tiểu luận cơ bản về xử lý ảnh số

Hình 1.3 Ảnh số truyền từ London đến New York năm 1929 Mặc dù các ví dụ chỉ thể hiện sự phát triển của ảnh số, chúng ta không xem kếtquả xử lý ảnh số trong khái niệm của chúng ta vì các

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TIỂU LUẬN

CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ

Học viên: Lê Long Hải

Giảng viên: TS Ngô Văn Sỹ

Đà Nẵng, 2013

Chương 1 GIỚI THIỆU

1.1 Xử lý ảnh số là gì?

Một ảnh có thể được mô tả bằng một hàm 2 chiều f(x,y) trong đó x và y là tọa

độ không gian và độ khuếch đại f của một điểm bất kỳ trong không gian gọi là cường

độ hay mức xám của ảnh tại điểm đó Khi x, y là độ khuếch đại tại f là hữu hạn, rời rạcthì ta gọi ảnh là ảnh số Xử lý ảnh số là xử lý ảnh bằng một máy tính số Chú ý rằngảnh số được tạo từ 1 số hữu hạn các phần tử, mỗi phần tử có vị trí và giá trị xác định.Mỗi phần tử được gọi là phần tử ảnh, điểm ảnh, pixel hay pel Pixel được sử dụng rộngrãi nhất khi nói về ảnh số

Thị giác là giác quan quan trọng nhất của con người Tuy nhiên không giốngngười, vốn có những giới hạn về ánh sáng thấy được trong dải sóng điện từ, ảnh màmáy nhận được bao hàm tất cả các phổ sóng, cả tia gamma và sóng radio Chúng ta cóthể tạo ra ảnh từ các nguồn con người không nhìn thấy được như trên Ngoài ra còncác nguồn sóng siêu âm, chùm electron và ảnh tạo bởi máy tính Như vậy, ảnh số cóứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau

Chưa có tiếng nói chung giữa các nhà khoa học rằng khi nào thì xử lý ảnh sốkết thúc cũng như khi nó bắt đầu từ việc phân tích ảnh và tầm nhìn số Chúng ta tinrằng sẽ có một và giới hạn và biên giới nhân tạo Ví dụ tính giá trị khuếch đại trungbình của 1 ảnh (biểu thị dưới 1 số) không được coi là một hàm xử lý ảnh số Ví dụkhác là những mảng nghiên cứu về thị giác máy tính thay thế cho thị giác con người,bao gồm cả việc học và phản ứng lại các tác động nhìn thấy Đây là 1 nhánh của tríthông minh nhân tạo (AI) thay cho trí thông minh con người Mảng về trí thông minhnhân tạo được phát triển từ rất sớm, nhưng tốc độ xử lý chậm hơn nhiều so với thực tế.Mảng về phân tích ảnh bao gồm cả xử lý ảnh và thị giác máy tính

Không có ranh giới rõ ràng giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và các mảng khác.Tuy nhiên tùy theo mức sử dụng mà người ta chia xử lý ảnh thành 3 loại là xử lý thấp,trung bình và xử lý cao Xử lý mức thấp là xử lý sơ bộ như giảm nhiễu, tăng độ tươngphản, làm sắc nét Xử lý mức trung bình chia ảnh thành các mảng và chuyển từngmảng về dạng phù hợp với xử lý máy tính và nhận biết vật thể nhất định Kết quả xử lýtrung bình là ảnh hoặc các thuộc tính tách ra từ ảnh Cuối cùng, xử lý mức cao chophép cảm nhận và nhận biết vật thể, phân tích ảnh, biểu hiện các hàm dựa trên thị giáccon người

Dựa trên các nhận xét, chúng ta coi phần xen lẫn giữa xử lý và phân tích ảnh lànhận biết vật thể và miền trong ảnh Do đó xử lý ảnh số có đầu ra là ảnh và việc xử lýhoàn thiện tách ra được những thuộc tính ảnh bao gồm cả nhận biết vật Xét một ví dụđơn giản cho khái niệm này là phân tích chữ viết trên 1 nền Trước tiên chúng ta cầntách thành những ký tự riêng rẽ, kiểm tra kỹ tự có phù hợp với dạng lưu trữ trong máytính và nhận biết các ký tự tạo thành từ và câu Việc này có quan hệ với cả việc phântích ảnh và thị giác máy tính, phụ thuộc vào độ phức tạp của trạng thái cảm nhận Xử

lý ảnh số được ứng dụng rộng rãi trong xã hội và kinh tế Chương này sẽ trình bàynguồn gốc các phương pháp được sử dụng trong các mảng ứng dụng xử lý ảnh

2.2 Nguồn gốc của xử lý ảnh số:

Một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ảnh số là công nghiệp báo chí,khi mà ảnh được gửi lần đầu tiên từ cáp ngầm xuyên biển giữa London và New York

Hệ thống truyền ảnh bằng cáp Bartlance được giới thiệu vào đầu thập niên 1920 đãgiảm thời gian truyền ảnh từ khoảng 1 tuần xuống còn 3 giờ Các thiết bị in mã hóaảnh đi và sau đó tái tạo lại ảnh ở đầu thu Hình 1.1 đã được truyền đi bằng phươngpháp như thế.

Hình 1.1 Ảnh số được tái tạo bằng thiết bị in năm 1921

Một vài vấn đề trong nâng cao chất lượng ảnh chụp vào thời kỳ đầu của ảnh sốđược giải quyết bằng cách phân phối các mức cường độ mỗi điểm ảnh Phương pháp

in sử dụng để nhận hình 1.1 bị loại bỏ năm 1921 và thay thế bằng phương pháp tái tạoảnh dùng các băng điện tín tại đầu nhận ảnh Hình 1.2 thể hiện 1 ảnh nhận được bằngphương pháp trên, nó có chất lượng và độ phân giải tốt hơn so với hình 1.1

Hình 1.2 Ảnh số năm 1922

Hệ thống Bartlane thời kỳ đầu mã hóa ảnh với 5 mức thang độ gray Dunglượng này tăng lên 15 mức vào năm 1929 Hình 1.3 thể hiện một tấm ảnh tiêu biểu sửdụng thang đo 15 mức Trong suốt thời kỳ này, các hệ thống gồm tấm phim và chùmtia sáng để tạo ra băng ảnh đã tăng chất lượng phục hồi ảnh lên đáng kể

Hình 1.3 Ảnh số truyền từ London đến New York năm 1929

Mặc dù các ví dụ chỉ thể hiện sự phát triển của ảnh số, chúng ta không xem kếtquả xử lý ảnh số trong khái niệm của chúng ta vì các máy tính chưa được phát triển.Sau đó, lịch sử xử lý ảnh số gắn liên lịch sử phát triển máy tính số Ví dụ ảnh số cầndung lượng lớn, cấu hình mạnh để xử lý cá thuật toán phức tạp, việc xử lý ảnh phụ

thuộc vào sự phát triển của máy tính và các công nghệ hỗ trợ khác bao gồm lưu trữ dữliệu, hiển hị và truyền dẫn.

Ý tưởng máy tính ra đời từ với phát minh bàn tính ở Trung Quốc cổ đại 5000năm trước Tất nhiên từ 1921 đến nay máy tính hiện tại đã được phát triển trong suốt 2thế kỷ Tuy nhiên cơ sở của máy tính dố hiện đại chỉ được đưa ra vào thập niên 1940với sự giới thiệu của John on Neumann về 2 khái niệm: (1) một bộ nhớ đê lưu trữ dữliệu và (2) các nhánh điều kiện Hai ý tưởng này là nguồn gốc của bộ vi xử lý (CPU),trái tim của máy tính ngày nay Bắt đầu cùng von Neumann, đã có một loạt các giaiđoạn mấu chốt dẫn đến sự phát triển mạnh mẽ của máy tính khi dùng trong xử lý ảnh

số Những giai đoạn này bao gồm: (1) Phát minh ra transistor bởi Phòng thí nghiệmBell năm 1948, (2) sự phát triển ngôn ngữ lập trình bậc cao COBOL và FORTRANthập niên 1940 avf 1950, (3) phát minh mạch tích hợp IC tại Texas Instruments 1958,(4) sự phát triển của hệ điều hành đầu 1960s, (5) sự phát triển của vi xử lý bởi Intelđầu 1970s, (6) máy tính cá nhân bởi IBM năm 1981, (7) sự thu nhỏ các thành phầntrong mạch tích hợp cuối 1970s và mạch vi điện tử (VLSI) trong thập niên 1980 đếncác mạch siêu tích hợp (ULSI) Hiện tại chúng ta có các máy tính tiên tiến với dunglượng lớn và hệ thống hiển thị mạnh mẽ cho phép dễ dàng sử dụng trong xử lý ảnh số

