Tìm hiểu phương pháp phát hiện độ dịch chuyển trang tài liệu so với văn bản gốc

Đồ án tốt nghiệp MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI NÓI ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan xử lý ảnh 1.2 Các trình xử lý ảnh 1.3 Ảnh biểu diễn ảnh 1.4 Phạm vi ứng dụng xử lý ảnh 11 1.5 Các loại tệp xử lý ảnh 11 1.5.1 File ảnh IMG 12 1.5.2 File ảnh PCX 13 1.5.2.1 Kỹ thuật nén ảnh PCX 14 1.5.2.2 Giải nén ảnh PCX 17 1.5.3 Định dạng ảnh TIFF 17 1.5.4 Định dạng ảnh GIF(Graphics Interchanger Format) 19 1.5.5 File ảnh BMP (BITMAP) 22 1.5.5.1 Khái niệm ảnh đen trắng, ảnh màu, ảnh cấp xám 22 1.5.5.2 Cấu trúc ảnh BMP 24 1.6 Cấu trúc ảnh PNG 26 1.7 Sự cần thiết phát độ dịch chuyển phiếu điều tra so với phiếu mẫu 27 CHƢƠNG II 29 CÁC KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ĐỘ DỊCH CHUYỂN PHIẾU ĐIỀU TRA VÀ BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 29 2.1 Các định nghĩa Histogram 29 2.1.1 Định nghĩa histogram gì? 29 2.2 Các kỹ thuật phát độ dịch chuyển văn 33 2.2.1 Kỹ thuật so sánh theo histogram 33 2.2.2 Phƣơng pháp đánh giá độ dịch chuyển cấu trúc văn theo mẫu 35 2.2.2.1 Quan hệ Q 35 2.2.2.2 Đánh giá độ dịch chuyển văn 35 2.2.3 Phát độ dịch chuyển ảnh mẫu so với ảnh cần nhận dạng dựa theo hƣớng tiếp cận trừ điểm ảnh 38 2.3 Phát biểu phân tích tốn ứng dụng, lựa chọn giải pháp sử lý 39 2.3.1 Phát biểu tốn phân tích tốn 39 2.3.2 Phƣơng pháp xử lý 41 2.3.2.1 Hiệu chỉnh độ dịch chuyển văn so với văn gốc theo Histogram 41 2.4 Bƣớc đầu cài đặt toán nhận dạng phiếu điều tra 45 Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp 2.4.1 Học form ảnh mẫu 46 2.4.2 Nhận dạng toán 46 CHƢƠNG III 47 KẾT QUẢ CHƢƠNG TRÌNH VÀ HƢỚNG NÂNG CAO 47 3.1 CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH 47 3.2 KẾT QUẢ 47 3.3 Ý NGHĨA ỨNG DỤNG: 50 3.4 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 50 PHỤ LỤC 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Ngô Quốc Tạo thầy cô giáo môn nghành công nghệ thông tin tạo điều kiện sở vật chất tinh thần giúp đở hƣớng dẫn em trong thời gian làm đồ án tốt nghiệp Em xin cảm ơn thầy giáo, cô giáo Khoa Công Nghệ Thông Tin Trƣờng Đại học Dân Lập Hải Phòng trang bị kiến thức cho em kiến thức cần thiết bổ ích để hoàn thành đồ án Do thời gian kiến thức cịn hạn chế nên đồ án khơng tránh khỏi sai sót Em mong nhận đƣợc đóng góp bổ sung thầy giáo bạn Cuối xin chân thành cảm ơn tất bạn đóng góp ý kiến hổ trợ em trình thực thành đồ án Hải Phòng , Tháng 7-2010 Nguyễn Tiến Mạnh Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phịng Đồ án tốt nghiệp LỜI NĨI ĐẦU Ngày với phát triển nhƣ vũ bảo cơng nghệ thơng tin Nó đem lại ứng dụng to lớn nhiều lĩnh vực khác Công nghệ thông tin trở thành ngành công nghiệp mũi nhọn nhiều nƣớc giới Sự tồn phát triển doanh nghiệp, quan, tổ chức nhà nƣớc Không thể thiếu trợ giúp máy tính Trong việc quản lý, thu nhận xử lý thông tin với khối lƣợng ngày lớn, nhiều lúc với phần mềm thủ công không đem lại hiệu mong muốn, tốn nhiều công sức thời gian Nhằm đem lại nhanh chóng xác, đở tốn công sức ngƣời Trong thập niên gần nhiều nhà nghiên cứu phát triển mạnh mẽ toán nhập liệu tự động Nhập liệu tự động việc nạp thông tin vào máy không thông qua tác động thủ công ngƣời Tuy nhiên thực tế để cài hệ nhập liệu tự