Với đề tài “ Thực hiện hệ thống nhúng thu thập ảnh và xử lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2440 ” nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề cụ thể sau: Chương 1. Giới thiệu: giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Chương 2. Cơ sở lý thuyết: giới thiệu về thư viện xử lý ảnh OpenCV, hệ điều hành Linux, xử lý ảnh và các khái niệm cơ bản. Chương 3: Thiết kế hệ thống thu thập ảnh nội soi: trình bày caác đặc điểm cơ bản, đặc tính kỹ thuật của Kit nhúng Mini2440 và đầu dò nội soi tai, mũi, họng; xây dựng hệ thống phần cứng và phần mềm xử lý ảnh dựa trên các giải thuật xử lý nâng cao chất lượng ảnh: lens shading, sharpening, color correction. Chương 4. Kết quả: trình bày kết quả, nhận xét, đánh giá quá trình xử lý ảnh bằng các giải thuật trên phần mềm và phần cứng. Chương 5. Kết luận và hướng phát triển: trình bày các kết quả đạt được và hướng nghiên cứu tiếp theo.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440 Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử Truyền Thông Sinh viên: PHAN MINH LUÂN MSSV: 10917020 PHẠM HỮU VINH MSSV: 10917039 Hướng dẫn: ThS TRƯƠNG QUANG PHÚC TP HỒ CHÍ MINH – 01/2015 PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thông tin sinh viên - Họ tên sinh viên (1): Phan Minh Luân Email: phanminhluan1992@gmail.com - Họ tên sinh viên (2): Phạm Hữu Vinh Email: vinhph112@gmail.com Thông tin đề tài - Tên đề tài: MSSV: 10917020 Điện thoại: 0902.490.301 MSSV: 10917039 Điện thoại: 0933.599.926 THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440 - Mục đích đề tài: nâng cao khả chất lượng khám chữa bệnh cho địa bàn vùng sâu vùng xa vùng biên giới hải đảo - Thời gian thực hiện: Từ ngày 02/10/2014 đến 05/01/2015 - Đồ án tốt nghiệp thực tại: Bộ môn Điện Tử Viễn Thông, Khoa Điện Điện Tử, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh Các nhiệm vụ cụ thể đề tài - Nhiệm vụ 1: Tìm hiểu hệ thống nội soi công nghiệp - Nhiệm vụ 2: Tìm hiểu trình thu thập ảnh nội soi - Nhiệm vụ 3: Nghiên cứu thiết kế hệ thống nôi soi di động + Tìm hiểu thư viện xử lý ảnh OpenCV, giải thuật xử lý ảnh + Tìm hiểu Kit Friendly ARM Mini2440, đầu dò nội soi + Thiết kế giao diện mô xử lý ảnh Qt Creator + Thực nạp chương trình xuống Kit Mini2440 Lời cam đoan sinh viên Chúng – Phan Minh Luân Phạm Hữu Vinh cam đoan ĐATN công trình nghiên cứu thân hướng dẫn thạc sỹ Trương Quang Phúc Các kết công bố ĐATN trung thực không chép từ công trình khác Tp.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015 SV thực đồ án (Ký ghi rõ họ tên) Phan Minh Luân Phạm Hữu Vinh Giáo viên hướng dẫn xác nhận mức độ hoàn thành cho phép bảo vệ: ……………………………………………………………………………………… Xác nhận Bộ Môn Tp.HCM, ngày tháng 01 năm 2015 Giáo viên hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên học hàm - học vị) LỜI CẢM ƠN Trước tiên nhóm thực đề tài xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh nói chung thầy cô môn Điện Tử - Viễn Thông nói riêng tận tình giảng dạy, truyền đạt cho chúng em kiến thức, kinh nghiệm quý báu suốt thời gian qua Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn đến thầy TRƯƠNG QUANG PHÚC Thầy tận tình bảo, hướng dẫn chúng em suốt