Ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại hạt điều thành phẩm theo kích thước: luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG ***** TRẦN VĂN HẢI ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THÀNH PHẨM THEO KÍCH THƯỚC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒNG NAI, NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG ***** TRẦN VĂN HẢI ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THÀNH PHẨM THEO KÍCH THƯỚC CHUN NGÀNH : CƠNG NGHỆ THƠNG TIN MÃ SỐ : 60.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS ĐỖ NĂNG TOÀN ĐỒNG NAI, NĂM 2017 LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn toàn thể thầy cô giáo nhà trường đại học Lạc Hồng - Biên Hòa – Đồng Nai, người tận tình dạy cho em suốt trình học tập trường Em xin gửi lời cảm ơn chân thành biết ơn sâu sắc tới PGS TS Đỗ Năng Tồn – GV mơn xử lí ảnh ứng dụng, người tận tình hướng dẫn giúp đỡ em suốt trình thực luận văn Cuối em xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới người thân yêu gia đình, bạn bè dành quan tâm đặc biệt, động viên khích lệ kịp thời sống suốt trình học tập Do thời gian nghiên cứu có hạn, chắn luận văn khơng tránh khỏi hạn chế Em mong nhận góp ý, nhận xét q thầy để Luận văn em hoàn thiện Đồng Nai, ngày tháng Học viên Trần Văn Hải năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: “Ứng dụng xử lý ảnh phân loại hạt điều thành phẩm theo kích thước” kết q trình học tập, nghiên cứu độc lập nghiêm túc Các số liệu trình bày luận văn trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, trích dẫn có tính kế thừa, phát triển từ tài liệu, tạp chí, cơng trình nghiên cứu khoa học công bố, website, … Các phương pháp nêu luận văn rút từ sở lý luận trình nghiên cứu, tìm hiểu tác giả Đồng Nai, tháng 7, năm 2017 Tác giả Trần Văn Hải MỤC LỤC Trang bìa Trang phụ bìa Lời cảm ơn Lời cam đoan Tóm tắt luận văn Mục lục Danh mục hình vẽ bảng biểu PHẦN MỞ ĐẦU 1 LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI GIỚI HẠN VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU: TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ THẾ GIỚI MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI NỘI DUNG THỰC HIỆN PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐIỂM MỚI VÀ Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI Chương1: KHÁI QUÁT XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Một số khái niệm 1.1.1.1 Xử lý ảnh ? 1.1.1.2 Định nghĩa ảnh 1.1.1.3 Điểm ảnh 1.1.1.4 Mức xám ảnh ( Gray level) 1.1.1.5 Độ sáng ảnh vị trí điểm ảnh 1.1.2 Lược đồ mức xám 1.1.3 Số bit cần để lưu trữ ảnh 1.1.4 Phân loại ảnh 1.1.4.1 Ảnh trắng đen 1.1.4.2 Ảnh màu 1.2 Quá trình xử lý ảnh 10 1.2.1 Mơ hình q trình xử lý ảnh 10 1.2.2 Cơ camera 10 1.2.2.1 Phân loại camera 10 1.2.2.2 Các tính camera cần quan tâm 11 1.2.3 Chỉnh mức xám 11 1.2.4 Phân tích ảnh 12 1.2.5 Nhận dạng ảnh 12 1.2.6 Nâng cao chất lượng ảnh 13 1.2.7 Thu nhận biểu diễn ảnh 13 1.2.7.1 Màu sắc 13 1.2.7.2 Thu