động cụ thể gặp nhiều khó khăn Để phần khắc phục nhƣợc điểm Đồ án tiến hành nghiên cứu số thuật toán hiệu chỉnh nhƣợc điểm nhập liệu tự động, bƣớc đầu cài đặt thử nghiệm toán nhập liệu tự động(nhận dạng phiếu điều tra) Cấu trúc luận văn gồm chƣơng: Chƣơng I: Tổng quan xử lý ảnh Trong chƣơng luận văn nghiên cứu phần tổng quan xử lý ảnh, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh, tệp xử lý ảnh cần thiết phát độ dich chuyển phiếu điều tra so với phiếu mẫu Chƣơng II: Nghiên cứu kỹ thuật phát độ dịch chuyển phiếu điều tra tóan ứng dụng Trong chƣơng nghiên cứu thuật toán nhằm giải khó khăn đƣợc nêu chƣơng I Ở đƣa phƣơng pháp xác định độ dịch chuyển trang Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp văn sau chọn phƣơng pháp so sánh Histogram để sâu nghiên cứu cài đặt thử nghiệm chƣơng trình Chƣơng III: Cài đặt chƣơng trình hƣớng nâng cao Chƣơng cuối đồ án đƣa kết chƣơng trình hƣớng nâng cao luận Do thời gian kiến thức hạn chế nên luận văn không tránh khỏi sai sót mong thầy giáo bạn đóng góp ý kiến Hải Phịng, Tháng 7/2010 Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan xử lý ảnh Xử lý ảnh (XLA) đối tƣợng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn ngƣời sử dụng Xử lý ảnh gồm q trình phân tích, phân lớp đối tƣợng, làm tăng chất lƣợng, phân đoạn tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay q trình biên dịch thơng tin hình ảnh ảnh Cũng nhƣ 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 đƣợc xem xét nhƣ cấu trúc liệu đƣợc tạo chƣơng trình Xử lý ảnh số bao gồm phƣơng 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 lƣợng 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 tƣợng với đối tƣợng khác, dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phƣơng pháp nhận dạng nhƣ nhận dạng ảnh đối tƣợng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh,… Kỹ thuật đƣợc dùng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể), nhận dạng chữ văn 1.2 Các trình xử lý ảnh Hinh 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp Thu nhận ảnh: Đây cơng đoạn mang tính định trình XLA Ảnh đầu vào đƣợc thu nhận qua thiết bị nhƣ camera, sensor, máy scanner,v.v… sau tín hiệu đƣợc số hóa Việc lựa chọn thiết bị thu nhận ảnh phụ thuộc vào đặc tính đối tƣợng cần xử lý Các thông số quan trọng bƣớc độ phân giải, chất lƣợng màu, dung lƣợng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị Tiền xử lý: Ở bƣớc này, ảnh đƣợc cải thiện độ tƣơng phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lƣợng ảnh trở lên tốt nữa, chuẩn bị cho bƣớc xử lý phức tạp sau trình XLA Quá trình thƣờng đƣợc thực lọc Phân đoạn ảnh: phân đoạn ảnh bƣớc 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 thơng màu, mức xám v.v… Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp nhiều phần tử khác cấu tạo lên ảnh thơ Vì lƣợng thơng tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần trích vài đặc trƣng đó, cần có q trình để giảm lƣợng thơng tin khổng lồ Q trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu Tách đặc tính: Kết bƣớc phân đoạn ảnh thƣờng đƣợc cho dƣới dạng liệu điểm ảnh thơ, hàm chứa biên vùng ảnh, tập hợp tất điểm ảnh thuộc vùng ảnh Trong hai trƣờng 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 dƣới dạng biên hay dƣới 