Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 1

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cám ơn Khoa Công Nghệ Thông Tin, trường Đại
Học Dân Lập Kỹ Thuật Công Nghệ, Tp HCM đã tạo điều kiện cho em thực
hiện đề tài này.

Em xin chân thành cám ơn thầy Huỳnh Văn Đức đã tận tình hướng
dẫn, chỉ bảo em trong suốt thời gian thực hiện đề tài.

Em cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trong Khoa đã tận tình
giảng dạy, trang bò cho chúng em những kiến thức cần thiết trong suốt quá
trình học tập tại trường, và cũng xin gởi lòng biết ơn sâu sắc đến Cha, Mẹ,
các anh chò và bạn bè đã ủng hộ, giúp đỡ, động viên em trong những lúc
khó khăn cũng như trong suốt những năm học vừa qua.

Mặc dù đã cố gắng hoàn thành luận văn với tất cả những nỗ lực của
bản thân, nhưng luận văn chắc không tránh khỏi những thiếu sót nhất đònh,
kính mong sự cảm thông và tận tình chỉ bảo của quý Thầy Cô.

Sinh viên thực hiện
Trần Viết Khôi


việc nhập điểm bằng tay không còn khó nữa mà thay vào đó là việc nhập
điểm hoàn toàn do máy tính đảm trách muốn vậy ta phải có một chương
trình “Nhập điểm tự động”.
Để tiếp cận và góp phần đẩy mạnh sự phát triển của ngành giáo dục
ở Việt Nam , chúng em xin trình bày “Hệ thống nhập điểm tự động”.
Trong khuôn khổ thời gian cho phép để làm một đề tài tốt nghiệp có
thể chúng em chưa hoàn tất đầy đủ chức năng , tính linh hoạt và
phổ biến của hệ thống . Sau này nếu điều kiện cho phép , đề tài này
có thể phát triển rộng hơn về quy mô hoạt động sao cho hoàn
chỉnh và phù hợp với thực tế.
Chúng em luôn luôn ghi nhớ công ơn các thầy cô đã dạy dỗ để
chúng em có được như ngày hôm nay . Chúng em xin chân thành
cảm ơn thầy Huỳnh Văn Đức đã tận tình giúp đỡ chúng em hoàn
thành đề tài tốt nghiệp này.
Sinh viên
Trần Viết Khôi

Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 3

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN

Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 4

Mục lục

Chương 1: Yêu cầu của đề tài
1. Đặt vấn đề : 8
2. Giới hạn vấn đề và phát biểu bài toán : 8
2.1. Giới hạn vấn đề : 8
2.2. Phát biểu bài toán : 8
3. Phân tích dữ liệu đầu vào và ra: 8
3.1. Mô tả bảng điểm: 9
3.1.1. Phần tựa: 9
3.1.2. Phần thân: 9
3.1.3. Phần cuối: 9
3.2. Mô tả ảnh điểm : 11
3.3. Các dữ liệu đầu ra : 12
4. Những vấn đề cần được giải quyết : 12
5. Yêu cầu của đề tài : 12
5.1. Về mặt ứng dụng 12
5.2. Về mặt kỹ thuật 12
5.3. Một số yêu cầu khác : 12

Chương 2: Phân tích vấn đề và đưa ra giải thuật

3.4. Các giải pháp để xử lý một ảnh quay : 28
3.5. Xây dựng giải thuật : 29
3.5.1. Tính góc quay : 29
3.5.1.1. Giải thuật tính góc quay : 29
3.5.1.2. Lưu đồ giải thuật : 29
3.5.2. Tính ma trận quay : 30
3.5.2.1. Giải thuật tính ma trận quay : 30
3.5.2.2. Lưu đồ giải thuật : 30
3.5.3. Chuyển đổi toạ độ của một điểm theo ma trân quay : 31
3.5.3.1. Giải thuật chuyển toạ độ : 31
3.6. Đoạn chương trình minh hoạ : 31
3.6.1. Tính góc quay : 31
3.6.2. Tính ma trận quay : 31
3.6.3. Chuyển toạ độ theo ma trận quay : 32
4. Xác đònh mốc : 32
4.1. Tại sao phải sử dụng mốc : 33
4.2. Xác đònh các khoảng ảnh có thể xác đònh được mốc : 33
4.3. Giải pháp để xác đònh tâm của một mốc : 34
4.4. Xây dựng giải thuật : 35
4.4.1. Xác đònh mốc có trong một khoảng điểm : 35
4.4.1.1. Giải thuật : 35
4.4.1.2. Lưu đồ : 36
4.4.2. Xác đònh một pixel đen có thuộc một mốc : 37
4.4.2.1. Giải thuật : 37
4.5. Đoạn chương trình minh hoạ: 39
4.5.1. Chương trình xác đònh mốc trong một khoảng điểm : 39
4.5.2. Chương trình xác đònh một pixel có thuộc một mốc : 39
5. Xác đònh điểm tô đen : 40
5.1. Tại sao phải xác đònh điểm tô đen : 40
5.2. Xác đònh các khoảng ảnh có thể tìm được điểm tô : 41

