Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tượng trong ảnh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

1

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG



Ngô Huy Cƣờng



TRA CỨU IC MÁY TÍNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG ĐỐI
TƢỢNG TRONG ẢNH


Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01




LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên - 2014

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

2

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề
Trong xã hội hiện nay, ảnh số đóng một vai trò quan trọng đối với đời sống
con ngƣời. Ảnh số không chỉ đƣợc sử dụng trong cuộc sống hàng ngày mà nó còn
góp phần quan trọng trong việc cung cấp thông tin về vật thể, sự kiện, … trong công
tác khoa học.
Càng ngày con ngƣời càng phải đối mặt với một lƣợng lớn hình ảnh phải xử
lý. Bài toán tra cứu hình ảnh nhằm tìm ra các ảnh tƣơng tự trong cơ sở dữ liệu nhƣ
ảnh mẫu tra cứu đƣợc nhiều nhóm quan tâm. Xuất phát trong hoàn cảnh đó tôi chọn
đề tài “Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tƣợng trong ảnh” nhằm nghiên
cứu một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng. Trên cơ sở kiến thức đƣợc hệ
thống hóa, áp dụng cho bài toán tra cứu IC máy tính.
Luận văn gồm có bố cục nhƣ sau:
Chƣơng I: Khái quát về biểu diễn hình dạng và bài toán tra cứu IC.
Trong chƣơng này trình bày khái quát về xử lý ảnh, sơ lƣợc về IC và bài toán
tra cứu IC.
Chƣơng II: Một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng.
Chƣơng này trình bày một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng, từ đó
trích rút ra các đặc trƣng áp dụng vào bài toán tra cứu IC.

Chƣơng III: Chƣơng trình thực nghiệm.
Giới thiệu bài toán IC, phân tích, xây dựng, tra cứu ảnh dựa vào hình dạng
đối tƣợng trong ảnh.







Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

3

CHƢƠNG I
KHÁI QUÁT VỀ BIỂU DIỄN HÌNH DẠNG VÀ BÀI TOÁN TRA CỨU IC

1.1. Khái quát về biểu diễn hình dạng
1.1.1. Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
1.1.1.1. Xử lý ảnh là gì?
Con ngƣời thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai
trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy
tính, xử lý ảnh và đồ hoạ phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong
cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tƣơng tác ngƣời
máy.
Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm
cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một
ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận.

Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh
Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh đƣợc xem
nhƣ là đặc trƣng cƣờng độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào
đó của đối tƣợng trong không gian và nó có thể xem nhƣ một hàm n biến
P(c1, c2, , cn). Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem nhƣ ảnh n chiều.
Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

4


Hình 1.2: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh
1.1.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
a. Một số khái niệm cơ bản
* Ảnh và điểm ảnh:
Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là dấu hiệu hay cƣờng độ sáng tại 1 toạ độ trong
không gian của đối tƣợng và ảnh đƣợc xem nhƣ là 1 tập hợp các điểm ảnh.
* Mức xám, màu
Là số các giá trị có thể có của các điểm ảnh của ảnh
b. Nắn chỉnh biến dạng
Ảnh thu nhận thƣờng bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử.

Ảnh thu nhận Ảnh mong muốn
Hình 1.3. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn
Để khắc phục ngƣời ta sử dụng các phép chiếu, các phép chiếu thƣờng đƣợc
xây dựng trên tập các điểm điều khiển.
Giả sử (Pi, Pi’) i = n,1 có n các tập điều khiển. Giả sử (Pi, Pi’) i = n,1 có n
các tập điều khiển Tìm hàm f: Pi Є f (Pi) sao cho

MinPPf
n
I
ii
2
1
)(


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

5

Giả sử ảnh bị biến đổi chỉ bao gồm: Tịnh tiến, quay, tỷ lệ, biến dạng, bậc
nhất tuyến tính. Khi đó hàm f có dạng:
f (x, y) = (a1x + b1y + c1, a2x + b2y + c2)
Ta có:
n
i
iiiii
n
i
ycybxaxcybxaiPPif
1
2'
2222
2'
111
2
1

'
)()())((

Để
Min

2'
1 1 1
1 1 1 1
1
2'
1 1 1
1 1 1 1
1
'
1 1 1
1 1 1
1
= 0
= 0
= 0
n n n n
i i i i i i
i i i i
n n n n
i i i i i i
i i i i
n n n
i i i
i i i

a x b x y c x x x
a
a x y b y c y y x
b
a x b y nc x
c

Giải hệ phƣơng trình tuyến tính tìm đƣợc a1, b1, c1
Tƣơng tự tìm đƣợc a2, b2, c2
Xác định hàm f.
c. Khử nhiễu
Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh:
- Nhiễu hệ thống: Là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi.
- Nhiễu ngẫu nhiên: Vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các
phép lọc.
d. Chỉnh mức xám
Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra. Thông thƣờng có
2 hƣớng tiếp cận:
- Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau
thành một bó. Trƣờng hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng.
Ứng dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