trình thực đồ án Trong thời gian làm việc với Thầy, chúng em không ngừng tiếp thu thêm nhiều kiến thức bổ ích mà học tập tinh thần làm việc, thái độ nghiên cứu khoa học nghiêm túc, hiệu quả, điều cần thiết cho chúng em suốt trình học tập công tác sau Cuối nhóm thực hện đồ án xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè động viên, đóng góp ý kiến giúp đỡ trình học tập, nghiên cứu hoàn thành đồ án tốt nghiệp Mặc dù có nhiều cố gắng, thời gian ngắn kiến thức hạn chế nên tránh khỏi thiếu xót Nhóm mong nhận góp ý quý báu quý thầy cô bạn bè đề tài hoàn thiện TP.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015 Nhóm thực Phan Minh Luân Trang Phạm Hữu Vinh TÓM TẮT Trong năm gần đây, với phát triển vượt bậc khoa học công nghệ thúc đẩy phát triển xã hội Trình độ dân trí, mức sống người ngày cải thiện, nhu cầu thăm khám chữa bệnh nâng cao, việc thu thập chuẩn đoán hình ảnh y sinh thiết bị nội soi di động cao góp phần nâng cao chất lượng thăm khám chữa bệnh giúp tiết kiệm thời gian chi phí Trong luận văn nhóm thực đưa ý tưởng thiết kế máy nội soi di động dựa khảo sát máy nội soi thực tế, hệ thống gồm ba phần bao gồm vi xử lý, cảm biến hình ảnh hình hiển thị Hình ảnh sau thu thập xử lý thông qua ba giải thuật: Sharpening, Lens Shading Color Correction Các giải thuật sử dụng để hiệu chỉnh đường biên hình ảnh sắc nét hơn, điều chỉnh độ sáng nhằm khắc phục tưởng bốn góc ảnh bị tối hiệu chỉnh màu sắc gần với màu sắc thực ảnh việc thay đổi thông số Hue, Saturation, Contract ảnh Đồng thời nhóm thực phân tích Histogram theo kênh màu Red, Green Blue sau đánh giá ảnh trước sau xử phương pháp Histogram Matching Thông số PSNR đưa vào để phân tích, đánh giá ảnh Toàn trình thu nhận, lưu trữ phân tích xử lý ảnh thực hệ thống nhúng thu thập xử lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2440 Hình ảnh thu thập xử lý so sánh với liệu ảnh từ máy nội soi thực tế sử dụng bệnh viện Các hình ảnh sau xử lý đạt độ xác theo yêu cầu giải thuật tương đối cao 90% Trang ABSTRACT In recent years, the rapid development of science and technology have promoted the development of the society Educational and human life levels are being improved, the demand for medical examination is also being enhanced Therefore, collecting and biomedical imaging diagnostics using high mobile endoscopic equipment will contribute to improving the quality of health care and save time as well as costs In this thesis, we presented ideas about mobile endoscopic based on a survey of the endoscope in fact The system consists of three basic components including processors, image sensors and displays After collection, image will be processed through three algorithms: Sharpening, Lens Shading and Color Correction This algorithms are used to adjust the boundaries of the image and make it sharper Besides, brightness is adjusted to overcome the four corners of dark image and its color is also corrected to close to the its real color by changing the parameters Hue, Saturation, Contract In addition, we performed the analysis Histogram for each color channel Red, Green and Blue and then we evaluated image after processing by Histogram Matching