tiểu luận cơ bản về xử lý ảnh số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TIỂU LUẬN
CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
Học viên: Lê Long Hải
Giảng viên: TS Ngô Văn Sỹ
Đà Nẵng, 2013
Tiểu luận xử lý ảnh số
Chương 1
GIỚI THIỆU
1.1 Xử lý ảnh số là gì?
Một ảnh có thể được mô tả bằng một hàm 2 chiều f(x,y) trong đó x và y là tọa
độ không gian và độ khuếch đại f của một điểm bất kỳ trong không gian gọi là cường
độ hay mức xám của ảnh tại điểm đó. Khi x, y là độ khuếch đại tại f là hữu hạn, rời rạc
thì ta gọi ảnh là ảnh số. Xử lý ảnh số là xử lý ảnh bằng một máy tính số. Chú ý rằng
ảnh số được tạo từ 1 số hữu hạn các phần tử, mỗi phần tử có vị trí và giá trị xác định.
Mỗi phần tử được gọi là phần tử ảnh, điểm ảnh, pixel hay pel. Pixel được sử dụng rộng
rãi nhất khi nói về ảnh số.
Thị giác là giác quan quan trọng nhất của con người. Tuy nhiên không giống
người, vốn có những giới hạn về ánh sáng thấy được trong dải sóng điện từ, ảnh mà
máy nhận được bao hàm tất cả các phổ sóng, cả tia gamma và sóng radio. Chúng ta có
thể tạo ra ảnh từ các nguồn con người không nhìn thấy được như trên. Ngoài ra còn
các nguồn sóng siêu âm, chùm electron và ảnh tạo bởi máy tính. Như vậy, ảnh số có
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Chưa có tiếng nói chung giữa các nhà khoa học rằng khi nào thì xử lý ảnh số
kết thúc cũng như khi nó bắt đầu từ việc phân tích ảnh và tầm nhìn số. Chúng ta tin
rằng sẽ có một và giới hạn và biên giới nhân tạo. Ví dụ tính giá trị khuếch đại trung
bình của 1 ảnh (biểu thị dưới 1 số) không được coi là một hàm xử lý ảnh số. Ví dụ
khác là những mảng nghiên cứu về thị giác máy tính thay thế cho thị giác con người,
bao gồm cả việc học và phản ứng lại các tác động nhìn thấy. Đây là 1 nhánh của trí
thông minh nhân tạo (AI) thay cho trí thông minh con người. Mảng về trí thông minh

nhân tạo được phát triển từ rất sớm, nhưng tốc độ xử lý chậm hơn nhiều so với thực tế.
Mảng về phân tích ảnh bao gồm cả xử lý ảnh và thị giác máy tính.
Không có ranh giới rõ ràng giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và các mảng khác.
Tuy nhiên tùy theo mức sử dụng mà người ta chia xử lý ảnh thành 3 loại là xử lý thấp,
trung bình và xử lý cao. Xử lý mức thấp là xử lý sơ bộ như giảm nhiễu, tăng độ tương
phản, làm sắc nét. Xử lý mức trung bình chia ảnh thành các mảng và chuyển từng
mảng về dạng phù hợp với xử lý máy tính và nhận biết vật thể nhất định. Kết quả xử lý
trung bình là ảnh hoặc các thuộc tính tách ra từ ảnh. Cuối cùng, xử lý mức cao cho
phép cảm nhận và nhận biết vật thể, phân tích ảnh, biểu hiện các hàm dựa trên thị giác
con người.
Dựa trên các nhận xét, chúng ta coi phần xen lẫn giữa xử lý và phân tích ảnh là
nhận biết vật thể và miền trong ảnh. Do đó xử lý ảnh số có đầu ra là ảnh và việc xử lý
hoàn thiện tách ra được những thuộc tính ảnh bao gồm cả nhận biết vật. Xét một ví dụ
đơn giản cho khái niệm này là phân tích chữ viết trên 1 nền. Trước tiên chúng ta cần
tách thành những ký tự riêng rẽ, kiểm tra kỹ tự có phù hợp với dạng lưu trữ trong máy
tính và nhận biết các ký tự tạo thành từ và câu. Việc này có quan hệ với cả việc phân
tích ảnh và thị giác máy tính, phụ thuộc vào độ phức tạp của trạng thái cảm nhận. Xử
lý ảnh số được ứng dụng rộng rãi trong xã hội và kinh tế. Chương này sẽ trình bày
nguồn gốc các phương pháp được sử dụng trong các mảng ứng dụng xử lý ảnh.
2.2 Nguồn gốc của xử lý ảnh số:
Một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ảnh số là công nghiệp báo chí,
khi mà ảnh được gửi lần đầu tiên từ cáp ngầm xuyên biển giữa London và New York.
Trang 2
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hệ thống truyền ảnh bằng cáp Bartlance được giới thiệu vào đầu thập niên 1920 đã
giảm thời gian truyền ảnh từ khoảng 1 tuần xuống còn 3 giờ. Các thiết bị in mã hóa
ảnh đi và sau đó tái tạo lại ảnh ở đầu thu. Hình 1.1 đã được truyền đi bằng phương
pháp như thế.
Hình 1.1 Ảnh số được tái tạo bằng thiết bị in năm 1921
Một vài vấn đề trong nâng cao chất lượng ảnh chụp vào thời kỳ đầu của ảnh số

được giải quyết bằng cách phân phối các mức cường độ mỗi điểm ảnh. Phương pháp
in sử dụng để nhận hình 1.1 bị loại bỏ năm 1921 và thay thế bằng phương pháp tái tạo
ảnh dùng các băng điện tín tại đầu nhận ảnh. Hình 1.2 thể hiện 1 ảnh nhận được bằng
phương pháp trên, nó có chất lượng và độ phân giải tốt hơn so với hình 1.1.
Hình 1.2 Ảnh số năm 1922
Hệ thống Bartlane thời kỳ đầu mã hóa ảnh với 5 mức thang độ gray. Dung
lượng này tăng lên 15 mức vào năm 1929. Hình 1.3 thể hiện một tấm ảnh tiêu biểu sử
dụng thang đo 15 mức. Trong suốt thời kỳ này, các hệ thống gồm tấm phim và chùm
tia sáng để tạo ra băng ảnh đã tăng chất lượng phục hồi ảnh lên đáng kể.
Hình 1.3 Ảnh số truyền từ London đến New York năm 1929
Mặc dù các ví dụ chỉ thể hiện sự phát triển của ảnh số, chúng ta không xem kết
quả xử lý ảnh số trong khái niệm của chúng ta vì các máy tính chưa được phát triển.
Sau đó, lịch sử xử lý ảnh số gắn liên lịch sử phát triển máy tính số. Ví dụ ảnh số cần
dung lượng lớn, cấu hình mạnh để xử lý cá thuật toán phức tạp, việc xử lý ảnh phụ
Trang 3
Tiểu luận xử lý ảnh số
thuộc vào sự phát triển của máy tính và các công nghệ hỗ trợ khác bao gồm lưu trữ dữ
liệu, hiển hị và truyền dẫn.
Ý tưởng máy tính ra đời từ với phát minh bàn tính ở Trung Quốc cổ đại 5000
năm trước. Tất nhiên từ 1921 đến nay máy tính hiện tại đã được phát triển trong suốt 2
thế kỷ. Tuy nhiên cơ sở của máy tính dố hiện đại chỉ được đưa ra vào thập niên 1940
với sự giới thiệu của John on Neumann về 2 khái niệm: (1) một bộ nhớ đê lưu trữ dữ
liệu và (2) các nhánh điều kiện. Hai ý tưởng này là nguồn gốc của bộ vi xử lý (CPU),
trái tim của máy tính ngày nay. Bắt đầu cùng von Neumann, đã có một loạt các giai
đoạn mấu chốt dẫn đến sự phát triển mạnh mẽ của máy tính khi dùng trong xử lý ảnh
số. Những giai đoạn này bao gồm: (1) Phát minh ra transistor bởi Phòng thí nghiệm
Bell năm 1948, (2) sự phát triển ngôn ngữ lập trình bậc cao COBOL và FORTRAN
thập niên 1940 avf 1950, (3) phát minh mạch tích hợp IC tại Texas Instruments 1958,
(4) sự phát triển của hệ điều hành đầu 1960s, (5) sự phát triển của vi xử lý bởi Intel
đầu 1970s, (6) máy tính cá nhân bởi IBM năm 1981, (7) sự thu nhỏ các thành phần

