Thực hiện hệ thống nhúng thu thập và xử lý ảnh nội soi sử dụng kit FRIENDLY ARM MINI 2440

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG
THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI
SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440

Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử Truyền Thông

Sinh viên:

PHAN MINH LUÂN
MSSV: 10917020
PHẠM HỮU VINH
MSSV: 10917039

Hướng dẫn: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 01/2015


PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
1. Thông tin sinh viên
- Họ và tên sinh viên (1): Phan Minh Luân
Email:

- Họ và tên sinh viên (2): Phạm Hữu Vinh
Email:

2. Thông tin đề tài
- Tên của đề tài:

MSSV: 10917020
Điện thoại: 0902.490.301
MSSV: 10917039
Điện thoại: 0933.599.926

THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH NỘI SOI
SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440
- Mục đích của đề tài: nâng cao khả năng cũng như chất lượng khám chữa bệnh cho
địa bàn vùng sâu vùng xa vùng biên giới hải đảo.
- Thời gian thực hiện: Từ ngày 02/10/2014 đến 05/01/2015
- Đồ án tốt nghiệp được thực hiện tại: Bộ môn Điện Tử Viễn Thông, Khoa Điện Điện Tử, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh.
3. Các nhiệm vụ cụ thể của đề tài
- Nhiệm vụ 1: Tìm hiểu hệ thống nội soi công nghiệp.
- Nhiệm vụ 2: Tìm hiểu quá trình thu thập ảnh nội soi.
- Nhiệm vụ 3: Nghiên cứu và thiết kế hệ thống nôi soi di động
+ Tìm hiểu thư viện xử lý ảnh OpenCV, các giải thuật xử lý ảnh.
+ Tìm hiểu Kit Friendly ARM Mini2440, đầu dò nội soi.
+ Thiết kế giao diện mô phỏng xử lý ảnh trên Qt Creator.
+ Thực hiện nạp chương trình xuống Kit Mini2440.
4. Lời cam đoan của sinh viên
Chúng tôi – Phan Minh Luân và Phạm Hữu Vinh cam đoan ĐATN là công trình
nghiên cứu của bản thân chúng tôi dưới sự hướng dẫn của thạc sỹ Trương Quang
Phúc.
Các kết quả công bố trong ĐATN là trung thực và không sao chép từ bất kỳ công
trình nào khác.
Tp.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015
SV thực hiện đồ án

(Ký và ghi rõ họ tên)

Phan Minh Luân

Phạm Hữu Vinh

Giáo viên hướng dẫn xác nhận về mức độ hoàn thành và cho phép được bảo vệ:
………………………………………………………………………………………


Xác nhận của Bộ Môn

Tp.HCM, ngày tháng 01 năm 2015
Giáo viên hướng dẫn
(Ký, ghi rõ họ tên và học hàm - học vị)


LỜI CẢM ƠN
Trước tiên nhóm thực hiện đề tài xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý
thầy cô trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh nói chung
và các thầy cô trong bộ môn Điện Tử - Viễn Thông nói riêng đã tận tình giảng
dạy, truyền đạt cho chúng em những kiến thức, kinh nghiệm quý báu trong suốt
thời gian qua.
Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn đến thầy TRƯƠNG QUANG PHÚC. Thầy
đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn chúng em trong suốt quá trình thực hiện đồ án.
Trong thời gian làm việc với Thầy, chúng em không ngừng tiếp thu thêm nhiều
kiến thức bổ ích mà còn học tập được tinh thần làm việc, thái độ nghiên cứu khoa
học nghiêm túc, hiệu quả, đây là những điều rất cần thiết cho chúng em trong
suốt quá trình học tập và công tác sau này.
Cuối cùng nhóm thực hện đồ án xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn

bè đã động viên, đóng góp ý kiến và giúp đỡ trong quá trình học tập, nghiên cứu
và hoàn thành đồ án tốt nghiệp.
Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nhưng do thời gian ngắn và kiến thức còn hạn
chế nên không thể tránh khỏi những thiếu xót. Nhóm rất mong nhận được những
góp ý quý báu của quý thầy cô và bạn bè đề tài được hoàn thiện hơn.