Máy tính đàu tiên mạnh đủ để xử lý ảnh ra đời vào năm 1960 Sự ra đời của thứ

mà chúng ta gọi là xử lý ảnh số hiện nay có thể đã tồn tại trong các chương trìnhkhông gian trong thời kỳ đó Nó kết hợp 2 nhánh phát triển và mang lại sự tập trungvào tiềm năng của việc xử lý ảnh số Sử dụng máy tính để tăng chất lượng ảnh từ cáckính viễn vọng không gian bắt đầu tại Phòng thí nghiệm Jet Propulsion (California)năm 1964 khi những bức ảnh từ mặt trăng được truyền về từ Ranger 7 bởi máy tính córất nhiều ảnh nhiễu trên camera Hình 1.4 thể hiện hình ảnh đầu tiên trên mặt trăngchụp bởi Ranger 7 vào 31/7/1964 lúc 9:09AM giờ quốc tế, 17 phút trước khi hạ cánhtrên mặt trăng Đây là hình ảnh đầu tiên chong chương trình không gian Mỹ Hình ảnhnhận được từ Ranger 7 là cơ sở cho nâng cao các phương pháp làm tốt và phục hồi ảnhcho chương trình lên mặt trăng hay lên sao hỏa

cảm nhận bởi các cảm biến đối diện nó Các vòng quay được lặp lại tại các vị trí khácnhau trên vật thể Phép chụp này bao hàm các thuật toán sử dụng dữ liệu cảm biến đểdựng lại hình ảnh vật thể dưới dạng những lát cắt Dịch chuyển vật thể theo hướngvuông góc với vòng cảm biến sẽ tạo ra những lát cắt liên tiếp, cho phép tạo ra hình ảnh

3 chiều bên trong vật Phép chụp này được đưa ra độc lập bởi Sir GodfreyN.Hounsfield và giáo sư Allan M.Cormark, cùng chia sẻ giải Nobel Y học năm 1985

về phát minh này Một điều thú vị khác là người tìm ra tia X năm 1895 là Roentgencũng nhận giải Nobel Vật lý năm 1901 Hai phát minh cách nhau 100 năm đã mở đầucho nhiều ứng dụng quan trọng cho xử lý ảnh số ngày nay

Từ thập niên 1960 đến nay, các mảng xử lý ảnh số đã phát triển rộng khắp Bencạnh các ứng dụng trong chương trình không gian và y học, xử lysa nhr số còn dùngtrong nhiều lĩnh vực khác nhau Máy tính dùng để tăng độ tương phản trong các tấmảnh chụp X quangtrong công nghiệp, y tế và sinh học Các nhà địa chất sử dụng côngnghệ tương tự để tìm ra các nguồn ô nhiễm từ bức ảnh nhận được từ vệ tinh Làm tốt

và phục hồi ảnh được sử dụng để xử lý ảnh những vật không bị che chắn hay những thìnghiệm đắt tiền khó lặp lại Trong khảo cổ học, các phương pháp xử lý ảnh số đượcdùng phục hồi lại những bức ảnh mờ để phục hồi các cổ vật bị hư hỏng theo đúng hìnhdạng cũ Trong vật lý, nó giúp có những hình ảnh tốt hơn về thí nghiệm plasma nănglượng cao hay chùm electron Tương tự ảnh số cũng ứng dụng thành công trong sinhhọc, điều trị phóng xạ, bằng chứng, bảo vệ và công nghiệp…

Mảng lớn thứ hai mà chúng ta quan tâm đối với công nghệ xử lý ảnh là giảiquyết các vấn để với nhận thức máy tính Ta tập trung vào cách tách các thuộc tính rakhỏi ảnh trong dạng phù hợp với xử lý số Thông thường thông tin sẽ có chút giốngvới hình ảnh mà con người nhìn thấy từ bức ảnh Ví dụ một loại thông tin sử dụngtrong nhận biết máy tính là momen thống kê, tương quan Fourier và khoảng cách đachiều Các vấn đề cơ bản của nhận biết máy tính là tự phát hiện ký tự, tầm nhìn côngnghiệp cho đánh giá và phân tích các sản phẩm, nhận biết trong quân sự, xử lý vân tay,ảnh X quang và mẫu máu, và xử lý hình ảnh chụp trên không và vệ tinh để dự báo thờitiết và bảo vệ môi trường Sự giảm sút của giá cả máy tính và sự phát triển của mạngtoàn cầu và Internet cho phép tạo ra vô số cơ hội cho sự phát triển của xử lý ảnh số

1.3 Các mảng ứng dụng xử lý ảnh số

Ngày nay, hiếm có lĩnh vực kĩ thuật nào mà không bị ảnh hưởng bởi công nghệ

xử lý hình ảnh kĩ thuật số Chúng ta có thể chỉ dùng một vài trong số các ứng dụngnày Tuy nhiên, hạn chế của nó là, các tài liệu trình bày trong phần này sẽ để lại chắcchắn trong tâm trí của người đọc liên quan đến qui mô và tính tầm quan trọng của xử

lý hình ảnh kỹ thuật số Chúng tôi có thể chỉ ra công nghệ này có vô số ứng dụng, mỗitrong số đó đều thường xuyên sử dụng các hình ảnh xử lý kỹ thuật phát triển trong cácchương tiếp theo Nhiều hình ảnh chỉ ra rằng phần này được sử dụng trong một hoặcnhiều ví dụ được cho trong sách Tất cả các hình ảnh hiển thị là kỹ thuật số

Các lĩnh vực ứng dụng của xử lý hình ảnh kĩ thuật số rất đa dạng, trong đó một

số hình thức tổ chức là mong muốn có gắng tìm cách để nắm bắt được tử tưởng củalĩnh vực này Các lĩnh vực được ứng dụng xử lý hình ảnh kỹ thuật số để thay đổi một

số hình thức tổ chức vì mong muốn cố gắng nắm bắt được qui mô của lĩnh vực này.Một trong những cách đơn giản nhất nhằm phát triển một sự hiểu biết cơ bản về mức

độ của các ứng dụng xử lý hình ảnh là phân loại hình ảnh theo nguồn gốc của chúng(ví dụ trực quan X-quang Vv) Các nguồn năng lượng chủ yếu cho hình ảnh sử dụngngày nay là phổ năng lượng điện từ Nguồn quan trọng khác của năng lượng bao gồm

âm thanh, siêu âm, điện tử (trong biểu mẫu của chùm điện tử được sử dụng trong kính

hiển vi điện tử) Hình ảnh tổng hợp, được sử dụng để mô hình hóa và trực quan, đượctạo ra bởi máy tính Trong phần này, chúng tôi thảo luận tóm tắt làm thế nào hình ảnhđược tạo ra thuộc các loại khác nhau và các lĩnh vực mà chúng được áp dụng Phươngpháp để chuyển đổi hình ảnh sang dạng số được thảo luận trong chương kế tiếp

Hình ảnh dựa trên bức xạ từ phổ EM là quen thuộc nhất, đặc biệt là hình ảnhtrong X-RAV và băng tần thị giác của quang phổ Sóng điện từ có thể được định nghĩa

là truyền sóng hình sin của bước sóng khác nhau, hoặc chúng có thể được coi là mộtdòng hạt không có khối lượng, mỗi hạt di chuyển trong theo dạng sóng và chuyểnđộng, với tốc độ của ánh sáng Mỗi hạt có khối lượng chứa một lượng nhất định (hoặcbó) của năng lượng Mỗi bó năng lượng được gọi là photon Nếu dải phổ được nhómtheo năng lượng trên mỗi photon, chúng ta có được quang phổ (hình1.5) khác nhau từcác tia gamma (năng lượng cao nhất) ở một đầu với sóng vô tuyến (năng lượng thấpnhất) ở đầu kia

Các dải được thể hiện bóng mờ để truyền đạt thực tế là băng tần của quang phổ

EM không phải là riêng biệt mà là quá trình chuyển đổi dễ dàng từ cái này đến cáikhác

Hình 1.5 Quang phổ điện từ được sắp xếp theo năng lượng trên mỗi

photon.

1.3.1 Hình ảnh gamma

Sử dụng chủ yếu của hình ảnh dựa trên tia gamma là trong y học hạt nhân vàcác quan sát thiên văn Trong y học hạt nhân, phương pháp tiếp cận là để chiếu vàomột bệnh nhân với một đồng vị phóng xạ phát ra tia gamma khi nó phân rã Hình ảnhđược tạo ra từ phát thải được thu thập bởi các máy dò tia gamma Hình 1.6 (a) cho thấymột hình ảnh của một quét xương đầy đủ thu được bằng cách sử dụng hình ảnh tiagamma Hình ảnh loại này được sử dụng để xác định vị trí trang của xương bệnh lý,chẳng hạn như nhiễm trùng hoặc khối u Hình 1.6 (b) cho thấy một phương thức quantrọng của hình ảnh hạt nhân được gọi là chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) Nguyêntắc là như nhau khi với X-quang chụp cắt lớp đề cập ngắn gọn trong Phần 1.2 Tuynhiên, thay vì sử dụng nguồn năng lượng của tia X bên ngoài bệnh nhân được chiếumột đồng vị phóng xạ phát ra positron khi nó phân rã Khi một positron gặp một điện

tử, cả hai đều bị tiêu diệt và hai tia gamma được phát ra Đây là những phát hiện vàmột hình ảnh chụp cắt lớp được tạo ra bằng cách sử dụng các nguyên tắc cơ bản củacắt lớp Những hình ảnh thể hiện trong hình 1.6 (b) là một trong những mẫu của mộtchuỗi thành phần tạo nên một biểu hiện 3-D của bệnh nhân Hình ảnh này cho thấymột khối u trong não và trong phổi, dễ dàng nhìn thấy có là những khối nhỏ màu trắng