trong mạch tích hợp cuối 1970s và mạch vi điện tử (VLSI) trong thập niên 1980 đến
các mạch siêu tích hợp (ULSI). Hiện tại chúng ta có các máy tính tiên tiến với dung
lượng lớn và hệ thống hiển thị mạnh mẽ cho phép dễ dàng sử dụng trong xử lý ảnh số.
Máy tính đàu tiên mạnh đủ để xử lý ảnh ra đời vào năm 1960. Sự ra đời của thứ
mà chúng ta gọi là xử lý ảnh số hiện nay có thể đã tồn tại trong các chương trình
không gian trong thời kỳ đó. Nó kết hợp 2 nhánh phát triển và mang lại sự tập trung
vào tiềm năng của việc xử lý ảnh số. Sử dụng máy tính để tăng chất lượng ảnh từ các
kính viễn vọng không gian bắt đầu tại Phòng thí nghiệm Jet Propulsion (California)
năm 1964 khi những bức ảnh từ mặt trăng được truyền về từ Ranger 7 bởi máy tính có
rất nhiều ảnh nhiễu trên camera. Hình 1.4 thể hiện hình ảnh đầu tiên trên mặt trăng
chụp bởi Ranger 7 vào 31/7/1964 lúc 9:09AM giờ quốc tế, 17 phút trước khi hạ cánh
trên mặt trăng. Đây là hình ảnh đầu tiên chong chương trình không gian Mỹ. Hình ảnh
nhận được từ Ranger 7 là cơ sở cho nâng cao các phương pháp làm tốt và phục hồi ảnh
cho chương trình lên mặt trăng hay lên sao hỏa.
Hình 1.4 Ảnh chụp bề mặt mặt trăng từ Ranger 7
Song song với việc ứng dụng trong các chương trình không gian, xử lý ảnh số
bắt đầu cuối 1960 đầu 1970 sử dụng trong hình ảnh y tế, điều khiển quan sát mặt đất
và du hành vũ trụ. Phát minh năm 1970s về máy rọi X quang (CAT) còn gọi là máy
chụp số (CT) là 1 trong các phát minh quan trọng nhất trong ứng dụng xử lý ảnh số
trong y học. Máy CAT là 1 hệ thống xử lý gồm 1 vòng cảm biến gắn quanh vật thể
(hay bệnh nhân) và 1 nguồn phát tia X quay quanh vật. Tia X xuyên qua vật và được
Trang 4
Tiểu luận xử lý ảnh số
cảm nhận bởi các cảm biến đối diện nó. Các vòng quay được lặp lại tại các vị trí khác
nhau trên vật thể. Phép chụp này bao hàm các thuật toán sử dụng dữ liệu cảm biến để
dựng lại hình ảnh vật thể dưới dạng những lát cắt. Dịch chuyển vật thể theo hướng
vuông góc với vòng cảm biến sẽ tạo ra những lát cắt liên tiếp, cho phép tạo ra hình ảnh
3 chiều bên trong vật. Phép chụp này được đưa ra độc lập bởi Sir Godfrey
N.Hounsfield và giáo sư Allan M.Cormark, cùng chia sẻ giải Nobel Y học năm 1985
về phát minh này. Một điều thú vị khác là người tìm ra tia X năm 1895 là Roentgen

cũng nhận giải Nobel Vật lý năm 1901. Hai phát minh cách nhau 100 năm đã mở đầu
cho nhiều ứng dụng quan trọng cho xử lý ảnh số ngày nay.
Từ thập niên 1960 đến nay, các mảng xử lý ảnh số đã phát triển rộng khắp. Ben
cạnh các ứng dụng trong chương trình không gian và y học, xử lysa nhr số còn dùng
trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Máy tính dùng để tăng độ tương phản trong các tấm
ảnh chụp X quangtrong công nghiệp, y tế và sinh học. Các nhà địa chất sử dụng công
nghệ tương tự để tìm ra các nguồn ô nhiễm từ bức ảnh nhận được từ vệ tinh. Làm tốt
và phục hồi ảnh được sử dụng để xử lý ảnh những vật không bị che chắn hay những thì
nghiệm đắt tiền khó lặp lại. Trong khảo cổ học, các phương pháp xử lý ảnh số được
dùng phục hồi lại những bức ảnh mờ để phục hồi các cổ vật bị hư hỏng theo đúng hình
dạng cũ. Trong vật lý, nó giúp có những hình ảnh tốt hơn về thí nghiệm plasma năng
lượng cao hay chùm electron. Tương tự ảnh số cũng ứng dụng thành công trong sinh
học, điều trị phóng xạ, bằng chứng, bảo vệ và công nghiệp…
Mảng lớn thứ hai mà chúng ta quan tâm đối với công nghệ xử lý ảnh là giải
quyết các vấn để với nhận thức máy tính. Ta tập trung vào cách tách các thuộc tính ra
khỏi ảnh trong dạng phù hợp với xử lý số. Thông thường thông tin sẽ có chút giống
với hình ảnh mà con người nhìn thấy từ bức ảnh. Ví dụ một loại thông tin sử dụng
trong nhận biết máy tính là momen thống kê, tương quan Fourier và khoảng cách đa
chiều. Các vấn đề cơ bản của nhận biết máy tính là tự phát hiện ký tự, tầm nhìn công
nghiệp cho đánh giá và phân tích các sản phẩm, nhận biết trong quân sự, xử lý vân tay,
ảnh X quang và mẫu máu, và xử lý hình ảnh chụp trên không và vệ tinh để dự báo thời
tiết và bảo vệ môi trường. Sự giảm sút của giá cả máy tính và sự phát triển của mạng
toàn cầu và Internet cho phép tạo ra vô số cơ hội cho sự phát triển của xử lý ảnh số.
1.3 Các mảng ứng dụng xử lý ảnh số
Ngày nay, hiếm có lĩnh vực kĩ thuật nào mà không bị ảnh hưởng bởi công nghệ
xử lý hình ảnh kĩ thuật số. Chúng ta có thể chỉ dùng một vài trong số các ứng dụng
này. Tuy nhiên, hạn chế của nó là, các tài liệu trình bày trong phần này sẽ để lại chắc
chắn trong tâm trí của người đọc liên quan đến qui mô và tính tầm quan trọng của xử
lý hình ảnh kỹ thuật số. Chúng tôi có thể chỉ ra công nghệ này có vô số ứng dụng, mỗi
trong số đó đều thường xuyên sử dụng các hình ảnh xử lý kỹ thuật phát triển trong các

chương tiếp theo. Nhiều hình ảnh chỉ ra rằng phần này được sử dụng trong một hoặc
nhiều ví dụ được cho trong sách. Tất cả các hình ảnh hiển thị là kỹ thuật số.
Các lĩnh vực ứng dụng của xử lý hình ảnh kĩ thuật số rất đa dạng, trong đó một
số hình thức tổ chức là mong muốn có gắng tìm cách để nắm bắt được tử tưởng của
lĩnh vực này. Các lĩnh vực được ứng dụng xử lý hình ảnh kỹ thuật số để thay đổi một
số hình thức tổ chức vì mong muốn cố gắng nắm bắt được qui mô của lĩnh vực này.
Một trong những cách đơn giản nhất nhằm phát triển một sự hiểu biết cơ bản về mức
độ của các ứng dụng xử lý hình ảnh là phân loại hình ảnh theo nguồn gốc của chúng
(ví dụ trực quan. X-quang. Vv). Các nguồn năng lượng chủ yếu cho hình ảnh sử dụng
ngày nay là phổ năng lượng điện từ. Nguồn quan trọng khác của năng lượng bao gồm
âm thanh, siêu âm, điện tử (trong biểu mẫu của chùm điện tử được sử dụng trong kính
Trang 5
Tiểu luận xử lý ảnh số
hiển vi điện tử). Hình ảnh tổng hợp, được sử dụng để mô hình hóa và trực quan, được
tạo ra bởi máy tính. Trong phần này, chúng tôi thảo luận tóm tắt làm thế nào hình ảnh
được tạo ra thuộc các loại khác nhau và các lĩnh vực mà chúng được áp dụng. Phương
pháp để chuyển đổi hình ảnh sang dạng số được thảo luận trong chương kế tiếp
Hình ảnh dựa trên bức xạ từ phổ EM là quen thuộc nhất, đặc biệt là hình ảnh
trong X-RAV và băng tần thị giác của quang phổ. Sóng điện từ có thể được định nghĩa
là truyền sóng hình sin của bước sóng khác nhau, hoặc chúng có thể được coi là một
dòng hạt không có khối lượng, mỗi hạt di chuyển trong theo dạng sóng và chuyển
động, với tốc độ của ánh sáng. Mỗi hạt có khối lượng chứa một lượng nhất định (hoặc
bó) của năng lượng. Mỗi bó năng lượng được gọi là photon. Nếu dải phổ được nhóm
theo năng lượng trên mỗi photon, chúng ta có được quang phổ (hình1.5) khác nhau từ
các tia gamma (năng lượng cao nhất) ở một đầu với sóng vô tuyến (năng lượng thấp
nhất) ở đầu kia.
Các dải được thể hiện bóng mờ để truyền đạt thực tế là băng tần của quang phổ
EM không phải là riêng biệt mà là quá trình chuyển đổi dễ dàng từ cái này đến cái
khác.
Hình 1.5 Quang phổ điện từ được sắp xếp theo năng lượng trên mỗi

