Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả

Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng LỜI NĨI ĐẦU Ngày nay, mà khoa học cơng nghệ có bước tiến xa vượt bậc, phần cứng máy tính thiết bị liên quan có tiến vượt bậc tốc độ tính tốn Khái niệm ảnh số trở nên thông dụng với hầu hết người xã hội việc thu nhận ảnh số thiết bị cá nhân hay chuyên dụng với việc đưa vào máy tính xử lý trở nên đơn giản Trong xã hội vấn đề tiền giả vấn đề vô nguy hiểm Khi mà tiền giả gây nên sa sút kinh tế, gây rối loạn thị trường nhiều thiệt hại kể hết Hiện với phát triển kinh tế - xã hội đất nước hội nhập quốc tế, việc giao lưu với quốc gia láng giềng việc tất yếu, từ việc lưu thơng tiền giả vào Việt Nam tăng cao Theo thống kê Ngân hàng nhà nước Việt Nam, số lượng tiền giả ngày tăng, năm ngân hàng thu vào hàng chục tỷ tiền Việt Nam đồng giả, nhiên thực tế số lượng tiền giả lưu hành thị trường cịn lớn nhiều Chính nguy hiểm cần phải có kiển sốt phòng chống để giảm thiểu rủi ro mà tiền giả mang lại Trong khuôn khổ luận văn này, học viên xin phép giới thiệu phương pháp mà học viên nghiên cứu thống kê thời gian qua vấn đề phân biệt tiền thật tiền giả xử lý ảnh, ưu nhược điểm mà phương pháp đem lại Trong q trình thực luận văn, khơng tránh khỏi nhiều thiếu sót, học viên mong nhận nhiều ý kiến đóng góp thầy giáo, bạn để luận văn hoàn thiện mang tính thực tế Qua lời mở đầu, học viên xin gửi lời trân trọng cảm ơn PSG.TS Hồng Mạnh Thắng tận tình dẫn, đóng góp ý kiến để học viên có hướng đắn việc nghiên cứu trình bày luận văn! Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU CHƯƠNG GIỚI THIỆU VỀ LUẬN VĂN 12 1.1 Mục đích, đối tượng phạm vi nghiên cứu 12 1.2 Các phương pháp nghiên cứu 12 1.3 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận văn 13 1.3.1 Ý nghĩa khoa học 13 1.3.2 Ý nghĩa thực tiễn 13 CHƯƠNG TIỀN VÀ CÁCH THỨC LẤY MẪU NGHIÊN CỨU 14 2.1 Giới thiệu tiền 14 2.1.1 Tiền thật tiền giả 14 2.1.2 Cách thức in tiền 14 2.1.3 Đặc điểm sai khác tiền giả tiền thật 16 2.2 Cách thức lấy mẫu nghiên cứu 17 2.2.1 Tiền mẫu 18 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 2.2.2 Độ sáng 19 2.3 Quy trình xử lý ảnh 20 2.4 Biểu diển ảnh 21 2.5 Một số yếu tố quan trọng xử lý ảnh 22 2.5.1 Ảnh điểm ảnh 22 2.5.2 Mức xám ảnh 22 2.6 Tổng quan phân vùng ảnh 23 2.7 Sơ lược histogram 24 CHƯƠNG CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 3.1 Tính tốn độ sai khác dựa diện tích Histogram 27 3.1.1 Khái niệm 27 3.1.2 Lý sử dụng phương pháp 27 3.1.3 Cách thức tính tốn 29 3.1.4 Kết 30 3.1.5 Nhận xét, đánh giá 35 3.2 Đánh giá ảnh dựa theo kỳ vọng độ lệch chuẩn 35 3.2.1 Khái niệm 35 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.2.2 Lý sử dụng phương pháp 36 3.2.3 Cách thức tính tốn 37 3.2.4 Kết 39 3.2.5 Nhận xét, đánh giá 45 3.3 Tính tốn số lượng “ơ trắng” 45 3.3.1 Khái niệm 45 3.3.2 Lý sử dụng phương pháp 47 3.3.3 Cách thức tinh toán 48 3.3.4 Kết 51 3.3.5 Nhận xét, đánh giá 55 3.4 Đánh giá