Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu (LV01603)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI ====== NGUYỄN ĐỨC TOÀN NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH VÀ ỨNG DỤNG CHO ẢNH TÀI LIỆU Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI, 2015 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực luận văn thạc sỹ em nhận nhiều khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phía thầy cô, cha mẹ bạn bè xung quanh Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy giáo, PGS.TS Ngô Quốc Tạo, người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành luận văn thạc sỹ Cảm ơn đề tài: “ Hệ thống đeo tay hỗ trợ đọc sách tiếng Việt dành cho người khiếm thị” Mã số VAST01.07/15-16 hỗ trợ thực luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô trường Đại học Sư phạm Hà Nội Em cố gắng học tập hoàn thành luận văn thạc sỹ luận văn thạc sỹ thiếu sót Em mong nhận góp ý, bảo thầy cô bạn để luận văn thạc sỹ hoàn thiện Hà nội, ngày 01 tháng 07 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Toàn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan r ng số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không tr ng l p với đề tài khác Tôi c ng xin cam đoan r ng giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà nội, ngày 01 tháng 07 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Toàn MỤC LỤC MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu CHƢƠNG 1: KHÁI NIỆM VỀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 11 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 11 1.2 Quá trình xử lý ảnh 11 1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) 13 1.2.2 Tiền xử lý (Image Processing) .14 1.2.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh .14 1.2.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) 15 1.2.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 15 1.2.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 16 1.2.7 Mô tả ảnh 16 1.3 Phân đoạn ảnh 19 1.3.1 Điểm ảnh (Picture Element) 19 1.3.2 Độ phân giải ảnh 20 1.3.3 Mức xám ảnh 20 1.3.4 Quan hệ điểm ảnh 21 1.3.4.1 Các lân cận điểm ảnh (Image Neighbors) 21 1.3.4.2 Khoảng cách điểm ảnh 22 1.3.4.3 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 24 1.3.5 Những vấn đề khác xử lý ảnh 25 1.3.5.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) .25 1.3.5.2 Nén ảnh 25 1.3.5.3 Các định dạng xử lý ảnh 26 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH 27 Trộn vùng 38 2.1 Phƣơng pháp phân đoạn ảnh dựa miền đồng 47 2.1.1 Phƣơng pháp tách tứ phân 48 2.1.2 Phƣơng pháp cục 50 2.2 Phƣơng pháp phân đoạn ảnh dựa LPB (Local Binary Pattern– Mẫu nhị phân cục bộ) 52 2.2.1 LBP miền không gian 53 2.2.2 LBP spatiotemporal 55 2.2.3 Mô tả mặt LBP 57 2.2.4 Mở rộng ứng dụng 59 2.3 Phƣơng pháp phân đoạn ảnh dựa Histogram (Ngƣỡng) 60 2.3.1 Thao tác với ảnh nhị phân 70 2.3.1.1 Điểm ảnh điểm láng riềng 70 2.3.1.2 Connected components labeling 71 2.3.1.3 Xác định số từ ảnh tài liệu 78 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN CHO ẢNH TÀI LIỆU 80 3.1 Yêu cầu toán: Giải viết học sinh 80 3.2 Cách giải yêu cầu toán 80 3.3 Xây dựng DEMO 80 3.3.1 Giao diện chính: 80 3.3.2 Nhập hình ảnh 81 3.3.3 Sử dụng thuật toán Gray 81 3.3.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 82 3.3.5 Sử dụng thuật toán Sobel 82 3.4 So sánh với ảnh phong cảnh 83 3.4.1 Giao diện 83 3.4.2 Nhập hình ảnh 83 3.4.3 Sử dụng thuật toán Gray 84 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 84 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel 85 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 DANH MỤC BẢNG Hình 2.1 Các phương pháp phân đoạn ảnh 28 Bảng 2.2.