng‖ là một việc làm không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang đậm tính thực tiễn, nhất là trong hoàn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống thuộc dạng này. Về lý thuyết: Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh và một số kỹ thuật khảm ảnh. Về thực tiễn: Trên cơ sở các kiến thức đã thu thập, tổng hợp các kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế cho các kỹ thuật tìm hiểu này. Ngoài tài liệu tham khảo và phụ lục, cấu trúc luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung, cụ thể:  Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH  Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH  Chương 3: ỨNG DỤNG KHẢM ẢNH Nói chung, xử lý ảnh trên máy tính là nhằm mục đích phân tích ảnh và phục hồi các thông tin bị sai lệch của ảnh trong quá trình chụp. Các chương trình xử lý ảnh thực hiện các phép xử lý đối với ảnh số trên máy tính. Việc xử lý, biến đổi ảnh có sử dụng đến các kỹ thuật khảm ảnh nhằm chỉnh sửa các mức xám của ảnh trong miền lân cận của biên để tạo nên một miền chuyển tiếp trơn giữa các bức ảnh. Để hiểu thêm về xử lý ảnh, các quá trình xử lý ảnh có sử dụng đến kỹ thuật khảm ảnh, ta có thể đi vào từng phần trong luận văn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 Chương 1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH 1.1. Khái quát về xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đã phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người - máy. Xử lý ảnh (Image processing) là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Tuy còn khá mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, nhất là trên qui mô công nghiệp, điều này đã kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng cho nó. Xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức về ảnh của con người. Xử lý ảnh với ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ London đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên và lưu ảnh. Các ứng dụng của xử lý ảnh trở nên phổ biến và giữ một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như điện ảnh, y tế, an ninh, thiên văn học… Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 Đồ họa máy tính (Computer graphics) nghiên cứu về cơ sở toán học, các thuật toán cũng như các kỹ thuật để vẽ, hiển thị và điều khiển hình ảnh trên màn hình máy tính. Các ứng dụng chính của đồ họa máy tính liên quan đến mô phỏng hình và chuẩn đoán hình ảnh, tạo mô hình, hoạt cảnh, hỗ trợ thiết kế đồ họa và huấn luyện ảo. Thị giác máy (Computer vision) là ngành khoa học và công nghệ làm cho máy móc có khả năng “nhìn”. Thị giác máy bao gồm cả việc thu nhận, xử lý, phân loại và nhận dạng ảnh để cuối cùng đưa ra quyết định. Các ứng dụng chính của thị giác máy liên quan đến điều khiển quá trình, xác định sự kiện, tổ chức thông tin, mô hình hóa vật thể và tương tác người - máy. Ranh giới giữa xử lý ảnh, đồ họa máy tính và thị giác máy chỉ mang tính tương đối. Chúng có mối liên hệ mật thiết, tương hỗ và có những phần giao thoa với nhau. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 Hình 1.1. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh  Thu nhận ảnh (Image acquisition) Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại chính ứng với hai loại ảnh thông dụng Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster là camera. Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Vector là sensor hoặc bộ số hoá (digitalizer) hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster. Các thiết bị thu ảnh thông thường gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) hoặc scanner chuyên dụng. Các thiết bị thu nhận ảnh này có thể cho ảnh đen trắng hoặc ảnh màu. Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh (ảnh Bitmap). Bộ số hoá (digitalizer) sẽ tạo ảnh vectơ có hướng. Nhìn chung, các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình: - Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học (ánh sáng) thành năng lượng điện. - Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh.  Tiền xử lý (Image processing) Tiền xử lý là bước tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh , do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng.  Trích chọn đặc điểm (Feature extraction) Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, cần có bước trích chọn đặc điểm để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Các đặc trưng của ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh.  Hậu xử lý Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô (brut image) theo kiểu bản đồ ảnh đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, tốn kém mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng. Thường người ta không biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnh như biên ảnh (boundary) hay vùng ảnh (region). Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: - Biểu diễn mã loạt dài (Run-Length Code). - Biểu diễn mã xích (Chaine -Code). - Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code). Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức- hệ quyết định được phát huy.  Đối sánh rút ra kết luận Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 9 So sánh ảnh sau bước hậu xử lý với mẫu chuẩn hoặc ảnh đã được lưu trữ từ trước, phục vụ cho các mục đích nhận dạng và nội suy ảnh. Nhận dạng ảnh (Image recognition) là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp (gán cho đối tượng một tên gọi ) dựa theo những qui luật và các mẫu chuẩn. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… Nội suy (Image interpretation) là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ, một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. 1.1.2. Ảnh và biểu diễn ảnh 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 cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, 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 mà về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - điểm ảnh. Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một toạ độ trong không gian của đối tượng. Ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 10 gồm n x p điểm ảnh. Người ta thường kí hiệu I(x,y) để chỉ một điểm ảnh. Thường giá trị của n chọn bằng p và bằng 256. Một điểm ảnh có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit. Về mặt toán học có thể xem ảnh là một hàm hai biến f(x,y) với x, y là các biến tọa độ. Giá trị số ở điểm (x,y) tương ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh (x là các cột, y là các hàng). Giá trị của hàm ảnh f(x,y) được hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dương: 0 ≤ f(x,y) ≤ f max . Thông thường đối với ảnh xám, giá trị f max là 255 ( 2 8 =256) bởi vì mỗi phần tử ảnh được mã hóa bởi một byte. Khi quan tâm đến ảnh màu, ta có thể mô tả màu qua ba hàm số: thành phần màu đỏ qua hàm R(x,y), thành phần màu lục qua hàm G(x,y) và thành phần màu lam qua hàm B(x,y). Số điểm ảnh tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolusion). Độ phân giải thường được biểu thị bằng số điểm ảnh theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao càng rõ nét. Như vậy, ảnh càng to thì càng bị vỡ hạt, độ mịn càng kém. Ảnh có thể được biểu diễn theo mô hình Vector hoặc mô hình Raster:  Mô hình Raster Đây là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể được biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster rất thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Khi xử lý các ảnh Raster, chúng ta quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lưới (Raster) hình vuông, lưới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với [...]... kiểu khảm ảnh trên đều là ghép các ảnh nhỏ thành ảnh khảm Mục tiêu của khảm ảnh nhiều lớp là tạo ra ảnh khảm trông giống với bức ảnh mẫu nhất Còn mục tiêu của khảm ảnh toàn cảnh là tạo ra ảnh khảm có tính liên tục Nói cách khác, khảm ảnh nhiều lớp chú trọng đến hình khối và màu sắc Còn khảm ảnh toàn cảnh chú trọng đến chi tiết đường nét Vì thế, các kỹ thuật trong khảm ảnh nhiều lớp tập trung vào khâu... Hiện nay, một số phần mềm khảm ảnh đang được sử dụng như Easy Mosaic, AndreaMosaic, Mazaika, Autopano pro, Panorama Factory, Easypano Studio… Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 25 Chương 2 MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH 2.1 Kỹ thuật đan đa phân giải Kỹ thuật đan đa phân giải là kỹ thuật khử đường nối giữa các ảnh thành phần trong ảnh khảm Kỹ thuật này có thể tạo ra... của ảnh Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh Tính động của ảnh cho phép phân tích trong khoảng nào đó phân bố phần lớn các mức xám của ảnh: ảnh rất sáng hay ảnh rất đậm Nếu ảnh sáng, lược đồ xám nằm bên phải (mức xám cao), còn ảnh đậm lược đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp) 1.2 Khảm ảnh 1.2.1 Khái niệm khảm ảnh Khảm (Mosaic) là kỹ thuật ghép nối nhiều mảnh vật nhỏ tạo nên một vật lớn... lý theo phân vùng để tạo nên một bức ảnh lớn mà nhìn ở một khoảng cách nhất định, nó giống với ảnh gốc được lấy làm mẫu Khảm ảnh là sắp xếp và ghép nối hợp lí tập các ảnh nhỏ để tạo nên bức ảnh lớn hơn tùy mục đích của con người Có thể phân loại khảm ảnh thành khảm ảnh nhiều lớp và khảm ảnh toàn cảnh  Khảm ảnh nhiều lớp Trong hội họa, các họa sĩ thuộc trường phái ấn tượng đã khai thác một thuộc tính... sử dụng các phần mềm ghép ảnh chuyên dụng để tạo ra ảnh toàn cảnh Trong hình 1.8, với đầu vào là 6 ảnh rời, phần mềm ghép ảnh cho kết quả là một ảnh toàn cảnh tương ứng: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 21 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 22 Hình 1.8 Minh hoạ kết quả của phần mềm ghép ảnh Sử dụng phần mềm ghép ảnh. .. toàn cảnh, với dữ liệu đầu vào là chuỗi ảnh thành phần ta sẽ thu được kết quả là ảnh toàn cảnh tương ứng Quy trình ghép tự động này gồm 3 công đoạn sau: - Sắp xếp các ảnh Mỗi ảnh trong chuỗi ảnh đầu vào được sắp xếp vào đúng vị trí của nó Giữa hai ảnh liên tiếp trong chuỗi thường có một phần chồng lên nhau (overlap) Phần chung này sẽ được tính toán để ghép cho phù hợp Nếu lấy một ảnh làm chuẩn thì ảnh. .. cái Đặt R là ảnh nhị phân kích thước bằng A và B, trong đó, tất cả các điểm ảnh trong miền của ảnh A được đan với B có giá trị là 1 và tất cả các điểm ngoài miền này là 0 Các bước của kỹ thuật đan đa phân giải được chỉnh sửa như sau: Bước 1a: Dựng các chóp Laplace LA và LB tương ứng cho ảnh A và B Bước 1b: Dựng chóp Gauss GR cho miền ảnh R Bước 2: Tạo một chóp liên kết LS từ LA và LB sử dụng các node... thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức, mỗi điểm ảnh sẽ được mã hoá bởi 8 bit Ảnh có hai mức xám được gọi là ảnh nhị phân Mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1 Ảnh có mức xám lớn hơn 2 được gọi là ảnh đa cấp xám hay ảnh màu Ảnh đen trắng là ảnh chỉ có hai màu đen và trắng, mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác nhau Theo lý thuyết... - Bước 1: Chọn ảnh Việc chọn mẫu I và tập ảnh nhỏ Ti hoàn toàn mang tính nghệ thuật Đôi khi, vì mục đích quảng cáo hay thương mại, sự lựa chọn sẽ hướng tới hiệu ứng mong muốn đạt được - Bước 2: Chọn lưới ảnh Một bức ảnh lớn có thể được chia thành nhiều ảnh nhỏ bằng các lưới, ví dụ, lưới chữ nhật, lục giác, tam giác…, lưới có thể đều hoặc không đều Khi khảm ảnh, từng ảnh nhỏ được khảm vào các mắt lưới... ảnh cho mọi mắt lưới, sắp ngẫu nhiên các ảnh vào mắt lưới, sắp thủ công hoặc xếp ảnh nhỏ bằng cách khớp màu trung bình của phân vùng trong ảnh mẫu mà chúng được khảm vào Để thu được ảnh khảm kết quả M giống với ảnh mẫu I nhất thì từng mắt lưới của M cần phải được khảm bằng một ảnh nhỏ phù hợp nhất Nhiều kỹ thuật được ứng dụng trong lĩnh vực này như khớp biểu đồ màu sắc, khớp cạnh, phân tích cấu trúc, . VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH 5 1.1. Khái quát về xử lý ảnh 5 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh 6 1.1.2. Ảnh và biểu diễn ảnh 9 1.1.3. Mức xám và lược đồ mức xám 11 1.2. Khảm ảnh 13 1.2.1. . 11 1.2. Khảm ảnh 13 1.2.1. Khái niệm khảm ảnh 13 1.2.2. Một số kỹ thuật khảm ảnh 23 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHẢM ẢNH 25 2.1. Kỹ thuật đan đa phân giải 25 2.1.1. Các phép. hiểu khái quát về xử lý ảnh và một số kỹ thuật khảm ảnh. Về thực tiễn: Trên cơ sở các kiến thức đã thu thập, tổng hợp các kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế cho các kỹ thuật tìm hiểu này. Ngoài