ở đó

Một ngôi sao trong chòm sao Thiên Nga phát nổ khoảng 15.000 năm trước đây,tạo ra một đám mây khí tĩnh nhiệt (được gọi là Loop Cygnus) có phát sáng trong mộtmảng ngoạn mục của màu sắc Hình 1.6 (c) cho thấy loop Cygnus chụp ảnh trong dảitia gamma Không giống như hai ví dụ thể hiện trong hình 1.6 (a) và (b) hình ảnh này

đã được thu được bằng cách sử dụng bức xạ tự nhiên của đối tượng được chụp ảnh.Cuối cùng, hình 1.6 (d) cho thấy một hình ảnh của bức xạ gamma từ một van trong

một lò phản ứng hạt nhân Diện tích bức xạ mạnh mẽ được nhìn thấy từ trong, phíadưới, và bên trái của hình ảnh.

là một ống chân không với một cực âm và một cực dương Cực âm được làm nóng,làm cho các electron tự do sẽ được phát hành Các electron di chuyển ở tốc độ cao đếncực dương tích điện dương Khi các điện tử tấn công hạt nhân, năng lượng được giảiphóng dưới dạng bức xạ X-RAV Năng lượng (sức thâm nhập) của X-quang được điềukhiển bởi một hiệu điện thế cực dương, và số lượng tia X được điều khiển bởi mộtdòng điện áp dụng cho các dây tóc trong cực âm Hình 1.7 (a) cho thấy một lồng ngựcquen thuộc được chụp bẵng X-quang, nó được tạo ra chỉ đơn giản bằng cách đặt bệnhnhân giữa một nguồn tia X và một tấm phim nhạy với năng lượng tia X Cường độ củatia X bị thay đổi bởi sự hấp thụ khi chúng đi qua các cơ thể bệnh nhân, và kết quả là

năng lượng giảm trên tấm phim nó hiện lên, với nhiều cách giống nhau mà mà ánhsáng hiện lên trên phim ảnh Trong chụp X quang kỹ thuật số, hình ảnh kỹ thuật số thuđược bằng một trong hai phương pháp: (1) bằng cách số hóa các bộ phim X-quang,hoặc (2) bằng cách tia X đi qua cơ thể bệnh nhân hiện trực tiếp lên thiết bị (chẳng hạnnhư một màn hình phốt pho) có chuyển đổi X-quang với ánh sáng Các tín hiệu ánhsáng lần lượt được chụp bởi một hệ thống số hóa nhạy sáng Chúng tôi thảo luận về sốhóa chi tiết trong Chương 2.

Hình 1.7 Ví dụ về ảnh X quang,

(a) X-quang ngực (b) động mạch chủ chụp mạch, (c) CT não

(d) Mạch in, (e) Cygnus Loop.

Chụp động mạch là một ứng dụng quan trọng trong một lĩnh vực được gọi làtương phản tăng cường ảnh chụp X quang Thủ thuật này được sử dụng để có đượchình ảnh (được gọi là angiograms) của các mạch máu Một ống thông (linh hoạt, ốngrỗng nhỏ) được đưa vào, ví dụ, vào một động mạch hoặc tĩnh mạch ở bẹn Ống thôngđược luồn vào mạch máu và dẫn dắt tới những khu vực được nghiên cứu Khi ốngthông đến các khu vực đang được điều tra, một chất cản tia X được phun qua ốngthông Điều này tăng độ tương phản của các mạch máu và cho phép các bác sĩ chẩnđoán hình để nhìn thấy bất kỳ bất thường nào hoặc bị tắc Hình 1.7 (b) cho thấy ví dụcủa một ảnh chụp mạch động mạch chủ Ống thông có thể được nhìn thấy được chènvào mạch máu lớn trên dưới bên trái của hình ảnh Lưu ý sự tương phản của mạch máucao khi các chất cản quang chảy lên theo hướng của thận, mà cũng có thể nhìn thấytrong hình ảnh Như đã thảo luận trong Chương 3, chụp động mạch là một lĩnh vực

chính của xử lý hình ảnh kỹ thuật số, nơi phép trừ ảnh được sử dụng để nâng cao hơnnữa việ nghiên cứu các mạch máu.

Có lẽ điều tốt nhất được biết đến trong tất cả các ứng dụng của X-quang đối vớichẩn đoán hình ảnh là chụp cắt lớp trụcevi tính Do độ phân giải của chúng và khảnăng 3-D, quét CAT cách mạng hóa y học từ thời điểm chúng lần đầu tiên được xuấthiện vào đầu năm 1970 Như đã nêu trong mục 1.2 mỗi hình ảnh CAT là một "lát cắt"đưa vuông góc qua bệnh nhân Nhiều lát được tạo ra khi bệnh nhân được chuyển vàoqua một hướng theo chiều dọc Tập hợp của những hình ảnh đó tạo nên một bản táitạo 3-D phía bên trong của bệnh nhân, với độ phân giải theo chiều dọc là tỷ lệ thuậnvới số lượng hình ảnh lát thực hiện Hình 1.7 (c) cho thấy một hình ảnh đầu lát CATđiển hình

Kỹ thuật tương tự như những điều vừa thảo luận, nhưng nói chung liên quanđến năng lượng cao hơn X-quang, được áp dụng trong quá trình công nghiệp Hình 1.7(d) cho thấy một hình ảnh X-quang của một bảng mạch điện tử Hình ảnh như vậy, đạidiện của hàng trăm các ứng dụng công nghiệp của X-quang, được sử dụng để kiểm tramạch đối với sai sót trong sản xuất, chẳng hạn như thiếu các thành phần hoặc các dấuvết bị hỏng Quét CAT công nghiệp rất hữu ích khi các bộ phận có thể bị phá vỡ bởiX-quang, chẳng hạn như trong lắp ráp nhựa, và các cơ quan thậm chí còn lớn, nhưđộng cơ tên lửa nhiên liệu rắn Hình 1.7 (e) cho thấy một ví dụ về ảnh chụp X-quangtrong thiên văn học Hình ảnh này là vòng lặp Cygnus của hình 1.6 (c), nhưng chụpảnh lần này trong dải X-quang

1.3.3 Hình ảnh chụp bởi dải tia cực tím

Các ứng dụng của tia cực tím "ánh sáng" rất đa dạng Bao gồm quang khắc,kiểm tra công nghiệp, kính hiển vi, laser, hình ảnh sinh học, và quan sát thiên văn.Chúng tôi minh họa hình ảnh trong dải này với các ví dụ từ kính hiển vi và thiên vănhọc

Ánh sáng tia cực tím được sử dụng trong kính hiển vi huỳnh quang, một trongnhững lĩnh vực phát triển nhanh nhất của kính hiển vi Huỳnh quang là một hiện tượngđược phát hiện vào giữa thế kỷ XIX, khi nó lần đầu tiên được quan sát thấy rằng hoàngthạch phát huỳnh quang khi ánh sáng tia cực tím được hướng vào nó Ánh sáng tia cựctím tự nó không thể nhìn thấy, nhưng khi một photon của bức xạ tử ngoại va chạm vớimột electron trong nguyên tử của một chất huỳnh quang, nó làm tăng các electron lênmức năng lượng cao hơn Sau đó, các điện tử bị kích thích nhẹ nhàng với một mức độthấp hơn và phát ra ánh sáng trong hình thức của một photon năng lượng thấp hơntrong các (màu đỏ) vùng ánh sáng nhìn thấy được Nhiệm vụ cơ bản của kính hiển vihuỳnh quang là sử dụng một ánh sáng kích thích để chiếu xạ một mẫu chuẩn bị và sau

đó để tách các bức xạ ánh sáng huỳnh quang yếu hơn nhiều từ ánh sáng kích thíchsáng hơn Do đó, chỉ có ánh sáng phát xạ đạt đến mắt hoặc máy dò khác Kết quả làkhu vực huỳnh quang tỏa sáng trước nền tối với đủ độ tương phản cho phép phát hiện.Tối hơn nền tảng của vật liệu không huỳnh quang, hiệu quả hơn công cụ

Kính hiển vi huỳnh quang là một phương pháp tuyệt vời để nghiên cứu vật liệu

có thể được làm để phát huỳnh quang, hoặc là ở dạng tự nhiên của chúng (huỳnhquang sơ cấp) hoặc khi xử lý bằng hóa chất có khả năng huỳnh quang (huỳnh quangthứ cấp) Hình 1.8 (a) và (b) hiển thị kết quả điển hình của khả năng của kính hiển vihuỳnh quang Hình 1.8 (a) cho thấy một hình ảnh kính hiển vi huỳnh quang của ngôbình thường, và hình 1.8 (b) cho thấy ngô bị nhiễm "bệnh than”, một căn bệnh của cácloại ngũ cốc, ngô, cỏ, củ hành, và lúa miến có thể được gây ra bởi bất kỳ của hơn 700loài nấm ký sinh Bệnh than ngô là đặc biệt nguy hiểm bởi vì ngô là một trong những

nguồn thực phẩm chủ yếu trên thế giới Như một minh họa, hình 1.8 (c) cho thấy loopCygnus được chụp bởi trong miền năng lượng cao của dải cực tím.

