1/13/14
1

ÁNH SÁNG & MÀU SẮC
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG
BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH
Bài giảng Xử lý ảnh
2
Ánh sáng
! Ánh sáng là từ phổ thông dùng để chỉ các bức xạ
điện từ có bước sóng nằm trong vùng quang phổ nhìn
thấy được bằng mắt thường (từ 380nm đến 780nm)
[1]
! Lý thuyết lượng tử coi ánh sáng có lưỡng tính sóng
hạt:
! Tính chất hạt: ánh sáng là dòng chuyển động của các
hạt photon (quang tử).
! Các hạt photon dao động tạo ra sóng. Tần số dao động
của các hạt photon tạo nên tần số ánh sáng. Ánh sáng
lan truyền dưới dạng sóng.
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Light
3
Ánh sáng
! Nguồn sáng sơ cấp: là các nguồn sáng có khả năng
tự phát ra sóng ánh sáng
[1]
(mặt trời, bóng đèn, )
! Khi quan sát một nguồn sáng sơ cấp, màu sắc mà mắt
người quan sát được chính là màu của ánh sáng mà
nguồn sáng phát ra.

! “Mặt trăng” là nguồn sáng thứ cấp hay sơ cấp?

6
Ánh sáng và Màu sắc
! Ánh sáng với độ dài sóng khác nhau khi tác động lên
mắt người sẽ tạo nên các ý niệm màu sắc khác nhau.
7
Màu sắc
!   Con người cảm nhận màu sắc thông qua các tế bào
thần kinh thị giác.
! Tế bào thần kinh thị giác ở mắt người gồm:
! Tế bào hình que: có nhiệm vụ cảm thụ ánh sáng đơn
sắc (monochromatic) độ sáng yếu (low-brightness).
Các tế bào này đáp ứng tốt với các sóng ánh sáng có
bước sóng từ 490-495nm.
! Tế bào hình nón: có nhiệm vụ cảm thụ màu sắc của
ánh sáng có độ sáng trung bình và độ sáng mạnh
(medium- and high-brightness color vision).
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space
8
Màu sắc
! Tế bào thần kinh thị giác hình nón gồm 3 loại
[1]
:
! Loại S đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng
ngắn (420-440nm).
! Loại M đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng
trung bình (530-540nm).
! Loại L đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng dài
(560-580nm).

! Mô hình màu được xây dựng dựa trên cơ chế phối màu
phát xạ: RGB (Red Green Blue)
! Nguyên tắc phối màu hấp thụ: là hình thức phối màu
sử dụng cho các nguồn sáng thứ cấp.
! Cơ chế của phối màu hấp thụ là trừ màu.
! Mô hình màu được xây dựng dựa trên cơ chế phối màu
hấp thụ: CMY (Cyan Magenta Yellow)
[1] http://www.fotech.org/forum/index.php?showtopic=9414
1/13/14
4
13
Mô hình màu RGB - Phối màu phát xạ
! Màu sắc khác nhau được tạo
ra từ việc cộng 3 màu cơ bản:
Đỏ, Xanh lá, Xanh dương.
! Đỏ + Xanh lá = Vàng
! Đỏ + Xanh dương = Đỏ hồng
! Xanh dương + Xanh lá =
Xanh lam
! Đỏ + Xanh dương + Xanh lá
= Trắng
! Không có đèn = Đen
Sự cộng màu RGB
[1][2]

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_model
[2] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
14
Mô hình màu RGB
!   Mỗi màu sắc được biểu diễn bởi bộ ba số (R,G,B).

ảnh. Một ống phóng CRT sẽ tạo ra các tia điện tử đập
vào màn hình huỳnh quang để thể hiện các điểm ảnh
mong muốn. Mà trong đó mỗi một màu được xác định
bằng cách ghép ba màu cơ bản là đỏ, xanh lá và xanh
dương.
19
Mô hình màu CMY - phối màu hấp thụ
! Màu sắc khác nhau được tạo ra từ việc trừ ánh sáng
trắng với 3 màu: Xanh lam, Đỏ hồng, Vàng.
(1,1,0) removes (0,0,1)
(1,0,1) removes (0,1,0)
(0,1,1) removes (1,0,0)
Image
White Light
Sự trừ màu CMY
[1]
[1] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
20
Mô hình màu CMYK
! Trong máy in thường sử dụng
thêm thành phần mực đen (K).
!   Do đặc tính của các hạt màu của
mực màu, nên màu Đen được tạo
bằng cách phối hợp các màu
CMY thực sự không bao giờ
được đen đậm như ý muốn.
! Mực in màu Đen cải thiện độ sắc
nét và chiều sâu của hình ảnh.
[1]
! Tiết kiệm mực màu.

