Nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng dụng trong máy ct

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------ĐỖ THỊ HIÊN

NGHIÊN CỨU VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ
ỨNG DỤNG TRONG MÁY CT

Chuyên ngành: KỸ THUẬT Y SINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT Y SINH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN NGỌC VĂN

Hà Nội - 2017


LỜI CAM ĐOAN
Tôi là: Đỗ Thị Hiên
Là học viên lớp cao học Kỹ Thuật Y sinh 2015A- Trường Đại học Bách khoa
Hà Nội.
Xin cam đoan nội dung đề tài “Nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng dụng trong
máy CT” là do tơi tự tìm hiểu, nghiên cứu và thực hiện dưới sự hướng dẫn của thầy
giáo TS. Nguyễn Ngọc Văn. Mọi tài liệu tham khảo mà tôi sử dụng đều ghi rõ
nguồn gốc.
Hà Nội, tháng 03 năm 2017
Học viên thực hiện
Đỗ Thị Hiên

LỜI CẢM ƠN
Trước tiên Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn tới thầy giáo TS. Nguyễn Ngọc Văn
đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và truyền đạt nhứng kiến thức và kinh nghiệm q
báu giúp tơi hồn thành bài luận văn thạc sĩ này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy, cô giáo trong Viện Điện tử Viễn Thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy truyền đạt
kiến thức cho học viên trong suốt 2 năm học qua, đồng thời cảm ơn các thầy cô đã
tạo môi trường tốt để tôi học tập và nghiên cứu. Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô
trong Viện đào tạo sau đại học đã quan tâm đến khóa học này, tạo điều kiện thuận
lợi nhất cho các học viên trong suốt quá trình học tập và thực hiện đề tài.
Tôi xin cảm ơn sự giúp đỡ của lãnh đạo khoa Chẩn đốn hình ảnh, bệnh viên
Đa khoa Trung Ương Thái Nguyên đã hỗ trợ và cung cấp hình ảnh cho luận văn của
học viên.
Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn tới tồn thể gia đình, bạn bè và đồng
nghiệp đã ln cổ vũ động viên tôi trong suốt thời gian qua.
Tuy đã cố gắng hết sức nhưng do thời gian và kiến thức cịn hạn chế nên luận
văn khơng tránh khỏi sai sót, tơi rất mong nhận được sự bổ sung, góp ý của các
Thầy cô.
Học viên
Đỗ Thị Hiên


MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT……………………………………………..i
MỤC LỤC HÌNH VẼ……………………………………………………………..ii
CHƢƠNG 1 ĐẶT VẤN ĐỀ .....................................................................................1
1.1. Lý do chọn đề tài .............................................................................................1
1.2. Tổng quan về xử lý ảnh trong và ngoài nƣớc ...............................................2
1.3. Tính cấp thiết của đề tài..................................................................................5
1.4. Mục tiêu của đề tài ..........................................................................................6
1.5. Dự kiến kết quả đạt đƣợc ...............................................................................6

CHƢƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ........................................................7
2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh ....................................................................7
2.2. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ........................................................11
2.3. Thu nhận và biểu diễn ảnh ...........................................................................15
2.4. Các dạng nhiễu ảnh .......................................................................................25
2.5. Cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm ............................................................26
2.5.1. Khái niệm toán tử điểm .............................................................................26
2.5.2. Tăng độ tương phản ..................................................................................27
2.5.3. Tách nhiễu và phân ngưỡng ......................................................................28
2.5.4. Biến đổi âm bản ........................................................................................29
2.5.5. Trừ ảnh ......................................................................................................30
2.5.6. Nén giải độ sáng........................................................................................31
2.5.7. Biến đổi cấp xám tổng thể .........................................................................31
2.6. Cải thiện ảnh dùng tốn tử khơng gian .......................................................32
2.6.1. Lọc tuyến tính ............................................................................................32
2.6.2. Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến ...........................................................36
2.6.3. Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân .....................................................37
CHƢƠNG 3 TÁI TẠO ẢNH CT ...........................................................................39
3.1. Cấu trúc hệ thống máy chụp CT ..................................................................39
3.2. Nguyên lý hoạt động ......................................................................................42


3.3. Nguyên lý chụp cắt lớp (CT) ........................................................................45
3.4. Một số thuật toán dựng ảnh .........................................................................47
3.4.1. Tái tạo ảnh bằng phương pháp đại số .....................................................47
3.4.2. Phương pháp chiếu ngược ........................................................................49
3.4.3. Tái tạo ảnh bằng phương pháp tích phân .................................................49
3.5. Thuật tốn FBP trong tái tạo ảnh CT .........................................................51
3.5.1. Thuật toán chiếu ngược trong tái tạo ảnh CT...........................................51
3.5.2. Biến đổi Radon ..........................................................................................58