Hình 1.8 Hình ảnh chụp trong dải tia cực tím

1.3.4 Hình ảnh chụp bởi vùng nhìn thấy và hồng ngoại

Xét thấy các vùng nhìn thấy của phổ điện từ là quen thuộc nhất trong tất cả cáchoạt động của chúng tôi, không đáng ngạc nhiên khi hình ảnh trong vùng này giá trịhơn tất cả những thứ khác từ trước đến nay về phạm vi áp dụng Vùng hồng ngoạithường được sử dụng kết hợp với hình ảnh trực quan, vì vậy chúng tôi đã nhóm cácvùng có thể nhìn thấy và vùng hồng ngoại trong phần này với mục đích minh họa.Chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng trong kính hiển vi ánh sáng, thiên văn học, cảm ứng

từ xa, công nghiệp, và hành pháp Hình 1.9 cho thấy một số ví dụ về các hình ảnh thuđược với một kính hiển vi ánh sáng Các ví dụ bao gồm từ dược phẩm và vi kiểm tracho đặc tính vật liệu Thậm chí chỉ trong lĩnh vực kính hiển vi, các ứng dụng đã là quánhiều để nêu ra chi tiết ở đây Nhưng điều đó không phải là quá khó khăn cho việckhái niệm hóa thành các loại quá trình người ta có thể áp dụng cho những hình ảnhkhác nhau, dựa theo việc cải tiến đo đạc

1 Màu xanh nước biển 0,45-0,52 Xâm nhập nước tối đa

2 Màu xanh lá cây 0,52-0,60 Tốt để đo lường sức sống thực

vật

3 Màu đỏ 0,63-0,69 Để phân biệt thực vật

4 Gần hồng ngoại 0,7 6-0,90 Đo lượng sinh khối và lập bản

đồ bờ biển

5 Trung hồng ngoại 1,55-1,75 Đo độ ẩm của đất và thực vật

6 Nhiệt hồng ngoại 10,4-12,5 Đo độ ẩm của đất, lập bản đồ

nhiệt

7 Trung hồng ngoại 2,08-2,35 l Lập bản đồ khoáng sản

Bảng 1.1 Dải ánh sáng trong vệ tinh LANDSAT của NASA.

Một lĩnh vực quan trọng của xử lý hình ảnh là cảm ứng từ xa, thường bao gồmmột số dải ánh sáng ở các vùng hình ảnh và hồng ngoại của quang phổ Bảng 1.1 cho

thấy cáiđược gọi là dải ánh sáng chuyên đề trong LANDSAT vệ tinh của NASA Chứcnăng chính của LANDSAT là lấy được và truyền tải hình ảnh của Trái đất từ khônggian, cho các mục đích giám sát điều kiện môi trường trên hành tinh Các dải ánh sángđược thể hiện trong điều khoản của bước sóng, với 1μm là bằng HU6 m (chúng tôim là bằng HU6 m (chúng tôithảo luận về các vùng bước sóng truyền của quang phổ điện từ chi tiết hơn trongChương 2) Lưu ý các đặc điểm và công dụng của mỗi dải ánh sáng.

Hình 1.10 Hình ảnh chụp vùng Washington DC từ vệ tinh LANSAT

Để phát triển một sự đánh giá cơ bản cho sức mạnh của loại hình ảnh đa quangphổ, xem xét hình 1.10, trong đó cho thấy một hình ảnh cho mỗi dải phổ trong Bảng1.1 Khu vực chụp ảnh là Washington DC trong đó bao gồm các điểm đặc trưng nhưcác tòa nhà, đường giao thông, thảm thực vật, và một con sông lớn (sông Potomac)chảy qua thành phố Hình ảnh của trung tâm dân cư được sử dụng thường xuyên (theothời gian) để đánh giá tốc độ tăng trưởng dân số và mô hình thay đổi, ô nhiễm và cácyếu tố khác có hại cho môi trường Sự khác biệt giữa các tính năng hình ảnh trực quan

và hồng ngoại là khá đáng chú ý trong những hình ảnh này Quan sát, ví dụ, xác địnhdòng sông như thế nào là từ môi trường xung quanh trong dải ánh sáng 4 và 5

Hình 1.11 Hình ảnh siêu bão Katrina từ vệ tinh - 2005

Quan sát thời tiết và dự báo cũng là những ứng dụng chính của hình ảnh đaquang phổ từ vệ tinh Ví dụ, hình 1.11 là một hình ảnh của một cơn bão được chụp bởimột Cục Hải dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA) vệ tinh sử dụng bộ cảm biến

trong các dải ánh sáng có thể nhìn thấy và hồng ngoại Mắt của cơn bão rõ ràng có thểnhìn thấy trong hình ảnh này.

Hình 1.12Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại của Mỹ

Bản đồ nhỏ màu xám được cung cấp để tham khảo (Ảnh của NOAA.)

Hình 1.13 Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại chụp thế giới.

Hình 1.12 và 1.13 cho thấy một ứng dụng khác hình ảnh hồng ngoại Nhữnghình ảnh này là một phần dữ liệu của “ánh sáng ban đêm thế giới”, cung cấp hình ảnhtoàn cầu của các khu con người định cư Các hình ảnh được tạo ra bởi hệ thống hìnhảnh hồng ngoại gắn trên một DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) của

vệ tinh NOAA Hệ thống hình ảnh hồng ngoại hoạt động ở băng tần 10,0-13,4 μm là bằng HU6 m (chúng tôim và

có khả năng độc đáo để quan sát các nguồn mờ nhạt của phát thải có thể nhìn thấy-gầnhồng ngoại hiện trên bề mặt trái đất, bao gồm các thành phố, thị trấn, làng mạc, pháosáng khí đốt, và hỏa hoạn Mặc dù không có đào tạo chính quy trong việc xử lý hìnhảnh, nhưng không phải là khó để hình dung khi viết một chương trình máy tính sẽ sửdụng những hình ảnh này để ước lượng tỷ lệ phần trăm của tổng số điện năng được sửdụng bởi các khu vực khác nhau trên thế giới

Hình 1.14Một số ví dụ về các hàng hóa sản xuất thường xuyên kiểm tra sử dụng

xử lý hình ảnh kỹ thuật số,

(a) điều khiển bảng mạch,(b) đóng gói thuốc.(c) Chai.

(d) Bong bóng khí trong sản phẩm nhựa.(e) ngũ cốc.

(f) Hình ảnh của cấy ghép nội nhãn.

Một ứng dụng quan trọng của ảnh chụp bởi quang phổ thấy được là kiểm tra tựđộng khi sản xuất hàng hóa Hình 1.14 minh họa một số ví dụ Hình 1.14 (a) là mộtbảng điều khiển cho một ổ đĩa CD-ROM Nhiệm vụ xử lý hình ảnh điển hình với cácsản phẩm như thế này là để kiểm tra đối với các phần còn thiếu (hình vuông màu đentrên đỉnh, góc phần tư bên phải của hình ảnh là một ví dụ của một thành phần bị thiếu).Hình 1.14 (h) là ảnh của một vỉ chứa những viên thuốc Mục tiêu ở đây là để máy móc

có thể thấy những viên thuốc bị thiếu Hình 1.14 (c) cho thấy một ứng dụng mà xử lýhình ảnh được sử dụng để tìm kiếm cái chai mà nó không đầy trên một mức độ chophép Hình 1.14 (d) cho thấy trong một miếng nhựa có rõ ràng các bóng khí với một số

lượng không thể chấp nhận Phát hiện các dị thường như thế này là một vấn đề chủ yếucủa các thanh tra công nghiệp, ngoài ra còn bao gồm các sản phẩm khác như gỗ và vải.Hình 1.14 (e) cho thấy một loạt các ngũ cốc trong quá trình kiểm tra đối với màu sắc

và sự hiện diện của các dị thường như mảnh bị cháy Cuối cùng, hình 1.14 (f) cho thấymột hình ảnh của cấy ghép nội nhãn (thay thế thủy tinh thể cho mắt người) Một kỹthuật chiếu sáng “cấu trúc ánh sáng” được sử dụng để dễ dàng dò tìm các chỗ thủy tinhthể phẳng bị biến dạng từ trung tâm của thủy tinh thể Các dấu hiệu tại 1giờ và 5giờ làtổn thương do nhíp gây ra Hầu hết các chi tiết lốm đốm nhỏ khác là các mảnh vỡ.Mục tiêu của loại hình kiểm tra này là để tìm ra các tổn thương khi cấy ghép hay sựkhông chính xác trong sản xuất tự động trước khi đóng gói

Như một minh họa cuối cùng của xử lý hình ảnh trong các quang phổ thấyđược, xem xét hình1.15 Hình 1.15 (a) cho thấy một bản in ngón tay cái Hình ảnh củadấu vân tay được thường xuyên xử lý bằng máy tính, hoặc để cải tiến chúng hoặc tìmkiếm các tính năng hỗ trợ trong việc tìm kiếm tự động trong một cơ sở dữ liệu cho phùhợp khả năng Hình 1.15 (b) cho thấy một hình ảnh của tiền giấy, ứng dụng xử lý hìnhảnh kỹ thuật số trong lĩnh vực này bao gồm đếm tự động và thực thi pháp luật, đọc các

số seri với mục đích theo dõi và xác định hóa đơn Hình ảnh hai phương tiện thể hiệntrong hình 1.15 (c) và (d) là những ví dụ của tự động hóa việc đọc biển số Các hìnhchữ nhật sáng cho thấy khu vực mà hệ thống chụp ảnh phát hiện biển số xe Các hìnhchữ nhật màu đen hiển thị kết quả của việc đọc tự động của nội dung biển số xe bởi hệthống Biển số và các ứng dụng của nhận dạng ký tự được sử dụng rộng rãi để theo dõilưu lượng giao thông và giám sát

Hình 1.15Một số ví dụ khác của hình ảnh trong các quang phổ thấy được.

