MỤC LỤC
LÝ LỊCH KHOA HỌC ..................................................................................... ii
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. iii
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... iv
TÓM TĂT.......................................................................................................... v
ABSTRACT ...................................................................................................... vi
DANH MỤC HÌNH ẢNH ................................................................................. 4
PHẦN 1. TỔNG QUAN .......................................................................................... 8
1.1

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI: ............................................................................. 8

1.2

CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU: ............................................................... 9

1.2.1.

Trong nước ....................................................................................... 9

1.2.2.

Thế giới .......................................................................................... 10

1.3

MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI ................................................................................ 11

1.4

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU .......................................... 11

2.2.2.

Tiền xử lý ảnh ................................................................................ 14

2.2.3.

Phân tích ảnh .................................................................................. 14

2.2.4.

Biểu diễn ảnh.................................................................................. 14

2.2.5.

Nhận dạng và nội suy ..................................................................... 15

2.2.6.

Cơ sở tri thức .................................................................................. 15

2.2.7.

Mô tả ảnh ....................................................................................... 16

2.3

NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH ............................... 17

-1-



CÁC MÔ HÌNH MÀU ............................................................................. 21

2.5

BIẾN ĐỔI HOUGH (HOUGH TRANSFORM). ...................................... 25

2.5.1.

Biến đổi Hough cho đường thẳng. .................................................. 25

2.5.2.

Biến đổi Hough cho đường thẳng trong tọa độ cực. ........................ 26

2.6

CÔNG CỤ XỬ LÝ ẢNH LabVIEW ........................................................ 27

2.6.1.

Lập trình với LabVIEW .................................................................. 29

2.6.2.

Một số khối (hàm thức) thường sử dụng của LabVIEW .................. 30

PHẦN 3: THIẾT KẾ, LẮP ĐẶT CAMERA VÀ THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG . 37
3.1. THIẾT KẾ LẮP ĐẶT .............................................................................. 37
3.2. ĐO KHOẢNG CÁCH VẬT CẢN ............................................................ 41


5.1

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC ........................................................................... 75

5.2

NHỮNG VẤN ĐỀ TỒN TẠI ................................................................... 75

5.3

HƯỚNG PHÁT TRIỂN ........................................................................... 76

TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 77

-3-


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1. 1: Giao diện chương trình và kết quả của việc giám sát giao thông ............. 9
Hình 1. 2: Vị trí khi đi đúng làn đường .................................................................. 10
Hình 2. 1: Quy trình xử lý ảnh ............................................................................... 13
Hình 2. 2: Hệ thống xử lý ảnh ............................................................................... 14
Hình 2. 3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh ................................................................. 17
Hình 2. 4: Nắn chỉnh ảnh ....................................................................................... 21
Hình 2. 5: Các mô hình màu .................................................................................. 22
Hình 2. 6: Hệ tọa độ màu RGB .............................................................................. 23
Hình 2. 7: Mô hình màu HSV ................................................................................ 24
Hình 2. 8: Bảng chỉ số giá trị 0 .............................................................................. 26
Hình 2. 9: Đường thẳng Hough trong hệ tọa độ Đề-các ......................................... 26

Hình 3. 3: Hình ảnh khi nhìn từ phía trên............................................................... 38
Hình 3. 4: Sơ đồ bô trí tổng quát ........................................................................... 39
Hình 3. 5: Lắp đặt camera và cảm biến siêu âm ..................................................... 40
Hình 3. 6: Kết nối vi điều khiển với cổng giao tiếp UART .................................... 40
Hình 3. 7: Sơ đồ chân của Atmega 16 .................................................................... 41
Hình 3. 8: Cảm biến siêu âm SRF-05 .................................................................... 45
Hình 3. 9: Phát và thu nhận sóng siêu âm .............................................................. 46
Hình 3. 10: Nguyên lý cơ bản của phát và thu nhận sóng siêu âm .......................... 46
Hình 3. 11: Sơ đồ nguyên lý mạch đo khoảng cách................................................ 47
Hình 3. 12: Thiết kế mạch in ................................................................................. 47
Hình 3. 13: Mạch đo khoảng cách hiển thị LCD .................................................... 48
Hình 3. 14: Mô phỏng đo khoảng cách bằng protus ............................................... 48
Hình 3. 15: Khung truyền ...................................................................................... 49
Hình 3. 16: Sơ dồ nguyên lý truyền tín hiệu từ vi điều khiển lên máy tính ............. 49
Hình 3. 17: RS232 ................................................................................................. 49
Hình 3. 18: Sự phân cấp VISA API ....................................................................... 50
Hình 3. 19: Cấu trúc Visa API ............................................................................... 51
Hình 3. 20: Thư viện các hàm VISA trong LabVIEW............................................ 52
Hình 3. 21: Các hàm Serial. ................................................................................... 53
Hình 3. 22: Cổng Serial. ........................................................................................ 53