Ưu nhược điểm phương pháp phân v ng 28 Bảng 2.3 Bảng tra màu 33 Bảng 2.3 Biểu đồ tần xuất histogram ảnh I 61 Bảng 2.4 : Định nghĩa thành phần liên thông 72 Bảng 2.5 Ảnh nhị phân nhãn thành phần 72 Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn 73 Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find 74 Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union 74 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 76 Bảng 2.10 Ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 78 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1 Các phương pháp phân đoạn ảnh 28 Bảng 2.2.Ưu nhược điểm phương pháp phân v ng 28 Bảng 2.3 Bảng tra màu 33 Bảng 2.3 Biểu đồ tần xuất histogram ảnh I 61 Bảng 2.4 : Định nghĩa thành phần liên thông 72 Bảng 2.5 Ảnh nhị phân nhãn thành phần 72 Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn 73 Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find 74 Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union 74 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 76 Bảng 2.10 Ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 78 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần công nghệ thông tin phát triển với tốc độ nhanh chóng Sự phát triển công nghệ thông tin thúc đẩy phát triển nhiều lĩnh vực xã hội khác như: y học, giáo dục, giải trí, kinh tế… Lĩnh vực xử lý ảnh c ng công nghệ thực ảo đời thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống người Ảnh thu sau qua trình thu nhận ảnh ho c phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu ho c khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi toàn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đ t cho hệ thống xử lý ảnh nhà khoa học phân đoạn ảnh để làm rõ nét cho ảnh cần xử lý tăng cường nâng cao chất lượng ảnh Xuất phát hoàn cảnh “Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng cho ảnh tài liệu” em chọn làm đề tài Mục đích nghiên cứu Tìm hiểu tổng quan phân đoạn ảnh, phương pháp phân đoạn ảnh chọn phương pháp phân đoạn ảnh cụ thể Trên sở kiến thức thu thập nghiên cứu, tổng hợp kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế phân đoạn cho ảnh tài liệu Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu khái niệm phân đoạn ảnh Các phương pháp phân đoạn ảnh Ứng dụng phương pháp phân đoạn cho ảnh tài liệu Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tượng, phạm vi nghiên cứu tổng quan phân đoạn ảnh, phương pháp phân đoạn ảnh chọn phương pháp phân đoạn cho ảnh cụ thể ứng dụng thực tế phân đoạn cho ảnh tài liệu Phƣơng pháp nghiên cứu Thu thập tài liệu, phân tích, suy luận, tổng hợp, đánh giá Từ đề xuất nghiên cứu tìm hiểu: “Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng cho ảnh tài liệu” 73 Có nhiều thuật toán khác để thao tác với thành phần liên thông Nhưng thuật cổ điển mà hay d ng thuật toán đánh nhãn theo dòng (Row-by-row Labeling Algorithm ) sử dụng cấu trúc Union-Find Mục đích việc sử dụng cấu trúc Union-Find lưu tập tập rời rạc thực thi hiệu thao tác Union ( gộp hai tập thành ) thủ tục Find ( xác định thành phần có thuộc bên tập hay không ) Mỗi tập lưu cấu trúc dạng cây, nút đại diễn nhãn Để biểu diễn tập sử dụng mảng vector PARENT Chỉ số mảng PARENT tập nhãn giá trị phần tử ứng với số nhãn nút cha Nếu giá trị nút cha nút nút gốc Như ta quan sát nhãn nút gốc nhãn gốc cho