nhận biểu diễn ảnh 13 1.3 MƠ HÌNH NHIỄU VÀ LỌC KHƠI PHỤC ẢNH 14 1.3.1 Mô hình nhiễu 14 1.3.1.1 Khái niệm nhiễu 14 1.3.1.2 Nhiễu thường gặp ảnh 15 1.3.2 Một số thuật toán lọc nhiễu 16 1.3.2.1 Thuật toán chung 16 1.3.2.2 Lọc trung bình(Mean Filter) 16 1.3.2.3 Lọc trung vị(Median Filter) 17 1.4 Bài toán phân loại hạt điều 18 1.4.1 Nhu cầu phân loại tự động 18 1.4.2 Quá trình sản xuất chế biến hạt điều 19 1.4.3 Phát biểu toán phân loại hạt điều thành phẩm 23 1.4.4 Các bước thực trình phân loại sở xử lý ảnh 24 Chương 2: PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THEO KÍCH THƯỚC DỰA VÀO BIÊN 25 2.1 Biên phát biên ảnh 25 2.1.1 Các khái niệm biên 25 2.1.1.1 Điểm biên 25 2.1.1.2 Đường biên 25 2.1.1.3 Ý nghĩa biên : 26 2.1.2 Một số phương pháp biểu diễn ảnh biên ảnh 26 2.1.2.1 Mã loạt dài 26 2.1.2.2 Mã xích 26 2.1.3 Quy trình phát biên 27 2.1.3.1 Phát điểm ( point detection) 27 2.1.3.2 Phát dòng 28 2.1.3.3 Phát cạnh 29 2.1.3.4 Q trình dị biên 30 2.2 Các kỹ thuật phát biên 30 2.2.1 Phát hiên biên trực tiếp 30 2.2.1.1 Kỹ thuật phát biên Gradient 31 2.2.1.2 Kỹ thuật Prewitt 32 2.2.1.3 Kỹ thuật Sobel 33 2.2.1.4 Kỹ thuật la bàn 34 2.2.1.5 Kỹ thuật phát biên Laplace 35 2.2.1.6 Kỹ thuật Canny 36 2.2.2 Phát biên gián tiếp 37 2.2.2.1 Một số khái niệm 37 2.2.2.2 Chu tuyến đối tượng ảnh 38 2.2.2.3 Kỹ thuật dò biên 38 2.2.3 Phát biên dựa vào trung bình cục 40 2.2.4 Phát biên dựa vào phép tốn hình thái 41 2.3 Phân loại hạt điều thành phẩm dựa vào biên 42 2.3.1 Chuyển ảnh màu sang ảnh đa mức xám 42 2.3.2 Tách biên ảnh 43 2.3.2.1 Xử lý cục 44 2.2.3.2 Xử lý toàn cục 45 2.3.3 Xác định chu vi, diện tích hạt 45 Chương : THỬ NGHIỆM PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THÀNH PHẨM 46 3.1 Bài toán 46 3.2 Xây dựng chương trình 46 3.3 Một số hàm thư viện Opencv sử dụng luận văn 47 3.4 Thực phân loại ứng dụng 48 3.5 Một số hình ảnh test thử chương trình phân loại 52 3.6 KẾT LUẬN 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục hình ảnh bảng biểu Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Mơ tả thực tế trình phân loại hạt điều Bảng 1.3 Tần suất mức xám X ảnh Biểu đồ 1.4 mức xám theo ảnh I Hình 1.5 ảnh thực tế Hình 1.6 biểu đồ mức xám ảnh hình 1.7 ảnh màu Hình 1.8 Ảnh nhị phân Hình 1.9 Ảnh xám Hình 1.10 Quy trình xử lý ảnh 10 Hình 1.11 chuyển đổi mơ hình biểu diễn ảnh 14 Hình 2.1 Một số kiểu đường biên thông dụng 25 Hình 2.2 Hướng điểm biên mã tương ứng 27 Hình 2.4 mặt nạ phát dịng 28 Hình 2.3mặt nạ phát điểm 28 Hình 2.5 Lược đồ mức xám cạnh thực tế 29 Hình 2.6 Lược đồ mức xám cạnh lý tưởng 29 Hình 2.7 Mơ tả q trình dị biên 30 Hình 2.8 Kết tách biên Sobel 33 Hình 2.9 Kết tách biên Laplace 36 Hình 2.10 Ảnh từ việc phát hiên biên canny 37 Hình 2.11 Ma trận láng giềng 38 Hình 2.12 Xấp xỉ theo mẫu B X 42 Hình 3.1 ảnh hạt điều phân loại 240 – loại A (điển hình ) 49 Hình 3.2 ảnh hạt điều 320 – loại B Điển hình 49 Hình 3.3 hạt điều 450- Loại C điển hình 50 Hình 3.4 chương trình visual studio 