NHẬN DẠNG GIỐNG LÚA THÔNG QUA HÌNH DẠNG VÀ MÀU SẮC

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

NHẬN DẠNG GIỐNG LÚA
THÔNG QUA HÌNH DẠNG VÀ MÀU SẮC

Họ và tên sinh viên: CHẾ THÀNH NGHI
NGUYỄN MẠNH TUẤN
Ngành: CƠ ĐIỆN TỬ
Niên khóa: 2014 - 2018

Tháng 6 năm 2018


HỆ THỐNG NHẬN DẠNG GIỐNG LÚA
THÔNG QUA HÌNH DẠNG VÀ MÀU SẮC

TÁC GIẢ
NGUYỄN MẠNH TUẤN - CHẾ THÀNH NGHI

Khóa luận tốt nghiệp được đệ trình đáp ứng yêu cầu
cấp bằng Kỹ sư ngành Cơ Điện Tử

Giáo viên hướng dẫn:
Th.s TRẨN THỊ KIM NGÀ

Tháng 06 năm 2018

LỜI CẢM ƠN

Em xin trân trọng cảm ơn tất cả quý thầy cô ở trường Đại học Nông Lâm TP.Hồ
Chí Minh và quý Thầy Cô trong khoa Cơ Khí - Công Nghệ đã trang bị cho em những
kiến thức quý báu cũng như đã giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập tại trường.
Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong bộ môn Cơ Điện Tử đã giúp đỡ
chúng em nhiệt tình trong thời gian thực hiện đề tài.
Em cũng xin bày tỏ sự biết ơn chân thành đối với cô Trần Thị Kim Ngà đã tận
tình hướng dẫn em trong suốt quá trình làm Khóa luận tốt nghiệp.
Đặc biệt, em xin cảm ơn quý thầy cô trong hội đồng đã dành thời gian nhận xét
và góp ý để luận văn của em hoàn thiện hơn.
Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến những người thân cũng như bạn bè đã
động viên, ủng hộ và luôn tạo cho em mọi điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình
hoàn thành khóa luận.

TPHCM, ngày….tháng 06 năm 2018
Sinh viên thực hiện

NGUYỄN MẠNH TUẤN
CHẾ THÀNH NGHI


TÓM TẮT
Đề tài nghiên cứu “nhận dạng giống lúa thông qua hình dạng và màu sắc” được
thực hiện tại trường Đại Học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh, thời gian từ tháng 3
đến tháng 6 năm 2018.
Để thực hiện được đề tài, nhóm nghiên cứu đã tiến hành tìm hiểu một số giống
lúa được trồng phổ biến ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long và Tây Nguyên. Sau quá
trình tìm hiểu, nghiên cứu và chọn lọc nhóm đã chọn được năm giống lúa với các đặc
trưng hình dạng, màu sắc nổi trội của từng giống. Năm giống lúa đã chọn là: OM4500,

IR4625, đài thơm 8, lúa thơm RVT, HT1.
Sau khi đã chọn được năm giống lúa nhóm tiến hành nghiên cứu, chế tạo mô
hình hộp thu ảnh và lựa chọn webcam thu ảnh phù hợp, qua quá trình tìm hiểu tiếp thu
một số nguồn ý kiến nhóm đã chọn Webcam Logitech C310 với phân giải 5.0 MP. Tuy
nhiên với kích thước hạt lúa thực tế khác nhỏ việc trích xuất các đặc trưng gặp khó
khăn để thuận lợi cho việc trích xuất trên, nhóm đã lắp thêm thấu kính lồi (kính lúp)
với độ phóng đại 2x. Đảm bảo ảnh thu được có chất lượng tốt, giúp cho việc trích xuất
các đặc trưng trở nên thuận lợi và chính xác phục vụ cho quá trình nhận dạng giống
lúa.
Với các kiến thức đã được trang bị về xử lý ảnh và điều khiển nhóm tiến hành
dùng phần mềm Matlab giao tiếp với phần cứng board Arduino thông qua phần mềm
Arduino IDE để nhận dạng và hiển thị tên giống lúa lên LCD. Phần mềm Matlab với
khả năng tính toán nhanh và dễ sử dụng việc xử lý ảnh hạt lúa và trích xuất các đặc
trưng của hạt lúa, Matlab hổ trợ thiết kế GUIDE giao diện điều khiển nhận dạng và
hiển thị.
Sau khi trích xuất các đặc trưng hình dạng màu sắc của từng giống nhóm tiến
hành lưu lại các đặc trưng trên để tạo cơ sở dữ liệu, đồng thời tìm hiểu, nghiên cứu và
sử dụng Neural Network Tool trong Matlab để huấn luyện cơ sở dữ liệu đã tạo, Neural
Network Tool là gói công cụ cho phép việc huấn luyện, xây dựng mạng nơ ron nhân
tạo nhằm nhận dạng năm giống lúa như đã nêu.