2. Danh sách các sự kiện của quá trình xử lý điểm : 60
3. Sơ đồ dòng dữ liệu (DFD) về quá trình xử lý nhập điểm tự động: 60

Chương 4: Đánh giá sai số
1. Lý thuyết xác suất thống kê bài toán ước lượng tỷ lệ: 66
2. p dụng để tính toán cho bài toán : 67

Chương 5: Kết luận Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 7

Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 8

hoạt động tốt nó sẽ giúp ích rất nhiều trong việc nhập điểm, và thông kê
điểm một cách nhanh chóng trong các cuộc thi có số lượng thí sinh tham gia
đông như các cuộc thi đại học …
2. Giới hạn vấn đề và phát biểu bài toán :
2.1. Giới hạn vấn đề :
Vấn đề nhập điểm tự động là một vấn đề rất khó đòi hỏi ta phải có một
khoảng thời gian tương đối dài để giải quyết vấn đề như nhận ra các chữ
viết tay của các thầy (các điểm số), mã số của các thí sinh, các môn học, kì
thi … vấn đề trên đối với chúng em thì rất khó có thể giải quyết được trong
khoảng thời gian là 15 tuần. Do đó chúng em đưa ra một cách giải quyết
khác là thay vì nhận dạng chữ viết tay để tìm điểm thì chúng em sẽ nhận
dạng những điểm tô đen trên bảng điểm theo mẫu của trường ĐHDL Kỹ
thuật công nghệ. Bảng điểm này có các đặc tính rất thuận tiện cho việc
nhận diện điểm là có cột điểm được tô đen do đó khi ta nhận diện được toạ
độ của điểm tô thì ta sẽ xác đònh được điểm và số thứ tự của điểm đó trong
bảng điểm.
Như vậy vấn đề nhập điểm hoàn toàn tự động đã được chuyển về hướng
là khi nhập điểm thì người sử dụng phải gõ vào số phách, môn, lớp và có
thể là số lần thi. Do đó vấn đề ở đây là làm sao nhận dạng được tâm của
các điểm tô và cho ra điểm đưa vào CSDL.

2.2. Phát biểu bài toán :
Giáo viên khi chấm điểm xong sẽ đưa bảng điểm lên phòng đào tạo.
Người nhập điểm sẽ lấy bảng điểm đưa vào máy Scan, máy Scan cho ra một
file ảnh Bitmap, file ảnh này sẽ được đưa vào “Hệ thống nhập điểm tự
động” cùng với số tờ, môn học, khoá học. Chương trình sẽ xử lý chỉnh sữa
sao đó cho ra một file văn bản, file này sẽ được một chương trình cấp giao

Từ tâm của chấm tròn đen đến phần thân là 32cm.

