01_C1_GIOI THIEU VE XU LY ANH IUH KHMT18BTT

Company
LOGO
NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH
ThS: TRẦN VĂN HÙNG
Email: tranvanhung@iuh.edu.vn
E-Learning: Trần Văn Hùng
ocw.fet.iuh.edu.vn
DIGITAL IMAGE PROCCESSING
(XỬ LÝ ẢNH SỐ)
Chương: 1
GIỚI THIỆU MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH
Tên môn học: Xử Lý Ảnh.
Mã Học Phần: 2101440.
Số tín chỉ: 4(3,1,7): Số giờ lên lớp 45 tiết.
Hình thức kiểm tra đánh giá: Giữa kỳ thi tự
luận, Cuối kỳ thi tự luận.
MỤC TIÊU MÔN HỌC
 Giải thích được ý nghĩa, tầm quan trọng và ứng
dụng bài toán xử lý ảnh trong tự động hóa
 Xây dựng và phân tích được các bước cơ bản
trong quá trình xử lý ảnh.
 Tính toán được các phép biến đổi trong xử lý ảnh
 Phân tích và thiết kế thuật toán, viết chương trình
xử lý ảnh
 Xây dựng và thiết kế được các ứng dụng về xử lý
ảnh vào trong thực tế: nhận dạng phân loại đối
tượng
NỘI DUNG MÔN HỌC
Chương 1 : Giới thiệu về xử lý ảnh số (3t)
Chương 2 : Thu nhận ảnh (6t)
Chương 3: Xử lý nâng cao chất lượng ảnh (9t)
Chương 4: Phát hiện biên ảnh (9t)
Chương 5: Phân vùng ảnh (9t)
Chương 6: Nhận dạng ảnh (9t)
Thực hành (30t)

GIỚI THIỆU MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH
ĐỊA CHỈ TẢI TÀI LIỆU
Mail: tranvanhung@iuh.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan. Xử lý ảnh. Học Viện BCVT
[2] Matlab, Image Processing Toolbox
[3] Nguyễn Kim Sách. Xử lý ảnh và Video số. Nhà xuất bản
Khoa học và Kỹ thuật, 1997.
[4] Rafael C. Gonzalez & Richard E. Wood. Digital
Image Processing: Second Edition 2002 by Prentice
– Hall, Inc.
[5] Willam K. Pratt. Digital Image Processing: PIKS inside,
Third Edition 2001, John Wiley& Sons, Inc.
NỘI DUNG CHƯƠNG 1
1.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh
1.2 Những vấn đề cơ bản trong XLA
1.3 Những vấn đề khác trong XLA
1.4 Hướng dẫn mô phỏng
1.1.1 Hệ thống xử lý ảnh
1.1.2 Các giai đoạn trong xử lý ảnh
1.1.3 Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
1.1.4 Tiền xử lý ảnh (Image Processing)
1.1.5 Phân đoạn ảnh (Image Segmentation)
1.1.6 Biểu diễn ảnh (Image Representation)
1.1.7 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition
and Interpretation)
1.1.8 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
1.1.9 Biểu diễn (mô tả) ảnh

Image
Output
Image
Tieàn xöû
lyù
Phaân ñoaïn Bieåu dieãn
Thu
nhaän
aûnh
Cô sôû
kieán
thöùc
Nhaän
daïng noäi
suy
Input
Döõ lieäu coù daïng thích hôïp
1.1.1 Hệ thống xử lý ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
Ảnh vào Xử lý màu
cho ảnh
Nén ảnh
1.1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh

Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh

Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý hình
thái học
Phân đoạn
ảnh
Mô tả biểu
diễn ảnh
Tăng cường
ảnh
Nhận dạng
đối tượng
cho ảnh
Nén ảnh
Thu nhận
ảnh
Tăng cường
ảnh
Khôi phục
ảnh
Nén ảnh
Nhận dạng
ảnh
Mô tả &
hiển thị ảnh
Nội suy &
Nhận dạng
Cơ sở tri thức
Xử lý cấp thấp
Mã hóa ảnh
Xử lý
hình thái học
Biến đổi
Wavelet
Xử lý cấp cao

