Tổng quan xử lý ảnh

MỤC LỤC Chương 1: tổng quan xử lý ảnh 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.2 Định nghĩa 1.3 ứng dụng Chương 2: Các phép biến đổi ảnh 2.1 Phép biến đổi Affine 2.2 Các phép biến đổi sở 2.2.1 Phép xoay ảnh (Image roating) 2.2.2 Phép thay đổi kích thước ảnh (Resize) 2.2.3 Histogram 2.2.4 Thay đổi độ tương phản ảnh (Contrast changing) 10 2.2.5 Phép biến đổi không gian màu 10 2.2.6 Chuyển đổi RGB sang HSV 14 2.2.7 Chuyển đổi HSV sang RGB 15 Chương 3: kết mô 17 3.1 Chương trình mô 17 3.1.1 3.2 Các tính chương trình 17 Kết luận hướng phát triển 21 TÀI LIỆU THAM KHẢO 22 Chương 1: tổng quan xử lý ảnh 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh Xử lý ảnh (XLA) đối tượng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn người sử dụng Xử lý ảnh gồm trình phân tích, phân lớp đối tượng, làm tăng chất lượng, phân đoạn tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay trình biên dịch thông tin hình ảnh ảnh Cũng xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật biến đổi, để truyền tải mã hoá ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm:  Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh  Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá nội dung ảnh Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có ý nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác, dựa vào ta mô tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng ảnh đối tượng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh,… Kỹ thuật dùng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể), nhận dạng chữ văn 1.2 Định nghĩa Hinh Các giai đoạn xử lý ảnh Thu nhận ảnh: Đây công đoạn mang tính định trình XLA Ảnh đầu vào thu nhận qua thiết bị camera, sensor, máy scanner,v.v… sau tín hiệu số hóa Việc lựa chọn thiết bị thu nhận ảnh phụ thuộc vào đặc tính đối tượng cần xử lý Các thông số quan trọng bước độ phân giải, chất lượng màu, dung lượng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị xử lý: Ở bước này, ảnh cải thiện độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở lên tốt nữa, chuẩn bị cho bước xử lý phức tạp sau trình XLA Quá trình thường thực lọc Phân đoạn ảnh: phân đoạn ảnh bước then chốt XLA Giai đoạn phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thông màu, mức xám v.v… Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp nhiều phần tử khác cấu tạo lên ảnh thô Vì lượng thông tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần trích vài đặc trưng đó, cần có trình để giảm lượng thông tin khổng lồ Quá trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu Tách đặc tính: Kết bước phân đoạn ảnh thường cho dạng liệu điểm ảnh thô, hàm chứa biên vùng ảnh, tập hợp tất điểm ảnh thuộc vùng ảnh Trong hai trường hợp, chuyển đổi liệu thô thành dạng thích hợp cho việc xử lý máy tính cần thiết Để chuyển đổi chúng, câu hỏi cần phải trả lời nên biểu diễn vùng ảnh dạng biên hay dạng vùng hoàn chỉnh gồm tất điểm ảnh thuộc Biểu diễn dạng biên cho vùng phù hợp với ứng dụng quan tâm chủ yếu đến đặc trưng hình dạng bên đối tượng, ví dụ góc cạnh điểm uốn biên chẳng hạn Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho ứng dụng khai thác tính chất bên đối tượng, ví dụ vân ảnh cấu trúc xương Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho vùng ảnh phần việc chuyển đổi liệu ảnh thô sang dạng thích hợp cho xử lý sau Chúng ta phải đưa phương pháp mô tả liệu chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng Nhận dạng giải thích: Đây bước cuối trình XLA Nhận dạng ảnh nhìn nhận cách đơn giản việc gán nhãn cho đối tượng ảnh Ví dụ nhận dạng chữ viết, đối tượng ảnh cần nhận dạng mẫu chữ, ta cần tách riêng mẫu chữ tìm cách gán ký tự bảng chữ tương ứng cho mẫu chữ thu ảnh Giải thích công đoạn gán nghĩa cho tập đối tượng nhận biết Chúng ta thấy rằng, ứng dụng XLA bắt buộc phải tuân theo tất bước xử lý nêu trên, ví dụ ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật dừng lại bước tiền xử lý Một cách tổng quát chức xử lý bao gồm nhận dạng giải thích thường có mặt hệ thống phân tích ảnh tự động bán tự động, dùng để rút trích thông tin quan trọng từ ảnh, ví dụ ứng dụng nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng chữ viết tay v.v… 1.3 ứng dụng Xử lý ảnh có ứng dụng rộng gần tất lĩnh vực kỹ thuật bị ảnh hưởng DIP, sau số ứng dụng DIP.Xử lý hình ảnh không giới hạn chổ điều chỉnh độ phân giải hình ảnh, tăng độ sáng hình ảnh vv Nó có rất nhiều ứng dụng Các ứng dụng bản: - Khôi phục hình ảnh, chỉnh sửa, điều chỉnh độ phân giải - Trong lĩnh vực y tế - Trong thám, thám hiểm - Truyền mã hóa - Thị giác máy tính, robot - Xử lý màu - Lĩnh vực nhận dạng Chương 2: Các phép biến đổi ảnh 2.1 Phép biến đổi Affine Là phép biến đổi tọa độ điểm đặc trưng đối tượng thành tập tương ứng với điểm để tạo hiệu ứng cho toàn đối tượng Ví dụ: Phép biến đổi tọa độ với điểm đầu cuối đoạn thẳng tạo thành điểm mà nối chung lại với tạo thành đoạn thẳng Phép biến đổi Affine với f(x,y) g(x,y) hàm tuyến tính: { Biểu diến phép biến đổi Affine dạng ma trận: ( ) ( )( ) ⇔ Các thuộc tính phép biến đổi Affine Bảo toàn đoạn thẳng  Các đoạn thẳng bảo toàn, ánh xạ đoạn thẳng đoạn thẳng  Đơn giản hóa trình vẽ đoạn thẳng Chúng ta cần xác định ánh xạ hai điểm đầu cuối đoạn thẳng vẽ đường thẳng nối hai điểm lại  Bảo đảm thẳng hàng, đa giác biến đổi thành đa giác Bảo toàn tính song song Các đoạn thẳng song song biến đổi thành đoạn thẳng song song Ví dụ: Hình bình hành biến đổi thành hình bình hành Bảo toàn khoảng cách tỉ lệ Các tỉ lệ bảo toàn Ví dụ: Trung điểm đoạn thẳng sau biến đổi trung điểm đoạn thẳng 2.2 Các phép biến đổi sở Các phép biến đổi sở bao gồm:  Tịnh tiến (Translation)  Quay (Rotation)  Tỉ lệ (Scaling) 2.2.1 Phép xoay ảnh (Image roating) Là phép biến đổi nhằm thay đổi hướng đối tượng Một phép quay (Rotation) cần phải có:  Tâm quay  Góc quay Quy ước chiều dương ngược chiều kim đồng hồ { ⇔ ( ) ( ) 2.2.2 Phép thay đổi kích thước ảnh (Resize) { ( ) ( ) sx sy gọi hệ số co giản theo trục Ox trục Oy:  = đối tượng co giản theo trục Ox  sx = đối tượng co giản theo trục Oy  sy = sy ta gọi phép biến đổi đồng dạng (Uniform scaling), bảo toàn tính cân xứng đối tượng  sx = sy < phép thu nhỏ, ngược lại phép phóng to Phép biến đổi tỉ lệ (Scaling) thu nhỏ đối tượng làm cho đối tượng lại gần gốc tọa độ (0,0) Với phép biến đổi tỉ lệ (Scaling) phóng lớn đối tượng làm cho đối tượng xa gốc tọa độ (0,0) 2.2.3 Histogram Lược đồ mức xám (histogram) ảnh, từ sau ta qui ước gọi lược đồ xám, hàm cung cấp tần suất xuất mức xám (grey level) Lược đồ xám biểu diễn hệ toạ độ vuông góc x,y