Chương 1 ảnh và xử lý ành số

Phần một

Chương 1

ảnh và xử lý số
1.1 Giới thiệu
Xử lý ảnh số - sự thao tác trên ảnh bởi máy tính - là một thuật ngữ phát triển gần đây trong
sự cảm nhận đối với thị giác con người. Trong lịch sử của mình, xử lý ảnh đã được áp dụng
thực tế vào mọi kiểu hình ảnh, với các mức độ thành công khác nhau. Sức lôi cuốn chủ quan
cố hữu của tạp chí ảnh có lẽ thu hút một khối lượng không cân xứng sự chú ý từ các nhà khoa
học.
Giống như các lĩnh vực nhiều qui tắc khác, xử lý ảnh số cũng trải qua lắm chuyện hoang
đường, hiểu lầm, quan niệm sai và thông tin lệch lạc. Nó bao trùm lên nhiều khía cạnh khác
nhau như quang, điện tử, toán học, nhiếp ảnh và kỹ thuật máy tính. Nó bị trở ngại với những
biệt ngữ mơ hồ và thường mâu thuẫn từ những lĩnh vực khác nhau. Quyển sách này cố gắng để
tập hợp những khái niệm cơ sở của xử lý ảnh số vào một thể thống nhất thích hợp, nhằm sắp
đặt có hệ thống sự trình bày chủ đề một cách tương đối dễ hiểu.
Nhiều nhân tố cho biết lĩnh vực xử lý ảnh liên tục phát triển. Nhân tố chính là sự giảm giá
liên tục của các thiết bị máy tính cần thiết. Các khối xử lý và các thiết bị lưu trữ cỡ lớn càng
ngày càng trở nên ít đắt đỏ hơn. Nhân tố thứ hai là sự gia tăng tính sẵn có của thiết bị số hoá
và hiển thị ảnh. Có các dấu hiệu cho thấy giá của thiết bị máy tính sẽ còn tiếp tục giảm nữa.
Nhiều xu hướng công nghệ mới hứa hẹn sẽ kích thích sự phát triển lĩnh vực này xa hơn nữa.
Một trong những xu hướng này là xử lý song song, kiểu xử lý mà thực tế được thực hiện bởi
các bộ vi xử lý giá thấp; các thiết bị ghép (Charge-coupled divice-CCD) không đắt tiền cho
việc số hoá; các công nghệ bộ nhớ mới mang lại các mảng lưu trữ ảnh cỡ lớn, giá thấp; và các
hệ thống hiển thị màu độ phân giải cao không đắt tiền.
Một sự thúc đẩy phát triển khác bắt nguồn từ lưu lượng ra đời đều đặn của các ứng dụng
mới. Cách sử dụng ảnh số trong các ứng dụng thương mại, công nghiệp, y học và trong nghiên
cứu khoa học tiếp tục phát triển. Thậm chí với chiều hướng giảm bớt phí tổn quân sự, thành ra
làm tăng việc sử dụng bộ cảm nhận điều khiển từ xa với công nghệ ảnh số. Vì vậy, với sự gia
tăng tính sẵn có của phần cứng không đắt tiền một cách hợp lý và một vài ứng dụng rất quan

trọng trong phạm vi hiểu biết, có thể trông mong xử lý ảnh số thực hiện một vai trò quan trọng
trong tương lai.

1.2 Các phần tử xử lý ảnh số
Tại đa số các mức cơ bản của nó, xử lý ảnh số đòi hỏi một máy tính để xử lý ảnh và hai
phần tách rời của thiết bị vào/ra đặc biệt: một bộ số hoá ảnh và một thiết bị hiển thị ảnh.
Máy tính không thể phân tích ảnh trực tiếp ở dạng tự nhiên. Bởi vì máy tính làm việc với dữ
liệu bằng số (chứ không phải hình ảnh), nên ảnh phải được chuyển đổi thành dạng số trước khi
máy tính có thể thực hiện quá trình xử lý.
Hình 1-1 minh hoạ cách mà một ma trận hình chữ nhật các số có thể biểu diễn một ảnh vật
lý. ảnh vật lý được chia thành các khu vực nhỏ gọi là các phần tử ảnh hay pixel. Mọi sơ đồ
quá trình chia nhỏ phổ biến là lưới hình chữ nhật lấy mẫu cho trong hình. ảnh được chia thành
các dòng ngang của các điểm ảnh liền kề nhau. Con số được chèn vào ảnh số tại mỗi vị trí
điểm ảnh phản ánh độ sáng của ảnh tại điểm tương ứng.