method The entire process of acquisition, storage and analysis of image processing is performed on embedded systems which is used to collect and process endoscopic image by the Friendly Arm Kit Mini2440 PSNR parameter is included to analyze and evaluate image Image acquisition and processing were compared with image from the endoscope which is actually used in hospital The image after processing gain high accuracy about 90% as required by the algorithm Trang MỤC LỤC Trang LIỆT KÊ HÌNH LIỆT KÊ BẢNG Trang LIỆT KÊ TỪ VIẾT TẮT LCD: Liquid Crystal Display TFT: Thin Film Transistor USB: Universal Serial Bus LED: Light Emitting Diode UART: Universal Asynchronous Receiver Transmitter OS: Operating System CPU: Central Processing Unit HDD: Hard Disk Drive WMV: Windows Media Video DC: Direct Current OSD: On-Screen Display LAN: Local Area Network PSNR: Peak Signal to Noise Ratio HDMI: High Definition Multimedia Interface Trang CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan Ngày nay, mà khoa học kỹ thuật phát triển vượt bậc gắn liền với đời sống người, diện lĩnh vực, với mục đích làm cho chất lượng sống người ngày nâng cao, y học ngoại lệ Y học đại chuẩn đoán bệnh dựa vào triệu chứng lâm sàng ( chuẩn đoán lâm sàng) triệu chứng cận lâm sàng ( chuẩn đoán cận lâm sàng ) Trong chuẩn đoán cận lâm sàng chuẩn đoán dựa hình ảnh thu từ thiết bị, máy y tế ngày chiếm vai trò quan trọng Việc dựa hình ảnh thu thập để chuẩn đoán bệnh cách nhanh chóng, kịp thời xác góp phần lớn việc tiết kiệm thời gian, chi phí đặc biệt quan trọng cứu sống bệnh nhân kịp thời Tuy nhiên, chi phí đầu tư thiết bị nội soi tai, mũi, họng cao Do mục tiêu đặt tạo sản phẩm đáp ứng đầy đủ yêu cầu chất lượng hình ảnh, độ xác cao giá thành thấp, mà nhóm thực định chọn đề tài: “ THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440” 1.2 Tình hình nghiên cứu Với phát triển mạnh mẽ khoa học công nghệ việc chuẩn đoán bệnh trở nên dễ dàng, nhanh chóng chuẩn xác Trong năm gần đây, xử lý ảnh y sinh lĩnh vực phát triển vượt bậc, có đóng góp to lớn vào thành tựu y học đạt - Nghiên cứu Phạm Ngọc Quảng [16], sinh viên Trường Đại học Dân lập Hải Phòng việc nâng cao chất lượng ảnh y học thuật toán như: khử nhiễu kỹ thuật: lọc trung vị, lọc trung bình, lọc Bayes; phương pháp phát biên phương pháp Gradient bao gồm phương pháp: Laplace, Sobel, Compass,… Trang 10 1.3 22.5981 0.240859 1.62 22.2813 0.359413 10 1.36 22.4802 0.270528 11 1.25 22.7623 0.205073 12 1.69 22.2535 0.380408 13 1.32 28.5500 0.247777 14 1.07 27.2807 0.0666704 Trang 66 15 1.5 22.3531 0.33075 Bảng 4.6 thống kê kết ảnh trước sau xử lý áp dụng giải thuật Lens Shading với giá trị INT ( intensity) khác Đây ảnh nội soi tai chụp từ máy nội soi công nghiệp • Matrix Kết ảnh sau xử lý thu áp dụng giải thuật Sharpening với ma trận 3x3 (2) cho thấy ảnh làm rõ nét chi tiết so với ma trận 3x3(1) Bảng 4.7 thống kê kết ảnh lỗ tai bệnh nhân sau áp dụng giải thuật làm nét chi tiết ảnh Ảnh lỗ tai đươc chụp máy nội soi công nghiệp sử dụng bệnh viện Bảng Thống kê kết ảnh chụp lỗ tai bệnh nhân trước sau xử lý với giải thuật Sharpening PSNR Histogram Matching (1) 27.5188 0.201093 (2) 24.0268 0.324719 Matrix Kết • Color Correction Bảng Thống kê kết ảnh chụp lỗ tai bệnh nhân trước sau xử lý với giải thuật Color Correction STT Các giá trị Kết Trang 67 PSNR Histogram Matching H=13 C=1.8 22.5288 0.739478 26.1954 0.419081 20.3616 0.793729 21.7740 0.758367 23.3354 0.639131 21.7508 0.774025 23.3597 0.752713 19.3514 0.811151 S=2.8 H=351 C=1.1 S=1.7 H=341 C=0.7 S=1.3 H=29 C=1.2 S=1.5 H=4 C=1.3 S=1.6 H=27 C=1.8 S=2.2 H=336 C=1.2 S=1.5 H=26 C=-3.2 S=1.9 Trang 68 H=341 C=0.8 21.12726 0.742221 23.9367 0.784146 23.8445 0.489211 22.5712 0.708874 21.6775 0.714627 23.3220 0.652081 25.8567 0.466808 S=1.9 H=333 10 C=1.4 S=0.9 H=2 11 C=1.4 S=1.4 H=11 12 C=1.3 S=2.2 H=20 13 C=1.3 S=2.9 H=6 14 C=1.1 S=1.4 H=347 15 C=1.2 S=1.8 Bảng 4.8 thống kê kết ảnh trước sau xử lý áp dụng giải thuật Color Correction với giá trị HUE, CONTRACT SATURATION khác Đây ảnh nội soi tai chụp từ máy nội soi công nghiệp • Tổng hợp giải thuật Trang 69 Kết ảnh trước sau xử lý áp dụng kết hợp giải thuật với giá trị INT, HUE, CONTRACT SATURATION khác nhau, áp dụng rổng hợp giải thuật để khắc phục tất tượng làm ảnh sáng lên, nét chỉnh màu sắc trung thực Bảng Thống kê kết ảnh chụp lỗ tai bệnh nhân trước sau xử lý áp dụng tổng hợp giải thuật STT Các giá trị Kết PSNR Histogram Matching H=337 C=1.4 S=1.4 22.6303 0.715809 22.5291 0.637648 22.3806 0.702799 23.2351 0.489166 INT=1.8 (Lens 2) H=17 C=1.5 S=1.7 INT=1.09 (Lens 2) Matrix 3x3(2) H=8 C=1.1 S=2 INT=1.2 (Lens 2) H=4 C=1.7 S=1.3 INT=0.23 Trang 70 (Lens 1) H=2 C=1.1 S=1.1 25.8595 0.344044 24.7018 0.70062 23.0366 0.437996 22.2374 0.74824 24.3294 0.389301 INT=0.46 (Lens 1) H=5 C=0.9 S=1.3 INT=0.02 (Lens 1) H=350 C=2.2 S=2.3 INT=0.73 (Lens 1) H=329 C=1.6 S=2.7 INT=1.2 (Lens 2) H=2 C=1.3 S=1.2 INT=1.01 (Lens 2) Trang 71 H=346 10 C=1.1 S=0.8 24.2101 0.657794 22.9168 0.704144 23.2325 0.483879 21.3538 0.75733 22.9208 0.706804 Matrix 3x3(1) H=9 C=1.3 11 S=1.6 INT=0.15 (Lens 1) H=347 C=1.4 12 S=1.9 INT=1.1 (Lens 2) H=6 C=0.8 13 S=1.6 INT=0.44 (Lens1) H=8 C=1.3 14 S=1.7 INT=1.2 (Lens 2) Trang 72 H=3 C=1.1 15 S=1.7 23.0864 0.849237 INT=0.05 (Lens 1) Matrix (1) 4.2 Kết Kit Mini 2440 Hình 21 Kết xử lý ảnh Kit Hình 4.21 mô tả kết xử lý Kit sử dụng giải thuật Sharpening với ma trận 3x3 (2) Trang 73 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Sau trình tìm hiểu, nghiên cứu thực đề tài nhóm thực đút kết số kiến thức, kinh nghiệm cho thân đạt số kết sau: hiểu tổng quan hệ điều hành Linux; thông số kỹ thuật, ứng dụng kit nhúng Friendly ARM Mini2440; tìm hiểu cấu trúc số hàm thư viện OpenCV sau nghiên cứu tiến hành áp dụng số giải thuật như: lens shading, color correction, sharpening vào ảnh cần xử lý để chỉnh độ sáng, bóng mờ hay hiệu chỉnh màu sắc cho ảnh nhằm thu kết mong muốn Nhúng chương trình mô xuống Kit Friendly Arm Mini2440 thành công chương trình mô hoạt động tốt Song bên cạnh đó, kiến thức hạn chế nên hình ảnh sau xử lý mang tính xác tương đối, chưa tạo slider thay cho nút nhấn để tối ưu giao diện sử dụng đồng thời trình thu nhận hình ảnh từ USB camera lưu vào sở liệu chưa tốt 5.2 Hướng phát triển đề tài Việc tạo thiết bị nội soi có tính di động việc sử dụng hệ thống nhúng kết hợp thư viện xử lý ảnh OpenCV