Đểtăng cường chất lượng ảnh, bước tiếp theo ta sẽtăng cường độ sáng cho bức
ảnh. Tại đây, ảnh được chuyển sang miền HSV (Hue Saturation Value, tại miền HSV giá trị Pixel được biểu diễn với 3 tham số là H: bản chất cái pixel đó màu gì; S: độ xám của pixel đó; V: độ sáng của pixel đó) và thực hiện tăng giá trị V của bức ảnh đểtăng độsáng, sau đó chuyển lại ảnh về miền RGB để quan sát [6].
Tại bước làm nổi bật màu, ta tiếp tục chuyển ảnh sang miền HSV và phân
ngưỡng ảnh theo giá trịS (độxám). Như vậy, điểm ảnh nào có giá trịdưới ngưỡng sẽcó độ xám lớn nhất, điểm ảnh nào có giá trị trên ngưỡng sẽcó độ xám nhỏ nhất,
điều này sẽ làm cho màu sắc bức ảnh trở nên tươi hơn và ta chuyển lại ảnh sang miền RGB để quan sát.
43 Có thể dễ dàng nhận định, các điểm ảnh thể hiện độ ngưng kết sẽ có bản chất
màu là màu đỏ, các điểm ảnh là nền sẽ có màu vàng và xanh lá, màu của dung dịch trong cột gel cũng vậy. Trong bước này, ta lợi dụng thang màu xanh lá trong bức
ảnh RGB, các pixel màu đỏ trong thang xanh lá sẽ có giá trị nhỏ nhất và khác biệt so với các điểm ảnh còn lại. Do đó, ảnh trong thang xanh lá sẽlàm tăng cường độ
hiển thị của các khối ngưng kết [5].
Ảnh ởthang màu xanh lá được chuyển vềảnh thang xám dùng để tách các khối
ngưng kết. Sử dụng bộ lọc Gauss với điểm nhiễu sẽ bị làm biến đổi giá trị theo các
điểm xung quanh làm cho giá trị tại điểm nhiễu vượt ngưỡng xét trong quá trình xét tại thang xám.
Sau khi được làm mờ, ảnh tại thang xám sẽ có 255 mức xám sẽđược lấy ngưỡng cốđịnh để tách các khối ngưng kết ra khỏi nền ảnh và chuyển sang ảnh nhị phân [5]. Lí do sử dụng ngưỡng cứng bởi vì các khối ngưng kết đã quá rõ ràng so với nền nên không cần thiết phải sử dụng phương pháp phân ngưỡng khác. Từ biểu đồ
histogram mức xám đồ, thu được dữ liệu 2 giá trị đỉnh mức xám của vùng ngưng
kết và phần nền. Qua thống kê và thử nghiệm đưa ra lựa chọn ngưỡng cốđịnh phù hợp [7].
Nhận thấy hình ảnh sau khi lấy ngưỡng chuyển sang ảnh nhị phân, các khối
ngưng kết vẫn còn nhiễu và chưa thực sựrõ ràng. Để khắc phục tình trạng này, ta sử dụng tiếp phép biến đổi hình thái học, cụ thể ở đây sử dụng là phép biến đổi Dilation (sự giãn nở) và Erosion (sự xói mịn) [8]. Phép biến đổi hình thái là một sốthao tác đơn giản dựa trên hình dạng của hình ảnh. Nó thường được thực hiện trên hình ảnh nhị phân. Nó cần hai yếu tốđầu vào, một là hình ảnh gốc của chúng
ta, đầu vào thứhai được gọi là phần tử cấu trúc hoặc hạt nhân quyết định bản chất của hoạt động. Hai tốn tửhình thái cơ bản là xói mịn và giãn nở.
Erosion - Mục đích của phương pháp này sẽ giúp:
• Loại bỏ những pixel nhiễu cơ lập
• Loại bỏ những pixel nhiễu xung quanh đối tượng giúp cho phần viền (cạnh) của đối tượng trở nên mịn hơn
44 • Với những hình ảnh bị đứt nét có thể giúp nối liền ảnh lại
• Với những pixel nhiễu xung quanh đối tượng sẽ trở thành viền của đối tượng
• Giúp nổi bật đối tượng trong ảnh hơn
Sau đó xử lý phát hiện ngưng kết có thể sử dụng thuật tốn phát hiện đường biên vật thể [9]. Do ảnh được chụp trong mơi trường ít biến động, vị trí Gelcard
được đặt chuẩn chính giữa tâm Camera 1, nên vị trị các cột gel trong ảnh ít biến
động và có thểđược tách ra. Tại mỗi cột gel sau khi được tách riêng theo vị trí và
kích thước đã trình bày ở trên sẽđược xét ngưỡng theo phương dọc được chia theo sốpixel tương ứng để phân vùng: vùng 1 từ pixel 30 đến pixel 50, vùng 2 từ pixel 50 đến pixel 60.5, vùng 3 từ pixel 75 đến pixel 90, vùng 4 từ pixel 90 đến 105, vùng 5 từpixel 105 đến 115.
Sau khi đã có đường biên của vật thể sẽ tiếp tục tính tốn trọng tâm, diện tích của vật thể. Vì vị trí cột gel đã biết nên ta sẽ chỉ giữ lại các vật thể nằm trong cột gel sau khi tính tốn trọng tâm, diện tích vật thể. Các vật thể nằm trong từng cột gel sẽđược đánh giá vùng mà nó xuất hiện. Tổng hợp các đánh giá cho ta được kết quả của các mức ngưng kết. Sau khi có kết quả mức ngưng kết, dữ liệu các chuỗi
ngưng kết sẽ được tổng hợp để cho ra kết quả định danh nhóm máu. Kết hợp với mã Barcode và thông tin đăng ký bệnh nhân ban đầu đểlưu trữ lại dữ liệu kết quả thông qua CSDL mysql được thể hiện trên lược đồ hình 2.19.