1


Hình 1-1

Hình 1-1 ảnh vật lý và ảnh số tương ứng của nó
Quá trình chuyển đổi đó được gọi là sự số hoá (digitization) và dạng phổ biến được minh
hoạ ở hình 1-2. Tại mỗi vị trí điểm ảnh, quá trình lấy mẫu và lượng tử hoá sẽ tạo ra một số
nguyên biểu diễn độ sáng và độ tối của điểm đó. Kết quả là tạo ra một ma trận các số nguyên
biểu diễn giá trị các điểm ảnh của ảnh đã cho. Mỗi điểm ảnh được xác định bởi một vị trí số
nguyên hoặc địa chỉ (số dòng hay hàng và số mẫu hay cột) và một giá trị số nguyên gọi là mức
xám (gray level). Bây giờ dãy dữ liệu số này là mục tiêu cho việc xử lý của máy tính.
Hình 1-3 trình bày toàn bộ hệ thống xử lý ảnh. ảnh số được tạo ra bởi bộ số hoá, sau đó lưu
giữ tạm thời trên một thiết bị thích hợp. Để đáp ứng các câu lệnh từ thao tác viên, máy tính gọi
và thực hiện các chương trình xử lý ảnh từ thư viện chương trình. Trong suốt quá trình thực

hiện, ảnh đầu vào được đọc từng dòng vào máy tính. Thao tác trên một hoặc nhiều dòng, máy
tính tạo ra từng điểm ảnh đầu ra và lưu trữ nó từng dòng trên thiết bị lưu giữ dữ liệu ra.

hình 1-2

Hình 1-2 Quá trình số hoá ảnh

Hình 1-3

2


Hình 1-3 Hệ thống xử lý ảnh số
Trong suốt quá trình xử lý, các điểm ảnh có thể được thay đổi bởi ý đồ của người lập trình.
Các bước xử lý chỉ bị hạn chế bởi khả năng sáng tạo, tính kiên trì của người lập trình và khối
lượng tính toán. Sau khi xử lý, sản phẩm cuối cùng được hiển thị bởi một quá trình, mà quá
trình đó ngược với quá trình số hoá: Mức xám của mỗi điểm ảnh được sử dụng để xác định độ
sáng của điểm tương ứng trên màn hình hiển thị. Bằng cách đó, ta có thể nhìn thấy ảnh đã xử
lý và một lần nữa lại tuân theo cảm nhận của con người.

1.2.1 Thuật ngữ trong xử lý ảnh số
ảnh xuất hiện dưới nhiều dạng, một số có thể thấy được và số khác thì không, một số là
trừu tượng còn số khác lại thực tế, có loại thích hợp cho máy tính phân tích và có loại không
thích hợp. Vì thế, điều quan trọng là có một nhận thức về các loại ảnh khác nhau. Thiếu điều
này có thể dẫn đến những nhầm lẫn tai hại, đặc biệt khi người ta trao đổi với nhau những quan
niệm về ảnh mà lại có những khái niệm hoàn toàn khác nhau về chúng.
Bởi vì một phần lớn những gì đã trải qua trong cuộc đời chúng ta từ khi sinh ra đèu có liên
quan đến hình ảnh, và có nhu cầu muốn lưu giữ lại chúng. Phần này dành để thiết lập cơ sở mà
trên đó tất cả các dạng ảnh có thể được đề cập với sự nhầm lẫn tối thiểu. Các định nghĩa của
chúng ta không làm phù hợp hay thiết lập một tiêu chuẩn nào về lĩnh vực này, nhưng được

