intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Khóa luận tốt nghiệp Điện – Điện tử: Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng cử chỉ bàn tay điều khiển robot di động

Chia sẻ: Solan Dat | Ngày: | Loại File: DOCX | Số trang:92

Thêm vào BST
Báo xấu
119
lượt xem 29
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài được nghiên cứu dựa trên nền tảng các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình và vi điều khiển được học ở trường, cùng với việc tự tìm hiểu và học hỏi của các tài liệu đi trước. Hệ thống điều khiển của robot được thực hiện dựa trên máy tính nhúng Raspberry pi 3 kết nối với camera pi và chương trình được viết bằng Python.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Khóa luận tốt nghiệp Điện – Điện tử: Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng cử chỉ bàn tay điều khiển robot di động

  1. TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP. HCM KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ­­­­­­­­ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH NHẬN DẠNG  CỬ CHỈ BÀN TAY ĐIỀU KHIỂN ROBOT DI ĐỘNG GVHD: ThS. TRẦN HOÀN SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT LỚP: 07DHDT4 MSSV: 2002160185
  2. TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2020   TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP. HCM KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ­­­­­­­­ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH NHẬN DẠNG  CỬ CHỈ BÀN TAY ĐIỀU KHIỂN ROBOT DI ĐỘNG GVHD: ThS. TRẦN HOÀN SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT LỚP: 07DHDT4 MSSV: 2002160185
  3. TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2020
  4. TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP CỘNG HÒA XàHỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THỰC PHẨM TP. HỒ CHÍ MINH Độc lập – Tự do – Hạnh phúc KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ  (Phiếu này phải đóng vào trang đầu tiên của báo cáo) 1. Họ và tên sinh viên được giao đề tài  (Số lượng sinh viên: 1)  (1)   Nguyễn Văn Đạt MSSV: 2002160185 Lớp: 07DHDT4 2. Tên đề tài: Ứng dung x ̣ ử ly anh nhân dang c ́̉ ̣ ̣ ử chi ban tay điêu khiên robot di đông ̉ ̀ ̀ ̉ ̣ 3. Nhiệm vụ của đề tài: _ Thực hiện chức năng: nhận dạng cử chỉ bàn tay điều khiển bobot di chuyển: đi thẳng,   rẽ trái, rẽ phải, lùi, dừng lại. _ Cài đặt hệ điều hành và thư viện OpenCV cho Raspberry Pi _ Nghiên cứu lý thuyết lập trình python, OpenCV _ Tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh _ Xây dựng giải thuật nhận dạng cử chỉ bàn tay _ Chất lượng thực hiện nhận diện bàn tay đáp ứng tốt không bị nhiễu 4. Ngày giao nhiệm vụ đồ án tốt nghiệp: 29/02/2020 5. Ngày hoàn thành và nộp về khoa:  TP.Hồ Chí Minh, ngày 29  tháng 02  năm 2020 Trưởng khoa Trưởng bộ môn Giảng viên hướng dẫn Lê Thành Tới Nguyễn Phú Công Trần Hoàn   
  5. NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... .....................................................................................................................................
  6. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN  ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... ..................................................................................................................................... LỜI CÁM ƠN Trước hết chúng em xin gửi lời cảm  ơn chân thành đến quý thầy cô trường   Đại học Công Nghiệp Thực Phẩm thành phố Hồ Chí Minh nói chung và quý thầy cô 
  7. ở khoa Điện ­ Điện tử  và chuyên ngành Tự  Động Hóa nói riêng đã tận tình truyền  đạt những kiến thức quý giá trong khoảng thời gian em học đại học.  Em xin được gửi lời cảm ơn đến thầy Trần Hoàn, thầy đã hướng dẫn và giúp  đỡ  tận tình em nghiên cứu và hoàn thành luận văn tốt nghệp này. Những lời nhận  xét, góp ý và hướng dẫn của thầy đã giúp em có định hướng đúng đắn trong quá  trình thực hiện đề  tài, giúp em nhìn ra được  ưu khuyết điểm của đề  tài và từng  bước khắc phục để có được kết quả tốt nhất. Xin gửi đến thầy lời chúc sức khỏe  và ngày càng thành công trên trên mục giảng. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy/Cô đã dành thời gian quý báu   để  nhận xét và chấm Luận văn tốt nghiệp. Đây sẽ  là nhưng đóng góp rất quý giá  cho em để hoàn thiện và phát triển đề tài ngày một tốt hơn. Sau cùng, con xin bày tỏ  lòng biết  ơn sâu sắc tới Mẹ, Ba, Chị, Em những  người đã  luôn luôn động viên, ở bên con trong những lúc khó khăn nhất, là động lực   cho con nỗ  lực cố  gắng trong suốt những năm tháng học tập tại trường và trên  những bước đường tiếp theo trong cuộc sống. TP. Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 08 năm 2020 Tác giả Nguyễn Văn Đạt TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP CỘNG HÒA XàHỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THỰC PHẨM TP. HỒ CHÍ MINH Độc lập ­ Tự do ­ Hạnh phúc KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ TP.  HCM, ngày….tháng…..năm……..