TP.HCM, ngày 05 tháng 01 năm 2015
Nhóm thực hiện

Phan Minh Luân

Trang 4

Phạm Hữu Vinh


TÓM TẮT
Trong những năm gần đây, với sự phát triển vượt bậc của khoa học công
nghệ đã thúc đẩy sự phát triển của xã hội. Trình độ dân trí, mức sống của con
người ngày càng được cải thiện, nhu cầu về thăm khám chữa bệnh cũng được
nâng cao, việc thu thập và chuẩn đoán hình ảnh y sinh bằng các thiết bị nội soi di
động cao sẽ góp phần nâng cao chất lượng thăm khám chữa bệnh giúp tiết kiệm
thời gian và chi phí.
Trong luận văn này nhóm thực hiện đưa ra ý tưởng thiết kế máy nội soi di
động dựa trên khảo sát các máy nội soi trên thực tế, hệ thống gồm ba phần cơ bản
bao gồm bộ vi xử lý, cảm biến hình ảnh và màn hình hiển thị. Hình ảnh sau khi
thu thập sẽ được xử lý thông qua ba giải thuật: Sharpening, Lens Shading và
Color Correction. Các giải thuật được sử dụng để hiệu chỉnh đường biên của hình
ảnh được sắc nét hơn, điều chỉnh độ sáng nhằm khắc phục hiện tưởng bốn góc
ảnh bị tối và hiệu chỉnh màu sắc gần với màu sắc thực của ảnh bằng việc thay đổi

các thông số Hue, Saturation, Contract của ảnh. Đồng thời nhóm còn thực hiện
phân tích Histogram theo từng kênh màu Red, Green và Blue sau đó đánh giá
ảnh trước và sau xử bằng phương pháp Histogram Matching. Thông số PSNR
cũng được đưa vào để phân tích, đánh giá ảnh. Toàn bộ các quá trình thu nhận,
lưu trữ và phân tích xử lý ảnh được thực hiện trên hệ thống nhúng thu thập và xử
lý ảnh nội soi sử dụng Kit Friendly Arm Mini2440. Hình ảnh thu thập và xử lý
được so sánh với dữ liệu ảnh từ máy nội soi thực tế đang sử dụng tại bệnh viện.
Các hình ảnh sau khi xử lý đạt được độ chính xác theo yêu cầu của các giải thuật
tương đối cao 90%.

Trang 5


ABSTRACT
In recent years, the rapid development of science and technology have
promoted the development of the society. Educational and human life levels are
being improved, the demand for medical examination is also being enhanced.
Therefore, collecting and biomedical imaging diagnostics using high mobile
endoscopic equipment will contribute to improving the quality of health care and
save time as well as costs.
In this thesis, we presented ideas about mobile endoscopic based on a
survey of the endoscope in fact. The system consists of three basic components
including processors, image sensors and displays. After collection, image will be
processed through three algorithms: Sharpening, Lens Shading and Color
Correction. This algorithms are used to adjust the boundaries of the image and
make it sharper. Besides, brightness is adjusted to overcome the four corners of
dark image and its color is also corrected to close to the its real color by changing
the parameters Hue, Saturation, Contract. In addition, we performed the analysis
Histogram for each color channel Red, Green and Blue and then we evaluated
image after processing by Histogram Matching method. The entire process of

acquisition, storage and analysis of image processing is performed on embedded
systems which is used to collect and process endoscopic image by the Friendly
Arm Kit Mini2440. PSNR parameter is included to analyze and evaluate image.
Image acquisition and processing were compared with image from the endoscope
which is actually used in hospital. The image after processing gain high accuracy
about 90% as required by the algorithm.

Trang 6


MỤC LỤC

Trang 7


LIỆT KÊ HÌNH

LIỆT KÊ BẢNG

Trang 8


LIỆT KÊ TỪ VIẾT TẮT
LCD: Liquid Crystal Display
TFT:

Thin Film Transistor

USB:

Universal Serial Bus

LED:

Light Emitting Diode

UART: Universal Asynchronous Receiver Transmitter
OS:

Operating System

CPU:

Central Processing Unit

HDD: Hard Disk Drive
WMV: Windows Media Video
DC:

Direct Current

OSD: On-Screen Display
LAN: Local Area Network
PSNR: Peak Signal to Noise Ratio
HDMI: High Definition Multimedia Interface