giới thiệu để tạo văn bản cố định cho chính mình. Các định nghĩa mở rộng cho trong bảng chú
giải ở Phụ lục 1. Độc giả có thể sánh phần này với các đề cập khác về thuật ngữ.
Trước khi định nghĩa xử lý ảnh số, chúng ta phải đồng ý với định nghĩa từ ảnh (image) ở
trên. Một định nghĩa khó nắm chính xác, trong khi hầu hết mỗi người đều có một quan điểm
riêng về ảnh. Trong số các định nghĩa trong nhiều từ điển của Webster cho rằng: Một sự biểu
diễn, sự giống nhau, hoặc sự mô phỏng một đối tượng hay một sự vật, ... một sự mô tả sinh
động, ... điều gì đó được trình bày để miêu tả một điều khác. Vì vậy, theo cảm nhận chung,
ảnh là một sự miêu tả của một cái gì đó khác. Chẳng hạn, một bức ảnh của Abraham Lincoln
là một biểu trưng của một tổng thống Mỹ giống như khi ông ta xuất hiện trước ống kính
camera.
ảnh chứa đựng những thông tin về đối tượng mà nó miêu tả. Một bức ảnh hiển thị thông tin
này theo cách mà nó cho phép người xem hình dung ra chính đối tượng. Chú ý rằng dưới định
nghĩa về ảnh tương đối rộng này có nhiều miêu tả mà không thể nhận thấy được bằng mắt.
ảnh có thể được phân lớp thành nhiều loại căn cứ trên khuôn dạng hoặc phương thức sinh
ra chúng. Sự nhấn mạnh này cung cấp tài liệu dùng để tiếp cận lý thuyết tập hợp. Nếu chúng ta
xem xét đến tập các đối tượng (Hình 1-4), các ảnh tạo thành tập con các đối tượng và có sự
tương ứng giữa mỗi ảnh trong tập con và đối tượng mà nó miêu tả. Trong chính tập các ảnh, có
một tập con rất quan trọng chứa tất cả các ảnh nhìn thấy được (visible image)-những ảnh này
có thể nhìn và cảm nhận được bằng mắt. Cũng trong phạm vi tập này, có nhiều tập con biểu
diễn các phương pháp tạo ảnh khác nhau. Bao gồm các bức ảnh, hình vẽ và các bức tranh. Các
tập con khác chứa ảnh quang học (optical image) được tạo ra bằng các thấu kính (lens), các
con cách (grating) và các kỹ thuật tạo ảnh ba chiều khi có ánh sáng thích hợp.
ảnh vật lý là sự phân bố thực tế của vật chất hay năng lượng. Ví dụ, ảnh quang học là sự
phân bố về không gian của cường độ ánh sáng. Những ảnh có thể quan sát bằng mắt người là
ảnh nhìn thấy được. Ví dụ về ảnh vật lý không thấy được là nhiệt độ, áp suất, độ cao và các
bản đồ mật độ dân cư. Một tập con của ảnh vật lý là ảnh đa phổ (multispectral)-ảnh mà mỗi
điểm ảnh có nhiều hơn một thuộc tính riêng. Một ví dụ là ảnh ba phổ (đỏ, lục, lam), được tổng
hợp trong chụp ảnh màu và truyền hình màu. Ngược lại với ảnh đen trắng chỉ có một giá trị độ
sáng trên mỗi điểm, ảnh màu có ba giá trị độ sáng đỏ, lục và lam cho mỗi điểm. Ba giá trị này
biểu diễn cường độ của các dải phổ khác nhau, mà mắt người cảm nhận thành các màu khác

nhau.
Một tập ảnh con khác chứa các ảnh toán học trừu tượng, gồm có ảnh của các hàm liên tục
3


và rời rạc, hoặc ảnh số. Nhưng chỉ có ảnh số là có thể được máy tính thực hiện.

Hình 1-4

Hình 1-4 Các loại ảnh
Một bức tranh (picture) là một giới hạn của ảnh. Webster định nghĩa bức tranh như là một
miêu tả được tạo ra bằng cách sơn, vẽ, chụp ảnh, mô tả chính xác, sinh động về một đối tượng
hoặc sự vật, để ám chỉ một ảnh trí tuệ hoặc mang lại ý kiến chính xác về bản thân sự vật. Với
mục đích của chúng tôi, chúng tôi lấy từ bức tranh có nghĩa là sự phân bố của một chủ thể có
khả năng nhìn thấy được khi có sự chiếu sáng một cách thích hợp. Tuy nhiên, trong biệt ngữ
của xử lý ảnh, từ thường được sử dụng tương đương là từ ảnh (image).
Từ số (digital) có liên quan đến tính toán bằng các phương pháp bằng số hoặc các đơn vị rời
rạc. Bây giờ, nếu chúng ta định nghĩa ảnh số (digital image) là biểu hiện bằng số của một đối
tượng (chính nó cũng là một ảnh), thì các điểm ảnh là các đơn vị rời rạc và mức xám được
lượng tử hoá (số nguyên) thay thế thành phần số.
Xử lý (processing) là hành động đem một cái gì đó ra để xử lý. Xử lý là một chuỗi các hành
động hoặc thao tác dẫn đến một kết quả mong muốn. Theo cách đó, chuỗi các hành động được
thực hiện trên một đối tượng để biến đổi hình dáng của nó thành dạng mong muốn. Một ví dụ
là rửa xe, ở đây những chiếc ô tô được xử lý để thay đổi chúng từ bẩn thành sạch sẽ.
Bây giờ chúng ta định nghĩa xử lý ảnh số (digital image processing) như là biểu diễn bằng
số của một đối tượng thông qua một chuỗi các thao tác để rút ra được kết quả mong muốn.
Trong trường hợp các bức tranh, việc xử lý làm thay đổi hình dạng của chúng để làm cho
chúng hấp dẫn hoặc quyến rũ hơn, hoặc để đạt tới một mục tiêu nào đó đã xác định trước.
Mục đích của thảo luận là tiện lợi cho việc hạn chế định nghĩa tổng quát về ảnh số. Trừ phi
các định nghĩa khác được phát biểu, trong văn bản này chúng ta sử dụng định nghĩa ảnh số