3.5.3. Phép chiếu ngược và biến đổi Radon ngược ............................................59
3.6. Kết quả nghiên cứu thuật tốn FBP ............................................................61
3.6.1. Mơ phỏng trên matlab ...............................................................................61
3.6.2. Đánh giá kết quả .......................................................................................63
3.6.3. Đánh giá ưu, nhược điểm và hướng phát triển .........................................64
KẾT LUẬN ..............................................................................................................66
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................67
PHỤ LỤC .................................................................................................................69


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
CLĐT

Cắt lớp điện toán

CT

Computer Tomography

VGA

Video graphics adaptor

SVGA

Super video graphics adaptor

VCR

Video Cassette Recorder

CCD

Charge Coupled Device (cảm biến, linh kiện tích điện kép)

CIE

Commission Internationale d’Eclairage

CMY

Cyan Magenta Yellow

NTSC

National Teltevision System Committee

FBP

Filter Back Projection

i


MỤC LỤC HÌNH VẼ
Hình 2.1. Q trình xử lý ảnh..……………………………………………..……..7
Hình 2.2. Các bước trong quá trình xử lý ảnh ………..…………………………..8
Hình 2.3. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thơng tin giữa các khối ………..11
Hình 2.4. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn ……………………………...…...…..13
Hình 2.5. Hệ tọa độ RGB ………...………………………………………………17

Hình 2.6. Hướng điểm biên và mã tương ứng (A11070110764545432) ……... ….19
Hình 2.7. Dãn độ tương phản ………...…………………………………………...27
Hình 2.8. Tách nhiễu và phân ngưỡng ……………………………………...……..28
Hình 2.9. Ảnh sau khi thực hiện các biến đổi tăng độ tương phản, tách nhiễu, phân
ngưỡng. …………………………………………………………………………...28
Hình 2.10. Biến đổi âm bản ………...……………………………………………29
Hình 2.11. Ví dụ về chuyển ảnh màu sang ảnh âm bản ………..………………....29
Hình 2.12. Ví dụ biến đổi ảnh xám sang ảnh âm bản

………………………….. 29

Ảnh 2.13 a. Ảnh gốc (chuyển đổi từ ảnh màu sang ảnh mức xám) ……………...33
Hình 2.13 b. Ảnh qua lọc trung bình …………………………………………. ….33
Hình 2.13 c. Hình ảnh thu được qua lọc thơng thấp……...………………………..34
Hình 3.1. Máy chụp cắt lớp điện tốn CT..…..…………………………………….38
Hình 3.2. Sơ đồ khối máy chụp CLĐT...…………………………………………..39
Hình 3.3. Cấu trúc dàn quay máy CT……………………………………………...40
Hình 3.4. Các dạng tia X……..…………………………………………………....42
Hình 3.5. Một dạng phổ biến của hàm số lọc…...………………………….……..45
Hình 3.6. Sơ đồ nguyên lý quá trình tái tạo ảnh…...……………………………...45
Hình 3.7. Ví dụ về ảnh chụp CT ………..……………………………………..….46
Hình 3.8. Phương pháp tính lặp ………...………………………………………..47
Hình 3.9. Phương pháp chiếu ngược lọc………………………………………….48
Hình 3.10. Một dạng phổ biến của hàm số lọc...……………………………..…...49
Hình 3.11. Chiếu ngược trong tái tạo ảnh CT..…………………………………....50
Hình 3.12. Lược đồ thuật toán FBP ……………………………………………….55
ii


Hình 3.13. Chiếu ngược và chiếu ngược có lọc …………..…………………..…..55

Hình 3.14. Biến đổi Radon ……………………………………………………….56
Hình 3.15. Phép chiếu đơn ………..………………………………………………57
Hình 3.16. Phép chiếu của hàm hai chiều …………..……………………………58
Hình 3.17. Mơ tả hình học của biến đổi Radon ……………………………….....58
Hình 3.18. Các phương pháp chiếu ngược lọc …………………..………………..59
Hình 3.19. Lược đồ thuật tốn FBP theo con đường chiếu ngược trước, lọc sau…60
Hình 3.20. Lược đồ thuật tốn chiếu ngược khơng lọc…………………………....60
Hình 3.21. Kết quả mơ phỏng trên matlab thuật tốn chiếu ngược khơng lọc ……61
Hình 3.22. Kết quả mơ phỏng thuật tốn chiếu ngược có lọc…………………….62

iii


CHƢƠNG 1 ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay với sự phát triển của nền kinh tế, trình độ nhận thức của con người
được nâng cao thì nhu cầu chăm sóc và bảo vệ sức khoẻ ngày càng được quan tâm
hơn. Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật trên thế giới nói chung và ở nước
ta nói riêng, lĩnh vực thiết bị y tế chăm sóc sức khỏe con người ln được đầu tư và
quan tâm một cách thích đáng. Một trong những bộ phận nhỏ được ứng dụng vào y
tế đó là hệ thống thiết bị chẩn đốn hình ảnh.
Hệ thống thiết bị chẩn đốn hình ảnh đang dần được trang bị cho các bệnh
viện nhằm phục vụ nhu cầu khám và chữa bệnh. Các thiết bị này ngày càng hồn
thiện về tính năng và sự tiện dụng. Một trong những thiết bị đó là máy chụp cắt lớp
điện tốn (CLĐT). Đây có thể coi là một trong những thiết bị mới và hiện đại nhất
trong hệ thống thiết bị chuẩn đốn hình ảnh ở nước ta. Với hệ thống chụp CLĐT thì
hình ảnh vùng thăm khám được thể hiện rõ nét hơn, tạo ra được các lớp cắt trong cơ
thể giúp cho bác sỹ đễ dàng chẩn đoán hơn. Với những ứng dụng thiết thực của hệ
thống máy CT học viên đã chọn đề tài “Nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng dụng
trong máy CT ”.

Ảnh y học là kỹ thuật và quá trình được sử dụng để tái tạo ra hình ảnh cơ thể
con người hoặc bộ phận cơ thể. Ảnh y học thường chụp các bộ phận bên trong cơ
thể người bằng các thiết bị chuyên dụng như máy X - Quang, máy chụp cắt lớp vi
tính, máy chụp cộng hưởng từ, máy chụp mạch não,... nhưng hình ảnh thường
khơng rõ, khơng sắc nét, gây khó khăn trong việc chẩn đốn bệnh. Mặc dù có sự hỗ
trợ của các thiết bị y tế với công nghệ ngày càng cao giúp các chun gia y tế phân
tích và xử lý thơng tin từ hình ảnh nhưng vấn đề đặt ra và cần phải giải quyết song
song đó là việc nâng cao chất lượng hình ảnh.
Trong hệ thống máy CT cơng đoạn tái tạo ảnh từ những dữ liệu của máy tính
đóng một vai trò rất quan trọng. Như ta đã biết mục tiêu của các thiết bị chuẩn đốn
hình ảnh là đưa ra hình ảnh của những vùng cần thăm khám để từ đó có thể đưa ra
những kết luận về bệnh lý. Như vậy hình ảnh càng chính xác, rõ nét thì cơng việc
1


chẩn đốn càng có hiệu quả cao. Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật thì
các thế hệ máy CT mới ra đời đã cải tiến được những hạn chế như về tốc độ quét và
tái tạo ảnh lớn hơn, độ phân giải của ảnh tốt hơn. Thời gian quét ngắn, giảm được
những nhiễu do những nhu động của cơ thể như thở, cử động. Điều này sẽ giúp cho
chúng ta có được hình ảnh tốt hơn và đặc biệt là giảm được liều lượng tia đối với
bệnh nhân.
Trong hệ thống thiết bị chẩn đốn hình ảnh thì máy CT là một trong những
thiết bị mới và hiện đại, với vai trị quan trọng như vậy việc tìm hiểu về máy CT là
rất quan trọng. Khi viết báo cáo này học viên đã cố gắng để hoàn thành để đạt được
những mục tiêu và định hướng nghiên cứu đề ra ban đầu, song điều kiện thời gian
và năng lực cịn hạn chế nên khơng tránh khỏi thiếu sót. Học viên mong nhận được
sự góp ý của thầy giáo hướng dẫn, thầy cô giáo để bài báo cáo của học viên được
hoàn chỉnh hơn.
1.2. Tổng quan về xử lý ảnh trong và ngoài nƣớc
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và cơng nghệ. So với nhiều

ngành khoa học khác thì nó khá mới mẻ và có tốc độ phát triển nhanh, kích thích
các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Trong các thơng tin con người thu nhận từ bên ngồi có đến hơn 80% là thu
nhận bằng mắt có nghĩa là dưới dạng ảnh. Vì vậy xử lý ảnh là một ngành khoa học
sẽ được phát triển mạnh và được áp dụng rộng rãi trong các ngành khoa học khác và
đời sống thực tiễn. Nhận dạng là một trong những phần quan trọng của xử lý ảnh và
cũng được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác như y tế, quốc phòng,
nghiên cứu.
Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm
nay. Nó là mơn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác.
Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín
hiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các
bộ lọc hữu hạn... Thứ hai, các cơng cụ tốn như Đại số tuyến tính, xác suất, thống