độ đồng màu theo vector Gradient 55 3.4.1 Khái niệm 55 3.4.2 Lý sử dụng phương pháp 55 3.4.3 Gradient vector 56 3.4.4 Cách thức tính tốn 57 3.4.5 Kết 59 3.4.6 Nhận xét, đánh giá 62 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.5 Đánh giá độ sắc chi tiết ảnh 62 3.5.1 Khái niệm 62 3.5.2 Lý sử dụng phương pháp 63 3.5.3 Cách thức tính tốn 63 3.5.4 Kết 67 3.5.5 Nhận xét, đánh giá 70 3.6 Kết Luận 70 3.7 Hướng phát triển đề tài 71 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Một số đặc điểm bảo mật đồng tiền Nhà nước cơng bố 16 Hình 2: Tiền giả khơng có đồng màu màu sắc nhạt tiền thật 17 Hình 3: Những vị trị sử dụng đề tài 19 Hình 4: Hình ảnh đồng tiền vị trị Vịnh Hạ Long chụp với độ sáng khác 20 Hình 5: Quy trình xử lý ảnh 21 Hình 6: Các bước hệ thống xử lý ảnh 21 Hình 7: Ví dụ phần vùng ảnh 24 Hình 8: Ví dụ biểu đồ Histogram 25 Hình 9: Biểu đồ Histogram ảnh 25 Hình 1: Ảnh số 200 góc bên phải đồng tiền số Histogram tương ứng 27 Hình 2: Ảnh số 200 góc bên phải đồng tiền số Histogram tương ứng 28 Hình 3: So sánh hai Histogram hai ảnh hình 3.1, 3.2 ảnh giả 28 Hình 4: Ảnh thật ảnh giả vị trí gương mặt bác Hồ 30 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Hình 5: Ảnh thật ảnh giả vị trí số 200 góc bên phải 32 Hình 6: Ảnh thật ảnh giả vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 33 Hình 7: Histogram đồng tiền thật (trái) đồng tiền giả (phải) 36 Hình 8: Lọc “ô trắng” đưa ảnh loại bỏ nên có chi tiết 37 Hình 9: Histogram điểm thuộc chi tiết ảnh 38 Hình 10: Ví dụ “ơ trắng” 46 Hình 11: Ví dụ loại “ơ trắng” a) “ô trắng” đơn ; b) “ô trắng” kép ; c) “ô trắng” lớn 47 Hình 12: Ảnh chụp tiền thật tiền giả vị trí a) ảnh tiền thật ; b) ảnh tiền giả47 Hình 13: Xuất “ơ trắng” sau phân vùng a) ảnh tiền thật ; b) ảnh tiền giả48 Hình 14: Sơ đồ thực phương pháp tính “ơ trắng” 48 Hình 15: Chuyển ảnh màu sang ảnh xám 49 Hình 16: Phân vùng ảnh xám 49 Hình 17: “ô trắng” làm giảm chất lượng in 56 Hình 18: Ví dụ Gradient vector với ảnh xám 56 Hình 19: Gradient vector 57 Hình 20: Chuyển từ ảnh màu sang ảnh xám 57 Hình 21: Lọc “ơ trắng” cho khn ảnh đen trắng 58 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Hình 22: Minh họa độ sắc ảnh 62 Hình 23: Sự biến thiên độ sáng ảnh tiền thật 633 Hình 24: Sự biến thiên độ sáng ảnh tiền giả 63 Hình 25: Chuyển ảnh màu sang ảnh xám 64 Hình 26: Ví dụ đường biên sau phân vùng 64 Hình 27: Ma trận 3x3 với điểm biên xác định 65 Hình 28: Chuyển “ơ trắng” thành đen 65 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Giá trị so sánh Histogram ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 31 Bảng 2: Bảng giá trị so sánh Histogram ảnh vị trí số 200 góc bên phải 32 Bảng 3: Bảng giá trị so sánh Histogram ảnh vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 34 Bảng 4: Bảng giá trị so sánh 𝜎 tồn ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 39 Bảng 5: Bảng giá trị so sánh 𝜎 toàn ảnh vị trí số 200 góc bên phải 40 Bảng 6: Bảng giá