Trang 9


CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1. Tổng quan
Ngày nay, khi mà khoa học kỹ thuật phát triển vượt bậc thì nó đã gắn liền với
đời sống con người, hiện diện trong mọi lĩnh vực, với mục đích làm cho chất lượng
cuộc sống của con người ngày càng một nâng cao, và y học không phải là một
ngoại lệ.
Y học hiện đại chuẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng ( chuẩn
đoán lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng ( chuẩn đoán cận lâm sàng ).
Trong chuẩn đoán cận lâm sàng thì chuẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các
thiết bị, máy y tế ngày càng chiếm một vai trò quan trọng.
Việc dựa trên những hình ảnh thu thập được để chuẩn đoán bệnh một cách
nhanh chóng, kịp thời và chính xác góp phần rất lớn trong việc tiết kiệm được thời
gian, chi phí và đặc biệt quan trọng nhất là cứu sống bệnh nhân kịp thời.
Tuy nhiên, chi phí đầu tư các thiết bị nội soi tai, mũi, họng rất cao. Do đó mục
tiêu đặt ra là tạo ra những sản phẩm đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về chất lượng hình
ảnh, độ chính xác cao nhưng giá thành thấp, chính vì vậy mà nhóm thực hiện quyết
định chọn đề tài: “ THỰC HIỆN HỆ THỐNG NHÚNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ
ẢNH NỘI SOI SỬ DỤNG KIT FRIENDLY ARM MINI 2440”.

1.2. Tình hình nghiên cứu
Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ việc chuẩn đoán bệnh
đã trở nên dễ dàng, nhanh chóng và chuẩn xác hơn. Trong những năm gần đây, xử
lý ảnh y sinh là một trong những lĩnh vực đã và đang phát triển vượt bậc, có đóng
góp to lớn vào những thành tựu của y học đạt được.
- Nghiên cứu của Phạm Ngọc Quảng [16], sinh viên Trường Đại học Dân lập Hải
Phòng về việc nâng cao chất lượng ảnh y học bằng các thuật toán cơ bản như: khử
nhiễu bằng các kỹ thuật: lọc trung vị, lọc trung bình, lọc Bayes; các phương pháp
phát hiện biên và phương pháp Gradient bao gồm các phương pháp: Laplace, Sobel,
Compass,…

Trang 10

- Đề tài nghiên cứu khoa học “ Nghiên cứu và thiết kế hệ thống nhúng cho máy nội
soi nha khoa” [17] của TS. Trương Quang Vinh và ThS. Bùi Quốc Bảo trường Đại
học Bách Khoa Tp. HCM thực hiện. Đề tài tập trung xử lý ảnh chụp răng bằng
cách: tăng độ tương phản, độ chói, độ sáng của hình ảnh đồng thời dữ liệu và hình
ảnh có thể được lưu trữ hoặc tải lên server.

1.3. Ý nghĩa của đề tài
1.3.1. Về mặt lý thuyết
- Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào trong thực tế.
- Tạo tiền đề cho công tác nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.

1.3.2. Về mặt thực tiễn
- Giúp giảm giá thành cho việc đầu tư trang thiết bị y tế.
- Nâng cao khả năng chuẩn đoán bệnh ban đầu bởi tính di động của thiết bị.

1.4. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu
1.4.1. Mục tiêu
- Thu nhận được hình ảnh từ camera nội soi usb sau đó lưu vào cơ sở dữ liệu.
- Xử lý ảnh thu nhận được bằng các giải thuật trên thư viện OpenCV.
- Xây dựng được phần mềm và phần cứng xử lý ảnh.

1.4.2. Phương pháp nghiên cứu
- Tìm hiểu cách lập trình với thư viện OpenCV.
- Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh và đi sâu vào nghiên cứu các giải thuật xử
lý ảnh.
- Nghiên cứu Kit Friendly ARM Mini2440, đầu dò nội soi Supereyes Model
Y001.
- Mô phỏng các giải thuật xử lý ảnh trên phần mềm QT Creator.

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.5.1. Đối tượng nghiên cứu
- Thư viện mã nguồn mở OpenCV.
Trang 11


- Hệ điều hành Linux Ubuntu và phần mềm lập trình QT Creator.
- Kit Friendly ARM Mini2440 và đầu dò nội soi USB Supereyes.
- Các giải thuật xử lý ảnh: lens shading, color correction và sharpening

1.5.2. Phạm vi nghiên cứu
Đề tài thực hiện nghiên cứu xử lý ảnh số bằng 3 giải thuật: lens shading,
sharpening, color correction thông qua việc sử dụng bộ thư viện mở OpenCV trên
phần mềm Qt Creator.

1.6. Nội dung nghiên cứu của đề tài
Với đề tài “ Thực hiện hệ thống nhúng thu thập ảnh và xử lý ảnh nội soi sử
dụng Kit Friendly Arm Mini2440 ” nhóm tập trung nghiên cứu các vấn đề cụ thể
sau:
Chương 1. Giới thiệu: giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu,
phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
Chương 2. Cơ sở lý thuyết: giới thiệu về thư viện xử lý ảnh OpenCV, hệ điều
hành Linux, xử lý ảnh và các khái niệm cơ bản.
Chương 3: Thiết kế hệ thống thu thập ảnh nội soi: trình bày caác đặc điểm cơ
bản, đặc tính kỹ thuật của Kit nhúng Mini2440 và đầu dò nội soi tai, mũi, họng; xây
dựng hệ thống phần cứng và phần mềm xử lý ảnh dựa trên các giải thuật xử lý nâng
cao chất lượng ảnh: lens shading, sharpening, color correction.
Chương 4. Kết quả: trình bày kết quả, nhận xét, đánh giá quá trình xử lý ảnh
bằng các giải thuật trên phần mềm và phần cứng.

