Kỹ thuật thu nhận ảnh image representation and modeling

Kỹ thuật thu nhận ảnh image representation and modeling

Chơng Hai: thu nhận ảnh thu nhận ảnh image representation and modeling Chơng giới thiệu trình thu nhận ảnh nh thiết bị dùng hệ thống xử lý ảnh Tiếp theo trình lấy mẫu lợng tử hoá ảnh Đồng thời giới thiệu số phơng pháp biểu diễn ảnh, kiểu tệp cấu trúc chúng dùng lu trữ ảnh nh IMG, PCX,TIFF, Cuối cùng, trình bày nguyên tắc tái ảnh gồm kỹ thuật Bayer Dithering, Rylander Pattern Matrix 2.1 thiết bị thu nhận ảnh kỹ thuật phân tích màu 2.1.1 Thiết bị thu nhận ¶nh Mét hƯ thèng xư lý ¶nh cã thĨ trang bị kèm theo hệ thống thông tin địa lý - GIS (Geographical Information System) hay hệ MORPHO (giá khoảng7 đến triệu USD) hệ thống máy tính cá nhân Các thiết bị thu ảnh thông thờng gồm máy quay (camera) cộng với chuyển đổi tơng tự số AD(Analog to Digital) máy quét (scanner) chuyên dụng Các thiết bị thu nhận ảnh cho ảnh trắng đen B/W (Black & White) với mËt ®é tõ 400 ®Õn 1600 dpi (dot per inch) ảnh màu 600 dpi Với ảnh B/W mức màu z Với ảnh đa cấp xám, mức xám biến thiên từ đến 255 ảnh màu, điểm ảnh lu trữ bytes ®ã ta cã 8x3 = 24 mµu (cì 16, triệu màu) Khi dùng scanner, dòng photodiot quét ngang ảnh (quét theo hàng) cho ảnh với độ phân giải ngang tốt Đầu scanner ảnh ma trận số mà ta quen gọi đồ ảnh (ảnh Bitmap) Bộ số hoá (digitalizer) tạo ảnh vector có hớng Trong xử lý ảnh máy tính, ta không nói đến thiết bị monitor (màn hình) để ảnh Monitor có nhiều loại khác nhau: - CGA : 640 x 320 x 16 mµu, - EGA : 640 x 350 x 16 mµu, - VGA : 640 x 480 x 16 mµu, - SVGA: 1024 x 768 x 256 màu Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác Theo lý thuyết màu Thomas đa từ năm 1802, màu tổ hợp từ màu bản: Red (đỏ), Green (lục) Blue (lơ) Thiết bị ảnh máy in đen trắng, máy in màu hay máy vẽ (plotter) Máy vẽ có nhiều loại: loại dùng bút, loại phun mực Nhìn chung, hệ thống thu nhận ảnh thực trình: - Cảm biến: biến đổi lợng quang học (ánh sáng) thành lợng điện - Tổng hợp lợng điện thành ảnh 2.1.2 Biểu diễn màu ánh sáng màu tổ hợp ánh sáng đơn sắc Mắt ngời cảm nhận đợc vài chục màu, song lại phân biệt đợc tới hàng ngàn màu Có thuộc tính chủ yếu cảm nhận màu: - Brightness: sắc màu, gọi độ chói Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 10 Chơng Hai: thu nhận ảnh - Hue : sắc lợng, gọi sắc thái màu - Saturation: độ bÃo hoà Với nguồn sáng đơn sắc, độ hue tơng ứng với bớc sóng Độ bÃo hoà thay đổi nhanh ta thêm lợng ánh sáng trắng Hình 2.1 mô tả mối liên quan đại lợng màu chủ yếu R, G B Với điểm W* cố định, kí hiệu G, R, B vị trí tơng đối phổ màu đỏ, lục lơ Do tán sắc ánh sáng (ứng với khai triển Fourier) mà ta nhìn rõ màu Theo Maxwell, võng mạc mắt có loại tế bào hình nón cảm thụ màu øng víi phỉ hÊp thơ S1(λ), S2(λ) vµ S3(λ) White - Một màu điểm lines of greys W* Hue vòng tròn - Nếu White vµ Black lµ nh S G S R đờng tròn lớn B R điểm bÃo hoà Saturation - S thay đổi theo bán kÝnh - H thay ®ỉi theo gãc θ - W* sẵc màu Black Hình 2.1 Hệ toạ độ màu RGB λmin = 380 nm; λ max = 780 nm S1(λ) S2(λ) S3(λ) 100 80 60 40 20 400 500 yellow 600 green 650 blue Hình 2.2 Các đờng cong cảm nhận S1, S2 S3 Theo lý thuyết màu, phân bố phổ lợng nguồn sáng màu ký hiệu C() tổ hợp màu theo nguyên tắc màu mô tả hình 2.3 dới đây: Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 11 Chơng Hai: thu nhận ¶nh ∫s1(x)c(λ)dλ ∫ s2(x)c(λ)dλ c(λ) α1(C) α2(C) ∫ s3(x)c(λ)dλ α3(C) Hình 2.3 Nguyên tắc tổ hợp màu m ax Do ®ã, αi(C) = ∫ Si (λ)c(λ)dλ víi i = 1, 2, (2.1) m in i(C) gọi đáp ứng phổ (spectral responses) Phơng trình 2.1 gọi phơng trình biểu diễn màu Nếu C1() C2() hai phân bố phổ lợng tạo nên đáp ứng phổ α1(C1) vµ α2(C2) mµ αi(C1) = αi(C2), víi i =1, 2, hai màu C1 C2 nh (sánh đợc) 2.1.3 Tổng hợp màu sánh màu Một vấn đề lý thuyết biểu diễn màu sử dụng tập nguồn sáng (màu) để biểu diễn màu Theo lý thuyết màu Thomas, ngời ta hạn chế số màu màu bản: đỏ, lục lơ Giả sử ba nguồn sáng có phân phối phổ lợng pk( ) với k =1, 2, vµ: χ ∫ pk( χ)dχ = χ max Để sánh màu C(), giả sử màu đợc tổ hợp theo tỉ lệ k(), k =1, 2, 3, nh vËy: ∑ βk(χ)pk( χ) sÏ cho C() Thay giá trị vào phơng trình 2.1 ta cã: k =1 λm ax ∫S