2


kê. Một số kiến thức cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng
được đề cập trong q trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng
ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh
báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề
nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh.
Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này
có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện
cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và
nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi
đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất
lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo
như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén

ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Những năm gần đây tình hình nghiên cứu về xử lý ảnh trong nước có thể kể
đến như:
Một số bài thí nghiệm mô phỏng ảnh y học [3], các tác giả đã đưa ra một nhóm
bài thí nghiệm mơ phỏng bao gồm ảnh X-quang, chụp cắt lớp, ảnh MRI và siêu âm
nhằm giúp sinh viên hiểu rõ hơn bản chất vật lý và phân tích một số vấn đề cơ bản
của xử lý ảnh y học. Chương trình được cung cấp mã nguồn mở tạo điều kiện cho
sinh viên có thể phát triển các đề án riêng và kích thích sự sáng tạo trong thiết kế
lập trình. Các bài thí nghiệm trên hỗ trợ hiệu quả việc giảng dạy môn học thiết bị
chẩn đốn hình ảnh y sinh trong điều kiện Việt nam do sự thiếu thốn phịng thí
nghiệm với các trang thiết bị đắt tiền trong lĩnh vực này.
Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên [5], tác giả đã hệ thống hoá
các phương pháp phát hiện biên. Đưa ra nhận xét, đánh giá các phương pháp phát
hiện biên và có lựa chọn phương pháp phù hợp với từng loại ảnh. Đặc biệt việc phát
hiện biên sử dụng phương pháp Wavelet và sự kết hợp giữa chúng đã phần nào đạt
kết quả tốt hơn trong việc phát hiện biên. Tuy nhiên tác giả chưa xây dựng được
3


một ứng dụng xử lý ảnh hoàn chỉnh dựa theo các phương pháp phát hiện biên đã
trình bày.
Nội suy ảnh và một số ứng dụng [6], trong nghiên cứu này tác giả sử dụng nội
suy để phóng to, bóp méo ảnh, quay ảnh, sinh ảnh trung gian cùng với các ứng dụng
của nó, hiện tượng răng cưa cũng như vỡ hạt trên hình ảnh được cải thiện khi thực
hiện nội suy, các hình ảnh trung gian được sinh ra tạo cho hình ảnh trở nên tự nhiên
như thực. Tác giả đã đưa ra hai ứng dụng thực sự của nội suy ảnh đó là: sinh ra hình
ảnh khuyết thiếu (hình ảnh trung gian), đưa vào một ảnh nguồn và một ảnh đích,
phương pháp nội suy khơng gian sẽ thực hiện nội suy ra các khung ảnh trung gian,
các khung ảnh này biến đổi liên tục tạo thành một file video, có thể chạy được file
video đó để quan sát quá trình sinh ảnh trung gian. Tuy nhiên, trong ứng dụng thứ

hai là nắn chỉnh một cuốn sách chỉ nói sơ lược và chưa cài đặt được ứng dụng nắn
chỉnh một cuốn sách.
Ứng dụng phép biến đổi wavelet trong xử lý ảnh [7], tác giả đưa ra được lý
thuyết tổng quan về xử lý ảnh, các phép biến đổi wavelet rời rạc, liên tục và các ứng
dụng của biến đổi wavelet trong giảm nhiễu nâng cao chất lượng ảnh. Đồng thời
cũng đã đưa ra chương trình mơ phỏng phương pháp chọn ngưỡng tối ưu đó là
phương pháp Bayes Shrink. Tuy nhiên tác giả cũng chỉ mới dùng lại ở việc nghiên
cứu để áp dụng cho ảnh 2D , chưa nghiên cứu phát triển lên ảnh màu 3D.
Tình hình nghiên cứu về xử lý ảnh ngồi nước có thể kể đến một số nghiên
cứu sau:
Image morphing technique [8], tác giả nghiên cứu một số kỹ thuật, thuật toán:
Mesh Warping, Feature Based Image Warping, Thin Plate Spline Based Image
Warping. Tác giả khảo sát các thuật toán khác nhau morphing và cung cấp các
phim hoạt hình với các thơng tin để thơng báo sự lựa chọn phù hợp theo nhu cầu cụ
thể của mình. Bài viết này đã xác định một vài thuộc tính dễ dàng so sánh, chẳng
hạn như chất lượng hiển thị của morphing, sự dễ dàng với các phim hoạt hình có thể
lựa chọn các điểm ảnh kiểm sốt và sự phức tạp tính tốn. Lưới morphing cho kết

