Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------

TRẦN VIỆT QUỐC

NHẬN DẠNG MÃ VẠCH DÙNG XỬ LÝ ẢNH

Chuyên ngành : Kỹ Thuật Điện Tử.
Mã số: 60 52 70

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012


Cơng trình được hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. ĐỖ HỒNG TUẤN
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS. LÊ CHÍ THƠNG
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. TRƯƠNG QUANG VINH
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM
ngày 26 tháng 12 năm 2012.

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

1. Chủ tịch hội đồng: PGS. TS. PHẠM HỒNG LIÊN
2. Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN
3. Cán bộ chấm nhận xét 1: TS. LÊ CHÍ THƠNG
4. Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. TRƯƠNG QUANG VINH
5. Thư ký hội đồng: TS. HOÀNG TRANG

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc
---oOo---

----------------

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên: . . . Trần Việt Quốc . . . . . . . . . . . . . . . .MSHV: 11140050……
Ngày, tháng, năm sinh : . . .25/10/1982 . . . . . . . . . . . . . . . . Nơi sinh : Ninh Thuận…
Chuyên ngành : . . . . . .Kỹ thuật điện tử . . . . . . . . . . . . . . . .Mã số: . .605270 ……. .

I- TÊN ĐỀ TÀI: . . .Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . .
II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG LUẬN VĂN:
- Tìm hiểu các phương pháp phân đoạn ảnh.
- Tìm hiểu lý thuyết về mã vạch.
- Tìm hiểu và đưa ra phương pháp định vị & giải mã mã vạch.
- Viết phần mềm nhận dạng mã vạch.
- Đánh giá kết quả phần mềm, kết luận và kiến nghị.
III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: . . 07/2011….. . .
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: . . . 12/2012. . . .. . . . . . . .
V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi đầy đủ học hàm, học vị ): . . . . . . . . …. . . . . . . .
. . . .. . . . . ………………………... TS. Đỗ Hồng Tuấn. . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . .
Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông
qua.
Tp. HCM, ngày . . . . . tháng . . . .năm 2012
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký)

(Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
(Họ tên và chữ ký)


LỜI CẢM ƠN
Xin gởi đến TS. Đỗ Hồng Tuấn lời cảm ơn chân thành, sự trân trọng và lòng
biết ơn sâu sắc vì đã hướng dẫn em chu đáo và nhiệt tình. Thầy đã dẫn dắt, tạo cho
em cách tư duy và làm việc một cách khoa học, hướng đến các đề tài khoa học

mới mẽ và tiếp cận với các công nghệ hiện đại.
Em xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô trong khoa Điện – Điện tử chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử đã hết lòng dạy dỗ và truyền đạt những kiến thức vô
cùng quý báu.
Con xin gởi đến ba mẹ lịng kính trọng và biết ơn sâu sắc nhất. Ba mẹ đã
nuôi nấng, dạy dỗ con nên người và là chỗ dựa tinh thần vững chắc cho con trong
suốt thời gian qua cũng như trong cuộc đời. Đồng thời xin cảm ơn các bạn học cũng
như bạn đồng nghiệp đã giúp đỡ tôi trong suốt thời gian qua.
Do kiến thức cịn có hạn và chưa trải nghiệm thực tế nhiều nên chắc chắn
trong quá trình thực hiện đề tài luận văn tốt nghiệp này em còn những thiếu sót. Em
rất mong nhận được sự góp ý của các Quý Thầy Cô và bạn bè để giúp em hoàn
thiện hơn kiến thức cũng như vững bước trong quá trình làm việc sau này.
Xin chân thành cảm ơn!
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2012
Học viên

Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Mã vạch là rất phổ biến và được nhìn thấy trên hầu hết các sản phẩm tiêu dùng.
Mã vạch cung cấp chính xác và nhanh chóng dữ liệu lưu trữ mà đã được nhập liệu
trước đó trên một hệ thống máy tính. Bằng cách này giá cả và thơng tin sản phẩm có
thể đọc được rất nhanh. Có nhiều loại mã vạch một chiều khác nhau như EAN8,
EAN13, EAN128, UPC-A, UPC-E, v.v… Nhưng chủ yếu các mã vạch này bao gồm
các đường thẳng song song với nhau dày hay mỏng trong một khung hình chữ nhật
mà thôi.

Theo truyền thống một đầu đọc mã vạch bằng tia laser là cách để đọc mã vạch.
Tuy nhiên trong thời gian gần đây hệ thống đọc mã vạch dựa trên xử lý hình ảnh đã
bắt đầu được triển khai và vượt trội hơn khi cung cấp nhiều thông tin hơn là đọc mã
vạch bằng tia laser tại cùng một thời điểm [1]. Ngày nay việc sử dụng các thiết bị
kỹ thuật số cá nhân (PDA) và điện thoại di động (MP) đang trở nên ngày càng phổ
biến rộng rãi. Chúng có thể được sử dụng để truy cập internet, chụp ảnh và quay
video. Vì vậy người tiêu dùng hoặc người sử dụng có thể chụp một hình ảnh của
một mã vạch bằng cách sử dụng PDA/MP. Rồi sau đó hình ảnh chụp được ấy sẽ
được một phần mềm giải mã hình ảnh mã vạch nhằm biết được những thơng tin
chứa đựng bên trong mã vạch.
Đề tài này tập trung vào việc nhận dạng mã vạch từ hình ảnh của sản phẩm có
dán tem mã vạch, được chụp từ các máy ảnh kỹ thuật số. Bước đầu tiên trong việc
nhận dạng dữ liệu mã vạch là phải định vị được vị trí mã vạch. Để giải quyết bài
tốn này, tơi đã dùng phép biến đổi và xấp xỉ Hough nhanh. Vị trí và hướng của mã
vạch được xác định bằng phương pháp này. Để giải mã được dữ liệu mã vạch tơi đã
dùng cách qt hàng tại vị trí và hướng của mã vạch đã được xác định ở bước trước.
Tuy nhiên để các dữ liệu mã vạch có thể được đọc đúng và chính xác thì địi hỏi độ
phân giải hình ảnh đủ cao. Trong đề tài này chất lượng hình ảnh được cải thiện bằng
phương pháp làm mượt B-Spline và kỹ thuật siêu phân giải. Sau đó dữ liệu mã vạch
được giải mã thơng qua bộ lọc thích nghi.