Trong hệ toạ độ này, trục hoành biểu diễn số mức xám từ đến N, N số mức xám (256 mức trường hợp xét) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho mức xám (số điểm ảnh có mức xám) Cũng biểu diễn khác chút: trục tung tỷ lệ số điểm ảnh có mức xám tổng số điểm ảnh Histogram cung cấp cho thông bản, độ sáng độ tương phản (contrast) ảnh Độ tương phản đặc trưng cho thay đổi độ sáng đối tượng so với Có thể nói, độ tương phản độ điểm ảnh hay vùng ảnh so với Ta có vài nhận xét histogram: + NX1 Histogram tốt có hình núi với độ cao tăng dần từ trái, cao thấp bên phải Điều chứng tỏ số lượng điểm ảnh nhiều độ sáng trung bình Hình Histogram ảnh đẹp NX2 Ảnh tối: histogram bị nghiêng bên trái, có cột gần thẳng đứng sát trái Hình Histogram ảnh tối NX3 Ảnh sáng: histogram bị nghiêng bên phải, có cột gần đứng sát phải Hình Histogram ảnh sáng NX4 Ảnh tương phản: có hai cột nằm đầu trái phải Hình Histogram ảnh tương phản NX5 Ảnh tương phản: dải màu bị dồn vào giữa, hai đầu Hình Histogram ảnh tương phản 2.2.4 Thay đổi độ tương phản ảnh (Contrast changing) Ảnh số tập hợp điểm mà điểm có giá trị sáng khác nhau, nhiên hai đối tượng có độ sáng đặt hai khác cho cảm nhận khác Độ tương phản biểu diễn thay đổi độ sáng đối tượng so với Nói cách khác, độ tương phản độ điểm ảnh hay vùng ảnh so với Ảnh với độ tương phản thấp điều kiện sáng không đủ hay không đều, tính không tuyến tính hay biến động nhỏ cảm nhận ảnh Nếu ảnh ta có độ tương phản kém, ta thay đổi tuỳ theo ý muốn Để điều chỉnh lại độ tương phản ảnh, cần điều chỉnh lại biên độ toàn dải hay dải có giới hạn cách biến đổi tuyến tính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi hàm tuyến tính) hay phi tuyến (hàm mũ hay hàm lôgarit) * Cách biến đổi tuyến tính: { ( ( ) )  γ β α , xác định độ tương phản tương đối  L số mức xám cực đại ta có:  α = β = γ =1 ảnh kết trùng với ảnh gốc  α, β, γ > dãn độ tương phản  α, β, γ < co độ tương phản 2.2.5 Phép biến đổi không gian màu Không gian màu mô hình toán học dùng để mô tả màu sắc thực tế biểu diễn dạng số học Trên thực tế có nhiều không gian màu khác mô hình để sử dụng vào mục đích khác Trong 10 giới thiệu ba không gian màu hay nhắc tới ứng dụng nhiều, hệ không gian màu RGB, HSV CMYK Không gian màu RGB RGB không gian màu phổ biến dùng đồ họa máy tính nhiều thiết bị kĩ thuật số khác Ý tưởng không gian màu kết hợp màu sắc : màu đỏ (R, Red), xanh lục (G, Green) xanh lơ (B, Blue) để mô tả tất màu sắc khác Nếu ảnh số mã hóa 24bit, nghĩa 8bit cho kênh R, 8bit cho kênh G, 8bit cho kênh B, mỗ kênh màu nhận giá trị từ 0-255 Với giá trị khác kênh màu kết hợp với ta màu khác nhau, ta có tổng cộng 255x255x255 = 1.66 triệu màu sắc Ví dụ: màu đen kết hợp kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0, 0) màu trắng có giá trị (255, 255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu tím đậm có giá trị (64, 0, 128) Nếu ta dùng 16bit để mã hóa kênh màu (48bit cho toàn kênh màu) dãi màu trãi rộng lên tới 3*2^16 = Một số lớn Không gian màu CMYK CMYK không gian màu sử dụng phổ biến ngành công nghiệp in ấn.