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN...............................................................................................................ii
TÓM TẮT.................................................................................................................... iii
MỤC LỤC.................................................................................................................... iv
DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT........................................................................viii
DANH SÁCH CÁC HÌNH...........................................................................................ix
DANH SÁCH CÁC BẢNG..........................................................................................xi
Chương 1 MỞ ĐẦU......................................................................................................1

1.1 Đặt vấn đề............................................................................................................... 1
1.2 Mục đích.................................................................................................................. 1
1.3 Những nội dung thực hiện.......................................................................................2
Chương 2 TỔNG QUAN...............................................................................................3
2.1 Một số nghiên cứu liên quan....................................................................................3
2.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh.................................................................3
2.2.1 Phần tử ảnh.......................................................................................................3
2.2.2 Mức xám của ảnh..............................................................................................4
2.3 Ảnh..........................................................................................................................4
2.3.1 Ảnh nhị phân.....................................................................................................4
2.3.2 Ảnh xám...........................................................................................................5
2.3.3 Ảnh màu...........................................................................................................5
2.4 Độ phân giải............................................................................................................. 6
2.5 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh.............................................................................7
2.5.1 Các thiết bị thu nhận ảnh...................................................................................7
2.5.2 Khái niệm camera.............................................................................................7
2.5.3 Phân loại camera...............................................................................................7


2.5.4 Thu nhận ảnh và số hóa...................................................................................10
2.5.5 Lưu trữ ảnh.....................................................................................................10
2.5.6 Phân tích ảnh...................................................................................................10
2.5.7 Hệ quyết định..................................................................................................14
2.6 Phần mềm Matlab và ứng dụng xử lý ảnh..............................................................15
2.6.1 Khái niệm Matlab...........................................................................................15
2.6.2 Giao diện trong Matlab...................................................................................15
2.6.3 Khả năng và ứng dụng của Matlab..................................................................16
2.6.4 ToolBox hỗ trợ việc xử lý ảnh.........................................................................16
2.7 Phần mềm Solidworks và ứng dụng thiết kế mô hình............................................16
2.7.1 Phần mềm Solidworks....................................................................................16

2.7.2 Giao diện trong Solidworks............................................................................17
2.7.3 Khả năng và ứng dụng của Solidworks...........................................................17
2.8 Lý thuyết mạng neural nhân tạo.............................................................................18
2.8.1 Giới thiệu mạng neural....................................................................................18
2.8.2 Mô hình của một neural nhân tạo....................................................................19
2.8.2.1 Cấu tạo của neural sinh học......................................................................19
2.8.2.2 Cấu tạo của neural nhân tạo.....................................................................21
2.8.2.3 Các kiểu hàm kích hoạt............................................................................22
2.8.2.4 Các loại mạng neural................................................................................22
2.8.3 Luật học Perceptron........................................................................................24
2.8.3.1 Khái niệm.................................................................................................24
2.8.3.2 Luật học Perceptron.................................................................................24
2.9 Ứng dụng Neural Networks Toolbox tạo cơ sở dữ liệu..........................................26
2.10 Các thiết bị điện tử...............................................................................................28