tập đầu tiên, tập thứ hai nhãn nút gốc nhãn gốc Các giá trị mảng PARENT cho thấy r ng nút nút gốc ( nút cha ); nhãn nhãn cha nhãn 1, nhãn nhãn cha nhãn 2,4,8 Lưu ý thành phần mảng PARENT không sử dụng, giá trị nhãn biểu diễn cho điểm ảnh Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn Đầu vào thủ tục Find nhãn X mảng PARENT Thủ tục đơn giản duyệt ngược từ nhãn X để tìm xem nhãn gốc mà X n m Còn thủ tục Union hai nhãn X,Y mảng 74 PARENT Thủ tục gộp tập chứa X vào tập chứa Y cần thiết Nó duyệt ngược nhãn X, Y đến nhãn cha nó, đến nhãn gốc Nếu nhãn gốc giống nhau, nhãn gốc nhãn nhãn gốc Thủ tục c ng đánh dấu theo kích thước tập để gán tập nhỏ vào tập lớn Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find Tính nhãn cha tập hợp X nhãn tập PARENT mảng chứa cấu trúc Union-Find procedure find(X,PARENT) { j:= X; while PARENT[j]!= j := PARENT[j]; return j; } Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union Xây dựng thủ tục Union hai tập X nhãn tập thứ Y nhãn tập thứ hai PARENT mảng chứa cấu trúc Union-Find procedure union(X,Y,PARENT) { 75 j:= X; k:= Y; while PARENT[j]!= j := PARENT[j]; while PARENT[k]!= k := PARENT[k]; if j!=k then PARENT[k]:=j; } Sau có cấu trúc Union-Find, thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông gồm hai bước Bước thứ thực công việc lan truyền nhãn điểm ảnh đến điểm ảnh láng riềng theo hướng bên phải bên trái so với Bất hai nhãn khác mà lan truyền đến điểm ảnh , nhãn nhỏ lan truyền hai b ng hai nhãn lan truyền đẩy vào cấu trúc Union-Find.Sau bước nhãn b ng hoàn toàn xác định có nhãn Bước thứ hai sau duyệt ảnh gán lại nhãn cho điểm ảnh từ mảng cấu trúc Union-Find Ngoài sử dụng hai thủ tục Union thủ tục Find, thuật toán c ng sử dụng hai hàm tiện ích prior_neighbors labels Hàm prior_neighbors trả lại tập điểm ảnh láng riềng có giá trị phía bên bên trái điểm ảnh trung tâm Còn hàm labels trả tập nhãn thời gán cho tập điểm ảnh 76 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông Tìm thành phần liên thông ảnh nhị phân B ảnh nhị phân gốc LB ảnh nhị phân đánh nhãn cho thành phần liên thông procedure connected_components_labeling(B,LB) { “Khởi tạo mảng PARENT” label:=0; for i:=0 to MaxLab PARENT[i] :=0; “Bước 1: Gán nhãn ban đầu đến dòng L ảnh” for L:=0 to MaxRow { “Khởi tạo tất nhãn dòn L b ng 0” for P:=0 to MaxCol LB[L,B]:=0; “Xử lý dòng L” for P:=0 to MaxCol { if B[L,B]==1then { A:=prior_neighbors(L,P); 77 if isempty(A) then{ M:=label;label+=1;}; else M:=min(labels(A)); LB[L,P]:=M; for X in labels(A) and X != M union(M,X,PARENT); } } } “Bước 2: Gán lại nhãn bước 1” for L:= to MaxRow for P:=0 to MaxCol if B[L,P]==1 then LB[L,P]:=find(LB[L,P],PARENT); } 78 Bảng 2.10 Ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 2.3.1.3 Xác định số từ ảnh tài liệu Các thành phần liên thông ảnh c ng nhiễu Những nhiễu tác động nhiều đến hình dạng từ Để làm điều này, cần tìm chiều cao chung thành phần liên thông CCch Những thành phần có chiều cao nhỏ 70% CCch coi nhiễu Chiều cao từ gấp đôi chiều cao trung bình từ khác xuất phần bên (ascender) phần bên (descender) Trong từ chữ thường cách khoảng 20% CCch Như mở rộng hình chữ nhật biên bao quanh thành thành phần liên thông ( bounding box ) theo hai hướng trái phải 20% CCch từ tìm tạo từ thành phần liên thông hình chữ nhật biên đè lên Phân đoạn phân v ng: Trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision), phân v ng ảnh trình chia ảnh số thành nhiều phần khác (tập hợp điểm ảnh, hay gọi superpixels) Mục tiêu phân v ng ảnh để đơn