Ý tưởng hệ không gian dùng màu sắc để phục vụ cho việc pha trộn mực in Trên thực tế, người ta dùng màu C=Cyan: xanh lơ, M=Magenta: hồng xẫm, Y=Yellow: vàng để biểu diễn màu sắc khác Nếu lấy màu hồng xẫm cộng với vàng màu đỏ, màu xẫm kết hợp với xanh lơ cho xanh lam Sự kết hợp màu cho màu đen, nhiên màu đen khôn phải đen tuyệt đối thường có độ tương phản lớn, nên ngành in, để tiết kiệm mực in người ta thêm vào màu đen để in chi tiết có màu đen thay phải kết hợp màu sắc Và ta có hệ màu CMYK chữ K để kí hiệu màu đen (Black), có nhẽ chữ B 11 dùng để biểu diễn màu Blue nên người ta lấy chữ cuối K để biểu diễn màu đen? Nguyên lý làm việc hệ màu sau : Trên giấy trắng, màu in lên loại bỏ dần thành phần màu trắng màu C, M, Y khác in theo tỉ lệ khác loại bỏ thành phần cách khác cuối cho ta màu sắc cần in Khi cần in màu đen, thay phải in màu người ta dùng màu đen để in lên Nguyên lý khác với nguyên lý làm việc hệ RGB chỗ hệ RGB kết hợp thành phần màu, hệ CMYK loại bỏ lẫn thành phần màu Hình Không gian màu CMYK Không gian màu HSV HSV gần tương tự HSL không gian màu dùng nhiều việc chỉnh sữa ảnh, phân tích ảnh phần lĩnh vực thị giác máy tính Hệ không gian dựa vào thông số sau để mô tả màu sắc H = Hue: màu sắc, S = Saturation: độ đậm đặc, bảo hòa, V = value: giá trị cường độ sáng 12 Không gian màu thường biểu diễn dạng hình trụ hình nón Hình Không gian màu HSV hình nón Hình Không gian màu HSV hình nón Theo đó, theo vòng tròn từ -360 độ trường biểu diễn màu sắc(Hue) Trường màu đỏ (red primary) tới màu xanh lục (green primary) nằm khoảng 0-120 độ, từ 120 - 240 độ màu xanh lục tới xanh lơ (green primary - blue primary) Từ 240 - 360 từ màu đen tới lại màu đỏ 13 Hình 10 Hình tròn biểu diễn màu sắc (Hue) Theo cách biểu diễn không gian màu theo hình trụ trên, từ giá trị độ sáng (V) biểu diễn cách từ đáy hình trụ lên nằm khoảng từ -1 Ở đáy hình trụ V có giá trị 0, tối đỉnh hình trụ độ sáng lớn (V = 1) Đi từ tâm hình trụ mặt trụ giá trị bão hòa màu sắc (S) S có giá trị từ - ứng với tâm hình trụ chỗ mà màu sắc nhạt S = mặt trụ, nơi mà giá trị màu sắc đậm đặc Như với giá trị (H, S, V) cho ta màu sắc mà mô tả đầy đủ thông tin máu sắc, độ đậm đặc độ sáng màu 2.2.6 Chuyển đổi RGB sang HSV Bên cạnh cách biểu diễn màu hệ màu RGB hệ khác Hệ màu HSV đó: H: Hue S: Saturation V: Value Cách chuyển đổi sau: 14 R' = R/255 G' = G/255 B' = B/255 Cmax = max(R', G', B') Cmin = min(R', G', B') Δ = Cmax - Cmin Tính toán Hue: ( { ) ( ) ( ) Tính toán Saturation: { Tính toán value: 2.2.7 Chuyển đổi HSV sang RGB Với ≤ H ≤ 360, ≤ S ≤ 1, ≤ V ≤1, ( |( ) |) 15 ( ) ( ) ( ( ( ( ( { ( (( ) ) ) ) ) ) ) ( ) ( ) ) Bảng số màu bản: Color (H,S,V) Hex (R,G,B) Black (0º,0%,0%) #000000 (0,0,0) White (0º,0%,100%) #FFFFFF (255,255,255) Red (0º,100%,100%) #FF0000 (255,0,0) Lime (120º,100%,100%) #00FF00 (0,255,0) Blue (240º,100%,100%) #0000FF (0,0,255) Yellow (60º,100%,100%) #FFFF00 (255,255,0) Cyan (180º,100%,100%) #00FFFF (0,255,255) Magenta (300º,100%,100%) #FF00FF (255,0,255) Silver (0º,0%,75%) #C0C0C0 (192,192,192) Gray (0º,0%,50%) #808080 (128,128,128) Maroon (0º,100%,50%) #800000 (128,0,0) Olive (60º,100%,50%) #808000 (128,128,0) Green (120º,100%,50%) #008000 (0,128,0) Purple (300º,100%,50%) #800080 (128,0,128) Teal (180º,100%,50%) #008080 (0,128,128) Navy (240º,100%,50%) #000080 (0,0,128) 16 Chương 3: kết mô 3.1 Chương trình mô 3.1.1 Các tính chương trình Chương trình mô viết phần mềm visual studio 2015, ngôn ngữ C# sử dụng thư viện opencv Trên giao diện chương trình ta có