trị so sánh 𝜎 toàn ảnh vị trí vùng đỏ Vinh Hạ Long 41 Bảng 7: Bảng giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí gương mặt bác Hồ 42 Bảng 8: Bảng giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí số 200 góc bên phải 43 Bảng 9: Bảng giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 44 Bảng 10: Bảng giá trị so sánh “ơ trắng” ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 52 Bảng 11: Bảng giá trị so sánh “ô trắng” ảnh vị trí số 200 góc bên phải 53 Bảng 12: Bảng giá trị so sánh “ô trắng” ảnh vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 54 Bảng 13: Bảng giá trị so sánh gradient vector vị trí quốc huy 59 Bảng 14: Bảng giá trị gradient vector vị trí gương mặt bác Hồ 60 Bảng 15: Bảng giá trị so sánh gradient vector vị trí vung dỏ Vịnh Hạ Long 61 Bảng 16: Bảng giá trị so sánh ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 67 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông Bảng 17: Bảnh so sánh giá trị vị trí vung xanh Vịnh Hạ Long 68 Bảng 18: Bảng so sánh giá trị vị trí quốc quy 69 Biểu đồ 1: Biểu đồ giá trị so sánh Histogram ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 31 Biểu đồ 2: Biểu đồ giá trị so sánh Histogram vị trí số 200 góc bên phải 33 Biểu đồ 3: Biểu đồ giá trị so sánh Histogram ảnh vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 34 Biểu đồ 4: Biểu đồ giá trị so sánh 𝜎 tồn ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 39 Biểu đồ 5: Biểu đồ giá trị so sánh 𝜎 tồn ảnh vị trí số 200 góc bên phải 40 Biểu đồ 6: Bảng giá trị so sánh 𝜎 tồn ảnh vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 41 Biểu đồ 7: Biểu đồ giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí gương mặt bác Hồ 42 Biểu đồ 8: Bảng giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí số 200 góc bên phải 43 Biểu đồ 9: Bảng giá trị so sánh 𝜇 phân vùng vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 44 Biểu đồ 10: Biểu đồ giá trị so sánh “ơ trắng” ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 52 Biểu đồ 11: Biểu đồ giá trị so sánh “ô trắng” ảnh vị trí số 200 góc bên phải53 Biểu đồ 12: Biểu đồ giá trị so sánh “ô trắng” ảnh vị trí số 200 góc bên phải54 Biểu đồ 13: Biểu đồ giá trị so sánh gradient vector vị trí quốc huy 59 10 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Hình 21: Lọc “ô trắng” cho khuôn ảnh đen trắng 58 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.4.5 Kết Kết đánh giá ảnh vị trí quốc huy Bảng liệu biểu đồ Ảnh xám Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max Ảnh giả Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh TB ảnh thật 4.47 3.99 4.04 3.84 3.04 3.5 4.36 3.98 4.32 3.88 19.8 9.66 9.69 10.19 12.58 9.18 10.88 7.45 11 10.08 17.47 12.22 16.14 13.2 16.42 14.78 20.01 20.45 21.72 19.35 20.55 20.77 21.87 20.45 22.54 14.53 14.57 13.7 21.1 18.9 22.7 19.03 15.65 17.82 21.3 20.6 19.49 22.52 21.2 22.39 21.36 20.95 20.57 20.98 20.44 22.18 20.93 19.77 22.34 18.93 18.06 20.73 