Trang 1

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan nội dung trong luận văn này là do tôi học hỏi, vận dụng,
viết và hiệu chỉnh lại nhằm đạt kết quả tốt hơn mà các tác giả đi trước đã trình bày,
các kết quả mơ phỏng, chương trình phần mềm trong đề tài đều là chân thực không
trùng lắp với bất kỳ công trình nghiên cứu nào trước đây. Các tài liệu tham khảo,
nội dung, ý tưởng của các tác giả khác được tơi trích dẫn, biên dịch lại, các chú
thích nguồn thu thập chính xác và rõ ràng để giới thiệu, trình bày về mặt lý thuyết
và từ những lý thuyết, ý tưởng đó để làm nền tảng cho tơi thực tế hóa những ý
tưởng, phương pháp đó bằng cách xây dựng lên một phần mềm nhận dạng mã vạch
theo như tên đề tài luận văn đã nêu.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2012.

Trần Việt Quốc

Trang 2

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

MỤC LỤC
Trang
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................5
DANH SÁCH CÁC BẢNG ........................................................................................6
DANH SÁCH CÁC HÌNH .........................................................................................7
CHƯƠNG 1 ..............................................................................................................11
MỞ ĐẦU ...............................................................................................................11

1.1. Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài .......................................................11
1.2. Ý nghĩa của đề tài .......................................................................................12
1.3. Mục tiêu của đề tài......................................................................................13
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài..............................................13
1.4.1.

Đối tượng nghiên cứu......................................................................13

1.4.2.

Phạm vi của đề tài ...........................................................................14

1.5.

Nội dung các chương ..........................................................................15

CHƯƠNG 2 ..............................................................................................................17
XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG NHẬN DẠNG MÃ VẠCH ..................................17
2.1. Định vị mã vạch..........................................................................................18
2.2. Giải mã mã vạch .........................................................................................19
CHƯƠNG 3 ..............................................................................................................21
PHÂN ĐOẠN ẢNH ..............................................................................................21
3.1. Biến đổi Hough...........................................................................................22
3.2. Biến đổi Hough nhanh ................................................................................23
3.3. Xấp xỉ biến đổi Hough nhanh.....................................................................24
3.4. Cơ sở Splines (B-Spline) ............................................................................26
CHƯƠNG 4 ..............................................................................................................29
ĐỊNH VỊ MÃ VẠCH BẰNG PHÂN ĐOẠN ẢNH .............................................29
4.1. Định vị mã vạch thông qua FHT ................................................................31
4.2. Định vị mã vạch thông qua FHTA .............................................................36

Trang 3

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

4.3. Kết quả mô phỏng và so sánh giữa FHT và FHTA ....................................41
CHƯƠNG 5 ..............................................................................................................54
GIẢI MÃ MÃ VẠCH ...........................................................................................54
5.1 Những kiến thức, vấn đề cơ bản của mã vạch .............................................54
5.1.1 Cấu trúc của EAN - 13:.........................................................................54
5.1.2 Cấu trúc của EAN - 8:...........................................................................58
5.1.3 Cấu trúc của UPC (Universal Product Code) ......................................59
5.1.4 Cấu trúc của Code 39 ...........................................................................67
5.1.5 Cấu trúc của Interleaved 2 of 5 ............................................................75
5.1.6 Cấu trúc của Mã Data Matrix...............................................................76
5.2 Nêu vấn đề ...................................................................................................82
5.3 Kỹ thuật giải mã...........................................................................................83
5.3.1 Xấp xỉ hình ảnh bằng làm mượt B-Spline ............................................83
5.3.2 Áp dụng phương pháp làm mượt B-Spline để quét hàng mã vạch.......84
5.3.3 Ước lượng những vị trí đỉnh .................................................................85
5.3.4 Kỹ thuật siêu phân giải làm hiện rõ mã vạch........................................87
5.3.5 Bộ lọc thích nghi ...................................................................................90
5.4 Kết quả mô phỏng........................................................................................92
CHƯƠNG 6 ..............................................................................................................97
KẾT HỢP GIỮA ĐỊNH VỊ VÀ GIẢI MÃ MÃ VẠCH .......................................97

6.1. Kết quả mô phỏng.......................................................................................97
6.2 Kết quả nhận dạng mã vạch của phần mềm đọc mã vạch .........................101
CHƯƠNG 7 ............................................................................................................108
KẾT LUẬN .........................................................................................................108
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................110
PHỤ LỤC................................................................................................................112
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG.....................................................................................115

Trang 4

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
PDA - Personal Digital Assistance
MP - Mobile Phone
HT - Hough Transform
FHT - Fast Hough Transform
B-Spline - Basis Spline
FHTA - Fast Hough Transform Approximation
SNR - Signal to Noise Ratio
RSS - Residual Sum Squares