2.10.1 Modul I2C.....................................................................................................28
2.10.2 Arduino Uno R3............................................................................................29
2.10.3 Liquid Crystal Display (LCD)......................................................................29
2.10.4 Sơ đồ kết nối và điều khiển LCD..................................................................30
Chương 3 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU............................31
3.1 Thời gian thực hiện đề tài......................................................................................31
3.2 Đối tượng và các thiết bị nghiên cứu.....................................................................32
3.2.1 Đối tượng nghiên cứu.....................................................................................32
3.2.2 Thiết bị nghiên cứu.........................................................................................32
3.3 Phương pháp nghiên cứu.......................................................................................32
Chương 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN....................................................................33
4.1 Thiết kế sơ đồ khối toàn bộ hệ thống.....................................................................33
4.1.1 Sơ đồ khối.......................................................................................................33
4.1.2 Hộp thu ảnh.....................................................................................................33

4.1.3 Camera sử dụng..............................................................................................34
4.1.4 Kính lúp..........................................................................................................35
4.1.5 Thiết kế mô hình hộp thu ảnh..........................................................................35
4.1.5.1 Vỏ hộp ảnh và cửa hộp.............................................................................36
4.1.5.2 Đế hộp và miếng đỡ kính lúp...................................................................36
4.1.5.3 Hộp chứa vi điều khiển............................................................................37
4.1.5.6 Hộp ảnh....................................................................................................38
4.1.4.7 Hình ảnh thực tế của hộp ảnh...................................................................39
4.2 Xử lý ảnh...............................................................................................................40
4.2.1 Sơ đồ khối quá trình xử lý...............................................................................40
4.2.2 Cơ sở dữ liệu...................................................................................................40


4.2.3 Quá trình xử lý ảnh.........................................................................................41
4.2.3.1 Thu ảnh....................................................................................................41
4.2.3.2 Chuyển ảnh xám......................................................................................42
4.2.3.3 Chuyển ảnh nhị phân và tách biên hạt lúa................................................42
4.2.3.4 Trích xuất đặc trưng hình dạng và màu sắc..............................................43
4.2.3.5 Các kết quả tính đặc trưng về hình dạng và màu sắc................................45
4.2.3.6 Lưu đồ giải thuật quá trình xử lý ảnh.......................................................46
4.3 Mạng neural nhân tạo............................................................................................46
4.4 Nhận dạng..............................................................................................................48
4.4.1 Lưu đồ giải thuật quá trình nhận dạng............................................................49
4.4.2 Nhận dạng giống lúa.......................................................................................49
4.5 Kết quả khảo nghiệm thực tế.................................................................................51
Chương 5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ.........................................................................52
5.1 Kết quả đạt được....................................................................................................52
5.2 Hướng phát triển của đề tài....................................................................................52
TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................................1
PHỤ LỤC...................................................................................................................... 2



Code MATLAB xử lý ảnh và train dữ liệu.............................................................2



Code MATLAB nhận dạng giống lúa....................................................................6



Code MATLAB nhận dạng..................................................................................12



Code Arduino hiển thị LCD.................................................................................13


DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
MATLAB...........................................Matrix Laboratory
GUI.....................................................Graphical User Interface
COM...................................................Component Object Model
IP........................................................Internet Protocol
NNTOOL............................................Neural Network Tool
LCD....................................................Liquid Crystal Display
CCIR..................................................Consultive Commottee for International Radino
CCD....................................................Charge Coupled Device
CMOS................................................Complimentary Metal-Oxide Semiconductor
HLS....................................................Hue Lightness Saturation
CIE.....................................................Commision Internationael de l’Éclairage
HSV....................................................Hue Saturation Value