4


quả tốt nhất trong số các thuật toán nêu trên nhưng nó địi hỏi một số lượng đáng kể
các nỗ lực làm phim hoạt hình trong việc lựa chọn các điểm ảnh kiểm soát.
Morphing Using Curves and Shape Interpolation Techniques [13], tác giả đã
trình bày một phương pháp để tính toán sự tương ứng ở mức độ điểm ảnh giữa hai
đường cong và một phương pháp để tạo ra các đường cong tính năng trung gian cho
việc tính tốn kỹ xảo. Thiết lập sự tương ứng giữa hai đường cong đầu vào, đã phát
triển một thuật toán tự động dựa trên giảm thiểu một hàm chi phí. Phương pháp này
có xu hướng thiết lập tương ứng giữa các khu vực tương tự trong hai đường cong.
Kết quả là quá trình xử lý tính năng kỹ thuật trở nên dễ dàng hơn. Đối với các tính

năng nội suy, tác giả đã phát triển một thuật tốn có sử dụng một đồ thị có hướng để
đại diện cho mối quan hệ giữa các đường cong tính năng. Đối với việc tính tốn nội
suy, sử dụng các kỹ thuật pha trộn cạnh góc. Từ kết quả thực nghiệm, các thuật toán
tạo ra một sự chuyển đổi trơn tru ngay cả khi người dùng chỉ định nhiều tính năng
khơng có liên quan. Tuy nhiên, tác giả chưa chứng minh được rằng các thuật tốn
có thể ngăn chặn các nút giao giữa các tính năng trong nội suy.
1.3. Tính cấp thiết của đề tài
Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học và
kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh ảnh thu được phần nhiều có chất
lượng không được như ý muốn. Đặc biệt đối với ảnh y học thường bị mờ do chụp
các bộ phận nằm sâu bên trong cơ thể bằng các thiết bị chuyên dụng như máy chụp
X- quang, máy chụp CT, máy siêu âm, máy nội soi….Chất lượng ảnh kém gây nên
nhiều khó khăn cho việc chẩn đốn bệnh của bác sĩ.
Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng lâm sàng và cận lâm
sàng. Việc chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị y tế chiếm vai
trị vơ cùng quan trọng. Điều này góp phần nâng cao tính chính xác, kịp thời và hiệu
quả trong chẩn đoán bệnh. Trong luận văn này học viên nghiên cứu một số phương
pháp nâng cao chất lượng hình ảnh, đặc biệt là một số thuật tốn tái tạo ảnh CT
nhằm nhiên cứu nâng cao chất lượng ảnh CT phục vụ trong cơng tác chẩn đốn
bệnh trong y tế.
5


1.4. Mục tiêu của đề tài
Hiện nay với nhu cầu chăm sóc sức khỏe của con người ngày càng nâng cao,
bên cạnh hệ thống các bệnh viện với đội ngũ y bác sỹ tận tình, hệ thống máy móc
trang thiết bị y tế ngày càng hiện đại thì chất lượng phục vụ và mức độ chính xác
trong thăm khám và chẩn đốn bệnh cũng được địi hỏi ở mức cao.
Đề tài “Nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng dụng trong máy CT ” là học viên
nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh, các biện pháp nâng cao chất lượng hình ảnh,

quan trọng nhất là tìm hiểu phương pháp tái tạo và một số thuật toán tái tạo ảnh CT
để có thể hiểu rõ hơn về lĩnh vực xử lý ảnh từ đó phân tích, đánh giá được hiệu quả
của một số thuật tốn tái tạo ảnh, nếu có thể sẽ cải tiến được thuật toán nhằm nâng
cao chất lượng hình ảnh CT phục vụ cho cơng tác chẩn đoán bệnh của các y bác sỹ.
1.5. Dự kiến kết quả đạt đƣợc
- Nghiên cứu, đánh giá hiệu quả của thuật toán FBP trong tái tạo ảnh CT.
- Xây dựng chương trình mơ phỏng thuật tốn trên matlab.
- Đánh giá ưu nhược điểm và hướng phát triển.

