1. Tại sao cần phải xử lý ảnh số. Ứng dụng của xử lý ảnh. Cho ví dụ

a. Tại sao cần phải xử lý ảnh số

·         Trong các dạng truyền thông cơ bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm thanh thì hình ảnh là dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ nhất.

·         Những hình ảnh được thu nhận lại bởi các bộ cảm biến hình ảnh thường có những sai lệch và mất mát thông tin nhất định. Do đó chúng ta mong muốn đưa những hình ảnh đó vào máy tính để thực hiện các mục đích khác nhau như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh...

·         Để máy tính có thể hiểu và phân tích ảnh thì ảnh cần được mã hóa và biểu diễn dưới dạng số gọi là ảnh số. Việc xử lý ảnh số trên máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh và phục hồi các thông tin bị sai lệch trong quá trình thu nhận ảnh.

b. Ứng dụng của xử lý ảnh và cho ví dụ

Lưu trữ dữ liệu, tra cứu thông tin: nén ảnh dưới dạng *.jpg, *.tif... để giảm dung lượng lưu trữ.

Nhận dạng: khuôn mặt, dấu vân tay, chữ số, ký tự...

Xác thực: xác thực đăng nhập windows 8 bằng hình ảnh...

Xây dựng trong các hệ thống máy nhìn công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm: hệ thống phân tích ảnh để phát hiện bọt khí bên trong vật thể đúc bằng nhựa, phát hiện các linh kiện không đạt tiêu chuẩn (bị biến dạng, thiếu) trong quá trình sản xuất, hệ thống đếm sản phẩm thông qua hình ảnh nhận được từ camera quan sát.

2. Nêu cách biểu diễn ảnh số trên máy tính

Ảnh được biểu diễn bởi một hàm cường độ sáng 2 chiều f(x, y) trong đó x, y là tọa độ của điểm ảnh, giá trị f tại tọa độ (x,y) gọi là cường độ sáng hay mức xám của điểm ảnh.

Mỗi một điểm có tọa độ (x, y) tương ứng với một pixel.

Chất lượng ảnh số phụ thuộc vào số điểm ảnh biểu diễn bức ảnh đó.

Khi biểu diễn ảnh trên máy tính ta có thể xem bức ảnh đó như là một ma trận với chiều cao = số hàng x với chiều rộng = số cột.

3. Vẽ mô hình các bước cơ bản trong xử lý ảnh số

a. Thu nhận ảnh

·         Qua camera chụp ảnh

·         Qua máy scan

·         Từ video

b. Tiền xử lý ảnh

·         Lọc nhiễu

·         Nâng cao độ tương phản

c. Phân đoạn ảnh

·         Chia đoạn nhỏ

·         Tìm kiếm thông tin thích hợp trên từng vùng

d. Biểu diễn và mô tả

·         Tìm các vùng đặc trưng điểm ảnh

·         Biểu diễn lại thông qua các điểm ảnh đặc trưng

e. Nhận dạng và nội suy

·         Theo mẫu

·         Theo máy học

g. Cơ sở tri thức

·         Tiếp nhận và xử lý theo phương pháp trí tuệ con người

4. Các thành phần của hệ thống xử lý ảnh số

a. Bộ phận thu nhận ảnh

·         Cảm biến: nhạy cảm với năng lượng phát ra của đối tượng (màu sắc, kích thước...)

·         Số hóa: chuyển đổi kết quả của bộ phận cảm biến thành dữ liệu số

b. Phần cứng xử lý ảnh chuyên dụng

·         Bộ số hóa

·         Phần cứng thực hiện các thao tác cơ bản nhằm nâng cao tốc độ xử lý

c. Máy tính: Thiết bị thông thường hoặc chuyên dụng

d. Bộ phận lưu trữ

·         Bắt buộc phải có

·         Lưu trữ tạm thời: phục vụ và sử dụng trong quá trình xử lý hiện tại

·         Lưu trữ trực tuyến: tăng tốc gọi lại các dữ liệu thường dùng

·         Lưu trữ vĩnh viễn: lưu trữ dữ liệu, truy cập không thường xuyên

e. Bộ phận hiển thị: màn hình

g. In ấn: Ghi lại ảnh: máy in lazer, máy chiếu...

5. Số hóa ảnh là gì? Tại sao cần phải số hóa ảnh?

a. Số hóa ảnh là gì ?

·         Là việc chuyển đổi dữ liệu ảnh truyền thống bên ngoài (có tính chất liên tục) thành dạng dữ liệu ảnh số mà máy tính có thể hiểu được.

b. Tại sao cần phải số hóa ảnh ?

·         Theo nguyên lý về số thực giữa hai điểm có vô sổ điểm nên việc hiển thị ảnh thông thường trên thiết bị như máy tính là không thể được.

·         Phải số hóa ảnh để lấy những dữ liệu ảnh quan trọng và biểu diễn dưới dạng dữ liệu số mà máy tính có thể hiểu được.

6. Ðịnh nghĩa lấy mẫu (sampling) và lượng tử (Quantization) trong xử lý ảnh?

a. Lấy mẫu

Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tính liên tục được chuyển thành các giá trị rời rạc theo tọa độ nguyên (số hóa tọa độ không gian (x, y)). Quá trình này gồm 2 lựa chọn:

Khoảng lấy mẫu

Cách thể hiện dạng mẫu

b. Lượng tử

Lượng tử hoá là ánh xạ từ các số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành một dải hữu hạn các số thực (số hóa các giá trị f(x, y)).

7. Nêu khái niệm về điểm ảnh (Pixel), mức xám (Gray – level), độ phân giải (Resolution).

a. Điểm ảnh

Là một phần tử nhỏ nhất trong ảnh số tại tọa độ f(x, y), mỗi điểm ảnh tương ứng với một phần tử trong ma trận tại hàng x và cột y.

Giá trị của phần tử trong ma trận biểu thị cường độ sáng hay mức xám của điểm ảnh.

b. Mức xám

Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng được gán bằng giá trị nguyên tương ứng với thang đo độ xám.

Thang đo độ xám phụ thuộc vào số bit để biểu diễn màu của điểm ảnh. Đối với ảnh nhị phân dùng 1 bit để biểu diễn màu => [0, 1] là thang đo độ xám (0 : đen, 1 : trắng), ảnh xám thang đo độ xám là [0, 255] (0 : đen, 255 : trắng)…

c. Độ phân giải

Là mật độ điểm ảnh được sử dụng để biểu diễn ảnh

8. Trình bày về bộ lọc trong miền không gian (spatial filtering), lọc tuyến tính (linear Filtering) và cách xử lý bộ lọc trong miền không gian (Spatial Filtering Process).

a. Bộ lọc trong miền không gian

Bộ lọc không gian thông thường được thực hiện để khử nhiễu hoặc thực hiện một số kiểu nâng cao ảnh.

Bộ lọc thường có kích thước (2N-1, 2M - 1), ví dụ 3x3, 5x5...

Các giá trị của bộ lọc được gọi là các hệ số.

b. Lọc tuyến tính

Kết quả ra được tính bằng tổng tất cả các phép nhân hệ số của bộ lọc với giá trị điểm ảnh tương ứng trong vùng tác động bởi bộ lọc: g(x, y) = S(wi*f(xi, yi)) với i=1..Size, Size = m x n là kích thước của bộ lọc.

c. Cách xử lý bộ lọc trong miền không gian

Đặt tâm của bộ lọc lên trên điểm ảnh cần xử lý.

Thông qua bộ lọc, trích rút ra các điểm lân cận với điểm ảnh cần xử lý.

Áp dụng hàm của bộ lọc lên giá trị của các điểm ảnh trong vùng lân cận.

Đặt giá trị điểm ảnh tương ứng trên ảnh đầu ra bằng giá trị trả được về bởi hàm của bộ lọc.

Dịch chuyển mặt lạ từ trái qua phải, trên xuống dưới, lặp lại các bước trên lần lượt cho hết các điểm ảnh.

Đối với những điểm nằm trên biên không áp dụng.

9. Khái niệm biểu đồ Histogram? Xử lý cân bằng Histogram?

a. Khái niệm biểu đồ Histogram

Là một dạng biểu đồ mô tả sự phân bố của các giá trị mức xám của các điểm ảnh trong vùng ảnh số.

Histogram của một ảnh số với mức xám thuộc dải xám [0, L - 1] là h(rk) = nk với rk là mức xám thứ k, nk là số điểm ảnh có cùng mức xám thứ k.

Biểu đồ Histogram có trục tung Oy biểu diễn số điểm ảnh của mức xám rk và trục hoành Ox biểu diễn mức xám rk.

Xác suất của mức xám: p(rk) = nk/n với n là tổng số điểm ảnh.

b. Xử lý cân bằng Histogram

* Lý do cần xử lý cân bằng Histogram

ð  Đối với những ảnh tối màu thì biểu đồ tập trung ở vùng xám thấp (gần gốc tọa độ).

ð  Đối với những ảnh sáng thì biểu đồ tập trung ở vùng xám cao.

ð  Đối với những ảnh có độ tương phản thấp thì biểu đồ tập trung ở vùng xám giữa.

ðXử lý cân bằng Histogram giúp phân bố đều các mức xám.

* Các bước xử lý cân bằng Histogram

ð  Bước 1. Vẽ biểu đồ Histogram của vùng ảnh.

ð  Bước 2. Lập bảng sau với L = 10 là số mức xám mới, n = 16 là tổng số pixel của vùng ảnh

ð  Bước 3. Thay thế mức xám rk trong vùng ảnh ban đầu thành mức xám sk tương ứng và vẽ biểu đồ Histogram thu được

10. Xử lý Matching Histogram?

Với xử lý cân bằng Histogram (Equalization Histogram) kết quả thu được chỉ là duy nhất còn với xử lý Matching Histogram (Specifiation Histogram) có thể cho nhiều kết quả tùy theo biểu đồ Histogram lựa chọn.

*Các bước thực hiện

Bài toán: Cho vùng ảnh X, biến đổi thành vùng ảnh Z mà có Histogram cho trước (X à Z).

ðBước 1: Dựa vào vùng ảnh X chúng ta tính Histogram cho mỗi mức xám có trong dải xám: px(i). Sau đó tính Equalization Histogram cho các mức xám: Px(i) = S(px(j)) với j = 0..i

ðBước 2: Dựa vào biểu đồ Histogram của vùng ảnh tính pz(i), sau đó tính: Pz(i) = S(pz(j)) với j = 0..i

ðBước 3: Ứng với mỗi giá trị mức xám i trong vùng ảnh X tìm mức xám j trong vùng ảnh Z sao cho |Px(i) - Pz(j)| = min.

ðBước 4: Sau khi xác định được j lập bảng Lookup[i] = j.

ðBước 5: Thay thế i thành j và vẽ biểu đồ Histogram thu được.

.