RGB....................................................Red Green Blue

DANH SÁCH CÁC HÌN


Hình 2.1 Điểm ảnh........................................................................................................4
Hình 2. 2 Ma trận biểu diễn ảnh nhị phân.....................................................................5
Hình 2. 3 Ma trận biểu diễn ảnh xám............................................................................5
Hình 2. 4 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED.........................................5
Hình 2. 5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN....................................6
Hình 2. 6 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE.......................................6
Hình 2. 7 Mô hình xử lý ảnh.........................................................................................7
Hình 2. 8 Camera có dây...............................................................................................8
Hình 2. 9 Camera không dây.........................................................................................9
Hình 2. 10 IP Camera....................................................................................................9
Hình 2. 11 Mô hình không gian màu RGB..................................................................11
Hình 2. 12 Mô hình màu HLS.....................................................................................12
Hình 2. 13 Mô hình màu Lab......................................................................................12
Hình 2. 14 Biến đổi Fourier........................................................................................13
Hình 2. 15 Giao diện Matlab.......................................................................................15
Hình 2. 16 Giao diện Solidworks................................................................................17
Hình 2. 17 Mô hình mạng neural sinh học..................................................................18
Hình 2. 18 Mô hình nơ-ron sinh học...........................................................................19
Hình 2. 19 Mô hình một neural nhân tạo.....................................................................21
Hình 2. 21 Mạng neural đơn mức................................................................................23
Hình 2. 20 Mạng neural đa mức..................................................................................23
Hình 2. 22 Huấn luyện dữ liệu....................................................................................28
Hình 2. 23 Modul I2C.................................................................................................28
Hình 2. 24 Board Arduino uno R3..............................................................................29
Hình 2. 25 Màn hình hiển thị LCD.............................................................................30

Hình 2. 26 Sơ đồ kết nối.............................................................................................30
Y
Hình 3. 1 Phân bố thời gian thực hiện đề tài...............................................................31

Hình 4. 1 Sơ đồ khối...................................................................................................33


Hình 4. 2 Hộp thu ảnh.................................................................................................34
Hình 4. 3 Camera Logitech C310................................................................................35
Hình 4. 4 Kính lúp.......................................................................................................35
Hình 4. 5 Cửa hộp ảnh và vỏ hộp................................................................................36
Hình 4. 6 Đế hộp và miếng đỡ kính lúp......................................................................37
Hình 4. 7 Hộp chứa vi điều khiển và LCD..................................................................37
Hình 4. 8 Mặt cắt hộp ảnh...........................................................................................38
Hình 4. 9 Hộp thu ảnh thực tế.....................................................................................39
Hình 4. 10 Sơ đồ khối quá trình xử lý ảnh..................................................................40
Hình 4. 11 Giống lúa IR4625......................................................................................41
Hình 4. 12 Mẫu thử nghiệm giống lúa IR4625............................................................41
Hình 4. 13 Ảnh thu nhận từ hộp thu ảnh được chuyển sang ảnh xám.........................42
Hình 4. 14 Ảnh nhị phân.............................................................................................43
Hình 4. 15 Trích xuất đặc trưng hình dạng..................................................................44
Hình 4. 16 Lưu đồ giải thuật quá trình xử lý ảnh........................................................46
Hình 4. 17 Sơ đồ khối neural nhân tạo........................................................................46
Hình 4. 18 Lưu đồ giải thuật quá trình nhận dạng.......................................................49
Hình 4. 19 Giao diện Guide nhận dạng.......................................................................50
Hình 4. 20 Điều khiển, hiển thị LCD..........................................................................50


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 4. 1 Kết quả của các đặc trưng hình dạng và màu sắc giống lúa IR4625............45

Bảng 4. 2 Kết quả thử nghiệm 1 lớp ẩn.......................................................................47
Bảng 4. 3 Kết quả thử nghiệm 2 lớp ẩn.......................................................................48
Bảng 4. 4 Kết quả khảo nghiệm thực tế mô hình.........................................................51