6


CHƢƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh
Quá trình xử lý ảnh là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả
mong muốn.

Hình 2.1. Quá trình xử lý ảnh
Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trị
quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính,
xử lý ảnh và đồ họa được phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong
cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quan trọng trong tương tác giữa
người và máy [1].
Xử lý ảnh là đối tượng nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy, là quá trình biến
đổi từ một ảnh ban đầu sang một ảnh mới với các đặc tính và tuân theo ý muốn của
người sử dụng. Xử lý ảnh có thể gồm q trình phân tích, phân lớp các đối tượng,
làm tăng chất lượng, phân đoạn và tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay quá trình biên
dịch các thơng tin hình ảnh của ảnh.
Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học
ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này

được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình. Xử
lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kĩ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã
hoá các ảnh tự nhiên.
Mục đích của xử lý ảnh gồm:
- Biến đổi ảnh, làm tăng chất lượng ảnh.
- Tự động nhận dạng, đoán nhận, đánh giá các nội dung của ảnh.

7


Hình 2.2. Các bước trong quá trình xử lý ảnh
 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua
camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25
dịng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD - Change Coupled Device) là
loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thường dùng là loại
qt dịng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ
thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)
 Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền
xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng
độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu
diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong
bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên
người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là
phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính
xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
 Biểu diễn ảnh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn)
cộng với mã liên kết với các vùng lân cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng
thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để
8


thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các
đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt
lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong
nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự
giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng
cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán
theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên
phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh
khác nhau. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mơ hình tốn học về ảnh được phân
theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
- Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa
học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng
văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người...
 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng
điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý
và phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa các phương pháp toán học người ta mong
muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong
các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con
người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.

 Mơ tả (biểu diễn ảnh)
Từ hình 2.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các
khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thơ, địi hỏi dung
lượng bộ nhớ cực lớn và khơng hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ.
Thông thường, các ảnh thơ đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá)
9


theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh như: biên ảnh vùng ảnh.
Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:
- Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
- Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
- Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
Biểu diễn bằng mã chạy
Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhị phân.
Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:
U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R
U( m, n) = 0 nếu (m, n) khơng thuộc R
Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n). Với cách biểu
diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1. Giả sử chúng
ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo các
chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mơ tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x,
y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc.
Biểu diễn bằng mã xích
Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một đường bất kỳ
được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếp được
gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm các đoạn. Các hướng có
thể chọn 4, 8, 12, 24,... mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân
thành mã của hướng.
Biểu diễn bằng mã tứ phân

Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng ảnh đầu
tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã đồng nhất
(chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và khơng chia
tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theo thủ tục trên cho
đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia thành các vùng con tạo
thành một cây phân chia các vùng đồng nhất.

10


Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong thực tế, các
quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc
điểm ứng dụng.

Hình 2.3. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thơng tin giữa các khối
Trong sơ đồ trên ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các
hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể
bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào
đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới
khâu trích chọn đặc trưng. Hình 1.2 cũng chia các nhánh song song như: nâng cao
chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ
tương phản, lọc nhiễu) hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được
bị méo) v.v.
2.2. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
2.2.1. Một số khái niệm cơ bản
Ảnh và điểm ảnh
Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (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. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử

ảnh. Ảnh là một tập hợp các điểm ảnh [4].

11


Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) 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.
Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ
xám của nó. 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 thơng thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức
256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn
mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28=256 mức, tức là từ 0 đến 255).
- Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức
xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
- Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mơ tả 21
mức khác nhau. Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.
- Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên
thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị
màu: 28*3=224 ≈ 16,7 triệu màu.
- Ảnh số: Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả
ảnh gần với ảnh thật.
2.2.2. Nắn chỉnh biến dạng
Ảnh thu nhận thường bị biến dạng do các thiết bị quang học và điện tử [4]. Để
khắc phục người ta thường sử dụng các phép chiếu, các phép chiếu thường được
xây dựng trên tập các điểm điều khiển.