6

- Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ
thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cƣờng độ mịn cho ảnh.
e. Trích chọn đặc điểm
Các đặc điểm của đối tƣợng đƣợc trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng

trong quá trình xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây:
- Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm
uốn v.v
- Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này đƣợc trích chọn bằng việc
thực hiện lọc vùng (Zonal filtering). Các bộ vùng đƣợc gọi là “mặt nạ đặc điểm”
(Feature mask) thƣờng là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác,
cung tròn v.v ).
- Đặc điểm biên và đƣờng biên: Đặc trƣng cho đƣờng biên của đối tƣợng và
do vậy rất hữu ích trong việc trích chọn các thuộc tính bất biến đƣợc dùng khi nhận
dạng đối tƣợng. Các đặc điểm này có thể đƣợc trích chọn nhờ toán tử gradient, toán
tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử “chéo không” (Zero crossing) v.v
Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối
tƣợng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lƣợng nhớ lƣu trữ giảm
xuống.
f. Nhận dạng
Nhận dạng tự động (Automatic Recognition), mô tả đối tƣợng, phân loại và
phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, đƣợc ứng dụng
trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là: Mẫu
Pattern) là gì?
Watanabe, một trong những ngƣời đi đầu trong lĩnh vực này đã định nghĩa:
“Ngƣợc lại với hỗn loạn (Chaos), mẫu là một thực thể (Entity), đƣợc xác định một
cách ang áng (Vaguely defined) và có thể gán cho nó một tên gọi nào đó”.
Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của một vật nào đó đƣợc chụp, một
chữ viết, khuôn mặt ngƣời hoặc một ký đồ tín hiệu tiếng nói.
Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu đó có thể: Phân

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

7

loại có mẫu (Supervised classification), chẳng hạn phân tích phân biệt
(Discriminant analyis), trong đó mẫu đầu vào đƣợc định danh nhƣ một thành phần
của một lớp đã xác định.
Phân loại không có mẫu (Unsupervised classification hay Clustering) trong
đó các mẫu đƣợc gán vào các lớp khác nhau dựa trên một tiêu chuẩn đồng dạng nào
đó. Các lớp này cho đến thời điểm phân loại vẫn chƣa biết hay chƣa đƣợc định
danh.
Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tƣơng ứng với ba giai đoạn
chủ yếu sau đây:
- Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý.
- Biểu diễn dữ liệu.
- Nhận dạng, ra quyết định.
Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:
- Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trƣng đƣợc trích chọn.
- Phân loại thống kê.
- Đối sánh cấu trúc.
- Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo.
Trong các ứng dụng rõ ràng là không thể chỉ dùng có một cách tiếp
cận đơn lẻ để phân loại “tối ƣu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều
phƣơng pháp và cách tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phƣơng thức phân
loại tổ hợp hay đƣợc sử dụng khi nhận dạng và nay đã có những kết quả có
triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống lai (Hybrid System) bao gồm nhiều mô
hình kết hợp.
Việc giải quyết bài toán nhận dạng trong những ứng dụng mới nảy
sinh trong cuộc sống không chỉ tạo ra những thách thức về thuật giải, mà
còn đặt ra những yêu cầu về tốc độ tính toán. Đặc điểm chung của tất cả
những ứng dụng đó là những đặc điểm đặc trƣng cần thiết thƣờng là nhiều,
không thể do chuyên gia đề xuất, mà phải đƣợc trích chọn dựa trên các thủ
tục phân tích dữ liệu.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

8

g. Nén ảnh
Nhằm giảm thiểu không gian lƣu trữ. Thƣờng đƣợc tiến hành theo cả
hai khuynh hƣớng là nén có bảo toàn và không bảo toàn thông tin.
Nén không bảo toàn thì thƣờng có khả năng nén cao hơn nhƣng khả năng
phục hồi thì kém hơn. Trên cơ sở hai khuynh hƣớng, có 4 cách tiếp cận cơ
bản trong nén ảnh:
- Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén này dựa vào việc thống kê tần xuất xuất
hiện của giá trị các điểm ảnh, trên cơ sở đó mà có chiến lƣợc mã hóa thích hợp. Một
ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa này là *.TIF
- Nén ảnh không gian: Kỹ thuật này dựa vào vị trí không gian của các điểm
ảnh để tiến hành mã hóa. Kỹ thuật lợi dụng sự giống nhau của các điểm ảnh trong
các vùng gần nhau.
Ví dụ: Cho kỹ thuật này là mã nén *.PCX
- Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây là kỹ thuật tiếp cận theo hƣớng nén
không bảo toàn và do vậy, kỹ thuật hƣớng nén hiệu quả hơn. *.JPG chính là tiếp cận
theo kỹ thuật nén này.
- Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal của các đối tƣợng ảnh, thể hiện
sự lặp lại của các chi tiết. Kỹ thuật nén sẽ tính toán để chỉ cần lƣu trữ phần gốc ảnh
và quy luật sinh ra ảnh theo nguyên lý Fractal.
1.1.2. Thu nhận và biểu diễn ảnh
1.1.2.1. Thu nhận, các thiết bị thu nhận ảnh
Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm Camera, Scanner các thiết bị thu nhận này
có thể cho ảnh đen trắng.
Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng
Raster, Vector.
Các thiết bị thu nhận ảnh thông thƣờng Raster là Camera các thiết bị thu nhận

ảnh thông thƣờng Vector là Sensor hoặc bằng số hoá Digitalizer hoặc đƣợc chuyển đổi
từ ảnh Raster. Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 1 quá trình.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

9

- Cảm biến: Biến đổi năng lƣợng quang học thành năng lƣợng điện
- Tổng hợp năng lƣợng điện thành ảnh
1.1.2.2. Biểu diễn ảnh
Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phƣơng pháp số hoá đƣợc
nhúng trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lƣu trữ ảnh nhằm 2 mục đích:
- Tiết kiệm bộ nhớ.
- Giảm thời gian xử lý.
Việc lƣu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hƣởng rất lớn đến việc hiển
thị, in ấn và xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là một tập hợp các điểm với cùng kích thƣớc
nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện
rõ hơn chi tiết của ảnh ngƣời ta gọi đặc điểm này là độ phân giải.
Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc
trƣng của mỗi ảnh cụ thể, trên cơ sở đó các ảnh thƣờng đƣợc biểu diễn theo 2 mô
hình cơ bản.
1.1.3. Mô hình Raster
Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh đƣợc biểu diễn dƣới
dạng ma trận các điểm (điểm ảnh). Thƣờng thu nhận qua các thiết bị nhƣ Camera,
Scanner. Tuỳ theo yêu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn qua một hay
nhiều bít.
Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Ngày nay công nghệ phần
cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh Raster phù hợp với tốc độ nhanh và chất
lƣợng cao cho cả đầu vào và đầu ra. Một thuận lợi cho việc hiển thị trong môi
trƣờng Windows là Microsoft đƣa ra khuôn dạng ảnh DIB (Device Independent

Bitmap) làm trung gian. Hình 1.4 thể hiện quy trình chung để hiển thị ảnh Raster
thông qua DIB.
Một trong những hƣớng nghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này là kỹ
thuật nén ảnh các kỹ thuật nén ảnh lại chia ra theo hai khuynh hƣớng là nén bảo
toàn và không bảo toàn thông tin. Nén bảo toàn có khả năng phục hồi hoàn toàn dữ
liệu ban đầu còn nếu không bảo toàn chỉ có khả năng phục hồi độ sai số cho phép

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

10

nào đó. Theo cách tiếp cận này ngƣời ta đã đề ra nhiều quy cách khác nhau nhƣ
BMP, TIF, GIF, PCX…
Hiện nay trên thế giới có trên 50 khuôn dạng ảnh thông dụng bao gồm cả
trong đó các kỹ thuật nén có khả năng phục hồi dữ liệu 100% và nén có khả năng
phục hồi với độ sai số nhận đƣợc.

Hình 1.4. Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB
1.1.4. Mô hình Vector
Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ dễ dàng cho hiển
thị và in ấn còn đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn sao chép di chuyển tìm kiếm…
Theo những yêu cầu này kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ra ƣu việt hơn.
Trong mô hình Vector ngƣời ta sử dụng hƣớng giữa các Vector của điểm ảnh
lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh Vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ
các thiết bị số hoá nhƣ Digital hoặc đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các
chƣơng trình số hoá
Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất
lƣợng cho cả đầu vào và ra nhƣng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster.
Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn vectơ đều tập trung từ chuyển đổi từ
ảnh Raster.

Hình 1.5: Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh



Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

11

1.2. Bài toán tra cứu IC máy tính dựa vào ảnh
1.2.1. Sơ lược về IC
1.2.1.1. Khái niệm về IC - Sự kết tụ trong hệ thống điện tử
IC (Intergated-Circuit) là một mạch điện tử mà các thành phần tác động và
thụ động đều đƣợc chế tạo kết tụ trong hoặc trên một đế (Subtrate) hay thân hoặc
không thể tách rời nhau đƣợc. Đế này, có thể là một phiến bán dẫn (hầu hết là Si)
hoặc một phiến cách điện.
Một IC thƣờng có kích thƣớc dài rộng cỡ vài trăm đến vài ngàn micron, dày
cỡ vài trăm micron đƣợc đựng trong một vỏ bằng kim loại hoặc bằng plastic. Những
IC nhƣ vậy thƣờng là một bộ phận chức năng (Function device) tức là một bộ phận
có khả năng thể hiện một chức năng điện tử nào đó. Sự kết tụ (Integration) các
thành phần của mạch điện tử cũng nhƣ các bộ phận cấu thành của một hệ thống điện
tử vẫn là hƣớng tìm tòi và theo đuổi từ lâu trong ngành điện tử. Nhu cầu của sự kết
tụ phát minh từ sự kết tụ tất nhiên của các mạch và hệ thống điện tử theo chiều
hƣớng từ đơn giản đến phức tạp, từ nhỏ đến lớn, từ tần số thấp (tốc độ chậm) đến
tần số cao (tốc độ nhanh). Sự tiến triển này là hậu quả tất yếu của nhu cầu ngày
càng tăng trong việc xử lý lƣợng tin tức (Information) ngày càng nhiều của xã hội
phát triển. Những hệ thống điện tử công phu và phức tạp gồm rất nhiều thành phần,
bộ phận. Do đó nảy sinh ra nhiều vấn đề cần giải quyết:
a. Khoảng không gian mà số lƣợng lớn các thành phần chiếm đoạt (thể tích).
Một máy tính điện tử cần dùng đến hàng triệu, hàng vài chục triệu bộ phận rời. Nếu

không thực hiện bằng mạch IC, thì không những thể tích của nó sẽ lớn một cách bất
tiện mà điện năng cung cấp cho nó cũng sẽ vô cùng phức tạp. Mà nếu có thỏa mãn
chăng nữa, thì máy cũng không thực dụng.
b. Độ khả tín (Reliability) của hệ thống điện tử: Là độ đáng tin cậy trong
hoạt động đúng theo tiêu chuẩn thiết kế. Độ khả tín của một hệ thống tất nhiên phụ
thuộc vào độ khả tín của các thành phần cấu thành và các bộ phận nối tiếp giữa
chúng. Hệ thống càng phức tạp, số bộ phận càng tăng và chỗ nối tiếp càng nhiều. Vì
vậy, nếu dùng bộ phận rời cho các hệ thống phức tạp, độ khả tín của nó sẽ giảm

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

12

thấp. Một hệ thống nhƣ vậy sẽ trục trặc rất nhanh.
c. Tuổi thọ trung bình t của một hệ thống điện tử gồm n thành phần sẽ là:
12
1 1 1 1

n
t t t t

Nếu
12

n
t t t
thì
1
t
t

n

Vậy nếu một Transitor có tuổi thọ là 108h , thì một máy tính gồm 500.000
Transitor sẽ có tuổi thọ
5
8
10.5
10
= 200 giờ.
Các thành phần trong IC đƣợc chế tạo đồng thời và cũng cùng phƣơng pháp,
nên tuổi thọ IC xấp xỉ một tuổi thọ một Transistor Planar.
d. Một hệ thống (hay một máy) điện tử có cấu tạo nhƣ hình vẽ:

Hình 1.6: Cấu tạo hệ thống điện tử
Sự kết tụ áp dụng vào IC thƣờng thực hiện ở giai đoạn bộ phận chức năng.
Song khái niệm kết tụ không nhất thiết dừng lại ở giai đoạn này. Ngƣời ta vẫn nỗ
lực để kết tụ với mật độ cực cao trong IC, nhằm hƣớng tới việc kết tụ toàn thể hệ
thống điện tử trên một phiếm (chíp).










Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

13

Năm
1947
1950
1961
1966
1971
1980
1985
1990
Công
nghệ
Phát
minh
Transitor
Linh
kiện
rời
SSI
MSI
LSI
VLSI
ULSI
GSI
Số
Transitor
trên 1
chip
trong

các sản
phẩm
thƣơng
mại
1
1
10
1001000
100020000
200005000
>500000
>1000000
Các sản
phẩm
tiêu biểu

BJT
Diode
Linh
kiên
planar,
cổng
logic
Mạch
đếm, đa
hợp, mạch
cộng
Vi xử lý 8
bit, ROM,
RAM

Vi xử lý 16
bit và 32 bit
Vi xử lý
chuyên
dụng


Bảng 1.1: Công nghệ sản xuất qua các năm
SSI: Small scale integration: Tích hợp qui mô nhỏ.
MSI: Medium scale intergration: Tích hợp qui mô trung bình.
LSI: Large scale integration: Tích hợp theo qui mô lớn.
GSI: Ultra large scale integration: Tích hợp qui mô khổng lồ.
Tóm lại, công nghệ IC đƣa đến những điểm lợi so với kỹ thuật linh kiện rời
nhƣ sau:
- Giá thành sản phẩm hạ.
- Kích cỡ nhỏ.
- Độ khả tín cao (tất cả các thành phần đƣợc chế tạo cùng lúc và không có

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

14

những điểm hàn, nối).
- Tăng chất lƣợng (do giá thành hạ, các mặt phức tạp hơn có thể đƣợc chọn
để hệ thống đạt đến những tính năng tốt nhất).
- Các linh kiện đƣợc phối hợp tốt (matched). Vì tất cả các Transistor đƣợc
chế tạo đồng thời và cùng một qui trình nên các thông số tƣơng ứng của chúng về
cơ bản có cùng độ lớn đối với sự biến thiên của nhiệt độ.
- Tuổi thọ cao.
1.2.1.2.Các loại IC

Dựa trên qui trình sản xuất, có thể chia IC ra làm 3 loại:
a. IC màng (film IC):
Trên một đế bằng chất cách điện, dùng các lớp màng tạo nên các thành phần
khác. Loại này chỉ gồm các thành phần thụ động nhƣ điện trở, tụ điện, và cuộn cảm
mà thôi.
− Dây nối giữa các bộ phận: Dùng màng kim loại có điện trở suất nhỏ nhƣ
Au, Al, Cu
− Điện trở: Dùng màng kim loại hoặc hợp kim có điện trở suất lớn nhƣ Ni-
Cr; Ni-Cr-Al; Cr-Si; Cr có thể tạo nên điện trở có trị số rất lớn.
− Tụ điện: Dùng màng kim loại để đóng vai trò bản cực và dùng màng điện
môi SiO; SiO2; Al2O3; Ta2O5. Tuy nhiên khó tạo đƣợc tụ có điện dung lớn hơn
0,02µF/cm2.
− Cuộn cảm: Dùng một màng kim loại hình xoắn. Tuy nhiên khó tạo đƣợc
cuộn cảm lớn quá 5µH với kích thƣớc hợp lý. Trong sơ đồ IC, ngƣời ta tránh dùng
cuộn cảm để không chiếm thể tích.
− Cách điện giữa các bộ phận: Dùng SiO; SiO2; Al2O3. Có một thời
Transistor màng mỏng đƣợc nghiên cứu rất nhiều để ứng dụng vào IC màng. Nhƣng
tiếc là Transistor màng chƣa đạt đến giai đoận thực dụng, nếu không phải là ít có
triển vọng thực dụng.
b. IC đơn tính thể (Monolithic IC):
Còn gọi là IC bán dẫn (Semiconductor IC) - là IC dùng một đế (Subtrate)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

15

bằng chất bán dẫn (thƣờng là Si). Trên (hay trong) đế đó, ngƣời ta chế tạo
Transistor, Diode, điện trở, tụ điện. Rồi dùng chất cách điện SiO2 để phủ lên che
chở cho các bộ phận đó trên lớp SiO2, dùng màng kim loại để nối các bộ phận với
nhau.

- Transistor, Diode đều là các bộ phận bán dẫn.
- Điện trở: Đƣợc chế tạo bằng cách lợi dụng điện trở của lớp bán dẫn có
khuếch tán tạp chất.
- Tụ điện: Đƣợc chế tạo bằng cách lợi dụng điện dung của vùng hiếm tại một
nối P-N bị phân cực nghịch. Đôi khi ngƣời ta có thể thêm những thành phần khác
hơn của các thành phần kể trên để dùng cho các mục đích đặc thù. Các thành phần
trên đƣợc chế tạo thành một số rất nhiều trên cùng một chip. Có rất nhiều mối nối
giữa chúng và chúng đƣợc cách ly nhờ những nối P - N bị phân cực nghịch (điện trở
có hàng trăm MΩ).
c. IC lai (hibrid IC)
Là loại IC lai giữa hai loại trên. Từ vi mạch màng mỏng (chỉ chứa các thành
phần thụ động), ngƣời ta gắn ngay trên đế của nó những thành phần tích cực
(Transistor, Diode) tại những nơi đã dành sẵn. Các Transistor và Diode gắn trong
mạch lai không cần có vỏ hay để riêng, mà chỉ cần đƣợc bảo vệ bằng một lớp men
tráng.
Ƣu điểm của mạch lai là:
- Có thể tạo nhiều IC (Digital hay Analog).
- Có khả năng tạo ra các phần tử thụ động có các giá trị khác nhau với sai số nhỏ.
- Có khả năng đặt trên một đế, các phần tử màng mỏng, các Transistor,
Diode và ngay cả các loại IC bán dẫn. Thực ra khi chế tạo, ngƣời ta có thể dùng qui
trình phối hợp. Các thành phần tác động đƣợc chế tạo theo các thành phần kỹ thuật
planar, còn các thành phần thụ động thì theo kỹ thuật màng. Nhƣng vì quá trình chế
tạo các thành phần tác động và thụ động đƣợc thực hiện không đồng thời nên các
đặc tính và thông số của các thành phần thụ động không phụ thuộc vào các đặc tính
và thông số của các thành phần tác động mà chỉ phụ thuộc vào việc lựa chọn vật

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

16

liệu, bề dầy và hình dáng. Ngoài ra, vì các Transistor của IC loại này nằm trong đế,
nên kích thƣớc IC đƣợc thu nhỏ nhiều so với IC chứa Transistor rời.
IC chế tạo bằng qui trình phối hợp của nhiều ƣu điểm. Với kỹ thuật màng,
trên một diện tích nhỏ có thể tạo ra một điện trở có giá trị lớn, hệ số nhiệt nhỏ. Điều
khiển tốc độ ngƣng động của màng, có thể tạo ra một màng điện trở với độ chính
xác rất cao.
1.2.1.3. Sơ lược về qui trình chế tạo một IC đơn tinh thể
Các giai đoạn chế tạo một IC đơn tinh thể có thành phần tác động là BJT,
đƣợc đơn giản hóa gồm các bƣớc sau:
Bƣớc 1:

Hình 1.7: Quy trình chế tạo một IC đơn tinh thể
* Từ một nền P - Si (hoặc n - Si) đơn tinh thể
* Tạo một lớp epitaxy mỏng loại N - Si
* Phủ một lớp cách điện SiO2
Bƣớc 2:
Dùng phƣơng pháp quang khắc để khử lớp SiO2 ở một số chỗ nhất định, tạo
ra các cửa sổ ở bề mặt tinh thể. Từ các cửa sổ, có thể khuếch tán tạp chất vào.
Đầu tiên, vẽ sơ đồ những nơi cần mở cửa sổ, chụp hình sơ đồ rồi lấy phim
âm bản, thu nhỏ lại.
Những nơi cần mở của sổ là vùng tối trên phim

Hình 1.8: Sơ đồ những nơi cần mở cửa sổ

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

17

* Bôi một lớp cản quang trên bề mặt. Đặt phim ở trên rọi tia cực tím vào
những nơi cần mở cửa sổ đƣợc lớp đen trên phim bảo vệ. Nhúng tinh thể vào dung

dịch tricloetylen. Chỉ những nơi cần mở cửa sổ lớp cản quang mới bị hòa tan, các
nơi khác rắn lại.
* Lại đem tinh thể nhúng vào dung dịch fluorhydric. Chỉ những nơi cần mở
cửa sổ lớp SiO2 bị hòa tan, những nơi khác nhờ lớp cản quang che chở.
* Đem tẩy lớp cản quang.
* Khuếch tán chất bán dẫn P sâu đến thân, tạo ra các đảo N.
* Lại mở cửa sổ, khuếch tán chất bán dẫn P vào các đảo N (khuếch tán
Base).
* Lại mở cửa sổ, khuếch tán chất bán dẫn N vào (khuếch tán Emitter).
* Phủ kim loại. Thực hiện các chỗ nối

Hình 1.9: Bôi lớp cản quang trên bề mặt
Ví dụ: Một mạch điện đơn giản nhƣ sau, đƣợc chế tạo bởi dạng IC đơn tinh
thể:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

18




Hình 1.10: Mạch điện trở được chế tạo dưới dạng IC đơn tinh thể
1.2.1.4. IC số (IC Digital) và IC tương tự (IC
analog)
Dựa trên chức năng xử lý tín hiệu, ngƣời ta chia IC là hai loại: IC Digital và
IC Analog (còn gọi là IC tuyến tính).
1.2.1.5
. IC Digital
Là loại IC xử lý tín hiệu số. Tín hiệu số (Digital signal) là tín hiệu có trị giá

nhị phân (0 và 1). Hai mức điện thế tƣơng ứng với hai trị giá (hai logic) đó là:
- Mức High (cao): 5V đối với IC CMOS và 3,6V đối với IC TTL .
- Mức Low (thấp): 0V đối với IC CMOS và 0,3V đối với IC TTL .

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

19

Thông thƣờng logic 1 tƣơng ứng với mức H, logic 0 tƣơng ứng với mức L
Logic 1 và logic 0 để chỉ hai trạng thái đối nghịch nhau: Đóng và mở, đúng và sai,
cao và thấp…
Chủng loại IC Digital không nhiều. Chúng chỉ gồm một số các loại mạch
logic căn bản, gọi là cổng logic.
Về công nghệ chế tạo, IC Digital gồm các loại:
- RTL: Resistor - Transistor logic.
- DTL: Diode - Transistor logic .
- TTL: Transistor - Transistor logic
- MOS: Metal - oxide Semiconductor
- CMOS: Complementary MOS
1.2.1.6
. IC analog
Là loại IC xử lý tín hiệu analog, đó là loại tín hiệu biến đổi liên tục so với IC
Digital, loại IC analog phát triển chậm hơn. Một lý do là vì IC analog phần lớn đều
là mạch chuyện dụng (special use), trừ một vài trƣờng hợp đặc biệt nhƣ OP - AMP
(IC khuếch đại thuật toán), khuếch đại Video và những mạch phổ dụng (universal
use). Do đó để thoả mãn nhu cầu sử dụng, ngƣời ta phải thiết kế, chế tạo rất nhiều
loại khác nhau.
1.2.2. Bài toán tra cứu IC
1.2.2.1. Đặt vấn đề
Trong thực tế, IC vô cùng đa dạng và phong phú. Với sự phát triển nhanh

chóng của tiến bộ khoa học kỹ thuật cùng với giá thành ngày càng rẻ, các thiết bị
điện tử (máy tính, máy thu thanh, máy thu hình, đầu đĩa ) có mặt tại hầu hết các
gia đình. Tuy xuất hiện nhiều chủng loại của nhiều hãng khác nhau, nhƣng nhìn
chung, các bo mạch dùng trong các thiết bị điện tử ngày càng nhỏ gọn do khâu thiết
kế đã tích hợp nhiều chức năng trên cùng một vi mạch (IC), dẫn đến việc sửa chữa,
bảo trì ngày càng khó khăn nếu không có các thông tin liên quan đến các IC này.
Xuất phát trong hoàn cảnh đó em chọn đề tài “Tra cứu IC máy tính dựa vào
hình dạng đối tƣợng trong ảnh” nhằm nghiêm cứu một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

20

vào hình dạng. Trên cơ sở kiến thức đƣợc hệ thống hóa, áp dụng cho bài toán tra
cứu IC máy tính.
1.2.2.2. Đặc trưng của IC
Vi mạch tích hợp, hay vi mạch, hay mạch tích hợp (Integrated Circuit, gọi tắt
IC, còn gọi là chip theo thuật ngữ tiếng Anh) là các mạch điện chứa các linh kiện
bán dẫn (nhƣ Transistor) và linh kiện điện tử thụ động (nhƣ điện trở) đƣợc kết nối
với nhau, kích thƣớc cỡ micrômét (hoặc nhỏ hơn) chế tạo bởi công nghệ Silicon cho
lĩnh vực điện tử học.
Các vi mạch tích hợp đƣợc thiết kế để đảm nhiệm một chức năng nhƣ một
linh kiện phức hợp. Một mạch tích hợp sẽ giúp giảm kích thƣớc của mạch điện đi
rất nhiều, bên cạnh đó là độ chính xác tăng lên. IC là một phần rất quan trọng của
các mạch logic. Có nhiều loại IC, lập trình đƣợc và cố định chức năng, không lập
trình đƣợc. Mỗi IC có tính chất riêng về nhiệt độ, điện thế giới hạn, công suất làm
việc, đƣợc ghi trong bảng thông tin (Datasheet) của nhà sản xuất. Hiện nay, công
nghệ Silicon đang tính tới những giới hạn của vi mạch tích hợp và các nhà nghiên
cứu đang nỗ lực tìm ra một loại vật liệu mới có thể thay thế công nghệ Silicon này.
1.2.2.3. Phương pháp tra cứu IC

Do muốn tập trung giới thiệu nhiều thông tin nhất nhƣng vẫn đầy đủ các
tham số về điện nên không đi sâu vào việc phân tích họat động của từng IC mà chỉ
giới thiệu những đặc tính điện cần và đủ để giúp các bạn có thể hiểu, phát hiện hƣ
hỏng cũng nhƣ thay thế đƣợc IC, mà trong tình hình hiện tại của Việt Nam, chuyện
IC hỏng hóc là việc rất thƣờng gặp.
Một khi có đƣợc những thông tin về IC nhƣ: Sơ đồ khối hoạt động của vi
mạch, chức năng, điện áp cung cấp của từng chân, cũng nhƣ các IC thay thế, các
bạn có thể dễ dàng sửa chữa cũng nhƣ, nếu không có IC thay thế, bạn có thể sử
dụng IC khác "độ lại" thì cũng thuận lợi cho các bạn hơn.
Từ những thực tế trên đặt ra một bài toán tra cứu ảnh IC nhƣ sau: Tìm trong
một cơ sở dữ liệu ảnh IC những ảnh ( hình dạng, kết cấu) giống với một ảnh IC mẫu
nhất, sau đó sắp xếp theo thứ tự giảm dần của độ tƣơng tự.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

21

CHƢƠNG II
MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG

2.1. Biểu diễn hình dạng đối tƣợng
Các phƣơng pháp biểu diễn hình dạng phổ biến nhất là dựa trên việc sử dụng
các điểm biên hình dạng và điểm vùng. Biểu diễn hình dạng cũng có thể đƣợc phân
biệt giữa miền không gian và miền đặc trƣng. Phƣơng pháp trong miền không gian
so sánh các hình dạng dựa trên điểm (hoặc điểm đặc trƣng) cơ sở, còn phƣơng pháp
miền đặc trƣng so sánh các hình dạng dựa trên đặc trƣng Vector cơ sở.
Một cách phân loại các kỹ thuật biểu diễn hình dạng khác là dựa trên cơ sở
bảo quản thông tin. Phƣơng pháp cho phép xây dựng lại chính xác một hình dạng từ
mô tả của nó đƣợc gọi là lƣu trữ thông tin (Information Preserving – IP), còn
phƣơng pháp chỉ có khả năng xây dựng lại một phần hoặc mô tả không rõ ràng

đƣợc gọi là sự không lƣu trữ thông tin (Non Information Preserving – NIP).
Các phƣơng pháp biểu diễn hình dạng đƣợc phân loại theo các cấp bậc, đầu
tiên phƣơng pháp phân loại dựa trên đƣờng biên và phƣơng pháp phân loại dựa trên
vùng căn cứ vào đặc trƣng hình dạng đƣợc trích chọn từ đƣờng biên hay toàn bộ các
phân vùng hình dạng. Trong mỗi lớp, các phƣơng pháp khác nhau đƣợc tiếp tục
phân biệt thành cấu trúc và toàn cục dựa vào việc hình dạng đƣợc biểu diễn theo
toàn bộ hay theo các thành phần con. Sau đó, tiếp tục phân chia các phƣơng pháp cụ
thể nhƣ mô tả trong hình 2.1.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

22


Hình 2.1: Phân loại các kỹ thuật mô tả hình dạng
2.1.1. Kỹ thuật dựa vào biểu diễn biên đối tượng
Kỹ thuật xử lý hình dạng dựa trên biên đối tƣợng chỉ khai thác thông tin trên
biên. Có hai loại phƣơng pháp tiếp cận khác nhau cho kỹ thuật dựa trên biên đối
tƣợng:
Phƣơng pháp tiếp cận liên tục hay toàn cục và phƣơng pháp tiếp cận rời rạc
theo cấu trúc.
Phƣơng pháp tiếp cận liên tục không phân chia hình dạng thành các phần mà
sử dụng một Vector đặc trƣng có nguồn gốc từ đƣờng biên để mô tả hình dạng.
Thƣớc đo sự giống nhau về hình dạng là dựa trên sự đối sánh các điểm đặc biệt
hoặc dựa trên đặc trƣng.
Phƣơng pháp tiếp cận rời rạc chia đƣờng biên thành các đoạn bằng cách sử
dụng một tiêu chuẩn cụ thể. Biểu diễn cuối cùng thƣờng là một chuỗi hoặc một đồ
thị (hoặc cây – Tree), các biện pháp tƣơng tự đƣợc thực hiện bằng cách kết hợp
chuỗi hoặc đồ thị một cách phù hợp.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

23

2.1.2. Kỹ thuật biểu diễn hình dạng dựa trên vùng
Trong phƣơng pháp biểu diễn dựa trên vùng phải kể đến tất cả Pixel trong
vùng hình dạng thu đƣợc trong biểu diễn hình dạng. Phƣơng pháp biểu diễn vùng
thƣờng sử dụng các Moment để mô tả hình dạng. Một số phƣơng pháp khác thƣờng
sử dụng gồm: phƣơng pháp lƣới, bề mặt lồi và trục trung vị.
Biểu diễn hình dạng dựa trên vùng xem xét đến toàn bộ vùng hình dạng và
sử dụng hiệu quả thông tin của toàn bộ Pixel chứa trong vùng. Những phƣơng pháp
này đo sự phân phối Pixel của vùng hình dạng, chúng ít có khả năng giả tạo bởi
nhiễu và biến dạng. Phƣơng pháp vùng phổ biến là những phƣơng pháp Moment. Ở
mức thấp thứ tự Moment hay bất biến Moment mang theo những ý nghĩa vật lý kết
hợp với sự phân phối Pixel. Tuy nhiên nó rất khó khăn để kết hợp thứ tự Moment
cao hơn với sự giải thích vật lý.
Phƣơng pháp lƣới là dựa trên khả năng trực quan quan sát hình dạng, nó
không phản ánh sự thống kê phân bổ của vùng hình dạng và bị ảnh hƣởng bởi nhiễu
và không cô đọng nhƣ bất biến Moment.
2.2. Kỹ thuật dựa vào biểu diễn xƣơng đối tƣợng
Xƣơng đƣợc coi nhƣ hình dạng cơ bản của một đối tƣợng, với số ít các điểm
ảnh cơ bản. Ta có thể khôi phục các thông tin về hình dạng nguyên bản của một đối
tƣợng thông qua xƣơng. Một định nghĩa xúc tích về xƣơng dựa trên tính continum
(tƣơng tự nhƣ hiện tƣợng cháy đồng cỏ) đƣợc đƣa ra bởi Blum vào năm 1976 nhƣ
sau:
Giả thiết rằng đối tƣợng là đồng nhất đƣợc phủ bởi cỏ khô và sau đó dựng
lên một vòng biên lửa. Xƣơng đƣợc định nghĩa nhƣ nơi gặp của các vệt lửa và tại đó
chúng đƣợc dập tắt [2].

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

24


Hình 2.2: Ví dụ về ảnh và xương
Có một số định nghĩa toán học khác nhau về xƣơng trong các tài liệu kỹ
thuật và có nhiều thuật toán khác nhau cho tính toán chúng. Trong các tài liệu kỹ
thuật, khái niệm về xƣơng và trục trung vị thƣờng đƣợc sử dụng thay thế cho nhau ở
một số tác giả, trong khi một số tác giả khác lại xem chúng chỉ liên quan với nhau
mà không giống nhau.
Tƣơng tự, các khái niệm về tìm xƣơng và làm mảnh cũng đƣợc coi là nhƣ
nhau với một số tác giả và khác nhau đối với một số tác giả khác.
Xƣơng đƣợc sử dụng nhiều trong lĩnh vực ứng dụng máy tính, phân tích hình
ảnh, xử lý hình ảnh số, bao gồm nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng vân tay,
kiểm tra thị giác, nhận dạng mẫu, nén ảnh nhị phân.
Phƣơng pháp tìm xƣơng luôn là chủ đề nghiên cứu trong xử lý ảnh những
năm gần đây. Mặc dù có những nỗ lực cho việc phát triển các thuật toán tìm xƣơng,
nhƣng các phƣơng pháp đƣợc đƣa ra đều bị mất mát thông tin. Có thể chia thành 2
loại thuật toán tìm xƣơng cơ bản:
- Các thuật toán tìm xƣơng dựa trên làm mảnh.
- Các thuật toán tìm xƣơng không dựa trên làm mảnh.
2.2.1. Phương pháp tìm xương dựa trên làm mảnh
Làm mảnh thông thƣờng là bƣớc chuẩn bị cho các bƣớc tiếp theo xử lý một
đối tƣợng của ảnh. Các bƣớc tiếp theo làm việc dựa trên các thuộc tính cần thiết của
xƣơng.
Thuật toán làm mảnh ảnh số nhị phân là một trong các thuật toán quan trọng
trong xử lý hình ảnh và nhận dạng. Xƣơng chứa những thông tin bất biến về cấu
trúc của ảnh, giúp cho quá trình nhận dạng hoặc Vector hóa sau này.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

25

Thuật toán làm mảnh là quá trình lặp duyệt và kiểm tra tất cả các điểm thuộc
đối tƣợng. Trong mỗi lần lặp tất cả các điểm đối tƣợng sẽ đƣợc kiểm tra: Nếu nhƣ
chúng thỏa mãn điều kiện xóa nào đó tùy thuộc vào mỗi thuật toán thì nó sẽ bị xóa
đi. Quá trình cứ lặp lại cho đến khi không còn điểm biên nào đƣợc xóa. Đối tƣợng
đƣợc bóc dần lớp biên cho đến khi nào bị thu mảnh lại chỉ còn các điểm biên.
Về làm mảnh ta cần lƣu ý: Không phải tất cả các đối tƣợng đều có thể làm
mảnh. Làm mảnh chỉ hữu dụng với các đối tƣợng là đƣờng, nghĩa là chúng chỉ
thẳng hoặc cong và nó không có tác dụng với các đối tƣợng có hình dạng đóng hoặc
một vùng.
Một số thuật toán làm mảnh:
Thuật toán làm mảnh song song: Các điểm đƣợc xử lý cùng một lúc. Giá trị
của mỗi điểm sau một lần lặp chỉ phụ thuộc vào giá trị của các láng giềng bên cạnh
(thƣờng là 8 láng giềng) mà giá trị của các điểm này đã đƣợc xác định trong một lần
lặp trƣớc đó. Trong những máy tính có nhiều bộ vi xử lý sẽ xử lý một vùng của đối
tƣợng, nó có quyền đọc các điểm ở vùng khác nhau nhƣng chỉ đƣợc ghi trên vùng
của nó xử lý.
Thuật toán làm mảnh tuần tự: Các điểm thuộc đối tƣợng sẽ đƣợc kiểm tra
theo một thứ tự nào đó (chẳng hạn các điểm đƣợc xét từ trái qua phải, từ trên xuống
dƣới). Giá trị của điểm sau mỗi lần lặp không phụ thuộc vào giá trị của các láng
giềng bên cạnh mà còn phụ thuộc vào các điểm đã đƣợc xét trƣớc đó trong chính
lần lặp đang xét.
Chất lƣợng của thuật toán làm mảnh đƣợc đánh giá theo các tiêu chuẩn đƣợc
liệt kê dƣới đây nhƣng không nhất thiết phải thỏa mãn đồng thời tất cả các tiêu
chuẩn:
+ Bảo toàn tính liên thông của đối tƣợng và phần bù đối tƣợng.
+ Bảo toàn các thành phần liên thông.

+ Bảo toàn các điểm cụt.
+ Xƣơng chỉ gồm các điểm biên, càng mảnh càng tốt.
+ Bền vững đối với nhiễu.