photon.
1.3.1 Hình ảnh gamma
Sử dụng chủ yếu của hình ảnh dựa trên tia gamma là trong y học hạt nhân và
các quan sát thiên văn. Trong y học hạt nhân, phương pháp tiếp cận là để chiếu vào
một bệnh nhân với một đồng vị phóng xạ phát ra tia gamma khi nó phân rã. Hình ảnh
được tạo ra từ phát thải được thu thập bởi các máy dò tia gamma. Hình 1.6 (a) cho
thấy một hình ảnh của một quét xương đầy đủ thu được bằng cách sử dụng hình ảnh
tia gamma. Hình ảnh loại này được sử dụng để xác định vị trí trang của xương bệnh lý,
chẳng hạn như nhiễm trùng hoặc khối u. Hình 1.6 (b) cho thấy một phương thức quan
trọng của hình ảnh hạt nhân được gọi là chụp cắt lớp phát xạ positron (PET). Nguyên
tắc là như nhau khi với X-quang chụp cắt lớp đề cập ngắn gọn trong Phần 1.2. Tuy
nhiên, thay vì sử dụng nguồn năng lượng của tia X bên ngoài. bệnh nhân được chiếu
một đồng vị phóng xạ phát ra positron khi nó phân rã. Khi một positron gặp một điện
tử, cả hai đều bị tiêu diệt và hai tia gamma được phát ra. Đây là những phát hiện và
một hình ảnh chụp cắt lớp được tạo ra bằng cách sử dụng các nguyên tắc cơ bản của
cắt lớp. Những hình ảnh thể hiện trong hình. 1.6 (b) là một trong những mẫu của một
chuỗi thành phần tạo nên một biểu hiện 3-D của bệnh nhân. Hình ảnh này cho thấy
một khối u trong não và trong phổi, dễ dàng nhìn thấy có là những khối nhỏ màu trắng
ở đó.
Một ngôi sao trong chòm sao Thiên Nga phát nổ khoảng 15.000 năm trước đây,
tạo ra một đám mây khí tĩnh nhiệt (được gọi là Loop Cygnus) có phát sáng trong một
mảng ngoạn mục của màu sắc. Hình 1.6 (c) cho thấy loop Cygnus chụp ảnh trong dải
tia gamma. Không giống như hai ví dụ thể hiện trong hình. 1.6 (a) và (b). hình ảnh này
đã được thu được bằng cách sử dụng bức xạ tự nhiên của đối tượng được chụp ảnh.
Cuối cùng, hình. 1.6 (d) cho thấy một hình ảnh của bức xạ gamma từ một van trong
Trang 6
Tiểu luận xử lý ảnh số
một lò phản ứng hạt nhân. Diện tích bức xạ mạnh mẽ được nhìn thấy từ trong, phía
dưới, và bên trái của hình ảnh.
Hình 1.6: Ví dụ về hình ảnh tia gamma,

(a) Scan xương, (b) hình ảnh PET,
(c) Cygnus Loop, (d) bức xạ gamma (điểm sáng) từ một van lò phản ứng.
1.3.2 Hình ảnh X quang
X-quang là số lượng các nguồn lâu đời nhất của EM bức xạ sử dụng cho hình
ảnh. Việc sử dụng nổi tiếng nhất của X-quang là chẩn đoán y tế, nhưng chúng cũng
được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp và các lĩnh vực khác, như thiên văn
học. X-quang cho hình ảnh y tế và công nghiệp được tạo ra sử dụng một ống tia X, đó
là một ống chân không với một cực âm và một cực dương. Cực âm được làm nóng,
làm cho các electron tự do sẽ được phát hành. Các electron di chuyển ở tốc độ cao đến
cực dương tích điện dương. Khi các điện tử tấn công hạt nhân, năng lượng được giải
phóng dưới dạng bức xạ X-RAV. Năng lượng (sức thâm nhập) của X-quang được điều
khiển bởi một hiệu điện thế cực dương, và số lượng tia X được điều khiển bởi một
dòng điện áp dụng cho các dây tóc trong cực âm. Hình 1.7 (a) cho thấy một lồng ngực
quen thuộc được chụp bẵng X-quang, nó được tạo ra chỉ đơn giản bằng cách đặt bệnh
nhân giữa một nguồn tia X và một tấm phim nhạy với năng lượng tia X. Cường độ của
tia X bị thay đổi bởi sự hấp thụ khi chúng đi qua các cơ thể bệnh nhân, và kết quả là
Trang 7
Tiểu luận xử lý ảnh số
năng lượng giảm trên tấm phim nó hiện lên, với nhiều cách giống nhau mà mà ánh
sáng hiện lên trên phim ảnh. Trong chụp X quang kỹ thuật số, hình ảnh kỹ thuật số thu
được bằng một trong hai phương pháp: (1) bằng cách số hóa các bộ phim X-quang,
hoặc (2) bằng cách tia X đi qua cơ thể bệnh nhân hiện trực tiếp lên thiết bị (chẳng hạn
như một màn hình phốt pho) có chuyển đổi X-quang với ánh sáng. Các tín hiệu ánh
sáng lần lượt được chụp bởi một hệ thống số hóa nhạy sáng. Chúng tôi thảo luận về số
hóa chi tiết trong Chương 2.
Hình 1.7 Ví dụ về ảnh X quang,
(a) X-quang ngực. (b) động mạch chủ chụp mạch, (c) CT não
(d) Mạch in, (e) Cygnus Loop.
Chụp động mạch là một ứng dụng quan trọng trong một lĩnh vực được gọi là
tương phản tăng cường ảnh chụp X quang. Thủ thuật này được sử dụng để có được

hình ảnh (được gọi là angiograms) của các mạch máu. Một ống thông (linh hoạt, ống
rỗng nhỏ) được đưa vào, ví dụ, vào một động mạch hoặc tĩnh mạch ở bẹn. Ống thông
được luồn vào mạch máu và dẫn dắt tới những khu vực được nghiên cứu. Khi ống
thông đến các khu vực đang được điều tra, một chất cản tia X được phun qua ống
thông. Điều này tăng độ tương phản của các mạch máu và cho phép các bác sĩ chẩn
đoán hình để nhìn thấy bất kỳ bất thường nào hoặc bị tắc. Hình 1.7 (b) cho thấy ví dụ
của một ảnh chụp mạch động mạch chủ. Ống thông có thể được nhìn thấy được chèn
vào mạch máu lớn trên dưới bên trái của hình ảnh. Lưu ý sự tương phản của mạch máu
cao khi các chất cản quang chảy lên theo hướng của thận, mà cũng có thể nhìn thấy
trong hình ảnh. Như đã thảo luận trong Chương 3, chụp động mạch là một lĩnh vực
Trang 8
Tiểu luận xử lý ảnh số
chính của xử lý hình ảnh kỹ thuật số, nơi phép trừ ảnh được sử dụng để nâng cao hơn
nữa việ nghiên cứu các mạch máu.
Có lẽ điều tốt nhất được biết đến trong tất cả các ứng dụng của X-quang đối với
chẩn đoán hình ảnh là chụp cắt lớp trụcevi tính. Do độ phân giải của chúng và khả
năng 3-D, quét CAT cách mạng hóa y học từ thời điểm chúng lần đầu tiên được xuất
hiện vào đầu năm 1970. Như đã nêu trong mục 1.2. mỗi hình ảnh CAT là một "lát cắt"
đưa vuông góc qua bệnh nhân. Nhiều lát được tạo ra khi bệnh nhân được chuyển vào
qua một hướng theo chiều dọc. Tập hợp của những hình ảnh đó tạo nên một bản tái
tạo 3-D phía bên trong của bệnh nhân, với độ phân giải theo chiều dọc là tỷ lệ thuận
với số lượng hình ảnh lát thực hiện. Hình 1.7 (c) cho thấy một hình ảnh đầu lát CAT
điển hình.
Kỹ thuật tương tự như những điều vừa thảo luận, nhưng nói chung liên quan
đến năng lượng cao hơn X-quang, được áp dụng trong quá trình công nghiệp. Hình 1.7
(d) cho thấy một hình ảnh X-quang của một bảng mạch điện tử. Hình ảnh như vậy, đại
diện của hàng trăm các ứng dụng công nghiệp của X-quang, được sử dụng để kiểm tra
mạch đối với sai sót trong sản xuất, chẳng hạn như thiếu các thành phần hoặc các dấu
vết bị hỏng. Quét CAT công nghiệp rất hữu ích khi các bộ phận có thể bị phá vỡ bởi
X-quang, chẳng hạn như trong lắp ráp nhựa, và các cơ quan thậm chí còn lớn, như

động cơ tên lửa nhiên liệu rắn. Hình 1.7 (e) cho thấy một ví dụ về ảnh chụp X-quang
trong thiên văn học. Hình ảnh này là vòng lặp Cygnus của hình. 1.6 (c), nhưng chụp
ảnh lần này trong dải X-quang.
1.3.3 Hình ảnh chụp bởi dải tia cực tím
Các ứng dụng của tia cực tím "ánh sáng" rất đa dạng. Bao gồm quang khắc,
kiểm tra công nghiệp, kính hiển vi, laser, hình ảnh sinh học, và quan sát thiên văn.
Chúng tôi minh họa hình ảnh trong dải này với các ví dụ từ kính hiển vi và thiên văn
học.
Ánh sáng tia cực tím được sử dụng trong kính hiển vi huỳnh quang, một trong
những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của kính hiển vi. Huỳnh quang là một hiện tượng
được phát hiện vào giữa thế kỷ XIX, khi nó lần đầu tiên được quan sát thấy rằng hoàng
thạch phát huỳnh quang khi ánh sáng tia cực tím được hướng vào nó. Ánh sáng tia cực
tím tự nó không thể nhìn thấy, nhưng khi một photon của bức xạ tử ngoại va chạm với
một electron trong nguyên tử của một chất huỳnh quang, nó làm tăng các electron lên
mức năng lượng cao hơn. Sau đó, các điện tử bị kích thích nhẹ nhàng với một mức độ
thấp hơn và phát ra ánh sáng trong hình thức của một photon năng lượng thấp hơn
trong các (màu đỏ) vùng ánh sáng nhìn thấy được. Nhiệm vụ cơ bản của kính hiển vi
huỳnh quang là sử dụng một ánh sáng kích thích để chiếu xạ một mẫu chuẩn bị và sau
đó để tách các bức xạ ánh sáng huỳnh quang yếu hơn nhiều từ ánh sáng kích thích
sáng hơn. Do đó, chỉ có ánh sáng phát xạ đạt đến mắt hoặc máy dò khác. Kết quả là
khu vực huỳnh quang tỏa sáng trước nền tối với đủ độ tương phản cho phép phát hiện.
Tối hơn nền tảng của vật liệu không huỳnh quang, hiệu quả hơn công cụ.
Kính hiển vi huỳnh quang là một phương pháp tuyệt vời để nghiên cứu vật liệu
có thể được làm để phát huỳnh quang, hoặc là ở dạng tự nhiên của chúng (huỳnh
quang sơ cấp) hoặc khi xử lý bằng hóa chất có khả năng huỳnh quang (huỳnh quang
thứ cấp). Hình 1.8 (a) và (b) hiển thị kết quả điển hình của khả năng của kính hiển vi
huỳnh quang. Hình 1.8 (a) cho thấy một hình ảnh kính hiển vi huỳnh quang của ngô
bình thường, và hình. 1.8 (b) cho thấy ngô bị nhiễm "bệnh than”, một căn bệnh của các
loại ngũ cốc, ngô, cỏ, củ hành, và lúa miến có thể được gây ra bởi bất kỳ của hơn 700
loài nấm ký sinh. Bệnh than ngô là đặc biệt nguy hiểm bởi vì ngô là một trong những