(a) Bản vân ngón tay cái.

(b) Tiền giấy, (c) và (d) Đọc biển số tự động

1.3.5 Hình ảnh trong dải microwave

Các ứng dụng chiếm ưu thế của hình ảnh có được nhờ sóng điện từ là radar.Các tính năng độc đáo của hình ảnh radar là khả năng thu thập dữ liệu trên hầu như bất

kỳ khu vực nào, bất cứ lúc nào, bất kể thời tiết hoặc điều kiện ánh sáng môi trườngxung quanh Một số sóng radar có thể xuyên qua những đám mây, và trong điều kiện

nhất định cũng có thể nhìn xuyên qua cây cối, đá và cát rất khô Trong nhiều trườnghợp, radar là cách duy nhất để khám phá các khu vực không thể tiếp cận của bề mặttrái đất Một máy radar hoạt động giống như một máy ảnh Hash ở chỗ nó tự cung cấp

sự chiếu sáng cho mình (sóng điện từ xung) để thắp sáng một khu vực trên mặt đất và

có một hình chụp nhanh Thay vì một ống kính máy ảnh, một radar sử dụng một ten và dùng máy tính kĩ thuật số để ghi lại hình ảnh, trong một hình ảnh radar, có thểthấy chỉ có năng lượng vi sóng được phản xạ trở lại đối với các ăng-ten radar

ăng-Hình 1.16 minh họa một hình ảnh của radar bao gồm một khu vực miền núihiểm trở ở phía đông nam Tây Tạng, khoảng 90 km về phía đông của thành phố Lhasa

Ở góc dưới bên phải là một thung lũng rộng lớn của sông Lhasa, được cư trú của nôngdân Tây Tạng và những người chăn nuôi bò Tây Tạng và bao gồm các làng Menba.Núi trong khu vực này đạt khoảng 5800 m (19.000 ft) trên mực nước biển, trong khicác tầng thung lũng nằm khoảng 4300 m (14.000 ft) trên mực nước biển Lưu ý sự rõràng và chi tiết của hình ảnh, không bị cản trở bởi các đám mây hoặc điều kiện khíquyển khác thường ảnh hưởng đến hình ảnh có được nhờ các dải màu thấy được

Hình 1.16 Hình ảnh radar của ngọn núi ở phía đông nam Tây Tạng

1.3.6 Hình ảnh từ sóng vô tuyến

Như trong trường hợp của ảnh chụp ở đầu bên kia của quang phổ (tia gamma),các ứng dụng quan trọng của ảnh chụp trong các dải tần vô tuyến là trong y học vàthiên văn học Trong y học sóng vô tuyến được sử dụng trong chụp ảnh cộng hưởng từ(MRI) Kỹ thuật này đặt một bệnh nhân cùng với một nam châm mạnh mẽ và truyềnsóng vô tuyến qua cơ thể của bệnh nhân với các xung ngắn Mỗi xung gây ra một phảnứng xung của sóng vô tuyến được phát ra bởi các mô của bệnh nhân Địa điểm mà từ

đó các tín hiệu có nguồn gốc và sức mạnh của chúng được xác định bằng máy tính, lànơi sản xuất một hình ảnh hai chiều của một bộ phận của bệnh nhân MRI có thể tạo rahình ảnh trong bất kì mặt nào Hình 1.17 cho thấy hình ảnh MRI của một đầu gốingười và cột sống

Hình ảnh cuối cùng bên phải trong hình1.18 cho thấy một hình ảnh của ẩn tinhCrab nhờ sóng vô tuyến Cũng có một so sánh thú vị là hình ảnh của cùng một khu vựcnhưng thực hiện trong hầu hết các băng tần đã thảo luận trước đó Lưu ý rằng mỗi hìnhảnh cho một "khung cảnh" hoàn toàn khác nhau của ẩn tinh (ngôi sao không nhìn thấyđược bằng mắt thường)

1.3.7 Ví dụ về các hình ảnh khác

Mặc dù chụp ảnh bởi quang phổ điện từ chiếm ưu thế từ trước cho đến nay, vẫn có một

số phương thức chụp ảnh khác cũng rất quan trọng Cụ thể, chúng tôi thảo luận trongphần này về chụp ảnh bằng sóng siêu âm , hiển vi điện tử, và hình ảnh tổng hợp (domáy tính tạo ra)

Hình 1.17 Hình ảnh MRI của một con người (a) đầu gối, và (b) cột sống.

Hình 1.18 Hình ảnh của ẩn tinh Crab (ở trung tâm của hình ảnh), sử dụng nhiều

phổ điện từ khác nhau.

Hình ảnh do sử dụng "âm thanh" có ứng dụng trong thăm dò địa chất, côngnghiệp và y học Các ứng dụng địa chất sử dụng âm thanh vào dải âm thanh tần sốthấp (hàng trăm Hertz) trong khi chụp ảnh trong các phương pháp khác sử dụng siêu

âm (triệu Hertz) Các ứng dụng thương mại quan trọng nhất của xử lý hình ảnh trongngành địa chất nằm ở tìm kiếm khoáng sản và khai thác dầu khí Để thu thập hình ảnhtrên đất, một trong những phương pháp chính là sử dụng một chiếc xe tải lớn và mộttấm thép phẳng lớn Các tấm được ép trên mặt đất bởi xe tải, và xe tải bị dao động quatần số lên đến 100Hz Sức mạnh và tốc độ của sóng âm phản xạ trở lại được quyếtđịnh bởi cơ cấu của trái đất bên dưới bề mặt Chúng được phân tích bằng máy tính, vàhình ảnh được tạo ra từ kết quả phân tích

Để thu thập hình ảnh của biển, các nguồn năng lượng thông thường bao gồmhai súng hơi kéo phía sau một con tàu Sóng âm phản xạ lại được phát hiện bởihydrophone đặt trong dây cáp được hoặc kéo đằng sau con tàu, đặt trên đáy đại dương,hoặc treo trên phao (cáp thẳng đứng) Hai sung khí được luân phiên điều áp đến -2000psi và sau đó được khởi động, sự chuyển động liên tục của các tàu cung cấp mộtchuyển động theo chiều ngang, cùng với các sóng âm phản xạ, được sử dụng để tạo ramột bản đồ 3-D của cấu tạo của Trái đất dưới đáy đại dương

Hình E19 cho thấy hình một mặt cắt ngang của một mô hình 3-D nổi tiếng màdựa vào đó có thể thực hiện các thuật toán hình ảnh địa chấn được thử nghiệm Cácmũi tên chỉ đến một mỏ dầu khí (dầu mỏ và / hoặc khí) Đối tượng này sáng hơn cáclớp xung quanh vì sự thay đổi về mật độ trong khu vực mục tiêu lớn hơn

Người phân tích địa chấn tìm kiếm những "điểm sáng" để tìm dầu và khí đốt Các lớptrên cũng sáng, nhưng độ sáng không thay đổi mạnh mẽ như các lớp ở hai bên Nhiềuthuật toán tái tạo hình ảnh địa chấn gặp khó khăn với đối tượng này vì những sai lầm ởtrên

Hình 1.19 Hình ảnh mặt cắt ngang của một mô hình địa chất Các mũi tên chỉ đến

một mỏ dầu khí

Mặc dù hình ảnh siêu âm được sử dụng thường xuyên trong sản xuất, nhưng ứngdụng tốt nhất được biết đến của kỹ thuật này là trong y học, đặc biệt là trong sản khoa,trong đó thai nhi được siêu âm để xác định sức khỏe của phát triển Một sản phẩm phụviệc kiểm tra này là xác định giới tính của em bé Hình ảnh siêu âm được tạo ra bằngcách sử dụng quy trình cơ bản sau đây:

1 Các hệ thống siêu âm (một máy tính, đầu dò siêu âm bao gồm một nguồn vàmáy thu, một màn hình hiển thị) phát tần số cao (1-5 MHz) xung âm thanh vào

cơ thể

2 Các sóng âm thanh đi vào cơ thể và chạm ranh giới giữa mô (ví dụ, giữa chấtlỏng và mô mềm , mô mềm và xương) Một số các sóng âm được phản xạ trởlại đầu dò, trong khi một số đi về tiếp tục cho đến khi chúng đạt đến ranh giớikhác và nhận được sự phản ánh

3 Các sóng phản xạ được thu bởi đầu dò và chuyển tiếp đến máy tính

4 Máy này tính khoảng cách từ đầu dò tới ranh giới mô hoặc cơ quan bằng cách

sử dụng tốc độ của âm thanh trong mô (1540 m / s) và thời gian của sự trở lạicủa mỗi tiếng vang

5 Hệ thống hiển thị khoảng cách và cường độ của tiếng vang trên màn hình, tạothành một hình ảnh hai chiều

Trong một hình ảnh siêu âm điển hình, hàng triệu xung và tiếng vang được gửi vànhận mỗi giây Các thăm dò có thể được chuyển dọc theo bề mặt của cơ thể và góccạnh để có được góc nhìn khác nhau Hình 1.20 cho thấy một số ví dụ

Chúng tôi tiếp tục thảo luận về các phương thức chụp ảnh với một số ví dụ củakính hiển vi điện tử Kính hiển vi điện tử có chức năng như các bản sao quang học của

nó, ngoại trừ việc nó sử dụng một chùm tập trung của các điện tử thay vì ánh sáng đểhình ảnh một mẫu vật Hoạt động của kính hiển vi điện tử bao gồm các bước cơ bảnsau đây: Một dòng các electron được tạo ra bởi một nguồn điện tử và tăng tốc về phíamẫu vật bằng cách sử dụng điện thế dương ở đó Dòng này được giữ và tập trung bằngcách sử dụng ống kính kim loại và thấu kính từ thành mỏng, tập trung thành chùm tiađơn sắc Chùm tia này là tập trung vào các mẫu bằng cách sử dụng một ống kính từtính Tương tác xảy ra bên trong các mẫu chiếu xạ, ảnh hưởng đến chùm tia điện tử

Sự tương tác này và tác dụng được thu và chuyển đổi thành một hình ảnh, với nhiềucách giống nhau mà ánh sáng phản xạ khỏi đó, hoặc bị hấp thụ bởi các đối tượng gần

đó Các bước cơ bản được thực hiện trong tất cả các kính hiển vi điện tử không phânbiệt loại

Hình 1.20 Ví dụ về hình ảnh siêu âm.