Trang 5

HVTH: Trần Việt Quốc

Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 1. Tám hướng và cách đánh nhãn tương ứng. .................................................26
Bảng 2. Thời gian thực thi của FHT .........................................................................36
Bảng 3. Thời gian thực thi của FHTA ......................................................................41
Bảng 4. Trật tự các kí số phía bên trái tùy vào kí số bắt đầu. ...................................56
Bảng 5. Giá trị các kí số được biểu diễn thơng qua số nhị phân...............................57
Bảng 6. Tất cả các giá trị giải mã của hình ảnh mã vạch 1.......................................94
Bảng 7. Tất cả các giá trị giải mã của hình ảnh mã vạch 2.......................................95
Bảng 8. Tất cả các giá trị giải mã của hình ảnh mã vạch 3.......................................96

Trang 6

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 1. Sơ đồ khối của phương pháp nhận dạng mã vạch........................................15
Hình 2. Sơ đồ khối của phương pháp định vị mã vạch.............................................18
Hình 3. a) Khơng gian ảnh, b) Khơng gian tham số .................................................22
Hình 4. a) Khơng gian ảnh, b) Khơng gian tham số. ................................................24

Hình 5. a) Đường thẳng 30°, b) Đánh nhãn cho đường thẳng 30° ...........................25
c) Đường thẳng 120°, d) Đánh nhãn cho đường thẳng 120°.....................................25
Hình 6. Mặt nạ 9 x 9 a) 8 đường thẳng, b) Đánh nhãn cho 8 đường thẳng ..............26
Hình 7. Trình tự định vị mã vạch..............................................................................30
Hình 8. a) Hình ảnh ngõ vào 282x358, b) Hình ảnh phát hiện cạnh ........................30
Hình 9. a) Hình ảnh ngõ vào 1224x1632 b) Hình ảnh phát hiện cạnh .....................31
Hình 10. Sơ đồ giải thuật FHT..................................................................................32
Hình 11.Mơ phỏng hình ảnh 1 ..................................................................................34
a) Kết quả FHT b) Định vị mã vạch..........................................................................34
c) Phép phân tích hình thái nhị phân co ảnh d) nở ảnh .............................................34
e) Phép chiếu theo chiều dọc f) Phép chiếu theo chiều ngang..................................34
Hình 12. Mơ phỏng hình ảnh 2 .................................................................................35
a) Kết quả FHT b) Định vị mã vạch..........................................................................35
c) Phép phân tích hình thái nhị phân co ảnh d) nở ảnh .............................................35
e) Phép chiếu theo chiều dọc f) Phép chiếu theo chiều ngang..................................35
Hình 13. Sơ đồ giải thuật FHTA ...............................................................................37
Hình 14.Mơ phỏng hình ảnh 1 ..................................................................................39
a) Kết quả FHTA b) Định vị mã vạch.......................................................................39

Trang 7

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

c) Phép phân tích hình thái nhị phân đóng d) mở .....................................................39
e) Phép chiếu theo chiều dọc f) Phép chiếu theo chiều ngang..................................39

Hình 15.Mơ phỏng hình ảnh 2 ..................................................................................40
a) Kết quả FHTA b) Định vị mã vạch.......................................................................40
c) Phép phân tích hình thái nhị phân đóng d) mở .....................................................40
e) Phép chiếu theo chiều dọc f) Phép chiếu theo chiều ngang..................................40
Hình 16. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN13.........................................................42
Hình 17. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch Code 25. ......................................................43
Hình 18. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch Code 128. ....................................................44
Hình 19. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN8...........................................................45
Hình 20. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN13.........................................................46
Hình 21. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN13.........................................................47
Hình 22. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN13.........................................................48
Hình 23. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch Code 39. ......................................................49
Hình 24. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch EAN13.........................................................50
Hình 25. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch UPC. ............................................................51
Hình 26. Mơ phỏng hình ảnh mã vạch UPC, Code 25, EAN13. ..............................52
Hình 27. Mơ phỏng 6 hình ảnh mã vạch EAN13......................................................53
Hình 28. Chuẩn mã vạch EAN13..............................................................................55
Hình 29. Chi tiết hóa dữ liệu mã vạch thơng qua số nhị phân ..................................57
Hình 30. a) Hình ảnh mã vạch b) Định vị mã vạch ..................................................82
c) 10 hàng quét từ vùng được xác định.....................................................................82
Hình 31. a) Hàng quét 1-D b) Kết quả làm mượt B-spline (λ = 0,5)........................85
c) Sai số giữa hàng quét và dữ liệu sau làm mượt B-spline......................................85
Trang 8