Chương 1
MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề
Trong những thập kỷ gần đây, xử lý ảnh đã được nghiên cứu mạnh mẽ và đã có
rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Trong y học, xử lý ảnh số đã được dùng để phát hiện
và nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X quang, nhận dạng đường biên mạch máu từ
những ảnh được chụp mạch bằng tia X. Còn trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật, xử lý
ảnh đã và đang có những đóng góp quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực máy học.
Máy học ngày nay không thể thiếu yếu tố xử lý ảnh. Đó là các vấn đề nhận dạng các
đối tượng ngoài môi trường. Từ việc nhận dạng có thể giải quyết rất nhiều bài toán
như tìm vật, nhận dạng,…Từ những cơ sở đó, việc nghiên cứu bài toán xử lý ảnh trong
thời đại ngày nay là rất quan trọng và không thể thiếu trong hầu hết các lĩnh vực.
Bên cạnh các ứng dụng trong lĩnh vực y học, kỹ thuật, một số ứng dụng khác
trong lĩnh vực nông nghiệp được sử dụng và có hiệu quả cao như là: nhận dạng sâu
bệnh trên lá bưởi, nhận dạng khuyết điểm trên vỏ xoài, phát hiện búp chè dựa trên thị
giác máy tính. Bên cạnh đó nhận thấy việc nhận dạng các loại giống lúa của bà con
nông dân còn thô sơ, kém chính xác ( đa phần bằng mắt), từ đó ý tưởng về việc nghiên
cứu chế tạo công cụ hỗ trợ việc nhận dạng một cách chính xác hơn, giúp tiết kiệm thời
gian và đảm bảo chính xác từng giống lúa, đúng yêu cầu sản xuất. Từ thực tế đó nhóm
đề tài đã xây dựng mô hình “nhận dạng giống lúa thông qua hình dạng và màu sắc”.
1.2 Mục đích
Đề tài “nhận dạng giống lúa thông qua hình dạng và màu sắc” với mục đích nhận
dạng năm giống lúa khác nhau: OM4500, IR4625, đài thơm 8, lúa thơm RVT, HT1.
Nhằm thay thế các phương pháp nhận dạng thủ công, kém chính xác.

1.3 Những nội dung thực hiện
 Thu thập giống lúa: OM4500, IR4625, HT1, đài thơm 8, lúa thơm RVT.
 Thiết kế, chế tạo mô hình hộp thu ảnh.
 Xử lý ảnh hạt lúa trích xuất các đặc trưng về hình dạng như : diện tích, chu vi,
chiều dài, chiều rộng, độ tròn, tỷ lệ dài/rộng. Đặc trung về màu sắc như : giá trị
lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình, độ lệch chuẩn của màu đỏ, giá trị lớn nhất, nhỏ
nhất, trung bình, độ lệch chuẩn của màu xanh lá cây, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất,
trung bình, độ lệch chuẩn của màu xanh dương.
 Tìm hiểu mạng nơ ron nhân tạo và ứng dụng của NNtool để nhận dạng năm
giống lúa trên.
 Thiết kế mô hình nhận dạng giống lúa, mạch điều khiển và GUI Matlab để hiển
thị kết quả giống lúa lên LCD và trên giao diện GUI Matlab.
 Khảo nghiệm và đánh giá tính ổn định và chính xác của mô hình.


Chương 2
TỔNG QUAN
2.1 Một số nghiên cứu liên quan
Hiện nay việc phân loại và nhận dạng là yêu cầu cần thiết của xã hội, trong nước
lẫn ngoài nước, các đề tài nhận dấu vân tay, nhận dạng gương mặt, nhận dạng biển số
xe, nhận dạng biển báo giao thông các ra đời nhằm đáp nhu cầu giám sát quản lý ngày
càng chặt chẽ. Trong nông nghiệp để phân loại nông sản một số đề tài về phân loại đã
đã được ra đời.
Đề tài phân loại táo thông khối lượng quả hệ thống gồm một băng tải mang táo
cần được phân loại đến một bàn cân với các Load cell được kết nối mạch điều khiển
nhằm xác định khối lượng quả, cần gạt dùng để loại các táo không đủ khối lượng cho
phép.
Đề tài nhận dạng phân loại xoài thương phẩm thông qua cảm biến màu sắc, đề tài
phân loại xoài gồm các cảm biến màu sắc được đặt hai bên băng tải để kiểm tra độ