50 Hình 3.5 Giao diện chương trình phân loại hạt điều thành phẩm 51 -43- Gray = Re d  Green  Blue 2.3.2 Tách biên ảnh Qua nghiên cứu ta thấy điểm biên điểm có thay đổi đột ngột độ sáng Tại vị trí điểm ảnh khơng có thay đổi độ sáng đạo hàm khơng, vị trí có thay đổi độ sáng đạo hàm khác khơng, sở ta xác định biên ảnh, mặt nạ dùng nhân chập xấp xỉ đạo hàm, dựa phép đạo hàm người ta đưa mặt nạ có kích thước (2-2) (3-3) mà tổng phần tử ma trận khơng Z1 Z4 Z7 Z2 Z5 Z8 Z3 Z6 Z9 Tương tự thuật toán Roberts, Previtt, Sobel, Canny dựa định nghĩa đạo hàm để xây dựng mặt nạ tương ứng - Thuật toán Roberts 1 0 1 1 - Thuật toán Prewitt 1 1 1 0 1 - 1 1 1 Thuật toán Sobel 0 1 -44- 1 2 1 1 0 2 1 - 0 Thuật toán Canny Thuật toán phát biên Canny dựa vào phép toán đạo hàm theo hướng hướng tóm tắt theo bước sau: Bước : Chuyển ảnh màu sang ảnh đa mức xám Bước : Chập để làm trơn ảnh Bước 3: Lấy đạo hàm theo huớng để phát biên Bước : làm mảnh đường biên Trong thực tế điểm biên phát thơng qua kĩ thuật Canny, laplace, Prewitt khó biểu thị cạnh hồn chỉnh nhiễu (điều mà hầu hết ảnh có), chỗ đứt từ độ chiếu sáng không đồng ảnh hưởng khác mà sinh cường độ giả khơng liên tục Do giải thuật phát cạnh thường đính kèm theo cách liên kết cạnh phát đường bao thông qua xử lý cục xử lý toàn cục 2.3.2.1 Xử lý cục Bằng việc phân tích điểm ảnh vùng lân cận (3 x x ) điểm (x,y) ảnh mà gán nhãn điểm cạnh biên, ta thu tất điểm giống theo tiêu chuẩn định nghĩa trước liên kết với nhau, hình thành cạnh Có hai tính chất sử dụng cho việc thiết lập đồng dạng điểm cạnh độ dài hướng vector đạo hàm cấp để tạo điểm ảnh cạnh Một điểm vùng định nghĩa trước (x,y) liên kết với điểm ảnh (x,y) độ lớn hướng tiêu chuẩn đáp ứng, việc lặp lại khơng cịn điểm ảnh duyệt -45- 2.2.3.2 Xử lý tồn cục Kỹ thuật xử lý tồn cục tìm đường thẳng xấp xỉ qua n điểm ảnh Giả sử đường thẳng qua điểm ảnh (xi,yi) có dạng yi=axi+b, ta viết b=yi-axi Từ đó, đường thẳng tìm kiếm mặt phẳng tham số ab 2.3.3 Xác định chu vi, diện tích hạt Để tìm diện tích chu vi hạt điều thành phẩm, ta cần xác định phân biệt hạt điều cách xác định ranh giới ảnh hạt, phát biên ảnh Sau tách biên ảnh, phân đoạn ảnh dựa không liên tục mức xám, làm việc với thành phần ảnh, cụ thể luận văn hạt điều thành phẩm riêng lẻ ảnh Trên sở tìm diện tích hạt ảnh - Diện tích hạt ảnh xác định cách đến số pixel biên biên, để đếm xác ta thực đếm đến đâu xóa đến đó, hết - Chu vi thực việc đếm pixel biên ảnh, với biên ảnh làm mỏng đến pixel Sau tìm diện tích hạt, đem sánh với diện tích hạt mẫu để phân loại vào loại A, B, C mục đích luận văn -46- Chương : THỬ NGHIỆM PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THÀNH PHẨM 3.1 Bài toán Phân loại hạt điều thành phẩm theo kích thước dựa sở xử lý ảnh toán cần thiết giai đoạn nay, nhằm đáp ứng nhu cầu tự động hóa, giảm thiểu công nhân, nâng cao xuất lao động Nhiệm vụ ứng dụng đưa hạt điều ảnh thuộc loại theo chuẩn xuất ngành điều, giúp phân loại cách tự động Yêu cầu: Trong phạm vi đề tài, ảnh hạt điều rời rạc nhau, chụp khoảng cách khơng gian có độ sáng không đổi Đầu vào: ảnh chụp khay điều với loại hạt điều thành phẩm Đầu ra: ảnh khay điều với loại hạt điều phân loại : A, B, C 3.2 Xây dựng chương trình Hạt điều thành phẩm phân loại 240 – A, 320 – B, 450 – C,… để xuất Các hạt điều phân loại theo tiêu chuẩn hiệp hội điều Việt Nam dựa vào số hạt/ số gram điều nhiên thực tế cho thấy việc phân loại thực thông qua thị giác người, hạt điều có kích thước to phân vào loại 240 – A, nhỏ phân vào loại 320 – B , nhỏ phân vào 450 – C,… sở thu nhận hạt điều có kích thước nhỏ (Min) lớn (Max) loại A, B, C Giải toán phân loại thực chất tốn tách biên tính diện tích hạt ảnh, với thuật tốn phát tách biên ảnh, làm mảnh đường biên Từ xây dựng ứng dụng xử lý ảnh với ngôn ngữ C++ Visual Studio thư viện Opencv Thư viện Opencv thư viện mã nguồn mở với nhiều hàm dùng để xử lý hình ảnh: -47- 3.3 Một số hàm thư viện Opencv sử dụng luận văn - Hàm khử nhiễu Mean Filter cvSmooth(grayImg,averageImg,CV_BLUR); cvSmooth: tên hàm grayImg: ảnh gốc chuyển ảnh xám averageImg: ảnh sau khử nhiễu CV_BLUR: giá trị khử nhiễu Mean - Hàm khử nhiễu Median Filter Tương tự hàm khử nhiễu Mean Filter, khác giá trị khử nhiễu : CV_MEDIAN - Hàm khử nhiễu muối tiêu Gaussian Tương tự hàm khử nhiễu Mean Filter, khác giá trị khử nhiễu : CV_GAUSSIAN - Hàm lọc tìm biên ảnh Sobel cv::Sobel(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int dx,int dy, int ksize = 3, double scale = (1,0) , double delta = (0,0),int borderType = 4); Phân tích • src: Là ảnh gốc • dst: Là ảnh sau thực phép lọc số ảnh • ksize: Là kích thước ma trận lọc Giá trị mặc định • ddepth: Làđộ sâu ảnh sau phép lọc: VD: CV_32F, CV_64F, • dx: Là đạo hàm theo hướng x • dy: Là đạo hàm theo hướng y Để đạo hàm theo hướng ta đặt giá trị lên • scale delta: Là thông số tùy chọn cho việc tính giá trị đạo hàm lưu giá trị vi sai vào ảnh sau phép lọc Mặc định • borderType: Là phương pháp để ước lượng chỉnh điểm ảnh phép lọc chúng vượt khỏi giới hạn ảnh giá trị mặc định -48- - Lọc Laplace tìm đường biên cục cho ảnh cv::Laplace(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1,double scale = (1,0), double delta = (0,0), int borderType = 4); ngồi cịn có hàm dị biên Canny, lọc trung bình, trung vị, hàm lọc nhiễu Gaussian,… hàm thư viện Opencv giúp cơng việc xử lý hình ảnh nhanh gọn 3.4 Thực phân loại ứng dụng Để phân loại hạt điều thành phẩm, ta thu nhận hình ảnh hạt điều thành phẩm từ nhà máy xí nghiệp với nhiều hạt điều với kích thước khác nhau, bên cạnh lấy mẫu sản phẩm A, B, C để làm ngưỡng cho việc phân loại, việc so sánh phân loại tay phân loại tự động có ưu nhược điểm Để làm điều này, phù hợp phạm vi luận văn phải chụp hạt điều cự ly, khơng gian có độ sáng khơng đổi để thu loại hạt điều thành phẩm với kích thước khác nhau, từ xác định mức Min, Max loại Trong ứng dụng Min loại 240 - A là: 3000 pixel; Max loại 240 - A là: 8000 Pixel; Min loại 320 - B là: 1900Pixel; Max loại 320 - B là: 3000pixel; Min loại 450 - C là: 800 Pixel; Max loại 450 - C là: 1900 pixel; -49- Hình 3.1 ảnh hạt điều phân loại 240 – loại A (điển hình ) Hình 3.2 ảnh hạt điều 320 – loại B Điển hình -50- Hình 3.3 hạt điều 450- Loại C điển hình Cùng với hình chụp loại hạt điều chưa phân loại để test thử Dựa mẫu hạt điều chưa phân loại, hình thành thuật tốn để tính diện tích hạt, trước hết ta cần xám hóa ảnh, sau tách biên làm mảnh đường biên, …, hàm thư viện xử lý ảnh Opencv đáp ứng yêu cẩu Dùng ngơn ngữ C++ Visual Studio hình 3.4 để viết chương trình Hình 3.4 chương trình visual studio Hình 3.5 giao diện chương trình, chương trình phân loại, mục đích tìm hạt điều thuộc loại nào, để phân vào loại A, B, C, để kiểm tra xem tất hạt đạt chuẩn kích thước đồng loại hay khơng nên chương trình có chức -51- Hình 3.5 Giao diện chương trình phân loại hạt điều thành phẩm Gồm button : Button Open image dùng để mở ảnh chụp hạt điều , đồng thời nhận ảnh chụp phân loại hạt ảnh thuộc loại Button Ok Cancel để khỏi chương trình, Trong luận văn có thêm chương trình khác, dùng để kiểm tra kết ảnh xám, ảnh nhị phân, lọc nhiễu, histogram, tách biên, … Với giao diện hình 3.6 Hình 3.6 giao diện chương trình kiểm tra kết luận văn Với chức sau: Button Browse IMG dùng để Browse ảnh chụp cần xử lý -52- Vào Convert - > To Gray để chuyển ảnh màu thành ảnh xám Convert -> To Binary để chuyển sang ảnh nhị phân Histogram - >biểu đồ, để xem biểu đồ mức xám ảnh Histogram -> cân , để xem ảnh cân Filter -> Mean: xem ảnh lọc nhiễu Mean Filter -> Median: xem ảnh lọc nhiễu Median Filter -> Gaussian: xem ảnh lọc nhiễu Gauss Tách biên -> Laplace: ảnh tách biên laplace Tách biên -> Sobel: ảnh tách biên Sobel Tách biên -> Canny: ảnh tách biên Canny 3.5 Một số hình ảnh test thử chương trình phân loại Hình 3.7 Test hình ảnh loại hạt khay điều -53- Hình 3.8 Test hạt loại 240 – A Hình 3.9 Test mặt hàng 320 – B -54- Hình 3.10 Test mặt hàng 450 – C Nhận xét: Trong trình test thử nhiều mẫu chương trình, có số hạt điều thành phẩm hình ảnh cơng nhân phân loại chưa xác, cụ thể kích cỡ hạt điều loại A lại đưa vào loại B, ngược lại, … Chương trình giải vấn đề đó, xác định loại hạt thuộc kích thước nào, phân loại nào, tăng đồng kích thước, làm tăng mẫu mã giá trị mặt hàng lên cao Bảng 3.11 So sánh phân loại thủ công phân loại dùng ứng dụng Số lần / Loại Tổng số hạt Đạt tiêu chuẩn Chưa đạt Lần 1/ A 11 11 Lần / A 11 10 Lần / B 17 12 Lần / B 31 29 -55- Lần / B 12 10 Lần /B 12 12 Tổng 94 84 10 89.4 % 10.6% Số % So với phân loại phương pháp thủ công Ứng dụng phân loại đạt 89.4%, sai số trình phân loại giải camera tốt trường hợp ánh sáng cải thiện 3.6 KẾT LUẬN Xử lý ảnh phần quan trọng thị giác máy tính, gồm nhiều giai đoạn, đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh phân loại hạt điều thành phẩm theo kích thước” tập trung vào biên, kỹ thuật phát tách biên ảnh, đồng thời sở tính tốn vả phân loại hạt điều theo chuẩn