Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
BÀI 1
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
1. Giới thiệu chung
Nhận dạng và xử lý ảnh là một trong những lĩnh vực có nhiều ứng dụng trong
thực tiễn như: hệ thông tin địa lý (GIS – Geographic Information System), quân sự,
y học.
Cụ thể, xử lý ảnh số có rất nhiều ứng dụng như:
- Làm nổi các ảnh trong y học.
- Khôi phục lại ảnh do tác động của khí quyển trong thiên văn học.
- Chuyển tải, nén ảnh khi truyền đi xa hoặc lưu trữ.
2. Các giai đoạn của quá trình xử lý ảnh
- Nhận dạng và Xử lý ảnh bao gồm 2 giai đoạn chính:
- Giai đoạn biến đổi ảnh (Image Transformation) hay làm đẹp ảnh
(Image Enhancement): trong giai đoạn này, ảnh của đối tượng trong
tự nhiên được thu lại thành ảnh số (số hóa để lưu trữ và xử lý trong
máy tính). Sau đó ảnh được biến đổi để nâng cao chất lượng ảnh
nhằm thu được nhiều thông tin hơn, có thể quan sát bằng mắt.
- Giai đoạn nhận dạng mẫu (Patten Recognition): hệ thống sẽ xử lý
để đưa ra các đặc trưng của ảnh hay các đối tượng trong ảnh. Sau đó
hệ thống sẽ đánh giá nội dung ảnh hoặc nhận biết các mẫu trong
ảnh.
3. Một số khái niêm liên quan
3.1. Phần tử ảnh
- Ảnh trong tự nhiên là những tín hiệu liên tục về không gian và giá trị
độ sáng. Để có thể lưu trữ và biểu diễn ảnh bằng máy tính, con người
phải tiến hành biến đổi các tín hiệu liên tục đó thành một số hữu hạn
các tín hiệu rời rạc thông quá quá trình lượng tử hóa và lấy mẫu thành
phần giá trị độ sáng.
- Một phần tử ảnh (Picture Element) là một giá trị biểu diễn cho mức
xám hay cường độ ảnh tại một vị trí sau khi đã biến đổi ảnh thành một

trong tự nhiêu đều có thể được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ
lệ khác nhau.
Ví dụ về biểu diễn ảnh màu:
Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED:
0 7 11 0
115 94 20 0
0 0 15 16
0 11 225 12
Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN:
0 1 121 0
14 9 21
0
0
0 0 115 16
0 11 22 2
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
2
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE:
0 17 21 0
135 93 5
0
0
0 0 15 67
0 11 25 19
4. Một số định dạng ảnh hiện nay
4.1. Ảnh BMP (Bitmap)
- Là ảnh được mô tả bởi một ma trận các giá trị số xác định màu và
bảng màu của các điểm ảnh tương ứng khi hiển thị. Ưu điểm của ảnh Bitmap
là tốc độ vẽ và tốc độ xử lý nhanh. Nhược điểm của nó là kích thước rất lớn.

- Ta ký hiệu: J là tập các điểm ảnh có giá trị bằng 1
J
┴
là tập hợp các điểm ảnh có giá trị 0 (điểm nền).
1.2. Kỹ thuật phân ngưỡng
- Dùng để chuyển đổi ảnh đa cấp xám sang ảnh nhị phân
- Với một giá trị θ cho trước, giá trị của điểm ảnh sẽ được gán bằng 1
nếu mức xám của nó >= θ, gán bằng 0 nếu mức xám < θ.
- Kỹ thuật này làm cho tính chất màu liên tục của ảnh bị gián đoạn
nhưng có hiệu quả trong việc thể hiện các loại ảnh có đường nét như
văn bản, vân tay…
- Cài đặt:
+ Dữ liệu vào: ma trận I kích thước mxn biểu diễn mức xám của
các điểm ảnh. Giá trị ngưỡng θ.
+ Dữ liệu ra: ma trận I đã được biến đổi mức xám.
+ Mô tả thuật toán:
for x=1 to m
for y=1 to n
if I(x,y)>=θ then I(x,y)=1
else I(x,y)=0
- Ví dụ:
Ảnh gốc θ=9 Ảnh đầu ra
0 8 5 0 0 0
9 2 3
0
1 0 1
8 12 4
0
0 1 1
1.3. Kỹ thuật Dithering

- Các điểm ảnh I(x-1,y), I(x+1,y), I(x,y-1), I(x,y+1) được gọi là các
điểm kề 4 của I(x,y).
- Các điểm ảnh I(x-1,y-1), I(x+1,y-1), I(x-1,y+1), I(x+1,y+1) và các
điểm kề 4 được gọi là các điểm kề 8 của I(x,y).
- Tương ứng với các điểm kề 8, ta có mặt nạ 8 hướng xác định các
điểm kề 8 đó:
3 2 1
4 P 0
5 6 7
Tương ứng với các hướng như sau:
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
5
3
2
0
1
4
5
6
7
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
2.2. Tập điểm liên thông
- Hai điểm ảnh P1 và P2 € J được gọi là liên thông 4(hoặc 8) trong J nếu tồn
tại tập các điểm {(x0,y0), (x1,y1), …, (xn,yn)} sao cho:
+ P1 = (x0,y0)
+ P2 = (xn,yn)
+ V(x
k
,y
k

, … P
n
}
của đối tượng ảnh đó sao cho hai điểm P
i
và P
i+1
là các điểm kề 8 của nhau (i=1 n-1)
và P
1
là kề 8 của P
n
.
Ký hiệu chu tuyến là C=<P
1
P
2
… P
n
>
Hình vẽ: chu tuyến của một đối tượng ảnh
* Chu tuyến đối ngẫu:
Hai chu tuyến C=<P
1
P
2
… P
n
> và C
T

T

* Chu tuyến trong:
Chu tuyến C=<P
1
P
2
… P
n
> được gọi là chu tuyến ngoài nến số điểm biên của
C lớn hơn chu tuyến đối ngẫu C
T

Hình vẽ: chu tuyến trong – chu tuyến ngoài
3. Một số kỹ thuật dò biên trong ảnh nhị phân
3.1. Dò biên hình thức hóa
- Nếu các ký hiệu (b,g) là một cặp điểm với b là điểm ảnh và g là điểm nền.
- Dãy các cặp điểm (b
1
,g
1
), (b
2
,g
2
), …, (b
n
,g
n
) là các điểm kề 8 của nhau và

điểm đó đến điểm tiếp theo như trong bảng dưới đây.
Điểm ảnh – sang trái Điểm nền – sang phải
Hướng đến Hướng đi đến
điểm tiếp theo
Hướng đến Hướng đi đến
điểm tiếp theo
0 2 0 6
2 4 2 0
4 6 4 2
6 0 6 4
Thuật toán Freeman bị hạn chế ở khả năng phải xét đến những điểm không cần quan
tâm trong quá trình dò biên. Ví dụ dưới đây sẽ thể hiện điều đó.
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
7
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
Ảnh nhị phân có kích thước 8x8 với điểm biên xuất phát P có tọa độ (2,4)
Những điểm không cần quan tâm: (0,3), (4,7), (7,3), (4,0)
3.3. Thuật toán Freeman cải tiến
Xuất phát từ một điểm ảnh P, quá trình dò biên sẽ đi theo các hướng: 0, 2, 4,
6 trong mặt nạ 8 hướng. Nếu gặp điểm ảnh thì sang trái, điểm nền thì quay ngược
trở lại. Quá trình trên được lặp lại cho đến khi quay lại đúng vị trí xuất phát P. Khái
niệm sang trái, quay lại phụ thuộc vào hướng đến của điểm đang xét để thay đổi
hướng đi của điểm đó đến điểm tiếp theo như trong bảng dưới đây.
Điểm ảnh – sang trái Điểm nền – lùi lại
Hướng đến Hướng đi đến
điểm tiếp theo
Hướng đến Hướng đi đến
điểm tiếp theo
0 2 0 4
2 4 2 6