chín của xoài và mức độ sạch của vỏ xoài.
Đề tài nhận dạng hạt thóc giống sử dụng kĩ thuật xử lý ảnh và thị giác máy tính,
hệ thống sử dụng phương pháp rừng ngẫu nhiên dựa trên bộ đặc trưng cơ bản về màu
sắc, hình dáng, và kết cấu bên ngoài. Từ đó, tiếp nối hướng phát triển của đề tài, chúng
em thực hiện đề tài “nhận dạng giống lúa thông qua hình dạng và màu sắc”.
2.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
2.2.1 Phần tử ảnh
Ảnh trong tự nhiên là những tín hiệu liên tục về không gian và giá trị độ sáng. Để
có thể lưu trữ và biểu diễn ảnh bằng máy tính, con người phải tiến hành biến đổi các
tín hiệu liên tục đó thành một số hữu hạn các tín hiệu rời rạc thông quá quá trình lượng
tử hóa và lấy mẫu thành phần giá trị độ sáng.
Một phần tử ảnh (Picture Element) là một giá trị biểu diễn cho mức xám hay
cường độ ảnh tại một vị trí sau khi đã biến đổi ảnh thành một số hữu hạn các tín hiệu
rời rạc.


Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạđộ (x, y) với độ xám hoặc
màu nhất định. 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.

2.2.2 Mức xám của ảnh
Là kết quả của sự biến đổi tương ứng giá trị độ sáng của một điểm ảnh với một
giá trị số nguyên dương. Tùy thuộc vào số giá trị biểu diễn mức xám mà mỗi điểm ảnh
sẽ được biểu diễn trên 1, 4, 8, 24 hay 32 bit. Số lượng bit biểu diễn mức xám càng lớn
thì chất lượng ảnh càng cao.
2.3 Ảnh
Là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau. Ảnh thường được biểu diễn bằng
một ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh.
2.3.1 Ảnh nhị phân

Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt, mỗi điểm ảnh của ảnh nhị
phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.

0

1

1

0

1

1

1

0

Hình 2.1 Điểm ảnh


0

0

1

1

0

1

1

1

Hình 2. 2 Ma trận biểu diễn ảnh nhị phân
2.3.2 Ảnh xám
Ảnh xám là ảnh mà giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 8 bit
(giá trị từ 0 đến 255).

0

5

12

0

15

94

21

0

0

0

15

9

6
0

11

24

1

5

2

Hình 2. 3 Ma trận biểu diễn ảnh xám
2.3.3 Ảnh màu
Thông thường, ảnh màu được tạo nên từ 3 ảnh xám đối với màu nền đỏ (RED),
xanh lá cây (GREEN), xanh lam (BLUE). Tất cả các màu trong tự nhiêu đều có thể
được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ lệ khác nhau.

0

7

11

0

115

94

20

0

0

0

15

1
6

0

11

22

1

5

2

Hình 2. 4 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED

0

1

12
1

0


14

9

21

0

0
0

0

115

1
6

0

11

22

2

Hình 2. 5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN

0

17

2

0

1
13

93

5
0
0

5

0

0
0
11

1

6

5

7

2

1

5

9

Hình 2. 6 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE
2.4 Độ phân giải
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh
sốđược hiển thị. 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.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là
một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh
(320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA
17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn
hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.


2.5 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh
Một hệ thống xử lý ảnh điển hình thường bao gồm những thành phần sau:
2.5.1 Các thiết bị thu nhận ảnh
Lưu trữ