Chương 5. Kết luận và hướng phát triển: trình bày các kết quả đạt được và
hướng nghiên cứu tiếp theo.

Trang 12


CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Tổng quan về thư viện xử lý ảnh OpenCV
2.1.1. Khái niệm
OpenCV là viết tắt của Open Source Computer Vision, là thư viện xử lý ảnh
mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí của Intel. OpenCV là một thư viện mở gồm các
hàm được xây dựng phục vụ cho việc xử lý thị giác máy thời gian thực ( Real Time
Computer Vision). Các thuật toán xử lý ảnh thông thường lẫn cao cấp đều được tối
ưu hóa bởi các nhà phát triển thư viện thành các hàm đơn giản và rất dễ sử dụng.

Hình 2. 1. Logo OpenCV


Ưu điểm:

- Hỗ trợ rất nhiều hệ điều hành khác nhau: Window, Linux, MacOS X, IOS,
Android.
- Viết trên nền tảng C/C++, Python, Java. Ngoài ra nó còn có thể viết trên nền
C# hay VB với việc dùng các thư viện hỗ trợ truy xuất OpenCV.
- Luôn cập nhật những giải thuật mới.

2.1.2. Những điểm đặc trưng


Image and Video I/O: những giao diện này nhằm đọc được dữ liệu ảnh từ file

hoặc trực tiếp từ video. Ta cũng có thể tạo các file ảnh và video với giao diện này.

Trang 13




Thị giác máy tính và các thuật toán xử lý ảnh ( General computer-vision and
image processing –algorithms ( mid and low level APIs): sử dụng giao diện này, ta
có thể thực hành với rất nhiều chuẩn thị giác máy mà không cần có mã nguồn của
chúng.



Modul thị giác máy ở cấp độ cao: OpenCV gồm một vài tác dụng ở cấp độ
cao. Thêm vào nhận dạng mặt, dò tìm, theo dõi. Nó bao gồm luồng thị giác ( sử
dụng camera di động để xác định cấu trúc 3D), kích cỡ camera và âm thanh nổi.



AI and machine-learning: các ứng dụng của thị giác máy thường yêu cầu
máy móc phải học ( machine learing) hoặc các hình thức trí tuệ nhân tạo khác. Một
vài trong số chúng là có sẵn trong gói OpenCV.



Lấy mẫu ảnh và phép biến đổi: Nó thường rất tốt cho quá trình xử lý một
nhóm phần tử ảnh như là một đơn vị. OpenCV bao gồm lấy tách ra, lấy mẫu ngẫu
nhiên, phục chế, xoay ảnh, làm cong ảnh, thay đổi hiệu ứng ảnh.



Cách thức tạo và phân tích ảnh nhị phân: Ảnh nhị phân thường xuyên được
dùng trong các hệ thống kiểm tra có khuyết điểm hình dạng hoặc các bộ phận quan
trọng. Sự biểu diễn ảnh cũng rất thuận tiện khi chúng ta biết rõ vật thể cần bắt.



Các phương pháp tính toán thông tin 3D ( methods for computing 3D
information): Những hàm này rất có ích khi cần sắp xếp và xác định với một khối
lập thể ( with a stereo rig) hoặc với không gian nhìn phức tạp ( multiple views) từ
một camera riêng.



Các phép toán cho xử lý ảnh, thị giác máy và biểu diễn ảnh ( image
interpretation); OpenCV sử dụng các phép toán phổ biến như: đại số học, thống kê
và tính toán hình học.



Đồ họa: Những giao diện này giúp ta viết chữ và vẽ lên hình ảnh. Thêm vào
đó những chức năng này được sử dụng nhiều trong ghi nhãn và đánh dấu.



Phương thức GUI: OpenCV bao gồm cửa sổ giao diện của chính bản thân nó.
Trong khi đó những giao diện này được so sánh giới hạn với khả năng có thể thực
hiện trong mỗi môi trường. Chúng cung cấp những môi trường API đa phương tiện
Trang 14

và đơn giản để hiển thị hình ảnh, cho phép người dùng nhập dữ liệu thông qua
chuột, bàn phím và điều khiển quá trình.


Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Với những giao diện này bạn có thể giữ lại,
tìm kiếm, lưu và các danh mục điều khiển, các tuyển tập ( cũng như các tập hợp
lệnh được gọi ), đồ họa và sơ đồ nhánh một các hiệu quả.



Khả năng tồn tại lâu dài của dữ liệu ( Data persistence): Những phương pháp
này cung cấp những giao diện một cách thuận lợi để lưu trữ các dạng khác nhau của
dữ liệu vào đĩa để có thể khôi phục khi cần thiết.

2.1.3. Cấu trúc cơ bản của OpenCV
CV

MLL

HighGUI

Image processing

Statictical Classifiers

GUI, Image

and

and

and

Vision Algorithms

Clustering Tools

Video I/O

CXCORE
Basic structures and algorithms, XML support, drawing functions
Hình 2. 2. Kiến trúc cơ bản của OpenCV
- CVCORE: Chứa các định nghĩa kiểu dữ liệu cơ sở. Ví dụ, các cấu trúc dữ
liệu cho ảnh, điểm và hình chữ nhật được định nghĩa trong cxtypes.h. CXCORE
cũng chứa đại số tuyến tính và phương pháp thống kê, chức năng duy trì và điều
khiển chuỗi. Một số ít, các chức năng đồ họa để vẽ trên ảnh cũng được đặt ở đây.
- CV: chứa các thuật toán về xử lý ảnh và định kích cỡ camera. Các chức năng
hình họa máy tính cũng được đặt ở đây.
- CVAUX: được mô tả trong tài liệu của OpenCV như chứa các mã cũ và thử
nghiệm. Tuy nhiên các giao diện đơn giản cho sự nhận diện ảnh ở trong modul này.
Code sau này chúng được chuyên dụng cho nhận diện mặt và chúng được ứng dụng
rộng rãi cho mục đích đó.
Trang 15


2.2. Hệ điều hành Linux
2.2.1. Tổng quan Linux
Linux là tên gọi của của một hệ điều hành máy tính và nó cũng là tên hạt nhân

của hệ điều hành được tạo ra bởi Linus Torvalds năm 1991 và sau đó được phát
hành vào năm 1992 dưới giấy phép GNU/GPL.

2.2.2. Các thư mục trên Linux
Cơ bản một hệ thống Linux thường có các thư mục sau [14]:
/bin: Thư mục này chứa các file chương trình thực thi ( dạng nhị phân)
và file khởi động của hệ thống.
/boot: Các file ảnh ( image file) của kernel dùng cho quá trình khởi động
thường đặt trong thư mục này.
/dev: Thư mục này chứa các file thiết bị. Trong thế giới Linux các thiết
bị phần cứng được xem như là các file.
/etc: Trong thư mục này chứa các file cấu hình toàn cục của hệ thống. Có
thể có nhiều thư mục con trong thư mục này nhưng nhìn chung chúng chứa
các file script để khởi động hay phục vụ cho mục đích cấu hình chương trình
trước khi chạy.
/home: Thư mục này chứa thư mục con đại diện cho mỗi user khi đăng
nhập. Nơi đây tựa như ngôi nhà của người dùng. Khi người quản trị tạo tài
khoản cho bạn, họ cấp cho bạn một thư mục con trong thư mục /home. Bạn
hoàn toàn có quyền sao chép, xóa file, tạo thư mục con trong thư mục home
của mình mà không ảnh hưởng đến người dùng khác.
/lib: Thư mục này chứa các file thư viện .so hoặc .sa. Các thư viện C và
các thư viện liên kết động cần cho chương trình khi chạy và cho toàn hệ thống.
/lostfound: Khi hệ thống khởi động hoặc khi chạy chương trình fsck, nếu
tìm thấy một chuỗi dữ liệu nào đó bị thất lạc trên đĩa cứng không liên quan
đến tập tin, Linux sẽ gộp chúng lại và đặt trong thư mục này để nếu cần bạn có
thể đọc và ghi lại dữ liệu bị mất.
Trang 16