22.83 23.22 20.85 17.59 18.5 19.24 20.49 21.82 Bảng 13: Bảng giá trị so sánh gradient vector vị trí quốc huy gradient vector vị trí quốc huy 25 20 15 10 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 13: Biểu đồ giá trị so sánh gradient vector vị trí quốc huy 59 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Kết đánh giá ảnh vị trí gương mặt bác Hồ Bảng liệu biểu đồ Ảnh xám Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max Ảnh giả Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh TB ảnh thật 5.33 4.11 4.79 4.58 4.8 4.2 5.49 5.8 4.7 4.81 14.5 11 12.23 12.34 16.97 18.84 18.25 18.55 17.75 21.42 11.32 12.62 12.38 11.91 12.78 25.96 17.8 13.64 18.95 19 23.59 19.39 10.74 20.53 20.91 17.79 19.26 15.13 22.47 16.24 17.8 17.73 16.19 19.5 20.34 13 17.09 20.65 18.93 18.34 19.35 21.7 9.22 17.77 21 20.68 18 11.92 22.25 13.24 17.91 9.76 18.87 22 20.34 15.63 19.16 19.17 18.15 20 Bảng 14: Bảng giá trị gradient vector vị trí gương mặt bác Hồ gradient vector vị trí gương mặt bác Hồ 30 25 20 15 10 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 14: Biểu đồ giá trị so sánh gradient vector vị trí gương mặt bác Hồ 60 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Kết đánh giá ảnh vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long Bảng liệu biểu đồ Ảnh xám Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max Ảnh giả Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh TB ảnh thật 5.57 3.99 4.78 3.94 3.91 4.26 4.05 3.94 3.48 4.04 21.32 6.75 10.86 7.8 6.8 9.3 7.5 7.4 7.80 20.38 10.05 13.63 12.21 10.8 13.98 11.07 10.08 7.61 11.18 20.33 7.55 16.73 18.56 9.18 14.54 13.75 12.53 14.15 13.37 19.17 8.13 11.85 11.83 6.68 18.15 6.8 14.14 7.59 10.65 21.38 10.2 14.85 10.56 12.21 17.12 7.82 10.7 6.79 11.28 19.45 7.9 11.85 12 13.6 6.25 10.45 10.5 12.46 Bảng 15: Bảng giá trị so sánh gradient vector vị trí vung dỏ Vịnh Hạ Long gradient vector vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 25 20 15 10 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 15: Biểu đồ giá trị so sánh gradient vector vị trí vùng đỏ Vịnh Hạ Long 61 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.4.6 Nhận xét, đánh giá Cũng giống phương pháp thực việc thay đổi giá trị cường độ sáng ảnh hưởng phần đến đắn kết Trong phương pháp độ sáng vừa phải đưa đến sai khác đáng kể ảnh đồng tiền thật ảnh đồng tiền giả Phương pháp có kết tốt với vùng tiền khác 3.5 Đánh giá độ sắc chi tiết ảnh 3.5.1 Khái niệm Là hai yếu tố kết hợp lai tạo nên cảm quan độ sắc nét ảnh độ phân giải (resolution) độ sắc (acutance) Một hình ảnh cần hai: độ phân giải cao độ sắc cao để đạt độ sắc nét (shapness) Độ sắc (acutance): - Là thể tốc độ chuyển tiếp chi tiết hình ảnh mép rìa (edge) - Một hình ảnh có độ sắc (acutance) cao nghĩa có cạnh sắc nét chuyển tiếp hình dạng chi tiết (sharp edge), chi tiết rìa mép thể rõ ràng, chuyển tiếp chi tiết xác - Độ sắc phụ thuộc vào chất lượng ống kính, cải thiện nhờ hậu kỳ Nếu hai ảnh chụp máy ảnh ảnh nịa có chất lượng độ sắc tốt cho kết tốt Hình 22: Minh họa độ sắc ảnh 62 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.5.2 Lý sử dụng phương pháp Khi quan sát hai ảnh xám tiền thật tiền giả, nhận thấy tốc độ biến thiên độ sáng biên tiền thật cao tiền giả Từ học viên xây dựng phương pháp tính độ sắc ảnh Hình 23: Sự biến thiên độ sáng ảnh tiền thật Hình 24: Sự biến thiên độ sáng ảnh tiền giả 3.5.3 Cách thức tính tốn B1: Chuyển ảnh màu thành ảnh xám Đây bước công việc xử lý ảnh Vì ảnh màu bao gồm kênh màu R-G-B, việc xử lý ảnh với kênh màu phức tạp Thế nên để đơn giản hóa ảnh mà giữ tính chất điểm ảnh ta chuyển sang ảnh xám với điểm ảnh chứa giá trị cường độ sáng 63 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông Hình 25: Chuyển ảnh màu sang ảnh xám Phân vùng ảnh lọc “ơ trắng” Hình 26: Ví dụ đường biên sau phân vùng Để đánh giá độ sắc ảnh cần phải xác định rõ ràng biên chi tiết ảnh đâu Để chọn ngưỡng cho việc phân vùng ảnh sử dụng thuật toán isodata để xác định cho ảnh riêng biệt Việc phân vùng ảnh giúp phân chia ảnh thành hai vùng chi tiết ảnh ảnh Và điểm ảnh I(i, j) gọi biên như: - Điểm ảnh mang giá trị (màu đen) - Hoặc: I(i+1, j) = I(i-1, j) = 255 hoặc: I(i+1, j) = 255 I(i-1, j) = Khi xác định điểm biên ảnh ánh xạ điểm sang ảnh xám tương ứng thực tính độ sắc điểm Xét điểm I(i, j) điểm biên ta lựa chọn ma trận M 3x3 với điểm I(i,j) điểm trung tâm Khi độ sắc S điểm ảnh I tính hiệu giá trị trung bình điểm trắng giá trị trung bình điểm đen ma trận M (việc xác định điểm đen hay trắng ánh xạ sang ảnh phân vùng) Ví dụ: 64 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Hình 27: Ma trận 3x3 với điểm biên xác định Xét điểm biên có giá trị xám 78: - Giá trị trung bình đen tiếp xúc với là: (67+78+12+0+111)/5 = 53,6 - Giá trị trung bình trắng tiếp xúc với là: (241+128+176+145)/4 =172,5 - Độ sắc điểm đó: 172,5-53,6 = 118,9 Và cuối độ sắc tồn ảnh giá trị trung bình độ sắc điểm biên Tuy nhiên ảnh giả phân vùng ảnh sinh nhiều “ơ trắng” kết trình bày mục 3.2 Việc sinh nhiều “ô trắng” dẫn đến việc tính tốn sai số lượng điểm biên ảnh tính tốn sai Địi hỏi phải lọc “ơ trắng” để tránh việc sai kết Hình 28: Chuyển “ô trắng” thành đen 65 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông Để lọc “ô trắng” không mong muốn xử lý ảnh phân vùng loại bỏ Theo khái niệm “ô trắng” nêu mục 3.2 ta sử dụng ma trận 5x5 quét qua toàn ảnh để kiểm tra xem đâu “ô trắng” Nếu bắt gặp cần phải chuyển “ô trắng” thành đen Sau việc loại bỏ hoàn thành ta có ảnh phân vùng chuẩn thực bước phía 66 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.5.4 Kết Kết đánh giá ảnh vị trí gương mặt bác Hồ Ảnh xám Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh giả TB ảnh thật 37 34 38 35 36 34 31 31 34 34.125 93 101 106 97 101 105 104 99 101 101.75 100 116 109 113 119 116 116 116 116 115.125 94 121 102 117 124 116 116 106 103 113.125 89 111 118 117 119 119 114 122 93 114.125 77 111 124 115 