Lưu
trữ

Thiết bị
thu nhận
ảnh

Thu
nhận
ảnh

Nhận
dạng
Số hóa

Phân
tích

ảnh

Hệ
quyết
định

Hiển
thị

Ảnh có thể thu nhận qua Camera, hoặc ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua
các bộ cảm ứng (sensor) hay ảnh, tranh được quét trên các máy scanner…
2.5.2 Khái niệm camera
Camera là một thiết bị ghi hình. Với một chiếc camera, ta có thể ghi lại được
những hình ảnh trong một khoảng thời gian nào đó, lưu trữ và sau đó ta có thể xem lại
bất cứ khi nào bạn muốn. Camera sẽ truyền hình ảnh nhận được tại địa điểm lắp đặt
đến các thiết bị hiển thị như TV, computer, MP4,…
2.5.3 Phân loại camera
 Phân loại theo kĩ thuật hình ảnh.
 Phân loại theo đường truyền.
 Phân theo kĩ thuật hình ảnh:
 Camera analog CCIR
Ghi hình băng từ xử lý tín hiệu analog xử lý tín hiệu màu vector màu, loại
Camera này hiện nay ít dùng.
 Camera số CCD
Camera CCD sử dụng kĩ thuật CCD để nhận biết hình ảnh. CCD là tập hợp
những ô tích điện có thể cảm nhận ánh sáng sau đó chuyển tín hiệu ánh sáng
sang tín hiệu số để đưa vào các bộ xử lý. CCD thu nhận những hình ảnh
thông qua các hệ thống thấu kính của Camera. CCD có hàng ngàn những
điểm ảnh sẽ chuyển đổi ánh sáng thành những hạt điện tích và được số hoá.

Hình 2. 7 Mô hình xử lý ảnh


Đây là một quá trình chuyển đổi tương tự số. Camera CCD có đường chéo
màn hình cảm biến (tính bằng inch). Kích thước màn hình cảm biến càng
lớn thì chất lượng càng tốt. (màn hình 1/3 inch Sony CCD sẽ có chất lượng
tốt hơn 1/4 inch CCD, vì 1/3 > 1/4).
 Camera số CMOS
CMOS có nghĩa là chất bán dẫn có bổ sung oxit kim loại. Các loại Camera
số sử dụng công nghệ CMOS. Các Camera số thương mại sử dụng công
nghệ CMOS thì chưa đủ khả năng cung cấp trong thời điểm này khi so sánh
chất lượng hình ảnh với Camera CCD.
 Phân loại theo đường truyền:
Có 3 loại: Camera có dây, Camera không dây, IP Camera.
 Camera có dây

Camera có dây có ưu điểm là độ an toàn cao, tính bảo mật tốt được sử
dụng để truyền tín hiệu trên dây cáp đồng trục khoảng 75ohm – 1Vpp,
dây C5. Nếu truyền khoảng cách > 300m thì cần phải có bộ khuyếch đại
để tránh việc mất tín hiệu trên đường truyền.
 Camera không dây

Hình 2. 8 Camera có dây


Giống như tên gọi, các Camera này đều không có dây. Các loại Camera không
dây có ưu điểm đó là dễ thi công lắp đặt do không cần đi dây, tuy nhiên Camera có hệ
số an toàn không cao vì dễ bị bắt sóng hoặc bị ảnh hưởng nhiễu trước các nguồn sóng
khác như điện thoại di động.
 IP Camera

Hình 2. 10 IP Camera
Như đã đề cập ở trên, IP Camera được kết nối trực tiếp vào mạng qua hệ
thống mạng Wifi, tín hiệu hình ảnh và điều khiển được truyền qua
mạng.Với Camera IP người dùng có thể điều khiển và giám sát ở bất cứ
đâu thông qua mạng Internet.
2.5.4 Thu nhận ảnh và số hóa
Việc thu nhận ảnh có thể thông qua Camera. Các Camera có thể hoặc là tương tự
(loại camera ống kiểu CCIR) hoặc là số (loại camera kiểu CCD). Ảnh cũng có thể
được thu qua các thiết bị khác như máy quét… Nếu ảnh nhận được là tương tự nó phải