αi(C) = λm in i (λ)[ ∑ βk(χ)pk( χ)] dλ = k =1 ∑ ∑ βk(χ) k =1 ∫ pk( χ)Si(χ)dχ χ max χ = χ βk(χ)ai,k víi ai,k = k =1 ∫ pk( χ)Si(χ)dχ χ max Nh vậy, tổng hợp màu theo phép cộng: màu X = đỏ + xanh + lơ với 1, hệ số tổng hợp Phơng pháp hay đợc dùng ảnh dân dụng Lý thuyết tổng hợp màu cho phép đa số luật sánh màu sau: i) màu sánh nhiều màu ii) nguồn sáng màu tổng hợp tổng nguồn sáng màu thành phần iii) màu C1 sánh đợc với màu C1' C2 sánh đợc với màu C2' th×: - α1 C1+ α2 C2 = α1C1'+ α2 C2' : luËt céng mµu - nÕu C1+ C2 = C1'+ C2' C2 = C2' C1 = C1' Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 12 Chơng Hai: thu nhận ảnh iv) luật bắc cầu: C1 = C2 C2 = C3 C1 = C3 dấu = có nghĩa sánh đợc 2.1.4 Hệ toạ độ màu Tổ chức quốc tế chuẩn hoá màu CIE(Commision Internationale d'Eclairage) đa số chuẩn để biểu diễn màu Các hệ có chuẩn riêng đề cập đến chuẩn màu CIE-RGB (hệ toạ độ dùng màu bản) Nh đà nêu trên, màu tổ hợp màu theo tỉ lệ Nh vậy, pixel ảnh màu kí hiệu Px ®ỵc viÕt: red    Px = green   blue    Ngêi ta dïng hƯ to¹ độ ba màu R-G-B(tơng ứng với hệ toạ độ x-y-z) để biểu diễn màu nh sau: Blue (lơ) (0,0,1) lơ Tím (1,0,1) (0,0,1) Tím xanh (1,1,1) vàng đậm (0,0,0) đen (1,0,0) đỏ (0,1,0) lục Green (lục) (1,1,0) vàng Red (đỏ) Trong cách biểu diễn ta có công thức: đỏ + lục + lơ =1 Công thức gọi công thức Maxell Trong hình vẽ trên, tam giác tạo ba đờng đứt đoạn gọi tam giác Maxell Ta chuyển từ hệ toạ độ màu hệ toạ độ x-y-z 2.2 Lấy mẫu lợng tử hoá (Image Sampling and quantization) Yêu cầu xử lý ảnh máy tính đa ảnh dạng biểu diễn số thích hợp, nghĩa ảnh phải đợc biểu diễn ma trận hữu hạn tơng ứng với việc lấy mẫu ảnh lới rời rạc pixel đợc lợng hoá số hữu hạn bit ảnh số đợc lợng hoá đợc xử lý hay chuyển qua bớc biến đổi số tơng tự - DA(Digital to Analog) để tái thiết bị ảnh 2.2.1 Quét ảnh (Image scanning) Phơng pháp chung để lấy mẫu quét ảnh theo hàng mà hoá hàng Về nguyên tắc, đối tợng, phim hay giấy suốt đợc chiếu sáng liên tục để tạo nên ảnh điện tử cảm quang Tuỳ theo loại camera mà cảm quang chất quang dẫn hay quang trun HƯ thèng camera èng sư dơng ph¬ng pháp scan-outdigitalizer; hệ thống camera CCD(Charge Coup;ed Device) cho ¶nh ma trËn HiƯn NhËp m«n xư lý ¶nh sè - ĐHBK Hà nội 13 Chơng Hai: thu nhận ảnh f(x,y) ảnh vào Lấy Mẫu Lợng hoá fi(x,y) u(m,n) Máy tính Biến đổi D->A u(m,n) Hình 2.4 Lấy mẫu lợng hoá Camera CCD thực thiết bị mẫu hoá tín hiệu chiều gọi phơng pháp sefl-scanning matrix Nguyên tắc phơng pháp đợc minh hoạ qua hình 2-6 trang bên ã Lý thuyết mẫu hoá chiều - ảnh với dải giới hạn (Band limited Images) Một hàm f(x,y) gọi dải giới hạn nÕu khai triĨn Fourier F(ξ1, ξ2) cđa nã lµ bên miền bao (hình 2.5) F(1, 2) = víi ξ1 > ξx0 , ξ2 > ξy0 (2.2) Víi x0 y0 dải giới hạn theo x y ảnh Quá trình số hoá ảnh hiểu nh mô hình tín hiệu dải giới hạn Một ảnh dải giới hạn f(x,y) thoả mÃn phơng trình 2.2 đợc lấy mẫu lới hình chữ nhật với bớc nhảy x, y khôi phục lại sai sót dựa giá trị mÉu f(m∆x,n∆y) Theo lý thuyÕt lÊy mÉu xö lý tÝn hiƯu, nÕu tÇn sè lÊy mÉu theo x, y lớn lần dải giới hạn x0, y0 hay tơng đơng với: = xs > x 0, ∆x = ξys > ξy0 ∆y th× cã thể khôi phục đợc Tỉ số Nyquist đề xuất mang tên tỉ số Nyquist F(1, 2) - ξx0 ξ1 ξ10 ξ2 ξ20 ξy0 ξ10 ξ1 -ξy0 Hình 2.5 Khai triển Fourier hàm dải giới hạn Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 14 Chơng Hai: thu nhận ảnh camera Chiếu sáng (illumination) object/phim (đối tợng chiếu sáng) đích Hơn nữa, việc khôi phục lại ảnh nội suy theo công thức: a) Phơng pháp số hoá Scan-out Bộ Chuyển Mạch điều khiển (Switch &logic control) Hình 2.6 Phơng pháp lấy mẫu & lợng hoá ảnh Bộ f(x,y) = Lợng hoá u(m,n) b) Phơng pháp Self-scanning array f ( mx, ny)( m , n =−∞ sin( xξxs − x) π sin( yξys − n ) π )( ) ( xξxs − m ) π ) ( yξys − m ) π (2.3) Trong thùc tÕ, nhiÔu ngÉu nhiên có mặt tín hiệu ảnh Do đó, lý thuyết lấy mẫu phải đợc mở rộng với số kỹ thuật khác nh: lới không vuông, lới bát giác Để đơn giản trình bày, kỹ thuật không nêu Độc giả có quan tâm xin tham khảo tài liệu[1] 2.2.2 Lợng hoá ảnh (Image Quantization) 2.2.2.1 Khái niệm nguyên tắc lợng hoá ảnh Lợng hoá ảnh bớc việc lấymẫu, nhằm thực ánh xạ từ biến liên tục u sang biến rời rạc