ĐỒ án xây DỰNG CHƯƠNG TRÌNH XEM ẢNH xử lý và tạo HIỆU ỨNG ẢNH TRÊN THIẾT bị cầm TAY sử DỤNG

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN




BÁO CÁO
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP



Đề tài:
XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH
XEM ẢNH XỬ LÝ VÀ TẠO HIỆU ỨNG
ẢNH TRÊN THIẾT BỊ CẦM TAY SỬ DỤNG
HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOWS MOBILE




Giảng viên hướng dẫn: Lê Trí Thành
Sinh viên thực hiện : Đồng Thanh Đông
Lớp : CNT45-ĐH



Hải Phòng, tháng 10 năm 2008

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 1
MỤC LỤC
Nội dung Trang
LỜI NÓI ĐẦU 4
Phần I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KỸ THUẬT XỨ LÝ ẢNH 5
Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 5
1.1. Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh 5
1.1.1. Thu nhận ảnh 5
1.1.2. Xử lí trƣớc 6
1.1.3. Phân đoạn 6
1.1.4. Tách ra các đặc tính 6
1.1.5. Phân loại ảnh 7
1.2. Mô tả ảnh 7
1.2.1. Pixel (Picture Element) 7
1.2.2. Mức xám (Gray Level) 7
1.2.3. Ảnh số 7
1.2.4. Phân loại ảnh 8
1.3. Biểu diễn ảnh 10
1.3.1. Biểu diễn ảnh trong máy tính 10
1.3.2. Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh 12
2.1. Kỹ thuật tăng giảm độ sáng 13
2.2. Tăng giảm độ tƣơng phản 15
2.3 Tách ngƣỡng 16
2.4. Phép giãn ảnh đa cấp xám 16
2.4.1. Định nghĩa 16
2.4.2. Thuật toán 17
2.5. Phép co ảnh đa cấp xám 18

2.5.1. Định nghĩa 18
2.5.2. Thuật toán 18
2.6. Đóng, mở mức xám 19
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 2
2.7. Làm trơn theo kiểu Morphology 19
2.8. Các tác động ảnh xám cục bộ 19
2.8.1. Tác động nhân chập ở ảnh 19
2.8.2. Phƣơng pháp lọc - làm nhẵn 19
2.8.3. Bộ lọc tuyến tính 20
2.8.4. Bộ lọc phi tuyến 21
2.9. Các phép biến đổi hình học 22
2.9.1. Phép dịch ảnh 22
2.9.2. Phóng to hoặc thu nhỏ ảnh 22
2.9.3. Phép quay ảnh 23
2.9.4. Các phép biến đổi hợp nhất 23
Chƣơng 3. CÁC MÔ HÌNH MÀU 24
3.1. Học thuyết về mầu 24
3.2. Mô hình ba mầu 24
3.3. Các mô hình mầu vật lý 25
3.4. Mô hình mầu theo hƣớng thụ cảm 26
Phần II: PHƢƠNG PHÁP LẬP TRÌNH TRÊN THIẾT BỊ CẦM TAY SỬ
DỤNG HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOWS MOBILE 28
Chƣơng 1: TÌM HIỂU CHUNG 28
1.1. Tìm hiểu các công cụ trợ giúp thực hiện 29
1.1.1. Tìm hiểu chung về hệ điều hành Windows Mobile 29
1.1.2. Tìm hiểu Microsoft .NET Compack FrameWork 31
1.1.3. Các các công hỗ trợ khác 32

1.1.4. Giả lập Windows Mobile 6 trên PC 32
2.1. Thiết lập môi trƣờng phát triển ứng dụng 37
Phần III: CHƢƠNG TRÌNH 41
Chƣơng 1: THIẾT KẾ CHƢƠNG TRÌNH 41
1.1. Kĩ thuật tổng quan 41
1.1.1. Vấn đề khó khăn và giải pháp thực hiện 41
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 3
1.1.2. Nhân chập 41
1.1.3. Các công thức cơ bản trong xử lý ảnh màu 43
1.2. Thiết kế chƣơng trình 45
1.3. Một số Forms trong chƣơng trình 47
1.4. Mô tả chƣơng trình và cách thức thực hiện 49
KẾT LUẬN 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO………………………………………………… 66


Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 4
LỜI NÓI ĐẦU
Ngày nay thiết bị cầm tay đã trở thành vật dụng không thể thiếu với mỗi cá
nhân. Với sự phát triển của công nghệ thông tin các thiết bị cầm tay ngày
càng trở nên nhỏ gọn và đa tính năng giống nhƣ một máy vi tính để bàn thực
thụ. Đó có thể là Pocket PC (Pocket Personal Computer), Palm hay Smart
Phone, O2….Chúng thật sự có ích khi chúng ta công tác xa mà không thể
mang hoặc không có máy vi tính cá nhân bên cạnh. Với thiết bị cầm tay hiện

nay ta hoàn toàn có thể thực hiện rất nhiều công việc ví dụ: soạn thảo văn bản,
gửi nhận email, tính toán, học tập, thƣ giãn và giải trí….
Với sự đa dạng phong phú về chủng loại các thiết bị cầm tay cũng nhƣ sức
mạnh và khả năng trợ giúp con ngƣời làm việc ngày càng đƣợc nâng cao,
việc viết các phần mềm ứng dụng cho chúng đã trở nên cần thiết và phổ biến.
Do đó em lựa chọn đề tài tốt nghiệp: Xây dựng chương trình xem ảnh, xử lý
và tạo hiệu ứng ảnh trên thiết bị cầm tay sử dụng hệ điều hành Windows
Mobile.
Trong thời gian thực hiện đồ án tốt nghiệp này em xin chân thành cảm ơn
các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin trƣờng Đại học Hàng Hải
Việt Nam và đặc biệt thầy Lê Trí Thành cùng các bạn trong tập thể lớp
CNT45-ĐH đã giúp đỡ em thực hiện đề tài này.