115 102 115 120 103 113.125 77 120 97 107 125 120 103 112 122 113.25 Bảng 16: Bảng giá trị so sánh ảnh vị trí gương mặt bác Hồ Độ sắc chi tiết gương mặt bác Hồ 140 120 100 80 60 40 20 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 16: Biểu đồ giá trị so sánh ảnh vị trí gương mặt bác Hồ 67 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thơng Kết đánh giá ảnh vị trí vùng xanh Vịnh Hạ Long Ảnh xám Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật 25 28 30 27 32 29 30 31 32 29.875 69 92 97 84 107 85 110 98 102 96.875 74 102 109 98 123 113 129 111 117 112.75 75 106 105 97 116 99 86 100 116 103.125 73 103 107 100 98 99 118 88 108 102.625 76 104 109 97 90 98 101 92 85 75 99 102 96 115 80 115 109 113 103.625 97 Bảng 17: Bảnh so sánh giá trị vị trí vung xanh Vịnh Hạ Long Độ sắc chi tiết vùng xanh Vịnh Hạ Long 140 120 100 80 60 40 20 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 17: Biểu đồ so sánh giá trị vị trí vùng xanh Vịnh Hạ Long 68 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông Kết đánh giá ảnh vị trí vùng quốc huy Ảnh xám Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh Ảnh TB ảnh giả thật 27 19 20 21 24 17 25 22 24 21.5 80 86 95 91 102 91 97 88 96 93.25 86 102 108 99 115 94 109 104 109 105 81 113 120 116 125 116 120 120 121 118.875 83 113 108 106 123 114 120 123 118 115.625 82 121 114 108 125 120 119 117 117 117.625 79 118 118 118 115 107 116 120 120 116.5 Bảng 18: Bảng so sánh giá trị vị trí quốc quy Độ sắc chi tiết quốc huy 140 120 100 80 60 40 20 Độ sáng Độ sáng Độ sáng Ảnh giả Độ sáng Độ sáng Độ sáng Độ sáng max TB ảnh thật Biểu đồ 18: Biểu đồ so sánh giá trị vị trị quốc huy 69 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông 3.5.5 Nhận xét, đánh giá Với phương pháp ảnh đồng tiền thật đồng tiền giả có khác biệt với hầu hết cường độ sáng vùng ảnh khác Tuy khác biệt không lớn với số lượng mẫu lớn hồn tồn tìm ngưỡng giá trị phục vụ cho việc phân biệt 3.6 Kết Luận Luận văn tập trung nghiên cứu khác biệt đồng tiền thật tiền giả, từ đưa phương pháp để phân biệt khác biệt Dựa kiến thức xử lý ảnh tìm hiểu được, trang thiết bị có sẵn học viên đưa phương phương pháp đưa kết cách xác Từ phương pháp nghiên cứu học viên lựa chọn phương pháp “ Phân loại ô trắng phương pháp tối ưu để phân loại tiền thật, tiền giả Đây phương pháp có sác gần tuyệt đối Trong ảnh tiền thật ta thấy rõ với việc sử dụng chất lượng in tốt nên họa tiết ảnh vô đồng màu sắc, biến thiên giá trị cường độ sáng điểm ảnh màu sắc vô nhỏ Cịn ảnh giả có khác biệt rõ rệt họa tiết màu sắc hoàn toàn thiếu đồng Và nhìn mắt thường thấy rõ ràng có điểm ảnh mang giá trị cường độ sáng cao (“ơ trắng”) xung quanh lại điểm ảnh có giá trị cường độ sáng thấp Tức có biến thiên cường độ sáng rõ với tần suất cao Dựa vào biểu đồ ta thấy số lượng “ơ trắng” đồng ảnh giả lớn nhiều so với tiền thật Số lượng “ô trắng” mà đồng tiền thật luôn nhỏ giá trị 1000, với tiền giả số lượng vượt hẳn 1500 chí lên