Ví dụ:
0 0 1 1 0
1 0 0 1 0
0 1 0 0 0
A = {(0,2), (0,3), (1,0), (1,3), (2,1)}
2. Các khái niệm cơ bản
* Phép dịch:
Cho một vector x và tập hợp các điểm A, phép dịch A + x được xác định bởi:
* Các phép toán tập hợp Minkowski:
Cho A, B là các tập hợp điểm:
Phép cộng Minkowski:
Phép trừ Minkowski:
3. Phép giãn ảnh và co ảnh
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
9
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
Từ hai phép toán Minkowski, ta có phép toán hình thái cơ bản là phép giãn ảnh và
co ảnh :
Phép giãn ảnh (Dilation)
Phép co ảnh (Erosion)
Trong đó:
* Một số tính chất:
Giao hoán:
Không giao hoán :
Kết hợp:
Dịch chuyển bất biến:
* Ví dụ minh họa:

(a) Giãn ảnh D(A,B) (b) Co ảnh E(A,B)
A và B có thể được xem là các đối tượng ảnh và B được gọi là phần tử cấu trúc.

- Dịch chuyển:
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
11
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
Ý nghĩa:
- Phép mở ảnh sẽ mở rộng những khoảng trống giữa các phần tiếp xúc trong
đối tượng ảnh, làm cho ảnh bớt gai hơn.
- Phép đóng ảnh sẽ làm mất đi những khoàng trống nhỏ trong ảnh, làm mất đi
nhiễu trong ảnh.
5. Một số kết quả
Các toán tử cấu trúc thường được áp dụng:
(a) (b) (c)
a) Ảnh A b) Giãn ảnh với 2B c) Co ảnh với 2B
d) Mở ảnh với 2B e) Đóng ảnh với 2B f) it-and-Miss với B
1
và B
2

Ví dụ với các toán tử hình thái
6. Phép toán HitAndMiss
Cho một ảnh A và hai phần tử cấu trúc B
1
và B
2
, ta có:
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
12
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
với B
1

Sau khi tìm được góc theo các phần tử cấu trúc trên, ta kết hợp chúng lại để được kết
quả là các góc lồi của ảnh.
Sử dụng phép toán HitAndMiss để tìm góc lồi của một ảnh
7. Xương ảnh
Khái niệm: Xương ảnh là tập hợp các đường độ dày là 1, đi qua phần giữa của
đối tượng ảnh và bảo toàn được tính chất hình học của đối tượng ảnh.
Tuy nhiên, không dễ dàng để nhận ra xương ảnh:
Ví dụ:
(a) (b)
Trong ví dụ (a), ta không thể tìm được đường thẳng có độ dày 1 đi qua giữa đối
tượng mà phản ánh được tính chất đơn giản của đối tượng. Trong ví dụ (b), ta không
thể bỏ đi một điểm trong đối tượng kề 8 mà giữ được tính chất hình học của đối
tượng.
Công thức cơ bản:
- Các tập hợp con của xương ảnh S
k
(A):
Lê Bá Dũng – Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam
14
Bài giảng môn học Nhận Dạng và Xử Lý Ảnh
với K là giá trị lớn nhất của k trước khi S
k
(A) trở thành rỗng
(ta có )
Xương ảnh là hợp của các tập con xương ảnh:
Như vậy, đối tượng ảnh ban đầu có thể được tái tạo lại từ các tập con xương
ảnh, phần tử cấu trúc B và giá trị K:
Tuy nhiên, công thức này không phải lúc nào cũng bảo toàn được tính chất
hình học của ảnh.
* Phép toán làm gầy ảnh: