Chương 1 : ảnh và xử lý ành số

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

134
lượt xem 27
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Xử lý ảnh số - sự thao tác trên ảnh bởi máy tính - là một thuật ngữ phát triển gần đây trong sự cảm nhận đối với thị giác con người. Trong lịch sử của mình, xử lý ảnh đã được áp dụng thực tế vào mọi kiểu hình ảnh, với các mức độ thành công khác nhau. Sức lôi cuốn chủ quan cố hữu của tạp chí ảnh có lẽ thu hút một khối lượng không cân xứng sự chú ý từ các nhà khoa học. Giống như các lĩnh vực nhiều qui tắc khác, xử lý...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Chương 1 : ảnh và xử lý ành số

PhÇn mét Ch¬ng 1 ¶nh vµ xö lý sè 1.1 Giíi thiÖu Xö lý ¶nh sè - sù thao t¸c trªn ¶nh bëi m¸y tÝnh - lµ mét thuËt ng÷ ph¸t triÓn gÇn ®©y trong sù c¶m nhËn ®èi víi thÞ gi¸c con ngêi. Trong lÞch sö cña m×nh, xö lý ¶nh ®· ®îc ¸p dông thùc tÕ vµo mäi kiÓu h×nh ¶nh, víi c¸c møc ®é thµnh c«ng kh¸c nhau. Søc l«i cuèn chñ quan cè h÷u cña t¹p chÝ ¶nh cã lÏ thu hót mét khèi lîng kh«ng c©n xøng sù chó ý tõ c¸c nhµ khoa häc. Gièng nh c¸c lÜnh vùc nhiÒu qui t¾c kh¸c, xö lý ¶nh sè còng tr¶i qua l¾m chuyÖn hoang ®êng, hiÓu lÇm, quan niÖm sai vµ th«ng tin lÖch l¹c. Nã bao trïm lªn nhiÒu khÝa c¹nh kh¸c nhau nh quang, ®iÖn tö, to¸n häc, nhiÕp ¶nh vµ kü thuËt m¸y tÝnh. Nã bÞ trë ng¹i víi nh÷ng b iÖt ng÷ m¬ hå vµ thêng m©u thuÉn tõ nh÷ng lÜnh vùc kh ¸c nhau. QuyÓn s¸ch nµy cè g¾ng ®Ó tËp hîp nh÷ng kh¸i niÖm c¬ së cña xö lý ¶nh sè vµo mét thÓ thèng nhÊt thÝch hîp, nh»m s¾p ® Æt cã hÖ thèng sù tr×nh bµy chñ ®Ò mét c¸ch t¬ng ®èi dÔ hiÓu. NhiÒu nh©n tè cho biÕt lÜnh vùc xö lý ¶nh liªn tôc ph¸t triÓn. Nh©n tè chÝnh lµ sù gi¶m gi¸ liªn tôc cña c¸c thiÕt bÞ m¸y tÝnh cÇn thiÕt. C¸c khèi xö lý vµ c¸c thiÕt bÞ lu tr÷ cì lín cµng ngµy cµng trë nªn Ýt ®¾t ®á h¬n. Nh©n tè thø hai lµ sù gia t¨ng tÝnh s½n cã cña thiÕt bÞ sè ho¸ vµ hiÓn thÞ ¶nh. Cã c¸c dÊu hiÖu cho thÊy gi¸ cña thiÕt bÞ m¸y tÝnh sÏ cßn tiÕp tôc gi¶m n÷a. NhiÒu xu híng c«ng nghÖ míi høa hÑn sÏ kÝch thÝch sù ph¸t triÓn lÜnh vùc nµy xa h¬n n÷a. Mét trong nh÷ng xu híng nµy lµ xö lý song song, kiÓu xö lý mµ thùc tÕ ®îc thùc hiÖn bëi c¸c bé vi xö lý gi¸ thÊp; c¸c thiÕt bÞ ghÐp (Charge-coupled divice-CCD) kh«ng ®¾t tiÒn cho viÖc sè ho¸; c¸c c«ng nghÖ bé nhí míi mang l¹i c¸c m¶ng lu tr÷ ¶nh cì lín, gi¸ thÊp; vµ c¸c h Ö thèng hiÓn thÞ mµu ®é ph©n gi¶i cao kh«ng ®¾t tiÒn. Mét sù thóc ®Èy ph¸t triÓn kh¸c b¾t nguån tõ lu lîng ra ®êi ®Òu ®Æn cña c¸c øng dông míi. C¸ch sö dông ¶nh sè trong c¸c øng dông th¬ng m¹i, c«ng nghiÖp, y häc vµ trong nghiªn cøu khoa häc tiÕp tôc ph¸t triÓn. ThËm chÝ víi chiÒu híng gi¶m bít phÝ tæn qu©n sù, thµnh ra lµm t¨ng viÖc sö dông bé c¶m nhËn ®iÒu khiÓn tõ xa víi c«ng nghÖ ¶nh sè. V× vËy, víi sù gia t¨ng tÝnh s½n cã cña phÇn cøng kh«ng ®¾t tiÒn mét c¸ch hîp lý vµ mét vµi øng dông rÊt quan träng trong ph¹m vi hiÓu biÕt, cã thÓ tr«ng mong xö lý ¶nh sè thùc hiÖn mét vai trß quan träng trong t¬ng lai. 1.2 C¸c phÇn tö xö lý ¶nh sè T¹i ®a sè c¸c møc c¬ b¶n cña nã, xö lý ¶nh sè ®ßi hái mét m¸y tÝnh ®Ó xö lý ¶nh vµ hai phÇn t¸ch rêi cña thiÕt bÞ vµo/ra ®Æc biÖt: mét bé sè ho¸ ¶nh vµ mét thiÕt bÞ hiÓn thÞ ¶nh. M¸y tÝnh kh«ng thÓ ph©n tÝch ¶nh trùc tiÕp ë d¹ng tù nhiªn. Bëi v× m¸y tÝnh lµm viÖc víi d÷ liÖu b»ng sè (chø kh«ng ph¶i h×nh ¶nh), nªn ¶nh ph¶i ®îc chuyÓn ®æi thµnh d¹ng sè tríc khi m¸y tÝnh cã thÓ thùc hiÖn qu¸ tr×nh xö lý. H×nh 1-1 minh ho¹ c¸ch mµ mét ma trËn h×nh ch÷ nhËt c¸c sè cã thÓ biÓu diÔn mét ¶nh vËt lý. ¶nh vËt lý ®îc chia thµnh c¸c khu vùc nhá gäi lµ c¸c phÇn tö ¶nh h ay pixel. Mäi s¬ ®å qu¸ tr×nh chia nhá phæ biÕn lµ líi h×nh ch÷ nhËt lÊy mÉu cho trong h×nh. ¶nh ®îc chia thµnh c¸c dßng ngang cña c¸c ®iÓm ¶nh liÒn kÒ nhau. Con sè ®îc chÌn vµo ¶nh sè t¹i mçi vÞ trÝ ® iÓm ¶nh ph¶n ¸nh ®é s¸ng cña ¶nh t¹i ®iÓm t¬ng øng. 1