-5-


Hình 3. 23: Cổng Port number ............................................................................... 53
Hình 3. 24: Serial port read.................................................................................... 53
Hình 3. 25: Sơ đồ thuật toán RS232 ....................................................................... 54
Hình 3. 26: Thu thập và xử lý dữ liệu. ................................................................... 55
Hình 3. 27: Mô phỏng giao tiếp với máy tính ........................................................ 55
Hình 3. 28: Nguyên lý của hệ thống nhận dạng, xử lý và điều khiển xe qua xử lý

Hình 4. 18: Thu nhận hình ảnh 2 vật cản điều khiển xe chạy/dừng ........................ 71

-7-


PHẦN 1. TỔNG QUAN
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI:
Trong mấy thập kỷ gần đây, xử lý ảnh đã được nghiên cứu mạnh mẽ và
được ứng dụng rất nhiều trong thực tế. Như trong y học, xử lý ảnh dùng để phát
hiện và nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X-quang, nhận diện đường biên mạch máu
từ những ảnh chụp bằng tia X. Trong cuộc sống gia đình xử lý ảnh số dùng để cải
thiện ảnh tivi. Trong truyền thông video như hội nghị video, điện thoại video thì
một vấn đề chính đó là cần có dải tần rộng mà việc mã hóa thẳng video chất lượng
quảng bá cần đến 100 triệu bit/s (điều này không thể đáp ứng được), nhưng bằng
cách mã hóa số và khôi phục ảnh (vấn đề của xử lý ảnh) thì việc trên được giải
quyết chỉ với băng tần 100 nghìn bit/s. Trong lĩnh vục khoa học kỹ thuật thì xử lý
ảnh đang có những đóng góp quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực chế tạo Robot
thông minh… Hiện nay yêu cầu của con người rất đa dạng, khắt khe đòi hỏi những
người nghiên cứu trong lĩnh vực ô tô cần phải có những bước đi mạnh mẽ để đáp
ứng nhu cầu ngày một lớn của con người. Xử lý ảnh đang được nghiên cứu rộng rãi
cùng với điều khiển tự động đang phát triển mạnh mẽ, nó sẽ là hướng đi trong
tương lai của ngành ô tô. Việc ứng dụng điều khiển tự động và xử lý ảnh giúp con
người điều khiển ô tô an toàn hơn, khám phá những nơi con người không thể tiếp
cận được, và nó cũng sẽ là ứng dụng được chú tâm tới trong lĩnh vực quân sự…
Ô tô sẽ được gắn camera để thu nhận hình ảnh các đối tượng bên ngoài:
tín hiệu đèn giao thông, các vật cản, hay người đi đường… Những hình ảnh này sẽ
được thu lại, phân tích và xử lý. Sau đó hình ảnh sẽ được gởi về bộ điều khiển, lúc
này bộ điều khiển sẽ điều khiển hoạt động của ô tô: báo rẽ, dừng lại, phát tín hiệu
cảnh báo... Ứng dụng này có thể giúp con người nghỉ ngơi khi mệt mỏi khi xe chạy
trên đường vắng, khi gặp vật cản sẽ cảnh báo cho người tài xế giúp lái xe an toàn

Hệ thống giám sát giao thông bằng xử lý ảnh: Hệ thống bao gồm: camera

giám sát, camera chụp hình, mạng truyền thông, phần mềm xử lý ảnh và dữ liệu
để phát hiện lỗi vi phạm và xử lý kịp thời đảm bảo an toàn, nâng cao ý thức
chấp hành luật giao thông. Với hệ thống này thì video giao thông sẽ được
camera giám sát gởi về server qua mạng cáp quang để lưu trữ và xử lý để phát
hiện và tách các lỗi vi phạm giao thông. [3]
-

Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động: xác định

các dấu phân cách đường, làn đường. Tính toán khoảng cách dựa trên các dấu
phân cách thu được để đưa ra tín hiệu về đường đi cho phần điều khiển xe tự
động thông qua chuẩn giao tiếp RS232. [4]

-9-


Hình 1. 2: Vị trí khi đi đúng làn đường
-

Robot tự hành ứng dụng xử lý ảnh với LabVIEW: xác định vật cản nhờ

camera và cảm biến khoảng cách, điều khiển xe tránh vật cản bằng cách điều
khiển rẽ hoặc lùi xe. [5]
1.2.2. Thế giới:
-

Hệ thống đậu xe sử dụng xử lý ảnh [6]
Với nạn kẹt xe trong thành phố gia tăng và gia tăng sự thiếu hụt


equipment” là hệ thống điều khiển đèn đầu hay là thiết bị khác qua xử lý ảnh,
gồm cảm biến mảng nhiều hình ảnh để thu về số lượng lớn điểm ảnh. Hệ thống
còn có bộ chuyển đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số để lượng tử hóa
những tín hiệu từ điểm ảnh sang giá trị số. Từ đây điều khiển các thiết bị trong
xe. [9]
1.3 MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI
Mục đích của đề tài là sử dụng lý thuyết điều khiển ô tô tự động, xử
lý ảnh dùng LabVIEW… nghiên cứu thiết kế, lắp đặt camera, bộ thu thập tín
hiệu nhận dạng các vật cản, đo khoảng cách để hỗ trợ ô tô chạy tự động.
1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
 Đối tượng và khách thể nghiên cứu:
-

Lý thuyết về điều khiển ô tô

-

Lý thuyết về xử lý ảnh

-

Thuật toán sử dụng LabVIEW

-

Xe, camera…

-


Thiết kế bộ thu thập xử lý ảnh và xây dựng thuật toán điều khiển sử dụng

phần mềm LabVIEW
1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ TÍNH THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài “NGHIÊN CỨU VỀ THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ
HỖ TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG” sẽ giúp cho người tài xế được thoải mái
khi xe chạy ở đường xa lộ (ít người), nó phát hiện ra các vật cản có trên đường
để tự động điều khiển xe tránh các vật cản: lề đường, người tham gia giao
thông…
Ngoài ra nghiên cứu của đề tài khi thành công sẽ giúp người tham
gia giao thông được an toàn hơn khi có những cảnh báo nguy hiểm giúp người
tài xế cảnh giác, giúp cho con người có thể khám phá những nơi không thể đi
đến được (các hang, cống…), và sử dụng được trong lĩnh vực quân sự (xe
không người lái).
1.7 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
Do đề tài tổng hợp từ nhiều môn khoa học khác nhau rất phức tạp
nên đề tài chỉ dừng lại ở mức thiết kế bộ thu thập và nhận dạng xử lý ảnh dùng
LabVIEW.
1.8 KẾ HOẠCH THỰC HIỆN
-

Nghiên cứu lý thuyết về xử lý ảnh.

-

Nghiên cứu các công cụ xử lý ảnh của LabVIEW.

-

Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển ô tô, điều khiển tự động.

trọng nhất. Cùng với sự phát triển của máy tính, xử lý ảnh và đồ họa cũng phát
triển với nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh là một lĩnh vực khá mới
mẻ nhưng nó đang có tốc độ phát triển rất nhanh bởi tính ứng dụng thực tế của
nó khá cao, các ứng dụng thông minh tự động với sự góp sức của xử lý ảnh
mang tới rất nhiều sự tiện ích cho người sử dụng thay vì các loại cảm biến được
sử dụng trước đó hoặc thủ công. Nó đang kích thích các trung tâm đầu tư
nghiên cứu khả năng ứng dụng, thực tiễn. Hiện nay có rất nhiều ngành áp dụng
xử lý ảnh như: công nghệ thông tin, ô tô, công nghệ tự động…
-