được giới hạn, đó là một mẫu, hàm lượng tử hoá hai chiều được sinh ra bởi các giá trị quang
học trung bình, không gian lấy mẫu đều nhau trong lưới hình chứ nhật và lượng tử hoá biên độ
đồng đều. Vì thế, ảnh số là mảng hai chiều các giá trị mẫu lượng tử hoá.
Đề cập đến các ảnh ít bị giới hạn, chúng ta sẽ sử dụng bốn ảnh và các quá trình được khái
quát hoá dưới đây: (1) các ảnh số phi quang học được tạo ra khác với các ảnh quang học; (2)
các ảnh số ba chiều hoặc nhiều hơn ba chiều có kích thước cao hơn (bao gồm cả ảnh đa phổ
mà trong đó có giá trị mức xám tại mỗi điểm nhiều hơn một); (3) lấy mẫu phi tiêu chuẩn,
trong đó miền ảnh được lấy mẫu bằng lược đồ khác với lấy mẫu khoảng cách đồng đều bằng
lưới chữ nhật; (4) lượng tử hoá phi tiêu chuẩn, ở đây khoảng cách các mức lượng tử hoá là
không bằng nhau.
Một ảnh thường là sự cô đọng hoặc tổng kết thông tin đối tượng mà nó miêu tả. Bình
thường thì một ảnh chứa thông tin ít hơn đáng kể so với đối tượng gốc; Vì thế, ảnh là sự miêu
tả không đầy đủ và không chính xác, thiếu ý nghĩa tương xứng của vật thể.
Xử lý ảnh số xuất phát với một ảnh và tạo ra một phiên bản thay đổi của ảnh đó, cho nên
đây là quá trình biến một ảnh thành một ảnh khác. Phân tích ảnh số có nghĩa là biến đổi ảnh
số thành một cái gì đó khác với ảnh số. Ví dụ, một ảnh số chứa một số đối tượng, một chương
4


trình phải phân tích ảnh và các số đo chính xác của đối tượng. Tuy nhiên, thuật ngữ xử lý ảnh
số được dùng chung cho cả hai trường hợp xử lý và phân tích.
Đồ hoạ máy tính liên quan tới xử lý và hiển thị ảnh của một vật tồn tại trong quan niệm
hoặc như các mô tả toán học hơn là vật thể nguyên hình dạng. Tầm quan trọng của sự hình
thành một ảnh thường căn cứ vào mô hình mà nó mô tả đối tượng, độ chiếu sáng của nó và
góc độ của camera. Đồ hoạ máy tính cũng bao gồm nghệ thuật máy tính, việc sử dụng hệ
thống ảnh số như một phương tiện của sự thể hiện nghệ thuật.
Thị giác máy tính liên quan tới các hệ thống đang phát triển, có thể làm sáng tỏ nội dung
các cảnh thiên nhiên. Trong lĩnh vực người máy, thị giác máy tính thay thế mắt của người
máy.
Trên phạm vi rộng lớn hơn, chúng ta sử dụng thuật ngữ ảnh số để bao hàm bất kỳ thao tác