/mnt: Thư mục này chứa các file tạm mà chương trình sử dụng chỉ trong

quá trình chạy. Các file trong thư mục này sẽ được hệ thống dọn dẹp nếu
không cần dùng đến nữa.
/usr: Thư mục này chứa rất nhiều thư mục con và thư mục con quan
trong nhất là /usr/local, bên trong thư mục local này có đầy đủ các thư mục
con tương tự như ngoài thư mục gốc như sbin, lib, bin… Nếu bạn nâng cấp hệ
thống thì các chương trình bạn cài đặt trong /usr/local vẫn giữ nguyên và bạn
không sợ chương trình bị mất mát. Hầu hết các ứng dụng Linux đều cài
chương trình vào trong /usr/local.
/var: Thư mục này chứa các file biến thiên bất thường như các file dữ
liệu đột nhiên tăng kích thước trong một thời gian ngắn sau đó lại giảm kích
thước xuống còn rất nhỏ. Điển hình là các file dùng làm hàm đợi chứa dữ liệu
cần đưa ra máy in hoặc các hàng đợi chứa mail.
/usr/include hoặc /usr/local/include: Chứa các file khai báo hàm
( header) cần dùng khi biên dịch chương trình nguồn sử dụng các thư viện của
hệ thống.
/usr/src: Chứa mã nguồn.
/usr/man: Chứa tài liệu hướng dẫn.

2.2.3. Tập lệnh cơ bản của hệ thống
 Nhóm lệnh cơ bản của hệ thống
Bảng 2. 1. Nhóm lệnh cơ bản của hệ thống
Lệnh

Cú pháp

Chức năng

ls

ls <thư mục>

Liệt kê nội dung tập tin thư mục

mkdir

mkdir <tên thư mục>

Tạo thư mục mới

clear

clear

Xóa màn hình

cd

cd <đường dẫn>

Di chuyển đến thư mục

tar

tar <tham số> <tên file>

Nén và giải nén file

rmdir

rmdir <tên thư mục>

Xóa thư mục

rm

rm <file>

Xóa file
Trang 17


 Nhóm lệnh quản lý tài khoản đăng nhập
Bảng 2. 2. Nhóm lệnh quản lý tài khoản đăng nhập
Lệnh

Cú pháp

Chức năng

Useradd

user <tên tài khoản>

Thêm tài khoản người dùng

Userdel

userdel <tên tài khoản>

Xóa tài khoản người dùng

groupadd

groupadd <tên nhóm>

Tạo nhóm mới

groupdel

groupdel<tên nhóm>

Xóa nhóm

2.3. Tổng quan về xử lý ảnh
2.3.1. Xử lý ảnh là gì?
Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho
ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý có thể là một “ảnh
tốt hơn” hoặc một kết luận.[10]
Ảnh tốt hơn
Ảnh

Xử lý ảnh
Kết luận
Hình 2. 3. Quá trình xử lý ảnh

- Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là
đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối
tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P ( c 1, c2 ,c3…, cn).
Do đó, ảnh trong xử lý có thể xem như là ảnh n chiều.[12]
- Xử lý ảnh bao gồm :

+ Biến đổi: Thuật ngữ biến đổi ảnh thường được dùng để nói tới một lớp các
ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh. Có nhiều loại biến đổi ảnh
được dùng như: biến đổi Fourier, sin, cosin…
+ Tăng cường ảnh: Tăng cường ảnh là bước quan trọng tạo tiền đề cho xử lý
ảnh. Nó gồm các kỹ thuật: tăng độ tương phản, khử nhiễu, nổi biên ảnh,…

Trang 18


+ Nén ảnh: Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền
đi trên mạng mà lượng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn. Do đó cần phải
giảm lượng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần thiết. Nén ảnh thường
được tiến hành theo cả 2 khuynh hướng là nén tổn hao và không tổn hao. [15]
+ Nhận dạng ảnh: Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối
tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá
thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ
viết,… Có 4 cách tiếp cận khác nhau:
•
•
•
•

Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn.
Phân loại thống kê.
Đối sánh cấu trúc.
Phân loại dựa trên mạng nơron nhân tạo.

Hình 2. 4. Ảnh trước và sau khi xử lý
 Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

Hình 2. 5. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Trang 19


2.3.2. Một số khái niệm cơ bản
2.3.2.1. Điểm ảnh và ảnh
Điểm ảnh ( pixel): là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám
hoặc màu nhất địn. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được
chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức
xám ( hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được
gọi là một phần tử ảnh.[15]

2.3.2.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số
được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được
chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn
khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải
và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.[13]

2.3.2.3. Mức xám của ảnh
Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số
tại điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256
trong đó mức 256 là mức phổ biến nhất.[13]

2.3.2.4. Ảnh số
Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh
gần với ảnh thật [13]. Ảnh số thường được chia làm 3 loại:
- Ảnh nhị phân: Giá trị xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận giá trị 1
hoặc 0. Mỗi điểm ảnh trong ảnh nhị phân được biểu diễn bởi 1 bit.- Ảnh xám:

Giá trị xám nằm trong khoảng 0… 255. Như vậy mỗi điểm ảnh trong ảnh xám
được biểu diễn bởi 1 byte.