Giả sử (Pi , Pi’)i = 1, n có n các tập điều khiển
Tìm hàm f: Pi 
 f(Pi) sao cho
n

 || f ( P )  P ||
'

i 1

i

i

2

 min

12


Giả sử ảnh bị biến đổi chỉ bao gồm: Tịnh tiến, quay, tỷ lệ, biến dạng bậc nhất
tuyến tính. Khi đó hàm f có dạng:
f(x,y) = (aix+b1y+c1, a2x + b2y + c2)

(2.1)

Ta có:
n

2

n

   ( f ( Pi )  Pi ' )   (ai xi  bi yi  ci  xi' )2  (a2 xi  b2 yi  c2  yi' )2 
i 1

(2.2)

i

Để cho   min
 
 a  0
 1
n
n
n

 n
2
'

 a1 xi   b1 xi yi   c1 xi   xi xi
i 1
i 1
i

 i 1
n

n
n
n
 

2
'

0

a
x
y

b
y

c
y


 1 i i  1 i  1 1  yi xi
i 1
i 1
i 1
 b1
 i 1
n
n
n



2
'

 a1 xi   b1 yi  nc1   xi
i 1
i 1
 i 1

 
0

 c1

Giải phương trình tuyến tính tìm được a1, b1, c1
Tương tự tìm được a2, b2, c2.
 Xác định được hàm f

Hình 2.4. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn
13

(2.3)


2.2.3. Khử nhiễu
Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh [4]:
- Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi.
- Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân khắc phục bằng các phép lọc.
2.2.4. Chỉnh mức xám

Nhằm khắc phục tính khơng đồng đều của hệ thống gây ra, thơng thường có
2 hướng tiếp cận [4]:
- Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành
một bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng. Ứng
dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng.
- Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ
thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.
2.2.5. Nhận dạng
Nhận dạng tự động (automatic recognition), mơ tả đối tượng, phân loại và
phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, được ứng dụng
trong nhiều ngành khoa học khác nhau [4]. Tuy nhiên, một câu hỏi đặt ra là: mẫu là
gì? Watanabe, một trong những người đi đầu trong lĩnh vực này đã định nghĩa:
“Ngược lại với hỗn loạn , mẫu là một thực thể , được xác định một cách ang áng và
có thể gán cho nó một tên gọi nào đó”. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân tay, ảnh của
một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khuôn mặt người hoặc một ký đồ tín hiệu
tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại mẫu đó có thể:
Hoặc phân loại có mẫu, chẳng hạn phân tích phân biệt, trong đó mẫu đầu vào
được định danh như một thành phần của một lớp đã xác định.
Hoặc phân loại không có mẫu trong đó các mẫu được gán vào các lớp khác
nhau dựa trên một tiêu chuẩn đồng dạng nào đó. Các lớp này cho đến thời điểm
phân loại vẫn chưa biết hay chưa được định danh.
Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chủ
yếu sau đây:
- Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý.
14


- Biểu diễn dữ liệu.
- Nhận dạng, ra quyết định.
Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:

- Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn.
- Phân loại thống kê.
- Đối sánh cấu trúc.
- Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo.
Trong các ứng dụng rõ ràng là khơng thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn lẻ
để phân loại “tối ưu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phương pháp và cách
tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sử dụng khi
nhận dạng và nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các hệ thống
lai (hybrid system) bao gồm nhiều mơ hình kết hợp.
Việc giải quyết bài tốn nhận dạng trong những ứng dụng mới, nảy sinh trong
cuộc sống không chỉ tạo ra những thách thức về thuật giải, mà còn đặt ra những yêu
cầu về tốc độ tính tốn. Đặc điểm chung của tất cả những ứng dụng đó là những đặc
điểm đặc trưng cần thiết thường là nhiều, không thể do chuyên gia đề xuất, mà phải
được trích chọn dựa trên các thủ tục phân tích dữ liệu.
2.3. Thu nhận và biểu diễn ảnh
2.3.1. Các thiết bị thu nhận ảnh
2.3.1.1. Bộ cảm biến ảnh
Máy chụp ảnh, camera có thể ghi lại hình ảnh (phim trong máy chụp, vidicon
trong camera truyền hình) [1]. Có nhiều loại máy cảm biến (Sensor) làm việc với
ánh sáng nhìn thấy và hồng ngoại như: Micro Densitometers, Image Dissector,
Camera Divicon, linh kiện quang điện bằng bán dẫn. Các loại cảm biến bằng chụp
ảnh phải số hoá là phim âm bản hoặc chụp ảnh. Camera divicon và linh kiện bán
dẫn quang điện có thể cho ảnh ghi trên băng từ có thể số hoá. Trong Micro
Densitometer phim và ảnh chụp được gắn trên mặt phẳng hoặc cuốn quang trống.
Việc quét ảnh thông qua tia sáng (ví dụ tia Laser) trên ảnh đồng thời dịch chuyển