giản hóa ho c thay đổi biểu diễn ảnh vào điều có ý nghĩa dễ dàng để phân tích[1] Phân v ng ảnh thường sử dụng để xác định vị 79 trí đối tượng, đường biên (đường thẳng, cong.vv) Hay nói cách khác phân v ng ảnh trình gán nhãn (assigning a lablel) cho điểm ảnh ảnh, điểm ảnh c ng nhãn có đ c tính giống màu sắc, cường độ ho c kết cấu ảnh Kết việc phân v ng ảnh tập hợp phân đoạn (segments) bao gồm toàn ảnh ho c tập hợp đường biên chiết xuất từ hình ảnh Các điểm ảnh c ng v ng có đ c tính tương tự màu sắc, cường độ ho c kết cấu Các v ng lân cận khác đáng kể đ c trưng 80 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN CHO ẢNH TÀI LIỆU 3.1 Yêu cầu toán: Giải viết học sinh Bài viết học sinh chụp ảnh từ máy điện thoại di động ho c máy ảnh, sau chụp xong đưa vào phần mềm để phân đoạn cho ảnh tài liệu 3.2 Cách giải yêu cầu toán Dựa vào sở liệu thuật toán viết ngôn ngữ C# 3.3 Xây dựng DEMO 3.3.1 Giao diện chính: 81 3.3.2 Nhập hình ảnh 3.3.3 Sử dụng thuật toán Gray 82 3.3.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 3.3.5 Sử dụng thuật toán Sobel 83 3.4 So sánh với ảnh phong cảnh 3.4.1 Giao diện 3.4.2 Nhập hình ảnh 84 3.4.3 Sử dụng thuật toán Gray 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 85 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel 86 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận * Các kết đạt được: Từ thông tin có ảnh xây dựng demo Xử dụng demo ứng dụng thuật toán thao tác, xử lý ảnh So sánh đ c trưng hay sử dụng để phục vụ cho công việc đối sánh, áp dụng đ c trưng toán nhận dạng Làm demo mô hình chung hệ thống phân đoạn ảnh Nắm vững công việc thực thi hệ thống tìm kiếm từ ảnh, thuật toán, thủ tục hệ thống ngôn ngữ lập trình C# * Những hạn chế: Demo chưa đáp ứng toàn thuật toán phân đoạn ảnh Sự so sánh thuật toán chưa nhiều Kiến nghị Để tăng cường khả tìm kiếm hệ thống mở rộng phạm vi ứng dụng, nhược điểm nêu cần khắc phục Hướng phát triển hệ thống phải: Sử dụng nhiều thuật toán hơn, đ c biệt thuật toán phân đoạn ảnh Ngoài ra, phần demo cải thiện phân đoạn nhiều ảnh Do đề tài triển khai xây dựng dựa ngôn ngữ C# Cần xây dựng phương pháp phân đoạn tối ưu để thực chức phân đoạn ảnh tốt Trên phần tổng kết đạt m t hạn chế phần demo, c ng đề xuất hướng phát triển tương lai đề tài Cuối c ng, em mong đóng góp ý kiến thầy cô, bạn bè để xây dựng đề tài em hoàn thiện 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm việt Bình, Giáo trình xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên, 2007 [2] Nguyễn Ngọc Cương, Giáo trình Ngôn ngữ lập trình, Nhà xuất Thông tin Truyền thông, 2011 [3] Nguyễn Quang Hoan, Giáo trình xử lý ảnh, Học viện công nghệ bưu viễn thông, 2006 [4] Ngô Quốc Tạo, Khai thác số phương pháp tiêu biểu trích chọn đặc trưng khả ứng dụng nhận dạng chữ, tiếng nói, văn hình ảnh Đề tài cấp Viện, 2006-2008 [5] Đoàn Thị Phương, Nghiên cứu số phương pháp phân đoạn ảnh màu, Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính, Học viện Bưu viễn thông, 2012 Tiếng Anh [6] http://www.vndocr.com/home/Products.asp?ProductID=2 [7] http://en.wiktionary.org/wiki/gray [8] http://en.wikipedia.org/wiki/Market_segmentation [9] http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram [10] http://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator [11] http://www.vndocr.com/home/Products.asp?ProductID=2 [...]