Trang 9
Tiểu luận xử lý ảnh số
nguồn thực phẩm chủ yếu trên thế giới. Như một minh họa, hình 1.8 (c) cho thấy loop
Cygnus được chụp bởi trong miền năng lượng cao của dải cực tím.
Hình 1.8 Hình ảnh chụp trong dải tia cực tím
1.3.4 Hình ảnh chụp bởi vùng nhìn thấy và hồng ngoại
Xét thấy các vùng nhìn thấy của phổ điện từ là quen thuộc nhất trong tất cả các
hoạt động của chúng tôi, không đáng ngạc nhiên khi hình ảnh trong vùng này giá trị
hơn tất cả những thứ khác từ trước đến nay về phạm vi áp dụng. Vùng hồng ngoại
thường được sử dụng kết hợp với hình ảnh trực quan, vì vậy chúng tôi đã nhóm các
vùng có thể nhìn thấy và vùng hồng ngoại trong phần này với mục đích minh họa.
Chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng trong kính hiển vi ánh sáng, thiên văn học, cảm ứng
từ xa, công nghiệp, và hành pháp. Hình 1.9 cho thấy một số ví dụ về các hình ảnh thu
được với một kính hiển vi ánh sáng. Các ví dụ bao gồm từ dược phẩm và vi kiểm tra
cho đặc tính vật liệu. Thậm chí chỉ trong lĩnh vực kính hiển vi, các ứng dụng đã là quá
nhiều để nêu ra chi tiết ở đây. Nhưng điều đó không phải là quá khó khăn cho việc
khái niệm hóa thành các loại quá trình người ta có thể áp dụng cho những hình ảnh
khác nhau, dựa theo việc cải tiến đo đạc.
Trang 10
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.9 Ví dụ về các hình ảnh kính hiển vi ánh sáng.
(a) Taxo! (chất chống ung thư), phóng đại 250x. (b) Cholesterol-40 x.
(c) Bộ vi xử lý-60x. (c) Niken oxit màng mỏng-600 x.
(e) bề mặt của âm thanh CD -1750.x. (f) Hữu cơ siêu dẫn-450X.
Số băng
tần
Tên Bước sóng
(μm)
Đặc điểm và ứng dụng
1 Màu xanh nước biển 0,45-0,52 Xâm nhập nước tối đa

2 Màu xanh lá cây 0,52-0,60 Tốt để đo lường sức sống thực
vật
3 Màu đỏ 0,63-0,69 Để phân biệt thực vật
4 Gần hồng ngoại 0,7 6-0,90 Đo lượng sinh khối và lập bản
đồ bờ biển
5 Trung hồng ngoại 1,55-1,75 Đo độ ẩm của đất và thực vật
6 Nhiệt hồng ngoại 10,4-12,5 Đo độ ẩm của đất, lập bản đồ
nhiệt
7 Trung hồng ngoại 2,08-2,35 l Lập bản đồ khoáng sản
Bảng 1.1 Dải ánh sáng trong vệ tinh LANDSAT của NASA.
Một lĩnh vực quan trọng của xử lý hình ảnh là cảm ứng từ xa, thường bao gồm
một số dải ánh sáng ở các vùng hình ảnh và hồng ngoại của quang phổ. Bảng 1.1 cho
Trang 11
Tiểu luận xử lý ảnh số
thấy cáiđược gọi là dải ánh sáng chuyên đề trong LANDSAT vệ tinh của NASA. Chức
năng chính của LANDSAT là lấy được và truyền tải hình ảnh của Trái đất từ không
gian, cho các mục đích giám sát điều kiện môi trường trên hành tinh. Các dải ánh sáng
được thể hiện trong điều khoản của bước sóng, với 1μm là bằng HU6 m (chúng tôi
thảo luận về các vùng bước sóng truyền của quang phổ điện từ chi tiết hơn trong
Chương 2). Lưu ý các đặc điểm và công dụng của mỗi dải ánh sáng.
Hình 1.10 Hình ảnh chụp vùng Washington DC từ vệ tinh LANSAT
Để phát triển một sự đánh giá cơ bản cho sức mạnh của loại hình ảnh đa quang
phổ, xem xét hình. 1.10, trong đó cho thấy một hình ảnh cho mỗi dải phổ trong Bảng
1.1. Khu vực chụp ảnh là Washington DC. trong đó bao gồm các điểm đặc trưng như
các tòa nhà, đường giao thông, thảm thực vật, và một con sông lớn (sông Potomac)
chảy qua thành phố. Hình ảnh của trung tâm dân cư được sử dụng thường xuyên (theo
thời gian) để đánh giá tốc độ tăng trưởng dân số và mô hình thay đổi, ô nhiễm và các
yếu tố khác có hại cho môi trường. Sự khác biệt giữa các tính năng hình ảnh trực quan
và hồng ngoại là khá đáng chú ý trong những hình ảnh này. Quan sát, ví dụ, xác định
dòng sông như thế nào là từ môi trường xung quanh trong dải ánh sáng 4 và 5.

Hình 1.11 Hình ảnh siêu bão Katrina từ vệ tinh - 2005
Quan sát thời tiết và dự báo cũng là những ứng dụng chính của hình ảnh đa
quang phổ từ vệ tinh. Ví dụ, hình 1.11 là một hình ảnh của một cơn bão được chụp bởi
một Cục Hải dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA) vệ tinh sử dụng bộ cảm biến
Trang 12
Tiểu luận xử lý ảnh số
trong các dải ánh sáng có thể nhìn thấy và hồng ngoại. Mắt của cơn bão rõ ràng có thể
nhìn thấy trong hình ảnh này.
Hình 1.12Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại của Mỹ.
Bản đồ nhỏ màu xám được cung cấp để tham khảo. (Ảnh của NOAA.)
Hình 1.13 Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại chụp thế giới.
Trang 13
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.12 và 1.13 cho thấy một ứng dụng khác hình ảnh hồng ngoại. Những
hình ảnh này là một phần dữ liệu của “ánh sáng ban đêm thế giới”, cung cấp hình ảnh
toàn cầu của các khu con người định cư. Các hình ảnh được tạo ra bởi hệ thống hình
ảnh hồng ngoại gắn trên một DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) của
vệ tinh NOAA. Hệ thống hình ảnh hồng ngoại hoạt động ở băng tần 10,0-13,4 μm và
có khả năng độc đáo để quan sát các nguồn mờ nhạt của phát thải có thể nhìn thấy-gần
hồng ngoại hiện trên bề mặt trái đất, bao gồm các thành phố, thị trấn, làng mạc, pháo
sáng khí đốt, và hỏa hoạn. Mặc dù không có đào tạo chính quy trong việc xử lý hình
ảnh, nhưng không phải là khó để hình dung khi viết một chương trình máy tính sẽ sử
dụng những hình ảnh này để ước lượng tỷ lệ phần trăm của tổng số điện năng được sử
dụng bởi các khu vực khác nhau trên thế giới.
Hình 1.14Một số ví dụ về các hàng hóa sản xuất thường xuyên kiểm tra sử dụng
xử lý hình ảnh kỹ thuật số,
(a) điều khiển bảng mạch,(b) đóng gói thuốc.(c) Chai.
(d) Bong bóng khí trong sản phẩm nhựa.(e) ngũ cốc.
(f) Hình ảnh của cấy ghép nội nhãn.
Một ứng dụng quan trọng của ảnh chụp bởi quang phổ thấy được là kiểm tra tự

động khi sản xuất hàng hóa. Hình 1.14 minh họa một số ví dụ. Hình 1.14 (a) là một
bảng điều khiển cho một ổ đĩa CD-ROM. Nhiệm vụ xử lý hình ảnh điển hình với các
sản phẩm như thế này là để kiểm tra đối với các phần còn thiếu (hình vuông màu đen
trên đỉnh, góc phần tư bên phải của hình ảnh là một ví dụ của một thành phần bị thiếu).
Hình 1.14 (h) là ảnh của một vỉ chứa những viên thuốc. Mục tiêu ở đây là để máy móc
có thể thấy những viên thuốc bị thiếu. Hình 1.14 (c) cho thấy một ứng dụng mà xử lý
hình ảnh được sử dụng để tìm kiếm cái chai mà nó không đầy trên một mức độ cho
phép. Hình 1.14 (d) cho thấy trong một miếng nhựa có rõ ràng các bóng khí với một số
Trang 14
Tiểu luận xử lý ảnh số
lượng không thể chấp nhận. Phát hiện các dị thường như thế này là một vấn đề chủ yếu
của các thanh tra công nghiệp, ngoài ra còn bao gồm các sản phẩm khác như gỗ và vải.
Hình 1.14 (e) cho thấy một loạt các ngũ cốc trong quá trình kiểm tra đối với màu sắc
và sự hiện diện của các dị thường như mảnh bị cháy. Cuối cùng, hình 1.14 (f) cho thấy
một hình ảnh của cấy ghép nội nhãn (thay thế thủy tinh thể cho mắt người). Một kỹ
thuật chiếu sáng “cấu trúc ánh sáng” được sử dụng để dễ dàng dò tìm các chỗ thủy tinh
thể phẳng bị biến dạng từ trung tâm của thủy tinh thể. Các dấu hiệu tại 1giờ và 5giờ là
tổn thương do nhíp gây ra. Hầu hết các chi tiết lốm đốm nhỏ khác là các mảnh vỡ.
Mục tiêu của loại hình kiểm tra này là để tìm ra các tổn thương khi cấy ghép hay sự
không chính xác trong sản xuất tự động trước khi đóng gói.
Như một minh họa cuối cùng của xử lý hình ảnh trong các quang phổ thấy
được, xem xét hình1.15. Hình 1.15 (a) cho thấy một bản in ngón tay cái. Hình ảnh của
dấu vân tay được thường xuyên xử lý bằng máy tính, hoặc để cải tiến chúng hoặc tìm
kiếm các tính năng hỗ trợ trong việc tìm kiếm tự động trong một cơ sở dữ liệu cho phù
hợp khả năng. Hình 1.15 (b) cho thấy một hình ảnh của tiền giấy, ứng dụng xử lý hình
ảnh kỹ thuật số trong lĩnh vực này bao gồm đếm tự động và thực thi pháp luật, đọc các
số seri với mục đích theo dõi và xác định hóa đơn. Hình ảnh hai phương tiện thể hiện
trong hình. 1.15 (c) và (d) là những ví dụ của tự động hóa việc đọc biển số. Các hình
chữ nhật sáng cho thấy khu vực mà hệ thống chụp ảnh phát hiện biển số xe. Các hình
chữ nhật màu đen hiển thị kết quả của việc đọc tự động của nội dung biển số xe bởi hệ

thống. Biển số và các ứng dụng của nhận dạng ký tự được sử dụng rộng rãi để theo dõi
lưu lượng giao thông và giám sát.
Hình 1.15Một số ví dụ khác của hình ảnh trong các quang phổ thấy được.
(a) Bản vân ngón tay cái.
(b) Tiền giấy, (c) và (d). Đọc biển số tự động
1.3.5 Hình ảnh trong dải microwave
Các ứng dụng chiếm ưu thế của hình ảnh có được nhờ sóng điện từ là radar.
Các tính năng độc đáo của hình ảnh radar là khả năng thu thập dữ liệu trên hầu như bất
kỳ khu vực nào, bất cứ lúc nào, bất kể thời tiết hoặc điều kiện ánh sáng môi trường
xung quanh. Một số sóng radar có thể xuyên qua những đám mây, và trong điều kiện
Trang 15
Tiểu luận xử lý ảnh số
nhất định cũng có thể nhìn xuyên qua cây cối, đá. và cát rất khô. Trong nhiều trường
hợp, radar là cách duy nhất để khám phá các khu vực không thể tiếp cận của bề mặt
trái đất. Một máy radar hoạt động giống như một máy ảnh Hash ở chỗ nó tự cung cấp
sự chiếu sáng cho mình (sóng điện từ xung) để thắp sáng một khu vực trên mặt đất và
có một hình chụp nhanh. Thay vì một ống kính máy ảnh, một radar sử dụng một ăng-
ten và dùng máy tính kĩ thuật số để ghi lại hình ảnh, trong một hình ảnh radar, có thể
thấy chỉ có năng lượng vi sóng được phản xạ trở lại đối với các ăng-ten radar.
Hình 1.16 minh họa một hình ảnh của radar bao gồm một khu vực miền núi
hiểm trở ở phía đông nam Tây Tạng, khoảng 90 km về phía đông của thành phố Lhasa.
Ở góc dưới bên phải là một thung lũng rộng lớn của sông Lhasa, được cư trú của nông
dân Tây Tạng và những người chăn nuôi bò Tây Tạng và bao gồm các làng Menba.
Núi trong khu vực này đạt khoảng 5800 m (19.000 ft) trên mực nước biển, trong khi
các tầng thung lũng nằm khoảng 4300 m (14.000 ft) trên mực nước biển. Lưu ý sự rõ
ràng và chi tiết của hình ảnh, không bị cản trở bởi các đám mây hoặc điều kiện khí
quyển khác thường ảnh hưởng đến hình ảnh có được nhờ các dải màu thấy được.
Hình 1.16 Hình ảnh radar của ngọn núi ở phía đông nam Tây Tạng
1.3.6 Hình ảnh từ sóng vô tuyến
Như trong trường hợp của ảnh chụp ở đầu bên kia của quang phổ (tia gamma),

các ứng dụng quan trọng của ảnh chụp trong các dải tần vô tuyến là trong y học và
thiên văn học. Trong y học sóng vô tuyến được sử dụng trong chụp ảnh cộng hưởng từ
(MRI). Kỹ thuật này đặt một bệnh nhân cùng với một nam châm mạnh mẽ và truyền
sóng vô tuyến qua cơ thể của bệnh nhân với các xung ngắn. Mỗi xung gây ra một phản
ứng xung của sóng vô tuyến được phát ra bởi các mô của bệnh nhân. Địa điểm mà từ
đó các tín hiệu có nguồn gốc và sức mạnh của chúng được xác định bằng máy tính, là
nơi sản xuất một hình ảnh hai chiều của một bộ phận của bệnh nhân. MRI có thể tạo ra
hình ảnh trong bất kì mặt nào. Hình 1.17 cho thấy hình ảnh MRI của một đầu gối
người và cột sống.
Hình ảnh cuối cùng bên phải trong hình1.18 cho thấy một hình ảnh của ẩn tinh
Crab nhờ sóng vô tuyến. Cũng có một so sánh thú vị là hình ảnh của cùng một khu vực
nhưng thực hiện trong hầu hết các băng tần đã thảo luận trước đó. Lưu ý rằng mỗi hình
ảnh cho một "khung cảnh" hoàn toàn khác nhau của ẩn tinh (ngôi sao không nhìn thấy
được bằng mắt thường).
1.3.7 Ví dụ về các hình ảnh khác
Mặc dù chụp ảnh bởi quang phổ điện từ chiếm ưu thế từ trước cho đến nay, vẫn có
một số phương thức chụp ảnh khác cũng rất quan trọng. Cụ thể, chúng tôi thảo luận
trong phần này về chụp ảnh bằng sóng siêu âm , hiển vi điện tử, và hình ảnh tổng hợp
(do máy tính tạo ra).
Trang 16
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.17 Hình ảnh MRI của một con người (a) đầu gối, và (b) cột sống.
Hình 1.18 Hình ảnh của ẩn tinh Crab (ở trung tâm của hình ảnh), sử dụng nhiều
phổ điện từ khác nhau.
Hình ảnh do sử dụng "âm thanh" có ứng dụng trong thăm dò địa chất, công
nghiệp và y học. Các ứng dụng địa chất sử dụng âm thanh vào dải âm thanh tần số
thấp (hàng trăm Hertz) trong khi chụp ảnh trong các phương pháp khác sử dụng siêu
âm (triệu Hertz). Các ứng dụng thương mại quan trọng nhất của xử lý hình ảnh trong
ngành địa chất nằm ở tìm kiếm khoáng sản và khai thác dầu khí. Để thu thập hình ảnh
trên đất, một trong những phương pháp chính là sử dụng một chiếc xe tải lớn và một

tấm thép phẳng lớn. Các tấm được ép trên mặt đất bởi xe tải, và xe tải bị dao động qua
tần số lên đến 100Hz. Sức mạnh và tốc độ của sóng âm phản xạ trở lại được quyết
định bởi cơ cấu của trái đất bên dưới bề mặt. Chúng được phân tích bằng máy tính, và
hình ảnh được tạo ra từ kết quả phân tích.
Để thu thập hình ảnh của biển, các nguồn năng lượng thông thường bao gồm
hai súng hơi kéo phía sau một con tàu. Sóng âm phản xạ lại được phát hiện bởi
hydrophone đặt trong dây cáp được hoặc kéo đằng sau con tàu, đặt trên đáy đại dương,
hoặc treo trên phao (cáp thẳng đứng). Hai sung khí được luân phiên điều áp đến -2000
psi và sau đó được khởi động, sự chuyển động liên tục của các tàu cung cấp một
chuyển động theo chiều ngang, cùng với các sóng âm phản xạ, được sử dụng để tạo ra
một bản đồ 3-D của cấu tạo của Trái đất dưới đáy đại dương.
Hình E19 cho thấy hình một mặt cắt ngang của một mô hình 3-D nổi tiếng mà
dựa vào đó có thể thực hiện các thuật toán hình ảnh địa chấn được thử nghiệm. Các
mũi tên chỉ đến một mỏ dầu khí (dầu mỏ và / hoặc khí). Đối tượng này sáng hơn các
lớp xung quanh vì sự thay đổi về mật độ trong khu vực mục tiêu lớn hơn.
Người phân tích địa chấn tìm kiếm những "điểm sáng" để tìm dầu và khí đốt. Các lớp
trên cũng sáng, nhưng độ sáng không thay đổi mạnh mẽ như các lớp ở hai bên. Nhiều
thuật toán tái tạo hình ảnh địa chấn gặp khó khăn với đối tượng này vì những sai lầm ở
trên.
Trang 17
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.19 Hình ảnh mặt cắt ngang của một mô hình địa chất. Các mũi tên chỉ đến
một mỏ dầu khí
Mặc dù hình ảnh siêu âm được sử dụng thường xuyên trong sản xuất, nhưng ứng
dụng tốt nhất được biết đến của kỹ thuật này là trong y học, đặc biệt là trong sản khoa,
trong đó thai nhi được siêu âm để xác định sức khỏe của phát triển. Một sản phẩm phụ
việc kiểm tra này là xác định giới tính của em bé. Hình ảnh siêu âm được tạo ra bằng
cách sử dụng quy trình cơ bản sau đây:
1. Các hệ thống siêu âm (một máy tính, đầu dò siêu âm bao gồm một nguồn và
máy thu, một màn hình hiển thị) phát tần số cao (1-5 MHz) xung âm thanh vào