u* với giá trị thuộc tập hữu hạn {r1, r2, , rL} ánh xạ thờng hàm bậc thang (hình 2.7) tuân theo nguyên tắc sau: Cho {tk, k=1, 2, L+1} lµ mét tập bớc dịch chuyển hay mức độ định; t1 giá trị nhỏ tL+1 giá trị lớn u Cách đơn giản dùng lợng hoá Theo phơng pháp này, giả sử đẩu cảm biến ảnh nhận giá trị từ đến 10.0 Nếu mẫu lợng hoá 256 mức, bớc dịch chuyển tk mức xây dựng lại rk đợc tính bởi: tk = 10( k − 1) 256 víi k =1, 2, ,257; rk = tk - víi k =1, 2, , 256 256 Đại lợng q = tk - tk-1 = rk - rk-1 số với giá trị k gọi khoảng lợng hoá Trong phần này, ta xem xét lợng hoá không nhớ (zero memory quantizer), có nghĩa đầu phụ thuộc đầu vào Các lợng hoá kiểu có ích kỹ thuật mà hoá ảnh nh mà hoá điều xung PCM Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 15 Chơng Hai: thu nhận ảnh (Pulse Code Modulation), PCM vi phân, chuyển mÃ, v v Chú ý rằng, ánh xạ lợng hoá không thuận nghịch, nghĩa với đầu đà cho, đầu vào không Vì vậy, ngời ta đà nghiên cứu bổ xung nhiều kỹ thuật khác để cực tiểu hoá biến dạng, tăng hiệu Một kỹ thuật phổ dụng trung bình bình phơng cực tiểu (do Lloyd-max đề xuất) mô tả dới u* u Bộ đầu u* lợng hoá u lỗi lợng hoá Hình 2.7 Mô hình lợng hoá 2.2.2.2 Kỹ thuật lợng hoá trung bình bình phơng cực tiểu Kỹ thuật nhằm cực tiểu hoá sai số trung bình bình phơng số mức lợng hoá đà cho Cho u biến thực ngẫu nhiên với hàm mật độ liên tục Pu(u) Mong muốn tìm đợc mức độ định tk mức khôi phục lại rk với lợng hoá L mức cho sai số trung bình bình phơng nhỏ = E[(u - u*)2] = Gäi tL − ( u − u*) Pu( u)du t1 ∫ (2.4) NhiƯm vơ tìm Viết lại (2.4) ta có: ti + ( u − ri ) Pu ( u)du ε= i=0, 1, ., L-1 (2.5) i =1 t1 Để tính rk, ta cần giải hệ phơng trình (nhận đợc lấy vi phân 2.5): (tk -rk-1)2Pu(tk) - (tk - rk) 2Pu(tk) = L ∑ ∫ tk +1 ∫ (u - rk)Pu(u)du =0 tk Lu ý tk tk-1, giá trị tk vµ rk cho bëi: tk = (rk - rk-1)/2 k = 1, 2, L NhËp m«n xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội (2.6) 16 Chơng Hai: thu nhận ảnh tk + upu ( u)du tk vµ rk = tk +1 k = 0, 1, , L-1 pu ( u)du tk Th«ng thờng hệ phơng trình (2.6), (2.7) không tuyến tính (2.7) Kết chứng tỏ mức dịch chuyển tối u nằm nửa đờng mức xkhôi phục lại Các mức khôi phục lại tối u nằm trọng tâm phân bố mật độ mức dịch chuyển Giải hệ phơng trình (2.6) & (2.7) ta thu đợc cận t1 tL+1 Trong thực tế, ngời ta hay áp dụng phơng pháp Newton để giải phơng trình Khi số mức lợng hoá lớn, ngời ta dùng phơng pháp xấp xỉ mật độ xác suất nh hàm khôn ngoan (picewise) pu(u) = pu(vi) víi vi = (ti + ti+1); ti u < ti+1 Thay giá trị pu(u) vào 2.5 tính cực tiểu hoá, ta có lời giải xấp xỉ cho mức định ti+1[1]: ti+1 = tk + A [ pu( u)] −1/ du t1 ∫ ti +1 ∫ [ p ( u)] u −1/ − t1 (2.8) du ti víi A = tL+1 - t1 vµ rk = (k/L)A, k=1,2, ,L Tõ ta dễ dàng tính đợc giá trị sai số (*) Các hàm mật độ thờng dùng hàm Gauss hàm Laplace Hàm Gauss có dạng: Pu(u) = πσ exp( − ( u − µ) 2σ ) (2.9) Hµm Laplace cã d¹ng: Pu(u) = /2 * exp(-u-à) (2.10) đó: - kỳ vọng toán học - hiệp biến với biến ngẫu nhiên u hàm Gauss Hiệp biến Laplace đợc tính =2/ Trờng hợp đặc biệt, phân bố hệ phơng trình (2.6) & (2.7) lµ tuyÕn tÝnh vµ sÏ cho ta khoảng mức dịch chuyển mức khôi phục lại Do vậy, phép lợng hoá có tên lợng hoá tuyến tính Giả sử hàm mật độ cho công thức: pu(u) = 1/(tL+1 - t1) ti u ti+1 khác Từ phơng trình (2.7) ta có: rk = t k + − t k ) tk + − tk = 2( tk + − tk ) (2.11) ®ã tk = (tk+1 - tk)/2 ⇒ tk = tk-1 = tk+1 - tk = const = q Cuèi cïng ta cã q = (tL+1 -t1)/L; tk = tk-1 + q; rk = tk - q/2 (2.12) Nh vậy, mức dịch chuyển mức khôi phục lại cách Sai số phép lợng hoá u - u* phân phối khoảng (-q/2 , q/2) Sai số trung bình bình phơng là: Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 17 Chơng Hai: thu nhận ảnh q /2 q2 u du = ε = ∫ q q /2 12 (2.13)* Lợng hoá nh thuận tiện cho cài đặt Tuy nhiên, thực tế ta gặp nhiều loại phân bố không biến ngẫu nhiên Độc giả quan tâm đến biến đổi nh so sánh kết số phơng pháp xin tham khảo tài liệu [1] 2.3 số phơng pháp biểu diễn ảnh (image representation) Sau bớc số hoá, ảnh đợc lu trữ hay chuyển sang giai đoạn phân tích Trớc đề cập đến vấn đề lu trữ ảnh, ta cần xem xét ảnh đợc biểu diễn nhớ máy tính Phần đà nói đến mô hình toán học để biểu