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

Hình 32. a) Một hàng quét mã vạch b) Đạo hàm của hàng quét...............................86
Hình 33. Dải ngưỡng.................................................................................................87
Hình 34. Cấu trúc của fs(x,y).....................................................................................88
Hình 35. Sự tương quan giữa kí số và khoảng chia bên trong..................................91
Trục đứng: mức giá trị trong tầm [-1,1],...................................................................91
Trục ngang: biểu diễn chiều dài của một kí số. ........................................................91
Hình 36. Hình ảnh giải mã 1. ....................................................................................92
Hình 37. Hình ảnh giải mã 2. ....................................................................................92
Hình 39. Giải mã hình ảnh 1. a) Hình ảnh mã vạch b) Hàng quét mã vạch .............93
c) Làm mượt dữ liệu d) Kết quả phép làm mượt và xác định dải ngưỡng...............93
Hình 40. Kết quả sau khi áp dụng kỹ thuật siêu phân giải cho hình ảnh 1...............94
Hình 41. a) Hàng quét mã vạch.................................................................................95
b) Kết quả sau khi áp dụng kỹ thuật siêu phân giải cho hình ảnh mã vạch 2. ..........95
Hình 42. a) Hàng quét mã vạch.................................................................................96
b) Kết quả sau khi áp dụng kỹ thuật siêu phân giải cho hình ảnh mã vạch 3. ..........96
Hình 43. a-b)Hình ảnh kích thước 352x288, c-d) Kết quả định vị. ..........................98
Hình 44. a-b)Hình ảnh kích thước 1632x1224, c-d) Kết quả định vị. ......................99
Hình 45. Hình ảnh có giá trị SNR thấp, khoảng cách giữa các mã vạch và máy ảnh
kỹ thuật số quá xa, hình ảnh bị biến dạng cao, độ phân giải thấp, q nhịe, mờ
khơng đọc được. ......................................................................................................100
Hình 46. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch Code 25.........................................102
Hình 47. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch Code 128.......................................102
Hình 48. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch EAN 8...........................................103
Hình 49. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch EAN 13.........................................103

Trang 9

HVTH: Trần Việt Quốc

Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

Hình 50. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch EAN 13.........................................104
Hình 51. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch EAN 13.........................................104
Hình 52. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch Code 39.........................................105
Hình 53. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch EAN 13.........................................105
Hình 54. Kết quả nhận diện hình ảnh mã vạch UPC-A. .........................................106
Hình 55. Kết quả nhận diện 3 hình ảnh mã vạch UPC-A, Code 25, EAN-13. .......106
Hình 56. Kết quả nhận diện 6 hình ảnh mã vạch EAN-13. ....................................107

Trang 10

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

CHƯƠNG 1

MỞ ĐẦU
1.1. Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài
Trong tiến trình hội nhập kinh tế Quốc tế hiện nay ngoài những vấn đề về
năng suất, chất lượng của hàng hố thì vấn đề tiêu thụ sản phẩm đặc biệt quan
trọng. Những năm gần đây một số doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Ninh Thuận nơi
tôi sinh sống đã chuyển hướng sản xuất kinh doanh sang một số ngành nghề mới,

xây dựng hạ tầng, mua sắm thiết bị để đầu tư vào các lĩnh vực như: Chế biến rượu
nho, sản xuất bao bì để xuất khẩu, chế biến đồ gỗ, hàng thủ công mỹ nghệ… tuy
nhiên một số vấn đề như bao bì, nhãn hiệu, mã số mã vạch của hàng hoá chưa được
quan tâm đúng mức nên việc quản lý và tiêu thụ sản phẩm cịn gặp nhiều khó khăn.
Để tạo thuận lợi và nâng cao năng suất, hiệu quả trong bán hàng và quản lý
kho người ta thường in trên hàng hoá một loại mã hiệu đặc biệt gọi là mã số mã
vạch (MSMV) của hàng hoá. Mã số, mã vạch của hàng hoá bao gồm hai phần: mã
số của hàng hoá và mã vạch là phần thể hiện mã số bằng vạch để cho máy đọc.
Công nghệ mã số mã vạch là một trong những công nghệ nhận dạng tự động các đối
tượng là vật phẩm, dịch vụ, tổ chức v.v..., dựa trên việc ấn định một mã (số hoặc
chữ - số) cho đối tượng cần phân định, sau đó thể hiện mã đó dưới dạng các vạch để
thiết bị đọc (máy quét) có thể đọc được và nhận biết được đối tượng đó.
Cơng nghệ MSMV đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của đời sống
kinh tế, xã hội như sản xuất, kinh doanh, dịch vụ và các hoạt động quản lý, đặc biệt
trong thương mại, hàng không, bưu điện, y tế và vận chuyển, giao nhận hàng hoá
v.v. Quy mô ứng dụng được thực hiện ở các cấp độ khác nhau như cơ sở, ngành,
quốc gia, khu vực và trên phạm vi tồn cầu.
Mã số của hàng hố là một dãy con số dùng để phân định hàng hoá, áp dụng
trong q trình ln chuyển hàng hố từ người sản xuất, qua bán buôn, lưu kho,
phân phối, bán lẻ tới người tiêu dùng. Nếu thẻ căn cước giúp ta phân biệt người này

Trang 11

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

với người khác thì mã số hàng hố là “thẻ căn cước” của hàng hoá, giúp ta phân biệt
được nhanh chóng và chính xác các loại hàng hố khác nhau.
Ngày nay ta có thể dễ dàng tìm thấy mã vạch trên các bao bì sản phẩm trong
cuộc sống hàng ngày. Sự xuất hiện của mã vạch trở nên phổ biến và quen thuộc với
người tiêu dùng chứng tỏ các cơng nghệ hỗ trợ qui trình đọc mã vạch cũng phải
phát triển đủ mạnh để có thể đáp ứng được yêu cầu sử dụng. Mã vạch có thể được
đọc bởi các máy quét quang học cũng có thể được quét từ hình ảnh bằng các phần
mềm xử lý chuyên biệt. Hiện nay máy quét quang học (Barcode Scanner) được ứng
dụng rộng rãi bởi sự phức hợp của nó với mọi trường làm việc cũng như loại sản
phẩm sử dụng mó vạch.
Tuy nhiên phương pháp sử dụng máy quét mã vạch cũng có những ưu nhược
điểm riêng. Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là tính tiện dụng, nhận dạng
nhanh với độ chính xác cao. Nhược điểm của nó là đòi hỏi về trang thiết bị cùng các
phụ kiện đi kèm thường khơng gọn nhẹ và khơng mang tính khả chuyển ở khoảng
cách lớn cũng như yêu cầu về chất lượng mã vạch phải tương đối tốt.
Một câu hỏi đặt ra là trong những trường hợp người dùng khơng có sẵn các
thiết bị quét mã vạch trong tay, họ chỉ có thể chụp ảnh của mã vạch mà muốn biết
tất cả các thơng tin liên quan đến sản phẩm có mã vạch đó thì phải đáp ứng u cầu
này như thế nào? Và liệu phương pháp nào có khả năng nhận ra mã vạch khi mã
vạch đó được chụp thành ảnh? Mở rộng hơn nữa là làm cách nào để trong một lần
xử lý có thể nhận diện ra nhiều mã vạch để rút ngắn thời gian làm việc, nâng cao
năng suất lao động và hiệu quả công việc? Câu trả lời đó là dùng phầm mềm xử lý
ảnh để nhận dạng mã vạch.
1.2. Ý nghĩa của đề tài
Các loại máy quét, máy đọc barcode là cả 1 ngành công nghệ được chế tạo
cho nhiều mục đích, nhiều ứng dụng khác nhau nhằm phục vụ cho con người tốt
hơn trong các vấn đề về quản lý nói chung. Tuy nhiên việc dùng xử lý ảnh để nhận
diện sẽ rất linh hoạt, hiệu quả, tốn ít chi phí đầu tư cho mỗi ứng dụng hơn. Do đó

Trang 12

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

nếu đề tài này được thực hiện thành công sẽ là một công cụ rất tốt và mạnh để trợ
giúp cho con người hồn thành cơng việc quản lý của mình, đem lại lợi ích kinh tế,
đồng thời giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả làm việc rất nhiều.
1.3. Mục tiêu của đề tài
Nhận dạng được mã vạch ở trong một hình ảnh chụp được từ camera, hình
ảnh scan…cụ thể nào đó. Mục tiêu đặt ra của đề tài sẽ phải: nhận diện ra được mã
vạch 1D thông dụng, đọc được giá trị mã vạch và xác định được vị trí mã vạch
trong hình ảnh đầu vào đơn giản chỉ có một mã vạch. Sau đó phát triển thêm một
bước là bài tốn có nhiều mã vạch 1D khác chủng loại, nằm nghiêng, nằm đứng bất
kỳ trong hình ảnh. Cơng việc đặt ra là phải xác định và nhận diện được các chủng
loại mã vạch đó. Sau cùng là mở rộng bài toán phức tạp hơn nữa là hình ảnh mã
vạch lẫn với hình ảnh các chíp trong board mạch trên một dây chuyền sản xuất (nền
của hình ảnh phức tạp). Bài tốn sẽ phải phân biệt hình ảnh chíp với hình ảnh mã
vạch và tiến hành tách, nhận diện rồi cho ra kết quả giá mã vạch tương ứng.
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài
1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
Mã vạch gồm nhiều chủng lọai khác nhau. Tùy theo dung lượng thông tin, dạng
thức thơng tin được mã hóa cũng như mục đích sử dụng mà người ta chia ra làm rất
nhiều lọai, trong đó các dạng thơng dụng trên thị trường mà ta thấy gồm UPC,
EAN, Code 39, Interleaved 2 of 5, Codabar và Code 128. Ngoài ra, trong 1 số loại
mã vạch người ta còn phát triển làm nhiều Version khác nhau, có mục đích sử dụng
khác nhau, thí dụ UPC có các version là UPC-A, UPC-B, UPC-C, UPC-D và UPCE; EAN có các version EAN-8, EAN-13, EAN-14, Code 128 gồm Code 128 Auto,

Code 128-A, Code 128-B, Code 128-C. Người dùng mã vạch ngày càng quan tâm
đến mã vạch 2 chiều (2D Barcode) vì nhận ra những đặc tính độc đáo của nó khơng
có mặt trong các ký hiệu tuyến tính truyền thống. Ký hiệu 2 chiều nhằm vào hai ứng
dụng chính:

Trang 13

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

- Sử dụng trên các món hàng nhỏ: Nếu in mã vạch tuyến tính, tức là các lọai mã
vạch 1D thơng dụng, trên các món hàng nhỏ thì thường gặp trở ngại về kích thước
của mã vạch vẫn cịn quá lớn so với các món hàng cực nhỏ. Với sự phát triển của
mã vạch 2 chiều người ta có thể in mã vạch nhỏ đến mức có thể đặt ngay trên món
hàng có kích thước rất nhỏ. Nội dung thơng tin: Cơng nghệ 2 chiều cho phép mã
hóa 1 lượng lớn thơng tin trong một diện tích nhỏ hẹp. Cả lượng thông tin lưu trong
cùng một ký hiệu mã vạch 2D có thể coi như là 1 file dữ liệu nhỏ gọn (trong ngành
gọi là PDF - Portable Data File). Do đó khi sử dụng lọai mã 2D, có thể khơng cần
đến CSDL bên trong máy vi tính.
- Qt tầm xa: Khi sử dụng các ký hiệu 2D, máy in khơng địi hỏi in ở độ phân
giải cao mà có thể in ở độ phân giải thấp vì trong ký hiệu 2D, các mảng điểm (pixel)
hoặc các vạch (bar) rất lớn. Điều này dẫn đến việc cho phép quét mã vạch 2D ở 1
khỏang cách xa lên đến 50 feet (khoảng 15m). Các ký hiệu barcode 2D có thể được
chia làm 2 loại: Loại mã xếp chồng (Stacked Codes): như Code 16K, Code 49,
PDF-417 và loại mã ma trận (Matrix Codes): như Data Matrix, Maxicode,Softstrip,
Vericode, …..

Đối tượng nghiên cứu của đề tài tập trung đi sâu vào tìm hiểu và nhận dạng một
số loại mã vạch 1D thông dụng và phổ biến trên thị trường hiện nay như: UPC,
EAN 8, EAN 13, Code 25, Code 39, Code 128.
1.4.2. Phạm vi của đề tài
Trong đề tài này mục tiêu của tôi là xây dựng một phần mềm nhận dạng mã
vạch dựa trên xử lý hình ảnh. Bao gồm một máy ảnh để chụp hình ảnh mã vạch của
sản phẩm và một máy vi tính để đọc thơng tin về sản phẩm đó thơng qua hình ảnh
mã vạch đã chụp được đó. Nhiệm vụ của phần mềm là để giải mã các thơng tin mã
vạch từ các hình ảnh mã vạch như là loại mã vạch, giá trị mã vạch cũng như xác
định vị trí các mã vạch trong hình ảnh chụp được. Sơ đồ khối nhận dạng mã vạch từ
hình ảnh được thể hiện trong hình 1. Trong sơ đồ nhiều khối nhưng chỉ có hai phần
quan trọng nhất: một là định vị mã vạch và hai là giải mã các thông tin chứa đựng
trong mã vạch.
Trang 14

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

Hình 1. Sơ đồ khối của phương pháp nhận dạng mã vạch
Định vị mã vạch là thật ra là một bài tốn phân vùng ảnh. Do đó các thuật toán
như biến đổi Hough (HT), biến đổi Hough nhanh (FHT) và Basis Spline (B-Spline)
đã được dùng để xác định một số đường thẳng và đường cong phù hợp và xấp xỉ
biến đổi Hough nhanh đã được phát triển với để giảm thiểu các tính tốn thời gian
của HT / FHT.
Độ phân giải hình ảnh có vai trị quan trọng trong việc giải mã mã vạch. Trong
đề tài này tôi đã dùng một kỹ thuật siêu phân giải để tăng độ phân giải hình ảnh. Để

giải mã mã vạch tơi đã dùng cách ước tính điểm giữa của mỗi vạch đường thẳng.
1.5.

Nội dung các chương

- Chương 2: trình bày sơ lược về xử lý hình ảnh trong việc nhận dạng mã vạch.
- Chương 3: trình bày tổng quan về phân vùng ảnh và các thuật toán HT, FHT,
FHTA và B-Spline.
- Chương 4: trình bày cách định vị mã vạch thơng qua FHT, FHTA và kết quả
thực nghiệm.
- Chương 5: trình bày cách giải mã mã vạch.

Trang 15

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

- Chương 6: trình bày các kết quả về định vị, giải mã mã vạch và hiệu quả.
- Chương 7: Nêu nhận xét và hướng mở rộng vấn đề.

Trang 16

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

CHƯƠNG 2

XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG NHẬN DẠNG MÃ VẠCH

Việc dùng cách xử lý hình ảnh để nhận dạng mã vạch đã tăng hiệu quả rất lớn
trong việc đọc mã vạch. Để giải quyết các bài toán nhận diện mã vạch dùng xử lý
ảnh có thể liệt kê ra các 4 công việc cụ thể như sau:
- Công việc 1: Từ một hình ảnh có chứa một mã vạch (barcode) 1D, nhiệm vụ
cần phải làm là tách 01 barcode ra khỏi ảnh nền (background).
- Công việc 2: Nếu như hình ảnh barcode khơng thẳng hàng (nằm nghiêng một
góc nào đó so với trục nằm ngang) thì nhiệm vụ của công việc cần phải làm là dùng
giải thuật Hough để quay barcode cho thẳng hàng. Sau đó tiến hành quét hàng để
đọc giá trị mã vạch.
- Công việc 3: Mở rộng bài tốn là trong hình ảnh có nhiều mã vạch 1D khác
nhau, khác chủng loại và có thể nằm nghiêng ở nhiều góc độ khác nhau. Nhiệm vụ
đặt ra là phải tách nhiều mã vạch 1D đó ra khỏi background, quay cho thẳng hàng
và sau đó tiến hành đọc giá trị mã vạch.
- Công việc 4: Phát triển bài tốn về sau, nếu như hình ảnh chụp được từ
camera chứa background phức tạp như là hình ảnh chụp được từ trên cao của một
dây chuyền sản xuất mạch điện của cơng ty điện tử. Các hình ảnh mã vạch nằm trên
background rất phức tạp. Nhiệm vụ đặt ra là nhận diện được tem mã vạch được dán
trên các sản phẩm điện tử.
Với mục đích tăng hiệu quả và giảm thời gian tính tốn, 4 bài tốn cần giải
quyết ở trên được chia thành hai phần chính: định vị và giải mã mã vạch. Phần đầu
tiên sẽ tìm thấy vị trí của mã vạch trong hình ảnh (có thể là chỉ có 1 mã vạch hoặc
nhiều mã vạch trong hình ảnh, mà 1 mã vạch hoặc nhiều mã vạch đó có thể nằm
thẳng hàng hoặc khơng thẳng hàng (nằm nghiêng một góc nào đó so với trục nằm

ngang). Phần thứ hai sẽ giải mã các thông tin chứa trong mã vạch (với các mã vạch

Trang 17

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

cần giải mã đã được xác định ở phần thứ nhất ở trên). Và kết quả có được của việc
định vị và giải mã mã vạch khi đó từ việc chỉ xem xét vùng mà có chứa hình ảnh mã
vạch nhưng khơng phải là xét tồn bộ hình ảnh chứa mã vạch đó.
Trong các bài báo có một số cơng trình nghiên cứu mà tác giả chỉ đơn thuần là
nghiên cứu cách định vị mã vạch [2, 3, 4], một số tác giả chỉ nghiên cứu cách giải
mã mã vạch [5, 6, 7] và những tác giả khác xem xét toàn bộ vấn đề [8, 9, 10].
Trong chương này sẽ trình bày các kỹ thuật về cách định vị và giải mã mã vạch
của các cơng trình đã nghiên cứu trước đây, cũng như hạn chế và nhược điểm của
các cơng trình đó.
2.1. Định vị mã vạch
Kỹ thuật lọc nhiều kênh Gabor đã được sử dụng để phân loại kết cấu và làm
nhiệm vụ phân vùng ảnh. Ở công trình nghiên cứu [2], kỹ thuật này được sử dụng
cho việc định vị mã vạch. Đầu tiên là hình ảnh đầu vào được lọc bằng cách dùng bộ
lọc nhiều kênh Gabor trong tám hướng (0°, 22,5°, 45°, 67,5°, 90°, 112,5°, 135° và
157,5°). Kết quả thu được là 8 hình ảnh sau bộ lọc Gabor, cũng như các đặc tính
của hình ảnh đó. Sau đó các đặc trưng của hình ảnh được xác định, kiểm tra bằng
cách sử dụng một trong hai phương pháp khơng có giám sát (K-Mean Clustering)
hoặc các phương pháp giám sát. Kết quả của phương pháp này là vị trí và hướng mã
vạch được xác định. Trong cơng trình nghiên cứu [8, 9], phương pháp Gradient đã

được tác giả sử dụng. Các hình ảnh được tính tốn theo một số hướng (0°, 45°, 90°
và 135°) và sau đó tập trung xử lý các khu vực có mật độ cao trong hình ảnh đó.

Hình 2. Sơ đồ khối của phương pháp định vị mã vạch.
Hình 2 trình bày sơ đồ khối chính các bước định vị mã vạch [8]. Tuy nhiên
phương pháp này không xác định và kiểm tra được chi tiết cho các mã vạch khác
Trang 18

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

nhau tại các hướng và chất lượng khác nhau. Hơn nữa thời gian xử lý của phương
pháp này là rất cao mà chắc chắn một điều sẽ không thể sử dụng được trong các ứng
dụng đòi hỏi phải đáp ứng thời gian thực.
Biến đổi Hough (HT) đã được áp dụng rất nhiều trong nhiều bài toán phân vùng
ảnh như phát hiện các đường thẳng và các đường cong. Trong cơng trình nghiên
cứu [10], HT đã được áp dụng cho việc định vị mã vạch. Sau khi dùng biến đổi
Hough, tất cả các pixel nằm trên cạnh được ánh xạ tới mặt phẳng Hough bằng cách
sử dụng phương trình đường thẳng. Tác giả trong cơng trình nghiên cứu [10] giả
định rằng tất cả các mã vạch nằm trên hướng 90 độ, vì họ chỉ nghiên cứu các hình
ảnh như vậy. Từ đó mặt phẳng Hough được xác định và các đường thẳng theo
hướng 90o được vạch ra. Sau đó vùng mà có chứa hình ảnh mã vạch được phát hiện
như là vùng có chứa các đường thẳng đứng. Giải thuật mà tác giả đã trình bày là ví
dụ của một trường hợp đặc biệt và không phải là áp dụng cho tất cả các hình ảnh mã
vạch tại các hướng khác nhau. Thêm vào đó thời gian tính tốn của thuật tốn này là
khơng đáp ứng được cho các ứng dụng địi hỏi thời gian thực, vì nó địi hỏi nhiều

phép nhân. Tác giả của cơng trình nghiên cứu [3] đề xuất một giải pháp cần ít thời
gian cho việc định vị mã vạch. Hình ảnh ngõ vào là được ánh xạ tới miền wavelet
bằng cách sử dụng một kỹ thuật biến đổi wavelet, vì vậy chiều dọc, ngang và đường
chéo được xác định. Sau đó dùng phép phân tích hình thái nhị phân (thu hẹp và giãn
nở) và ngưỡng kích thước để xác định vị trí các vùng có chứa mã vạch. Tuy nhiên
với cách làm này hướng của mã vạch là khơng xác định được. Sau đó biến đổi
wavelet đã cải thiện được cách định vị mã vạch theo cơng trình nghiên cứu [4].
Bằng phương pháp này các đặc trưng của wavelet kết hợp với các phép toán logic
OR sẽ cho kết quả là hình ảnh nhị phân. Phép phân tích hình thái nhị phân được áp
dụng cho hình ảnh nhị phân này với mục đích để định vị mã vạch. Và để tìm ra
hướng tồn tại của mã vạch tác giả đã dùng cách lấy ngưỡng với các góc bất kỳ.
2.2. Giải mã mã vạch
Sau khi tìm thấy vị trí của mã vạch, vấn đề cịn lại là phải giải mã mã vạch. Để
giải mã các thông tin chứa trong mã vạch, độ phân giải mã vạch đóng một vai trị rất

Trang 19

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

quan trọng trong việc giải mã. Giả sử rằng chất lượng cũng như độ phân giải của mã
vạch đủ cao theo cơng trình nghiên cứu [5, 8, 9, 10] hoặc các hình ảnh mã vạch chất
lượng cao có được từ những hình ảnh có độ phân giải thấp sau khi sử dụng kỹ thuật
siêu phân giải như trong công trình nghiên cứu [6, 7].
Để giải mã các thơng tin chứa trong mã vạch, độ rộng của những vạch màu đen
và màu trắng (khoảng trống) trên mã vạch phải được biết đến. Vị trí mà tại đó ta

thấy đỉnh cao nhất đó chính là vị trí của những vạch đen và trắng được tìm thấy với
phép nhận dạng vật thể theo phương pháp thống kê như trong cơng trình nghiên cứu
[5]. Thông tin về mã vạch được giải mã dựa vào khoảng cách giữa các vị trí mà ở
đó là đỉnh. Trong cơng trình nghiên cứu [8], một ngưỡng cố định được áp dụng cho
tất cả các điểm ảnh. Nếu các giá trị của điểm ảnh nhỏ hơn mức ngưỡng, thì giá trị
đó được thay thế bằng số khơng. Sau đó số lượng số khơng được tính để biết được
độ rộng của các dòng mã vạch. Cách phát hiện sự chuyển tiếp giữa hai vùng đen
trắng của mã vạch được nghiên cứu trong cơng trình [10]. Giá trị chuyển tiếp được
xác định bằng cách dùng phép toán đạo hàm bậc hai. Sau đó ta đo khoảng cách giữa
các dịng mã vạch đen và trắng, thơng tin khoảng cách đó chính là chìa khố cho
việc giải mã mã vạch. Cuối cùng ta dùng mạng thần kinh nhân tạo để giải mã như
trong cơng trình nghiên cứu [9]. Tuy nhiên hiệu quả của các phương pháp này phụ
thuộc rất nhiều vào chất lượng hình ảnh của mã vạch.
Trong cơng trình nghiên cứu [9, 10] kỹ thuật siêu phân giải được đề xuất cho
việc xây dựng lại hình ảnh mã vạch chất lượng cao từ một hình ảnh có độ phân giải
thấp hoặc chất lượng thấp. Trong cơng trình nghiên cứu [6] tác giả chỉ xem xét việc
cải thiện hình ảnh mã vạch nhưng không thực hiện công việc giải mã.
Để đạt được mục đích cải thiện này ta dùng phép biến đổi Fourier. Trong cơng
trình nghiên cứu [7] thuật tốn của kỹ thuật siêu phân giải cho kết quả hình ảnh có
độ phân giải mã vạch cao từ những hình ảnh có chất lượng không tốt lắm với khả
năng lỗi là nhỏ nhất.

Trang 20

HVTH: Trần Việt Quốc


Nhận dạng mã vạch dùng xử lý ảnh

GVHD: Ts. Đỗ Hồng Tuấn

CHƯƠNG 3

PHÂN ĐOẠN ẢNH

Phân đoạn ảnh là một công việc xử lý hình ảnh ở mức độ thấp nhằm mục đích
phân vùng hình ảnh thành các vùng đồng nhất có cùng đặc tính của các điểm ảnh
trong hình ảnh đó như cơng trình nghiên cứu [11]. Ý tưởng chính của phân vùng
ảnh là để đơn giản hóa và sắp xếp lại một vài chi tiết trong một hình ảnh, làm cho
nó có ý nghĩa và dễ dàng hơn cho cơng việc phân tích. Như vậy phân đoạn ảnh là
một công việc, một nhiệm vụ, một khâu vô cùng quan trọng trong xử lý hình ảnh số
ví dụ như các ứng dụng trong thị giác máy tính, kiểm tra chất lượng sản phẩm, chẩn
đốn trong y học, phân tích hình ảnh từ xa, v.v…
Có rất nhiều kỹ thuật và các thuật tốn đã được phát triển cho cơng việc phân
vùng ảnh. Tuy nhiên khơng có một giải pháp nào gọi là hồn hảo tuyệt đối cả, mà là
cần phải có sự kết hợp nhiều cách cộng thêm sự sáng tạo, cải biên, hiệu chỉnh thêm
để có hiệu quả cao nhất cho bài tốn phân vùng ảnh.
Xét ở quy mơ rộng hơn, khái qt hơn thì có rất nhiều tiêu chí phân đoạn tùy
theo bài tốn cụ thể. Ví dụ như ta muốn để sắp xếp lại các chi tiết trong một hình
ảnh hoặc đánh dấu các điểm ảnh, điểm đặc biệt, điểm ảnh là cạnh... thành một hoặc
nhiều nhóm tương tự nhau về mặt tính chất, đặc điểm nào đó. Việc tìm, sắp xếp,
gom lại thành các nhóm như vậy thường được gọi là quá trình phân đoạn hay phân
vùng như đã nêu trong cơng trình nghiên cứu [12].
Kỹ thuật gom nhóm là một kỹ thuật cực kỳ hữu ích trong nhiều ứng dụng như
nhận dạng đối tượng và xấp xỉ. Ví dụ như nếu các đối tượng có cùng đặc trưng là
những đường thẳng thì sẽ được gom thành một nhóm nhờ cơng việc phân đoạn ảnh.
Chương này sẽ trình bày các kỹ thuật cũng như cách thức gom nhóm các đường
thẳng và các đường cong. Mà cụ thể là sẽ dùng biến đổi Hough, Biến đổi Hough
nhanh và sự cải tiến của xấp xỉ biến đổi Hough nhanh cũng như kỹ thuật B-Splines.

Trang 21

HVTH: Trần Việt Quốc