Bài giảng Xử lý ảnh

 1 
TRƢỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM 
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
BÀI GIẢNG 
XỬ LÝ ẢNH 
TÊN HỌC PHẦN : XỬ LÝ ẢNH 
MÃ HỌC PHẦN : 17411 
TRÌNH ĐỘ ĐÀO TẠO : ĐẠI HỌC CHÍNH QUY 
 DÙNG CHO SV NGÀNH : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 
 HẢI PHÒNG - 2011 
. 
 2 
MỤC LỤC 
Chƣơng I: Tổng quan về xử lý ảnh số 7 
1.1. Xử lý ảnh số là gì? 7 
1.2. Nguồn gốc của xử lý ảnh số 7 
1.3. Các ứng dụng của xử lý ảnh số 7 
1.4. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số 8 
1.5. Các thành phần của một hệ thống xử lý ảnh 11 
Chƣơng II: Các kiến thức cơ bản về ảnh số 14 
2.1. Cảm nhận thị giác 14 
2.2. Lấy mẫu và lượng tử hóa ảnh 14 
2.3. Mối quan hệ giữa các điểm ảnh 16 
Chƣơng III: Nâng cao chất lƣợng ảnh trong miền không gian 19 
3.1. Các phép biến đổi mức xám cơ bản 19 
3.2. Xử lý histogram 20 
3.3. Nâng cao chất lượng ảnh sử dụng các toán tử số học/logic 21 
3.4. Bộ lọc trong miền không gian 25 
3.5. Các bộ lọc làm mượt ảnh trong miền không gian 29 
3.6. Các bộ lọc làm sắc nét ảnh trong miền không gian 31 
Chƣơng IV: Nâng cao chất lƣợng ảnh trong miền tần số 34 
4.1. Phép biến đổi Fourier và miền tần số 34 
4.2. Các bộ lọc làm mượt ảnh trong miền tần số 37 
4.3. Các bộ lọc làm sắc nét ảnh trong miền tần số 38 
Chƣơng V: Nén ảnh 40 
5.1. Các kiến thức cơ bản 40 
5.2. Nén ảnh không mất thông tin 42 
5.3. Nén ảnh có mất thông tin 45 
Chƣơng VI: Xử lý hình thái ảnh 50 
6.1. Phép giãn ảnh và phép co ảnh nhị phân 50 
6.2. Phép mở ảnh và phép đóng ảnh nhị phân 51 
6.3. Một số thuật toán hình thái cơ bản trên ảnh nhị phân 51 
6.4. Xử lý hình thái ảnh xám 53 
Chƣơng VII: Phân đoạn ảnh 59 
7.1. Phát hiện tính không liên tục 59 
 3 
7.2. Phân đoạn ảnh dựa vào các vùng ảnh con 60 
Một số đề thi mẫu 64 
 4 
 Tên học phần: Nhận dạng và xử lý ảnh Loại học phần: 2 
 Bộ môn phụ trách giảng dạy: Hệ thống Thông tin Khoa phụ trách: CNTT. 
 Mã học phần: 17411 Tổng số TC: 4 
Tổng số tiết Lý thuyết Thực hành/Seminar Tự học Bài tập lớn Đồ án môn học 
75 45 30 0 không không 
Học phần học trƣớc: Không yêu cầu. 
Học phần tiên quyết: Không yêu cầu. 
Học phần song song: Không yêu cầu. 
Mục tiêu của học phần: Cung cấp các kiến thức về lĩnh vực xử lý ảnh số; Giúp cho sinh viên nắm 
được các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản. 
 Nội dung chủ yếu: 
 Các kiến thức cơ bản về ảnh số; Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh; Các thuật toán xử 
lý hình thái; Các kỹ thuật phân đoạn ảnh; Các thuật toán nén ảnh và chuẩn ảnh nén. 
Nội dung chi tiết: 
TÊN CHƢƠNG MỤC 
PHÂN PHỐI SỐ TIẾT 
TS LT TH BT KT 
Chƣơng I: Tổng quan về xử lý ảnh số 5 3 2 
1.1. Xử lý ảnh số là gì? 
1.2. Nguồn gốc của xử lý ảnh số 
1.3. Các ứng dụng của xử lý ảnh số 
1.4. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số 
1.5. Các thành phần của một hệ thống xử lý ảnh 
Chƣơng II: Các kiến thức cơ bản về ảnh số 5 3 2 
2.1. Cảm nhận thị giác 
2.2. Lấy mẫu và lượng tử hóa ảnh 
2.3. Mối quan hệ giữa các điểm ảnh 
Chƣơng III: Nâng cao chất lƣợng ảnh trong miền không gian 15 9 6 
3.1. Các phép biến đổi mức xám cơ bản 
3.2. Xử lý histogram 
3.3. Nâng cao chất lượng ảnh sử dụng các toán tử số học/logic 
3.4. Bộ lọc trong miền không gian 
3.5. Các bộ lọc làm mượt ảnh trong miền không gian 
3.6. Các bộ lọc làm sắc nét ảnh trong miền không gian 
Chƣơng IV: Nâng cao chất lƣợng ảnh trong miền tần số 15 9 6 
 5 
TÊN CHƢƠNG MỤC 
PHÂN PHỐI SỐ TIẾT 
TS LT TH BT KT 
4.1. Phép biến đổi Fourier và miền tần số 
4.2. Các bộ lọc làm mượt ảnh trong miền tần số 
4.3. Các bộ lọc làm sắc nét ảnh trong miền tần số 
Chƣơng V: Nén ảnh 15 7 6 2 
5.1. Các kiến thức cơ bản 
5.2. Nén ảnh không mất thông tin 
5.3. Nén ảnh có mất thông tin 
Chƣơng VI: Xử lý hình thái ảnh 10 6 4 
6.1. Phép giãn ảnh và phép co ảnh nhị phân 
6.2. Phép mở ảnh và phép đóng ảnh nhị phân 
6.3. Một số thuật toán hình thái cơ bản trên ảnh nhị phân 
6.4. Xử lý hình thái ảnh xám 
Chƣơng VII: Phân đoạn ảnh 10 4 4 2 
7.1. Phát hiện tính không liên tục 
7.2. Phân đoạn ảnh dựa vào các vùng ảnh con 
Nhiệm vụ của sinh viên: 
Tham dự các buổi học lý thuyết và thực hành, làm các bài tập được giao, làm các bài thi giữa 
học phần và bài thi kết thúc học phần theo đúng quy định. 
Tài liệu học tập: 
1. Lương Mạnh Bá, Nguy n Thanh Thủy, h h , Nhà xuất bản Khoa học và 
Kỹ thuật Hà Nội, 2003. 
2. V Đức Khánh, i h h, Nhà xuất bản Thống kê, 2003. 
3. Rafael C. Conzalez & Richard E. Woods, Digital Image Processing, 2nd edition, Pearson 
Education, 2004. 
Hình thức và tiêu chuẩn đánh giá sinh viên: 
- Hình thức thi: thi viết. 
- Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên: căn cứ vào sự tham gia học tập của sinh viên trong các buổi 
học lý thuyết và thực hành, kết quả làm các bài tập được giao, kết quả của các bài thi giữa học 
phần và bài thi kết thúc học phần. 
Thang điểm: Thang điểm chữ A, B, C, D, F. 
Điểm đánh giá học phần: Z = 0,3X + 0,7Y. 
 6 
Bài giảng này là tài liệu chính thức và thống nhất của Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa 
Công nghệ Thông tin và được dùng để giảng dạy cho sinh viên. 
 Ngày phê duyệt: / / 
 Trƣởng Bộ môn 
 7 
CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ 
1.1. Xử lý ảnh số là gì? 
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới 
mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung 
tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. 
Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm nay. Nó là 
môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực 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, Sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân 
tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. 
1.2. Nguồn gốc của xử lý ảnh số 
 Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân 
đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố 
mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những 
năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo 
điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng 
cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. 
Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không 
ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại 
và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. 
1.3. Các ứng dụng của xử lý ảnh số 
 Biến đổi ảnh (Image Transform) 
 Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung 
lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý 
ảnh hầu hết khó khả thi. Người ta sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử 
lý khác để d tính toán. Sau khi xử lý d dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa về 
miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm: 
- Biến đổi Fourier, Cosin, Sin 
- Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker (theo xử lý số tín hiệu [3]) 
- Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard 
Một số các công cụ sác xuất thông kê cũng được sử dụng trong xử lý ảnh. Do khuôn khổ tài liệu 
hướng dẫn có hạn, sinh viên đọc thêm các tài liệu để nắm được các phương pháp biến đổi và một số 
phương pháp khác được nêu ở đây. 
 8 
Nén ảnh 
 Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh người ta đã đưa kỹ thuật 
nén ảnh vào. Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra thế hệ 1, thế hệ 2. Hiện nay, các chuẩn MPEG 
được dùng với ảnh đang phát huy hiệu quả 
1.4. Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh số 
 Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân 
tích ảnh. 
 Để d tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới 
ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua 
Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công 
nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số 
tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng 
có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh. Hình 1.1 dưới đây mô tả các 
bước cơ bản trong xử lý ảnh. 
Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: 
 a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) 
 Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh 
tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã 
số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm 
ảnh. 
 Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu 
nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 
 b) Tiền xử lý (Image Processing) 
 Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhi u độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng 
cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhi u, nâng độ tương phản để làm ảnh r 
hơn, nét hơn. 
 c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh 
 Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu di n phân tích, 
nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại 
 9 
bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các 
vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng d gây 
lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. 
 d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) 
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. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng 
(Feature election) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc 
làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: 
trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân 
biệt ký tự này với ký tự khác. 
 e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 
 Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh 
với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận 
dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện 
thoại. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình 
toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: 
- Nhận dạng theo tham số. 
- Nhận dạng theo cấu trúc. 
 Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và 
công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), 
nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người 
 f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 
 Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng 
điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhi u. 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. Trong tài liệu, chương 6 về nhận dạng ảnh có nêu một vài ví dụ về cách sử 
dụng các cơ sở tri thức đó. 
 g) Mô tả (biểu diễn ảnh) 
 Từ Hình 1.1, 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 di n) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh 
 10 
(Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region). Một số phương pháp biểu di n 
thường dùng: 
• Biểu di n bằng mã chạy (Run-Length Code) 
• Biểu di n bằng mã xích (Chaine -Code) 
• Biểu di n bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code) 
Biểu diễn bằng mã chạy 
 Phương pháp này thường biểu di n 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: 
- U( , ) = 1 ếu (m, n) thuộc R 
- U( m, ) = 0 ếu (m, n) không thuộc R 
 Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n). Với cách biểu di n trên, một 
vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1. Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của 
một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó 
dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên tục theo 
chiều ngang hoặc dọc. 
Biểu diễn bằng mã xích 
 Phương pháp này thường dùng để biểu di n đường biên ảnh. Một đường bất kỳ được chia thành 
các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó 
tạo thành một dây xích gồm các đoạn. Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24, mỗi hướng được mã 
hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng. 
Biểu diễn bằng mã tứ phân 
 Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh. Vùng ảnh đầu tiên được chia làm 
bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), 
thì gán cho vùng đó một mã 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 1.2 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 lại 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 đ ạn hoặc bỏ tiếp khâu hâ đ ạn chuyển trực tiếp tới 
khâu ích chọ đặc trưng. Hình 1.2 cũng chia các nhánh song song như: nâng cao  ... 
Histogram Matching? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Shanno-Fano? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Huffman? 
- Trình bày phép giãn ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
- Trình bày phép co ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
Câu 3: (2 điểm) 
 Xử lý làm bằng histogram (Histogram Equalization) cho vùng ảnh sau: 
Cho ảnh số: 
5 3 3 2 
4 2 4 3 
5 3 5 8 
2 4 5 4 
Gray Scale [0..9] 
Vẽ biểu đồ minh họa histogram trước và sau xử lý của vùng ảnh đã cho. 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho vùng ảnh sau: 
2 3 5 5 
5 5 3 8 
9 3 2 5 
3 6 3 9 
Mặt nạ kích thước 3x3 
1 1 1 
1 -8 1 
1 1 1 
Thực hiện làm sắc nét vùng ảnh với bộ lọc đã cho (Laplacian Filter) 
 63 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
ĐỀ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: 2010- 2011 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
3 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Tại sao cần phải xử lý ảnh số. Ứng dụng của xử lý ảnh. Cho ví dụ? 
- Nêu cách biểu di n ảnh số trên máy tính? 
- Số hóa ảnh là gì? Tại sao cần phải số hóa ảnh? 
- Khái niệm về mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ trong xử lý ảnh? 
- Nêu khái niệm về mức xám (Gray – level). Cho ví dụ? 
- Nêu khái niệm về dải xám của một ảnh số? Cho ví dụ? 
Câu 2: (4 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc làm sắc nét trong miền không gian? 
- Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: đóng ảnh nhị phân. Ứng dụng trong 
thực tế? 
- Trình bày về bộ lọc Median Filters? 
- Nhận xét sự giống và khác nhau giữa 2 cách sử ly Histogram: Histogram Equalization và 
Histogram Matching? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Shanno-Fano? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Huffman? 
- Trình bày phép giãn ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
- Trình bày phép co ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
Câu 3: (2 điểm) 
 Xử lý làm bằng histogram (Histogram Equalization) cho vùng ảnh sau: 
Cho ảnh số: 
5 5 3 5 
4 5 4 3 
3 5 3 5 
5 4 5 4 
Gray Scale [0..8] 
Vẽ biểu đồ minh họa histogram trước và sau xử lý của vùng ảnh đã cho. 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho vùng ảnh sau: 
2 3 5 5 
5 9 3 8 
9 1 2 4 
3 3 12 9 
Mặt nạ kích thước 3x3 
1 2 1 
2 4 2 
1 2 1 
Thực hiện làm mượt vùng ảnh đã cho với bộ lọc trung bình. 
 64 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
ĐỀ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: 2010 - 2011 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
4 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Tại sao cần phải xử lý ảnh số. Ứng dụng của xử lý ảnh. Cho ví dụ? 
- Nêu cách biểu di n ảnh số trên máy tính? 
- Số hóa ảnh là gì? Tại sao cần phải số hóa ảnh? 
- Khái niệm về mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ trong xử lý ảnh? 
- Nêu khái niệm về mức xám (Gray – level). Cho ví dụ? 
- Nêu khái niệm về dải xám của một ảnh số? Cho ví dụ? 
Câu 2: (4 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc làm sắc nét trong miền không gian? 
- Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: đóng ảnh nhị phân. Ứng dụng trong 
thực tế? 
- Trình bày về bộ lọc Median Filters? 
- Nhận xét sự giống và khác nhau giữa 2 cách sử ly Histogram: Histogram Equalization và 
Histogram Matching? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Shanno-Fano? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Huffman? 
- Trình bày phép giãn ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
- Trình bày phép co ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
Câu 3: (2 điểm) 
 Xử lý làm bằng histogram (Histogram Equalization) cho vùng ảnh sau: 
Cho ảnh số: 
3 3 3 4 
4 3 4 3 
3 5 3 5 
3 4 5 5 
Gray Scale [0..9] 
Vẽ biểu đồ minh họa histogram trước và sau xử lý của vùng ảnh đã cho. 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho vùng ảnh sau: 
2 3 5 5 
5 7 3 8 
9 9 9 4 
3 3 6 9 
Mặt nạ kích thước 3x3 
1 1 1 
1 -8 1 
1 1 1 
Thực hiện làm sắc nét vùng ảnh với bộ lọc đã cho (Laplacian Filter) 
 65 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
ĐỀ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: 2010 - 2011 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
5 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Tại sao cần phải xử lý ảnh số. Ứng dụng của xử lý ảnh. Cho ví dụ? 
- Nêu cách biểu di n ảnh số trên máy tính? 
- Số hóa ảnh là gì? Tại sao cần phải số hóa ảnh? 
- Khái niệm về mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ trong xử lý ảnh? 
- Nêu khái niệm về mức xám (Gray – level). Cho ví dụ? 
- Nêu khái niệm về dải xám của một ảnh số? Cho ví dụ? 
Câu 2: (4 điểm) (Chọn 4 câu bất kỳ) 
- Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc làm sắc nét trong miền không gian? 
- Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: đóng ảnh nhị phân. Ứng dụng trong 
thực tế? 
- Trình bày về bộ lọc Median Filters? 
- Nhận xét sự giống và khác nhau giữa 2 cách sử ly Histogram: Histogram Equalization và 
Histogram Matching? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Shanno-Fano? 
- Trình bày phương pháp mã hóa theo thuật toán Huffman? 
- Trình bày phép giãn ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
- Trình bày phép co ảnh. Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 
Câu 3: (2 điểm) 
 Xử lý làm bằng histogram (Histogram Equalization) cho vùng ảnh sau:: 
Cho ảnh số: 
5 3 3 5 
4 5 4 3 
3 3 3 5 
4 4 5 4 
Gray Scale [0..9] 
Vẽ biểu đồ minh họa histogram trước và sau xử lý của vùng ảnh đã cho. 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho vùng ảnh sau: 
2 3 5 5 
5 9 3 8 
9 1 2 4 
3 3 12 9 
Mặt nạ kích thước 3x3 
2 1 2 
1 4 1 
2 1 2 
Thực hiện làm mượt vùng ảnh đã cho với bộ lọc trung bình. 
 66 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: x 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
x 
x 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) 
Trình bày hiểu biết của bạn về các phép biến đổi mức xám của ảnh: theo hàm logarit, theo 
hàm mũ? 
Câu 2: (2 điểm) 
- Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc trung bình (bộ lọc làm mượt tuyến tính trong miền 
không gian)? 
- Trình bày hiểu biết của bạn về bộ cực đại (bộ lọc làm mượt phi tuyến trong miền không 
gian)? 
Câu 3: (2 điểm) 
a) Phép trừ ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để phát hiện các thành 
phần còn thiếu trong sản xuất sản phẩm. Cách làm là lưu trữ một ảnh “chuẩn” của một sản 
phẩm được sản xuất đúng đắn; ảnh này sau đó được thực hiện phép trừ từ các ảnh của các 
sản phẩm khác được sản xuất. Trong trường hợp lý tưởng, kết quả của phép trừ sẽ bằng 0 
nếu các sản phẩm được sản xuất đúng đắn. Kết quả đối với các sản phẩm bị thiếu thành phần 
sẽ khác không tại những vùng tương ứng với thành phần còn thiếu. The bạ , điều kiệ à 
cầ có để c ch à ày có hể hực hiệ được g hực hế? i i hích? 
b) Trong một ứng dụng, người ta sử dụng mặt nạ của bộ lọc trung bình để giảm nhi u trên ảnh 
ban đầu. Sau đó người ta sử dụng mặt nạ Laplacian để nâng cao chất lượng của các chi tiết 
nhỏ trong ảnh. ếu a đ gược hứ ự của c c ha c ày h kế qu có được giữ guyê 
hay kh g? i i hích? 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho ảnh số: 
0 2 6 4 
3 5 1 7 
1 7 3 6 
2 6 5 4 
 Mặt nạ kích thước 3x3: 
1/16 
1 2 1 
2 4 2 
1 2 1 
Thực hiện làm mượt ảnh sử dụng bộ lọc trung bình có trọng số với mặt nạ trên. 
Câu 5: (2 điểm) 
Cho ảnh nhị phân: 
0 0 0 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 
Phần tử cấu trúc: 
0 1 0 
1 1 1 
0 1 0 
Thực hiện phép đóng ảnh nhị phân với phần tử cấu trúc trên. 
 67 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: x 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
x 
x 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) 
Trình bày hiểu biết của bạn về các phép biến đổi: tạo âm bản ảnh, tăng độ tương phản ảnh? 
Câu 2: (2 điểm) 
a. Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc trung vị (bộ lọc làm mượt phi tuyến trong miền 
không gian)? 
b. Trình bày hiểu biết của bạn về bộ lọc làm sắc nét trong miền không gian? 
Câu 3: (2 điểm) 
a. Phép trừ ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để phát hiện các 
thành phần còn thiếu trong sản xuất sản phẩm. Cách làm là lưu trữ một ảnh “chuẩn” của 
một sản phẩm được sản xuất đúng đắn; ảnh này sau đó được thực hiện phép trừ từ các 
ảnh của các sản phẩm khác được sản xuất. Trong trường hợp lý tưởng, kết quả của phép 
trừ sẽ bằng 0 nếu các sản phẩm được sản xuất đúng đắn. Kết quả đối với các sản phẩm 
bị thiếu thành phần sẽ khác không tại những vùng tương ứng với thành phần còn thiếu. 
The bạ , điều kiệ à cầ có để c ch à ày có hể hực hiệ được g hực hế? 
 i i hích? 
b. Trong một ứng dụng, người ta sử dụng mặt nạ của bộ lọc trung bình để giảm nhi u trên 
ảnh ban đầu. Sau đó người ta sử dụng mặt nạ Laplacian để nâng cao chất lượng của các 
chi tiết nhỏ trong ảnh. ếu a đ gược hứ ự của c c ha c ày h kế qu có được 
giữ guyê hay kh g? i i hích? 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho ảnh số: 
0 2 6 4 
3 5 1 7 
1 7 3 6 
2 6 5 4 
 Mặt nạ kích thước 3x3: 
1/9 
1 1 1 
1 1 1 
1 1 1 
Thực hiện làm mượt ảnh sử dụng bộ lọc trung bình không có trọng số với mặt nạ trên. 
Câu 5: (2 điểm) 
Cho ảnh nhị phân: 
0 0 0 0 0 0 
1 1 1 1 1 1 
0 1 1 1 1 0 
1 1 1 1 1 1 
0 1 1 1 1 0 
0 0 0 0 0 0 
Phần tử cấu trúc: 
0 1 0 
1 1 1 
0 1 0 
Thực hiện phép mở ảnh nhị phân với phần tử cấu trúc trên. 
 68 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: x 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
x 
x 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) 
a) Trình bày hiểu biết của bạn về quá trình số hoá ảnh? 
b) Trình bày hiểu biết của bạn về các điểm lân cận của điểm ảnh? 
Câu 2: (2 điểm) 
a. Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: giãn ảnh nhị phân? 
b. Trình bày hiểu biết của bạn về kỹ thuật phân đoạn ảnh: phát hiện đường thẳng? 
Câu 3: (2 điểm) 
a. Phép trừ ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để phát hiện các 
thành phần còn thiếu trong sản xuất sản phẩm. Cách làm là lưu trữ một ảnh “chuẩn” của 
một sản phẩm được sản xuất đúng đắn; ảnh này sau đó được thực hiện phép trừ từ các 
ảnh của các sản phẩm khác được sản xuất. Trong trường hợp lý tưởng, kết quả của phép 
trừ sẽ bằng 0 nếu các sản phẩm được sản xuất đúng đắn. Kết quả đối với các sản phẩm 
bị thiếu thành phần sẽ khác không tại những vùng tương ứng với thành phần còn thiếu. 
The bạ , điều kiệ à cầ có để c ch à ày có hể hực hiệ được g hực hế? 
 i i hích? 
b. Trong một ứng dụng, người ta sử dụng mặt nạ của bộ lọc trung bình để giảm nhi u trên 
ảnh ban đầu. Sau đó người ta sử dụng mặt nạ Laplacian để nâng cao chất lượng của các 
chi tiết nhỏ trong ảnh. ếu a đ gược hứ ự của c c ha c ày h kế qu có được 
giữ guyê hay kh g? i i hích? 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho ảnh số: 
0 2 6 4 
3 5 1 7 
1 7 3 6 
2 6 5 4 
 Mặt nạ kích thước 3x3: 
1/6 
0 1 0 
1 2 1 
0 1 0 
Thực hiện làm mượt ảnh sử dụng bộ lọc trung bình có trọng số với mặt nạ trên. 
Câu 5: (2 điểm) 
Cho ảnh nhị phân: 
0 0 0 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 
Phần tử cấu trúc: 
1 1 1 
1 1 1 
1 1 1 
Thực hiện phép đóng ảnh nhị phân với phần tử cấu trúc trên. 
 69 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: x 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
x 
x 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) 
 Trình bày hiểu biết của bạn về phép trừ ảnh và phép trung bình ảnh? 
Câu 2: (2 điểm) 
a. Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: đóng ảnh nhị phân? 
b. Trình bày hiểu biết của bạn về kỹ thuật phân đoạn ảnh: phát hiện điểm phân biệt 
Câu 3: (2 điểm) 
a. Phép trừ ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để phát hiện các 
thành phần còn thiếu trong sản xuất sản phẩm. Cách làm là lưu trữ một ảnh “chuẩn” của 
một sản phẩm được sản xuất đúng đắn; ảnh này sau đó được thực hiện phép trừ từ các 
ảnh của các sản phẩm khác được sản xuất. Trong trường hợp lý tưởng, kết quả của phép 
trừ sẽ bằng 0 nếu các sản phẩm được sản xuất đúng đắn. Kết quả đối với các sản phẩm 
bị thiếu thành phần sẽ khác không tại những vùng tương ứng với thành phần còn thiếu. 
The bạ , điều kiệ à cầ có để c ch à ày có hể hực hiệ được g hực hế? 
 i i hích? 
b. Trong một ứng dụng, người ta sử dụng mặt nạ của bộ lọc trung bình để giảm nhi u trên 
ảnh ban đầu. Sau đó người ta sử dụng mặt nạ Laplacian để nâng cao chất lượng của các 
chi tiết nhỏ trong ảnh. ếu a đ gược hứ ự của c c ha c ày h kế qu có được 
giữ guyê hay kh g? i i hích? 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho ảnh số: 
0 2 6 4 
3 5 1 7 
1 7 3 6 
2 6 5 4 
 Mặt nạ kích thước 3x3: 
1 1 1 
1 1 1 
1 1 1 
Thực hiện làm mượt ảnh sử dụng bộ lọc trung vị với mặt nạ trên. 
Câu 5: (2 điểm) 
Cho ảnh nhị phân: 
0 0 0 0 0 0 
1 1 1 1 1 1 
0 1 1 1 1 0 
1 1 1 1 1 1 
0 1 1 1 1 0 
0 0 0 0 0 0 
Phần tử cấu trúc: 
1 1 1 
1 1 1 
1 1 1 
Thực hiện phép mở ảnh nhị phân với phần tử cấu trúc trên. 
 70 
Trƣờng Đại Học Hàng Hải Việt Nam 
Khoa Công nghệ Thông tin 
BỘ MÔN HỆ THỐNG THÔNG TIN 
-----***----- 
THI KẾT THÚC HỌC PHẦN 
Tên học phần: NHẬN DẠNG & XỬ LÝ ẢNH 
Năm học: x 
Đề thi số: Ký duyệt đề: 
x 
x 
Thời gian: 75 phút 
Câu 1: (2 điểm) 
Trình bày hiểu biết của bạn về kỹ thuật tách một vùng ảnh sử dụng các toán tử logic AND, 
OR? 
Câu 2: (2 điểm) 
a. Trình bày hiểu biết của bạn về phép xử lý hình thái: co ảnh nhị phân? 
b. Trình bày hiểu biết của bạn về bộ cực tiểu (bộ lọc làm mượt phi tuyến trong miền không 
gian)? 
Câu 3: (2 điểm) 
a. Phép trừ ảnh thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để phát hiện các 
thành phần còn thiếu trong sản xuất sản phẩm. Cách làm là lưu trữ một ảnh “chuẩn” của 
một sản phẩm được sản xuất đúng đắn; ảnh này sau đó được thực hiện phép trừ từ các 
ảnh của các sản phẩm khác được sản xuất. Trong trường hợp lý tưởng, kết quả của phép 
trừ sẽ bằng 0 nếu các sản phẩm được sản xuất đúng đắn. Kết quả đối với các sản phẩm 
bị thiếu thành phần sẽ khác không tại những vùng tương ứng với thành phần còn thiếu. 
The bạ , điều kiệ à cầ có để c ch à ày có hể hực hiệ được g hực hế? 
 i i hích? 
b. Trong một ứng dụng, người ta sử dụng mặt nạ của bộ lọc trung bình để giảm nhi u trên 
ảnh ban đầu. Sau đó người ta sử dụng mặt nạ Laplacian để nâng cao chất lượng của các 
chi tiết nhỏ trong ảnh. ếu a đ gược hứ ự của c c ha c ày h kế qu có được 
giữ guyê hay kh g? i i hích? 
Câu 4: (2 điểm) 
Cho ảnh số: 
1 7 3 6 
2 6 5 4 
0 2 6 4 
3 5 1 7 
 Mặt nạ kích thước 3x3: 
1/16 
1 2 1 
2 4 2 
1 2 1 
Thực hiện làm mượt ảnh sử dụng bộ lọc trung bình có trọng số với mặt nạ trên. 
Câu 5: (2 điểm) 
Cho ảnh nhị phân: 
0 0 0 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 0 0 0 
0 1 1 1 1 0 
0 0 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 
Phần tử cấu trúc: 
0 1 0 
1 1 1 
0 1 0 
Thực hiện phép đóng ảnh nhị phân với phần tử cấu trúc trên.