tháng 10 
Sinh viên: Đồng Thanh Đông
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 5
Phần I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KỸ THUẬT XỨ LÝ ẢNH
Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác
máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ
cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lƣợng thông tin hình ảnh và
xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị
giác vào điều khiển.
Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu tại nhiều quốc gia từ năm 1920 đến

nay về xử lý ảnh đã góp phần thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực này lớn mạnh
không ngừng.
Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh
dạng số hoặc tƣơng tự) gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh đƣợc lƣu trữ ở định
dạng phù hợp với quá trình xử lý. Ngƣời lập trình sẽ tác động các thuật toán
tƣơng ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các mục
đích khác nhau.
1.1. Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh
Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một
hệ thống xử lý ảnh trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết chúng ta hãy xem xét
các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh.
Thu nhận
ảnh
Tách các
đặc tính
Phân đoạnXử lý trước Phân loại

1.1.1. Thu nhận ảnh
Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín
hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhƣng cũng có thể là tín hiệu số
hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ
tinh qua các bộ cảm ứng hay ảnh, tranh đƣợc quét trên scanner. Sau đó đƣợc
lƣu trữ trong máy tính. Gồm có 2 quá trình:
- Biến đổi năng lƣợng quang học sang năng lƣợng điện
- Biến đổi năng lƣợng điện sang các ma trận.
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 6
1.1.2 Xử lí trƣớc

Quá trình xử lí trƣớc thực ra bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc hết là
công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do những nguyên
nhân khác nhau: có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng
hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng 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 trƣớc khi ảnh bị biến dạng).
Nhằm các mục đích phục vụ cho các bƣớc tiếp theo.
Những mục đích riêng biệt có thể đặt ra cho quá trình xử lý trƣớc là:
+ Thực hiện điều chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục hậu quả của sự
chiếu sáng không đồng đều.
+ Giảm nhỏ thành phần nhiễu.
+ Cải thiện độ tƣơng phản của ảnh màu do khuôn màu không tốt.
+ Hiệu chỉnh độ méo giá trị xám
+ Loại bỏ tính không đồng thể của ảnh gây nên từ tính không đồng bộ
của lớp nhạy quang của hệ thống thu nhận ảnh.
+ Chuẩn hóa độ lớn, dạng và màu.
+ Điều chỉnh bộ lọc để khuyếch đại các tần số với những thông tin
quan trọng đƣợc khuyếch đại và nén đi các tần số khác.
1.1.3 Phân đoạn
Là quá trình phân chia các đối tƣợng cần khảo sát ra khỏi phần nội dung
còn lại của ảnh, phân tách các đối tƣợng tiếp giáp nhau và phân tách những
đối tƣợng riêng biệt thành những đối tƣợng con. Một phƣơng pháp phân đoạn
ảnh là sử dụng một ngƣỡng giá trị xám để phân tách ảnh thành đối tƣợng và
nền (những điểm dƣới ngƣỡng xám thuộc về nền, ngƣợc lại thuộc về đối
tƣợng).
1.1.4. Tách ra các đặc tính
Dựa trên các thông tin thu nhận đƣợc qua quá trình phân đoạn, kết hợp với
các kỹ thuật xử lý để đƣa ra các đặc trƣng, đối tƣợng ảnh cũng nhƣ các thông
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành

SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 7
tin cần thiết trong quá trình xử lý. Nhờ các đặc tính có đƣợc từ ảnh ta có thể
phân loại các đối tƣợng khác nhau của ảnh.
1.1.5. Phân loại ảnh
Thực hiện công việc sắp xếp một đối tƣợng vào một lớp đối tƣợng cho
trƣớc. Để giải quyết bài toán này thì các đặc tính có ý nghĩa phải đƣợc lựa
chọn. Ta tìm thấy các đặc tính có ý nghĩa khi ta phân tích các mẫu đƣợc lựa
chọn từ những đối tƣợng khác nhau.
1.2. Mô tả ảnh
1.2.1. 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, ngƣời 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 lƣợng hoá thành phần
giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm
kề nhau. Trong quá trình này, ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà
ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh. Mỗi Pixel bao gồm một cặp tọa độ
chỉ vị trí (x,y) và một mức xám nhất định. Mật độ Pixel trên một ảnh số cho ta
xác định đƣợc độ phân giải của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng rõ
nét và ngƣợc lại. Ví dụ một ảnh số có độ phân giải là 800 x 600 Pixel nghĩa là
có 800 điểm theo chiều ngang và 600 điểm theo chiều dọc.
1.2.2. Mức xám (Gray Level)
Mức xám của điểm ảnh là kết quả sự biến đổi tƣơng ứng một cƣờng độ
sáng của điểm ảnh đó với một giá trị số (kết quả của quá trình lƣợng hoá).
Cách mã hoá kinh điển thƣờng 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 đƣợc mã hoá bởi 8 bit.

1.2.3. Ảnh số
Ảnh số là một tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hoá, nó thƣờng đƣợc
biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,m): n dòng và m cột. Ta nói ảnh gồm n x m
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 8
pixels. Ngƣời ta thƣờng kí hiệu P(x,y) để chỉ một pixel. Tùy theo loại ảnh mà
một pixel có thể lƣu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.
P(x,y)| x=0 n, y=0 m
Sau đây là ví dụ về một ảnh xám. Bức ảnh đƣợc tái hiện bởi 40000 mẫu
sắp xếp trên mảng 2 chiều, 200 cột và 200 dòng. Các mức xám của một Pixel
nằm trong khoảng [0 255]. Với 0 là màu đen, 255 là màu trắng các giá trị
trung gian là màu xám.


1.2.4. Phân loại ảnh
Ảnh số (Image Digital) đƣợc thể hiện trên máy tính dƣới các dạng khác
nhau tùy theo giá trị mức xám của từng điểm ảnh cũng nhƣ sự mã hóa các
điểm ảnh. Dựa vào sự khác nhau đó mà ngƣời ta phân ra thành 3 loại ảnh chủ
yếu đó là: ảnh nhị phân, ảnh xám và ảnh màu.
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 9
a) Ảnh nhị phân
Ảnh nhị phân chỉ bao gồm hai mức màu phân biệt: màu đen và màu trắng.
Mức xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1 (0 là
màu đen và 1 là màu trắng). Với ảnh nhị phân, mỗi Pixel đƣợc mã hóa trên
một bit. Sau đây là một ví dụ về ảnh đen trắng với tập hợp 8 x 8 = 64 điểm

ảnh.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
1
1

0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0

1
1
0
0
0

Hình 2:   x 8.
b) Ảnh đen trắng
Ứng với cấp xám L bằng 2 là ảnh nhị phân. Còn với L lớn hơn 2, ta có ảnh
đen trắng hay còn gọi là ảnh đa cấp xám. Ảnh xám là ảnh mà giá trị xám của
tất cả các điểm ảnh nằm trong khoảng từ [0 255]. Vì 2
8
= 256, nên với 256
mức mỗi Pixel đƣợc mã hóa bởi 8 bit (1 byte). Ví dụ: Ảnh 512 x 512 cần ít
nhất không gian lƣu trữ là 512 x 512 Bytes hay 256 Kbytes.
c) Ảnh màu
Thông tin con ngƣời thu nhận bằng hình ảnh đều bắt nguồn từ thị giác. Mắt
ngƣời có thể phân biệt đƣợc rõ nét nhất 3 màu là: Đỏ (Red - R), lục (Green -
G), lam (Blue - B).
Ảnh màu nói chung là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ (R), lục (G), lam (B)
và thƣờng thu nhận trên các giải băng tần khác nhau. Với ảnh màu cách biểu
diễn cũng tƣơng tự nhƣ ảnh đen trắng chỉ khác là mỗi Pixel ảnh gồm 3 thành
phần màu P=[red,green,blue]. Mỗi Pixel cần đƣợc biểu diễn bằng 3 bytes.
Mỗi màu cũng phân thành L cấp khác nhau (L thƣờng là 256). Do vậy, để lƣu
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 10
trữ ảnh màu, ngƣời ta có thể lƣu trữ từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu lƣu trữ
nhƣ một ảnh đa cấp xám. Do đó không gian nhớ dành cho một ảnh màu lớn

gấp 3 lần một ảnh đa cấp xám cùng kích thƣớc.
1.3. Biểu diễn ảnh
1.3.1. Biểu diễn ảnh trong máy tinh
Trong biểu diễn ảnh, ngƣời ta thƣờng dùng các phần tử đặc trƣng của ảnh
là pixel. Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin nhƣ biểu
diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả lôgic hay định
lƣợng các tính chất của hàm này. Trong biểu diễn ảnh cần chú ý đến tính
trung thực của ảnh hoặc các tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lƣợng ảnh
hoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý.
Ta cần xem xét ảnh sẽ đƣợc biểu diễn ra sao trong bộ nhớ máy tính. Nếu
lƣu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu bản đồ ảnh, dung lƣợng sẽ khá lớn, tốn kém
mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng. Thƣờng ngƣời ta
không biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trƣng của ảnh
nhƣ: biên ảnh (Boundary) hay các vùng ảnh (Region) Dƣới đây giới thiệu
một số phƣơng pháp biểu diễn. Thƣờng ngƣời ta dùng:
- Biểu diễn mã loạt dài (Run - Length Code).
- Biểu diễn mã xích (Chaine Code).
- Biểu diễn mã tứ phân (Quad Tree Code).
- Ngoài ra cũng dùng mô hình thống kê .
a) Mã loạt dài
Phƣơng 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 đƣợc xem nhƣ
gồm các chuỗi 0 hay 1 đan xen. Các chuỗi này gọi là một mạch (run). Theo
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 11

phƣơng pháp này, mỗi mạch sẽ đƣợc biểu diễn bởi địa chỉ bắt đầu của mạch
và chiều dài mạch theo dạng: (<hàng,cột>, chiều dài).

0 1 2 3 4
0 ảnh đƣợc biểu diễn
1 (1,1) 1, (1,3) 2
2 (2,0) 4, (3,1) 2





Hình 3
b) Mã tứ phân
Theo phƣơng pháp mã tứ phân, một vùng của coi nhƣ bao kín bởi một
một hình chữ nhật. Vùng này đƣợc 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 trƣờng hợp ngƣợc lại, vùng con gồm cả đen và trắng gọi là vùng
xám lại tiếp tục đƣợc chia làm 4 vùng con tiếp. Quá trình chia dừng lại khi
không thể chia tiếp đƣợc nữa, có nghĩa là vùng con chỉ chứa thuần nhất điểm
đen hay trắng. Nhƣ 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
phƣơng pháp này ƣu việt hơn, nhất là so với mã loạt dài. Tuy nhiên, để tính
toán số đo các hình nhƣ chu vi, mô men là khá khó.
b) Mã xích
Mã xích thƣờng đƣợc dùng để biểu diễn biên của ảnh. Thay vì lƣu trữ toàn
bộ ảnh, ngƣời ta lƣu trữ dãy các điểm ảnh nhƣ A, B, , M (hình 4). Theo
phƣơng pháp này, 8 hƣớng của véctơ nối 2 điểm biên liên tục đƣợc mã hoá.
Khi đó ảnh đƣợc biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A cùng với chuỗi các từ mã.
Điều này đƣợc minh hoạ trong hình 3 dƣới đây.

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 12

Hình 4: 
1.3.2 Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh
Ảnh thu đƣợc sau quá trình số hóa thƣờng đƣợc lƣu lại phục vụ cho các
quá trình tiếp theo. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh tồn tại
nhiều định dạng ảnh khác nhau.
- Ảnh định dạng BITMAP
- Ảnh định dạng IMG
- Ảnh định dạng PCX
- Ảnh định dạng GIF
- Ảnh định dạng JPEG
Tuy định dạng khác nhau nhƣng chúng đều tuân theo một cấu trúc chung
nhất. Nhìn chung một tệp ảnh bất kỳ thƣờng gồm ba phần:
a) Mào đầu (Header): Là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thƣớc,
độ phân giải, số bit dùng cho 1 Pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu…
b) Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh đƣợc mã hóa bởi kiểu mã
đã đƣợc Header chỉ ra.
c) Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi
là ảnh đen trắng. Nếu có bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng
màu đƣợc sử dụng để hiện thị màu của ảnh.

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 13
Chƣơng 2. MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH

Ta nhận thấy một ảnh màu thông thƣờng là ảnh bao gồm ba màu chính Red
– Green – Blue sẽ bao gồm 3 ảnh xám: Red, Green và Blue. Nhƣ vậy để xử lý
ảnh mầu ta phải xử lý trên 3 ảnh xám Red, Green, Blue của nó và kết hợp lại
sẽ có kết quả nhƣ mong muốn.
2.1. Kỹ thuật tăng giảm độ sáng
Tăng cƣờng độ sáng (Brightness) của một ảnh có thể đƣợc hiểu nhƣ sự
phát sáng toàn bộ ảnh. Hay nói một cách cụ thể đó là sự phát sáng toàn bộ của
mọi Pixel trong ảnh đó.
Đây là một kỹ thuật khá đơn giản: để tăng thêm độ sáng, tất cả các Pixel
của ảnh cần đƣợc cộng thêm giá trị điều chỉnh vào mọi kênh màu RGB. Tuy
kỹ thuật này đơn giản nhƣng nó đem lại hiệu quả khá cao và rất hay đƣợc sử
dụng trong lĩnh vực xử lý ảnh. Nó giúp ích rất nhiều trong các ngành nhƣ y
học, địa lý, quân sự, trong việc phân tích và nhận dạng.
Ở đây điều chỉnh Brightness không chỉ đƣợc sử dụng để làm sáng lên
những ảnh tối mà còn đƣợc sử dụng để làm tối đi các ảnh sáng. Một ảnh sáng
hoàn toàn đơn giản là tất cả các Pixel đều màu trắng trong khi một ảnh tối tất
cả các Pixel đều màu tối. Sự khác nhau duy nhất trong làm tối một ảnh là trừ
đi giá trị điều chỉnh vào mỗi kênh màu R - G - B của ảnh.
Đối với mỗi kênh màu, chúng chỉ nhận các giá trị [0 255]. Chính vì thế khi
tăng cƣờng hay giảm độ sáng của một ảnh ta phải chú ý đến ngƣỡng của các
kênh. Điều đó có nghĩa là với mỗi kênh màu của một Pixel nếu nhỏ hơn 0 thì
ta phải gán bằng 0 và nếu lớn hơn 255 thì ta phải gán bằng 255.
Biểu thức cho kỹ thuật Brightness có dạng:
g(x,y) = f(x,y) + b

Trong đó b là hằng số cộng thêm vào giá trị màu f(x,y). Độ sáng của ảnh
tăng nếu b > 0, và giảm bớt nếu b < 0.
Thuật toán chung đƣợc miêu tả bằng :

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành

SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 14
If (Brightness = True) Then // Tăng độ sáng
NewValue = OldValue + Adjustment;
Else NewValue = OldValue - Adjustment; // Giảm độ sáng
If (NewValue < ValueMin) Then NewValue = ValueMin;
If (NewValue > ValueMax) Then NewValue = ValueMax;
Để cho thuật giả này nhanh hơn, chúng ta phân ra hai mức làm sáng
(Lightening) và làm tối (Darkening). Việc phân ra làm hai mức là có hai lý
do. Thứ nhất là khi làm sáng ảnh thì không phải kiểm tra nếu giá trị màu dƣới
0 và khi làm tối ảnh cũng không phải kiểm tra nếu giá trị màu trên 255. Lý do
thứ hai quan trọng hơn. Đó là một Byte chỉ giữ những giá trị giữa 0 và 255.
Mà phạm vi điều chỉnh màu lại nằm trong [-255 255]. Điều đó có nghĩa là
nếu chúng ta không phân ra làm hai mức thì giá trị điều chỉnh màu phải là Int
và khi đó việc xử lý tốn thêm thời gian sau mỗi vòng lặp.
Thuật toán trên có thể đƣợc cải tiến nhƣ sau:

If (Brightness = True) Then
NewValue = OldValue + Adjustment;
If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;
Else // Brightness=False
NewValue = OldValue - Adjustment;
If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;
Với biến điều chỉnh màu Adjustment đƣợc khai báo kiểu Byte.

(a) (b) (c)
Hình 5: 


Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 15
Sử dụng giải thuật này, ta có kết quả nhƣ trong hình 5. Ta nhận thấy rằng
những điểm đã sáng trắng trong ảnh gốc không đƣợc làm sáng hơn và các
điểm đã tối đen trong ảnh gốc cũng không đƣợc làm tối hơn.
2.2. Tăng giảm độ tƣơng phản
Độ tƣơng phản (Contrast) thể hiện sự thay đổi cƣờng độ sáng của đối tƣợng
so với nền, hay nói cách khác, độ tƣơng 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 ngƣời dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định.
Thực tế chỉ ra rằng hai đối tƣợng có cùng độ sáng nhƣng đặt trên hai nền khác
nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau. Vì vậy ta có thể thay đổi độ tƣơng phản của
ảnh sao cho phù hợp.
Việc làm tăng độ tƣơng phản rất hữu ích khi tiến hành xử lý trƣớc theo
phƣơng pháp phân ngƣỡng. Bằng việc làm tăng độ tƣơng phản, sự khác nhau
của giá trị nền và đối tƣợng, độ dốc của cạnh đối tƣợng đƣợc tăng lên. Do đó
sau khi làm tăng độ tƣơng phản ta có thể tìm các giá trị màu thích hợp với
một vùng sáng hơn.
Trong một ảnh có độ tƣơng phản cao, có thể xác định đƣợc các viền rõ ràng
và chi tiết khác nhau của ảnh đó đƣợc nổi bật. Còn trong một ảnh có độ tƣơng
phản thấp, tất cả các màu đều gần nhƣ nhau gây khó khăn cho việc xác định
các chi tiết của ảnh.
Hình 6 mô tả việc tăng và giảm độ tƣơng phản đối với ảnh gốc.

(a) (b) (c)
Hình 6: 
.

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 16
Biểu thức cho kỹ thuật Contrast có dạng:
g(x,y) = af(x,y) (3.3)
Trong đó a là hằng số nhân vào giá trị màu tại f(x,y). Độ sáng của ảnh
tăng nếu a > 1, và giảm bớt nếu a < 1.
Thuật toán đƣợc miêu tả nhƣ sau :
NewValue=OldValue/255; // Biến đổi đến một phần trăm
NewValue=NewValue - 0.5;
NewValue=NewValue*ContrastValue; //ContrastValue thuộc [-1,1]
NewValue=NewValue + 0.5;
NewValue=NewValue*255;
If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;
If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;
Biểu thức Brightness và Contrast có thể đƣợc kết hợp lại để có đƣợc
biểu thức sau:
g(x,y) = af(x,y) + b (*)
Từ biểu thức (*) có thể điều chỉnh cả giá trị Brightness và Contrast.
2.3. Tách ngƣỡng
Ta chọn hai mức Thấp - Min, Cao - Max và giá trị ngƣỡng λ, khi đó giá trị
các pixel đƣợc định nghĩa lại nhƣ sau:
+ I
new
(x, y) = Max nếu I(x, y) >= λ
+ I
new
(x, y) = Min nếu I(x, y) < λ
2.4. Phép giãn ảnh đa cấp xám

2.4.1. Định nghĩa
Với ảnh đa cấp xám I
MxN
, T
HxK
là mẫu. Gọi R là ảnh kết quả của của phép
giãn ảnh I bởi mẫu T. Khi đó R có kích thƣớc (M+H-1, N+K-1) và đƣợc xác
định nhƣ sau:
+ I(x, y) = 0 với x= -(H-1) . 1 hoặc M M+H-2; y = -(K-1) . 1 hoặc N
N+K-2
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 17
+ R(x, y) = Max {I(x-i, y-j)+T(i,j)} với i = 0 H-1; j = 0 K-1; x=0 M+H-
1; y=0 N+K-1
2.4.2. Thuật toán
VD: Cho ảnh I và mẫu T
nhƣ sau:



B1: Thêm các Pixel có mức xám = 0 vào xung quanh biên I sao cho kích
thƣớc của ảnh là (M+2*H-2)x(N+2*K-2).





0

0
0
0
0
2
2
2


0
2
2
2
0
2
4
2


0
2
4
2
0
2
2
2


0

2
2
2
0





0
0
0
0
0

B2: Quay mẫu T đi 180
o
đƣợc
T’
B3: Dịch chuyển mẫu T’ trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dƣới, từ trái
sang phải sao cho pham vi mẫu của T’ nằm trong ảnh I. Ở mỗi lần dịch
chuyển, pixel ảnh kết quả tƣơng ứng có mức xám bằng giá trị lớn nhất của
tổng các cặp pixel của mẫu T’ và ảnh I tƣơng ứng. Kết quả thu đƣợc có thể
giảm đi cùng một giá trị xám thích hợp.
0
0
0
0
0

4
4
4
4



2
2
2
2

0
2
2
2
0



4
6
6
6



2

4
4
4

0
2
4
2
0



4
6
8
8



2
4
6
6

0
2
2
2
0

4
6
8
8



2
4
6
6

0
0
0
0
0

2
2
2


1
2
2
4
2


3
4
2
2
2




1
2

4

3


1
2
3

8
7
6
3
4

2
1


4
0
5

5
0
4
T

T ’


6

7
8

3
2
1
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 18
2.5. Phép co ảnh đa cấp xám
2.5.1. Định nghĩa
Với ảnh đa cấp xám I
MxN
, T
HxK
là mẫu. Gọi R là ảnh kết quả của của phép
co ảnh I bởi mẫu T. Khi đó R có kích thƣớc (M+1-H, N+1-K) và đƣợc xác
định nhƣ sau:
+ R(x, y) = Min {I(x+i, y+j)-T(i,j)} với i = 0 H-1; j = 0 K-1; x=0 M+1-H;
y=0 N+1-K
2.5.2. Thuật toán
B1: Dịch chuyển mẫu T trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dƣới và từ
trái sang phải sao cho mẫu T nằm trong ảnh I. Ở mỗi lần dịch chuyển, pixel
ảnh kết quả tƣơng ứng có mức xám bằng giá trị nhỏ nhất của hiệu cặp giá trị
pixel ảnh I và mẫu T.
B2: Lặp lại B1 cho đến hết ảnh I.
B3: Mức xám pixel ảnh có kết quả âm, có 2 cách khắc phục:
+ Đặt các giá trị âm thành 0.
+ Biến đổi tổng thể mức xám: tìm giá trị xám nhỏ nhất p trong ảnh và

cộng tất cả các giá trị xám lên p để mức chênh lệch giữa các pixel là không
đổi.
VD: Cho ảnh I
6x6
và mẫu T sau

2
2
2
2
2
2


1
1


1
1
1
1
1



2
2
2
2

2
2
4
4
4
4
2


1
1


1
3
3
3
1



2
4
4
4
2
2
4
8
8

4
2

Mẫu T

1
3
7
3
1



2
4
8
4
2
2
4
8
8
4
2

1
3
3
3
1



2
4
4
4
2
2
4
4
4
4
2






1
1
1
1
1

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2






Ảnh kết quả



+1

Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 19

2.6. Đóng, mở mức xám
- Mở mức xám: Open(I)=D(E(I)) theo T
- Đóng mức xám: Close(I)=E(D(I)) theo T
2.7. Làm trơn theo kiểu Morphology
Thuật toán này dựa trên cơ sở rằng phép mở mức xám làm trơn ảnh xám từ
phía trên mặt độ sáng, còn phép đóng làm trơn từ phía dƣới. Do đó, với phần
tử cấu trúc T, phép làm trơn đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
MorphSmooph(A, T)= Close(Open(A))
2.8. Các tác động ảnh xám cục bộ
2.8.1. Tác động nhân chập ở ảnh
Phép nhân chập đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
A=C**B= c
1

 




k
ki
k
kj
C(i,j).B(x-i, y-j) + c
0
Trong đó: c
1
là hằng số để chia thang, c
0
là hằng số cộng thêm vào; c

0
, c
1
=
[0, 255]
: C là ma trận mặt nạ để thực hiện phép nhân chập. C thƣờng có
kích thƣớc (2k+1)x(2k+1).
Phép nhân chập có các tác dụng sau:
+ Loại bỏ điểm mép, ở bộ lọc (2k+1)x(2k+1) xuất hiện một mép với độ
rộng là k.
+ Sao chép mép ảnh cũ sang ảnh mới.
+ Kế tiếp các ảnh một cách tuần hoàn và tạo ra một tín hiệu tuần hoàn.
+ Giảm các tín hiệu nhiễu.
2.8.2. Phƣơng pháp lọc - làm nhẵn
Trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật, nhiễu đóng vai trò chủ yếu gây nên những
khó khăn khi ta cần phân tích một tín hiệu nào đó, cũng không loại trừ tín
hiệu ảnh. Giữa một ảnh thực và ảnh số hoá thu nhận đƣợc khác nhau khá
nhiều vì có nhiều quá trình can thiệp vào. Nguyên nhân là do nhiễu điện tử
của máy thu hay chất lƣợng kém của bộ số hoá. Ta xem xét biến nhiễu thể
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 20
hiện trên ảnh thế nào. Giả sử ảnh là một miền có mức xám đồng nhất, nhƣ vậy
các phần tử của ma trận biểu diễn ảnh sau quá trình số hoá phải có cùng giá
trị. Nhƣng thực tế quan sát ta thấy: gần giá trị trung bình của mức xám có
những phần tử trội lên khá nhiều. Đó chính là hiện tƣợng nhiễu. Nhƣ vậy
nhiễu trong ảnh số đƣợc xem nhƣ sự dịch chuyển nhanh của tín hiệu thu nhận
(tín hiệu ảnh I[m,n]) trên một khoảng cách ngắn). Xem xét một cách tƣơng
đƣơng trong không gian tần số, nhiễu ứng với các thành phần tần số cao trong

ảnh. Do vậy, ngƣời ta nghĩ đến việc biến đổi có tính đến ảnh hƣởng của các
phần tử lân cận bằng cách lấy “tổ hợp” các điểm lân cận này (trong không
gian thực) hay lọc các thành phần tần số cao (trong không gian tần số). Đây
chính là  (filtering). Cơ sở lý thuyết của kỹ thuật lọc số là dựa trên
tính dƣ thừa thông tin không gian: các pixel lân cận có thể có cùng hoặc gần
cùng một số đặc tính. Hơn nữa, nhiễu có thể coi nhƣ sự đột biến của một điểm
ảnh so với các điểm lân cận.
Trong kỹ thuật này, ngƣời ta sử dụng một mặt nạ và di chuyển khắp ảnh
gốc. Tuỳ theo cách tổ hợp điểm đang xét với các điểm lân cận mà ta có kỹ
thuật lọc tuyến tính hay phi tuyến. Điểm ảnh chịu tác động của biến đổi là
điểm ở tâm mặt nạ.
2.8.3 Bộ lọc tuyến tính
Trong kỹ thuật lọc tuyến tính, ảnh thu đƣợc sẽ là tổng trọng số hay là trung
bình trọng số các điểm lân cận với nhân cuộn hay mặt nạ. Vì có nhiều loại
nhiễu can thiệp vào quá trình xử lý ảnh nên cần có nhiều bộ lọc thích hợp.
Để làm trơn nhiễu ta sử dụng các mặt nạ thông thấp. VD:
0
1
0

1
1
1

1
1
1

1
2

1
1
1
1

1
1
1

1
2
1

2
4
2
0
1
0

1
1
1

1
1
1

1
2

1
A. vùng lận cận 5
điểm

B. vùng lân cận 9
điểm không cân
bằng

C. vùng lân cận 9
điểm cân bằng

D. Bộ lọc Gauss
cho 9 điểm
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 21
Lọc tuyến tính ngoài làm trơn nhiễu còn có thể trích chọn biên (nổi biên).
Dễ dàng nhận thấy rằng biên là điểm có độ biến thiên nhanh về giá trị mức
xám. Theo quan điểm về tần số tín hiệu, các điểm biên ứng với các thành
phần tần số cao. Do vậy, ta có thể dùng bộ lọc thông cao để cải thiện: lọc các
thành phần tần số thấp và chỉ giữ lại thành phần tần số cao. Vì thế, lọc thông
cao thƣờng đƣợc dùng làm trơn biên trƣớc khi tiến hành các thao tác với biên
ảnh. Dƣới đây là một số mặt nạ dùng trong lọc thông cao:




Các nhân chập thông cao thông thƣờng có đặc tính chung là tổng các hệ số
của bộ lọc bằng 1. Nguyên nhân chính là ngăn cản sự tăng quá giới hạn của

các giá trị mức xám (các giá trị điểm ảnh vẫn giữ đƣợc giá trị của nó một cách
gần đúng không thay đổi quá nhiều với giá trị thực).
2.8.4. Bộ lọc phi tuyến
Khác với lọc tuyến tính, kỹ thuật lọc phi tuyến coi một điểm ảnh kết quả
không phải là tổ hợp tuyến tính của các điểm lân cận. Ngƣời ta thƣờng sử
dụng 3 bộ lọc đó là: trung vị, giả trung vị và lọc ngoài.
a) Lọc trung vị
Điểm ảnh đầu vào sẽ đƣợc thay thế bằng trung vị các điểm ảnh. Kỹ thuật
này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh phải đƣợc sắp theo thứ tự tăng hay giảm dần.
Kích thƣớc của sổ cũng đƣợc chọn (2k+1)x(2k+1). Lọc trung vị có tác dụng
sau:
+ Hữu ích cho việc loại bỏ các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độ
phân giải.
+ Hiệu quả giảm các điểm nhiễu trong cửa sổ lớn hơn hoặc bằng một nửa
số điểm trong cửa sổ.
-1
-1
-1
-1
9
-1
-1
-1
-1
0
-1
0
-1
5
-1

0
-1
0
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 22
b) Lọc giả trung vị
Lọc giả trung vị tƣơng tự nhƣ lọc trung vị nhƣng giá trị đƣợc thay thế sẽ là
trung bình cộng của hai giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong mặt nạ
Value = [ValueMin + ValueMax]/2.
c) Lọc ngoài
Giả sử có một ngƣỡng xám cho các mức nhiễu tức là các giá trị vƣợt quá
mức này thi coi là nhiễu. Khi đó với các điểm nhiễu sẽ đƣợc thay thế bằng giá
trị trung bình của các điểm lân cận nó theo một cửa sổ có tâm trùng với điểm
ảnh đầu vào, thƣờng là (2k+1)x(2k+1). Điều quan trọng ở đây đó là xác định
ngƣỡng xám.
2.9. Các phép biến đổi hình học
2.9.1. Phép dịch ảnh
Là sự tịnh tiến gốc tọa độ, trong đó các trục của tọa độ sau phép biến đổi sẽ
di chuyển theo cùng hƣớng, việc phân chia thang trên tọa độ là không đổi.
Gốc tọa độ cũ (-tx, -ty) thì tọa độ (x’, y’) đƣợc tính nhƣ sau:
x’ = x - tx
y’ = y - ty
Phép biến đổi có thể đƣợc mô tả dƣới định thức sau:
T=



2.9.2.Phóng to hoặc thu nhỏ ảnh

Còn đƣợc gọi là sự chia lại thang tọa độ. Khi chia thang tọa độ gốc và
hƣớng đƣợc giữ nguyên, chia thang tiến hành với hệ số chia thang Sx, Sy và
các tọa độ mới đƣợc tính toán theo công thức:
x’ = x * Sx
y’ = y * Sy

1
0
-tx
0
1
-ty
0
0
1
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 23
Phép biến đổi có thể đƣợc mô tả dƣới định thức sau:

T=


2.9.3. Phép quay ảnh
Ngay từ khi xuất hiện, hiệu ứng quay ảnh đã gây ấn tƣợng lớn và thu hút sự
quan tâm của những ngƣời yêu thích xử lý ảnh. Thực ra đây là phƣơng pháp
chuyển đổi các Pixel trong ảnh. Do không làm thay đổi giá trị màu trong ảnh
nên có thể thực hiện phƣơng pháp này trên ảnh màu cũng nhƣ trên ảnh xám.
Một ảnh đƣợc xem nhƣ là một mảng hai chiều, chuyển đổi lại vị trí các Pixel

là sắp xếp lại mảng này. Khi quay thì sự chia thang giữ nguyên chỉ có hƣớng
trục thay đổi. Còn trục mới xuất hiện bằng cách quay trục cũ đi một góc θ
ngƣợc chiều kim đồng hồ, khi đó tọa độ mới đƣợc theo theo công thức
x’ = cosθ + y.sinθ
y’ = -x.sinθ + y.cosθ
Với T là ma trận quay:











100
0cossin
0sin cos


T


2.9.4. Các phép biến đổi hợp nhất
Ta có thể hết hợp các phép biến đổi để tạo ra một phép biến đổi mới. Ví dụ
kết hợp phép quay và dịch bằng cách nhân hai ma trân định thức M
TR
= T.R

Sx
0
0
0
Sy
0
0
0
1
Đồ án tốt nghiệp GVHD: Lê Trí Thành


SV : Đồng Thanh Đông – CNT45ĐH Trang 24

Chƣơng 3. CÁC MÔ HÌNH MÀU
3.1. Học thuyết về mầu
Vật lý học đã xác định nguyên nhân của mầu sắc chính là sự bức xạ và sự
nhạy màu riêng mang tính chất thuần túy chủ quan.
Khái niệm mầu định hƣớng theo thụ cảm:
+ Tông mầu (sắc mầu) là tính chất mà với nó ta xác định đƣợc các màu
gọi là rực rỡ (đỏ, vàng, lam) với các mầu không rực rỡ nhƣ trắng, xám, đen.
+ Độ bão hòa mầu (độ thuần mầu) nói lên một mầu thuần hay sạch nhƣ
thế nào. Vùng bƣớc sóng càng cao, hẹp thì độ thuần mầu càng cao.
3.2. Mô hình ba mầu
Để xác định mầu sắc một cách định lƣợng ta xuất phát từ quan điểm 3 mầu
tức là mỗi mầu đều đƣợc tạo ra bởi 3 mầu cơ bản.
Mô hình 3 mầu trở nên rõ rệt ở trong mô hình trộn mầu. Sự trộn mầu cộng
diễn ra khi xuất hiện nhiều kích thƣớc khác nhau về mầu, chúng đều đƣợc thể
hiện qua một thành phần mầu cơ bản nào đó để hình thành mầu mới.
Do không có tập hợp 3 mầu cơ bản nào mà từ đó có thể tạo ra tất cả các

mầu nên uỷ ban quốc tế về chiếu sáng CIE đã đƣa ra một mô hình trong đó
mỗi mầu đƣợc đặc trƣng bằng đƣờng cong phân bố năng lƣợng của chúng.
Tiêu chuẩn của CIE về các bƣớc sóng nhƣ sau: màu đỏ=700 nm; lục=546,1
nm và lam = 435,8 nm. Gọi X, Y, Z là ba thành phần của1 mầu nào đó trong
các mầu cơ bản của CIE thì các thành phần mầu x, y, z đƣợc tính nhƣ sau
trong bảng mầu CIE 2D:
x=X/(X+Y+Z) y=Y/(X+Y+Z) z=Z/(X+Y+Z)
1


(0,0) 1
Ở đây bảng mầu chuẩn CIE đƣợc mô tả dƣới dạng 2 chiều