chức sau:  Thay đổi màu gammar ảnh  Xoay ảnh  Thay đổi tỉ lệ ảnh  Thay đổi độ tương phản ảnh  Thay đổi chiều dài, rộng ảnh  Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV ngược lại  Cắt ảnh  Hiển thị lược đồ histogram ảnh Hình 11 Giao diện chương trình 17 Để thực chức xoay ảnh ta kéo trượt thứ để thay đổi góc xoay chiều xoay từ phải qua trái Nếu muốn xoay góc cụ thể cho trước, ta điền giá trị góc xoay vào ô trống sau nhấn nút set góc bên dưới, ảnh xoay góc mong muốn, đồng thời giá trị xoay hiển thị giao diện chương trình Kết mô sau: Hình 12 ảnh trước xoay(trái) ảnh sau xoay (phải) Để thay đổi kích thước ảnh ta thực sau, kéo trượt chiều rộng để thay đổi chiều rộng ảnh, tương tự kéo chiều cao để thay đổi chiều cao ảnh Kết mô sau: Hình 13 ảnh thay đổi chiều rộng cao 18 Ngoài để dễ dàng cân chỉnh màu sắc ảnh trường hợp hình có chất lượng không hiển thị màu sắc trung thực, ta dựa vào biểu đồ histogram để chỉnh Để thực cần nhấn vào nút histogram giao diện chương trình tự động tạo biểu đồ histogram ảnh Hình 14 Biểu đồ Histogram 19 Nếu muốn chuyển đổi không gian màu từ RGB sang HSV ta cần nhấn nút tương ứng giao diện chương trình tự động chuyển đổi hiển thị lên hình Hình 15 ảnh HSV (trái) ảnh RGB (phải) Nếu muốn cắt ảnh, ta cần nhấn vào nút crop giao diện chương trình hiển thị hình ảnh cần cắt, sau ta đưa chuột vào vị trí cần cắt click chuột trái chương trình tự động cắt hình với kích thước 100x100 pixel có tâm điểm click chuột Hình 16 Tính cắt ảnh 20 3.2 Kết luận hướng phát triển Sau thời gian tìm hiểu nghiên cứu thư viện opencv phần mềm visual studio, sản phẩm cuối đề tài chương trình thực chức sau:  Thay đổi màu gammar ảnh  Xoay ảnh  Thay đổi tỉ lệ ảnh  Thay đổi độ tương phản ảnh  Thay đổi chiều dài, rộng ảnh  Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV ngược lại  Cắt ảnh  Hiển thị lược đồ histogram ảnh Mặc dù chương trình thực tốt chức đề số nhược điểm cần khắc phục giao diện chưa trực quan sinh động, thao tác cắt ảnh thô cứng gây khó cho người dùng Vì hướng phát triển tương lai hoàn thiện tính có cho người dùng dễ sử dụng nghiên cứu thêm số phép toán biến đổi ảnh khác 21 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên [2] http://docs.opencv.org/2.4/index.html [3] https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd492171.aspx [4]http://www.stdio.vn/articles/read/401/xu-ly-anh-voi-opencv-phongto-thu-nho-va-xoay-anh 22 [...]... đổi màu gammar của ảnh  Xoay ảnh  Thay đổi tỉ lệ ảnh  Thay đổi độ tương phản của ảnh  Thay đổi chiều dài, rộng của ảnh  Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV và ngược lại  Cắt ảnh  Hiển thị lược đồ histogram của ảnh Mặc dù chương trình đã thực hiện tốt các chức năng đề ra nhưng vẫn còn một số nhược điểm cần khắc phục như giao diện chưa được trực quan sinh động, thao tác cắt ảnh còn thô cứng gây... chương trình ta có các chức năng sau:  Thay đổi màu gammar của ảnh  Xoay ảnh  Thay đổi tỉ lệ ảnh  Thay đổi độ tương phản của ảnh  Thay đổi chiều dài, rộng của ảnh  Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV và ngược lại  Cắt ảnh  Hiển thị lược đồ histogram của ảnh Hình 11 Giao diện chính của chương trình 17 Để thực hiện chức năng xoay ảnh ta kéo thanh trượt thứ 2 để thay đổi góc xoay chiều xoay là... bên dưới, ảnh sẽ được xoay đúng góc mong muốn, đồng thời giá trị xoay cũng được hiển thị trên giao diện chương trình Kết quả mô phỏng như sau: Hình 12 ảnh trước khi xoay(trái) ảnh sau khi xoay (phải) Để thay đổi kích thước ảnh ta thực hiện như sau, kéo thanh trượt chiều rộng để thay đổi chiều rộng của ảnh, tương tự kéo thanh chiều cao để thay đổi chiều cao ảnh Kết quả mô phỏng như sau: Hình 13 ảnh thay... đổi và hiển thị lên màn hình Hình 15 ảnh HSV (trái) ảnh RGB (phải) Nếu muốn cắt ảnh, thì ta chỉ cần nhấn vào nút crop trên giao diện thì chương trình sẽ hiển thị hình ảnh cần cắt, sau đó ta đưa chuột vào vị trí cần cắt và click chuột trái thì chương trình sẽ tự động cắt ra 1 hình mới với kích thước 100x100 pixel có tâm là điểm click chuột Hình 16 Tính năng cắt ảnh 20 3.2 Kết luận và hướng phát triển...2.2.4 Thay đổi độ tương phản của ảnh (Contrast changing) Ảnh số là tập hợp các điểm mà mỗi điểm có giá trị sáng khác nhau, tuy nhiên hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau Độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền Nói một cách khác, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền Ảnh với độ tương phản thấp có thể... gây khó cho người dùng Vì vậy hướng phát triển trong tương lai là hoàn thiện những tính năng đã có sao cho người dùng dễ sử dụng và nghiên cứu thêm một số phép toán biến đổi ảnh khác 21 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên [2] http://docs.opencv.org/2.4/index.html [3] https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd492171.aspx [4]http://www.stdio.vn/articles/read/401/xu-ly-anh-voi-opencv-phongto-thu-nho-va-xoay-anh... màu đen? Nguyên lý làm việc của hệ màu này như sau : Trên một nền giấy trắng, khi mỗi màu này được in lên sẽ loại bỏ dần đi thành phần màu trắng 3 màu C, M, Y khác nhau in theo những tỉ lệ khác nhau sẽ loại bỏ đi thành phần đó một cách khác nhau và cuối cùng cho ta màu sắc cần in Khi cần in màu đen, thay vì phải in cả 3 màu người ta dùng màu đen để in lên Nguyên lý này khác với nguyên lý làm việc của... nền Ảnh với độ tương phản thấp có thể do điều kiện sáng không đủ hay không đều, hoặc do tính không tuyến tính hay biến động nhỏ của bộ cảm nhận ảnh Nếu ảnh của ta có độ tương phản kém, ta có thể thay đổi tuỳ theo ý muốn Để điều chỉnh lại độ tương phản của ảnh, cần điều chỉnh lại biên độ trên toàn dải hay trên dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyến tính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi là hàm tuyến... 13 ảnh thay đổi chiều rộng và cao 18 Ngoài ra để dễ dàng cân chỉnh màu sắc của ảnh trong trường hợp màn hình có chất lượng kém không hiển thị màu sắc trung thực, ta có thể dựa vào biểu đồ histogram để chỉnh Để thực hiện chỉ cần nhấn vào nút histogram trên giao diện chính chương trình sẽ tự động tạo biểu đồ histogram của ảnh Hình 14 Biểu đồ Histogram 19 Nếu muốn chuyển đổi không gian màu từ RGB sang... màu, còn hệ CMYK là sự loại bỏ lẫn nhau của các thành phần màu Hình 7 Không gian màu CMYK Không gian màu HSV HSV và cũng gần tương tự như HSL là không gian màu được dùng nhiều trong việc chỉnh sữa ảnh, phân tích ảnh và một phần của lĩnh vực thị giác máy tính Hệ không gian này dựa vào 3 thông số sau để mô tả màu sắc H = Hue: màu sắc, S = Saturation: độ đậm đặc, sự bảo hòa, V = value: giá trị cường độ sáng