Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học xử lý ảnh

Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
MỤC LỤC
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
1
1
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Ngày nay, công nghệ thông tin là một phần tất yếu trong cuộc sống con
người. Cùng với sự phát triển của xã hội và thời đại, công nghệ thông tin đã
có ứng dụng và ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều lĩnh vực đời sống. Nó phục vụ
con người từ việc giải trí, kinh doanh, liên lạc cho đến những vấn đề phức tạp
trong khoa học kỹ thuật. Càng ngày, thế giới càng cần ít thời gian cho sự gia
tăng tốc độ phát triển khoa học kỹ thuật. Như vậy, với khả năng thu thập xử lý
thông tin gần như vô hạn của máy tính điện tử hiện nay, có một câu hỏi đặt ra
là: Con người phải làm gì với một khối tri thức khổng lồ và ngày càng tăng
nhanh tới mức không thể tưởng tượng nổi với hình thức cung cấp vô cùng dễ
dàng? Liệu con người có thể thích nghi được với thế giới thông tin bao quanh,
và nếu được thì nhờ những công cụ và phương tiện nào?
Để trả lời cho câu hỏi này, không gì khác chúng ta thấy rõ ràng cần
phải có một cuộc cách mạng trong giáo dục và đào tạo. Phát triển đồng bộ các
cơ quan và tổ chức trường học cùng với các chương trình và trước hết là
phương pháp đào tạo. Bởi vì chức năng của nhà trường bao giờ cũng là chuẩn
bị con người cho việc đáp ứng những thay đổi của văn minh nhân loại.
Trong bối cảnh phát triển như hiện nay, nếu muốn nền giáo dục đáp
ứng được đòi hỏi cấp thiết của công cuộc công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất
nước, nếu muốn việc dạy học theo kịp cuộc sống, chúng ta nhất thiết phải cải
cách phương pháp dạy học theo hướng vận dụng CNTT và các thiết bị dạy
học hiện đại phát huy mạnh mẽ tư duy sáng tạo, kỹ năng thực hành và hứng
thú học tập của học sinh để nâng cao chất lượng đào tạo.
Qua quá trình học tập tại Đại học Hàng Hải, em đã được các thầy giáo
trong Khoa công nghệ thông tin tận tình chỉ bảo, cung cấp rất nhiều thông tin,

những ý tưởng quan trọng trong việc làm đồ án tốt nghiệp. Được sự định
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
2
2
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
hướng, tạo điều kiện của Khoa công nghệ thông tin và sự hướng dẫn trực tiếp
của thầy giáo KS. Nguyễn Văn Giang - Khoa Công nghệ thông tin – Học Viện
Kỹ Thuật Quân Sự, em đã lựa chọn đề tài “Xây dựng chương trình hỗ trợ
giảng dạy môn học xử lý ảnh” làm đồ án tốt nghiệp cho mình.
Xuất phát từ ý tưởng dạy học bằng hình ảnh, em muốn xây dựng phần
mềm mô phỏng tất cả các hiện tượng, sự vật có trong chương trình của các
môn học nhằm hỗ trợ các giáo viên khi giảng dạy trên máy vi tính, có được
các hình ảnh minh hoạ phục vụ việc giảng dạy một cách thực tế hơn, sinh
động hơn. Một phương pháp giảng dạy mới “trực quan sinh động” và một
phương pháp học mới “mắt thấy tai nghe”: đó là điều mà phần mềm này sẽ
mang lại cho ngành giáo dục. Với phương pháp dạy và học này hứa hẹn sẽ
nâng cao chất lượng nền giáo dục nước nhà.
Tuy nhiên do khả năng và điều kiện thời gian còn nhiều hạn chế nên đồ
án của em không tránh khỏi nhiều sai sót, em rất mong được sự chỉ bảo, đóng
góp của các thầy giáo và tất cả mọi người quan tâm đến vấn đề này. Em xin
cảm ơn các giáo viên trong Khoa công nghệ thông tin và đặc biệt là thầy giáo
Nguyễn Văn Giang đã chỉ bảo hướng dẫn tận tình, giúp em hoàn thành đồ án
này.
Nội dung của báo cáo đồ án bao gồm có các chương sau:
• Chương I: Cơ sở lý thuyết.
• Chương II: Khảo sát hệ thống thực.
• Chương III: Phân tích hệ thống.
• Chương IV: Thiết kế và xây dựng chương trình.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên

Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
3
3
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
CHƯƠNG I. CƠ SỞ LÍ THUYẾT
I.1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH
I.1.1. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều ngành
khoa học khác, nhất là trên qui mô công nghiệp, song trong xử lý ảnh đã bắt
đầu xuất hiện những máy tính chuyên dụng. Để có thể hình dung cấu hình
một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong
nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ xem xét các bước cần thiết trong xử
lý ảnh.
Trước hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera.
Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu
CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled
Device).
Hình 1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
4
4
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay
ảnh, tranh được quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hoá (Digitalizer)
để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằng
lượng hoá, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại.
Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước
hết là công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những
nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn

sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và
khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho
ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng.
Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích
chọn các đặc tính, v.v...
Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng,
phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh
có thể mô tả ở hình 1.1
Với các giai đoạn trên, một hệ thống xử lý ảnh (cấu trúc phần cứng
theo chức năng) gồm các thành phần tối thiểu như hình 1.2
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
5
5
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Hình 1.2. Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh
I.1.2. Một số khái niệm
• Pixel (Picture Element): phần tử ảnh
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ
sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh.
Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc
thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hoá thành
phần giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai
điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture
element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh. Ở đây cũng cần phân
biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để
tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
6

6
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ
đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi
pixel gồm một cặp tọa độ x, y và màu.
Cặp tọa độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution). Như màn hình máy
tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải
là 320 x 200; màn hình VGA là 640 x 350,...
Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó
thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh
gồm n x p pixels. Người ta thường kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Thường giá
trị của n chọn bằng p và bằng 256.
• Gray level: Mức xám
Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi
điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá. Cách mã hoá
kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất
do lý do kỹ thuật. Vì 2
8
= 256 (0, 1, ..., 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ
được mã hoá bởi 8 bit.
• Biểu diễn ảnh xám:
Trên ảnh hai chiều, mỗi điểm (x,y) trên mặt phẳng ảnh ứng với một
f(x,y) giá trị mô tả mức xám cho điểm ảnh. Trong đó, x là số hiệu cột và y là
số hiệu dòng trên ảnh.
(x,y)  f(x,y)
Ở đây f(x,y) là mức xám. Chẳng hạn, nếu có 256 mức xám thì 0 
f(x,y)  255.
Nếu là ảnh màu, có bảng màu thì f(x,y) là số hiệu màu.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải

7
7
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Nếu là ảnh hơn 256 màu thì f(x,y) là ba byte thể hiện các giá trị R, G và
B của điểm ảnh.
I.2. BIỂU DIỄN ẢNH
I.2.1. Biểu diễn màu
Màu của một đối tượng phụ thuộc vào:
• Bản thân đối tượng.
• Ánh sáng chiếu của nguồn sáng.
• Môi trường xung quanh.
• Thị giác của con người.
Mô hình màu được xác định trên một số màu sơ cấp. Xét theo cấu tạo của
mắt, các màu đều là liên két của ba màu sơ cấp là:
Đỏ (RED) 700mm
Xanh lá cây (GREEN) 546,1 mm
Xanh da trời (BLUE) 435,8 mm
Các màu sơ cấp cộng với nhau cho màu thứ cấp. Ví dụ:
Magenta := RED + BLUE
YELOW := RED + GREEN
CIE (The Commission International de I’Eclairage – Uỷ ban chuẩn quốc tế)
đã xây dựng một chuẩn cho tất cả các màu, xác định thông qua ba thành phần
cơ sở là RED, GREEN và BLUE.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
8
8
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
I.2.1.1. Mô hình màu RGB
Hệ RGB gồm các màu cơ sở là RED, GREEN và BLUE.

Hệ màu RGB được sử dụng trong màn hình, trong đồ hoạ raster màu.
Mô tả hệ RGB theo hệ toạ độ Decarte.
Hình 1.3. Hệ tọa độ màu
Hệ RGB là chuẩn công nghiệp cho các thao tác đồ hoạ. Nếu thể hiện trên hệ
màu khác, cuối cùng vẫn phải chuyển về RGB.
Với các màn hình khác nhau, giá trị RGB có thể khác nhau.
I.2.1.2. Mô hình màu CMY
Hệ CMY dựa trên các màu sơ cấp CYAN, MAGENTA và YELLOW.
Các màu này là phần bù của RED, GREEN và BLUE.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
9
9
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
I.2.1.3. Mô hình màu HSV
HSV (Hue – màu sắc, Saturation - sự bão hoà và Value – giá trị), hay còn gọi
là HSB (Hue, Saturation, Brightness - cường độ sáng).
Hue nhận giá trị trong khoảng [0
o
..360
o
].
Saturation, Value nhận giá trị trong khoảng [0..1].
I.2.1.4. Mô hình ánh sáng
Ánh sáng nhìn thấy được là tổng hợp các thành phần đơn sắc.
Tỷ lệ trộn khác nhau dẫn đến các màu khác nhau. Ví dụ về các màu đơn sắc
như RED, GREEN, BLUE hoặc CYAN, MAGENTA, YELLOW.
Cường độ sáng phản xạ là giá trị đo được trên bề mặt của đối tượng tại điểm
tới. Cường độ sáng của tia phản xạ phụ thuộc vào góc tới và hệ số phản xạ
của bề mặt.

I.2.2. Số hóa ảnh
Từ môi trường qua thiết bị thu nhận ảnh, sẽ ánh xạ thực thể thành ma
trận các điểm ảnh khác nhau, và tùy vào độ phân giải cũng như không gian
màu. Việc số hóa thông qua quá trình lấy mẫu sau đó tiến hành lượng tử hóa
các phần tử để lưu trữ.
TT Số màu Bits/Pixel
1 2 1
2 16 4
3 256 8
4 16 triệu 24
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
10
10
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Phương pháp LUT (LookUp Table – Bảng dò tìm). Địa chỉ bộ nhớ
trong LUT chứa một số bit, được ánh xạ đến toạ độ các pixel trên màn hình.
Các sơ đồ bit được đọc vào bộ đệm khung. Mỗi giá trị của pixel là chỉ số cho
bảng LUT. Nếu có N sơ đồ bits thì LUT có 2
N
đầu vào. Khi này chỉ có 2
N
cường độ (màu) khác nhau có thể tạo ra cùng một lúc. Có thể lập trình lại
LUT. Thông thường với độ màu <=8 bit màu sẽ có bảng ánh xạ lấy trong
không gian màu chuẩn (24 bit).
I.2.3. Các định dạng ảnh cơ bản trong xử lý ảnh
I.2.3.1. Định dạng ảnh IMG
Ảnh IMG là ảnh đen trắng. Phần đầu của ảnh IMG có 16 bytes chứa
các thông tin cần thiết :
+ 6 bytes đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh IMG. Giá trị của 6

bytes này viết dưới dạng Hexa: 0x0001 0x0008 0x0001.
+ 2 bytes tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin. Đó là độ dài của dãy các bytes
kề liền nhau mà dãy này sẽ được lặp lại một số lần nào đó. Số lần lặp này sẽ
được lưu trong byte đếm.
+ 4 bytes tiếp: mô tả kích cỡ pixel.
+ 2 bytes tiếp : số pixel trên một dòng ảnh.
+ 2 bytes cuối: số dòng ảnh trong ảnh.
Ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng bao gồm các gói (pack).
Các dòng giống nhau cũng được nén thành một gói. Có 4 loại gói sau:
Loại 1: Gói các dòng giống nhau.
Loại 2: Gói các dãy giống nhau.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
11
11
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Loại 3: Dãy các pixel không giống nhau, không lặp lại và không nén được.
Loại 4: Dãy các pixel giống nhau.
I.2.3.2.
File ảnh PCX
Nếu ta hình dung trong một tệp ảnh xếp liên tiếp các byte từ đầu đến
cuối và dồn chúng vào trong một hộp chữ nhật, thì có thể hình dung tệp ảnh
PCX như hình vẽ sau:
Hình 1.4.
Cấu trúc file ảnh PCX
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
12
12
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh

I.2.3.3. File ảnh BMP
Hình 1.5. Cấu trúc file ảnh BMP
I.2.3.4. Định dạng ảnh TIFF
Kiểu định dạng TIFF được thiết kế để làm nhẹ bớt các vấn đề liên quan
đến việc mở rộng tệp ảnh cố định. Về cấu trúc, nó cũng gồm 3 phần chính:
• Phần Header (IFH): có trong tất cả các tệp TIFF và gồm 8 byte:
• Phần thứ 2 (IFD): Nó không ở ngay sau cấu trúc IFH mà vị trí của nó
được xác định bởi trường Offset trong đầu tệp. Có thể có một hay nhiều
IFD cùng tồn tại trong file (nếu file có nhiều hơn 1 ảnh).
• Cấu trúc phần dữ liệu thứ 3: các DE. Các DE có độ dài cố định gồm 12
byte.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
13
13
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
I.2.4. Một số phương pháp biểu diễn ảnh
I.2.4.1. Mã loạt dài
Phương pháp này hay dùng biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân.
Một vùng ảnh R có thể biểu diễn đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:
u(m,n) = 1 nếu (m,n) ∈ R
0 nếu không
Với cách biểu diễn trên, một vùng ảnh hay ảnh nhị phân được xem như
gồm các chuỗi 0 hay 1 đan xen. Các chuỗi này gọi là một mạch (run). Theo
phương pháp này, mỗi mạch sẽ được biểu diễn bởi địa chỉ bắt đầu của mạch
và chiều dài mạch theo dạng: (<hàng,cột>, chiều dài).
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
14
14

Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
0 1 2 3 4
0 ảnh được biểu diễn
1 (1,1) 1, (1,3) 2
2 (2,0) 4, (3,1) 2
Hình 1.6. Ảnh nhị phân và các biểu diễn mã loạt dài tương ứng.
I.2.4.2. Mã xích
Mã xích thường được dùng để biểu diễn biên của ảnh. Thay vì lưu trữ
toàn bộ ảnh, người ta lưu trữ dãy các điểm ảnh như A, B,..., M . Theo phương
pháp này, 8 hướng của véctơ nối 2 điểm biên liên tục được mã hoá. Khi đó
ảnh được biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A cùng với chuỗi các từ mã. Điều
này được minh hoạ trong hình 2.5 dưới đây.
2 A 7
3 1 M 1 0 1 E 0

2 J C D G 4 0
K 4 J 2 5
3 I 4 H
5 6 7
Hình 1.7. Hướng các điểm biên và mã tương ứng.
A 111 110 000 001 000 110 101 110 101 010 100 010
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
15
15
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
I.2.4.3. Mã tứ phân
Theo phương pháp mã tứ phân, một vùng của ảnh coi như bao kín bởi
một hình chữ nhật. Vùng này được chia làm 4 vùng con (quadrant). Nếu một
vùng con gồm toàn điểm đen (1) hay toàn điểm trắng (0) thì không cần chia

tiếp. Trong trường hợp ngược lại, vùng con gồm cả đen và trắng gọi là vùng
xám lại tiếp tục được chia làm 4 vùng con tiếp. Quá trình chia dừng lại khi
không thể chia tiếp được nữa, có nghĩa là vùng con chỉ chứa thuần nhất điểm
đen hay trắng. Như vậy, cây biểu diễn gồm một chuỗi các ký hiệu b(black),
w(white) và g(grey) kèm theo ký hiệu mã hoá 4 vùng con. Biểu diễn theo
phương pháp này ưu việt hơn so với các phương pháp trên, nhất là so với mã
loạt dài. Tuy nhiên, để tính toán số đo các hình như chu vi, mô men là khá
khó.
I.3. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH
I.3.1. Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm
Toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó một mức xám u [0,N] được
ánh xạ sang một mức xám v [0,N]: v=f(u). Ánh xạ f tuỳ theo các ứng dụng
khác nhau có các dạng khác nhau:
• Tăng độ tương phản.
• Tách nhiễu phân ngưỡng.
• Biến đổi âm bản.
• Cắt theo mức.
• Trích chọn bít.
• Trừ ảnh.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
16
16
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
• Nén dải độ sáng.
I.3.1.1. Tăng độ tương phản.
Độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền,
hay nói cách khác, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với
nền.
Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau.

Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định.
Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác
nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau. Vì vậy, ta có thể thay đổi độ tương phản của
ảnh sao cho phù hợp.
Để điều chỉnh độ tương phản của ảnh, ta điều chỉnh biên độ của ảnh
trên toàn dải hay trên dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyến tính biên độ
đầu vào (dùng hàm biến đổi là hàm tuyến tính) hay phi tuyến (hàm mũ hay
hàm logarit). Khi dùng hàm tuyến tính các độ dốc , ,  phải chọn lớn hơn
1 trong miền cần giãn. Các cận a, b có thể chọn khi xem xét lược đồ xám của
ảnh.
v
b
v
a
a
b
L
u
v
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
17
17
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh





≤≤+−

≤+−
<≤
=
Lubvbu
buavau
auu
uf
b
a
)(
)(
0
)(
γ
β
α

Chú ý: Nếu giãn độ tương phải bằng hàm tuyến tính ta có:
α = β = γ ảnh kết quả trùng với ảnh gốc.
α, β, γ >1 giãn độ tương phản.
α, β, γ <1 co độ tương phản.
Hàm mũ hay dùng giãn độ tương phản có dạng
F = (X[m,n])
p
; p thường chọn bằng 2
A B
A. Ảnh gốc B. Ảnh đã tăng độ tương phản
Hình 1.8. Hình tăng độ tương phản
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải

18
18
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
C D
C. Ảnh gốc D. Ảnh đã tăng độ tương phản
Hình 1.9. Ảnh giảm độ tương phản
I.3.1.2. Tách nhiễu và phân ngưỡng.





≤
≤
<≤
=
ubL
buau
au
uf 
α
00
)(
Tách nhiễu là trường hợp đặc biệt của giãn độ tương phản khi hệ số góc
α=γ=0. Tách nhiễu được ứng dụng trong trường hợp khi biết tín hiệu nằm trên
khoảng [a, b].
Phân ngưỡng là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a=b=const.
Trong trường hợp này ảnh đầu ra là ảnh nhị phân (vì chỉ có hai mức). Phân
ngưỡng hay dùng trong kỹ thuật in ảnh hai màu vì ảnh gần nhị phân không
thể cho ra ảnh nhị phân khi quét ảnh bởi có sự xuất hiện của nhiễu do bộ cảm

biến và sự biến đổi của nền. Thí dụ như trường hợp ảnh vân tay.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
19
19
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
I.3.1.3. Biến đổi âm bản.
f(u) = L – u
Biến đổi âm bản rất có ích khi hiện các ảnh Y học.
Hình 1.10. A - Ảnh gốc; B - Ảnh âm bản
I.3.1.4. Cắt theo mức.
Kỹ thuật này dùng hai phép ánh xạ khác nhau cho trường hợp có nền và
không nền.
a b L
u
v
Có nền



≤≤
=
diKhacu
buaL
uf )(
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
20
20
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh

a b
u
v
Không nền



≤≤
=
diKhac
buaL
uf
0
)(
Biến đổi này cho phép phân đoạn một số mức xám từ phần còn lại của
ảnh. Nó hữu dụng khi nhiều đặc tính khác nhau của ảnh nằm trên nhiều miền
mức xám khác nhau.
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
21
21
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Hình 1.11
A- Ảnh gốc
B- Cắt ảnh có nền với L = 20, a = 0 và b = 20;
C- Cắt ảnh có nền với L = 50, a = 30 và b = 255;
D- Cắt ảnh không nền với L = 50, a = 30 và b = 255;
I.3.1.5. Trích chọn bít
b=64 ={0100 0000}, b=75 ={0100 1111}
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên

Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
22
22
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Mỗi điểm ảnh được mã hoá trên B bít. Nếu B=8 có ảnh 2
8
=256 mức xám (ảnh
nhị phân ứng với B=1). Trong các bít mã hoá này, người ta chia làm hai loại:
bít bậc thấp và bít bậc cao. Với bít bậc cao, độ bảo toàn thông tin cao hơn
nhiều so với bit bậc thấp.
U = k
1
2
B-1
+ k
2
2
B-2
+ ... + k
B-1
2 + k
B
Nếu ta muốn trích chọn bit thứ n và hiện chúng, ta dùng biến đổi:



=
=
diKhac
kneuL

uf
n
0
1
)(
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
23
23
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Hình 1.12. A- Ảnh gốc; B - Ảnh với bit 5; C - Ảnh với bit 4; D - Ảnh với bit 3
I.3.1.6. Trừ ảnh
Trừ ảnh dùng để tách nhiễu khỏi nền. Ta quan sát ảnh ở hai thời điểm
khác nhau, so sánh chúng để tìm ra sự khác nhau, sau đó dóng thẳng hai hai
ảnh rồi trừ đi và thu được ảnh mới. Ảnh mới đó chính là sự khác nhau. Kỹ
thuật này hay được dùng trong dự báo thời tiết hay trong y học.
I.3.1.7. Nén dải độ sáng
Đôi khi do dải động của ảnh lớn, việc quan sát không thuận tiện, cần
phải thu nhỏ dải độ sáng lại mà người ta gọi là nén dải độ sáng. Người ta
dùng phép biến đổi Loga sau: v(m,n)=c log
10
(δ+u(m,n)).
Với c là hằng số tỷ lệ, δ rất nhỏ so với u(m,n). Thường δ chọn cỡ 10
-3
.
I.3.2. Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian
I.3.2.1. Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính
a. Lọc trung bình không gian
Mỗi điểm ảnh được thay thế bằng lọc trung bình trọng số của các điểm lân
cận:

∑ ∑
∈
−−=
wlk
lnkmylkanmv
),(
),(),(),(

Nếu ta dùng các trọng số như nhau, công thức trở thành.
∑ ∑
∈
−−=
wlk
w
lnkmy
N
nmv
),(
),(
1
),(
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
24
24
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh
Với
w
kl
N

a
1
=
; N
w
: là số điểm ảnh trong cửa sổ lọc.
y(m,n) : ảnh đầu vào.
v(m,n): ảnh đầu ra.
w(m,n): cửa sổ lọc.
a(m,n): trọng số lọc.
Lọc trung bình có trọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào với nhân chập
H. Nhân chập H trong trường hợp này có dạng:










=
111
111
111
9
1
H
Trong lọc trung bình đôi khi người ta ưu tiên cho các hướng để bảo vệ biên

của ảnh khỏi bị mờ đi do làm trơn ảnh.
b. Lọc thông thấp
Lọc thông thấp thường sử dụng để làm trơn nhiễu.
Sử dụng một số nhân chập sau:










=
010
121
010
8
1
H











+
=
11
11
)2(
1
2
2
b
bbb
b
b
H
b
Khi b=1 H
b
chính là nhân chập H
1
(lọc trung bình).
Sinh viên: Nguyễn Thị Khuyên
Lớp: CNT43TT1-ĐHT2 - ĐH Hàng Hải
25
25