H×nh 1-1 H×nh 1-1 ¶nh vËt lý vµ ¶nh sè t¬ng øng cña nã Qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi ®ã ®îc gäi lµ sù sè ho¸ (digitization) vµ d¹ng phæ biÕn ®îc minh h o¹ ë h×nh 1-2. T¹i mçi vÞ trÝ ®iÓm ¶nh, qu¸ tr×nh lÊy mÉu vµ lîng tö ho¸ sÏ t¹o ra mét sè nguyªn biÓu diÔn ®é s¸ng vµ ®é tèi cña ®iÓm ®ã. KÕt qu¶ lµ t¹o ra mét ma trËn c¸c sè nguyªn b iÓu diÔn gi¸ trÞ c¸c ®iÓm ¶nh cña ¶nh ®· cho. Mçi ®iÓm ¶nh ®îc x¸c ®Þnh bëi mét vÞ trÝ sè nguyªn hoÆc ®Þa chØ (sè dßng hay hµng vµ sè mÉu hay cét) vµ mét gi¸ trÞ sè nguyªn gäi lµ møc x¸m (gray level). B©y giê d·y d÷ liÖu sè nµy lµ môc tiªu cho viÖc xö lý cña m¸y tÝnh. H×nh 1-3 tr×nh bµy toµn bé hÖ thèng xö lý ¶nh. ¶nh sè ®îc t¹o ra bëi bé sè ho¸, sau ®ã lu g i÷ t¹m thêi trªn mét thiÕt bÞ thÝch hîp. §Ó ®¸p øng c¸c c©u lÖnh tõ thao t¸c viªn, m¸y tÝnh gäi vµ thùc hiÖn c¸c ch¬ng tr×nh xö lý ¶nh tõ th viÖn ch¬ng tr×nh. Trong suèt qu¸ tr×nh thùc h iÖn, ¶nh ®Çu vµo ®îc ®äc tõng dßng vµo m¸y tÝnh. Thao t¸c trªn mét hoÆc nhiÒu dßng, m¸y tÝnh t¹o ra tõng ®iÓm ¶nh ®Çu ra vµ lu tr÷ nã tõng dßng trªn thiÕt bÞ lu gi÷ d÷ liÖu ra. h×nh 1-2 H×nh 1-2 Qu¸ tr×nh sè ho¸ ¶nh H×nh 1-3 2
H×nh 1 -3 HÖ thèng xö lý ¶nh sè Trong suèt qu¸ tr×nh xö lý, c¸c ®iÓm ¶nh cã thÓ ®îc thay ®æi bëi ý ®å cña ngêi lËp tr×nh. C¸c bíc xö lý chØ bÞ h¹n chÕ bëi kh¶ n¨ng s¸ng t¹o, tÝnh kiªn tr× cña ngêi lËp tr×nh vµ khèi lîng tÝnh to¸n. Sau khi xö lý, s¶n phÈm cuèi cïng ®îc hiÓn thÞ bëi mét qu¸ tr×nh, mµ qu¸ tr×nh ®ã ngîc víi qu¸ tr×nh sè ho¸: Møc x¸m cña mçi ®iÓm ¶nh ®îc sö dông ®Ó x¸c ®Þnh ®é s¸ng cña ®iÓm t¬ng øng trªn mµn h×nh hiÓn thÞ. B»ng c¸ch ®ã, ta cã thÓ nh×n thÊy ¶nh ®· xö lý vµ mét lÇn n÷a l¹i tu©n theo c¶m nhËn cña con ngêi. 1.2.1 ThuËt ng÷ trong xö lý ¶nh sè ¶nh xuÊt hiÖn díi nhiÒu d¹ng, mét sè cã thÓ thÊy ®îc vµ sè kh¸c th× kh«ng, mét sè lµ trõu tîng cßn sè kh¸c l¹i thùc tÕ, cã lo¹i thÝch hîp cho m¸y tÝnh ph©n tÝch vµ cã lo¹i kh«ng thÝch hîp. V× thÕ, ®iÒu quan träng lµ cã mét nhËn thøc vÒ c¸c lo¹i ¶nh kh¸c nhau. ThiÕu ®iÒu n µy cã thÓ dÉn ®Õn nh÷ng nhÇm lÉn tai h¹i, ®Æc biÖt khi ngêi ta trao ®æi víi nhau nh÷ng quan n iÖm vÒ ¶nh mµ l¹i cã nh÷ng kh¸i niÖm hoµn toµn kh¸c nhau vÒ chóng. Bëi v× mét phÇn lín nh÷ng g× ®· tr¶i qua trong cuéc ®êi chóng ta tõ khi sinh ra ® Ìu cã liªn quan ®Õn h×nh ¶nh, vµ cã nhu cÇu muèn lu gi÷ l¹i chóng. PhÇn nµy dµnh ®Ó thiÕt lËp c¬ së mµ trªn ®ã tÊt c¶ c¸c d¹ng ¶nh cã thÓ ®îc ®Ò cËp víi sù nhÇm lÉn tèi thiÓu. C¸c ®Þnh nghÜa cña chóng ta kh«ng lµm phï hîp hay thiÕt lËp mét tiªu chuÈn n µo vÒ lÜnh vùc nµy, nhng ®îc g iíi thiÖu ®Ó t¹o v¨n b¶n cè ®Þnh cho chÝnh m×nh. C¸c ®Þnh nghÜa më réng cho trong b¶ng chó g i¶i ë Phô lôc 1. §éc gi¶ cã thÓ s¸nh phÇn nµy víi c¸c ®Ò cËp kh¸c vÒ thuËt ng÷. Tríc khi ®Þnh nghÜa xö lý ¶nh sè, chóng ta ph¶i ®ång ý víi ®Þnh nghÜa tõ ¶nh (image) ë trªn. Mét ®Þnh nghÜa khã n¾m chÝnh x¸c, trong khi hÇu hÕt mçi ngêi ®Òu cã mét quan ®iÓm riªng vÒ ¶nh. Trong sè c¸c ®Þnh nghÜa trong nhiÒu tõ ®iÓn cña Webster cho r»ng: “Mét sù biÓu d iÔn, sù gièng nhau, hoÆc sù m« pháng mét ®èi tîng hay mét sù vËt, ... mét sù m« t¶ sinh ®éng, ... ®iÒu g× ®ã ®îc tr×nh bµy ®Ó miªu t¶ mét ®iÒu kh¸c.” V× vËy, theo c¶m nhËn chung, ¶nh lµ mét sù miªu t¶ cña mét c¸i g× ®ã kh¸c. Ch¼ng h¹n, mét bøc ¶nh cña Abraham Lincoln lµ mét biÓu trng cña mét tæng thèng Mü gièng nh khi «ng ta xuÊt hiÖn tríc èng kÝnh camera. ¶nh chøa ®ùng nh÷ng th«ng tin vÒ ®èi tîng mµ nã miªu t¶. Mét bøc ¶nh hiÓn thÞ th«ng tin n µy theo c¸ch mµ nã cho phÐp ngêi xem h×nh dung ra chÝnh ®èi tîng. Chó ý r»ng díi ®Þnh nghÜa vÒ ¶nh t¬ng ®èi réng nµy cã nhiÒu “miªu t¶” mµ kh«ng thÓ nhËn thÊy ®îc b»ng m¾t. ¶nh cã thÓ ®îc ph©n líp thµnh nhiÒu lo¹i c¨n cø trªn khu«n d¹ng hoÆc ph¬ng thøc sinh ra chóng. Sù nhÊn m¹nh nµy cung cÊp tµi liÖu dïng ®Ó tiÕp cËn lý thuyÕt tËp hîp. NÕu chóng ta xem xÐt ®Õn tËp c¸c ®èi tîng (H×nh 1-4), c¸c ¶nh t¹o thµnh tËp con c¸c ®èi tîng vµ cã sù t¬ng øng gi÷a mçi ¶nh trong tËp con vµ ®èi tîng mµ nã miªu t¶. Trong chÝnh tËp c¸c ¶nh, cã mét tËp con rÊt quan träng chøa tÊt c¶ c¸c ¶nh nh×n thÊy ®îc (visible image)-nh÷ng ¶nh nµy cã thÓ nh×n vµ c¶m nhËn ®îc b»ng m¾t. Còng trong ph¹m vi tËp nµy, cã nhiÒu tËp con biÓu d iÔn c¸c ph¬ng ph¸p t¹o ¶nh kh¸c nhau. Bao gåm c¸c bøc ¶nh, h×nh vÏ vµ c¸c bøc tranh. C¸c tËp con kh¸c chøa ¶nh quang häc (optical image) ®îc t¹o ra b»ng c¸c thÊu kÝnh (lens), c¸c con c¸ch (grating) vµ c¸c kü thuËt t¹o ¶nh ba chiÒu khi cã ¸nh s¸ng thÝch hîp. ¶nh vËt lý lµ sù ph©n bè thùc tÕ cña vËt chÊt hay n¨ng lîng. VÝ dô, ¶nh quang häc lµ sù ph©n bè vÒ kh«ng gian cña cêng ®é ¸nh s¸ng. Nh÷ng ¶nh cã thÓ quan s¸t b»ng m¾t ngêi lµ ¶nh nh×n thÊy ®îc. VÝ dô vÒ ¶nh vËt lý kh«ng thÊy ®îc lµ nhiÖt ®é, ¸p suÊt, ®é cao vµ c¸c b ¶n ®å mËt ®é d©n c. Mét tËp con cña ¶nh vËt lý lµ ¶nh ®a phæ (multispectral)-¶nh mµ mçi ® iÓm ¶nh cã nhiÒu h¬n mét thuéc tÝnh riªng. Mét vÝ dô lµ ¶nh ba phæ (®á, lôc, lam), ®îc tæng hîp trong chôp ¶nh mµu vµ truyÒn h×nh mµu. Ngîc l¹i víi ¶nh ®en tr¾ng chØ cã mét gi¸ trÞ ®é s¸ng trªn mçi ®iÓm, ¶nh mµu cã ba gi¸ trÞ ®é s¸ng ®á, lôc vµ lam cho mçi ®iÓm. Ba gi¸ trÞ nµy b iÓu diÔn cêng ®é cña c¸c d¶i phæ kh¸c nhau, mµ m¾t ngêi c¶m nhËn thµnh c¸c mµu kh¸c nhau. Mét tËp ¶nh con kh¸c chøa c¸c ¶nh to¸n häc trõu tîng, gåm cã ¶nh cña c¸c hµm liªn tôc 3
vµ rêi r¹c, hoÆc ¶nh sè. Nhng chØ cã ¶nh sè lµ cã thÓ ®îc m¸y tÝnh thùc hiÖn . H×nh 1-4 H×nh 1-4 C¸c lo¹i ¶nh Mét bøc tranh (picture) lµ mét giíi h¹n cña ¶nh. Webster ®Þnh nghÜa bøc tranh nh lµ “mét miªu t¶ ®îc t¹o ra b»ng c¸ch s¬n, vÏ, chôp ¶nh, m« t¶ chÝnh x¸c, sinh ®éng vÒ mét ®èi tîng h oÆc sù vËt, ®Ó ¸m chØ mét ¶nh trÝ tuÖ h oÆc mang l¹i ý kiÕn chÝnh x¸c vÒ b¶n th©n sù vËt.” Víi môc ®Ých cña chóng t«i, chóng t«i lÊy tõ bøc tranh cã nghÜa lµ sù ph©n bè cña mét chñ thÓ cã kh¶ n¨ng nh×n thÊy ®îc khi cã sù chiÕu s¸ng mét c¸ch thÝch hîp. Tuy nhiªn, trong biÖt ng÷ cña xö lý ¶nh, tõ thêng ®îc sö dông t¬ng ®¬ng lµ tõ ¶nh (image). Tõ sè (digital) cã liªn quan ®Õn tÝnh to¸n b»ng c¸c ph¬ng ph¸p b»ng sè hoÆc c¸c ®¬n vÞ rêi r¹c. B©y giê, nÕu chóng ta ®Þnh nghÜa ¶nh sè (digital image) lµ biÓu hiÖn b»ng sè cña mét ®èi tîng (chÝnh nã còng lµ mét ¶nh), th× c¸c ®iÓm ¶nh lµ c¸c ®¬n vÞ rêi r¹c vµ møc x¸m ®îc lîng tö ho¸ (sè nguyªn) thay thÕ thµnh phÇn sè. Xö lý (processing) lµ hµnh ®éng ®em mét c¸i g× ®ã ra ®Ó xö lý. Xö lý lµ mét chuçi c¸c hµnh ®éng hoÆc thao t¸c dÉn ®Õn mét kÕt qu¶ mong muèn. Theo c¸ch ®ã, chuçi c¸c hµnh ®éng ®îc thùc hiÖn trªn mét ®èi tîng ®Ó biÕn ®æi h×nh d¸ng cña nã thµnh d¹ng mong muèn. Mét vÝ dô lµ röa xe, ë ®©y nh÷ng chiÕc « t« ®îc xö lý ®Ó thay ®æi chóng tõ bÈn thµnh s¹ch sÏ. B©y giê chóng ta ®Þnh nghÜa xö lý ¶nh sè (digital image processing) nh lµ biÓu diÔn b»ng sè cña mét ®èi tîng th«ng qua mét chuçi c¸c thao t¸c ®Ó rót ra ®îc kÕt qu¶ mong muèn. Trong trêng hîp c¸c bøc tranh, viÖc xö lý lµm thay ®æi h×nh d¹ng cña chóng ®Ó lµm cho chóng hÊp dÉn hoÆc quyÕn rò h¬n, hoÆc ®Ó ®¹t tíi mét môc tiªu nµo ®ã ®· x¸c ®Þnh tríc. Môc ®Ých cña th¶o luËn lµ tiÖn lîi cho viÖc h¹n chÕ ®Þnh nghÜa tæng qu¸t vÒ ¶nh sè. Trõ phi c¸c ®Þnh nghÜa kh¸c ®îc ph¸t biÓu, trong v¨n b¶n nµy chóng ta sö dông ®Þnh nghÜa ¶nh sè ®îc giíi h¹n, ®ã lµ mét mÉu, hµm lîng tö ho¸ hai chiÒu ®îc sinh ra bëi c¸c gi¸ trÞ quang häc trung b×nh, kh«ng gian lÊy mÉu ®Òu nhau trong líi h×nh chø nhËt vµ lîng tö ho¸ biªn ®é ®ång ®Òu. V× thÕ, ¶nh sè lµ m¶ng hai chiÒu c¸c gi¸ trÞ mÉu lîng tö ho¸. §Ò cËp ®Õn c¸c ¶nh Ýt bÞ giíi h¹n, chóng ta sÏ sö dông bèn ¶nh vµ c¸c qu¸ tr×nh ®îc kh¸i qu¸t ho¸ díi ®©y: (1) c¸c ¶nh sè phi quang häc ®îc t¹o ra kh¸c víi c¸c ¶nh quang häc; (2) c¸c ¶nh sè ba chiÒu hoÆc nhiÒu h¬n ba chiÒu cã kÝch thíc cao h¬n (bao gåm c¶ ¶nh ®a phæ mµ trong ®ã cã gi¸ trÞ møc x¸m t¹i mçi ®iÓm nhiÒu h¬n mét); (3) lÊy mÉu phi tiªu chuÈn, trong ®ã miÒn ¶nh ®îc lÊy mÉu b»ng lîc ®å kh¸c víi lÊy mÉu kho¶ng c¸ch ®ång ®Òu b»ng líi ch÷ nhËt; (4) lîng tö ho¸ phi tiªu chuÈn, ë ®©y kho¶ng c¸ch c¸c møc lîng tö ho¸ lµ kh«ng b»ng nhau. Mét ¶nh thêng lµ sù c« ®äng hoÆc tæng kÕt th«ng tin ®èi tîng mµ nã miªu t¶. B×nh thêng th× mét ¶nh chøa th«ng tin Ýt h¬n ®¸ng kÓ so víi ®èi tîng gèc; V× thÕ, ¶nh lµ sù miªu t¶ kh«ng ®Çy ®ñ vµ kh«ng chÝnh x¸c, thiÕu ý nghÜa t¬ng xøng cña vËt thÓ. Xö lý ¶nh sè xuÊt ph¸t víi mét ¶nh vµ t¹o ra mét phiªn b¶n thay ®æi cña ¶nh ®ã, cho nªn ® ©y lµ qu¸ tr×nh biÕn mét ¶nh thµnh mét ¶nh kh¸c. Ph©n tÝch ¶nh sè cã nghÜa lµ biÕn ®æi ¶nh sè thµnh mét c¸i g× ®ã kh¸c víi ¶nh sè. VÝ dô, mét ¶nh sè chøa mét sè ®èi tîng, mét ch¬ng 4
tr×nh ph¶i ph©n tÝch ¶nh vµ c¸c sè ®o chÝnh x¸c cña ®èi tîng. Tuy nhiªn, thuËt ng÷ xö lý ¶nh sè ®îc dïng chung cho c¶ hai trêng hîp xö lý vµ ph©n tÝch. §å ho¹ m¸y tÝnh liªn quan tíi xö lý vµ hiÓn thÞ ¶nh cña mét vËt tån t¹i trong quan niÖm h oÆc nh c¸c m« t¶ to¸n häc h¬n lµ vËt thÓ nguyªn h×nh d¹ng. TÇm quan träng cña sù h×nh thµnh mét ¶nh thêng c¨n cø vµo m« h×nh mµ nã m« t¶ ®èi tîng, ®é chiÕu s¸ng cña nã vµ gãc ®é cña camera. §å ho¹ m¸y tÝnh còng bao gåm “nghÖ thuËt m¸y tÝnh”, viÖc sö dông hÖ thèng ¶nh sè nh mét ph¬ng tiÖn cña sù thÓ hiÖn nghÖ thuËt. ThÞ gi¸c m¸y tÝnh liªn quan tíi c¸c hÖ thèng ®ang ph¸t triÓn, cã thÓ lµm s¸ng tá néi dung c¸c c¶nh thiªn nhiªn. Trong lÜnh vùc ngêi m¸y, thÞ gi¸c m¸y tÝnh thay thÕ m¾t cña ngêi m¸y. Trªn ph¹m vi réng lín h¬n, chóng ta sö dông thuËt ng÷ ¶nh sè ®Ó bao hµm bÊt kú thao t¸c liªn quan ®Õn ¶nh bëi m¸y tÝnh. §iÒu nµy bao gåm c¶ ®å ho¹ m¸y tÝnh lÉn thÞ gi¸c m¸y tÝnh, còng nh xö lý vµ ph©n tÝch ¶nh sè. Sè ho¸ lµ qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi mét ¶nh tõ d¹ng nguyªn thuû cña nã sang d¹ng sè. ThuËt ng÷ chuyÓn ®æi ®îc sö dông ®Ó híng dÉn c¸ch t¹o ra mét ¶nh sè. Thao t¸c ngîc l¹i lµ h iÓn thÞ, ®ã lµ viÖc t¹o ra ¶nh cã thÓ c¶m nhËn tõ ¶nh sè. Th«ng thêng c¸c thuËt ng÷ ®îc sö dông t¬ng ®¬ng lµ sù ph¸t l¹i, x©y dùng l¹i ¶nh, sao chÐp cøng, ghi ¶nh. C¸c qu¸ tr×nh nµy còng kh«ng ph¸ huû d÷ liÖu, bëi v× hiÓn thÞ ¶nh sè kh«ng ph¸ huû d÷ liÖu. Cã hai lo¹i hiÓn thÞ lµ kh«ng æn ®Þnh vµ cè ®Þnh. S¶n phÈm b¶n in ra giÊy sau cïng ®îc ®a ra ngoµi. Chóng ta cã tõ quÐt (scanning) nghÜa lµ ®Þa chØ ho¸ cã chän lùa c¸c vÞ trÝ ®Æc biÖt trong miÒn giíi h¹n cña ¶nh. Mçi ph©n miÒn nhá ®· ®Þa chØ ho¸ trong qu¸ tr×nh quÐt ®îc gäi lµ phÇn tö ¶nh (picture element), gäi t¾t lµ ®iÓm ¶nh (pixel). Trong viÖc sè hãa c¸c ¶nh chôp, quÐt lµ qu¸ tr×nh ®Þa chØ ho¸ tuÇn tù c¸c chÊm nhá trªn film. ThuËt ng÷ nµy ®îc dïng mét c¸ch t¬ng ®¬ng víi thuËt ng÷ sè ho¸. Ma trËn líi quÐt mÉu coi nh lµ mét trêng quÐt. LÊy mÉu (Sampling) nghÜa lµ x¸c ®Þnh møc x¸m cña ¶nh t¹i tõng vÞ trÝ ®iÓm ¶nh. LÊy mÉu thêng ®îc thùc hiÖn bëi mét bé c¶m biÕn thu nhËn ¶nh ®Ó chuyÓn ®æi c¸c gi¸ trÞ ®iÖn thµnh c¸c gi¸ trÞ ®é s¸ng cña mçi ®iÓm ¶nh. Lîng tö ho¸ (Quantization) lµ sù biÓu diÔn gi¸ trÞ ®o ®îc b»ng mét sè nguyªn. Do c¸c m¸y tÝnh sè biÓu diÔn c¸c sè nªn cÇn gi¶m c¸c gi¸ trÞ liªn tôc ®o ®îc thµnh c¸c khèi rêi r¹c vµ biÓu diÔn chóng b»ng c¸c sè nguyªn. Sau ®ã, bé c¶m biÕn thu nhËn ¶nh ph¶i ®îc nèi thªm sau nã mét bé chuyÓn ®æi DAC, ®ã lµ mét m¹ch ®iÖn ®Ó chuyÓn tõ gi¸ trÞ sè vÒ c¸c gi¸ trÞ ®iÖn thÕ. Qu¸ tr×nh quÐt, lÊy mÉu vµ lîng tö ho¸ cã kh¶ n¨ng sinh ra d¹ng biÓu diÔn sè cña mét ¶nh, vµ ®ã chÝnh lµ c¸c bíc cña qu¸ tr×nh sè ho¸. Qu¸ tr×nh ngîc l¹i sÏ kh«i phôc l¹i ¶nh ®Ó h iÓn thÞ (Display). Víi kh¶ n¨ng chuyÓn ®æi c¸c ¶nh thµnh d¹ng sè vµ ngîc l¹i thµnh d¹ng cã thÓ nh×n thÊy sÏ cho phÐp ®Þnh nghÜa vµ xö lý c¸c bíc cña qu¸ tr×nh xö lý sè trªn ¶nh ®· chän vµ quan s¸t c¸c kÕt qu¶ t¹o ra. §Ó sinh ra mét ¶nh ®Çu ra tõ mét ¶nh ®Çu vµo ph¶i tån t¹i mét phÐp ¸nh x¹ gi÷a c¸c ®iÓm t¬ng øng trong hai ¶nh. V× vËy, khi viÖc xö lý t¹o ra mét ®iÓm ¶nh hoÆc mét ®iÓm l©n cËn trung t©m ë trªn mét ®iÓm ¶nh ®Çu vµo th× gi¸ trÞ møc x¸m kÕt qu¶ sÏ ®îc lu trong ®iÓm ¶nh t¬ng øng cña ¶nh ®Çu ra. C¸c phÐp to¸n cã thÓ ®îc thùc hiÖn trªn c¸c ¶nh sè n»m trong mét sè líp. Mét phÐp to¸n lµ toµn côc (global) nÕu nã ®îc cung cÊp cho toµn bé ¶nh sè. PhÐp to¸n xö lý ®iÓm lµ phÐp to¸n mµ ë ®ã gi¸ trÞ cña ®iÓm ¶nh ®Çu ra chØ phô thuéc vµo gi¸ trÞ cña ®iÓm ¶nh ®Çu vµo t¬ng øng. ViÖc sö dông c¸c phÐp to¸n xö lý ®iÓm ®«i khi cßn ®îc gäi lµ phÐp xö lý t¬ng ph¶n h ay phÐp më réng t¬ng ph¶n. PhÐp to¸n côc bé (local) lµ phÐp to¸n mµ ë ®ã møc x¸m cña mçi ®iÓm ¶nh ®îc tÝnh to¸n tõ c¸c gi¸ trÞ møc x¸m t¬ng øng cña mét sè ®iÓm ¶nh ®Çu vµo l©n cËn. Kh¸i niÖm t¬n g ph¶n (Contrast) ®Ò cËp ®Õn ®é lín cña c¸c møc x¸m kh¸c nhau cã trong mét ¶nh. §é ph©n gi¶i tû lÖ x¸m (gray-scale resolution) lµ sè møc x¸m trªn mét ®¬n vÞ khèi lîng ®é réng ¶nh (unit of measure of image implitude). VÝ dô viÖc lu tr÷ ¶nh sè trong c¸c byte 8-bit sÏ t¹o ra tû lÖ x¸m (gray-scale) 256 møc. 5
MËt ®é lÊy mÉu (sampling density) mét ¶nh sè lµ sè lîng c¸c mÉu trªn mét ®¬n vÞ ®o lêng trong mét miÒn ¶nh (ch¼ng h¹n nh pixel/mm, ...). NghÞch ®¶o víi mËt ®é lÊy mÉu lµ kho¶ng c¸ch gi÷a c¸c ®iÓm ¶nh (pixel spacing). Sù phãng ®¹i (Magnification) ®Ò cËp ®Õn mèi liªn hÖ vÒ kÝch thíc gi÷a c¸c ®èi tîng trong ¶nh vµ c¸c ®èi tîng cña khung c¶nh bªn ngoµi mµ nã miªu t¶. Nã chØ ®îc ®Þnh nghÜa cho c¸c mèi liªn hÖ h×nh häc tuyÕn tÝnh. Sù phãng ®¹i lµ mèi liªn hÖ ®Çy ý nghÜa gi÷a c¸c ¶nh sè ® Çu ra vµ ®Çu vµo trong mét bíc xö lý. Tuy nhiªn, “phãng ®¹i” tõ ¶nh vËt lý sang ¶nh sè kh«ng ph¶i lµ kh¸i niÖm mang ®Çy ®ñ ý nghÜa. MËt ®é lÊy mÉu (hay kho¶ng c¸ch ®iÓm ¶nh) lµ kh¸i niÖm chøng minh tÝnh h÷u Ých cña lÜnh vùc n µy. 1.3 C¸c nghiªn cøu mang tÝnh lý luËn Kh«ng thÓ tiÕp cËn mét chñ thÓ nh xö lý ¶nh sè mµ kh«ng ®a ra tËp kh¸i niÖm vµ quan ® iÓm vÒ nã - nãi c¸ch kh¸c, mét c¸ch nh×n nhËn hay mét lý luËn. Trong phÇn nµy, chóng ta sÏ th¶o luËn hai chñ ®Ò cã tÝnh c¸ch x©y dùng lÜnh vùc nµy. 1.3.1 C¸c c¸ch tiÕp cËn rêi r¹c vµ liªn tôc Cã hai c¸ch nh×n tõ ®ã cã thÓ tiÕp cËn sù thiÕt kÕ vµ thùc hiÖn ®Çy ®ñ c¸c phÐp to¸n xö lý ¶nh sè. §Çu tiªn cã thÓ nghÜ vÒ ¶nh sè nh tËp c¸c ®iÓm lÊy mÉu rêi r¹c (thùc tÕ lµ nh vËy), mçi ®iÓm cã ®Þnh danh riªng cña nã. Sau ®ã c¸c phÐp to¸n xö lý trë thµnh sù thao t¸c trªn c¸c ®¬n vÞ rêi r¹c nµy, gièng nh mét ngêi cã thÓ vËn dông c¸c bé phËn riªng biÖt khi l¾p r¸p m¸y. Qu¸ tr×nh ®îc m« t¶ b»ng c¸c thuËt ng÷: thao t¸c g× víi c¸c ®iÓm ¶nh, chø kh«ng ph¶i lµ lµm g× víi ¶nh hay c¸c ®èi tîng cã trong ®ã. Nãi c¸ch kh¸c, chóng ta chØ quan t©m ®Õn sù h×nh thµnh chung cña ¶nh trong thÕ giíi vËt lý vµ tu©n theo c¸c nguyªn t¾c ®îc m« t¶ bëi to¸n häc liªn tôc (ngo¹i trõ c¬ chÕ lîng tö). ChÝnh v× nguyªn nh©n n µy mµ ¶nh vµ néi dung cña nã thêng ®îc miªu t¶ tèt h¬n bëi c¸c h µm liªn tôc. V× vËy, khi thao t¸c trªn m¶ng sè nguyªn, mäi ngêi cã thÓ nghÜ ®Õn c¸c bíc xö lý nh thùc hiÖn trªn c¸c hµm liªn tôc c¬ b¶n mµ ¶nh sè t¹m thêi biÓu diÔn. §»ng sau lý thuyÕt cña c¸c phÐp to¸n xö lý lµ c¨n cø vµo sù ph©n tÝch c¸c hµm liªn tôc vµ c¸ch tiÕp cËn nµy còng ®îc c¸c nhµ ph©n tÝch sö dông. C¸c qu¸ tr×nh kh¸c h÷u Ých h¬n ®îc nghÜ ®Õn nh viÖc thùc hiÖn c¸c phÐp to¸n logic trªn c¸c ®iÓm ¶nh riªng biÖt vµ ë ®©y th× c¸ch tiÕp cËn rêi r¹c ®¸p øng tèt h¬n. Thêng th× mçi c¸ch tiÕp cËn cã thÓ m« t¶ mét qu¸ tr×nh vµ ®Ó l¹i cho chóng ta mét sù lùa chän. Trong nhiÒu trêng hîp, chóng ta thÊy r»ng cã hai híng ph¸t triÓn, mét dùa trªn c¬ së ph©n tÝch c¸c hµm liªn tôc vµ híng kh¸c dïng kü thuËt rêi r¹c, c¶ hai ®Òu ®a chóng ta ®Õn gi¶i ph¸p t¬ng tù nhau. Sù hiÓu biÕt s©u s¾c thu ®îc theo tõng c¸ch cã thÓ rÊt kh¸c nhau. Bëi v× vÒ c¬ b¶n ¶nh sè lµ rêi r¹c, thËt lµ khã kh¨n ®Ó gi÷ v÷ng lËp trêng vµ xem xÐt nh÷ng ® Æc tÝnh c¬ b¶n n µy. ThØnh tho¶ng, trong khi ®ang nghÜ vÒ chÕ ®é liªn tôc, ngêi ta cã thÓ ng¹c nhiªn v× mét ®Æc tÝnh bÊt ngê cña ¶nh ®îc xö lý, ®iÒu nµy cã ®îc nhê b¶n chÊt rêi r¹c cña nã. ®ã cã thÓ lµ vËt nh×n thÊy ®îc do con ngêi t¹o ra (ch¼ng h¹n nh mÉu vËt cã mµu s¾c ãng ¸nh) hoÆc kÝch thíc kh«ng ®óng mét c¸ch ®Æc biÖt. Khi kÕt qu¶ xö lý râ rµng kh«ng g ièng víi dù ®o¸n tríc ®ã b»ng c¸ch ph©n tÝch c¸c hµm liªn tôc, ta gäi ®iÒu nµy lµ h iÖu øng lÊy mÉu (sampling effect). C¸c hµm liªn tôc m« t¶ mét ¶nh t¬ng øng víi c¸c ®èi tîng cña mét c¶nh, còng nh c¸c thiÕt bÞ t¹o thµnh ¶nh tèt h¬n, thËt lµ ngu xuÈn ®Ó h¹n chÕ suy nghÜ cña ai ®ã vÒ to¸n häc rêi r¹c vµ c¸c phÐp to¸n logic ®¬n lÎ. VÝ dô, sù kh«i phôc ¶nh, ngêi ta sö dông c¸c ph¬ng ph¸p sè (rêi r¹c) ®Ó c¶i thiÖn ¶nh ban ®Çu bÞ suy biÕn, sau ®ã hiÓn thÞ vµ quan s¸t ¶nh ë d¹ng t¬ng tù (liªn tôc). V× thÕ, cã thÓ xem xÐt viÖc sè ho¸ mét ¶nh hoµn toµn gièng nh mét bµi to¸n rêi r¹c ë chç lµ chóng bá qua phÇn lín qu¸ tr×nh. C¸ch tiÕp cËn rêi r¹c hoµn toµn chØ ®îc chøng minh khi b¾t ®Çu vµ kÕt thóc ¶nh ë d¹ng sè. Nãi chung, chóng ta sö dông c¸c kü thuËt rêi r¹c ®Ó xö lý ¶nh trong thÕ giíi liªn tôc. Tr¹ng th¸i tù nhiªn cña ¶nh lµ liªn tôc vµ th«ng thêng c¸c kÕt qu¶ xö lý còng ë d¹ng t¬ng tù. ¶nh chØ ë d¹ng rêi r¹c trong mét kho¶ng thêi gian nµo ®ã, v× vËy chóng ta cã thÓ sö dông c¸c m¸y 6
tÝnh sè nh mét c«ng cô ®Ó thùc hiÖn c¸c thuËt gi¶i. ThËm chÝ nÕu ¶nh ®· ®îc biÓu diÔn ë d ¹ng sè, chóng ta vÉn kh«ng thÓ bá qua d¹ng nguyªn thuû trong miÒn liªn tôc cña chóng. V× vËy, thuËt ng÷ qu¸ tr×nh xö lý ¶nh sè kh«ng ®ång nghÜa víi thuËt ng÷ ¶nh sè ®ang xö lý; mµ nã cã nghÜa lµ qu¸ tr×nh xö lý sè cña ¶nh. C¸ch tiÕp cËn. Chóng ta cã thÓ tæng kÕt c¸c c¸ch tiÕp cËn nh díi ®©y: §Çu tiªn chóng ta hy väng r»ng cã thÓ m« t¶ c¸c ¶nh hëng cña qu¸ tr×nh sè ho¸ lªn ¶nh gèc ë d¹ng liªn tôc. Thø hai chóng ta t×m kiÕm c¸c c«ng cô ®Ó chuyÓn ¶nh vÒ d¹ng sè vµ chuyÓn ngîc l¹i vÒ d¹ng t¬ng tù, theo c¸ch ®ã th× môc ®Ých cña qu¸ tr×nh tiÕp cËn lµ kh«ng lµm mÊt hay ph¸ huû ¶nh. Ba lµ chóng ta hy väng cã thÓ dù ®o¸n c¸c hiÖu øng lÊy mÉu ®Ó nhËn biÕt chóng khi chóng x¶y ra vµ ®Ó tõng bíc tiÕn hµnh lo¹i bá chóng hoÆc lµm gi¶m tèi ® a ¶nh hëng cña chóng. §iÒu nµy hîp nhÊt qu¸ tr×nh xö lý rêi r¹c vµ liªn tôc vµo mét híng tiÕp cËn c¸c vÊn ®Ò mét c¸h tæng qu¸t h¬n. Ch¬ng 12 vµ 15 sÏ ®Ò cËp nh÷ng yªu cÇu ®Ó thùc h iÖn vµ duy tr× híng tiÕp cËn nµy. Khi thùc hiÖn theo c¸ch tiÕp cËn hîp nhÊt, chóng ta sÏ ®îc mét ¶nh sè t¬ng ®¬ng víi ¶nh gèc ban ®Çu. §iÒu nµy ®¹t ®îc bëi: 1. Chóng ta lu«n cã thÓ kh«i phôc ¶nh liªn tôc tõ m¶ng rêi r¹c b»ng c¸ch t¹o ra d¹ng hiÓn thÞ ¶nh hoÆc qu¸ tr×nh in Ên thÝch hîp. 2. Chóng ta cã thÓ thùc hiÖn sè ho¸ qu¸ tr×nh t¹o ra c¸c hiÖu øng gièng nhau t¬ng ®¬ng víi qu¸ tr×nh vËt lý ®¬c t¹o ra trong miÒn liªn tôc cña ¶nh ®ã. Víi nh÷ng ® iÒu kiÖn nµy, t¹i mçi bíc vµ ®Ó cho thuËn tiÖn chóng ta cã thÓ tù do lùa chän ph©n tÝch liªn tôc hay rêi r¹c v× chóng t¹o ra c¸c kÕt qu¶ nh nhau. V× vËy, mét c¸ch lý tëng, ngêi ta cã thÓ xem xÐt qu¸ tr×nh xö lý ¶nh sè theo mét quan ®iÓm kh¸c cho phï hîp vµ kh«ng b Þ nhÇm lÉn. 1.3.2 Sù t¬ng øng gi÷a c¸c ¶nh Trong hÇu hÕt c¸c øng dông xö lý ¶nh sè, chóng ta xö lý ¶nh cña mét ®èi tîng ®Ó lÊy c¸c th«ng tin chøa trong ¶nh ®ã. M¸y tÝnh chØ xö lý c¸c ¶nh sè, nhng nh÷ng ¶nh ®ã chØ lµ biÓu d iÔn t¹m thêi cña c¸c ®èi tîng, v× vËy chóng ta cÇn thùc hiÖn mét phÐp biÕn ®æi t¬ng øng g i÷a ®èi tîng vµ ¶nh biÓu diÔn nã. Chóng ta kh«ng thÓ thùc hiÖn qu¸ tr×nh sè ho¸ mét ®èi tîng hoÆc thËm chÝ mét ¶nh kh«ng ph¶i ë d¹ng sè, mµ chØ cã thÓ xö lý ¶nh sè t¬ng øng cña nã. H×nh 1-5 biÓu diÔn c¸c bíc xö lý mét ¶nh trong chuçi c¸c ¶nh t¬ng øng. Camera t¹o ra ¶nh quang häc cña ®èi tîng, film thu nhËn ¶nh ©m b¶n cña ¶nh quang häc. Film t¹o ra ¶nh quang häc t¬ng øng ë d¹ng mÆt c¾t sè ho¸ vµ ®iÒu ®ã t¹o ra mét ¶nh sè ®Çu vµo cña chuçi 6 ¶nh t¬ng øng, ë c«ng ®o¹n kÕt thóc chuçi nµy ta thu ®îc ¶nh ®Çu ra. MÆc dï viÖc xö lý hiÖn n ay lµ thao t¸c mét bíc ®¬n gi¶n, nhng nã vÉn dïng tíi mét chuçi 10 c«ng ®o¹n t¬ng øng g i÷a ®èi tîng vµ ¶nh biÓu diÔn cña nã. MÆc dï c¸ch nãi kh«ng cã chñ ®Þnh cña chóng ta g©y h iÓu nhÇm vÒ viÖc nµy, nhng ®iÒu quan träng lµ ph¶i ghi nhí c¸c ¶nh t¬ng øng liªn quan ® Õn nhau nh thÕ nµo. Mçi bíc trong qu¸ tr×nh ®Òu cung cÊp mét nguy c¬ lµm suy biÕn ¶nh. §Ó tèi thiÓu sù suy b iÕn, nªn thiÕt kÕ vµ ®iÒu khiÓn mét c¸ch thÝch ®¸ng ë mçi bíc. Nãi chung, môc ®Ých cña cuèn s¸ch nµy lµ ph¸t triÓn c¸c bíc trung gian ®Ó ph©n tÝch ®Þnh lîng sù thùc hiÖn cña mèi bíc vµ cña mçi qu¸ tr×nh. H×nh 1-5 7
H×nh 1-5 Mét chuçi xö lý ¶nh tuÇn tù 1.4 xö lý ¶nh sè trong thùc tiÔn Qu¸ tr×nh xö lý ¶nh sè yªu cÇu nh÷ng hiÓu biÕt c¬ b¶n ®Ó cã thÓ sö dông nã mét c¸ch h÷u Ých. Nh÷ng ngêi thùc hiÖn trong lÜnh vùc nµy bao gåm c¶ nh÷ng nhµ ph©n tÝch lý thuyÕt lÉn øng dông thùc tÕ. C¸c kü thuËt yªu cÇu mét sù hiÓu biÕt toµn diÖn vÒ quang häc, to¸n häc vµ kü thuËt m¸y tÝnh còng nh sö dông c¸c kh¶ n¨ng trùc gi¸c vµ c¸c gi¸c quan. 1.4.1 C¸c yªu cÇu c¬ b¶n cho xö lý ¶nh sè Díi ®©y lµ danh s¸ch c¸c yªu cÇu cho mét hÖ thèng xö lý ¶nh sè ®a n¨ng thËt sù: 1. PhÇn cøng ph¶i thÝch hîp ®Ó xö lý c¸c vÊn ®Ò. ViÖc lÊy mÉu kh«ng thÝch hîp trong miÒn kh«ng gian vµ lîng tö ho¸ c¸c hÖ sè x¸m kh«ng t¬ng xøng cã thÓ kh«ng ¶nh hëng ®Õn sù thµnh c«ng, nhng vÉn cã thÓ dÉn ®Õn nguyªn nh©n cña nh÷ng thÊt b¹i kh«ng x¸c ®Þnh. Gi¶ thiÕt r»ng c¸c thuËt gi¶i xö lý ¶nh lµ c¸c hµm liªn tôc. NÕu qu¸ tr×nh lÊy mÉu vµ lîng tö ho¸ kh«ng chÝnh x¸c nh gi¶ thiÕt th× viÖc thùc hiÖn cã thÓ bÞ tæn thÊt mét c¸ch ®¸ng kÓ. V× thÕ, kh¶ n¨ng vËn dông d÷ liÖu kh«ng thÝch hîp cã thÓ ®e d o¹ ®Õn thµnh c«ng cña bµi to¸n. 2. Yªu cÇu c¸c thiÕt bÞ chÊt lîng cao. Khi nhiÔu hÖ thèng (system noise) lµm suy gi¶m chÊt lîng ¶nh, th× còng khã thµnh c«ng. 3. Trong khi viÖc ph©n tÝch ¶nh ®ßi hái mét bé sè ho¸ ¶nh chÊt lîng cao th× qu¸ tr×nh xö lý ¶nh l¹i yªu cÇu thiÕt bÞ hiÓn thÞ ¶nh chÊt lîng cao. 4. §èi víi c«ng viÖc ®a n¨ng, hÖ thèng phÇn mÒm ph¶i cho phÐp lùa chän c¸c ch¬ng tr×nh ph©n tÝch vµ xö lý ®¬n gi¶n vµ hîp lý. ViÖc lu tr÷ thuËn lîi, ®ång thêi truy cËp nhanh, cho ¶nh sè ®Çu vµo, ®Çu ra vµ c¸c ch¬ng tr×nh th viÖn lµ mét yªu cÇu thiÕt thùc. 5. C¸c c«ng viÖc trong th viÖn xö lý ¶nh ph¶i ®îc ®Ó m¾t chó ý ®Õn tÝnh linh ho¹t cña chóng. Kh¶ n¨ng cña hÖ thèng sÏ ®îc më réng h¬n nÕu c¸c ch¬ng tr×nh cã s½n ®îc sö dông ®Ó kiÓm tra c¸c c¸ch tiÕp cËn míi ®èi víi c¸c bµi to¸n cò hoÆc míi mµ kh«ng cÇn lËp tr×nh l¹i. 6. Th viÖn ch¬ng tr×nh ph¶i cã kh¶ n¨ng më réng dÔ dµng ®Ó chøa thªm c¸c m« ®un míi ®îc ph¸t triÓn, ®Ó cho hÖ thèng liªn tôc më réng. Bµi tËp 1. Xem mét ch¬ng tr×nh tin tøc trªn TV, ghi l¹i tÊt c¶ nh÷ng ¶nh sè ®îc sö dông vµ ®ãng gãp cña mçi phÇn vµo ¶nh tæng thÓ. 2. Xem mét ngêi ch¬i trß ch¬i video, viÕt mét bµi ng¾n m« t¶ c¸ch mµ ¶nh sè ®îc sö dông ®Ó t¹o ra c¸c ¶nh ¶o. 3. Xem mét bøc tranh ®éng sö dông mét khèi lîng ®¸ng kÓ c¸c ho¹t h×nh mµ m¸y tÝnh t¹o ra (vÝ dô, The Last Starfighter), viÕt mét bµi ng¾n m« t¶ c¸c kü thuËt ¶nh sè ®îc sö dông vµ sù ®ãng gãp cña mçi phÇn vµo c©u chuyÖn nh thÕ nµo. 4. Lít qua mét ¶nh y häc hç trî cho bÖnh viÖn, viÕt mét bµi ng¾n m« t¶ thiÕt bÞ sö dông kü thuËt ¶nh sè, t¸c dông cña chóng ®èi víi c«ng t¸c ch¨m sãc søc khoÎ, sè lîng vËt liÖu vµ gi¸ thµnh tiÕt kiÖm. 5. Pháng vÊn mét sÜ quan c¶nh s¸t, ngêi ®îc chØ ®Þnh ®iÒu tra hay b¶o vÖ b»ng chøng b »ng h×nh ¶nh liªn quan ®Õn viÖc tè tông, viÕt mét bµi ng¾n m« t¶ viÖc sö dông qu¸ tr×nh xö lý ¶nh sè ®Ó gi¶i quyÕt, ®iÒu tra hay b¶o vÖ b»ng chøng. 6. Dïng mét ch¬ng tr×nh vÏ hay ®å ho¹ m¸y tÝnh ®Ó t¹o mét bøc tranh víi mét chñ ®Ò n µo ®ã, viÕt mét bµi ng¾n m« t¶ c¸c kü thuËt xö lý ¶nh sè ®îc sö dông vµ sù ®ãng gãp cña c¸c phÇn t¹o nªn bøc tranh hoµn chØnh, môc ®Ých cña bøc tranh 7. Trong mét m«i trêng ®å ho¹ nµo ®ã sö dông c¸c biÓu tîng lµ c¸c ¶nh 32  32 ®iÓm ¶nh, mçi ®iÓm ¶nh gåm 16 mµu. Cã bao nhiªu biÓu tîng kh¸c nhau? Gi¶ thiÕt r»ng mét trong mét triÖu biÓu tîng cã kh¶ n¨ng sö dông ®îc, th× mét tê giÊy réng nh thÕ 8
n µo ®Ó cã thÓ in ®îc tõng mÆt tÊt c¶ c¸c biÓu tîng víi 100 ®iÓm ¶nh/inch? 9