cơ thể.
2. Các sóng âm thanh đi vào cơ thể và chạm ranh giới giữa mô (ví dụ, giữa chất
lỏng và mô mềm , mô mềm và xương). Một số các sóng âm được phản xạ trở
lại đầu dò, trong khi một số đi về tiếp tục cho đến khi chúng đạt đến ranh giới
khác và nhận được sự phản ánh.
3. Các sóng phản xạ được thu bởi đầu dò và chuyển tiếp đến máy tính
4. Máy này tính khoảng cách từ đầu dò tới ranh giới mô hoặc cơ quan bằng cách
sử dụng tốc độ của âm thanh trong mô (1540 m / s) và thời gian của sự trở lại
của mỗi tiếng vang.
5. Hệ thống hiển thị khoảng cách và cường độ của tiếng vang trên màn hình, tạo
thành một hình ảnh hai chiều.
Trong một hình ảnh siêu âm điển hình, hàng triệu xung và tiếng vang được gửi và
nhận mỗi giây. Các thăm dò có thể được chuyển dọc theo bề mặt của cơ thể và góc
cạnh để có được góc nhìn khác nhau. Hình 1.20 cho thấy một số ví dụ.
Chúng tôi tiếp tục thảo luận về các phương thức chụp ảnh với một số ví dụ của
kính hiển vi điện tử. Kính hiển vi điện tử có chức năng như các bản sao quang học của
nó, ngoại trừ việc nó sử dụng một chùm tập trung của các điện tử thay vì ánh sáng để
hình ảnh một mẫu vật. Hoạt động của kính hiển vi điện tử bao gồm các bước cơ bản
sau đây: Một dòng các electron được tạo ra bởi một nguồn điện tử và tăng tốc về phía
mẫu vật bằng cách sử dụng điện thế dương ở đó. Dòng này được giữ và tập trung bằng
cách sử dụng ống kính kim loại và thấu kính từ thành mỏng, tập trung thành chùm tia
đơn sắc. Chùm tia này là tập trung vào các mẫu bằng cách sử dụng một ống kính từ
tính. Tương tác xảy ra bên trong các mẫu chiếu xạ, ảnh hưởng đến chùm tia điện tử.
Sự tương tác này và tác dụng được thu và chuyển đổi thành một hình ảnh, với nhiều
cách giống nhau mà ánh sáng phản xạ khỏi đó, hoặc bị hấp thụ bởi các đối tượng gần
đó. Các bước cơ bản được thực hiện trong tất cả các kính hiển vi điện tử không phân
biệt loại.
Trang 18
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.20 Ví dụ về hình ảnh siêu âm.

(a) Em bé. (2) Một góc nhìn khác của bé.
(c) Tuyến giáp(d) các lớp cơ bắp cho thấy tổn thương.
Một kính hiển vi điện tử truyền dẫn (TEM) hoạt động giống như một máy chiếu
slide. Một máy chiếu sẽ tỏa ra (truyền phát) một chùm ánh sáng qua các slide, khi ánh
sáng đi qua nắp trượt, nó bị tác động bởi các nội dung của slide. Chùm tia này truyền
qua sau đó được chiếu lên màn hình, tạo thành một hình ảnh mở rộng của slide. Các
TEM hoạt động theo cách tương tự, ngoại trừ việc nó chiếu một chùm tia điện tử qua
một mẫu vật (tương tự như trình chiếu). Các phần của chùm tia truyền qua mẫu vật
được chiếu lên một màn hình phốt pho. Sự tương tác của các electron với phốt pho
phát ra ánh sáng và do đó, tạo ra một hình ảnh có thể xem được. Một kính hiển vi điện
tử quét (SEM), mặt khác, thực sự quét chùm tia điện tử qua và ghi nhận sự tương tác
của chùm tia và mẫu tại mỗi vị trí. Điều này tạo ra một dấu chấm trên một màn hình
phốt pho. Một hình ảnh hoàn chỉnh được hình thành bởi việc quét các hạt xuyên qua
mẫu vật, giống như một máy quay truyền hình. Các electron tương tác với một màn
hình phốt pho và phát ra ánh sáng. SEM phù hợp với các mẫu vật "cồng kềnh", trong
khi TEMS yêu cầu mẫu vật rất mỏng.
Kính hiển vi điện tử có khả năng phóng đại rất cao. Trong khi kính hiển vi ánh
sáng được giới hạn phóng đại khoảng 1000X, kính hiển vi điện tử có thể đạt được độ
phóng đại 10.000 X hoặc hơn. Hình 1.21 cho thấy hai hình ảnh SEM của mẫu vật thiệt
hại do tình trạng quá tải nhiệt.
Chúng tôi kết thúc cuộc thảo luận về các phương thức chụp ảnh ảnh bằng cách
xem nhanh các hình ảnh mà không lấy từ các vật thể. Thay vào đó, chúng được tạo ra
bởi máy tính.
Trang 19
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.21 (a) hình ảnh 250 x SEM của một dây tóc vonfram sau thiệt hại nhiệt,
(b) hình ảnh 2500X SEM của mạch tích hợp hư hỏng. Các sợi màu trắng là oxit do
phá hủy nhiệt.
Fractals là những ví dụ nổi bật về hình ảnh máy tính tạo ra (Lu [1997]). Về cơ
bản, một fractal là không có gì hơn một việc làm được lặp đi lặp lại của một khuôn

mẫu cơ bản theo một số quy tắc toán học. Ví dụ, ốp lát là một trong những cách đơn
giản nhất để tạo ra một hình ảnh fractal. Một hình vuông có thể được chia thành bốn
hình vuông nhỏ, mỗi trong số đó có thể được chia nhỏ hơn nữa thành bốn hình vuông
nhỏ hơn, và như vậy. Tùy thuộc vào sự phức tạp của các quy tắc để làm đầy mỗi hình
vuông nhỏ, một số mẫu gạch đẹp có thể được tạo ra bằng phương pháp này. Tất nhiên,
hình dạng có thể là bất kì. Ví dụ, hình ảnh fractal có thể được hình thành do toả tròn từ
một điểm trung tâm.
Hình 1.22(a) và (b) hình ảnh Fractal, (c) và (d) hình ảnh phổ biến dẫn từ mô hình
máy tính 3-D của các đối tượng được hiển thị.
Hình 1.22 (a) cho thấy một fractal hình thành theo cách này. Người đọc sẽ nhận
ra hình ảnh này là hình ảnh chủ đề được sử dụng trong các trang bắt đầu của mỗi
chương trong cuốn sách này, nó được lựa chọn vì nghệ thuật đơn giản của nó và ấn
tượng để lại đối với mắt người.
Trang 20
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.22 (b) cho thấy một fractal khác (một "moonscape") cho thấy một sự
tượng đồng thú vị với hình ảnh của không gian sử dụng làm hình minh họa trong một
số các phần trước. Hình ảnh fractal có tính mỹ thuật, công thức toán học của "sự gia
tăng" các phần tử hình nhỏ theo một số quy tắc. Chúng rất hữu ích nên đôi khi được để
tạo hoạ tiết ngẫu nhiên. Một cách tiếp cận có tổ chức hơn để tạo hình ảnh bằng máy
tính là mô hình 3-D. Đây là lĩnh vực cung cấp một giao lộ quan trọng giữa xử lý hình
ảnh và đồ họa máy tính và là cơ sở cho nhiều hệ thống hình dung bằng 3-D (ví dụ như
mô phỏng chuyến bay).
Hình 1.22 (c) và (d) cho thấy những ví dụ về hình ảnh máy tính tạo ra. Kể từ
khi đối tượng ban đầu được tạo ra bằng 3-D, hình ảnh có thể được tạo ra tại bất kỳ góc
độ nào từ dự đoán phẳng của khối 3-D. Hình ảnh loại này có thể được sử dụng để tập
huấn y tế và một loạt các ứng dụng khác, chẳng hạn làm pháp y hình sự và các hiệu
ứng đặc biệt.
1.4 Các bước cơ bản của xử lý ảnh số
Sẽ hữu ích khi phân chia các tài liệu được đề cập trong các chương tiếp theo