(a) Em bé (2) Một góc nhìn khác của bé.

(c) Tuyến giáp(d) các lớp cơ bắp cho thấy tổn thương.

Một kính hiển vi điện tử truyền dẫn (TEM) hoạt động giống như một máy chiếuslide Một máy chiếu sẽ tỏa ra (truyền phát) một chùm ánh sáng qua các slide, khi ánhsáng đi qua nắp trượt, nó bị tác động bởi các nội dung của slide Chùm tia này truyềnqua sau đó được chiếu lên màn hình, tạo thành một hình ảnh mở rộng của slide CácTEM hoạt động theo cách tương tự, ngoại trừ việc nó chiếu một chùm tia điện tử quamột mẫu vật (tương tự như trình chiếu) Các phần của chùm tia truyền qua mẫu vậtđược chiếu lên một màn hình phốt pho Sự tương tác của các electron với phốt phophát ra ánh sáng và do đó, tạo ra một hình ảnh có thể xem được Một kính hiển vi điện

tử quét (SEM), mặt khác, thực sự quét chùm tia điện tử qua và ghi nhận sự tương táccủa chùm tia và mẫu tại mỗi vị trí Điều này tạo ra một dấu chấm trên một màn hìnhphốt pho Một hình ảnh hoàn chỉnh được hình thành bởi việc quét các hạt xuyên quamẫu vật, giống như một máy quay truyền hình Các electron tương tác với một mànhình phốt pho và phát ra ánh sáng SEM phù hợp với các mẫu vật "cồng kềnh", trongkhi TEMS yêu cầu mẫu vật rất mỏng

Kính hiển vi điện tử có khả năng phóng đại rất cao Trong khi kính hiển vi ánhsáng được giới hạn phóng đại khoảng 1000X, kính hiển vi điện tử có thể đạt được độphóng đại 10.000 X hoặc hơn Hình 1.21 cho thấy hai hình ảnh SEM của mẫu vật thiệthại do tình trạng quá tải nhiệt

Chúng tôi kết thúc cuộc thảo luận về các phương thức chụp ảnh ảnh bằng cáchxem nhanh các hình ảnh mà không lấy từ các vật thể Thay vào đó, chúng được tạo rabởi máy tính

Hình 1.21 (a) hình ảnh 250 x SEM của một dây tóc vonfram sau thiệt hại nhiệt,

(b) hình ảnh 2500X SEM của mạch tích hợp hư hỏng Các sợi màu trắng là oxit do

phá hủy nhiệt.

Fractals là những ví dụ nổi bật về hình ảnh máy tính tạo ra (Lu [1997]) Về cơbản, một fractal là không có gì hơn một việc làm được lặp đi lặp lại của một khuônmẫu cơ bản theo một số quy tắc toán học Ví dụ, ốp lát là một trong những cách đơngiản nhất để tạo ra một hình ảnh fractal Một hình vuông có thể được chia thành bốnhình vuông nhỏ, mỗi trong số đó có thể được chia nhỏ hơn nữa thành bốn hình vuôngnhỏ hơn, và như vậy Tùy thuộc vào sự phức tạp của các quy tắc để làm đầy mỗi hìnhvuông nhỏ, một số mẫu gạch đẹp có thể được tạo ra bằng phương pháp này Tất nhiên,hình dạng có thể là bất kì Ví dụ, hình ảnh fractal có thể được hình thành do toả tròn từmột điểm trung tâm

Hình 1.22(a) và (b) hình ảnh Fractal, (c) và (d) hình ảnh phổ biến dẫn từ mô hình

máy tính 3-D của các đối tượng được hiển thị

Hình 1.22 (a) cho thấy một fractal hình thành theo cách này Người đọc sẽ nhận

ra hình ảnh này là hình ảnh chủ đề được sử dụng trong các trang bắt đầu của mỗichương trong cuốn sách này, nó được lựa chọn vì nghệ thuật đơn giản của nó và ấntượng để lại đối với mắt người

Hình 1.22 (b) cho thấy một fractal khác (một "moonscape") cho thấy một sựtượng đồng thú vị với hình ảnh của không gian sử dụng làm hình minh họa trong một

số các phần trước Hình ảnh fractal có tính mỹ thuật, công thức toán học của "sự giatăng" các phần tử hình nhỏ theo một số quy tắc Chúng rất hữu ích nên đôi khi được đểtạo hoạ tiết ngẫu nhiên Một cách tiếp cận có tổ chức hơn để tạo hình ảnh bằng máytính là mô hình 3-D Đây là lĩnh vực cung cấp một giao lộ quan trọng giữa xử lý hìnhảnh và đồ họa máy tính và là cơ sở cho nhiều hệ thống hình dung bằng 3-D (ví dụ như

mô phỏng chuyến bay)

Hình 1.22 (c) và (d) cho thấy những ví dụ về hình ảnh máy tính tạo ra Kể từkhi đối tượng ban đầu được tạo ra bằng 3-D, hình ảnh có thể được tạo ra tại bất kỳ góc

độ nào từ dự đoán phẳng của khối 3-D Hình ảnh loại này có thể được sử dụng để tậphuấn y tế và một loạt các ứng dụng khác, chẳng hạn làm pháp y hình sự và các hiệuứng đặc biệt

1.4 Các bước cơ bản của xử lý ảnh số

Sẽ hữu ích khi phân chia các tài liệu được đề cập trong các chương tiếp theovào hai loại chính định nghĩa ở Mục 1,1: phương pháp có đầu vào và đầu ra là nhữnghình ảnh, và các phương pháp có yếu tố đầu vào có thể là hình ảnh, nhưng có kết quảđầu ra là các thuộc tính chiết xuất từ những hình ảnh Cách sắp xếp này được tóm tắttrong hình 1.23 Sơ đồ không có nghĩa là tất cả các quá trình đều được áp dụng chomột hình ảnh Thay vào đó, mục đích là để truyền đạt ý tưởng tất cả phương pháp cóthể được áp dụng đối với hình ảnh vì mục đích khác nhau và có thể với mục tiêu khácnhau Các cuộc thảo luận trong phần này có thể được xem là một khái quát về tài liệutrong phần còn lại của cuốn sách

Thu hình ảnh là quá trình đầu tiên được thể hiện trong hình 1.23 Các cuộc thảoluận trong Phần 1.3 đưa ra một số gợi ý về nguồn gốc của hình ảnh kỹ thuật số Chủ đềnày được xem xét chi tiết hơn trong Chương 2, nơi chúng tôi cũng giới thiệu một sốkhái niệm hình ảnh kỹ thuật số cơ bản được sử dụng trong suốt cuốn sách Lưu ý việcthu nhận có thể đơn giản như đưa ra một hình ảnh đã có trong hình thức kỹ thuật số.Nói chung, giai đoạn thu nhận hình ảnh liên quan đến trước quá trình xử lý, chẳng hạnnhư là mở rộng quy mô

Cải tiến hình ảnh là một trong những lĩnh vực đơn giản và hấp dẫn nhất của xử

lý hình ảnh kỹ thuật số Về cơ bản, ý tưởng đằng sau cải tiến kỹ thuật là để chỉ ra chitiết bị che khuất, hoặc đơn giản là để làm nổi bật một số tính năng quan tâm trong mộthình ảnh Một ví dụ của việc cải tiến là khi chúng ta tăng độ tương phản của hình ảnh

vì "có vẻ tốt hơn " Điều quan trọng cần lưu ý rằng cải tiến là một lĩnh vực rất chủquan của xử lý ảnh Hai chương được dành cho việc cải tiến, không phải vì nó quantrọng hơn các chủ đề khác được đề cập trong cuốn sách nhưng bởi vì chúng tôi sửdụng cải tiến như là một tiền đề để giới thiệu cho người đọc các kỹ thuật được sử dụngtrong các chương khác Do đó, thay vì có một chương dành riêng cho toán sơ cấp,chúng tôi giới thiệu một số khái niệm toán học cần thiết bằng cách chỉ ra rằng làm thếnào chúng được áp dụng để cải tiến Cách tiếp cận này cho phép người đọc để có đượcquen với những khái niệm trong ngữ cảnh của xử lý hình ảnh Một ví dụ điển hình củaviệc này là biến đổi Fourier, được giới thiệu trong chương 4 nhưng cũng được sử dụngtrong một số các chương khác

Phục hồi hình ảnh là một lĩnh vực cũng đề cập đến việc cải thiện sự xuất hiệncủa một hình ảnh Tuy nhiên, không giống như cải tiến, đó là chủ quan, phục hồi hìnhảnh là mục tiêu, theo ý nghĩa là các kỹ thuật phục hồi có xu hướng dựa trên mô hình

toán học hoặc xác suất bị giảm chất lượng Cải tiến, mặt khác, dựa trên sở thích chủquan của con người về những gì tạo nên một kết quả cải tiến tốt hơn.

Xử lý màu sắc hình ảnh là một lĩnh vực đã đạt được tầm quan trọng vì sự giatăng đáng kể trong việc sử dụng các hình ảnh kỹ thuật số qua internet Chương 5 baogồm một số khái niệm cơ bản trong các mô hình màu và xử lý màu cơ bản trong mộtlĩnh vực kỹ thuật số Màu sắc cũng được sử dụng trong các chương sau làm cơ sở đểchiết xuất tính năng được quan tâm trong một hình ảnh

Nhiễu là cơ sở đại diện cho hình ảnh ở các độ phân giải khác nhau Đặc biệt, tàiliệu được sử dụng trong cuốn sách này cho hình ảnh dữ liệu сompression và đại diệnompression và đại diệncho hình chóp, trong đó hình ảnh được chia nhỏ tiếp thành các vùng nhỏ hơn

Nén, như tên của nó, là kỹ thuật để giảm lượng lưu trữ cần thiết để lưu hìnhảnh, hoặc độ rộng băng tần cần thiết để truyền tải nó Mặc dù công nghệ lưu trữ đãđược cải thiện đáng kể trong thập kỷ qua, nhưng không thể nói như vậy đối với khảnăng truyền dẫn Điều này đặc biệt đúng trong sử dụng Internet, được đặc trưng bởinhững nội dung chủ yếu bằng hình ảnh Nén hình ảnh quen thuộc (có lẽ vô tình) vớihầu hết người dùng máy tính dưới dạng các phần mở rộng của tập tin hình ảnh, chẳnghạn như phần mở rộng tập tin jpg được sử dụng trong (Joint Photographic ExpertsGroup) tiêu chuẩn nén hình ảnh JPEG

Hình 1.23 Các bước xử lý ảnh số

Xử lý hình thái gồm các công cụ để tách các thành phần của hình ảnh, nó hữuích trong việc biểu diễn và mô tả hình dạng Tài liệu trong chương này bắt đầu quátrình chuyển đổi từ quá trình đầu ra đến đặc tính quá trình đầu ra, như đã nêu trongmục 1.1

Thủ tục phân chia phân vùng hình ảnh thành các phần cấu thành của nó hoặc làcác đối tượng Nói chung, phân khúc độc lập là một trong những nhiệm vụ khó khănnhất trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số Một quy trình phân chia trúc trắc đem đến choquá cho trình này nhiều khó khăn để có thể hướng tới giải pháp thành công cho vấn đềtiêu biểu là yêu cầu các đối tượng được xác định riêng lẻ Mặt khác, các thuật toánphân chia nhỏ yếu kém hoặc bất thường gần như luôn luôn đem lại thất bại cuối cùng.Nhìn chung, sự phân chia càng chính xác, nhiều khả năng là thành công

Trình bày và mô tả gần như luôn luôn theo sau đầu ra của một quá trình phânchia, mà thường là dữ liệu pixel thô, tạo thành hoặc là đường biên của một vùng (ví

dụ, tập các pixel tách một vùng hình ảnh từ hình ảnh khác) hoặc toàn bộ các điểmtrong miền riêng của nó Trong cả hai trường hợp, chuyển đổi dữ liệu đến một dạngthích hợp để máy tính xử lý là cần thiết Quyết định đầu tiên phải được thực hiện làliệu các dữ liệu cần được trình bày như là một ranh giới hay là một khu vực hoàn toàn.Trình bày đường biên là thích hợp khi cần tập trung vào đặc điểm hình dạng bênngoài, chẳng hạn như góc và đường cong Tình bày cả miền là thích hợp khi tập trungvào tính chất nội bộ, chẳng hạn như kết cấu hoặc hình dạng xương Trong một số ứngdụng, các cách trình bày bổ sung cho nhau Lựa chọn cách trình bày chỉ là một phầngiải pháp cho việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một dạng thích hợp để máy tinh tiếptục xử lý Một phương pháp phải được chỉ định sử dụng để mô tả dữ liệu sao cho tínhnăng quan tâm được nêu bật Mô tả, hay gọi là lựa chọn tính năng, tìm kiếm các thuộctính quan trọng có kết quả là một số thông tin định tính đáng quan tâm hoặc là cơ sở đểphân biệt loại này với các loại khác.

Nhận dạng là quá trình mà chỉ định một nhãn hiệu (ví dụ, "phương tiện") chomột đối tượng dựa trên mô tả của nó Như chi tiết trong mục 1.1, ta kết luận phạm viảnh hưởng của xử lý hình ảnh kỹ thuật số với sự phát triển của các phương pháp nhậndạng các đối tượng riêng lẻ

Cho đến nay chúng tôi đã không nói gì về sự cần thiết của kiến thức sẵn có hay

về sự tương tác giữa các kiến thức cơ sở và mô-đun xử lý trong hình 1.23 Kiến thức

về vấn đề tên miền được mã hóa thành một hệ thống xử lý hình ảnh dưới dạng một cơ

sở dữ liệu tri thức Kiến thức này có thể đơn giản như chi tiết về các khu vực của mộthình ảnh mà thông tin quan tâm nằm ở đó, nên đã hạn chế vùng tìm kiếm khi cần tiếnhành khi tìm thông tin Kiến thức cơ bản cũng có thể khá phức tạp, chẳng hạn như mộtdanh mục các lỗi tiềm ẩn chính có thể có liên quan nhau trong vấn đề kiểm tra tài liệuhoặc là một cơ sở dữ liệu hình ảnh có chứa hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao của mộtkhu vực trong kết nối với các ứng dụng biến đổi dò tìm Ngoài việc hướng dẫn hoạtđộng của mỗi mô-đun xử lý, các cơ sở tri thức cũng kiểm soát sự tương tác giữa cácmodul Sự phân biệt này được thực hiện trong hình 1.23 bằng cách sử dụng mũi tênhai chiều giữa các mô-đun xử lý và kiến thức cơ bản, đối lập với mũi tên một chiềuliên kết các mô-đun xử lý

Dù ta không thảo luận về màn hình hiển thị hình ảnh một cách rõ ràng vào lúcnày, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là kết quả xử lí hình ảnh có thể diễn ra tại đầu racủa bất kỳ bước nào trong hình 1.23 Chúng ta cũng lưu ý rằng không phải tất cả cácứng dụng xử lý hình ảnh đều đòi hỏi sự tương tác phức tạp được thể hiện trong hình.1.23 Trong thực tế, thậm chí tất cả những mô-đun đều cần thiết trong một số trườnghợp Ví dụ, nâng cao hình ảnh để giải thích rằng thị giác con người hiếm khi đòi hỏiphải sử dụng bất kỳ các giai đoạn khác nào khác như trong hình 1.23 Nhìn chung, tuynhiên, khi sự phức tạp của việc xử lý hình ảnh tăng, thì số lượng các quy trình cần thiết

để giải quyết vấn đề nhiều hơn

1.5 Các thành phần của một hệ thống xử lý hình ảnh:

Chỉ mới giữa những năm 1980, rất nhiều mô hình của các hệ thống xử lý hìnhảnh được bán ra trên toàn thế giới, đó là các thiết bị ngoại vi gắn vào máy tính chủ.Vào cuối năm 1980 và đầu những năm 1990, thị trường chuyển sang phần cứng xử lýhình ảnh với các hình thức bảng đơn được thiết kế để tương thích với xe buýt tiêuchuẩn công nghiệp và để phù hợp với tủ máy trạm cơ khí và máy tính cá nhân Ngoài

ra để giảm chi phí, sự thay đổi thị trường này tạo ra một chất xúc tác cho một số lượngđáng kể của các công ty mới có sản phẩm đặc trưng là sự phát triển của phần mềmđược viết riêng cho xử lý hình ảnh

Mặc dù hệ thống xử lý hình ảnh quy mô lớn vẫn đang được bán cho các ứngdụng hình ảnh khổng lồ, chẳng hạn khi xử lý hình ảnh vệ tinh, xu hướng vẫn là tiếp tụchướng tới thu nhỏ và kết hợp các máy tính nhỏ đa năng với phần cứng xử lý hình ảnhchuyên dụng Hình 1.24 cho thấy các thành phần cơ bản bao gồm một hệ thống đanăng thường được sử dụng đối với xử lý hình ảnh kỹ thuật số Chức năng của mỗithành phần được thảo luận trong đoạn văn sau đây, bắt đầu với cảm biến hình ảnh.Liên quan đến cảm ứng, có hai yếu tố cần thiết để có được hình ảnh kỹ thuật số Đầutiên là một thiết bị vật lý là nhạy cảm với năng lượng bức xạ bởi các đối tượng mad tamuốn láy ảnh Thứ hai, gọi là bộ số hóa, là một thiết bị để chuyển đổi đầu ra của thiết

bị cảm biến vật lý thành dạng kỹ thuật số Ví dụ, trong một máy quay video kỹ thuật

số, cảm biến sản xuất một sản lượng điện tỷ lệ thuận với cường độ ánh sáng Các sốhóa chuyển đổi các kết quả dữ liệu kỹ thuật số Các chủ đề này đề cập trong một số chitiết trong Chương 2

Cấu tạo của phần cứng xử lý hình ảnh thường bao gồm bộ số hóa vừa nêu, cộngvới phần cứng thực hiện các hoạt động sơ khai khác, chẳng hạn khi một đơn vị logic

số học (ALU), thực hiện tính toán và phép toán logic song song trên toàn bộ hình ảnh.Một ví dụ về cách một ALU được sử dụng là lấy hình ảnh một cách nhanh chóng khi

nó được số hóa, với mục đích giảm tiếng ồn Loại phần cứng này đôi khi được gọi làmột thiết bị đầu cuối, và điểm khác biệt nhất của nó là tốc độ Nói cách khác, đơn vịnày thực hiện chức năng đòi hỏi thông lượng dữ liệu nhanh (ví dụ, số hóa và thu nhậncác hình ảnh video với 30 khung hình / s) mà máy tính chính thường không thể xử lý

Mạng

Tên vấn đề

Hình 1.24 Các thành phần của một hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.

Các máy tính trong một hệ thống xử lý hình ảnh là một máy tính đa năng và cóthể là từ một máy tính đến một siêu máy tính Trong các ứng dụng chuyên dụng, đôikhi máy tính thiết kế đặc biệt được sử dụng để đạt được mức độ yêu cầu về hiệu suất,nhưng sự quan tâm của chúng ta ở đây là trên các hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.Trong các hệ thống này, hầu hết các máy tính-loại máy được trang bị tốt phù hợp chocác công việc xử lý hình ảnh ngoại tuyến

Phần mềm xử kýhình ảnh

Cảm biến hìnhảnh

Phần mềm xử lý ảnh bao gồm các module chuyên thực hiện các nhiệm vụ cụ thể Mộtchương trình phần mềm được thiết kế tốt bao giờ cũng bao gồm khả năng cho người

sử dụng viết mã, ở mức tối thiểu, tận dụng các mô-đun chuyên ngành Chương trìnhphần mềm phức tạp hơn cho phép tích hợp các module và các lệnh phần mềm đa năng

từ ít nhất một ngôn ngữ máy tính

Khả năng lưu trữ phải là một trong các ứng dụng xử lý hình ảnh Một hình ảnh kíchthước 1024 X 1024 pixel, trong đó cường độ của mỗi điểm ảnh là một số lượng 8-bit,yêu cầu một megabyte không gian lưu trữ nếu hình ảnh không nén Khi làm việc vớihàng ngàn, thậm chí hàng triệu, các hình ảnh, cung cấp lưu trữ đầy đủ cho một hệthống xử lý hình ảnh có thể là một thách thức Lưu trữ kỹ thuật số cho các ứng dụng

xử lý hình ảnh rơi vào ba loại chính: (1) lưu trữ ngắn hạn để sử dụng trong quá trình

xử lý, (2) lưu trữ trực tuyến dành cho hình ảnh cần thu hồi tương đối nhanh, và (3) lưutrữ trong kho, đặc trưng bởi sự truy cập thường xuyên Lưu trữ được đo bằng byte(tám bit), Kbytes (một nghìn byte), MB (một triệu byte), GBytes (có nghĩa là giga,hoặc một tỷ byte), và Tbytes (có nghĩa là tera, hoặc một nghìn tỷ byte)

Một phương pháp cung cấp lưu trữ ngắn hạn là bộ nhớ máy tính Có bộ đệm khunghình, lưu trữ một hoặc nhiều hình ảnh và có thể được truy cập nhanh chóng, thường ởmức video (ví dụ, ở 30 hình ảnh hoàn chỉnh trong một giây) Chức năng thứ hai chophép phóng to hầu như tức thời hình ảnh, cũng như di chuyển (thay đổi theo chiềudọc) và xoay (thay đổi theo chiều ngang) Khung đệm thường được chứa trong các đơn

vị phần cứng xử lý hình ảnh chuyên dụng cho thấy trong hình 1.24 Lưu trữ trực tuyếnthường có dạng của đĩa từ hoặc lưu trữ quang học-phương tiện truyền thông Các yếu

tố quan trọng đặc trưng cho lưu trữ trực tuyến là thường xuyên truy cập vào các dữliệu được lưu trữ Cuối cùng, lưu trữ trong kho được đặc trưng bởi các yêu cầu lưu trữlớn nhưng nhu cầu không thường xuyên để truy cập Băng từ, đĩa quang học đặt trong

“máy hát tự động” là những phương tiện truyền thông bình thường cho dạng ứng dụnglưu trữ này

Hiển thị hình ảnh ở ngày nay chủ yếu là màu (màn hình tốt nhất là hình phẳng) mànhình TV Màn hình được điều khiển bởi các đầu ra của hình ảnh và card đồ họa hiểnthị là một phần không thể thiếu trong hệ thống máy tính Hiếm khi có yêu cầu nào chocác ứng dụng hiển thị hình ảnh mà không thể được đáp ứng bởi card màn hình sẵn trênthị trường Trong một số trường hợp, cần thiết phải có màn hình âm thanh nổi, vàchúng được thực hiện dưới hình thức các vật đội trên đầu chứa hai màn hình nhỏ gắnvào kính đeo bởi người sử dụng

Thiết bị HardCopy cho hình ảnh ghi âm bao gồm máy in laser, máy quay phim, cácthiết bị nhạy cảm với nhiệt, máy in phun đơn vị, và các đơn vị kỹ thuật số, chẳng hạnnhư ổ đĩa quang và đĩa CD-ROM Phim cung cấp độ phân giải cao nhất có thể, nhưnggiấy là phương tiện phù hợp của sự lựa chọn cho các tài liệu bằng văn bản Cho các bàithuyết trình, hình ảnh được hiển thị trên đèn chiếu phim hoặc trong môi trường kỹthuật số nếu thiết bị chiếu hình ảnh được sử dụng Cách tiếp cận thứ hai được xem như

là tiêu chuẩn để trình bày hình ảnh

Mạng gần như là một chức năng mặc định trong bất kỳ hệ thống máy tính nào được sửdụng ngày nay Vì số lượng lớn các dữ liệu vốn có trong các ứng dụng xử lý hình ảnh,việc quan trọng cần xem xét trong việc truyền tải hình ảnh là băng thông Trong mạnglưới chuyên dụng, điều này thường không phải là một vấn đề, nhưng thông tin liên lạcvới các trang web từ xa thông qua Internet không phải luôn luôn l hiệu quả May mắnthay, tình trạng này đang được cải thiện một cách nhanh chóng nhờ kết quả của sợiquang học và công nghệ băng thông rộng khác

Tổng kết

Mục đích chính của các tài liệu trình bày trong chương này là cung cấp cái nhìntổng quan về nguồn gốc trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số và, quan trọng hơn, trongnhững lĩnh vực hiện tại và tương lai đối với các ứng dụng của công nghệ này Mặc dù

độ phủ sóng của các chủ đề trong chương này là chưa đầy đủ do hạn chế về khônggian, nó cần phải có để lại cho người đọc một ấn tượng rõ ràng về quy mô và phạm vithực tế của xử lý hình ảnh kỹ thuật số Như chúng tôi tiến hành trong các chương tiếptheo với sự phát triển của lý thuyết xử lý hình ảnh và các ứng dụng, rất nhiều ví dụđược cung cấp để tiếp tục tập trung thể hiện rõ ràng về các tiện ích và hứa hẹn của kỹthuật này Khi kết thúc nghiên cứu của chương cuối cùng, người đọc của cuốn sáchnày sẽ đạt một mức độ hiểu biết nhất định, đó là nền tảng cho hầu hết các công việcđang diễn ra trong lĩnh vực này

Chương 1

CƠ SỞ CỦA XỬ LÝ ẢNH SỐ

2.1 Các thành phần của thị giác người:

Mặc dù việc xử lý ảnh số dựa trên các công thức toán học và các hàm xác suất, trựcgiác và sự phân tích của con người mới đóng vai trò chính trong việc lựa chọn kỹ thuậtảnh số này so với các kỹ thuật khác, sự lựa chọn này thường dựa trên sự đánh giá thịgiác khách quan Do đó phát triển nền tảng cơ bản về thị giác con người là bước đầutiên để hiểu được quyển sách này Qua chương này, chúng ta có thể bao quát hiểu biết

sơ bộ về thị giác con người đồng thời biết được cách mà mắt người định dạng hình ảnhthu nhận được Bên cạnh đó ta cũng học về giới hạn vật lý của mắt thể hiện qua các hệ

số ứng dụng trong xử lý ảnh số Những hệ số này, ví dụ như giới hạn của mắt người vàảnh số trong độ phân giải hay khả năng dáp ứng với sự thay đổi độ chói rất quan trọngtrong thực nghiệm

2.1.1 Cấu trúc của mắt:

Hình 2.1 Cấu trúc mắt người

Hình 2.1 thể hiện mặt cắt ngang của mắt người Mắt người gần như là một hìnhcầu với bán kính xấp xỉ 20mm Mắt người gồm các thành phần chính: giác mạc, kết