liên quan đến ảnh bởi máy tính. Điều này bao gồm cả đồ hoạ máy tính lẫn thị giác máy tính,
cũng như xử lý và phân tích ảnh số.
Số hoá là quá trình chuyển đổi một ảnh từ dạng nguyên thuỷ của nó sang dạng số. Thuật
ngữ chuyển đổi được sử dụng để hướng dẫn cách tạo ra một ảnh số. Thao tác ngược lại là hiển
thị, đó là việc tạo ra ảnh có thể cảm nhận từ ảnh số. Thông thường các thuật ngữ được sử dụng
tương đương là sự phát lại, xây dựng lại ảnh, sao chép cứng, ghi ảnh. Các quá trình này cũng
không phá huỷ dữ liệu, bởi vì hiển thị ảnh số không phá huỷ dữ liệu. Có hai loại hiển thị là
không ổn định và cố định. Sản phẩm bản in ra giấy sau cùng được đưa ra ngoài.
Chúng ta có từ quét (scanning) nghĩa là địa chỉ hoá có chọn lựa các vị trí đặc biệt trong
miền giới hạn của ảnh. Mỗi phân miền nhỏ đã địa chỉ hoá trong quá trình quét được gọi là
phần tử ảnh (picture element), gọi tắt là điểm ảnh (pixel). Trong việc số hóa các ảnh chụp,
quét là quá trình địa chỉ hoá tuần tự các chấm nhỏ trên film. Thuật ngữ này được dùng một
cách tương đương với thuật ngữ số hoá. Ma trận lưới quét mẫu coi như là một trường quét.
Lấy mẫu (Sampling) nghĩa là xác định mức xám của ảnh tại từng vị trí điểm ảnh. Lấy mẫu
thường được thực hiện bởi một bộ cảm biến thu nhận ảnh để chuyển đổi các giá trị điện thành
các giá trị độ sáng của mỗi điểm ảnh.
Lượng tử hoá (Quantization) là sự biểu diễn giá trị đo được bằng một số nguyên. Do các
máy tính số biểu diễn các số nên cần giảm các giá trị liên tục đo được thành các khối rời rạc
và biểu diễn chúng bằng các số nguyên. Sau đó, bộ cảm biến thu nhận ảnh phải được nối thêm
sau nó một bộ chuyển đổi DAC, đó là một mạch điện để chuyển từ giá trị số về các giá trị điện
thế.
Quá trình quét, lấy mẫu và lượng tử hoá có khả năng sinh ra dạng biểu diễn số của một ảnh,
và đó chính là các bước của quá trình số hoá. Quá trình ngược lại sẽ khôi phục lại ảnh để hiển
thị (Display). Với khả năng chuyển đổi các ảnh thành dạng số và ngược lại thành dạng có thể
nhìn thấy sẽ cho phép định nghĩa và xử lý các bước của quá trình xử lý số trên ảnh đã chọn và
quan sát các kết quả tạo ra.
Để sinh ra một ảnh đầu ra từ một ảnh đầu vào phải tồn tại một phép ánh xạ giữa các điểm
tương ứng trong hai ảnh. Vì vậy, khi việc xử lý tạo ra một điểm ảnh hoặc một điểm lân cận
trung tâm ở trên một điểm ảnh đầu vào thì giá trị mức xám kết quả sẽ được lưu trong điểm ảnh
tương ứng của ảnh đầu ra.

Các phép toán có thể được thực hiện trên các ảnh số nằm trong một số lớp. Một phép toán
là toàn cục (global) nếu nó được cung cấp cho toàn bộ ảnh số. Phép toán xử lý điểm là phép
toán mà ở đó giá trị của điểm ảnh đầu ra chỉ phụ thuộc vào giá trị của điểm ảnh đầu vào tương
ứng. Việc sử dụng các phép toán xử lý điểm đôi khi còn được gọi là phép xử lý tương phản
hay phép mở rộng tương phản. Phép toán cục bộ (local) là phép toán mà ở đó mức xám của
mỗi điểm ảnh được tính toán từ các giá trị mức xám tương ứng của một số điểm ảnh đầu vào
lân cận.
Khái niệm tương phản (Contrast) đề cập đến độ lớn của các mức xám khác nhau có trong
một ảnh.
Độ phân giải tỷ lệ xám (gray-scale resolution) là số mức xám trên một đơn vị khối lượng độ
rộng ảnh (unit of measure of image implitude). Ví dụ việc lưu trữ ảnh số trong các byte 8-bit
sẽ tạo ra tỷ lệ xám (gray-scale) 256 mức.
5


Mật độ lấy mẫu (sampling density) một ảnh số là số lượng các mẫu trên một đơn vị đo
lường trong một miền ảnh (chẳng hạn như pixel/mm, ...). Nghịch đảo với mật độ lấy mẫu là
khoảng cách giữa các điểm ảnh (pixel spacing).
Sự phóng đại (Magnification) đề cập đến mối liên hệ về kích thước giữa các đối tượng trong
ảnh và các đối tượng của khung cảnh bên ngoài mà nó miêu tả. Nó chỉ được định nghĩa cho
các mối liên hệ hình học tuyến tính. Sự phóng đại là mối liên hệ đầy ý nghĩa giữa các ảnh số
đầu ra và đầu vào trong một bước xử lý. Tuy nhiên, phóng đại từ ảnh vật lý sang ảnh số
không phải là khái niệm mang đầy đủ ý nghĩa. Mật độ lấy mẫu (hay khoảng cách điểm ảnh) là
khái niệm chứng minh tính hữu ích của lĩnh vực này.

1.3 Các nghiên cứu mang tính lý luận
Không thể tiếp cận một chủ thể như xử lý ảnh số mà không đưa ra tập khái niệm và quan
điểm về nó - nói cách khác, một cách nhìn nhận hay một lý luận. Trong phần này, chúng ta sẽ
thảo luận hai chủ đề có tính cách xây dựng lĩnh vực này.