... về phân đoạn ảnh 1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 1.2 Quá trình xử lý ảnh 1.3 Phân đoạn ảnh Chƣơng 2: Phƣơng pháp phân đoạn ảnh 2.1 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên miền đồng nhất 2.2 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên LBP (Local Binary Pattern) ( Mẫu nhị phân cục bộ) 2.3 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên Histogram (Ngưỡng) Chƣơng 3: Ứng dụng phƣơng pháp phân đoạn cho ảnh tài liệu. .. ảnh Ảnh được cải tiến Trích chọn đ c trưng Phân đoạn Khôi phục ảnh Phân Tích Thống Kê/ cấu trúc Trích chọn quan hệ Hình 1.2 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối Mô tả và Nội suy 19 1.3 Phân đoạn ảnh Phân đoạn ảnh là một thao tác ở mức thấp và là bước then chốt trong quá trình xử lý ảnh Giai đoạn này nh m phân tích ảnh thành những v ng rời rạc có c ng tính chất nào đó dựa vào... trong không gian ảnh Vì vậy, ở đây ta sẽ đi sâu vào các thuật toán phân đoạn: phương pháp phân đoạn yếu của B.G Prasad áp dụng trong hệ thống truy vấn ảnh của ông; phương pháp phân đoạn trung bình-k thích nghi; phương pháp phân đoạn theo ngưỡng cục bộ thích nghi Việc chọn số lượng màu phân biệt trong không gian màu giảm là một sự trao đổi giữa sự thể hiện và tốc độ đối với một ứng dụng riêng biệt Với... tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (Máy ảnh số hiện nay là một thí 13 dụ gần g i) M t khác, ảnh c ng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp b ng máy quét ảnh Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính như nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh Do vậy, quá trình xử lý ảnh bao giờ c ng bắt đầu b ng công việc thu nhận ảnh và kết thúc là việc nhận dạng ảnh ho c... kích thước, độ phân giải, số bit d ng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu…  Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header  Bảng màu (Palette Color): Bảng màu cho biết số màu d ng trong ảnh và sử dụng trong việc hiển thị màu của ảnh Ảnh đen trắng không nhất thiết phải có bảng màu 27 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH Phân đoạn ảnh là bước then... khâu phân đoạn ho c bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đ c trưng Hình 1.2 c ng chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) ho c khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v… Cảnh quan (Scenne) Thu ảnh Nén ảnh Số hóa Ảnh tương tự Thu nhận ảnh Lưu ảnh Truyền ảnh. .. Các phương pháp phân đoạn ảnh Bảng 2.2.Ưu nhược điểm của các phương pháp phân vùng Phương pháp phân v ng Ưu điểm Khuyết điểm Featured-based techniques Clustering  Phân loại không cần  Không quan tâm đến giám sát  Tồn tại các phương các thông tin trong không gian ảnh pháp heuristic và hữu  Có vấn đề trong việc hạn xác định số lượng các cụm ban đầu  Khó khăn trong việc điều chỉnh các cụm sao cho. .. lý ảnh có thể phân làm ba hướng như sau:  Xử lý ảnh ban đầu để có được một ảnh mới theo yêu cầu xác định (ví dụ như ảnh mờ cần xử lý để được ảnh rõ hơn, lọc nhiễu, phân đoạn ảnh để lấy được những yêu cầu cần thiết )  Phân tích ảnh để thu được các thông tin đ c trưng giúp cho việc phân loại, nhận dạng ảnh (Ví dụ như phân tích nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ viết, nhận dạng ảnh tài liệu )  Đưa ra... lý ảnh Trong thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó t y theo đ c điểm ứng dụng Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng ho c để xử lý tiếp theo M t khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh. .. ảnh sau khi phân đoạn: là ảnh đen trắng (ảnh đơn màu) - Thử nghiệm với các dữ liệu 11 CHƢƠNG 1: KHÁI NIỆM VỀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và