đến 2881 “ơ trắng” 70 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông Đối với phương pháp việc thay đổi độ sáng khơng có tác động lớn đến kết Luôn lớn vượt trội số lương “ô trắng” đồng tiền giả với tiền thật Với phương pháp đưa chưa thực hồn tồn xác việc nhận biết khác biệt đồng tiền với áp dụng vào lĩnh vực khác tương lai Có thể kể vài ví dụ áp dụng việc đánh giá chất lượng in ngành công nghiệp in, hay sử dụng nhận diện tiền giả ngân hàng… Trong khuôn khổ đề tài mẫu đánh giá hạn chế, nên việc đưa kết phương pháp đánh giá chưa phải tốt Vì hướng nghiên cứu học viên đề xuất cần phải sử dụng đa dạng loại mẫu đồng thời thực cơng đoạn lấy mẫu cách chình xác, tránh sai sót khách quan, từ đánh giá cụ thể đưa số cụ thể cho phương pháp 3.7 Hướng phát triển đề tài Việc nghiên cứu đề tài đưa kết khả quan việc phân biệt tiền thật tiền giả Nhưng để đưa số cụ thể phương pháp hiệu đòi hỏi cần phải phát triển đề tài Ngoài để đa dạng lựa chọn phương pháp, học viên xin đề xuất phương án sau: - Đánh giá thông qua tách biên ảnh thuật toán canny - Đánh giá dựa theo tách lớp bit điểm ảnh - Nhận diện hình dạng chi tiết đồng tiền - Đánh giá lại độ sắc nét ảnh theo fourier Cuối việc nghiên cứu hoàn thành học viên đề xuất xây dựng đề tài phần cứng sử dụng FPGA Từ đưa sản phẩm cụ thể ứng dụng sống 71 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả” Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật ngành kỹ thuật viễn thông PHỤ LỤC Tài liệu tham khảo trích dẫn hình ảnh a) Tài liệu tham khảo [1] Xử lý ảnh - Trần Quang Đức Viện Công Nghệ Thông Tin Truyền Thông đại học Bách Khoa Hà Nội [2] Digital image processing using matlab – Gonzalez Woods, 2008 [3] Bài giảng Xử lý ảnh số – Mai Cường Thọ đại học Nha Trang, 2008 50 - 65 [4] http://mccormickml.com/2013/05/07/gradient-vectors/ ,truy cập lần cuối 25/5/2017 [5] http://www.ieev.org/2009/05/o-ro-net-cua-anh-sharpness.html ,truy cập lần cuối 25/5/2017 [6] Kanjar De and V Masilamani, “Image Sharpness Measure for Blurred Images in Frequency Domain”, International Conference on DESIGN AND ANUFACTURING, IConDM 2013, Procedia Engineering 64 ( 2013 ) 149 – 158 b) Trích dẫn hình ảnh [1], [2] google image [3] http://www.sbv.gov.vn [4] , [5] http://mccormickml.com/2013/05/07/gradient-vectors/ c) Source code https://github.com/Panda129/abc 72 ... Hình 3.12 ta thấy rõ điều a b Hình 12: Ảnh chụp tiền thật tiền giả vị trí a) ảnh tiền thật ; b) ảnh tiền giả 47 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả? ?? Nguyễn Hương Xuân – Luận văn thạc... 47 Hình 12: Ảnh chụp tiền thật tiền giả vị trí a) ảnh tiền thật ; b) ảnh tiền giả4 7 Hình 13: Xuất “ơ trắng” sau phân vùng a) ảnh tiền thật ; b) ảnh tiền giả4 8 Hình 14: Sơ đồ thực... vấn đề ảnh hưởng tới Histogram ảnh bao gồm: - Nội dung ảnh - Màu sắc ảnh Hình 1: Ảnh số 200 góc bên phải đồng tiền số Histogram tương ứng 27 Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá ảnh tiền thật, giả? ?? Nguyễn