24
Một số công thức chuyển đổi màu sắc
1/13/14
7
25
Một số công thức chuyển đổi màu sắc
!   Ví dụ: chuyển ảnh màu về ảnh mức xám.
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
9/3/14
1
Chương 1

ẢNH SỐ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG
BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH
Bài giảng Xử lý ảnh
2
Nguồn tài liệu
!   Tài liệu tham khảo:
!   Slide Introduction à l'image, bài giảng Xử lý ảnh. Alain
Boucher. IFI. 2010.
!   Tài liệu đề nghị đọc:
! Chương 1, Digital Image Processing, 2
nd
edition.
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Prentice-Hall.
2002.
!   Wikipedia: image processing, image resolution,
binary image, grayscale, quantification.

hiệu điện.
! Hiệu điện thế ra tỷ lệ thuận với lượng ánh sáng đến.
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
7
Quá trình thu nhận ảnh số
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
8
Quá trình thu nhận ảnh số
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
9/3/14
3
Quá trình thu nhận ảnh số
Ánh sáng -> tín hiệu điện (tín hiệu liên tục) -> số hoá (giá
trị rời rạc)
2 bước để số hoá 1 bức ảnh
9
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
Lấy mẫu
Lượng tử hoá
10
Ảnh số
! Là ma trận 2 chiều các số nguyên. Mỗi số biểu diễn
cho cường độ sáng (màu) của điểm ảnh tương ứng.
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
11
Ảnh số
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
12
3 loại ảnh số
! Ảnh nhị phân: chỉ có 2 mức độ sáng (0: đen, 1: trắng)

4 x 4
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
16
Độ sâu màu
!   Ảnh nào có độ sâu màu lớn hơn có khả năng hiển thị
nhiều màu sắc hơn, hoặc hiển thị màu sắc “mịn” hơn.
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
9/3/14
5
17
Độ sâu màu
256 mức xám 16 mức xám 8 mức xám
4 mức xám 2 mức xám
Ảnh nhị phân
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
18
Định dạng file ảnh số
! Có rất nhiều định dạng file để lưu trữ ảnh số
! RAW
!   lưu trữ thông tin trực tiếp từ cảm biến. Lưu trữ được gần như toàn bộ
những gì cảm biến “nhìn thấy” và “cảm nhận” được và điều kiện khi
chụp
!   Không được sử dụng như ảnh nhưng sẵn sàng cho tạo ảnh
! Không có một chuẩn chung, giảm tính linh hoạt khi xử lý.
! máy ảnh bán chuyên nghiệp và chuyên nghiệp thường cho phép chụp
RAW và JPG
! TIFF, GIF, JPEG, PNG, BMP, PPM, PGM, …
!   Căn cứ vào những cài đặt trước khi chụp (độ sắc nét, cân bằng trắng,
quá trình phơi sáng), máy sẽ xử lý thông tin ảnh RAW và cho ra một
tệp tin ảnh nhìn được dưới định dạng JPG, TIFF tùy theo cài đặt

lượng không thay đổi đáng kể
khi được nén)

20
PNG (Portable Network Graphics)

•  Lưu trữ dữ liệu lâu dài
•  Dung lượng cồng kềnh
•  Bảo lưu chất lương nén vượt
trội hơn cả TIFF
http://congnghe.nld.com.vn/244159p0c89/dinh-dang-file-anh.htm
9/3/14
6
21
Định dạng file ảnh số
! Mỗi định dạng file ảnh số có những ưu và nhược điểm
riêng, tuy nhiên, chúng ta sẽ không nghiên cứu sâu
vấn đề này.
! Mỗi file ảnh số gồm 2 phần chính:
! Header: chứa thông tin của ảnh (chiều cao, chiều rộng,
độ sâu màu, )
! Data: chứa giá trị các pixels trong ảnh. Các giá trị này
thường được nén theo nhiều phương pháp khác nhau.
Demo FreeCommander
22
Định dạng file ảnh không nén
! Giá trị các pixels được ghi trực tiếp vào file theo thứ

!   .bmp hay .DIB (device Independent Bitmap)
! Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP (cũng như file
ảnh nói chung) là
!   n: số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel)
!   1 ảnh bmp n-bit có 2^n màu.
! Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8
(ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu
màu). Ảnh BMP 24-bit có chất lượng hình ảnh trung thực
nhất.
! chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh (pixel).
! chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh.

Source: http://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format
26
Định dạng file ảnh số
! Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần
!   Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap.
!   Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin chi tiết
giúp hiển thị ảnh.
!   Color Palette (4*x bytes), x là số màu của ảnh: định nghĩa
các màu sẽ được sử dụng trong ảnh.
!   Bitmap Data: lưu dữ liệu ảnh.
Source: http://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format
27
Định dạng file ảnh số
! Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường không
được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi
trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte
tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP
thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng

2
Nguồn tài liệu
!   Tài liệu tham khảo:
!   Slide Traitements de base, bài giảng Xử lý ảnh. Alain
Boucher. IFI. 2010.
!   Tài liệu đề nghị đọc:
! Chương 2 & 3, Digital Image Processing, 2
nd
edition.
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Prentice-Hall.
2002.
!   Wikipedia: histogram, brightness, contrast,
color balance, histogram equalization, image scaling.
3
Quy ước
!   Trong chương này, chúng ta chỉ học các phép xử lý
ảnh trên ảnh mức xám hoặc ảnh nhị phân.
!   Để xử lý ảnh màu, chúng ta có 2 cách:
!  Cách 1: xử lý trên từng thành phần R,G,B rồi ghép 3
thành phần màu lại.
!  Cách 2: chuyển về không gian màu HSV, tách thành
phần H ra xử lý rồi ghép lại với 2 thành phần S,V để
cho ra ảnh kết quả.
!   Chúng ta cũng chỉ nghiên cứu các phép xử lý trong miền
không gian.
!   Các phép xử lý trong miền tần số sẽ được học sau.
4
Biểu diễn ảnh số
!   Ảnh số
9/3/14

0
) = T[f(x
0
,y
0
)]
f(x
0
,y
0
):
mức xám gốc
g(x
0
,y
0
):
mức xám
đã biến đổi

T
Xử lý ảnh điểm
•  Ảnh âm bản
•  Phân ngưỡng ảnh (thresholding)
•  Điều chỉnh độ sáng tối (brightness)
•  Điều chỉnh độ tương phản (constract)
•  Biến đổi tuyến tính tổ chức đồ
•  Cân bằng tổ chức đồ
•  Một số toán tử logic trên ảnh
8

13 14 15 15 13
10 13 15 15 11
14 14 13 11 14
L=?
11
Phân ngưỡng (Thresholding)
!   Mục đích: chuyển ảnh mức xám về ảnh nhị phân.

O(x,y) =
255 nếu I(x,y) ≥ c
0 ngược lại
c = 128
12
Phân ngưỡng (Thresholding)
•  Các phép biến đổi phân ngưỡng hữu ích cho việc
phân vùng ảnh mà ta muốn cô lập một vùng đối
tượng từ ảnh nền
255 nếu I(x,y) ≥ c
0 ngược lại
O(x,y)=
9/3/14
4
13
Phân ngưỡng (Thresholding)
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
Thresholding = 3
14

1 1 2 4 1
Ảnh cần vẽ tổ chức đồ
Tổ chức đồ - histogram
!   Ví dụ: tổ chức đồ của 1 ảnh mức xám
0: màu đen; 255: màu trắng => nhận xét về ảnh?
Tổ chức đồ (histogram)
Bài giảng Xử lý ảnh: TS. Nguyễn Đăng Bình – Đại học Khoa học Huế
19
Tổ chức đồ (Histogram)
int h[256];
for (int i=0; i<256; i++)
h[i] = 0;

for (int y=0; y<N; y++) {
for (int x=0; x<M; x++)
h[I[x][y]]++;
}
20
Tổ chức đồ (histogram)
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
Histogram
?
9/3/14
6
21
Chuẩn hoá tổ chức đồ
Chuẩn hoá tổ chức đồ:

Source : Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2010.
28
Độ sáng tối & độ tương phản của ảnh
! Độ sáng tối của ảnh được tính bằng trung bình cường
độ mức xám của toàn bộ ảnh.
! Độ tương phản biểu thị sự dễ dàng phân biệt 2 vật thể
trong ảnh. Có 2 cách tính:
!   Sử dụng độ lệch chuẩn:
!   Tỷ lệ giữa hiệu và tổng mức xám lớn nhất và nhỏ nhất
9/3/14
8
29
Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản
Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
30
Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
31
Nhận xét về độ sáng tối & độ tương phản
!   Tổ chức đồ lệch về bên trái: ảnh tối
!   Tổ chức đồ lệch về bên phải: ảnh sáng
!   Tổ chức đồ chân hẹp (dày): ảnh không rõ nét (độ
tương phản thấp)
!   Tổ chức đồ chân rộng (thưa): ảnh rõ nét (độ tương
phản cao)
Ví dụ độ sáng tối & độ tương phản của ảnh
32

0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
0
0 0 0 2
0 0 0 0 0
3 0 0 0 2
0 0 0 2 0
c = -2
12 13 13 14 15
14 13 12 12 14
15 14 12 12 15
13 13 14 15 13
c = 12
Ảnh 16 mức xám
9/3/14
1
37
Bài giải
!   Thay đổi độ sáng tối của 1 ảnh xám
for (int x=0; x<image_in.width(); x++)
for (int y=0; y<image_in.height(); y++) {
QRgb color = image_in.pixel(x,y); // lấy màu của pixel x, y
// đổi màu sang mức xám
int gray = qGray(color);
int out = gray + c;
if (out>255) out=255; else if (out<0) out=0;
//tạo màu từ mức xám
QRgb color_out = qRgb(out, out, out);

Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
9/3/14
2
41
! O(x,y) = I(x,y) x c
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = -2?
c = 3?
Sáng?
Tối?
Ảnh 16 mức xám
42
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = 0.8
0 1 1 2 3
1 1 0 0 2
4 2 0 0 3
1 1 2 3 1
0"
1"
2"
3"

!   Kết hợp giữa trượt và căng tổ chức đồ
!   Trượt tổ chức đồ về trái cho mức xám nhỏ nhất bằng 0.
!   Căng tổ chức đồ sao cho mức xám lớn nhất bằng 255.
Source : Caroline Rougier. Traitement d'images (IFT2730). Univ. de Montreal.