nhờ mà chất lượng chuẩn đoán bệnh ngày nâng cao, bệnh hiểm nghèo ngày phát sớm để kịp thời chữa trị, thu hẹp khoảng cách không gian, thời gian việc chuẩn đoán chữa trị, giảm chi phí khám chữa bệnh cho bệnh nhân Đề tài hoàn thiện phát triển thêm phần sau: sử dụng kit Raspberry Pi thay cho Kit Friendly Arm Mini 2440 để giảm chi phí, nâng cao tốc độ xử lý hiển thị hình ảnh độ nét cao thông qua cổng HDMI Ngoài tạo hồ sơ quản lý bệnh nhân giao diện để lưu trữ vào sở liệu đồng thời upload hình ảnh chuẩn đoán liệu hồ sơ quản lý bệnh nhân từ thiết bị lên máy chủ nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho bác sỹ chuẩn đoán bệnh mà không cần đến tận nơi Ngoài thiết bị ứng dụng nơi nhỏ, hẹp khó đưa thiết bị cồng kềnh vào phục vụ việc thu thập, chuẩn đoán hình ảnh Trang 74 PHỤ LỤC HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MÔ PHỎNG Hình B Giao diện Có thể chia giao diện thành khối sau: Khối hiển thị [B1], khối nút nhấn [B2] khối giải thuật xử lý ảnh [B3] Khối hiển thị [B1] Hình B Giao diện khối hiển thị Khối hiển thị bao gồm: + Hiển thị ảnh/video từ camera từ khối Camera + Hiển thị ảnh gốc: Ảnh load từ sở liệu hiển thị khối Image Original Trang 75 + Hiển thị ảnh xử lý khối Image Process Ngoài ra, khối hiển thị có nút nhấn Histogram dùng để phân tích Histogram ảnh gốc ảnh xử lý Khối nút nhấn [B2] Hình B Giao diện khối nút nhấn Khối nút nhấn bao gồm số nút nhấn như: + Nút Load: load ảnh từ sở liệu + Nút Normal: trở ảnh ban đầu, ảnh hiển thị khối [B1] Lưu ý sau load ảnh bắt buộc phải nhấn nút Normal để ảnh hiển thị bên khối [B1] đồng thời nút khối [B3] nút Histogram lên để thực trình xử lý ảnh phân tích ảnh + Nút Exit: thoát giao diện hành + Nút Delete: xóa ảnh hiển thị khối [B1] + Nút PSNR: tính toán tỷ số tín hiệu nhiễu cực đại ảnh gốc ảnh xử lý + Nút Compare: so sánh biểu đồ Histogram ảnh gốc ảnh xử lý Khối giải thuật xử lý ảnh [B3] Hình B Giao diện khối giải thuật xử lý ảnh Khối giải thuật bao gồm: - Sharpening: Thao tác xử lý ảnh với giải thuật Sharpening Khối có nút nhấn để lựa chọn Trang 76 Hình B Giao diện khối Sharpening + Nút (1): ma trận 3x3 với giá trị sau: -1 -1 -1 -1 + Nút (2); ma trận 3x3 với giá trị sau: -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 - Lens Shading: Thao tác xử lý ảnh với giải thuật Lens Shading Bao gồm phương pháp xử lý khác Hình B Giao diện khối Lens Shading + Lens Shading 1: nút (-) (+) để tăng giảm giá trị intensity theo công thức (3.1) Mỗi lần thao tác với nút nhấn tương ứng giá trị INT tăng hay giảm 0.1 Giá trị INT nằm [0,1] + Lens Shading 2: nút (-) (+) để tăng giảm giá trị INT theo công thức (3.2) Mỗi lần thao tác với nút nhấn tương ứng giá trị INT tăng hay giảm 0.1 Giá trị INT nằm [1,2] - Color Correction: Thao tác xử lý ảnh với giải thuật Color Correction Trang 77 Hình B Giao diện khối Color Correction + Hue: nút (-) (+) để tăng giảm giá trị HUE theo công thức () Mỗi lần thao tác với nút nhấn tương ứng giá trị HUE tăng hay giảm + Contract: nút (-) (+) để tăng giảm giá trị CONTRACT theo công thức () Mỗi lần thao tác với nút nhấn tương ứng giá trị CONTRACT tăng hay giảm 0.1 + Saturation: nút (-) (+) để tăng giảm giá trị SATURATION theo