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 trƣng hình dạng bên ngồi đối tƣợng, ví dụ nhƣ góc cạnh điểm uốn biên chẳng hạn Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho ứng dụng khai thác tính chất bên đối tƣợng, ví dụ nhƣ vân ảnh cấu trúc xƣơng Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho vùng ảnh Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp phần việc chuyển đổi liệu ảnh thơ sang dạng thích hợp cho xử lý sau Chúng ta phải đƣa phƣơng pháp mô tả liệu đƣợc chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến đƣợc làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng Nhận dạng giải thích: Đây bƣớc cuối trình XLA Nhận dạng ảnh đƣợc nhìn nhận cách đơn giản việc gán nhãn cho đối tƣợng ảnh Ví dụ nhận dạng chữ viết, đối tƣợng ảnh cần nhận dạng mẫu chữ, ta cần tách riêng mẫu chữ tìm cách gán ký tự bảng chữ tƣơng ứng cho mẫu chữ thu đƣợc ảnh Giải thích cơng đoạn gán nghĩa cho tập đối tƣợng đƣợc nhận biết Chúng ta thấy rằng, khơng phải ứng dụng XLA bắt buộc phải tuân theo tất bƣớc xử lý nêu trên, ví dụ nhƣ ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật dừng lại bƣớc tiền xử lý Một cách tổng quát chức xử lý bao gồm nhận dạng giải thích thƣờng có mặt hệ thống phân tích ảnh tự động bán tự động, đƣợc dùng để rút trích thơng tin quan trọng từ ảnh, ví dụ nhƣ ứng dụng nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng chữ viết tay v.v… 1.3 Ảnh biểu diễn ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Q trình số hóa biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lƣợng tử hóa thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thƣờng phân biệt đƣợc hai điểm liền kề Các điểm nhƣ đƣợc gọi pixel (Picture Element) hay phần tử ảnh điểm ảnh Ở cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến hệ thống đồ họa máy tính Để tránh nhầm lẫn ta gọi khái niệm pixel pixel thiết bị Khái niệm pixel thiết bị Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp xém xét nhƣ sau: ta quan sát hình (trong chế độ đồ họa), hình khơng liên tục mà gồm điểm nhỏ, gọi pixel Mỗi pixel gồm tập tọa độ (x, y) màu Nhƣ ảnh tập hợp điểm ảnh Khi đƣợc số hóa thƣờng đƣợc biểu diễn mảng chiều I(n,p): n dòng p cột Về mặt tốn học xem ảnh hàm hai biến f(x,y) với x, y biến tọa độ Giá trị số điểm (x,y) tƣơng ứng với giá trị xám độ sáng ảnh (x cột y hàng) Giá trị hàm ảnh f(x,y) đƣợc hạn chế phạm vi số nguyên dƣơng ≤ f(x,y) ≤ fmax Với ảnh đen trắng mức xám ảnh đƣợc biểu diễn số nhƣ sau: f k c( ) S BW ( )d Trong SBW( ) đặc tính phổ cảm biến đƣợc sử dụng k hệ số tỷ lệ xích Vì cảm nhận độ sáng có tầm quan trọng hàng đầu ảnh đen trắng nên SBW( ) đƣợc chọn giống nhƣ hiệu suất sáng tƣơng đối Vì f biểu diễn cơng suất đơn vị diện tích, nên khơng âm hữu hạn 0≤ f ≤ fmax Trong fmax giá trị lớn mà f đạt đƣợc Trong xử lý ảnh, f đƣợc chia thang cho nằm phạm vi thuận lợi Thơng thƣờng ảnh xám, giá trị fmax 255 ( 28=256) phần tử ảnh đƣợc mã hóa byte Khi quan tâm đến ảnh màu ta mô tả màu qua ba hàm số: thành phần màu đỏ qua R(x,y), thành phần màu lục qua G(x,y) thành phần màu lam qua B(x,y) Bộ ba giá trị R, G, B nhận đƣợc từ: R k c( ) S R ( )d Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng Đồ án tốt nghiệp G k c( ) S G ( ) d B k c( ) S B ( )d Ở SR( ),SG( ) SB( ) theo thứ tự đặc tính phổ cảm biến (bộ lọc) đỏ, lục lam R, G, B không âm hữu hạn Ảnh đƣợc biểu diễn theo hai mơ hình: mơ hình Vector mơ hình Raster Mơ hình Vector: Ngồi mục đích tiết kiệm khơng gian lƣu trữ, dễ dàng hiển thị in ấn, ảnh biểu diễn theo mơ hình vector cịn có ƣu điểm cho phép dễ dàng lựa chọn, chép, di chuyển, tìm kiếm…Theo yêu cầu kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ƣu việt Trong mô hình này, ngƣời ta sử dụng hƣớng vector điểm ảnh lân cận để mã hóa tái tạo lại hình ảnh ban đầu Các ảnh vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ thiết bị số hóa nhƣ Digitalize đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua chƣơng trình vector hóa Mơ hình Raster: mơ hình biểu diễn ảnh thơng dụng Ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận điểm ảnh Tùy theo nhu cầu thực tế mà điểm ảnh đƣợc biểu diễn hay nhiều bit Mơ hình Raster thuận lợi cho việc thu nhận, hiển thị in ấn Các ảnh đƣợc sử dụng phạm vi đề tài ảnh đƣợc biểu diễn theo mơ hình Raster Khi xử lý ảnh Raster quan tâm đến mối quan hệ vùng lân cận điểm ảnh Các điểm ảnh xếp hàng lƣới (raster) hình vng, lƣới hình lục giác theo cách hoàn toàn ngẫu nhiên với Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 10 Đồ án tốt nghiệp Giả sử làm việc với ảnh đen trắng (ảnh bits).Gọi Buf mảng chứa đệm ảnh - Thủ tục Getpl() dùng để trả lại giá trị pixel vị trí x, hàng ảnh y int Getpl(int x,int y,usnigend char * Buf[]) { if (Buf[y][x] & (0x01biBitCount); // Get DIB line HBYTE pLine = ((HBYTE)::FindDIBBits((LPSTR)pDIB)) + wBytes*(pDIB>biHeight-1); WORD sizeBuff = 10240, // 10 KB index = 10, cr = 0, tmp = 0; HGLOBAL hBuffers = ::GlobalAlloc(GMEM_MOVEABLE, sizeBuff+64); HBYTE pBuffers = (HBYTE)::GlobalLock(hBuffers); // Decode for (int i = 0; i < (int)pDIB->biHeight; i++) { DWORD total = 0; while (total < pcx.bytesperline) { if (index >= cr) // Buffers { if ((tmp > 0)&&(index == cr)) pBuffers[0]=pBuffers[index]; else tmp = 0; index = 0; #ifdef _WIN32 cr = _lread(hf, (LPVOID)(pBuffers+tmp), sizeBuff); #else // 16 bit cr = _lread(hf, (void _huge*)(pBuffers+tmp), sizeBuff); #endif// _WIN32 if (!tmp) {tmp = 1; cr ;} } static BYTE b; if ((b = pBuffers[index++]) >= 0xC0) // Get first byte { b &= 0x3F; if (total < wBytes) Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 52 Đồ án tốt nghiệp #ifdef _WIN32 memset((void*)(pLine+total), pBuffers[index++], min((int)b, (int)(wBytes-total))); #else // 16 bit _fmemset((void far*)(pLine+total), pBuffers[index++], min((int)b, (int)(wBytes-total))); #endif// _WIN32 total += (WORD)b; } else if (total < wBytes) pLine[total++] = b; else total++; } pLine -= (LONG)wBytes; } LPRGBQUAD lpRGB = (LPRGBQUAD)(pDIB + 1); if (pDIB->biBitCount == 1) // Create the Look Up Table { lpRGB[0].rgbRed = lpRGB[0].rgbGreen = lpRGB[0].rgbBlue = 0; // Black lpRGB[1].rgbRed = lpRGB[1].rgbGreen = lpRGB[1].rgbBlue = 255; // White lpRGB[0].rgbReserved = lpRGB[1].rgbReserved = 0; } else // bit image, read LUT from file { #ifdef _WIN32 _llseek(hf, -768, FILE_END); _lread(hf, (LPVOID)pBuffers, 768); // Read #else // 16 bit _llseek(hf, -768, 2); //FILE_END _lread(hf, (void _huge*)pBuffers, 768); // Read #endif// _WIN32 for (i = 0; i < 256; i++) // Convert to RGBQUAD { lpRGB[i].rgbRed = pBuffers[i*3]; lpRGB[i].rgbGreen = pBuffers[i*3+1]; lpRGB[i].rgbBlue = pBuffers[i*3+2]; lpRGB[i].rgbReserved = 0; } } ::GlobalUnlock(hDIB); ::GlobalUnlock(hBuffers); Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 53 Đồ án tốt nghiệp ::GlobalFree(hBuffers); return hDIB; } /* -*/ BOOL WINAPI ReadPCXHeader(HFILE hf, LPPCXHEADER pcxh) { // Read the file's header #ifdef _WIN32 if (_lread(hf, (LPVOID)pcxh, 128) != 128) return FALSE; #else // 16 bit if (_lread(hf, (void _huge*)pcxh, 128) != 128) return FALSE; #endif// _WIN32 if ( pcxh->manufacture != 0x0A ) // Check manufacture of the PCX file return FALSE; // Only work with B/W and bit image if ((pcxh->bitsperpixel*pcxh->nplanes != 1) && (pcxh->bitsperpixel*pcxh->nplanes != 8)) return FALSE; if (pcxh->encoding != 1) // Unknow how to decode return FALSE; return TRUE; } /* -*/ VOID WINAPI CreatePCXHeader(LPPCXHEADER pcxh, LPBITMAPINFOHEADER lpDIB) { pcxh->manufacture = 0x0A; // Signature pcxh->version = (lpDIB->biBitCount == 1) ? : 5; // PCX version pcxh->encoding = 0x01; // Run length pcxh->bitsperpixel = (char)lpDIB->biBitCount; pcxh->window.xmin = 0; pcxh->window.ymin = 0; pcxh->window.xmax = (int)lpDIB->biWidth -1; pcxh->window.ymax = (int)lpDIB->biHeight-1; pcxh->hres = (WORD)lpDIB->biXPelsPerMeter; pcxh->vres = (WORD)lpDIB->biYPelsPerMeter; pcxh->reserved = 0x00; pcxh->nplanes = 1; pcxh->bytesperline = (WORD)WIDTHBYTES(lpDIB>biBitCount*lpDIB->biWidth); pcxh->palette_info = 1; Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 54 Đồ án tốt nghiệp for (int i = 0; i < 58; i++) pcxh->filler[i] = 0; if (lpDIB->biBitCount == 1) { // create LUT pcxh->colormap[0] = pcxh->colormap[1] = pcxh->colormap[2] = 0; pcxh->colormap[3] = pcxh->colormap[4] = pcxh->colormap[5] = 0; } } /* -*/ DWORD WINAPI CompressLine(HBYTE pDes, HBYTE pSource, DWORD Bytes) { DWORD j = 0, iw = 0; while ( j < Bytes ) { BYTE Count = 1; BYTE item = pSource[j]; while ((j < Bytes-1) && (item == pSource[j+1]) && (Count < 0xFF0xC0-1)) { j++; Count++; } if ((Count > 1)||(item >= 0xC0)) { pDes[iw++] = Count + 0xC0; pDes[iw++] = item; } else pDes[iw++] = item; j++; } return iw; } /*==================================================*/ Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 55 Đồ án tốt nghiệp TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài Liệu Xử Lý Ảnh PGS TS Đỗ Năng Toàn Và TS Phạm Việt Bình trƣờng Đại Học Thái Nguyên biên soạn Trịnh Thế Phong Trƣờng đại học khoa học Huế , Nhập liệu tự động, Luận văn tốt nghiếp , năm 1999 Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập Môn Xử lý ảnh số, Nhà xuất Thống kê, tháng năm 1998 Trang tìm kiếm: http://www.google.com Khoa CNTT-Trƣờng ĐHDL Hải Phòng 56 ... giá độ dịch chuyển văn Việc đánh giá độ dịch chuyển văn so với văn mẫu đƣợc tiến hành thông qua việc xây dựng lƣới tựa vùng chữ nhật mẫu đánh giá độ lệch vùng so với lƣới Độ dịch chuyển văn so với. .. lƣới đƣợc xác định tổng độ dịch chuyển văn so với ô lƣới là: nh N M Grid nv i j N M Grid (i, j) Độ dịch chuyển văn so với mẫu đƣợc đánh giá tỷ số tổng độ dịch chuyển vùng văn mẫu ô lƣới kết hợp... trị độ dịch chuyển văn mẫu so với ô lƣới đƣợc tính theo công thức N M Grid (i, j) là: đó, độ dịch chuyển văn so với mẫu đƣợc tính theo cơng thức là: S *1 / / / / 4 16 0,3125 2.2.3 Phát độ dịch chuyển