1.3.1 Các cách tiếp cận rời rạc và liên tục
Có hai cách nhìn từ đó có thể tiếp cận sự thiết kế và thực hiện đầy đủ các phép toán xử lý
ảnh số. Đầu tiên có thể nghĩ về ảnh số như tập các điểm lấy mẫu rời rạc (thực tế là như vậy),
mỗi điểm có định danh riêng của nó. Sau đó các phép toán xử lý trở thành sự thao tác trên các
đơn vị rời rạc này, giống như một người có thể vận dụng các bộ phận riêng biệt khi lắp ráp
máy. Quá trình được mô tả bằng các thuật ngữ: thao tác gì với các điểm ảnh, chứ không phải
là làm gì với ảnh hay các đối tượng có trong đó.
Nói cách khác, chúng ta chỉ quan tâm đến sự hình thành chung của ảnh trong thế giới vật lý
và tuân theo các nguyên tắc được mô tả bởi toán học liên tục (ngoại trừ cơ chế lượng tử).
Chính vì nguyên nhân này mà ảnh và nội dung của nó thường được miêu tả tốt hơn bởi các
hàm liên tục. Vì vậy, khi thao tác trên mảng số nguyên, mọi người có thể nghĩ đến các bước
xử lý như thực hiện trên các hàm liên tục cơ bản mà ảnh số tạm thời biểu diễn.
Đằng sau lý thuyết của các phép toán xử lý là căn cứ vào sự phân tích các hàm liên tục và
cách tiếp cận này cũng được các nhà phân tích sử dụng. Các quá trình khác hữu ích hơn được
nghĩ đến như việc thực hiện các phép toán logic trên các điểm ảnh riêng biệt và ở đây thì cách
tiếp cận rời rạc đáp ứng tốt hơn. Thường thì mỗi cách tiếp cận có thể mô tả một quá trình và để
lại cho chúng ta một sự lựa chọn. Trong nhiều trường hợp, chúng ta thấy rằng có hai hướng
phát triển, một dựa trên cơ sở phân tích các hàm liên tục và hướng khác dùng kỹ thuật rời rạc,
cả hai đều đưa chúng ta đến giải pháp tương tự nhau. Sự hiểu biết sâu sắc thu được theo từng
cách có thể rất khác nhau.
Bởi vì về cơ bản ảnh số là rời rạc, thật là khó khăn để giữ vững lập trường và xem xét những
đặc tính cơ bản này. Thỉnh thoảng, trong khi đang nghĩ về chế độ liên tục, người ta có thể ngạc
nhiên vì một đặc tính bất ngờ của ảnh được xử lý, điều này có được nhờ bản chất rời rạc của
nó. đó có thể là vật nhìn thấy được do con người tạo ra (chẳng hạn như mẫu vật có màu sắc
óng ánh) hoặc kích thước không đúng một cách đặc biệt. Khi kết quả xử lý rõ ràng không
giống với dự đoán trước đó bằng cách phân tích các hàm liên tục, ta gọi điều này là hiệu ứng
lấy mẫu (sampling effect).
Các hàm liên tục mô tả một ảnh tương ứng với các đối tượng của một cảnh, cũng như các
thiết bị tạo thành ảnh tốt hơn, thật là ngu xuẩn để hạn chế suy nghĩ của ai đó về toán học rời
rạc và các phép toán logic đơn lẻ. Ví dụ, sự khôi phục ảnh, người ta sử dụng các phương pháp

số (rời rạc) để cải thiện ảnh ban đầu bị suy biến, sau đó hiển thị và quan sát ảnh ở dạng tương
tự (liên tục). Vì thế, có thể xem xét việc số hoá một ảnh hoàn toàn giống như một bài toán rời
rạc ở chỗ là chúng bỏ qua phần lớn quá trình. Cách tiếp cận rời rạc hoàn toàn chỉ được chứng
minh khi bắt đầu và kết thúc ảnh ở dạng số.
Nói chung, chúng ta sử dụng các kỹ thuật rời rạc để xử lý ảnh trong thế giới liên tục. Trạng
thái tự nhiên của ảnh là liên tục và thông thường các kết quả xử lý cũng ở dạng tương tự. ảnh
chỉ ở dạng rời rạc trong một khoảng thời gian nào đó, vì vậy chúng ta có thể sử dụng các máy
6