công thức () Mỗi lần thao tác với nút nhấn tương ứng giá trị SATURATION tăng hay giảm 0.1 Trang 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Yong-lin LIU, Ying LIANG and Yao-yu CHENG, Design and Implementation of Image Acquisition System Based on ARM and Linux, 2011 International Conference on Electronics and Optoelectrics (ICEOE 2011), Liaoning, China, July 29-31 ,2011 [2] Ioannis Constantinou and colleagues, A comparison of Color Correction Algorithms for Endoscopic Cameras, 13th IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering, Chania, Greece, November 10-13, 2013 [3] Alexis Van Hurkman, Color correction handbook edition 2, 2014 [4] Chih-Wei Chenand Chiou-ShannFuh, Lens Shading Correction for Dirt Detection [5] Gary Bradski, Adrian Kaehler, Learning OpenCV, O’Reilly Media, Inc., 2011 [6] Qiang Wu, Fatima A Merchant and Kenneth R., Microscope Image Processing, Elsevier Inc, 2008 [7] Handheld USB Digital Microscope [8] Ian T Young, Shading Correction: Compensation for Illumination and Sensor Inhomogeneities, Faculty of Applied Physics, Lorentzweg Delft University of Technology, 2000 [9] Rafael C Gonzales and Richard E Wood, Digital Image Processing edition 3, 2007 [10] Robert Laganière, OpenCV Computer Vision Application Programming Cookbook, 2011 [11] User Manual for Mini 2440 [12] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình Xử lý ảnh Đại học Thái Nguyên, 2007 Trang 79 [13] Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 2006 [14] Nguyễn Tấn Như, Nghiên cứu biên soạn giáo trình Kit KM9260 Linux, Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp HCM, 2012 [15] Lê Thị Thu Hằng, Luận văn “Tìm hiểu đặc trưng Haar toán phát mặt người ảnh”, Trường Đại học Dân lập Hải Phòng, 2012 [16] Phạm Ngọc Quảng, Tìm hiểu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học, Trường Đại học Dân lập Hải Phòng, 2012 [17] Trương Quang Vinh, Bùi Quốc Bảo, Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhúng cho máy nội soi nha khoa, Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM, 2013 Trang 80 [...]... CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI 3.1 Tổng quan về Kit Mini2 440 3.1.1 Giới thiệu về KIT Mini 2440 Kit Mini2 440 có kích thước 100mm vuông dựa trên nền tảng ARM9 , sử dụng họ vi xử lý s3c2440, kit được ứng dụng cho việc phát triển hệ thống nhúng, điều khiển các thiết bị công nghiệp, phát triển trên thiết bị PDA và định vị GPS Các hệ thống system on chip được sử dụng nhiều trong các... tài Với đề tài “ Thực hiện hệ thống nhúng thu thập ảnh và xử lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2 440 ” nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề cụ thể sau: Chương 1 Giới thiệu: giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Chương 2 Cơ sở lý thuyết: giới thiệu về thư viện xử lý ảnh OpenCV, hệ điều hành Linux, xử lý ảnh và các khái niệm... kế hệ thống thu thập ảnh nội soi: trình bày caác đặc điểm cơ bản, đặc tính kỹ thu t của Kit nhúng Mini2 440 và đầu dò nội soi tai, mũi, họng; xây dựng hệ thống phần cứng và phần mềm xử lý ảnh dựa trên các giải thu t xử lý nâng cao chất lượng ảnh: lens shading, sharpening, color correction Chương 4 Kết quả: trình bày kết quả, nhận xét, đánh giá quá trình xử lý ảnh bằng các giải thu t trên phần mềm và. .. tâm là Kit Friendly ARM Mini2 440, hệ thống USB camera được kết nối với Kit để thực hiện quá trình thu thập ảnh đồng thời lưu trữ vào bộ nhớ, sau đó hình ảnh được sử dụng để xử lý, phân tích đồng thời hiển thị lên LCD Đối tượng Hiển thị Lưu trữ Xử lý (ARM 9) USB Camera Hình 3 6 Sơ đồ khối hệ thống 3.3.3 Các giao thức xử lý ảnh 3.3.3.1 Lens Shading Đặt vấn đề Hình ảnh chúng ta thu nhận được là từ camera... các giải thu t trên thư viện OpenCV - Xây dựng được phần mềm và phần cứng xử lý ảnh 1.4.2 Phương pháp nghiên cứu - Tìm hiểu cách lập trình với thư viện OpenCV - Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh và đi sâu vào nghiên cứu các giải thu t xử lý ảnh - Nghiên cứu Kit Friendly ARM Mini2 440, đầu dò nội soi Supereyes Model Y001 - Mô phỏng các giải thu t xử lý ảnh trên phần mềm QT Creator 1.5 Đối tượng và phạm... nhóm> Xóa nhóm 2.3 Tổng quan về xử lý ảnh 2.3.1 Xử lý ảnh là gì? 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 có thể là một ảnh tốt hơn” hoặc một kết luận.[10] Ảnh tốt hơn Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Hình 2 3 Quá trình xử lý ảnh - Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường... 11 - Hệ điều hành Linux Ubuntu và phần mềm lập trình QT Creator - Kit Friendly ARM Mini2 440 và đầu dò nội soi USB Supereyes - Các giải thu t xử lý ảnh: lens shading, color correction và sharpening 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu Đề tài thực hiện nghiên cứu xử lý ảnh số bằng 3 giải thu t: lens shading, sharpening, color correction thông qua việc sử dụng bộ thư viện mở OpenCV trên phần mềm Qt Creator 1.6 Nội. .. cứu và thiết kế hệ thống nhúng cho máy nội soi nha khoa” [17] của TS Trương Quang Vinh và ThS Bùi Quốc Bảo trường Đại học Bách Khoa Tp HCM thực hiện Đề tài tập trung xử lý ảnh chụp răng bằng cách: tăng độ tương phản, độ chói, độ sáng của hình ảnh đồng thời dữ liệu và hình ảnh có thể được lưu trữ hoặc tải lên server 1.3 Ý nghĩa của đề tài 1.3.1 Về mặt lý thuyết - Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh. .. Các máy nội soi trên có kích thước cồng kềnh, tính di động không cao và giá thành đắt - Các hệ thống cần được cải thiện những vấn đề liên quan đến nhiễu do hình ảnh nội soi, nhiễu do chiếu sáng, cân bằng sáng tối, hiện tượng sáng ở vùng trung tâm và mờ dần ở các vùng lân cận Trang 27 - Các hệ thống nội soi được thiết kế và điều khiển bằng hệ thống nhúng có cấu trúc điển hình bao gồm: bộ vi xử lý, cảm... ảnh và màn hình hiển thị Do đó, nhóm thực hiện đề ra mục tiêu phát triển sản phẩm máy nội soi di động có giá thành thấp, kích thước nhỏ gọn, có tính di động cao dễ dàng di chuyển ở các vùng sâu, vùng xa, vùng biên giới hải đảo và đặc biệt hơn là có thể làm chủ được công nghệ trong nước 3.2.2 Sơ đồ khối hệ thống Hình 3.6 mô tả sơ đồ khối của hệ thống xử lý ảnh nội soi với bộ xử lý trung tâm là Kit Friendly ... chương trình nguồn sử dụng thư viện hệ thống /usr/src: Chứa mã nguồn /usr/man: Chứa tài liệu hướng dẫn 2.2.3 Tập lệnh hệ thống Nhóm lệnh hệ thống Bảng Nhóm lệnh hệ thống Lệnh Cú pháp Chức ls ls