Xử lý ảnh là lĩnh vực khó liên quan đến nhiều môn học, lĩnh vực khác và

cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số là một
môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập,
các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công
cụ toán như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như
trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân
tích và nhận dạng ảnh.
-

Quá trình xử lý ảnh là quá trình thao tác với ảnh đầu vào nhằm đưa ra

một kết quả. Kết quả này là cho ra ảnh tốt hơn hoặc một kết luận.
Ảnh chất lượng
hơn
Ảnh đầu vào

Xử lý ảnh
Kết luận để điều
khiển cái gì đó

-

Ảnh thu thập qua camera do nhiều yếu tố khác nhau mà có thể bị nhiễu,

mờ…nên cần đưa qua bộ tiền xử lý để giảm nhiễu, nâng cao độ tương phản ảnh
để làm cho ảnh rõ nét, chất lượng hơn. Như vậy nhiệm vụ chính của tiền xử lý
là giảm nhiễu, nâng cao chất lượng của ảnh.
2.2.3. Phân tích ảnh:
-

Là phân ảnh thành các thành phần nhỏ để phân tích và nhận dạng ảnh.

Bước này là bước khó và có thể gây ra nhiều sai sót làm ảnh hưởng đến chất
lượng, độ chính xác của ảnh sau này.
2.2.4. Biểu diễn ảnh:

- 14 -


-

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân

đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính [10].
-

Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hóa được

nhúng ở các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Quá trình lưu ảnh nhằm 2 mục đích:

sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo
nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các
phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt
chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các
bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con
người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.

- 15 -


2.2.7. Mô tả ảnh: [10]
-

Từ Hình 2.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển

sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô,
đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng
và công nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay
đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh
(Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region). Một số phương
pháp biểu diễn thường dùng:
 Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
 Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
 Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
-

Biểu diễn bằng mã chạy
 Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh

nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:

và không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần
theo thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất. Các mã phân chia
thành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất.
 Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong
thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó
tùy theo đặc điểm ứng dụng. Hình 2.1 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu
đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được
nén, lưu lai để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo.
Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi
ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc
bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 2.2
cũng chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân
biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) hoặc
khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…

Hình 2. 3: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh
2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH:
2.3.1. Điểm ảnh: [10]

- 17 -


-

Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để

xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi
gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật vềvị trí
(không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được
thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi

thường dùng trong xử lý ảnh.
Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được
gán bằng giá trị số tại điểm đó.

- 18 -


Các thang giá trị mức xám thông thường:16, 32, 64, 128, 256 (Mức
256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu
diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28=256 mức, tức là từ 0 đến
255).
Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác)
với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit
mô tả 21 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có
thể là 0 hoặc 1.
Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để
tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó
các giá trị màu: 28*3= 224 ≈ 16,7 triệu màu.
-

Thông thường để khắc phục tính không đồng đều do hệ thống gây ra

người ta có 2 cách chỉnh mức xám.
 Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau
thành 1 bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám chính là chuyển ảnh về đen trắng.
Ứng dụng: in ảnh màu ra máy in đen trắng
 Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy các mức xám trung gian bằng
kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.
2.3.4. Biến đổi ảnh và nén ảnh: [10]

điểm ảnh trong các vùng lân cận. Đặc trưng cho kỹ thuật này là: *.PCX
 Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây là kỹ thuật tiếp cận theo hướng
nén không bảo toàn. Vì vậy kỹ thuật nén hiệu quả hơn, *.JPG là đặc trưng cho
kỹ thuật này
 Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal của đối tượng ảnh, thể hiện
sự lặp lại của các chi tiết. Kỹ thuật nén sẽ tính toán để chỉ lưu lại phần gốc ảnh
và quy luật sinh ra ảnh theo nguyên lý Fractal
2.3.5. Các đặc trưng mức thấp của ảnh:
-

Đặc trưng mức thấp của ảnh là một vài đặc điểm thu nhận được từ một

bức ảnh như:
 Hình dạng, màu sắc, kết cấu và mối liên hệ không gian giữa các đối
tượng.
 Đặc trưng màu sắc là đặc trưng được sử dụng phổ biến hơn cả do
đặc trưng này cho phép con người nhận ra sự khác biệt rõ ràng nhất giữa các
hình ảnh.
 Hình dạng của đối tượng có thể thu được bởi đường viền bao xung
quanh. Có hai cách tiếp cận được sử dung để phân tích hình dạng, đó là dựa trên
vùng hình dạng và biên

- 20 -


2.3.6. Nắn chỉnh ảnh
-

Ảnh thu được vì một số lý do thường bị biến dạng không như mong


xác hơn, tốc độ tính toán cao và giảm dung lượng lưu trữ.
2.4 CÁC MÔ HÌNH MÀU
Màu của một đối tượng phụ thuộc vào:

- 21 -


-

Bản thân đối tượng

-

Ánh sáng chiếu của nguồn sáng

-

Môi trường xung quanh

-

Thị giác của con người

Mô hình màu được xác định trên một số màu sơ cấp. Xét theo cấu tạo của
mắt, các màu đều là liên kết của ba màu sơ cấp là: Đỏ (RED), Xanh lục (GREEN),
Xanh lơ (BLUE). Các màu sơ cấp cộng với nhau cho màu thứ cấp, phương pháp
pha trộn màu:

Hình 2. 5: Các mô hình màu [12]
Ví dụ:

-

Với các màn hình khác nhau, giá trị RGB có thể khác nhau.

2.4.2.

Mô hình màu CMY.

-

Hệ CMY dựa trên các màu sơ cấp CYAN, MAGENTA và YELLOW.

-

Các màu này là phần bù của RED, GREEN và BLUE.

2.4.3.
-

Mô hình màu HSV.

HSV (Hue – màu sắc, Saturation- sự bão hoà và Value – giá trị), hay còn

gọi là HSB (Hue, Saturation, Brightness-cường độ sáng). Mô hình HSV suy
diễn từ mô hình RGB: Quan sát hình hộp RGB trên Hình 2.14 theo đường chéo
từ White đến Black ta có lục giác màu HSV:
-

Hue nhận giá trị trong khoảng [0o,360o]


điểm tới. Cường độ sáng của tia phản xạ phụ thuộc vào góc tới và hệ số phản xạ
của bề mặt.

Hình 2. 7: Mô hình màu HSV [13]
2.4.5.
-

Mô hình màu YIQ.

Mô hình màu YIQ là mô hình màu được ứng dụng trong truyền hình màu

băng tần rộng tại Mỹ, và do đó nó có mối quan hệ chặt chẽ với màn hình đồ hoạ
màu raster.
-

YIQ là sự thay đổi của RGB cho khả năng truyền phát và tính tương

thích
với ti vi đen trắng thế hệ trước. Tín hiệu truyền sử dụng trong hệ thống NTSC
(National Television System Committee).
-

Sự biến đổi RGB thànhYIQ được xác định theo công thức sau:

2.4.6.
-

0.299
= 0.596
0.211

0.500
−0.081

2.5 BIẾN ĐỔI HOUGH (HOUGH TRANSFORM).
2.5.1.

Biến đổi Hough cho đường thẳng.

Bằng cách nào đó ta thu được một số điểm, vấn đề đặt ra là cần kiểm
tra xe các điểm có là đường thẳng hay không.
Bài toán:
Cho n điểm (xi,yi), i=1,n và ngưỡng hãy kiểm tra n điểm có tạo thành
đường thẳng hay không?
Ý tưởng:
Giả sử n điểm nằm trên cùng một đường thẳng và đường thẳng đó có
phương trình: y = ax+b
Vì (xi,yi) thuộc đường thẳng nên yi = axi+b  b = - axi+ yi , với mọi
i=1,n.Như vậy, mỗi điểm (xi,yi) trong mặt phẳng sẽ tương ứng với một số
đường thẳng b = - axi+ yi trong mặt phẳng tham số a, b; n điểm (xi,yi) thuộc
đường thẳng trong mặt phẳng tương ứng với n đường thẳng trong mặt phẳng
tham số a, b giao nhau tại một điểm và điểm giao chính là a, b. Chính là hệ số
xác định phương trình của đường thẳng mà các điểm nằm vào.
Phương pháp:
-

Xây dựng mảng chỉ số [a, b]và gán giá trị 0 ban đầu cho tất cả các phân

tử của mảng.
-