Hình 2. 6. Ví dụ ảnh nhị phân
Trang 20


Hình 2. 6. Ví dụ về ảnh xám
- Ảnh màu: Là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ, lục, lam và thường thu
nhận trên các giải tần khác nhau. Để biểu diễn cho ảnh màu cần 24 bit. 24 bit
này được chia thành 3 khoảng 8 bit.

Trang 21
Hình 2. 8. Các màu cơ bản


CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ
ẢNH NỘI SOI
3.1. Tổng quan về Kit Mini2440
3.1.1. Giới thiệu về KIT Mini 2440
Kit Mini2440 có kích thước 100mm vuông dựa trên nền tảng ARM9, sử dụng
họ vi xử lý s3c2440, kit được ứng dụng cho việc phát triển hệ thống nhúng, điều
khiển các thiết bị công nghiệp, phát triển trên thiết bị PDA và định vị GPS. Các hệ
thống system on chip được sử dụng nhiều trong các thiết bị cầm tay như
smartphone và PDA. Kit Mini2440 có kích thước 3.9 x 3.9 inches (100 x 100mm).
Mạch được thiết kế 4 lớp, được thiết kế đảm bảo các yêu cầu toàn vẹn tín hiệu đối
với mạch tần số cao. Chip Samsung s3c2440 có lõi là cấu trúc ARM920T với tốc độ
400MHz (tần số thường dùng) và 533MHz (tần số đỉnh). Thành phần của kit
Mini2440 gồm có các I/O port, Erthenet, USB host và slave, ba cổng nối tiếp, có thể
chọn thêm module Wifi, camera CMOS và camera USB.

3.1.2. Cấu hình kỹ thuật

Bảng 3. 1. Thông số kỹ thuật kit mini2440
Vi xử lý

Samsung s3c2440 ( lõi ARM920T) tần số 400 MHz, tần số đỉnh
533 MHz

Memory

- 64 MB SDRAM.
- 32 bit data bus.
- Tốc độ 100 MHz.

Flash
Flash mở rộng
Màn hình

- 256 MB NAND flash.
- 2 MB NOR flash.
Hình 3. 1. Cấu trúc kit
mini2440
1 xnhúng
giao tiếp
thẻ SD.
- Màn hình 3.5 inch cảm ứng. Phân giải 1024x768 pixels.
- Hỗ trợ các chế độ đen trắng, 4,16 mức xám, 256, 4096 màu.
- Cấu hình chuẩn NEC 256K color 240x320/3.5; TFT True Color
LCD.

Trang 22


Giao tiếp mạng

1x 10/100 giao tiếp Ethernet RJ45 ( DM9000 chip) module wifi.

USB

- 1 x USB Host.1 x USB Slave ( chuẩn giao tiếp loại B).

Serial

1 x DB9 connector ( RS232) có 3 cổng TTL.

Audio

1 cổng ra stereo; 1x mic.

Camera

1 x 20-pin ( kích thước 2.0 mm) kết nối camera; CMOS hoặc USB
cameras.
- 1 x 10-pin ( loại 2.00 mm) chuẩn JTAG.
- 4 x LEDs.
- 6x nút nhấn.

Other I/O

- 1 x PWM điều khiển loa.

- 1 x biến trở để thử ADC.
- 1 x I2C bus AT24C08 chip, để kiểm tra I2C bus.
- 1 x 34-pin 2.00 mm giao tiếp GPIO.
- 1 x 40-pin 2.00mm giao tiếp bus hệ thống.

Nguồn

5V

Hệ điều hành

Linux - 2.6.xx + Qtopia, Windows CE 5.0/6.0 và Android.