hiệp hội điều Việt Nam Ứng dụng xây dựng phát triển hệ điều hành windows, sử dụng ngơn ngữ lập trình C++, kết hợp với thư viện Opencv với nhiều hàm xử lý ảnh để tập trung nghiên cứu vấn đề sau: Nhị phân, xám hóa ảnh đầu vào Các lọc nhiễu ảnh Phát tách biên ảnh Trên sở tính tốn, phân loại hạt điều thành phẩm thuộc loại A, B, C phạm vi luận văn đưa Do thời gian có hạn khả cịn nhiều hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi sai sót định, mong nhận góp ý thầy cơ, bạn bè để luận văn hoàn thiện -56- Hướng phát triển đề tài: Thực phân loại cho nhiều mẫu loại hạt điều Ngoài phạm vi luận văn loại A, B, C hiệp hội ngành điều cịn có tiêu chuẩn khác cho hạt điều xuất khẩu, đặc biệt màu sắc để đánh giá độ bóng sáng hạt điều Tiếp tục nghiên cứu hệ thống phân loại hạt điều thành phẩm Trong phạm vi đề tài nghiên cứu tách biên vật ảnh để từ tính tốn kích thước phân loại vật ảnh, để đề tài ứng dụng thực tế, cần tiếp tục nghiên cứu hệ thống phân loại, điều khiển camera nhận hạt phân loại Thiết kế hệ thống để hạt phân loại tách mà không bị vỡ hạt, … TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy “Nhập môn xử lý ảnh”, Đại học bách khoa Hà Nội , Nhà xuất thống kê – 2008 [2] Nguyễn Quang Hoan “Xử lý ảnh” Học viện bưu viễn thơng, Hà Nội – 2006 [3] Đỗ Năng Tồn – Phạm Việt Bình “Xử lý ảnh”,Đại học Thái Nguyên, NXB khoa học kỹ thuật, 2008 [4] Tạp chí khoa học Đại học quốc gia Hà Nội :Khoa học tự nhiên công nghệ, tập 31, số (2015) 1- [5] Luận văn ThS “Kiểm định hạt gạo dùng phương pháp xử lý ảnh” Phan Như Quân chuyên ngành kỹ thuật điện – điện tử , ĐHSPKT TPHCM, 2009 [6] Phạm Việt Bình (2006) , “Một số tính chất phép tốn hình thái ứng dụng phát biên”, tạp chí tin học điều khiển học , tập 22, số 2,2006, 155-163 [7] Phạm Việt Bình , Ngơ Mạnh Hùng, Đỗ Năng Toàn (2005), “Một số cải tiến thuật tốn dị biên ứng dụng làm mảnh đối tượng” , Kỷ yếu Hội Thảo Khoa Học Quốc Gia lần thứ – nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin –FAIR’05, TPHCM, 23,24/09/2005, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội 2005, 432 -441 [8] J.R.Paker (1997), Algorithms for Image Processing and Computer Vision John Wiley & Sons, Inc [9] T.Pavlidis (1982) , Algorithms for Graphics and Image Processing, Computer Science Press ... nhận hạt điều phân vào loại NỘI DUNG THỰC HIỆN Tính diện tích hạt điều thành phẩm giúp cho việc phân loại hạt điều - thuộc loại hạt điều loại A,B,C Viết chương trình: Phân loại hạt điều thành phẩm. .. mặt khác xử lý ảnh giúp tương tác tốt máy tính Quá trình xử lý ảnh biểu diễn theo mơ hình (hình 1.1) sau: Ảnh đầu vào Xử Lý Ảnh Ảnh tốt Kết luận Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Xử lý ảnh hạt điều Để... HỌC LẠC HỒNG ***** TRẦN VĂN HẢI ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÂN LOẠI HẠT ĐIỀU THÀNH PHẨM THEO KÍCH THƯỚC CHUYÊN NGÀNH : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN MÃ SỐ : 60.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN