BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TIỂU LUẬN
CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
Học viên: Lê Long Hải
Giảng viên: TS Ngô Văn Sỹ
Đà Nẵng, 2013
Tiểu luận xử lý ảnh số
Chương 1
GIỚI THIỆU
1.1 Xử lý ảnh số là gì?
Một ảnh có thể được mô tả bằng một hàm 2 chiều f(x,y) trong đó x và y là tọa
độ không gian và độ khuếch đại f của một điểm bất kỳ trong không gian gọi là cường
độ hay mức xám của ảnh tại điểm đó. Khi x, y là độ khuếch đại tại f là hữu hạn, rời rạc
thì ta gọi ảnh là ảnh số. Xử lý ảnh số là xử lý ảnh bằng một máy tính số. Chú ý rằng
ảnh số được tạo từ 1 số hữu hạn các phần tử, mỗi phần tử có vị trí và giá trị xác định.
Mỗi phần tử được gọi là phần tử ảnh, điểm ảnh, pixel hay pel. Pixel được sử dụng rộng
rãi nhất khi nói về ảnh số.
Thị giác là giác quan quan trọng nhất của con người. Tuy nhiên không giống
người, vốn có những giới hạn về ánh sáng thấy được trong dải sóng điện từ, ảnh mà
máy nhận được bao hàm tất cả các phổ sóng, cả tia gamma và sóng radio. Chúng ta có
thể tạo ra ảnh từ các nguồn con người không nhìn thấy được như trên. Ngoài ra còn
các nguồn sóng siêu âm, chùm electron và ảnh tạo bởi máy tính. Như vậy, ảnh số có
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Chưa có tiếng nói chung giữa các nhà khoa học rằng khi nào thì xử lý ảnh số
kết thúc cũng như khi nó bắt đầu từ việc phân tích ảnh và tầm nhìn số. Chúng ta tin
rằng sẽ có một và giới hạn và biên giới nhân tạo. Ví dụ tính giá trị khuếch đại trung
bình của 1 ảnh (biểu thị dưới 1 số) không được coi là một hàm xử lý ảnh số. Ví dụ
khác là những mảng nghiên cứu về thị giác máy tính thay thế cho thị giác con người,
bao gồm cả việc học và phản ứng lại các tác động nhìn thấy. Đây là 1 nhánh của trí
thông minh nhân tạo (AI) thay cho trí thông minh con người. Mảng về trí thông minh

được giải quyết bằng cách phân phối các mức cường độ mỗi điểm ảnh. Phương pháp
in sử dụng để nhận hình 1.1 bị loại bỏ năm 1921 và thay thế bằng phương pháp tái tạo
ảnh dùng các băng điện tín tại đầu nhận ảnh. Hình 1.2 thể hiện 1 ảnh nhận được bằng
phương pháp trên, nó có chất lượng và độ phân giải tốt hơn so với hình 1.1.
Hình 1.2 Ảnh số năm 1922
Hệ thống Bartlane thời kỳ đầu mã hóa ảnh với 5 mức thang độ gray. Dung
lượng này tăng lên 15 mức vào năm 1929. Hình 1.3 thể hiện một tấm ảnh tiêu biểu sử
dụng thang đo 15 mức. Trong suốt thời kỳ này, các hệ thống gồm tấm phim và chùm
tia sáng để tạo ra băng ảnh đã tăng chất lượng phục hồi ảnh lên đáng kể.
Hình 1.3 Ảnh số truyền từ London đến New York năm 1929
Mặc dù các ví dụ chỉ thể hiện sự phát triển của ảnh số, chúng ta không xem kết
quả xử lý ảnh số trong khái niệm của chúng ta vì các máy tính chưa được phát triển.
Sau đó, lịch sử xử lý ảnh số gắn liên lịch sử phát triển máy tính số. Ví dụ ảnh số cần
dung lượng lớn, cấu hình mạnh để xử lý cá thuật toán phức tạp, việc xử lý ảnh phụ
Trang 3
Tiểu luận xử lý ảnh số
thuộc vào sự phát triển của máy tính và các công nghệ hỗ trợ khác bao gồm lưu trữ dữ
liệu, hiển hị và truyền dẫn.
Ý tưởng máy tính ra đời từ với phát minh bàn tính ở Trung Quốc cổ đại 5000
năm trước. Tất nhiên từ 1921 đến nay máy tính hiện tại đã được phát triển trong suốt 2
thế kỷ. Tuy nhiên cơ sở của máy tính dố hiện đại chỉ được đưa ra vào thập niên 1940
với sự giới thiệu của John on Neumann về 2 khái niệm: (1) một bộ nhớ đê lưu trữ dữ
liệu và (2) các nhánh điều kiện. Hai ý tưởng này là nguồn gốc của bộ vi xử lý (CPU),
trái tim của máy tính ngày nay. Bắt đầu cùng von Neumann, đã có một loạt các giai
đoạn mấu chốt dẫn đến sự phát triển mạnh mẽ của máy tính khi dùng trong xử lý ảnh
số. Những giai đoạn này bao gồm: (1) Phát minh ra transistor bởi Phòng thí nghiệm
Bell năm 1948, (2) sự phát triển ngôn ngữ lập trình bậc cao COBOL và FORTRAN
thập niên 1940 avf 1950, (3) phát minh mạch tích hợp IC tại Texas Instruments 1958,
(4) sự phát triển của hệ điều hành đầu 1960s, (5) sự phát triển của vi xử lý bởi Intel
đầu 1970s, (6) máy tính cá nhân bởi IBM năm 1981, (7) sự thu nhỏ các thành phần

cũng nhận giải Nobel Vật lý năm 1901. Hai phát minh cách nhau 100 năm đã mở đầu
cho nhiều ứng dụng quan trọng cho xử lý ảnh số ngày nay.
Từ thập niên 1960 đến nay, các mảng xử lý ảnh số đã phát triển rộng khắp. Ben
cạnh các ứng dụng trong chương trình không gian và y học, xử lysa nhr số còn dùng
trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Máy tính dùng để tăng độ tương phản trong các tấm
ảnh chụp X quangtrong công nghiệp, y tế và sinh học. Các nhà địa chất sử dụng công
nghệ tương tự để tìm ra các nguồn ô nhiễm từ bức ảnh nhận được từ vệ tinh. Làm tốt
và phục hồi ảnh được sử dụng để xử lý ảnh những vật không bị che chắn hay những thì
nghiệm đắt tiền khó lặp lại. Trong khảo cổ học, các phương pháp xử lý ảnh số được
dùng phục hồi lại những bức ảnh mờ để phục hồi các cổ vật bị hư hỏng theo đúng hình
dạng cũ. Trong vật lý, nó giúp có những hình ảnh tốt hơn về thí nghiệm plasma năng
lượng cao hay chùm electron. Tương tự ảnh số cũng ứng dụng thành công trong sinh
học, điều trị phóng xạ, bằng chứng, bảo vệ và công nghiệp…
Mảng lớn thứ hai mà chúng ta quan tâm đối với công nghệ xử lý ảnh là giải
quyết các vấn để với nhận thức máy tính. Ta tập trung vào cách tách các thuộc tính ra
khỏi ảnh trong dạng phù hợp với xử lý số. Thông thường thông tin sẽ có chút giống
với hình ảnh mà con người nhìn thấy từ bức ảnh. Ví dụ một loại thông tin sử dụng
trong nhận biết máy tính là momen thống kê, tương quan Fourier và khoảng cách đa
chiều. Các vấn đề cơ bản của nhận biết máy tính là tự phát hiện ký tự, tầm nhìn công
nghiệp cho đánh giá và phân tích các sản phẩm, nhận biết trong quân sự, xử lý vân tay,
ảnh X quang và mẫu máu, và xử lý hình ảnh chụp trên không và vệ tinh để dự báo thời
tiết và bảo vệ môi trường. Sự giảm sút của giá cả máy tính và sự phát triển của mạng
toàn cầu và Internet cho phép tạo ra vô số cơ hội cho sự phát triển của xử lý ảnh số.
1.3 Các mảng ứng dụng xử lý ảnh số
Ngày nay, hiếm có lĩnh vực kĩ thuật nào mà không bị ảnh hưởng bởi công nghệ
xử lý hình ảnh kĩ thuật số. Chúng ta có thể chỉ dùng một vài trong số các ứng dụng
này. Tuy nhiên, hạn chế của nó là, các tài liệu trình bày trong phần này sẽ để lại chắc
chắn trong tâm trí của người đọc liên quan đến qui mô và tính tầm quan trọng của xử
lý hình ảnh kỹ thuật số. Chúng tôi có thể chỉ ra công nghệ này có vô số ứng dụng, mỗi
trong số đó đều thường xuyên sử dụng các hình ảnh xử lý kỹ thuật phát triển trong các

photon.
1.3.1 Hình ảnh gamma
Sử dụng chủ yếu của hình ảnh dựa trên tia gamma là trong y học hạt nhân và
các quan sát thiên văn. Trong y học hạt nhân, phương pháp tiếp cận là để chiếu vào
một bệnh nhân với một đồng vị phóng xạ phát ra tia gamma khi nó phân rã. Hình ảnh
được tạo ra từ phát thải được thu thập bởi các máy dò tia gamma. Hình 1.6 (a) cho
thấy một hình ảnh của một quét xương đầy đủ thu được bằng cách sử dụng hình ảnh
tia gamma. Hình ảnh loại này được sử dụng để xác định vị trí trang của xương bệnh lý,
chẳng hạn như nhiễm trùng hoặc khối u. Hình 1.6 (b) cho thấy một phương thức quan
trọng của hình ảnh hạt nhân được gọi là chụp cắt lớp phát xạ positron (PET). Nguyên
tắc là như nhau khi với X-quang chụp cắt lớp đề cập ngắn gọn trong Phần 1.2. Tuy
nhiên, thay vì sử dụng nguồn năng lượng của tia X bên ngoài. bệnh nhân được chiếu
một đồng vị phóng xạ phát ra positron khi nó phân rã. Khi một positron gặp một điện
tử, cả hai đều bị tiêu diệt và hai tia gamma được phát ra. Đây là những phát hiện và
một hình ảnh chụp cắt lớp được tạo ra bằng cách sử dụng các nguyên tắc cơ bản của
cắt lớp. Những hình ảnh thể hiện trong hình. 1.6 (b) là một trong những mẫu của một
chuỗi thành phần tạo nên một biểu hiện 3-D của bệnh nhân. Hình ảnh này cho thấy
một khối u trong não và trong phổi, dễ dàng nhìn thấy có là những khối nhỏ màu trắng
ở đó.
Một ngôi sao trong chòm sao Thiên Nga phát nổ khoảng 15.000 năm trước đây,
tạo ra một đám mây khí tĩnh nhiệt (được gọi là Loop Cygnus) có phát sáng trong một
mảng ngoạn mục của màu sắc. Hình 1.6 (c) cho thấy loop Cygnus chụp ảnh trong dải
tia gamma. Không giống như hai ví dụ thể hiện trong hình. 1.6 (a) và (b). hình ảnh này
đã được thu được bằng cách sử dụng bức xạ tự nhiên của đối tượng được chụp ảnh.
Cuối cùng, hình. 1.6 (d) cho thấy một hình ảnh của bức xạ gamma từ một van trong
Trang 6
Tiểu luận xử lý ảnh số
một lò phản ứng hạt nhân. Diện tích bức xạ mạnh mẽ được nhìn thấy từ trong, phía
dưới, và bên trái của hình ảnh.
Hình 1.6: Ví dụ về hình ảnh tia gamma,

hình ảnh (được gọi là angiograms) của các mạch máu. Một ống thông (linh hoạt, ống
rỗng nhỏ) được đưa vào, ví dụ, vào một động mạch hoặc tĩnh mạch ở bẹn. Ống thông
được luồn vào mạch máu và dẫn dắt tới những khu vực được nghiên cứu. Khi ống
thông đến các khu vực đang được điều tra, một chất cản tia X được phun qua ống
thông. Điều này tăng độ tương phản của các mạch máu và cho phép các bác sĩ chẩn
đoán hình để nhìn thấy bất kỳ bất thường nào hoặc bị tắc. Hình 1.7 (b) cho thấy ví dụ
của một ảnh chụp mạch động mạch chủ. Ống thông có thể được nhìn thấy được chèn
vào mạch máu lớn trên dưới bên trái của hình ảnh. Lưu ý sự tương phản của mạch máu
cao khi các chất cản quang chảy lên theo hướng của thận, mà cũng có thể nhìn thấy
trong hình ảnh. Như đã thảo luận trong Chương 3, chụp động mạch là một lĩnh vực
Trang 8
Tiểu luận xử lý ảnh số
chính của xử lý hình ảnh kỹ thuật số, nơi phép trừ ảnh được sử dụng để nâng cao hơn
nữa việ nghiên cứu các mạch máu.
Có lẽ điều tốt nhất được biết đến trong tất cả các ứng dụng của X-quang đối với
chẩn đoán hình ảnh là chụp cắt lớp trụcevi tính. Do độ phân giải của chúng và khả
năng 3-D, quét CAT cách mạng hóa y học từ thời điểm chúng lần đầu tiên được xuất
hiện vào đầu năm 1970. Như đã nêu trong mục 1.2. mỗi hình ảnh CAT là một "lát cắt"
đưa vuông góc qua bệnh nhân. Nhiều lát được tạo ra khi bệnh nhân được chuyển vào
qua một hướng theo chiều dọc. Tập hợp của những hình ảnh đó tạo nên một bản tái
tạo 3-D phía bên trong của bệnh nhân, với độ phân giải theo chiều dọc là tỷ lệ thuận
với số lượng hình ảnh lát thực hiện. Hình 1.7 (c) cho thấy một hình ảnh đầu lát CAT
điển hình.
Kỹ thuật tương tự như những điều vừa thảo luận, nhưng nói chung liên quan
đến năng lượng cao hơn X-quang, được áp dụng trong quá trình công nghiệp. Hình 1.7
(d) cho thấy một hình ảnh X-quang của một bảng mạch điện tử. Hình ảnh như vậy, đại
diện của hàng trăm các ứng dụng công nghiệp của X-quang, được sử dụng để kiểm tra
mạch đối với sai sót trong sản xuất, chẳng hạn như thiếu các thành phần hoặc các dấu
vết bị hỏng. Quét CAT công nghiệp rất hữu ích khi các bộ phận có thể bị phá vỡ bởi
X-quang, chẳng hạn như trong lắp ráp nhựa, và các cơ quan thậm chí còn lớn, như

Trang 9
Tiểu luận xử lý ảnh số
nguồn thực phẩm chủ yếu trên thế giới. Như một minh họa, hình 1.8 (c) cho thấy loop
Cygnus được chụp bởi trong miền năng lượng cao của dải cực tím.
Hình 1.8 Hình ảnh chụp trong dải tia cực tím
1.3.4 Hình ảnh chụp bởi vùng nhìn thấy và hồng ngoại
Xét thấy các vùng nhìn thấy của phổ điện từ là quen thuộc nhất trong tất cả các
hoạt động của chúng tôi, không đáng ngạc nhiên khi hình ảnh trong vùng này giá trị
hơn tất cả những thứ khác từ trước đến nay về phạm vi áp dụng. Vùng hồng ngoại
thường được sử dụng kết hợp với hình ảnh trực quan, vì vậy chúng tôi đã nhóm các
vùng có thể nhìn thấy và vùng hồng ngoại trong phần này với mục đích minh họa.
Chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng trong kính hiển vi ánh sáng, thiên văn học, cảm ứng
từ xa, công nghiệp, và hành pháp. Hình 1.9 cho thấy một số ví dụ về các hình ảnh thu
được với một kính hiển vi ánh sáng. Các ví dụ bao gồm từ dược phẩm và vi kiểm tra
cho đặc tính vật liệu. Thậm chí chỉ trong lĩnh vực kính hiển vi, các ứng dụng đã là quá
nhiều để nêu ra chi tiết ở đây. Nhưng điều đó không phải là quá khó khăn cho việc
khái niệm hóa thành các loại quá trình người ta có thể áp dụng cho những hình ảnh
khác nhau, dựa theo việc cải tiến đo đạc.
Trang 10
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.9 Ví dụ về các hình ảnh kính hiển vi ánh sáng.
(a) Taxo! (chất chống ung thư), phóng đại 250x. (b) Cholesterol-40 x.
(c) Bộ vi xử lý-60x. (c) Niken oxit màng mỏng-600 x.
(e) bề mặt của âm thanh CD -1750.x. (f) Hữu cơ siêu dẫn-450X.
Số băng
tần
Tên Bước sóng
(μm)
Đặc điểm và ứng dụng
1 Màu xanh nước biển 0,45-0,52 Xâm nhập nước tối đa

Hình 1.11 Hình ảnh siêu bão Katrina từ vệ tinh - 2005
Quan sát thời tiết và dự báo cũng là những ứng dụng chính của hình ảnh đa
quang phổ từ vệ tinh. Ví dụ, hình 1.11 là một hình ảnh của một cơn bão được chụp bởi
một Cục Hải dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA) vệ tinh sử dụng bộ cảm biến
Trang 12
Tiểu luận xử lý ảnh số
trong các dải ánh sáng có thể nhìn thấy và hồng ngoại. Mắt của cơn bão rõ ràng có thể
nhìn thấy trong hình ảnh này.
Hình 1.12Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại của Mỹ.
Bản đồ nhỏ màu xám được cung cấp để tham khảo. (Ảnh của NOAA.)
Hình 1.13 Hình ảnh vệ tinh hồng ngoại chụp thế giới.
Trang 13
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.12 và 1.13 cho thấy một ứng dụng khác hình ảnh hồng ngoại. Những
hình ảnh này là một phần dữ liệu của “ánh sáng ban đêm thế giới”, cung cấp hình ảnh
toàn cầu của các khu con người định cư. Các hình ảnh được tạo ra bởi hệ thống hình
ảnh hồng ngoại gắn trên một DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) của
vệ tinh NOAA. Hệ thống hình ảnh hồng ngoại hoạt động ở băng tần 10,0-13,4 μm và
có khả năng độc đáo để quan sát các nguồn mờ nhạt của phát thải có thể nhìn thấy-gần
hồng ngoại hiện trên bề mặt trái đất, bao gồm các thành phố, thị trấn, làng mạc, pháo
sáng khí đốt, và hỏa hoạn. Mặc dù không có đào tạo chính quy trong việc xử lý hình
ảnh, nhưng không phải là khó để hình dung khi viết một chương trình máy tính sẽ sử
dụng những hình ảnh này để ước lượng tỷ lệ phần trăm của tổng số điện năng được sử
dụng bởi các khu vực khác nhau trên thế giới.
Hình 1.14Một số ví dụ về các hàng hóa sản xuất thường xuyên kiểm tra sử dụng
xử lý hình ảnh kỹ thuật số,
(a) điều khiển bảng mạch,(b) đóng gói thuốc.(c) Chai.
(d) Bong bóng khí trong sản phẩm nhựa.(e) ngũ cốc.
(f) Hình ảnh của cấy ghép nội nhãn.
Một ứng dụng quan trọng của ảnh chụp bởi quang phổ thấy được là kiểm tra tự

thống. Biển số và các ứng dụng của nhận dạng ký tự được sử dụng rộng rãi để theo dõi
lưu lượng giao thông và giám sát.
Hình 1.15Một số ví dụ khác của hình ảnh trong các quang phổ thấy được.
(a) Bản vân ngón tay cái.
(b) Tiền giấy, (c) và (d). Đọc biển số tự động
1.3.5 Hình ảnh trong dải microwave
Các ứng dụng chiếm ưu thế của hình ảnh có được nhờ sóng điện từ là radar.
Các tính năng độc đáo của hình ảnh radar là khả năng thu thập dữ liệu trên hầu như bất
kỳ khu vực nào, bất cứ lúc nào, bất kể thời tiết hoặc điều kiện ánh sáng môi trường
xung quanh. Một số sóng radar có thể xuyên qua những đám mây, và trong điều kiện
Trang 15
Tiểu luận xử lý ảnh số
nhất định cũng có thể nhìn xuyên qua cây cối, đá. và cát rất khô. Trong nhiều trường
hợp, radar là cách duy nhất để khám phá các khu vực không thể tiếp cận của bề mặt
trái đất. Một máy radar hoạt động giống như một máy ảnh Hash ở chỗ nó tự cung cấp
sự chiếu sáng cho mình (sóng điện từ xung) để thắp sáng một khu vực trên mặt đất và
có một hình chụp nhanh. Thay vì một ống kính máy ảnh, một radar sử dụng một ăng-
ten và dùng máy tính kĩ thuật số để ghi lại hình ảnh, trong một hình ảnh radar, có thể
thấy chỉ có năng lượng vi sóng được phản xạ trở lại đối với các ăng-ten radar.
Hình 1.16 minh họa một hình ảnh của radar bao gồm một khu vực miền núi
hiểm trở ở phía đông nam Tây Tạng, khoảng 90 km về phía đông của thành phố Lhasa.
Ở góc dưới bên phải là một thung lũng rộng lớn của sông Lhasa, được cư trú của nông
dân Tây Tạng và những người chăn nuôi bò Tây Tạng và bao gồm các làng Menba.
Núi trong khu vực này đạt khoảng 5800 m (19.000 ft) trên mực nước biển, trong khi
các tầng thung lũng nằm khoảng 4300 m (14.000 ft) trên mực nước biển. Lưu ý sự rõ
ràng và chi tiết của hình ảnh, không bị cản trở bởi các đám mây hoặc điều kiện khí
quyển khác thường ảnh hưởng đến hình ảnh có được nhờ các dải màu thấy được.
Hình 1.16 Hình ảnh radar của ngọn núi ở phía đông nam Tây Tạng
1.3.6 Hình ảnh từ sóng vô tuyến
Như trong trường hợp của ảnh chụp ở đầu bên kia của quang phổ (tia gamma),

tấm thép phẳng lớn. Các tấm được ép trên mặt đất bởi xe tải, và xe tải bị dao động qua
tần số lên đến 100Hz. Sức mạnh và tốc độ của sóng âm phản xạ trở lại được quyết
định bởi cơ cấu của trái đất bên dưới bề mặt. Chúng được phân tích bằng máy tính, và
hình ảnh được tạo ra từ kết quả phân tích.
Để thu thập hình ảnh của biển, các nguồn năng lượng thông thường bao gồm
hai súng hơi kéo phía sau một con tàu. Sóng âm phản xạ lại được phát hiện bởi
hydrophone đặt trong dây cáp được hoặc kéo đằng sau con tàu, đặt trên đáy đại dương,
hoặc treo trên phao (cáp thẳng đứng). Hai sung khí được luân phiên điều áp đến -2000
psi và sau đó được khởi động, sự chuyển động liên tục của các tàu cung cấp một
chuyển động theo chiều ngang, cùng với các sóng âm phản xạ, được sử dụng để tạo ra
một bản đồ 3-D của cấu tạo của Trái đất dưới đáy đại dương.
Hình E19 cho thấy hình một mặt cắt ngang của một mô hình 3-D nổi tiếng mà
dựa vào đó có thể thực hiện các thuật toán hình ảnh địa chấn được thử nghiệm. Các
mũi tên chỉ đến một mỏ dầu khí (dầu mỏ và / hoặc khí). Đối tượng này sáng hơn các
lớp xung quanh vì sự thay đổi về mật độ trong khu vực mục tiêu lớn hơn.
Người phân tích địa chấn tìm kiếm những "điểm sáng" để tìm dầu và khí đốt. Các lớp
trên cũng sáng, nhưng độ sáng không thay đổi mạnh mẽ như các lớp ở hai bên. Nhiều
thuật toán tái tạo hình ảnh địa chấn gặp khó khăn với đối tượng này vì những sai lầm ở
trên.
Trang 17
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.19 Hình ảnh mặt cắt ngang của một mô hình địa chất. Các mũi tên chỉ đến
một mỏ dầu khí
Mặc dù hình ảnh siêu âm được sử dụng thường xuyên trong sản xuất, nhưng ứng
dụng tốt nhất được biết đến của kỹ thuật này là trong y học, đặc biệt là trong sản khoa,
trong đó thai nhi được siêu âm để xác định sức khỏe của phát triển. Một sản phẩm phụ
việc kiểm tra này là xác định giới tính của em bé. Hình ảnh siêu âm được tạo ra bằng
cách sử dụng quy trình cơ bản sau đây:
1. Các hệ thống siêu âm (một máy tính, đầu dò siêu âm bao gồm một nguồn và
máy thu, một màn hình hiển thị) phát tần số cao (1-5 MHz) xung âm thanh vào

(a) Em bé. (2) Một góc nhìn khác của bé.
(c) Tuyến giáp(d) các lớp cơ bắp cho thấy tổn thương.
Một kính hiển vi điện tử truyền dẫn (TEM) hoạt động giống như một máy chiếu
slide. Một máy chiếu sẽ tỏa ra (truyền phát) một chùm ánh sáng qua các slide, khi ánh
sáng đi qua nắp trượt, nó bị tác động bởi các nội dung của slide. Chùm tia này truyền
qua sau đó được chiếu lên màn hình, tạo thành một hình ảnh mở rộng của slide. Các
TEM hoạt động theo cách tương tự, ngoại trừ việc nó chiếu một chùm tia điện tử qua
một mẫu vật (tương tự như trình chiếu). Các phần của chùm tia truyền qua mẫu vật
được chiếu lên một màn hình phốt pho. Sự tương tác của các electron với phốt pho
phát ra ánh sáng và do đó, tạo ra một hình ảnh có thể xem được. Một kính hiển vi điện
tử quét (SEM), mặt khác, thực sự quét chùm tia điện tử qua và ghi nhận sự tương tác
của chùm tia và mẫu tại mỗi vị trí. Điều này tạo ra một dấu chấm trên một màn hình
phốt pho. Một hình ảnh hoàn chỉnh được hình thành bởi việc quét các hạt xuyên qua
mẫu vật, giống như một máy quay truyền hình. Các electron tương tác với một màn
hình phốt pho và phát ra ánh sáng. SEM phù hợp với các mẫu vật "cồng kềnh", trong
khi TEMS yêu cầu mẫu vật rất mỏng.
Kính hiển vi điện tử có khả năng phóng đại rất cao. Trong khi kính hiển vi ánh
sáng được giới hạn phóng đại khoảng 1000X, kính hiển vi điện tử có thể đạt được độ
phóng đại 10.000 X hoặc hơn. Hình 1.21 cho thấy hai hình ảnh SEM của mẫu vật thiệt
hại do tình trạng quá tải nhiệt.
Chúng tôi kết thúc cuộc thảo luận về các phương thức chụp ảnh ảnh bằng cách
xem nhanh các hình ảnh mà không lấy từ các vật thể. Thay vào đó, chúng được tạo ra
bởi máy tính.
Trang 19
Tiểu luận xử lý ảnh số
Hình 1.21 (a) hình ảnh 250 x SEM của một dây tóc vonfram sau thiệt hại nhiệt,
(b) hình ảnh 2500X SEM của mạch tích hợp hư hỏng. Các sợi màu trắng là oxit do
phá hủy nhiệt.
Fractals là những ví dụ nổi bật về hình ảnh máy tính tạo ra (Lu [1997]). Về cơ
bản, một fractal là không có gì hơn một việc làm được lặp đi lặp lại của một khuôn

vào hai loại chính định nghĩa ở Mục 1,1: phương pháp có đầu vào và đầu ra là những
hình ảnh, và các phương pháp có yếu tố đầu vào có thể là hình ảnh, nhưng có kết quả
đầu ra là các thuộc tính chiết xuất từ những hình ảnh. Cách sắp xếp này được tóm tắt
trong hình 1.23. Sơ đồ không có nghĩa là tất cả các quá trình đều được áp dụng cho
một hình ảnh. Thay vào đó, mục đích là để truyền đạt ý tưởng tất cả phương pháp có
thể được áp dụng đối với hình ảnh vì mục đích khác nhau và có thể với mục tiêu khác
nhau. Các cuộc thảo luận trong phần này có thể được xem là một khái quát về tài liệu
trong phần còn lại của cuốn sách.
Thu hình ảnh là quá trình đầu tiên được thể hiện trong hình 1.23. Các cuộc thảo
luận trong Phần 1.3 đưa ra một số gợi ý về nguồn gốc của hình ảnh kỹ thuật số. Chủ đề
này được xem xét chi tiết hơn trong Chương 2, nơi chúng tôi cũng giới thiệu một số
khái niệm hình ảnh kỹ thuật số cơ bản được sử dụng trong suốt cuốn sách. Lưu ý việc
thu nhận có thể đơn giản như đưa ra một hình ảnh đã có trong hình thức kỹ thuật số.
Nói chung, giai đoạn thu nhận hình ảnh liên quan đến trước quá trình xử lý, chẳng hạn
như là mở rộng quy mô.
Cải tiến hình ảnh là một trong những lĩnh vực đơn giản và hấp dẫn nhất của xử
lý hình ảnh kỹ thuật số. Về cơ bản, ý tưởng đằng sau cải tiến kỹ thuật là để chỉ ra chi
tiết bị che khuất, hoặc đơn giản là để làm nổi bật một số tính năng quan tâm trong một
hình ảnh. Một ví dụ của việc cải tiến là khi chúng ta tăng độ tương phản của hình ảnh
vì "có vẻ tốt hơn " . Điều quan trọng cần lưu ý rằng cải tiến là một lĩnh vực rất chủ
quan của xử lý ảnh. Hai chương được dành cho việc cải tiến, không phải vì nó quan
trọng hơn các chủ đề khác được đề cập trong cuốn sách nhưng bởi vì chúng tôi sử
dụng cải tiến như là một tiền đề để giới thiệu cho người đọc các kỹ thuật được sử dụng
trong các chương khác. Do đó, thay vì có một chương dành riêng cho toán sơ cấp,
chúng tôi giới thiệu một số khái niệm toán học cần thiết bằng cách chỉ ra rằng làm thế
nào chúng được áp dụng để cải tiến. Cách tiếp cận này cho phép người đọc để có được
quen với những khái niệm trong ngữ cảnh của xử lý hình ảnh. Một ví dụ điển hình của
việc này là biến đổi Fourier, được giới thiệu trong chương 4 nhưng cũng được sử dụng
trong một số các chương khác.
Phục hồi hình ảnh là một lĩnh vực cũng đề cập đến việc cải thiện sự xuất hiện

quá cho trình này nhiều khó khăn để có thể hướng tới giải pháp thành công cho vấn đề
tiêu biểu là yêu cầu các đối tượng được xác định riêng lẻ. Mặt khác, các thuật toán
phân chia nhỏ yếu kém hoặc bất thường gần như luôn luôn đem lại thất bại cuối cùng.
Nhìn chung, sự phân chia càng chính xác, nhiều khả năng là thành công.
Trình bày và mô tả gần như luôn luôn theo sau đầu ra của một quá trình phân
chia, mà thường là dữ liệu pixel thô, tạo thành hoặc là đường biên của một vùng (ví
Trang 22
Tiểu luận xử lý ảnh số
dụ, tập các pixel tách một vùng hình ảnh từ hình ảnh khác) hoặc toàn bộ các điểm
trong miền riêng của nó. Trong cả hai trường hợp, chuyển đổi dữ liệu đến một dạng
thích hợp để máy tính xử lý là cần thiết. Quyết định đầu tiên phải được thực hiện là
liệu các dữ liệu cần được trình bày như là một ranh giới hay là một khu vực hoàn toàn.
Trình bày đường biên là thích hợp khi cần tập trung vào đặc điểm hình dạng bên
ngoài, chẳng hạn như góc và đường cong. Tình bày cả miền là thích hợp khi tập trung
vào tính chất nội bộ, chẳng hạn như kết cấu hoặc hình dạng xương. Trong một số ứng
dụng, các cách trình bày bổ sung cho nhau. Lựa chọn cách trình bày chỉ là một phần
giải pháp cho việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một dạng thích hợp để máy tinh tiếp
tục xử lý. Một phương pháp phải được chỉ định sử dụng để mô tả dữ liệu sao cho tính
năng quan tâm được nêu bật. Mô tả, hay gọi là lựa chọn tính năng, tìm kiếm các thuộc
tính quan trọng có kết quả là một số thông tin định tính đáng quan tâm hoặc là cơ sở
để phân biệt loại này với các loại khác.
Nhận dạng là quá trình mà chỉ định một nhãn hiệu (ví dụ, "phương tiện") cho
một đối tượng dựa trên mô tả của nó. Như chi tiết trong mục 1.1, ta kết luận phạm vi
ảnh hưởng của xử lý hình ảnh kỹ thuật số với sự phát triển của các phương pháp nhận
dạng các đối tượng riêng lẻ.
Cho đến nay chúng tôi đã không nói gì về sự cần thiết của kiến thức sẵn có hay
về sự tương tác giữa các kiến thức cơ sở và mô-đun xử lý trong hình 1.23. Kiến thức
về vấn đề tên miền được mã hóa thành một hệ thống xử lý hình ảnh dưới dạng một cơ
sở dữ liệu tri thức. Kiến thức này có thể đơn giản như chi tiết về các khu vực của một
hình ảnh mà thông tin quan tâm nằm ở đó, nên đã hạn chế vùng tìm kiếm khi cần tiến

hướng tới thu nhỏ và kết hợp các máy tính nhỏ đa năng với phần cứng xử lý hình ảnh
chuyên dụng. Hình 1.24 cho thấy các thành phần cơ bản bao gồm một hệ thống đa
năng thường được sử dụng đối với xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Chức năng của mỗi
thành phần được thảo luận trong đoạn văn sau đây, bắt đầu với cảm biến hình ảnh.
Liên quan đến cảm ứng, có hai yếu tố cần thiết để có được hình ảnh kỹ thuật số. Đầu
tiên là một thiết bị vật lý là nhạy cảm với năng lượng bức xạ bởi các đối tượng mad ta
muốn láy ảnh. Thứ hai, gọi là bộ số hóa, là một thiết bị để chuyển đổi đầu ra của thiết
bị cảm biến vật lý thành dạng kỹ thuật số. Ví dụ, trong một máy quay video kỹ thuật
số, cảm biến sản xuất một sản lượng điện tỷ lệ thuận với cường độ ánh sáng. Các số
hóa chuyển đổi các kết quả dữ liệu kỹ thuật số. Các chủ đề này đề cập trong một số chi
tiết trong Chương 2.
Cấu tạo của phần cứng xử lý hình ảnh thường bao gồm bộ số hóa vừa nêu, cộng
với phần cứng thực hiện các hoạt động sơ khai khác, chẳng hạn khi một đơn vị logic
số học (ALU), thực hiện tính toán và phép toán logic song song trên toàn bộ hình ảnh.
Một ví dụ về cách một ALU được sử dụng là lấy hình ảnh một cách nhanh chóng khi
nó được số hóa, với mục đích giảm tiếng ồn. Loại phần cứng này đôi khi được gọi là
một thiết bị đầu cuối, và điểm khác biệt nhất của nó là tốc độ. Nói cách khác, đơn vị
này thực hiện chức năng đòi hỏi thông lượng dữ liệu nhanh (ví dụ, số hóa và thu nhận
các hình ảnh video với 30 khung hình / s) mà máy tính chính thường không thể xử lý.
Mạng
Tên vấn đề
Hình 1.24 Các thành phần của một hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.
Các máy tính trong một hệ thống xử lý hình ảnh là một máy tính đa năng và có
thể là từ một máy tính đến một siêu máy tính. Trong các ứng dụng chuyên dụng, đôi
khi máy tính thiết kế đặc biệt được sử dụng để đạt được mức độ yêu cầu về hiệu suất,
nhưng sự quan tâm của chúng ta ở đây là trên các hệ thống xử lý hình ảnh đa năng.
Trong các hệ thống này, hầu hết các máy tính-loại máy được trang bị tốt phù hợp cho
các công việc xử lý hình ảnh ngoại tuyến.
Trang 24
Máy tính

dọc) và xoay (thay đổi theo chiều ngang). Khung đệm thường được chứa trong các đơn
vị phần cứng xử lý hình ảnh chuyên dụng cho thấy trong hình 1.24. Lưu trữ trực tuyến
thường có dạng của đĩa từ hoặc lưu trữ quang học-phương tiện truyền thông. Các yếu
tố quan trọng đặc trưng cho lưu trữ trực tuyến là thường xuyên truy cập vào các dữ
liệu được lưu trữ. Cuối cùng, lưu trữ trong kho được đặc trưng bởi các yêu cầu lưu trữ
lớn nhưng nhu cầu không thường xuyên để truy cập. Băng từ, đĩa quang học đặt trong
“máy hát tự động” là những phương tiện truyền thông bình thường cho dạng ứng dụng
lưu trữ này.
Hiển thị hình ảnh ở ngày nay chủ yếu là màu (màn hình tốt nhất là hình phẳng) màn
hình TV. Màn hình được điều khiển bởi các đầu ra của hình ảnh và card đồ họa hiển
thị là một phần không thể thiếu trong hệ thống máy tính. Hiếm khi có yêu cầu nào cho
các ứng dụng hiển thị hình ảnh mà không thể được đáp ứng bởi card màn hình sẵn trên
thị trường. Trong một số trường hợp, cần thiết phải có màn hình âm thanh nổi, và
chúng được thực hiện dưới hình thức các vật đội trên đầu chứa hai màn hình nhỏ gắn
vào kính đeo bởi người sử dụng.
Thiết bị HardCopy cho hình ảnh ghi âm bao gồm máy in laser, máy quay phim, các
thiết bị nhạy cảm với nhiệt, máy in phun đơn vị, và các đơn vị kỹ thuật số, chẳng hạn
như ổ đĩa quang và đĩa CD-ROM. Phim cung cấp độ phân giải cao nhất có thể, nhưng
giấy là phương tiện phù hợp của sự lựa chọn cho các tài liệu bằng văn bản. Cho các
bài thuyết trình, hình ảnh được hiển thị trên đèn chiếu phim hoặc trong môi trường kỹ
thuật số nếu thiết bị chiếu hình ảnh được sử dụng. Cách tiếp cận thứ hai được xem như
là tiêu chuẩn để trình bày hình ảnh.
Mạng gần như là một chức năng mặc định trong bất kỳ hệ thống máy tính nào được sử
dụng ngày nay. Vì số lượng lớn các dữ liệu vốn có trong các ứng dụng xử lý hình ảnh,
việc quan trọng cần xem xét trong việc truyền tải hình ảnh là băng thông. Trong mạng
lưới chuyên dụng, điều này thường không phải là một vấn đề, nhưng thông tin liên lạc
với các trang web từ xa thông qua Internet không phải luôn luôn l hiệu quả. May mắn
thay, tình trạng này đang được cải thiện một cách nhanh chóng nhờ kết quả của sợi
quang học và công nghệ băng thông rộng khác.
Trang 25