diễn ảnh Nếu lu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu đồ ảnh, dung lợng lớn, tốn mà nhiều không hiệu theo quan điểm ứng dụng Thờng ngời ta không biểu diễn toàn ảnh thô mà tập trung đặc tả đặc trng ảnh nh: biên ảnh (Boundary) hay vùng ảnh (Region) Các kỹ thuật phát biên hay phân vùng ảnh đợc giới thiệu kỹ chơng Dới giới thiệu số phơng pháp biểu diễn Thờng ngời ta dùng: - Biểu diễn mà loạt dài (Run - Length Code) - BiĨu diƠn m· xÝch (Chaine Code) - BiĨu diƠn mà tứ phân (Quad Tree Code) Ngoài dùng mô hình thống kê 2.3.1 Mà loạt dài Phơng pháp hay dùng biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân Một vùng ảnh R biểu diễn đơn giản nhờ ma trận nhị phân: u(m,n) = nÕu (m,n) ∈ R nÕu kh«ng Víi cách biểu diễn trên, vùng ảnh hay ảnh nhị phân đợc xem nh gồm chuỗi hay đan xen Các chuỗi gọi mạch (run) Theo phơng pháp này, mạch đợc biểu diễn địa bắt đầu mạch chiều dài mạch theo dạng: (, chiều dài) ảnh đợc biểu diễn (1,1) 1, (1,3) 2 (2,0) 4, (3,1) Hình 2.8 ảnh nhị phân biểu diễn mà loạt dài tơng ứng Nhiều dạng biến thể khác khác phơng pháp đề cập chi tiết Chơng (8.2.1) 2.3.2 Mà xích Mà xích thờng đợc dùng để biểu diễn biên ảnh Thay lu trữ toàn ảnh, ngời ta lu trữ dÃy điểm ảnh nh A, B, , M (hình 2.9) Theo phơng pháp này, hớng véctơ nối điểm biên liên tục đợc mà hoá Khi ảnh đợc biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A với chuỗi từ mà Điều đợc minh hoạ hình 2-9 dới Một biến thể phơng pháp tăng số hớng Với biên nhiều phơng pháp khác (Chơng 5) Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 18 Chơng Hai: thu nhận ảnh A M B K 4J2 J E C F D G 5 I H Hình 2-9 Hớng điểm biên mà tơng ứng A 111 110 000 001 000 110 101 110 101 010 100 010 2.3.3 Mà tứ phân Theo phơng pháp m· tø ph©n, mét vïng cđa coi nh bao kÝn một hình chữ nhật Vùng đợc chia lµm vïng (quadrant) NÕu mét vïng gåm toàn điểm đen (1) hay toàn điểm trắng(0) không cần chia tiếp Trong trờng hợp ngợc lại, vùng gồm đen trắng gọi vùng xám lại tiếp tục đợc chia làm vùng tiếp Quá trình chia dừng lại chia tiếp đợc nữa, có nghĩa vùng chứa điểm đen hay trắng Nh vậy, biểu diễn gồm chuỗi ký hiệu b(black), w (white) g(grey) kÌm theo ký hiƯu m· ho¸ vïng BiĨu diễn theo phơng pháp u việt so với phơng pháp trên, so với mà loạt dài Tuy nhiên, để tính toán số đo hình nh chu vi, mô men khó 2.4 Các định dạng ảnh xử lý ảnh ảnh thu đợc sau trình số hoá có nhiều loại khác nhau, phụ thuộc vào kỹ thuật số hoá ảnh Nh đà nói phần , ta chia làm loại: ảnh đen trắng ảnh màu ảnh thu nhận đợc lu trữ tệp để phục vụ cho bớc xử lý Dới trình bày số định dạng ảnh thông dụng hay dùng trình xử lý ảnh 2.4.1 Định dạng ảnh IMG ảnh IMG ảnh đen trắng Phần đầu ảnh IMG có 16 bytes chứa thông tin cần thiết : + bytes đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh IMG Giá trị bytes viết dới dạng Hexa: 0x0001 0x0008 0x0001 + bytes tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin Đó độ dài dÃy bytes kề liền mà dÃy đợc lặp lại số lần Số lần lặp đợc lu byte đếm Nhiều dÃy giống đợc lu byte Đó cách lu trữ nén đợc đề cập chi tiết chơng + bytes tiếp: mô tả kích cỡ pixel + bytes tiếp : số pixel dòng ảnh + bytes cuối: số dòng ảnh ảnh ảnh IMG đợc nén theo dòng Mỗi dòng bao gồm gói(pack) Các dòng giống đợc nén thành gói Có loại gói sau: ã Loại 1: Gói dòng giống Quy cách gói tin nh sau: 0x00 0x00 0xFF Count Ba byte đầu cho biết số c¸c d·y gièng nhau; byte cuèi cho biÕt sè c¸c dòng giống Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 19 Chơng Hai: thu nhận ảnh ã Loại 2: Gói dÃy giống Quy cách gói tin nµy nh sau: 0x00 Count Byte thø hai cho biết số dÃy giống đợc nén gói Độ dài dÃy ghi đầu tệp ã Loại 3: DÃy pixel không giống nhau, không lặp lại không nén đợc Qui cách nh sau: 0x80 Count Byte thứ hai cho biết độ dài dÃy pixel không giống không nén đợc ã Loại 4: DÃy c¸c pixel gièng T theo c¸c bit cao cđa byte đầu đợc bật hay tắt Nếu bit cao đợc bật (giá trị 1) gói nén bytes gồm bit 0, số byte đợc nén đợc tính bit thấp lại Nếu bit cao tắt (giá trị 0) gói nén byte gồm toàn bit Số byte đợc nén đợc tính bit thấp lại Các gãi tin cđa file IMG phong phó nh vËy lµ ảnh IMG ảnh đen trắng, cần bit cho pixel thay nh đà nói Toàn ảnh có điểm sáng tối tơng ứng với giá trị giá trị Tỷ lệ nén kiểu định dạng cao 2.4.2 Định dạng ảnh PCX Định dạng ảnh PCX định dạng ảnh cổ điển Nó sử dụng phơng pháp mà loạt dài RLE (Run-Length-Encoded) để nén liệu ảnh Quá trình nén giải nén đợc thực dòng ảnh Thực tế, phơng pháp giải nén PCX hiệu so với kiểu IMG Tệp PCX gồm phần: đầu tệp (header), liệu ảnh (image data) bảng màu mở rộng(xem hình 2.10) Header tệp PCX có kích thớc cố định gồm 128 byte đợc phân bố nh sau: + byte : kiểu định dạng Nếu kiểu PCX/PCC có giá trị 0Ah + byte: version sử dụng để nén ảnh, có giá trị sau: - 0: version 2.5 - 2: version 2.8 với bảng màu - 3: version 2.8 hay 3.0 bảng màu - 5: version 3.0 có bảng màu + byte: phơng pháp mà hoá Nếu mà hoá theo phơng pháp BYTE PACKED, không phơng pháp RLE + byte: số bit cho điểm ảnh plane + word: toạ độ góc trái ảnh Với kiểu PCX có giá trị (0,0); PCC khác (0,0) + word: toạ độ góc phải díi + word: kÝch thíc bỊ réng vµ bỊ cao ảnh + word: số điểm ảnh + word: độ phân giải hình + word + 48 byte: chia thành 16 nhóm, nhóm byte Mỗi nhóm chứa thông tin ghi mµu Nh vËy ta cã 16 ghi mµu + byte: không dùng đến đặt +1 byte: số bit plane mà ảnh sử dụng Với ảnh 16 màu, giá trị 4, với ảnh 256 màu (1 pixel/8 bit) số bit plane lại + byte: số bytes cho dòng quét ảnh Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 20 Chơng Hai: thu nhận ảnh + word: kiểu bảng màu + 58 byte: không dùng Tóm lại, định dạng ảnh PCX thờng đợc dùng để lu trữ ảnh thao tác đơn giản, cho phép nén giải nén nhanh Tuy nhiên cấu trúc cố định, nên số trờng hợp làm tăng kích thớc lu trữ Và nhợc điểm mà số ứng dụng lại sử dụng kiểu định dạng khác mềm dẻo hơn: định dạng TIFF (Targed Image File Format) mô tả dới 2.4.3 Định dạng ảnh TIFF Kiểu định dạng TIFF đợc thiết kế để làm nhẹ bớt vấn đề liên quan đến việc mở rộng tệp ảnh cố định Về cÊu tróc, nã cịng gåm phÇn chÝnh: - PhÇn Header (IFH): có tất tệp TIFF gåm byte: + word: chØ kiĨu t¹o tệp máy tính PC hay Macintosh Hai loại kh¸c rÊt lín ë thø tù c¸c byte lu trữ số dài hay byte Nếu trờng có giá trị 4D4Dh ảnh cho máy Macintosh; 4949h máy PC + word: version Từ có giá trị 42 Có thể coi đặc trng file TIFF không thay đổi Header 128 bytes Dữ liệu ảnh nén Bảng màu mở rộng Hình 2.10 Cấu trúc tệp ảnh dạng PCX + word: giá trị Offset theo byte tính từ đầu file tới cÊu tróc IFD(Image File Directory) lµ cÊu tróc thø hai file Thứ tự byte phụ thuộc vào dấu hiệu trờng - Phần thứ (IFD): Nó không sau cấu trúc IFH mà vị trí đợc xác định trờng Offset đầu tệp Có thể có hay nhiều IFD tồn file (nếu file có nhiều ảnh) Một IFD gồm: + byte: chứa DE (Directory Entry) + 12 byte DE xếp liên tiếp Mỗi DE chiếm 12 byte + byte : chứa Offset trỏ tới IFD Nếu IFD cuối trờng có giá trị - Cấu trúc phần liệu thứ 3: DE Các DE có độ dài cố định gồm 12 byte chia làm phần: + byte: Chỉ dấu hiệu mà tệp ảnh đà đợc xây dùng + byte: kiĨu d÷ liƯu cđa tham sè ¶nh Cã kiĨu tham sè c¬ b¶n: a) 1: BYTE (1 byte) Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 21 Chơng Hai: thu nhận ảnh b) 2: ASCII (1 byte) c) 3: SHORT (2 byte) d) 4: LONG (4 byte) e) 5: RATIONAL (8 byte) + byte: trờng độ dài (bộ đếm) chứa số lợng mục kiểu liệu đà Nó tổng số byte cần thiết để lu trữ Để có số liệu ta cần nhân số mục với kiểu liệu đà dùng + byte: Offset tới điểm bắt đầu liệu thực liên quan tới dấu hiệu, tức liệu liên quan với DE lu trữ vật lý với nằm vị trí file Dữ liệu chứa tệp thờng đợc tổ chức thành nhóm dòng (cột) quét liệu ảnh Cách tổ chức làm giảm nhớ cần thiết cho việc đọc tệp Việc giải nén đợc thực theo bốn kiểu khác đợc lu trữ byte dấu hiệu nén Nh đà nói trên, file ảnh TIFF dùng để giải vấn đề khã më réng cđa file PCX Tuy nhiªn, víi cïng ảnh việc dùng file PCX chiếm không gian nhớ 2.4.4 Định dạng ảnh GIF(Graphics Interchanger Format) Cách lu trữ kiểu PCX có lợi không gian lu trữ: với ảnh đen trắng kích thớc tệp nhỏ gốc từ đến7 lần Với ảnh 16 màu, kích thớc ảnh nhỏ ảnh gốc 2-3 lần, có trờng hợp xấp xỉ ảnh gốc Tuy nhiên, với ảnh 256 màu bộc lộ rõ khả nén Điều lý giải nh sau: số màu tăng lên, loạt dài xuất thế, lu trữ theo kiểu PCX không lợi Hơn nữa, ta muốn lu trữ nhiều đối tợng tệp ảnh nh kiểu