tính số như một công cụ để thực hiện các thuật giải. Thậm chí nếu ảnh đã được biểu diễn ở
dạng số, chúng ta vẫn không thể bỏ qua dạng nguyên thuỷ trong miền liên tục của chúng.
Vì vậy, thuật ngữ quá trình xử lý ảnh số không đồng nghĩa với thuật ngữ ảnh số đang xử lý;
mà nó có nghĩa là quá trình xử lý số của ảnh.
Cách tiếp cận. Chúng ta có thể tổng kết các cách tiếp cận như dưới đây:
Đầu tiên chúng ta hy vọng rằng có thể mô tả các ảnh hưởng của quá trình số hoá lên ảnh
gốc ở dạng liên tục. Thứ hai chúng ta tìm kiếm các công cụ để chuyển ảnh về dạng số và
chuyển ngược lại về dạng tương tự, theo cách đó thì mục đích của quá trình tiếp cận là không
làm mất hay phá huỷ ảnh. Ba là chúng ta hy vọng có thể dự đoán các hiệu ứng lấy mẫu để
nhận biết chúng khi chúng xảy ra và để từng bước tiến hành loại bỏ chúng hoặc làm giảm tối
đa ảnh hưởng của chúng. Điều này hợp nhất quá trình xử lý rời rạc và liên tục vào một hướng
tiếp cận các vấn đề một cáh tổng quát hơn. Chương 12 và 15 sẽ đề cập những yêu cầu để thực
hiện và duy trì hướng tiếp cận này.
Khi thực hiện theo cách tiếp cận hợp nhất, chúng ta sẽ được một ảnh số tương đương với
ảnh gốc ban đầu. Điều này đạt được bởi:
1. Chúng ta luôn có thể khôi phục ảnh liên tục từ mảng rời rạc bằng cách tạo ra dạng hiển
thị ảnh hoặc quá trình in ấn thích hợp.
2. Chúng ta có thể thực hiện số hoá quá trình tạo ra các hiệu ứng giống nhau tương đương
với quá trình vật lý đươc tạo ra trong miền liên tục của ảnh đó.
Với những điều kiện này, tại mỗi bước và để cho thuận tiện chúng ta có thể tự do lựa chọn

phân tích liên tục hay rời rạc vì chúng tạo ra các kết quả như nhau. Vì vậy, một cách lý tưởng,
người ta có thể xem xét quá trình xử lý ảnh số theo một quan điểm khác cho phù hợp và không
bị nhầm lẫn.

1.3.2 Sự tương ứng giữa các ảnh
Trong hầu hết các ứng dụng xử lý ảnh số, chúng ta xử lý ảnh của một đối tượng để lấy các
thông tin chứa trong ảnh đó. Máy tính chỉ xử lý các ảnh số, nhưng những ảnh đó chỉ là biểu
diễn tạm thời của các đối tượng, vì vậy chúng ta cần thực hiện một phép biến đổi tương ứng
giữa đối tượng và ảnh biểu diễn nó. Chúng ta không thể thực hiện quá trình số hoá một đối
tượng hoặc thậm chí một ảnh không phải ở dạng số, mà chỉ có thể xử lý ảnh số tương ứng của
nó.
Hình 1-5 biểu diễn các bước xử lý một ảnh trong chuỗi các ảnh tương ứng. Camera tạo ra
ảnh quang học của đối tượng, film thu nhận ảnh âm bản của ảnh quang học. Film tạo ra ảnh
quang học tương ứng ở dạng mặt cắt số hoá và điều đó tạo ra một ảnh số đầu vào của chuỗi 6
ảnh tương ứng, ở công đoạn kết thúc chuỗi này ta thu được ảnh đầu ra. Mặc dù việc xử lý hiện
nay là thao tác một bước đơn giản, nhưng nó vẫn dùng tới một chuỗi 10 công đoạn tương ứng
giữa đối tượng và ảnh biểu diễn của nó. Mặc dù cách nói không có chủ định của chúng ta gây
hiểu nhầm về việc này, nhưng điều quan trọng là phải ghi nhớ các ảnh tương ứng liên quan
đến nhau như thế nào.
Mỗi bước trong quá trình đều cung cấp một nguy cơ làm suy biến ảnh. Để tối thiểu sự suy
biến, nên thiết kế và điều khiển một cách thích đáng ở mỗi bước. Nói chung, mục đích của
cuốn sách này là phát triển các bước trung gian để phân tích định lượng sự thực hiện của mối
bước và của mỗi quá trình.

Hình 1-5
7


Hình 1-5 Một chuỗi xử lý ảnh tuần tự

1.4 xử lý ảnh số trong thực tiễn
Quá trình xử lý ảnh số yêu cầu những hiểu biết cơ bản để có thể sử dụng nó một cách hữu
ích. Những người thực hiện trong lĩnh vực này bao gồm cả những nhà phân tích lý thuyết lẫn
ứng dụng thực tế. Các kỹ thuật yêu cầu một sự hiểu biết toàn diện về quang học, toán học và
kỹ thuật máy tính cũng như sử dụng các khả năng trực giác và các giác quan.

1.4.1 Các yêu cầu cơ bản cho xử lý ảnh số
Dưới đây là danh sách các yêu cầu cho một hệ thống xử lý ảnh số đa năng thật sự:
1. Phần cứng phải thích hợp để xử lý các vấn đề. Việc lấy mẫu không thích hợp trong
miền không gian và lượng tử hoá các hệ số xám không tương xứng có thể không ảnh
hưởng đến sự thành công, nhưng vẫn có thể dẫn đến nguyên nhân của những thất bại
không xác định. Giả thiết rằng các thuật giải xử lý ảnh là các hàm liên tục. Nếu quá
trình lấy mẫu và lượng tử hoá không chính xác như giả thiết thì việc thực hiện có thể bị
tổn thất một cách đáng kể. Vì thế, khả năng vận dụng dữ liệu không thích hợp có thể đe
doạ đến thành công của bài toán.
2. Yêu cầu các thiết bị chất lượng cao. Khi nhiễu hệ thống (system noise) làm suy giảm
chất lượng ảnh, thì cũng khó thành công.
3. Trong khi việc phân tích ảnh đòi hỏi một bộ số hoá ảnh chất lượng cao thì quá trình xử
lý ảnh lại yêu cầu thiết bị hiển thị ảnh chất lượng cao.
4. Đối với công việc đa năng, hệ thống phần mềm phải cho phép lựa chọn các chương
trình phân tích và xử lý đơn giản và hợp lý. Việc lưu trữ thuận lợi, đồng thời truy cập
nhanh, cho ảnh số đầu vào, đầu ra và các chương trình thư viện là một yêu cầu thiết
thực.
5. Các công việc trong thư viện xử lý ảnh phải được để mắt chú ý đến tính linh hoạt của
chúng. Khả năng của hệ thống sẽ được mở rộng hơn nếu các chương trình có sẵn được
sử dụng để kiểm tra các cách tiếp cận mới đối với các bài toán cũ hoặc mới mà không
cần lập trình lại.
6. Thư viện chương trình phải có khả năng mở rộng dễ dàng để chứa thêm các mô đun mới
được phát triển, để cho hệ thống liên tục mở rộng.
Bài tập

1. Xem một chương trình tin tức trên TV, ghi lại tất cả những ảnh số được sử dụng và
đóng góp của mỗi phần vào ảnh tổng thể.
2. Xem một người chơi trò chơi video, viết một bài ngắn mô tả cách mà ảnh số được sử
dụng để tạo ra các ảnh ảo.
3. Xem một bức tranh động sử dụng một khối lượng đáng kể các hoạt hình mà máy tính
tạo ra (ví dụ, The Last Starfighter), viết một bài ngắn mô tả các kỹ thuật ảnh số được sử
dụng và sự đóng góp của mỗi phần vào câu chuyện như thế nào.
4. Lướt qua một ảnh y học hỗ trợ cho bệnh viện, viết một bài ngắn mô tả thiết bị sử dụng
kỹ thuật ảnh số, tác dụng của chúng đối với công tác chăm sóc sức khoẻ, số lượng vật
liệu và giá thành tiết kiệm.
5. Phỏng vấn một sĩ quan cảnh sát, người được chỉ định điều tra hay bảo vệ bằng chứng
bằng hình ảnh liên quan đến việc tố tụng, viết một bài ngắn mô tả việc sử dụng quá
trình xử lý ảnh số để giải quyết, điều tra hay bảo vệ bằng chứng.
6. Dùng một chương trình vẽ hay đồ hoạ máy tính để tạo một bức tranh với một chủ đề
nào đó, viết một bài ngắn mô tả các kỹ thuật xử lý ảnh số được sử dụng và sự đóng góp
của các phần tạo nên bức tranh hoàn chỉnh, mục đích của bức tranh
7. Trong một môi trường đồ hoạ nào đó sử dụng các biểu tượng là các ảnh 32 32 điểm
ảnh, mỗi điểm ảnh gồm 16 màu. Có bao nhiêu biểu tượng khác nhau? Giả thiết rằng
một trong một triệu biểu tượng có khả năng sử dụng được, thì một tờ giấy rộng như thế
8


nµo ®Ó cã thÓ in ®­îc tõng mÆt tÊt c¶ c¸c biÓu t­îng víi 100 ®iÓm ¶nh/inch?

9