- Các cổng giao tiếp
+ SDRAM: Mini2440 sử dụng 2 bộ nhớ ngoài 32MB tổng cộng là 64 MB
SDRAM chip (model: HY57V561620FTP), nối tiếp với nhau sẽ tạo thành data bus
32 bit tăng cao tốc độ truy cập, địa chỉ bắt đầu là 0x30000000.
+ Flash: Mini2440 có 2 bộ nhớ Flash: NOR Flash (SST39VF1601, 2 Mbytes)
và NAND Flash (K9F1208, 64 Mbytes), lựa chọn Boot Flash thông qua swich S2.
NAND Flash không sử dụng address line, dành riêng để kết nối giao diện điều
khiển với CPU, sử dụng 8 bit data bus. Hầu hết các USB và SDcard được sử dụng
khi NAND Flash được bật. NOR Flash sử dụng A1-A22 chân địa chỉ và 16 chân dữ
liệu. Trên thực tế sơ đồ nguyên lý chỉ sử dụng có 20 chân địa chỉ, A21 và A22 có
kết nối nhưng không sử dụng.
- Nguồn hỗ trợ: Mini 2440 sử dụng nguồn 5V, tuy nhiên do các đặc tính khác
mà cần sử dụng thêm các mức: 3.3V, 1.8V và 1.25V được tạo ra trực tiếp từ nguồn
cấp 5V ở trên. Các nguồn được cấp thông qua switch S1 cấp cho toàn mạch, tuy
nhiên cần chú ý là KIT không phải là một thiết bị di động nên đây không phải là
cách quản lý nguồn tốt nhất .
- Mạch khởi động lại hệ thống (System Reset)

Trang 23


- LEDs
Bảng 3.2. Các cổng kết nối điều khiển Leds
LED1

LED2

LED3

LED4

GPIO

GPB5

GPB6

GPB7

GPB8

Reusable for

nXBACK

nXREQ

nXDACK1

nDREQ1

Network Name

nLED_1

nLED_2

nLED_3

nLED_4

- Nút nhấn: Có 6 nút bấm được đưa vào trên KIT, nối trực tiếp với các chân
ngắt của Chip và là chân hoạt động tích cực mức thấp. Các chân có thể sử dụng tùy
mục đích khác nhau của người sử dụng, các button này được nối với CON12.
- A/D input test: Có tổng cộng 4 kênh A/D được nối với CON4 GPIO. Để
thuận lợi cho quá trình test AIN0 được kết nối với một biến trở R0 để thực nghiệm
quá trình test.
- Speaker: Mini2440 có một chân ra Analog nối với loa ngoài theo sơ đồ như
sau, tín hiệu ra có thể sử dụng cho các loa thông thường.
- Serial Port: Có tổng cộng 3 cổng Serial trên board UART0,1,2. Trong hầu
hết các ứng dụng, chỉ sử dụng đến 3 chức năng đơn giản như truyền và nhận dữ
liệu, sẽ tương ứng với CON1,2,3 trên board. Để cho thuận tiện thì cổng COM0
được để trực tiếp dưới dạng RS232 converter.
- Nối tiếp USB: Có hai giao diện USB, một USB host tương tự như PC, có thể
cắm USB camera, USB keyboad, USB mouse,…còn lại l USB slave dùng để
download đến board.
- LCD interface: Giao diện LCB của board là loại 41-pin 0.5 mm pitch block.
Dữ liệu ra là khối dữ liệu RGB 8:8:8, có thể hỗ trợ tối đa 16 triệu màu. Các chân

37,38,39,40 là các chân dành cho cảm ứng (touch screen).
- EEPROM: Board có thể kết nối tín hiệu I2C, thông qua chipAT24C08
- Network Interface: Board sử dụng chip mạng DM900, có thể cắm trực tiếp
board vào mạng LAN thông thường khi OS đã có driver cho DM900.
Ngoài ra còn có Audio Interface, JTAG Interface, GPIO, CMOS Camera
Interface là các ứng dụng mở rộng thêm tùy theo mục đích của người sử dụng đã
được tích hợp sẳn trên Board.

Trang 24


3.2. Tổng quan về đầu dò Supereyes
3.2.1. Giới thiệu

Hình 3. 1. Handheld USB Digital Microscope Model Y001
Handheld Digital Microscope Y001 là thiết bị nhỏ gọn và dễ dàng sử dụng, nó
hỗ trợ trên rất nhiều nền tảng khác nhau. Có thể dễ dàng phóng to tem, tiền xu,
tiền giấy, da, tóc, răng…

3.2.2. Yêu cầu của hệ thống
-

Windows XP SP2 trở lên, MAC OS 10.5 trở lên và Linux.
CPU: Pentium 233 MHz trở lên.
Bộ nhớ: 256 MB.
Chuẩn kết nối: USB 2.0.
HDD lưu trữ: 600MB trở lên.

3.2.3. Thông số kỹ thuật
Bảng 3. 2. Thông số kỹ thuật Handheld USB digital microscope

Image sensor

0.3 Mega pixel

Focus range

10 mm

Focus type

Fixed

Photo capture resolution

640 x 480

Photo format

JPGE, BMP

Video capture resolution

640 x 480

Video format

High compression, WMV/DZC, 3.6G/ 11 hours

Display speed

Max 30 f/s

Light sources

LED illumination ( adjustable by control wheel)
Trang 25