định dạng TIFF, đòi hỏi có định dạng khác thích hợp Định dạng ảnh GIF hÃng ComputServer Incorporated (Mỹ) đề xuất lần vào năm 1990 Với định dạng GIF, vớng mắc mà định dạng khác gặp phải số màu ảnh tăng lên không Khi số màu tăng u định dạng GIF trội Những u có đợc GIF tiếp cận thuật toán nén LZW(Lempel-Ziv-Welch) Bản chÊt cđa kü tht nÐn LZW lµ dùa vµo sù lặp lại nhóm điểm loạt dài giống Do vậy, liệu lớn lặp lại nhiều (xem chơng 8) Dạng ảnh GIF cho chất lợng cao, độ phân giải đồ hoạ đạt cao, cho phép hiển thị hầu hết phần cứng đồ hoạ Định dạng tổng quát ảnh GIF nh sau: ã Chữ ký ảnh GIF note ã Bộ mô tả hiển thị GIF Header (7 byte) ã Bản đồ màu tổng thể Global Palette ã Mô tả đối tợng ảnh - Dấu phân cách - Bộ mô tả ảnh - Bản đồ màu cục - Dữ liệu ảnh Phần mô tả lặp n lần ảnh chứa n đối tợng ã Header Image (10 byte) Palete of Imge 1(nÕu cã) Data of Image ' ,' ký tù liªn kÕt ';' GIF terminator Phần đầu cuối ảnh GIF(terminator) - Chứ ký ảnh GIF có giá trị GIF87a Nó gồm ký tự, kí tự đầu kiểu định dạng, ký tự sau version ảnh - Bộ hình hiển thị: chứa mô tả thông số cho toàn ảnh GIF: + §é réng h×nh raster theo pixel: byte; + §é cao hình raster theo pixel: byte; Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 22 Chơng Hai: thu nhận ảnh + Các thông tin đồ màu, hình hiển thị, + Thông tin màu nền: byte; + Phần cha dùng: byte - Bản đồ màu tổng thể: mô tả màu tối u đòi hỏi bit M = Khi màu tổng thể đợc thể hiện, xác lập mô tả hình hiển thị Số lợng thực thể đồ màu lấy theo mô tả hình hiển thị m, với m lợng bit pixel thực thể chứa ®ùng byte (biĨu diƠn cêng ®é mµu cđa ba màu Red-Green-Blue) Cấu trúc khối nh sau: Bit mµu Red mµu Green mµu Blue mµu Red mµu Green mµu Blue Thø tù byte Mô tả giá trị màu đỏ theo index giá trị màu xanh lục theo index giá trị màu xanh lơ theo index giá trị màu đỏ theo index giá trị màu xanh lục theo index1 giá trị màu xanh lơ theo index - Bộ mô tả ảnh: định nghĩa vị trí thực tế phần mở rộng ảnh phạm vi không gian ảnh đà có phần mô tả hình hiển thị Nếu ảnh biểu diễn theo ánh xạ đồ màu cục cờ định nghĩa phải đợc thiết lập Mỗi mô tả ảnh đợc ký tự kết nối ảnh Ký tự đợc dùng định dạng GIF có từ ảnh trở lên Ký tự có giá trị 0x2c (ký tự dấu phảy) Khi ký tự đợc đọc qua, mô tả ảnh đợc kích hoạt Bộ mô tả ảnh gồm 10 byte cã cÊu tróc nh sau: Thø tù C¸c bit 00101100 trái ảnh đỉnh độ rộng ảnh độ cao ảnh MI000pixel Mô tả Byte 2,3 4,5 6,7 8,9 10 Ký tự liên kết ảnh () Pixel bắt đầu ảnh tính từ trái hình hiển thị Pixel cuối ảnh bắt đầu tính từ đỉnh hình hiển thị chiỊu réng ¶nh tÝnh theo pixel chiỊu cao ¶nh tÝnh theo pixel Khi bit M = : sư dơng đồ màu tổng thể M = : sử dụng đồ màu cục I = : định dạng ảnh theo thứ tự liên tục I = : định dạng ảnh theo thứ tự xen kẽ pixel +1: số bit/pixel ảnh - Bản đồ màu cục bộ: đồ màu cục đợc chän bit M cđa byte thø 10 lµ Khi đồ màu đợc chọn, đồ màu chiếu theo mô tả ảnh mà lấy vào cho Tại phần cuối ảnh, đồ màu lấy lại phần xác lập sau mô tả hình hiển thị Lu ý trờng pixel byte thứ 10 đợc dùng đồ màu đợc định Các tham số cho biết kích thớc ảnh theo pixel mà số thực thể đồ màu - Dữ liệu ảnh: chuỗi giá trị có thứ tự pixel màu tạo nên ảnh Các pixel đợc xếp liên tục dòng ảnh, từ trái qua phải Các dòng ảnh đợc viết từ xuống dới - Phần kết thúc ảnh: cung cấp tính đồng cho đầu cuối ảnh GIF Cuối ảnh xác định kí tự ; (0x3b) Định dạng GIF có nhiều u điểm đà đợc công nhận chuẩn để lu trữ ảnh màu thực tế (chuẩn ISO 109181) Nó đợc trình duyệt Web (Web Browser) hỗ trợ với nhiều ứng dụng đại Cùng với có chuÈn JPEG (Joint Photograph Expert Group) GIF dïng cho c¸c ảnh đồ hoạ (Graphic), JPEG dùng cho ảnh chụp (Photographic) Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 23 Chơng Hai: thu nhận ảnh 2.5 Các kỹ thuật tái ảnh (in ảnh) Các kỹ thuật dùng để in ảnh chia làm hai nhóm: kỹ thuật chụp ảnh (photography hardcopy) kỹ thuật in ảnh (printer hardcopy) Đây kỹ thuật dùng để in ảnh sách, báo ảnh tạp chí 2.5.1 Kỹ thuật chụp ảnh (photography hardcopy techniques) Phơng pháp chụp ảnh phơng pháp đơn giản giá thành thấp, chất lợng cao Sau bớc chụp kỹ thuật phòng tối (darkroom) nhằm tăng cờng ảnh nh mong muốn Thí dụ nh : phóng đại ảnh, thu nhỏ ảnh , , tuỳ theo ứng dụng Kỹ thuật chụp ảnh hình màu đơn giản Nó gồm số bớc nh sau: 1) Đặt camera phòng tối, cách hình khoảng 10 feet (1 feet =0,3048 m) 2) Mở ống kính để làm phẳng mặt cong hình ảnh dàn 3) Tắt phím phản chiếu (brightness) phím tơng phản (constrast) hình để tạo nên độ rõ cho ảnh Các màu chói, cờng độ cao ảnh giảm 4) Đặt tốc độ ống kính từ 1/8 đến 1/2 giây Với ống kính tốc độ 1/4 giây, bắt đầu với f dừng f/8 2.5.2 Kỹ thuật in ảnh (Printer Hardcopy techniques) Trớc sâu vào kỹ thuật in ảnh, ta xem xét ảnh đợc thể sách, báo ảnh tạp chí nh Nhìn chung, ngời ta dùng kỹ thuật nửa cờng độ (halftone) Theo kỹ thuật này, ảnh tạo nên chuỗi điểm in giấy Thực chất, pixel gồm hình vuông trắng bao quanh chấm ®en (black dot) Do vËy, nÕu chÊm ®en cµng lín ảnh xẫm màu Màu xám coi nh chấm đen chiếm nửa vùng trắng Vùng trắng vïng gåm mét chïm c¸c c¸c pixel gåm rÊt Ýt chấm đen Do cảm nhận mắt ngời, thay đổi cờng độ chấm đen phần tử ảnh trắng tạo nên mô ảnh liên tục Nh vậy, mắt ngời cảm nhận ảnh mà màu biến đổi từ đen qua xám đến trắng Tổng số cờng độ diện xác định kích thớc khác chấm đen Thờng báo ảnh tạo ảnh nửa cờng độ với độ phân giải từ 60 đến 80 dpi, sách in đến 150 dpi Tuy nhiên, máy in máy tính khả xếp chấm đen kích thớc khác ảnh Do đó, ngời ta phải dùng số kỹ thuật biến đổi nh : phân ngỡng, chọn mẫu, dithering Chúng ta lần lợt xem xét dới ã Phân ngỡng (Thresholding) Kỹ thuật đặt ngỡng để hiển thị tông màu liên tục Các điểm ảnh đợc so sánh với ngỡng định trớc Giá trị ngỡng định điểm có đợc hiển thị hay không Do ảnh kết sè chi tiÕt Cã nhiỊu kü tht chän ngìng ¸p dụng cho đối tợng khác nhau: - Hiển thị màu: dùng cho ảnh đen trắng có 256 mức xám Bản chất phơng pháp chọn ngỡng dựa lợc đồ mức xám ảnh; để đơn giản lấy ngỡng với giá trị 127 Và nh vậy: u(m,n) = cho (đen) u(m,n) < 127 (hay trắng) ngợc lại Nhìn chung kỹ thuật khó chấp nhận ảnh mÊt kh¸ nhiỊu chi tiÕt - Kü tht hiƯn màu: để khắc phục nhợc điểm cách màu, ngời ta qui định cách màu nh sau: Màu Màn hình monochrome(đơn sắc) Màn hình màu đen đen xám đậm đỏ xám nhạt xanh Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 24 Chơng Hai: thu nhận ảnh trắng vàng Ta hình dung cách phân ngỡng màu theo sơ đồ sau: Màu Mức xám - 64 128 192 255 Dïng ngìng ngÉu nhiªn màu: theo phơng pháp này, ta chia không gian mức xám thành miền hiển thị đánh số 0, 1, Tiếp sau, định nghĩa miền mà cặp hiển thị (bật, tắt) tơng ứng với: (0,1), (1,2) (2,3) Khác với ngỡng cố định, ngỡng đợc reo ngẫu nhiên Quá trình thực đợc mô tả thuật toán : for each pixel I(x,y) Begin if I(x,y) < 85 then Begin Khởi tạo số ngẫu nhiên r khoảng [0,84] if I(x,y) >r then màu =1 else mµu =0 End else if I(x,y)r then mµu =1 else mµu =0 End Else Begin Khởi tạo số ngẫu nhiên r khoảng [170,255] if I(x,y) >r then màu =1 else màu =0 End end ã Kỹ thuật chọn theo mÉu (patterning) Kü tht nµy sư dơng mét nhãm phần tử thiết bị (máy in chẳng hạn) để biểu diễn pixel ảnh nguồn Các phần tử nhóm định độ sáng tối nhóm Các phần tử mô chấm ®en kü tht nưa cêng ®é Nhãm thêng ®ỵc chọn có dạng ma trận vuông Nhóm n x n phần tử tạo nên n + mức sáng Ma trận mẫu thờng đợc chọn ma trận Rylander Ma trËn Rylander cÊp cã d¹ng: Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hµ néi 10 12 14 11 15 13 25 Chơng Hai: thu nhận ảnh ViƯc chän kÝch thíc cđa nhãm nh vËy sÏ lµm giảm độ mịn ảnh Vì kỹ thuật áp dụng trờng hợp mà độ phân giải thiết bị lớn độ phân giải ảnh nguồn Thí dụ: thiết bị có độ phân giải 640 x 480 sử dụng nhóm có kÝch thíc x sÏ chØ cßn 160 x 120 ã Kỹ thuật Dithering Kỹ thuật Dithering đợc áp dụng để tạo ảnh đa cấp sáng độ phân giải nguồn đích nh Kỹ thuật nµy sư dơng mét ma trËn mÉu gäi lµ ma trận Dither Ma trận gần giống nh ma trận Rylander Để tạo ảnh, phần tử ảnh gốc đợc so sánh với phần tử tơng ứng ma trận Dither Nếu lớn hơn, phần tử đầu sáng ngợc lại Ma trận Dither cấp 2n đợc tính nh sau: 15 7 13 a) ¶nh gèc 15 15 13 13 12 12 12 10 12 14 11 15 13 b) ma trËn Dither - D4 c) ¶nh kÕt Hình 2.11 Tạo ảnh theo phơng pháp Dithering D2n = 4Dn + D200Un 4Dn + D201Un 4Dn + D210 víi D2 = 4Dn + D211Un = D200 D201 D210 D211 Dn lµ ma trËn Dither cấp n ;Un ma trận cấp n (các phần tử 1) dạng: 