Hình 2. 9 Camera không dây


được số hóa nhờ quá trình lấy mẫu và lượng tử hóa trước khi phân tích, xử lý hay lưu
trữ ảnh.
2.5.5 Lưu trữ ảnh
Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá được nhúng
trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mục đích:
 Tiết kiệm bộ nhớ.
 Giảm thời gian xử lý.
Việc lưu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hưởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn
và xử lý ảnh được xem như là 1 tập hợp các điểm với cùng kích thước nếu sử dụng
càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết
của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải.
Để lưu trữ ảnh trên máy tính, một số định dạng ảnh sau như IMG, PCX, TIFF,
GIF…
2.5.6 Phân tích ảnh
 Một số không gian màu
 Không gian màu RGB (Red, Green, Bule)

Còn gọi là ảnh “truecolor” do tính trung thực của nó. Ảnh này được biểu
diễn bởi một ma trậnba chiều kích thước m x n x 3, với m x n là kích
thước ảnh theo pixels. Ma trận này định nghĩacác thành phần màu red,
green, blue cho mỗi điểm ảnh, các phần tử của nó có thể thuộc kiểu uint
8, uint16 hoặc double.


 Mô hình màu HLS
Mô hình màu HLS được xác định bởi tập hợp hình chóp sáu cạnh đôi
của không gian hình trụ.Sắc màu là góc quanh trục đứng cảu hình chóp
sáu cạnh đôi với màu đỏ tại góc 0 o. Các màu sẽ xác định theo thứ tự
giống như trong biểu đồ CIE khi ranh giới của nó bị xoay ngược chiều
kim đồng hồ: Màu đỏ, màu vàng, màu lục, màu xanh tím, màu lam và đỏ
thẫm. Điều này cũng giống như thứ tự sắc xếp trong mẫu hình chóp sáu
cạnh đơn HSV.
 Mô hình màu Lab

Là không gian màu phổ biến cho việc so sánh sự khác biệt về màu sắc.
Trong đó, hệ thống Lab đại diện cho 3 mức tỷ lệ với L(light) đại diện
cho độ sáng.

Hình 2. 11 Mô hình
Hình
không
2. 12gian
Mô màu
hìnhRGB
màu HLS

 Một số công cụ trợ giúp xử lý ảnh
 Kỹ thuật lọc số
Chất lượng hình ảnh kém do rất nhiều nguyên nhân như do nhiễm điện
tử của máy thu hay chất lượng bộ số hóa kém. Nhiễu ảnh số được xem
như là sự dịch chuyển nhanh của tín hiệu thu nhận trên một khoảng cách
ngắn. Về mặt tần số, nhiễu ứng với các thành phần tần số cao trong ảnh.
Như vậy để xử lý nhiễu ta có thể lọc các thành phần tần số cao. Việc lọc
dựa vào tính dư thừa thông tin không gian, các pixel lân cận có thể có
cùng hoặc gần cùng một số đặc tính. Kỹ thuật lọc này dùng một mặt nạ
và di chuyển khắp ảnh gốc.
 Biến đổi Fourier
Biến đổi Fourier cho một tín hiệu có thể biểu diễn như sau:

Hình 2. 13 Mô hình màu Lab


Hình 2. 14 Biến đổi Fourier
Biến đổi Fourier thuận cho tín hiệu một chiều gồm một cặp biến đổi :
- Biến đổi Fourier thuận: chuyển sự biểu diễn từ không gian thực sang
không gian tần số (phổ và pha) . Các thành phần tần số này được gọi là
các biểu diễn trong không gian Fourier của tín hiệu.
- Biến đổi Fourier ngược: Chuyển đổi sự biểu diễn của đối tượng từ
không gian Fourier sang không gian thực.

 Biên và các phương pháp phát hiện biên:
Biên là vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh.
Cho đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên, trong mỗi ứng dụng người
ta đưa ra các độ đo khác nhau về biên, một trong các độ đo đó là độ đo về sự
thay đổi đột ngột về cấp xám. Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi
là điểm biên nếu nó là điểm đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh. Tập hợp

các điểm biên tạo nên biên hay đường bao của đối tượng. Xuất phát từ cơ sở
này người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên cơ bản:
Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến
thiên mức xám của ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây là kỹ
thuật lấy đạo hàm. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có các kỹ thuật