3.1.2. Phần thân:
Là một bảng gồm có 8 dòng và 32 cột. Dòng đầu tiên là dòng tiêu đề và
30 dòng còn lại là thông tin về học sinh hoặc sinh viên và phần điểm thi.
Cột đầu tiên là cột thông tin về số thứ tự, cột thứ hai là cột thông tin về mã
số của học sinh hoặc sinh viên, cột thứ ba là phần thông tin về họ và tên của
học sinh hoăc sinh viên, cột thứ tư là thông tin về ngày tháng năm sinh của
học sinh hoặc sinh viên, cột thứ năm là phần thông tin điểm ghi bằng số, cột
thứ sáu là thông tin về điểm tô, trong đó có 10 ô tròn để giáo viên tô đen
tương ứng với điểm trong ô tròn có ghi các số từ 0 đến 10 là phần điểm
tương ứng với phần ô được tô đen. Cột thứ bảy là phần ký tên của thí sinh và
cột thứ tám là phần ghi chú của giám thò. Mỗi dòng trên phần này tương ứng
với một thí sinh được lưu trong CSDL của trường.
Điểm ghi và điểm tô được giáo viên chấm với màu bút có màu đen hoặc
màu xanh da trời và bắt buộc phải như vậy.
Vò trí từ tâm của mốc 1 đến cột của điểm tô cách nhau một khoảng chiều
rộng là 107 cm. Khoảng cách của mỗi dòng là 6cm, khoảng cách của các ô
tròn trong phần điểm tô tính từ biên của cột điểm của phần điểm tô là 4,5
cm. Đường kính của các ô tròn điểm là 3 cm. Chiều rộng của cột điểm tô là
46cm.
Phần này có chiều rộng là 188cm, chiều cao là 188cm.

3.1.3. Phần cuối:
Có các thông tin sau: số sinh viên có trong bảng điểm, số sinh viên dự
thi, số sinh viên đạt sau khi chấm xong, số sinh viên không đạt, chữ ký của
các cán bộ coi thi, chữ ký của các giáo viên chấm thi, chữ ký của thầy
trưởng khoa, ngoài ra nó còn có một thông tin nữa mà không liên quan gì
đến việc thi cử nhưng nó rất quan trọng cho việc nhập điểm tự động là mốc
thứ hai của bảng điểm.

ảnh bò dơ, ảnh bò dòch chuyển, quay và đôi khi còn bò biến dạng do giấy bò
cong…những biến dạng và sai lệch trên chúng ta không thể nào loại bỏ được.
trong bài này, chúng ta không giải quyết vấn đề ảnh bò biến dạng mà chỉ
giải quyết vấn đề ảnh bò xê dòch, quay và bức ảnh phải rõ nghóa là các điểm
và mốc phải có màu khác biệt so với màu viền.

Các thông số cần quan tâm của một ảnh Scan chuẩn :
 Màu của các mốc và điểm tô phải có giá trò màu trong khoảng 0 -
> 85. Nghóa là ảnh Scan phải có màu tương đối nhìn thấy rõ.
 Mốc phải có mật độ các pixel đen từ 100 -> 196 pixel. Nghóa là
mật độ điểm đen của mốc phải có độ lớn tương đối so với các
điểm khác để dễ phân biệt.
 Điểm tô đen phải có mật độ các pixel đen từ 30 -> 144 pixel.
Điểm tô phải được tô hơn phân nửa của ô cho tô điểm.
 Khoảng cách tính được từ tâm mốc 1(ở góc trái trên) đến tâm mốc
2 (ở góc phải dưới) có chiều rộng = 730 pixel, chiều cao= 874
pixel.
 Khoảng cách tính được từ tâm điểm mốc một đến vò trí đầu của ô
điểm tô có chiều rộng= 426 pixel và chiều cao= 144 pixel.
 Chiều rộng của một ô để tô điểm tính được là 16 pixels  11 ô
điểm là 176 pixel.
 Chiều cao của một hàng tính được là 24 pixel  30 hàng là 720
pixel.
nh điểm sử dụng để tính điểm phải có đầy đủ hai mốc và độ quay của
ảnh không vượt qua  10 độ được tính từ mốc một.
Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 12

3.3. Các dữ liệu đầu ra :
Đầu ra của chương trình gồm có hai file text có cấu trúc như sau:

5.3. Một số yêu cầu khác
Ngoài các yêu cầu trên, ứng dụng có thể:
 Dễ dàng cài đặt
 Dễ dàng sử dụng.
 Dễ dàng cập nhật và nâng cấp

Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 13


sáng phản chiếu từ bức ảnh thật để cho ra những điểm sáng tương ứng với
những điểm trên bức ảnh, do đó ảnh của máy Scan trả ra là một dạng ảnh
điểm khi qua một trình xử lý đồ hoạ của máy Scan ta sẽ lưu ảnh đó lại với
những đònh dạng nào ta thích. Đối với các loại ảnh dạng vector thì kích
thước của file ảnh rất nhỏ và ảnh hiển thò trên màn hình sẽ không phụ thuộc
vào độ phân giải của màn hình nhưng cơ cấu lưu ảnh của chúng rất phức tạp
do đó để đọc và xử lý ảnh dạng vector là điều rất khó, trong khi đó một ảnh
lưu dưới dạng pixel khi hiển thò trên màn hình sẽ phụ thuộc vào độ phân giải
của màn hình và kích thước file rất lớn đối với những ảnh có độ phân giải
cao nhưng bù lại chúng rất dễ đọc và dễ xử lý.
Có rất nhiều đònh dạng ảnh mà lưu ảnh được với dạng pixel, trong số đó
có Window bitmap là được sử dụng rất nhiều trong các hệ điều hành
Windows và được sử dụng rất nhiều trong các phần mền khác. Vì những lý
do trên nên ta sẽ sử dụng file ảnh bitmap dùng cho vấn đề nhận dạng của
bài toán này.

1.2. Cấu trúc của window bitmap :
Windows bitmaps thì có ở khắp nơi trên máy tính. Dưới các hệ điều hành
của Microsoft chúng ta có thể sử dụng bitmap như icons, cursors, wallpaper,
và các thành phần khác. Tuy nhiên, Windows bitmaps thì không được dùng
phổ biến trên mạng. Bởi vì hầu hết các file bitmap đều không được nén,
chúng có kích thước rất lớn so với các file được đònh dạng theo kiểu GIF
hoặc JPEG.
Một file Windows bitmap chứa bốn phần: the bitmap file header, the
bitmap info header, the color table, và dữ liệu của ảnh.
Lưu ý: Tất cả các con số được lưu trong file bitmap đều dưới dạng Intel
byte được hiểu như là little-endian. Điều này có nghóa là byte đầu tiên trong
file thể hiện một số little-end. Ví dụ nếu bạn có một số hex 0x1234 được
đònh dạng trong little-endian, bạn sẽ viết như sau 0x34 theo sau là 0x12.
Đây là kiểu đònh dạng của Microsoft. Nếu bạn dùng Java thì bạn phải đưa

Byte Loại Mô tả
2 Character Loại file (file type) bắt đầu bằng ‘B’ và ‘M’
4 32-bit Int Tổng kích thước của file tính bằng byte
2 16-bit Int Dự trữ
2 16-bit Int Dự trữ
4 32-bit Int Byte-offset của file ở đó bitmap bit thực sự bắt đầu

File type trong bitmap file header cho phép chương trình biết chắc chắn
đây là một file bitmap trước khi xử lý. Nếu nó không bắt đầu với “BM” thì
không phải là file bitmap. Byte offset for the bitmap thì rất là quan trong,
bởi vì có một vài vùng đệm giữa những bit header và những bit thực sự.
Chúng ta cần phải biết có bao nhiêu vùng đệm để bỏ qua.
Lưu ý: Kỹ thuật đặt một giá trò đặt biệt tại vò trí bắt đầu của một file ( như
“BM”) thì rất phổ biến. Giá trò này thường ám chỉ như một số đònh dạng. Unix
thường sử dụng kỹ thuật này để đònh nghóa các loại file.
1.2.2. Cấu trúc Info Header :

Byte Loại Mô tả
4 32-bit Int Kích thước của info header (tính bằng byte)
4 32-bit Int Chiều rộng (tính pixels)
4 32-bit Int Chiều cao (tính pixels)
2 16-bit Int Số bitplanes (nên là 1)
2 16-bit Int Số bit trên pixel
4 32-bit Int Loại nén được sử dụng.
4 32-bit Int Số byte thực sự trên bitmap (chỉ cần thiết nếu nén được sử dụng)
4 32-bit Int Số pixel nằm ngang trên dụng cụ đo (chỉ dùng cho scaling)
4 32-bit Int Số pixel nằm đứng trên dụng cụ đo (chỉ dùng cho scaling)
4 32-bit Int Số màu thực sự được sử dụng.
4 32-bit Int Số màu mà thực sự quan trọng (giúp ta làm giảm số màu sử
dụng)


1.2.4. Cấu trúc của dữ liệu :Mọi thứ khác thường nhất thuộc về Windows bitmaps là sự lưu trữ
upside-down. Dòng cuối cùng trong bitmap thì được lưu trữ ở dòng đầu và
những dòng đầu thì được lưu trữ ở cuối.
Số bit để lưu dữ liệu của ảnh thì được lưu trong phần bitmap info header
và tuỳ vào các loại nén được sử dụng trong file.
Điều này sẽ gây phức tạp cho ta khi đọc một ảnh Windows bitmaps. Ta
phải đọc dòng đầu của file ảnh bitmap và sau đó lưu vào vò trí dòng cuối
cùng của mảng hiển thò. Đối với bitmap lớn hơn 64 Kb thì điều này sẽ rất
khó khăn.
Cách đọc dữ liệu ảnh sẽ được mô tả trong chương sau. 8-bit Blue

8-bit Green

8-bit Red

8-bit 0

Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 17

1.3. Phân tích một số khó khăn khi đọc ảnh bitmap :
nh bitmap là một ảnh dạng pixel do đó nó có kích thước rất lớn. Một
bảng điểm khi Scan ra file ảnh bitmap (100%) thường có chiều rộng khoảng
1.5. Xây dựng giải thuật :
1.5.1. Mô tả giải thuật :
nh Scan chưa phải qua xử lý bởi một trình xử lý đồ họa nào. Để đọc
được ảnh này đòi hỏi chương trình phải lường trước mọi khả năng có thể xảy
ra ví dụ như đó không phải là ảnh điểm, ảnh quá mờ, ảnh bò biến dạng, ảnh
không nằm đúng vò trí cần thiết, . . .
Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 18

Như ta đã phân tích ở trên thì một ảnh bitmap có kích thước rất lớn dó đó
ta phải có cách giải quyết là đọc ảnh bitmap theo từng phần. Muốn đọc
được từng phần của bức ảnh ta phải có được các thông tin tọa độ góc trên và
tọa độ góc dưới, chiều rộng và chiều cao của ảnh.
Giải thuật để đọc ảnh bitmap từng phần:
 Đổi tọa độ của các điểm để phù hợp với toạ độ của file ảnh, cụ
thể là tọa độ y của hai góc. Bởi vì file bitmap là một file mà nội
dung của ảnh được lưu ngược nên khi ta đưa tọa độ vào là tọa độ
hiển thò của bức ảnh nếu ta không đổi tọa độ thì ta sẽ nhận được
ảnh không đúng như ý đònh của ta. Tọa độ được tính như sau:
y1=height-y1
y2=height-y2
Khi tiến hành đổi tọa độ xong ta mới tiến hành đọc phần ảnh đó.
 Mỗi bức ảnh lớn đều có những phần dư ra ở cuối mỗi dòng. Do đó
trước khi tiến hành đọc ảnh ta phải tính được phần dư đó để có
những bước nhảy đúng. Mỗi bức ảnh đều có những phần dư khác
nhau do cơ chế lưu ảnh của Microsoft Bitmap (gọi là hiệu ứng lề
của ảnh bitmap). Để đọc ảnh chính xác ta phải khử hiệu ứng lề
của ảnh, công thức để tính hiệu ứng lề dư ra như sau:

// nhảy đến vò trí offset
fseek(in,offset,0)
w=0
while ( w < x)
Begin
// đọc dữ liệu ảnh
fread(&currByte,1,1,in)
// lọc màu và gán cho mảng dữ liệu
pixels[pos++] = filter(currByte)
End
End


Đọc dữ liệu cho vào
biến currbyte
Ghi dữ liệu dã
lọc màu vào
mảng
w < x
Đúng w++
h <=y
Sai
Đúng h++
Sai
Khối lọc
màu
Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 21

1.6. Đoạn chương trình minh hoạ :
Chương trình hiện thực việc xử lí của lưu đồ trên để đọc một khối
các pixel trong file ảnh ra một mảng các pixel:

Hàm mô tả việc đọc một đoạn pixel ra mảng: hàm này có bốn
tham số đưa vào x1,y1,x2,y2 bốn tham số này có kiểu là số nguyên
có ý nghóa là toạ độ của điểm trái trên và điểm trái dưới của phần
ảnh cần đọc, toạ độ này là toạ độ thật khi ta xem một bức ảnh. Hàm

ảnh bitmap.
Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 22

Hàm có 4 tham số đưa vào là toạ độ hai góc trên và dưới của đoạn
ảnh cần đọc, 4 tham số này có kiểu là số nguyên. Hàm này thuộc lớp
BMPReader.

void BMPReader::readRGB(int x1,int y1,int x2,int y2) {

//khai báo các biến dùng cho việc di chuyển của con trỏ file
//chứa byte hiện hành
unsigned char currByte;
//chứa chiều rộng và chiều cao của phần pixel cần đọc
int y,x;
// xử lí hiệu ứng lề của bitmap
int du=fileSize-(bitmapOffset+width*height);
du=(du/height);
//tính toán chiều rộng và chiều cao của phần pixel đọc vào
y=y1-y2;
x=x2-x1;
//biến chứa vò trí mà con trỏ file cần nhảy đến
long offset;

//đọc từ trên xuống của bức ảnh
for (int h=1; h <=y; h++) {

//vò trí của phần tử trong mảng pixel
long pos = long(h-1)* x;
//vò trí cần đọc giá trò pixel

chế độ này thì ta sẽ rất khó khăn trong vấn đề lọc màu vì nó sinh ra một
khoảng màu rất lớn, dẫn đến file ảnh của ta cũng rất lớn khó trong việc xử
ly.ù Thay vào đó nếu ta chọn chế độ màu là 8 bit nghóa là có 256 sắc độ màu
mô tả cho bức ảnh và khó khăn trên được giảm bớt.
Do đó việc chọn chế độ màu 8 bit sẽ làm cho công việc xử lý của ta ít
vất vả hơn và chương trình sẽ chạy được nhanh hơn.

2.2. Lý do phải lọc màu trong bảng điểm :
Một file ảnh của bảng điểm scan với chế độ màu 8 bit khi nhìn ta thấy
chỉ có những chấm đen và các điểm còn lại có màu nhạt hơn nhưng thật sự
trong những chấm đen và những màu nhạt đó là vô số sắc độ màu khác
nhau. Nếu ta xử lý điểm mà không lọc màu thì ta rất dễ lầm lẫn giữa những
màu sắc của chấm đen và những màu chữ và màu viền. Do đó làm cho vấn
đề xử lý ảnh của ta trở nên phức tạp để nhận diện các điểm đen trong vô số
các điểm khác của bức ảnh.
Khi ta lọc màu chỉ để lại những điểm màu nào cần quan tâm thì việc
nhận diện các màu trở nên đơn giản hơn và làm cho quá trình nhận dạng trở
nên nhẹ nhàng hơn.

2.3. Đưa ra những khoảng màu được sử dụng để lấy điểm đen :
Khi khảo sát trên một vài bức ảnh điểm ta nhận thấy những điểm mốc và
những điểm tô đen có sắc màu trong khoảng từ 0 đến 83 những sắc màu lớn
hơn là màu của những màu nhạt. Tuy nhiên khoảng màu trên chỉ là tương
đối đúng với một số bức ảnh, với những bảng điểm có sắc độ đậm thì
khoảng màu trên không hoàn toàn loại bỏ được tất cả các điểm màu của
đường viền.
Tuy nhiên với khoảng màu từ 0 đến 83 ta sẽ lấy được tương đối mốc của
rất nhiều ảnh điểm và từ các giá trò màu ở mức thấp nhất của các mốc đó ta
có thể lấy ra các màu chính xác của các điểm tô. Khoảng màu để lọc các
điểm tô được tính như sau:

 Dùng bộ lọc đó để lọc các màu của khoảng ảnh có điểm tô đen.
Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD: Huỳnh Văn Đức
SVTH: Trần Viết Khôi Trang 25
2.4.2. Lưu đồ giải thuật : Begin
End
Dữ liệu ảnh
So sánh dữ liệu ảnh với
khoảng màu tính trước
Đưa dữ liệu