 Camera quay video
 Camera hoàng ngoaïi
 Camera queùt khoái
 Camera queùt doøng
 Camera sieâu phaân giaûi
 Camera ña chieàu
 …
 Dùng camera màu hoặc đen trắng
 Dùng camera tương tự (CCIR) hoặc camera
số (CCD – Change Coupled Device)
 Dùng Camera loại quét dòng để ảnh tạo ra
có dạng hai chiều.
 Chất lượng một ảnh phụ thuộc: thiết bị thu,
vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)
 Ảnh sau khi thu nhận thường có nhiễu
làm ảnh hưởng đến chất lượng ảnh.
 Chức năng chính của bộ tiền xử lý là
o Lọc nhiễu
o Nâng độ tương phản để làm ảnh rõ
và sắc nét hơn.
1.1.4 Tiền xử lý ảnh (Image Processing)
 Phân đoạn ảnh: Tách một ảnh đầu vào
thành các vùng thành phần để biểu diễn,
phân tích hay nhận dạng ảnh
 Phân đoạn ảnh là phần phức tạp khó khăn
nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi,
làm mất độ chính xác của ảnh
1.1.5 Phân đoạn ảnh (Segmentation)

 Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các
điểm ảnh của mỗi vùng trên ảnh (ảnh
đã phân đoạn) và mã liên kết với các
vùng lận cận.
 Việc chọn các tính chất của ảnh để thể
hiện gọi là trích chọn đặc trưng.
 Biểu diễn bằng hàm toán học
• f : ảnh
• (m,n): tọa độ Pixel trong không gian 2D.
• f(m,n): độ sáng của Pixel (m,n)
• [0÷LMAX]: thang mức xám (0


f(m,n)


255)
(1,1)
(2,1)
(1,2)
(2,2)
(1,3)
(2,3)
(1,4)
(2,4)
(1,j)
(2,j)
(1,j+1)
(2,j+1)
(1,n-1)
(2,n-1)
(1,n)
(2,n)
... ...
(3,1)
(4,1)
(3,2)
(4,2)
(3,3)
(4,3)
(3,4)
(4,4)
(3,j)
(4,j)
(3,j+1)
(4,j+1)
(3,n-1)
(4,n-1)
(3,n)
(4,n)
... ...
(i,1)
(i+1,1)
(i,2)
(i+1,2)
(i,3)
(i+1,3)
(i,4)
(i+1,4)
(i,j)
(i+1,j)
(i,j+1)
(i+1,j+1)
(i,n-1)
(i+1,n-1)
(3,n)
(i+1,n)
... ...
...
...
...
(m-1,1)
(m,1)
(m-1,2)
(m,2)
(m-1,3)
(4,3)
(m-1,4)
(4,4)
(m-1,j)
(4,j)
(m-1,j+1)
(4,j+1)
(m-1,n-
1)
(m,n-1)
(m-1,n)
(m,n)
... ...
...
...
...
Digital Image
Representation
x
y
Biểu diễn
ảnh số
 Biểu diễn bằng ma trận điểm
a. Ảnh thật (10x10) b. Ảnh zoon c. Ảnh ma trận điểm

 Biểu diễn bằng cách mô hình hóa ảnh
• Mô hình cảm nhận ảnh: Là mô hình
biểu diễn thông qua thuộc tính màu
sắc.
• Mô hình cục bộ: Mối tương quan cục
bộ các phần tử ảnh.
 Mô hình tổng thể: Ảnh là tập hợp các đối
tượng, liên quan nhau trong không gian.
 Ảnh hiển thị cần phải được tăng cường
chất lượng để nhận biết được tốt hơn.
 Phép tăng cường thông dụng nhất là tăng
độ tương phản (Contrast enhancement)
 Histogram của ảnh: Histogram (biểu đồ xám)
mô tả sự phân bố của cấp độ sáng của một ảnh
theo số lượng pixel mang cùng một giá trị.
 Histogram của ảnh xám
ℎ 1 the number
of pixels in
with graylevel .
Luminosity

 Histogram của ảnh màu
Ảnh màu có ba dải phổ (ảnh màu 24-bit)
Ở đây I(r,g,b) là số nguyên nằm trong khoảng 0 đến 255.
Do đó ta có đến 3 histograms:
– hR(g+1) = các pixel trong I(:,:,1) có cường độ
sáng là g
– hG(g+1) = các pixel trong I(:,:,2) có cường độ
sáng là g
– hB(g+1) = các pixel trong I(:,:,3) có cường độ
sáng là g
Hay giá trị vector của histogram, h(g,1,b) như sau:
– h(g+1,1,1) = các pixel trong I với cường độ
sáng màu đỏ là g
sáng màu xanh lá là g
sáng màu xanh lam là g
Đây là 3 histogram
ứng với 3 màu
R, G, B và độ sáng
của histogram =
(R+G+B)/3
ℎ
ℎ
ℎ
ℎ!
Luminosity
 Histogram
của ảnh màu

 Histogram của ảnh
 Histogram và tính chất của ảnh
 Ảnh tối
 Ảnh sáng

 Ảnh có độ tương phản thấp
 Ảnh có độ tương phản cao
 Tăng cường độ sáng
# $, '
# $, ,
255,
if # $, * 256
if # $, , 255
0
127 255
0
127
255

- 0 and 0 ∈ 1,2,3 is the band index.
Đồ thị biến đổi
 Giảm cường độ sáng
0 127 255
0
127
255
255-g
- 0 and 0 ∈ 1,2,3 is the band index.
# $, '
0,
# $, 4 ,
if # $, 4 * 0
if # $,

 Tăng độ tương phản ảnh
# $, 5
0,
6# $, ,
255,
if 6# $, * 0,
if 0 7 6# $, 7 255,
if 6# $, , 255.
Let 6#9$, : ; # $, 4 127 127, where ; , 1.0
0 127 255
0
127
255
0 ∈ 1,2,3 Đồ thị biến đổi
 Giảm độ tương phản ảnh
6#9$, : ; # $, 4 127 127,
where 0 7 ; * 1.0 and 0 ∈ 1,2,3 .
0
127 255
0
127
255
 Kéo giãn độ tương phản ảnh
Let = min $, , max $, ,
=? min $, , ? max $, .
Then,
$, ? 4 =?
$, 4 =
4 =
=?.
0
127 255
0
127
255
mI MI
mJ
MJ
 Điều chỉnh độ tương phản ảnh
orig
lo-c
hi-c

 Điều chỉnh độ tương phản ảnh
orig
orig
orig
lo-c hi-c
lo-c
hi-c
rest
rest
lo-c
hi-c
diff
diff
Sự khác nhau giữa
ảnh nguyên thủy
và ảnh phục hồi
độ tương phản
thấp.
và ảnh phục hồi độ
tương phản cao.
và ảnh phục hồi độ
tương phản thấpvà
cao
 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
1.1.7 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image
Recognition and Interpretation)
 Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ
sở nhận dạng.
 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…
1.1.7 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image
Recognition and Interpretation)
 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.

Thu nhận
ảnh
Cơ sở tri
thức
Ngõ ra của quá trình xử lý chung
Tăng
cường ảnh
Phục hồi
ảnh
Xử lý màu
của ảnh
Xử lý độ phân
giải wavelet
Nén
ảnh
Xử lý hình
thái học
Nhận dạng
đối tượng
Mô tả
hiển thị
Phân đoạn
ảnh
Ngõ
ra
xử
lý
theo
thuộc
tính
 Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh
ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp
toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người
ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp
nhận và xử lý ảnh theo cách của con người.
 Cơ sở tri thức được phát huy
 Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ
 Mô tả ảnh để giảm dung lượng ảnh
o Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
o Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
o Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree
Code)
1.1.9 Biểu diễn (mô tả) ảnh
1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element)
1.2.2 Độ phân giải của ảnh (Resolution)
1.2.3 Mức xám của ảnh (grey Level)
1.2.4 Định nghĩa ảnh số
1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh
1.2.6 Các thành phần cơ bản của hệ thống xử
lý ảnh

 Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số
tại toạ độ (x, y) với độ xám (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 (màu) của ảnh số gần như ảnh thật.
 Điểm ảnh mang một giá trị số f(x,y).
• (x,y): số nguyên, chỉ vị trí.
• f: tên ảnh vào.
Continuous
Image
Analog Image
0 1 2 3
0
1
2
3
Digital Image
Width
Height
X, Column
Y, Line
PIXEL
 Điểm ảnh mang một giá trị số f(x,y).
1 pixel
• Điểm ảnh (Pixel)
Pixel hay pel (viết
tắt trong tiếng Anh của
từ “picture element”) là
điểm ảnh. Đây là điểm
vật lý trong hình ảnh
raster, bitmap hoặc một
khối màu nhỏ. Trong
mỗi pixel có từng thông
số màu khác nhau, đây
là đơn vị nhỏ nhất để
tạo nên ảnh kỹ thuật
số.

• Điểm ảnh (Pixel)
Công thức quy đổi đơn vị pixel
‒ Pixel thường được quy đổi sang đơn vị lớn hơn là
megapixel đơn vị đo độ phân giải của thiết bị quang (là số
điểm trong bức ảnh). Theo đó, 1.000.000 pixel tương
đương 1 megapixel.
‒ Nếu bức ảnh có 1.945.600 pixel nghĩa là nó xấp xỉ 2
megapixel.
‒ Hay bức ảnh có 1280 pixel trên chiều rộng và 1024 pixel
trên chiều cao thì bức ảnh đó có: 1280 x 1024 =
1.310.720 pixel hay 1.3 megapixel.
 Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm
ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.
Đơn vị tính dpi (Dots Per Inch)
 Nên cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích
các màn hình rộng hơn thì độ mịn (tính liên tục của
các điểm) kém hơn.
 Các pixel riêng lẻ tập hợp với nhau để tạo thành hình
ảnh quan sát được trên màn hình, nên số lượng pixel
càng cao thì độ phân giải càng cao. Độ phân giải của
ảnh
 Ví dụ TV 4k
 TV 4K là TV có độ phân giải 4K, có nghĩa là TV có 3.840 pixel
ngang và 2.160 pixel dọc, với tổng số khoảng 8,3 triệu pixel.
Trong thông số kỹ thuật của sản phẩm TV, độ phân giải
thường được hiển thị là 3840 x 2160 cho TV 4K. Chữ K
trong 4K là viết tắt của Kilo (1000), có nghĩa là TV đã đạt
được độ phân giải ngang khoảng 4.000 pixel.
TV 4K có số lượng pixel
nhiều hơn gấp 4 lần so với
TV Full HD (1920 x 1080)
truyền thống
UHD có độ phân giải cao
hơn HD, ngay cả những
chi tiết nhỏ nhất cũng
đều nổi bật. Số điểm
ảnh 3.840 gần với 4.000,
đó là lý do Tivi UHD còn
được gọi là Tivi 4K.

So sánh độ phân giải của các dạng TV
So sánh độ phân giải của các dạng TV
Ví dụ: ảnh có
kích thước
300 x 466;
139,800 pixels;
419KBytes (màu
trung thực hơn).
Ví dụ: ảnh có
kích thước
75 x 115;
8625 pixels;
26KBytes

Ví dụ: ảnh có
kích thước
43 x 67;
2881 pixels;
8.6KBytes
1.2.2 Độ phân giải của ảnh (Resolution) 1.2.2 Độ phân giải của ảnh (Resolution)
 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.
 Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó
được gán bằng giá trị số tại điểm đó.
 Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32,
64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng) Lý do: 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).
1.2.3 Mức xám của ảnh (Grey Level)

o 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.
o Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân
biệt tức dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau. Nói
cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có
thể là 0 hoặc 1.
o Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba
màu (Red, Green, Blue) 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 là tập hợp các điểm ảnh
với mức xám phù hợp dùng để
mô tả ảnh gần với ảnh thật.
1.2.4 Định nghĩa ảnh số
 Các mối liên kết điểm ảnh được sử dụng
để xác định đường bao (Boundaries) của
đối tượng vật thể hay vùng của một ảnh.
 Một liên kết được đặc trưng bởi tính lân
cận giữa các điểm và mức xám của chúng
a. Lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors)

P P
4-lân cận của p 8-lân cận của p
 Có ba loại liên kết:
• Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên
kết 4 với các giá trị cường độ sáng V nếu q nằm
trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(p)
• Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một
các lân cận 8 của p, tức q thuộc N8(p)
 Có ba loại liên kết:
• Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và
q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên
kết m nếu.
1. q thuộc N4(p) hoặc
2. q thuộc Nm(p)
 Quan hệ liên kết giữa 2 pixel là quan trọng
bởi vì: nó được sử dụng để thiết lập các
đường biên của đối tượng và các thành phần
của các vùng ảnh.
 Hai pixel là có quan hệ liên kết với nhau nếu:
o Chúng là liên kết được với nhau
b. Liên kết của điểm ảnh (Image Conectivity)

o Các giá trị xám của chúng thỏa mãn tiêu
chuẩn nhất định về sự tương đồng.
 Với ∀p ∈ S , thì tập các pixel trong S có liên
kết với p thì được gọi là một thành phần liên
thông của S.
 Nếu S chỉ có 1 thành phần liên kết, thì S
được gọi là 1 tập liên kết.
b. Liên kết của điểm ảnh (Image Conectivity)
 Gọi V là tập các giá trị xám dùng để định nghĩa lân
cận. Ví dụ V = {1} là một tập định nghĩa cho lân
cận của các pixel có giá trị 1.
o 4-Adjacency: 2 pixel p,q là 4-Adjacency nếu q ∈
N 4 (p)
o 8-Adjacency: 2 pixel p,q là 8-Adjacency nếu q ∈
N 8 (p)
o m-Adjacency: 2 pixel p,q là m-Adjacency nếu: q
∈ N 4 (p) hoặc q ∈ N D (p) và N 4 (p) ∩ N D (p)
∉V
c. Liên thông của điểm ảnh (Image Adjacency)
 m-Adjacency là sự cải tiến của 8-Adjacency, nhằm
loại bỏ bớt các đường liên kết kép thường gặp
phải khi ta dùng 8-Adjacency.
 2 ảnh con S1, S2 được gọi là liên thông nhau nếu:
một số pixel trong S1 là lân cận của một số pixel
trong S2.
c. Liên thông của điểm ảnh (Image Adjacency)
d. Khoảng cách giữa các điểm ảnh
 Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide
giữa hai điểm ảnh p(x, y) và q(s, t)
được định nghĩa như sau:
C
D D

 Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q)
được gọi là khoảng cách khối của đồ thị
được định nghĩa:
E
d. Khoảng cách giữa các điểm ảnh
1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh 1.2.6 Các thành phần trong hệ thống xử lý ảnh
1.2.6 Các thành phần trong hệ thống xử lý ảnh
1.3.1 Biến đổi ảnh (Image Transform)
1.3.2 Nén ảnh (Image Compression)

 Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính
toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi
hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính
toán lâu
 Người ta sử dụng các phép toán tương
đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác
để dễ tính toán.
 Việc xử lý cũng được thực hiện dễ dàng hơn
nếu dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác
định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong
xử lý ảnh gồm:
o Biến đổi Fourier, Cosin, Sin.
o Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích
Kronecker.
o Các biến đổi khác như KL (Karhumen
Loeve), Hadamard.
 Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian
nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh người ta đã đưa
kỹ thuật nén ảnh vào. Các giai đoạn nén ảnh
có thể chia ra thế hệ 1, thế hệ 2.
 Hiện nay, các chuẩn MPEG, JPEG, JPEG2k
được dùng với ảnh đang phát huy hiệu quả.
1.3.2 Nén ảnh (Image Compression)
Company
LOGO
www.tranvanhung@iuh.edu.vn

01_C1_GIOI THIEU VE XU LY ANH IUH KHMT18BTT

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to 01_C1_GIOI THIEU VE XU LY ANH IUH KHMT18BTT

Similar to 01_C1_GIOI THIEU VE XU LY ANH IUH KHMT18BTT (11)

01_C1_GIOI THIEU VE XU LY ANH IUH KHMT18BTT