vào hai loại chính định nghĩa ở Mục 1,1: phương pháp có đầu vào và đầu ra là những
hình ảnh, và các phương pháp có yếu tố đầu vào có thể là hình ảnh, nhưng có kết quả
đầu ra là các thuộc tính chiết xuất từ những hình ảnh. Cách sắp xếp này được tóm tắt
trong hình 1.23. Sơ đồ không có nghĩa là tất cả các quá trình đều được áp dụng cho
một hình ảnh. Thay vào đó, mục đích là để truyền đạt ý tưởng tất cả phương pháp có
thể được áp dụng đối với hình ảnh vì mục đích khác nhau và có thể với mục tiêu khác
nhau. Các cuộc thảo luận trong phần này có thể được xem là một khái quát về tài liệu
trong phần còn lại của cuốn sách.
Thu hình ảnh là quá trình đầu tiên được thể hiện trong hình 1.23. Các cuộc thảo
luận trong Phần 1.3 đưa ra một số gợi ý về nguồn gốc của hình ảnh kỹ thuật số. Chủ đề
này được xem xét chi tiết hơn trong Chương 2, nơi chúng tôi cũng giới thiệu một số
khái niệm hình ảnh kỹ thuật số cơ bản được sử dụng trong suốt cuốn sách. Lưu ý việc
thu nhận có thể đơn giản như đưa ra một hình ảnh đã có trong hình thức kỹ thuật số.
Nói chung, giai đoạn thu nhận hình ảnh liên quan đến trước quá trình xử lý, chẳng hạn
như là mở rộng quy mô.
Cải tiến hình ảnh là một trong những lĩnh vực đơn giản và hấp dẫn nhất của xử
lý hình ảnh kỹ thuật số. Về cơ bản, ý tưởng đằng sau cải tiến kỹ thuật là để chỉ ra chi
tiết bị che khuất, hoặc đơn giản là để làm nổi bật một số tính năng quan tâm trong một
hình ảnh. Một ví dụ của việc cải tiến là khi chúng ta tăng độ tương phản của hình ảnh
vì "có vẻ tốt hơn " . Điều quan trọng cần lưu ý rằng cải tiến là một lĩnh vực rất chủ
quan của xử lý ảnh. Hai chương được dành cho việc cải tiến, không phải vì nó quan
trọng hơn các chủ đề khác được đề cập trong cuốn sách nhưng bởi vì chúng tôi sử
dụng cải tiến như là một tiền đề để giới thiệu cho người đọc các kỹ thuật được sử dụng
trong các chương khác. Do đó, thay vì có một chương dành riêng cho toán sơ cấp,
chúng tôi giới thiệu một số khái niệm toán học cần thiết bằng cách chỉ ra rằng làm thế
nào chúng được áp dụng để cải tiến. Cách tiếp cận này cho phép người đọc để có được
quen với những khái niệm trong ngữ cảnh của xử lý hình ảnh. Một ví dụ điển hình của
việc này là biến đổi Fourier, được giới thiệu trong chương 4 nhưng cũng được sử dụng
trong một số các chương khác.
Phục hồi hình ảnh là một lĩnh vực cũng đề cập đến việc cải thiện sự xuất hiện

của một hình ảnh. Tuy nhiên, không giống như cải tiến, đó là chủ quan, phục hồi hình
ảnh là mục tiêu, theo ý nghĩa là các kỹ thuật phục hồi có xu hướng dựa trên mô hình
Trang 21
Tiểu luận xử lý ảnh số
toán học hoặc xác suất bị giảm chất lượng. Cải tiến, mặt khác, dựa trên sở thích chủ
quan của con người về những gì tạo nên một kết quả cải tiến tốt hơn.
Xử lý màu sắc hình ảnh là một lĩnh vực đã đạt được tầm quan trọng vì sự gia
tăng đáng kể trong việc sử dụng các hình ảnh kỹ thuật số qua internet. Chương 5 bao
gồm một số khái niệm cơ bản trong các mô hình màu và xử lý màu cơ bản trong một
lĩnh vực kỹ thuật số. Màu sắc cũng được sử dụng trong các chương sau làm cơ sở để
chiết xuất tính năng được quan tâm trong một hình ảnh.
Nhiễu là cơ sở đại diện cho hình ảnh ở các độ phân giải khác nhau. Đặc biệt, tài
liệu được sử dụng trong cuốn sách này cho hình ảnh dữ liệu сompression và đại diện
cho hình chóp, trong đó hình ảnh được chia nhỏ tiếp thành các vùng nhỏ hơn.
Nén, như tên của nó, là kỹ thuật để giảm lượng lưu trữ cần thiết để lưu hình
ảnh, hoặc độ rộng băng tần cần thiết để truyền tải nó. Mặc dù công nghệ lưu trữ đã
được cải thiện đáng kể trong thập kỷ qua, nhưng không thể nói như vậy đối với khả
năng truyền dẫn. Điều này đặc biệt đúng trong sử dụng Internet, được đặc trưng bởi
những nội dung chủ yếu bằng hình ảnh. Nén hình ảnh quen thuộc (có lẽ vô tình) với
hầu hết người dùng máy tính dưới dạng các phần mở rộng của tập tin hình ảnh, chẳng
hạn như phần mở rộng tập tin jpg được sử dụng trong (Joint Photographic Experts
Group) tiêu chuẩn nén hình ảnh JPEG.
Hình 1.23 Các bước xử lý ảnh số
Xử lý hình thái gồm các công cụ để tách các thành phần của hình ảnh, nó hữu
ích trong việc biểu diễn và mô tả hình dạng. Tài liệu trong chương này bắt đầu quá
trình chuyển đổi từ quá trình đầu ra đến đặc tính quá trình đầu ra, như đã nêu trong
mục 1.1
Thủ tục phân chia phân vùng hình ảnh thành các phần cấu thành của nó hoặc là
các đối tượng. Nói chung, phân khúc độc lập là một trong những nhiệm vụ khó khăn
nhất trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Một quy trình phân chia trúc trắc đem đến cho

quá cho trình này nhiều khó khăn để có thể hướng tới giải pháp thành công cho vấn đề
tiêu biểu là yêu cầu các đối tượng được xác định riêng lẻ. Mặt khác, các thuật toán
phân chia nhỏ yếu kém hoặc bất thường gần như luôn luôn đem lại thất bại cuối cùng.
Nhìn chung, sự phân chia càng chính xác, nhiều khả năng là thành công.
Trình bày và mô tả gần như luôn luôn theo sau đầu ra của một quá trình phân
chia, mà thường là dữ liệu pixel thô, tạo thành hoặc là đường biên của một vùng (ví
Trang 22
Tiểu luận xử lý ảnh số
dụ, tập các pixel tách một vùng hình ảnh từ hình ảnh khác) hoặc toàn bộ các điểm
trong miền riêng của nó. Trong cả hai trường hợp, chuyển đổi dữ liệu đến một dạng
thích hợp để máy tính xử lý là cần thiết. Quyết định đầu tiên phải được thực hiện là
liệu các dữ liệu cần được trình bày như là một ranh giới hay là một khu vực hoàn toàn.
Trình bày đường biên là thích hợp khi cần tập trung vào đặc điểm hình dạng bên
ngoài, chẳng hạn như góc và đường cong. Tình bày cả miền là thích hợp khi tập trung
vào tính chất nội bộ, chẳng hạn như kết cấu hoặc hình dạng xương. Trong một số ứng
dụng, các cách trình bày bổ sung cho nhau. Lựa chọn cách trình bày chỉ là một phần
giải pháp cho việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một dạng thích hợp để máy tinh tiếp
tục xử lý. Một phương pháp phải được chỉ định sử dụng để mô tả dữ liệu sao cho tính
năng quan tâm được nêu bật. Mô tả, hay gọi là lựa chọn tính năng, tìm kiếm các thuộc
tính quan trọng có kết quả là một số thông tin định tính đáng quan tâm hoặc là cơ sở
để phân biệt loại này với các loại khác.
Nhận dạng là quá trình mà chỉ định một nhãn hiệu (ví dụ, "phương tiện") cho
một đối tượng dựa trên mô tả của nó. Như chi tiết trong mục 1.1, ta kết luận phạm vi
ảnh hưởng của xử lý hình ảnh kỹ thuật số với sự phát triển của các phương pháp nhận
dạng các đối tượng riêng lẻ.
Cho đến nay chúng tôi đã không nói gì về sự cần thiết của kiến thức sẵn có hay
về sự tương tác giữa các kiến thức cơ sở và mô-đun xử lý trong hình 1.23. Kiến thức
về vấn đề tên miền được mã hóa thành một hệ thống xử lý hình ảnh dưới dạng một cơ
sở dữ liệu tri thức. Kiến thức này có thể đơn giản như chi tiết về các khu vực của một
hình ảnh mà thông tin quan tâm nằm ở đó, nên đã hạn chế vùng tìm kiếm khi cần tiến

hành khi tìm thông tin. Kiến thức cơ bản cũng có thể khá phức tạp, chẳng hạn như một
danh mục các lỗi tiềm ẩn chính có thể có liên quan nhau trong vấn đề kiểm tra tài liệu
hoặc là một cơ sở dữ liệu hình ảnh có chứa hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao của một
khu vực trong kết nối với các ứng dụng biến đổi dò tìm. Ngoài việc hướng dẫn hoạt
động của mỗi mô-đun xử lý, các cơ sở tri thức cũng kiểm soát sự tương tác giữa các
modul. Sự phân biệt này được thực hiện trong hình. 1.23 bằng cách sử dụng mũi tên
hai chiều giữa các mô-đun xử lý và kiến thức cơ bản, đối lập với mũi tên một chiều
liên kết các mô-đun xử lý.
Dù ta không thảo luận về màn hình hiển thị hình ảnh một cách rõ ràng vào lúc
này, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là kết quả xử lí hình ảnh có thể diễn ra tại đầu ra
của bất kỳ bước nào trong hình. 1.23. Chúng ta cũng lưu ý rằng không phải tất cả các
ứng dụng xử lý hình ảnh đều đòi hỏi sự tương tác phức tạp được thể hiện trong hình.
1.23. Trong thực tế, thậm chí tất cả những mô-đun đều cần thiết trong một số trường
hợp. Ví dụ, nâng cao hình ảnh để giải thích rằng thị giác con người hiếm khi đòi hỏi
phải sử dụng bất kỳ các giai đoạn khác nào khác như trong hình. 1.23. Nhìn chung, tuy
nhiên, khi sự phức tạp của việc xử lý hình ảnh tăng, thì số lượng các quy trình cần
thiết để giải quyết vấn đề nhiều hơn.
1.5 Các thành phần của một hệ thống xử lý hình ảnh:
Chỉ mới giữa những năm 1980, rất nhiều mô hình của các hệ thống xử lý hình
ảnh được bán ra trên toàn thế giới, đó là các thiết bị ngoại vi gắn vào máy tính chủ.
Vào cuối năm 1980 và đầu những năm 1990, thị trường chuyển sang phần cứng xử lý
hình ảnh với các hình thức bảng đơn được thiết kế để tương thích với xe buýt tiêu
chuẩn công nghiệp và để phù hợp với tủ máy trạm cơ khí và máy tính cá nhân. Ngoài
ra để giảm chi phí, sự thay đổi thị trường này tạo ra một chất xúc tác cho một số lượng
đáng kể của các công ty mới có sản phẩm đặc trưng là sự phát triển của phần mềm
được viết riêng cho xử lý hình ảnh.
Trang 23
Tiểu luận xử lý ảnh số
Mặc dù hệ thống xử lý hình ảnh quy mô lớn vẫn đang được bán cho các ứng
dụng hình ảnh khổng lồ, chẳng hạn khi xử lý hình ảnh vệ tinh, xu hướng vẫn là tiếp tục

hướng tới thu nhỏ và kết hợp các máy tính nhỏ đa năng với phần cứng xử lý hình ảnh
chuyên dụng. Hình 1.24 cho thấy các thành phần cơ bản bao gồm một hệ thống đa
năng thường được sử dụng đối với xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Chức năng của mỗi
thành phần được thảo luận trong đoạn văn sau đây, bắt đầu với cảm biến hình ảnh.
Liên quan đến cảm ứng, có hai yếu tố cần thiết để có được hình ảnh kỹ thuật số. Đầu
tiên là một thiết bị vật lý là nhạy cảm với năng lượng bức xạ bởi các đối tượng mad ta
muốn láy ảnh. Thứ hai, gọi là bộ số hóa, là một thiết bị để chuyển đổi đầu ra của thiết
bị cảm biến vật lý thành dạng kỹ thuật số. Ví dụ, trong một máy quay video kỹ thuật
số, cảm biến sản xuất một sản lượng điện tỷ lệ thuận với cường độ ánh sáng. Các số
hóa chuyển đổi các kết quả dữ liệu kỹ thuật số. Các chủ đề này đề cập trong một số chi
tiết trong Chương 2.
Cấu tạo của phần cứng xử lý hình ảnh thường bao gồm bộ số hóa vừa nêu, cộng
với phần cứng thực hiện các hoạt động sơ khai khác, chẳng hạn khi một đơn vị logic
số học (ALU), thực hiện tính toán và phép toán logic song song trên toàn bộ hình ảnh.
Một ví dụ về cách một ALU được sử dụng là lấy hình ảnh một cách nhanh chóng khi
nó được số hóa, với mục đích giảm tiếng ồn. Loại phần cứng này đôi khi được gọi là
một thiết bị đầu cuối, và điểm khác biệt nhất của nó là tốc độ. Nói cách khác, đơn vị
này thực hiện chức năng đòi hỏi thông lượng dữ liệu nhanh (ví dụ, số hóa và thu nhận
các hình ảnh video với 30 khung hình / s) mà máy tính chính thường không thể xử lý.
Mạng
Tên vấn đề
Hình 1.24 Các thành phần của một hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.
Các máy tính trong một hệ thống xử lý hình ảnh là một máy tính đa năng và có
thể là từ một máy tính đến một siêu máy tính. Trong các ứng dụng chuyên dụng, đôi
khi máy tính thiết kế đặc biệt được sử dụng để đạt được mức độ yêu cầu về hiệu suất,
nhưng sự quan tâm của chúng ta ở đây là trên các hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.
Trong các hệ thống này, hầu hết các máy tính-loại máy được trang bị tốt phù hợp cho
các công việc xử lý hình ảnh ngoại tuyến.
Trang 24
Máy tính

Lưu trữTrình bày hình
ảnh
Phần mềm xử ký
hình ảnh
Phần cứng xử lý
hình ảnh chuyên
dụng
Hardcopy
Cảm biến hình
ảnh
Tiểu luận xử lý ảnh số
Phần mềm xử lý ảnh bao gồm các module chuyên thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Một
chương trình phần mềm được thiết kế tốt bao giờ cũng bao gồm khả năng cho người
sử dụng viết mã, ở mức tối thiểu, tận dụng các mô-đun chuyên ngành. Chương trình
phần mềm phức tạp hơn cho phép tích hợp các module và các lệnh phần mềm đa năng
từ ít nhất một ngôn ngữ máy tính.
Khả năng lưu trữ phải là một trong các ứng dụng xử lý hình ảnh. Một hình ảnh kích
thước 1024 X 1024 pixel, trong đó cường độ của mỗi điểm ảnh là một số lượng 8-bit,
yêu cầu một megabyte không gian lưu trữ nếu hình ảnh không nén. Khi làm việc với
hàng ngàn, thậm chí hàng triệu, các hình ảnh, cung cấp lưu trữ đầy đủ cho một hệ
thống xử lý hình ảnh có thể là một thách thức. Lưu trữ kỹ thuật số cho các ứng dụng
xử lý hình ảnh rơi vào ba loại chính: (1) lưu trữ ngắn hạn để sử dụng trong quá trình
xử lý, (2) lưu trữ trực tuyến dành cho hình ảnh cần thu hồi tương đối nhanh, và (3) lưu
trữ trong kho, đặc trưng bởi sự truy cập thường xuyên. Lưu trữ được đo bằng byte
(tám bit), Kbytes (một nghìn byte), MB (một triệu byte), GBytes (có nghĩa là giga,
hoặc một tỷ byte), và Tbytes (có nghĩa là tera, hoặc một nghìn tỷ byte).
Một phương pháp cung cấp lưu trữ ngắn hạn là bộ nhớ máy tính. Có bộ đệm khung
hình, lưu trữ một hoặc nhiều hình ảnh và có thể được truy cập nhanh chóng, thường ở
mức video (ví dụ, ở 30 hình ảnh hoàn chỉnh trong một giây). Chức năng thứ hai cho
phép phóng to hầu như tức thời hình ảnh, cũng như di chuyển (thay đổi theo chiều

dọc) và xoay (thay đổi theo chiều ngang). Khung đệm thường được chứa trong các đơn
vị phần cứng xử lý hình ảnh chuyên dụng cho thấy trong hình 1.24. Lưu trữ trực tuyến
thường có dạng của đĩa từ hoặc lưu trữ quang học-phương tiện truyền thông. Các yếu
tố quan trọng đặc trưng cho lưu trữ trực tuyến là thường xuyên truy cập vào các dữ
liệu được lưu trữ. Cuối cùng, lưu trữ trong kho được đặc trưng bởi các yêu cầu lưu trữ
lớn nhưng nhu cầu không thường xuyên để truy cập. Băng từ, đĩa quang học đặt trong
“máy hát tự động” là những phương tiện truyền thông bình thường cho dạng ứng dụng
lưu trữ này.
Hiển thị hình ảnh ở ngày nay chủ yếu là màu (màn hình tốt nhất là hình phẳng) màn
hình TV. Màn hình được điều khiển bởi các đầu ra của hình ảnh và card đồ họa hiển
thị là một phần không thể thiếu trong hệ thống máy tính. Hiếm khi có yêu cầu nào cho
các ứng dụng hiển thị hình ảnh mà không thể được đáp ứng bởi card màn hình sẵn trên
thị trường. Trong một số trường hợp, cần thiết phải có màn hình âm thanh nổi, và
chúng được thực hiện dưới hình thức các vật đội trên đầu chứa hai màn hình nhỏ gắn
vào kính đeo bởi người sử dụng.
Thiết bị HardCopy cho hình ảnh ghi âm bao gồm máy in laser, máy quay phim, các
thiết bị nhạy cảm với nhiệt, máy in phun đơn vị, và các đơn vị kỹ thuật số, chẳng hạn
như ổ đĩa quang và đĩa CD-ROM. Phim cung cấp độ phân giải cao nhất có thể, nhưng
giấy là phương tiện phù hợp của sự lựa chọn cho các tài liệu bằng văn bản. Cho các
bài thuyết trình, hình ảnh được hiển thị trên đèn chiếu phim hoặc trong môi trường kỹ
thuật số nếu thiết bị chiếu hình ảnh được sử dụng. Cách tiếp cận thứ hai được xem như
là tiêu chuẩn để trình bày hình ảnh.
Mạng gần như là một chức năng mặc định trong bất kỳ hệ thống máy tính nào được sử
dụng ngày nay. Vì số lượng lớn các dữ liệu vốn có trong các ứng dụng xử lý hình ảnh,
việc quan trọng cần xem xét trong việc truyền tải hình ảnh là băng thông. Trong mạng
lưới chuyên dụng, điều này thường không phải là một vấn đề, nhưng thông tin liên lạc
với các trang web từ xa thông qua Internet không phải luôn luôn l hiệu quả. May mắn
thay, tình trạng này đang được cải thiện một cách nhanh chóng nhờ kết quả của sợi
quang học và công nghệ băng thông rộng khác.
Trang 25