1   1  ThÝ dơ, víi D2 nh trªn, ta tÝnh D4 nh sau: D4 = 4 D + D 00U D + D 01U   D + D 10 D + D 11U     10 12 14   vµ D =   11    15 13 Một cách tơng tự, ta tính đợc D16 Với D16, ta thấy tất giá trị từ đến 255 có mặt Khác với phơng pháp ngỡng ngẫu nhiên dựa vào ngỡng biến Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 26 Chơng Hai: thu nhận ảnh 192   48   240  12  204   60   252   195   51  243   15 207   63  255  128 32 160 136 40 168 130 34 162 10 138 42 170 64 224 96 200 72 232 104 194 66 226 98 202 74 234 106  176 16 144 56 184 24 152 50 178 18 146 58 186 26 154  112 208 80 248 120 216 88 242 114 210 82 250 122 218 90  140 44 172 132 36 164 14 142 46 174 134 38 166 76 236 108 196 68 228 100 206 78 238 110 198 70 230 102  188 28 156 52 180 20 148 62 192 30 158 54 182 22 150  124 220 92 244 116 212 84 254 126 222 94 246 118 214 86  131 35 163 11 139 43 171 129 33 161 137 41 169 67 227 99 203 75 235 107 193 65 225 97 201 73 233 105  179 19 147 59 187 27 155 49 177 17 145 57 185 25 153 115 211 83 251 123 219 91 241 113 209 81 249 121 217 89   143 47 175 135 39 167 13 141 45 173 133 37 165 79 239 111 199 71 231 103 205 77 237 109 197 69 229 101  191 31 159 55 183 23 151 61 189 29 157 53 181 21 149 127 223 95 247 119 215 87 253 125 221 93 245 117 213 85   Ma trËn Dither cấp 16 - D16 thiên, ngỡng đợc xác định cách rõ ràng Cách dùng ma trận ngỡng hình dung nh sau: Giả sử I(x,y) điểm ảnh Đặt x0 = x mod 16 y0 = y mod 16 x0,y0 nhận giá trị từ đến 15 Nh vậy, xác định phần tử D 16 Gäi S = D16(x0,y0) S sÏ cã gi¸ trị khoảng từ đến 255 dùng làm ngỡng để ảnh Hơn nữa, dịch chuyển theo chiều (x chẳng hạn), ta thấy 16 điểm ảnh rơi vào ngỡng S thu đợc từ 16 điểm trớc Do vậy, ta có cách thức chuẩn để bật hay tắt điểm ảnh với trạng thái lới Để sử dụng đợc mµu, ta cịng sư dơng theo kü tht ngìng màu nhng cần vùng, vùng 85 mức cần có lựa chọn D16 D8 Nếu chọn D16 thừa, nên ta chọn D8 víi chn ho¸ theo c¸ch thøc chØ dïng 63 mức giá trị vùng p= I ( x , y ) * 63 * I ( x , y ) = 84 vïng p= ( I ( x , y ) − 85) * vïng p= ( I ( x , y ) 170) * Thuật toán phân ngỡng dùng ma trận ngỡng đợc mô tả nh sau: for each I[i,j] if I[i,j] < 84 then { vïng 1} Begin I[i,j] := I[i,j] * 3/4 x0 := (i mod 8) +1; y0 := (j mod 8)+1; nguong := D[x0,y0]; If I[i,j] < nguong then Hien(j+x+1, i+y+1,0) Else Hien(j+x+1, i+y+1,1) end Else If I[i,j] < 169 then {vïng 2} Begin I[i,j] := (I[i,j] * 3-85)/4 x0 := (i mod 8) +1; y0 := (j mod 8)+1; NhËp m«n xư lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 27 Chơng Hai: thu nhËn ¶nh nguong := D[x0,y0]; If I[i,j] < nguong then Hien(j+x+1, i+y+1,1) Else Hien(j+x+1, i+y+1,2) end Else {vïng 3} Begin I(i,j) := (I[i,j] * 3-170)/4 x0 := (i mod 8) +1; y0 := (j mod 8)+1; nguong := D[x0,y0]; If I[i,j] < nguong then Hien(j+x+1, i+y+1,2) Else Hien(j+x+1, i+y+1,3) end End Bài tập chơng Viết thủ tục ảnh theo kỹ thuật màu với ngỡng ngẫu nhiên Víi ma trËn Dither cÊp - D4 ®· cho giáo trình, hÃy viết chơng trình tính ma trËn D8 vµ D16 Víi ma trËn D8 võa tính đợc, hÃy áp dụng kỹ thuật Dithering để biến đổi ảnh so sánh kết ảnh vào tự tạo hay sử dụng ảnh đà tạo ë ch¬ng ViÕt thđ tơc thĨ hiƯn chức in ảnh từ hình máy in: a) đọc ảnh PCX hay BMP lên hình b) dùng kỹ thuật Dither để in ảnh Viết thủ tục đọc ảnh PCX (giải nén) lu vào bảng chiều Viết thủ tục lu ảnh số biểu diễn bảng lên tệp PCX Xây dựng giải thuật chuyển đổi định dạng PCX sang BMP ngợc lại Đọc ảnh với định dạng TIFF Đọc ảnh với định dạng GIF Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 28 ... Các định dạng ảnh xử lý ảnh ảnh thu đợc sau trình số hoá có nhiều loại khác nhau, phụ thu? ??c vào kỹ thu? ??t số hoá ảnh Nh đà nói phần , ta chia làm loại: ảnh đen trắng ảnh màu ảnh thu nhận đợc lu... GIF dùng cho ảnh đồ hoạ (Graphic), JPEG dùng cho ảnh chụp (Photographic) Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 23 Chơng Hai: thu nhận ảnh 2.5 Các kỹ thu? ??t tái ảnh (in ảnh) Các kỹ thu? ??t dùng để... (photography hardcopy) vµ kü thu? ?t in ¶nh (printer hardcopy) Đây kỹ thu? ??t dùng để in ảnh sách, báo ảnh tạp chí 2.5.1 Kỹ thu? ??t chụp ảnh (photography hardcopy techniques) Phơng pháp chụp ảnh phơng pháp đơn