15


mặt phim hoặc quang trống tương đối theo tia sáng. Trường hợp dùng phim, tia

sáng đi qua phim.
Thiết bị nhận ảnh
Chức năng của thiết bị này là số hóa một băng tần số cơ bản của tớn hiệu
truyền hình cung cấp từ một camera, hoặc từ một đầu máy VCR. Ảnh số sau đó
được lưu trữ trong bộ đệm chính. Bộ đệm này có khả năng được địa chỉ hóa (nhờ
một PC) đến từng điểm bằng phần mềm. Thông thường thiết bị này có nhiều
chương trình con điều khiển để có thể lập trình được thơng qua ngơn ngữ C. Khi
mua một thiết cần chú ý các điểm sau:
- Thiết bị có khả năng số hóa ảnh ít nhất 8 bit (256 mức xám) và ảnh thu được
phải có kích thước ít nhất là 512 x 512 điểm hoặc hơn.
- Thiết bị phải chứa một bộ đệm ảnh để lưu trữ một hoặc nhiều ảnh có độ phân
giải 512 x 512 điểm ảnh.
- Thiết bị phải được kèm một bộ đầy đủ thư viện các chương trình con có khả
năng giao diện với các chương trình C viết bằng Turbo C hoặc Microsoft C.
- Sổ tay hướng dẫn sử dụng phải được kèm theo, gồm cả dạng chứa trên đĩa và
khi in.
Một số thiết bị cho phép tuỳ chọn sử dụng cả hai chế độ văn bản và đồ hoạ
trên cùng một màn hình hoặc hai màn hình riêng biệt. Mặc dù chi tiết này là khơng
cần thiết, nhưng nó sẽ rất có giá trị trong trường hợp bị giới hạn về khơng gian lắp
đặt hoặc khả năng tài chính.
Camera
Tổng quát có hai kiểu camera: kiểu camera dùng đèn chân không và kiểu
camera chỉ dùng bán dẫn. Đặc biệt là trong lĩnh vực này, camera bán dẫn thường
hay được dùng hơn camera đèn chân không. Camera bán dẫn cũng được gọi là
CCD camera do dùng các thanh ghi dịch đặc biệt gọi là thiết bị gộp (Charge Coupled Devices - CCDs). Các CCD này chuyển các tín hiệu ảnh sang từ bộ cảm
nhận ánh sáng bổ trợ ở phía trước camera thành các tín hiệu điện mà sau đó được
mã hóa thành tín hiệu TV. Loại camera chất lượng cao cho tín hiệu ít nhiễu và có
16

độ nhậy cao với ánh sáng. Khi chọn camera cần chú ý đến các thấu kính từ 18mm
đến 108 mm.
Màn hình video.
Một số nhà sản xuất ( Sony) sản xuất các loại màn hình đen trắng chất lượng
cao. Nên sử dụng loại màn hình chất lượng cao, vì màn hình chất lượng thấp có thể
làm bạn nhầm lẫn kết quả. Một màn hình 9 inch là đủ cho yêu cầu làm việc. Để hiển
thị ảnh màu, nên dùng một màn hình đa hệ.
Máy tính
Cần có một máy tính P4 hoặc cấu hình cao hơn. Để chắc chắn, các máy này
phải có sẵn các khe cắm cho phần xử lý ảnh. Các chương trình thiết kế và lọc ảnh
có thể chạy trên bất kỳ hệ thống nào. Các chương trình con hiển thị ảnh dựng vỉ
mạch VGA và có sẵn trên đĩa kèm theo. Các chương trình con hiển thị ảnh cũng hỗ
trợ cho hầu hết các vi mạch SVGA.
2.3.1.2. Hệ tọa độ màu
Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE (Commission Internationale
d’Eclairage) đưa ra một số chuẩn để biểu diễn màu [1]. Các hệ này có các chuẩn
riêng. Hệ chuẩn màu CIE-RGB dùng 3 màu cơ bản R, G, B và ký hiệu RGBCIE để
phân biệt với các chuẩn khác. Như đã nêu trên, một màu là tổ hợp của các màu cơ
bản theo một tỷ lệ nào đó. Như vậy, mỗi pixel ảnh màu ký hiệu Px được viết: (T:
trong công thức dưới đây là ký hiệu chuyển vị).
P = [red, green, blue]
Người ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng với hệ tọa độ x-y-z) để
biểu diễn màu như sau:

17