  8. TÓM TẮT ĐỀ TÀI Ngày nay, các   mô   hình   xe, máy   bay và   robot   đang ngày càng phổ  biến  trong nghiên cứu và đào tạo. Các thiết bị này thường được vận hành tự  động hoặc  điều khiển trực tiếp bởi con người. Nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ xử lý  hình  ảnh, ngày càng  nhiều  các thiết bị  có  khả  năng  ghi  nhận cử  chỉ  tay  và  chuyển   đổi thành các  tín hiệu  có  thể  xử lý bằng  máy tính. Đề tài “Ứng dụng xử  lý ảnh   nhận dạng cử chỉ bàn tay điều khiển robot di động” là mô hình dựa theo ngôn ngữ  python với thư  viện chính là Opencv và được thực hiện trên Kit Raspberry và Kit  Arduino   Wifi   ESP826   WeMos   D1.   Xử   lý   ảnh   ở   đây   sẽ   được   nhận   dạng   theo   ngưỡng của bàn tay để  điều khiển robot thông qua cử chỉ tay. Kết quả nghiên cứu   cho thấy cho thấy tính ổn định trong việc điều khiển các mô hình robot bằng cử chỉ  tay.
  9. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN MỤC LỤC SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT 9
  10. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN DANH MỤC KÝ HIỆU, CỤM TỪ VIẾT TẮT KÍ HIỆU THUẬT NGỮ RGB Red Green Blue IDE Integrated Development Environment OpenCV Open Source Computer Vision PEL (Picture Element) hay gọi tắt là Pixel SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT 10
  11. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN DANH MỤC BẢNG BIỂU SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT 11
  12. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN DANH MỤC HÌNH ẢNH SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT 12
  13. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề Trong những năm gần đây, các  ứng dụng về trí tuệ  nhân tạo ngày càng phát  triển và được đánh giá cao. Một lĩnh vực đang được quan tâm của trí tuệ  nhân tạo  nhằm tạo ra  các  ứng dụng thông  minh, mang tính  tri thức con người đó là nhận   dạng. Với sự  phát triển mạnh mẽ  của công nghệ  và nhu cầu của con người ngày  càng cao. Một bài toán được đặt ra là: Làm sao có thể điều khiển máy tính, các thiết   bị  giải trí, robot…bằng những cử  chỉ, hành động và lời nói của con người. Nhận  dạng hình ảnh và âm thanh là một giải pháp để giải quyết bài toán này và một phần   nhỏ trong lĩnh vực đó là nhận dạng cử chỉ bàn tay.  Lý do chủ  quan khi chọn  đề  tài: Những năm gần đây robot là một trong   những thế mạnh của Khoa. Và em muốn làm sao để trở nên mạnh hơn nữa về công   nghệ  chế  tạo robot thông minh. Để  lại một cái gì đó quý báu cho những sinh viên   khóa sau của trường phát triển tốt hơn về các công nghệ cao và các ngành khác liên  quan. 1.2 Mục tiêu Nhận dạng cử chỉ tay xây dựng chương trình điều khiển như sau: No hand: Không có bàn tay (Robot không di chuyển) “Up”: Ngón tay thứ nhất trong bàn tay (Robot di chuyển về phía trước) “Down”: Ngón tay thứ hai trong bàn tay (Robot di chuyển về phía sau) “Left”: Ngón tay thứ ba trong bàn tay (Robot di chuyển sang trái) “Right”: Ngón tay thứ tư trong bàn tay (Robot di chuyển sang phải) Nghiên cứu lý thuyết lập trình python, OpenCV. Tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh. Xây dựng giải thuật nhận dạng cử chỉ bàn tay. SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 13
  14. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN 1.3 Phạm vi của luận văn tốt nghiệp Đề tài được nghiên cứu dựa trên nền tảng các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ  lập trình và vi điều khiển được học ở trường, cùng với việc tự tìm hiểu và học hỏi  của các tài liệu đi trước. Hệ  thống điều khiển của robot được thực hiện dựa trên  máy tính nhúng Raspberry pi 3 kết nối với camera pi và chương trình được viết  bằng Python. Do giới hạn về kiến thức của bản thân nên mục tiêu hướng đến đề  tài là làm sao để robot di động một cách cơ bản nhất có thể. 1.4 Tổng quan về các nghiên cứu liên quan Bàn tay con người có cấu trúc xương phức tạp bao gồm rất nhiều khớp nối   với nhau. Vì số bậc tự do của bàn tay người là rất lớn nên việc nhận dạng cử chỉ  bàn tay trở nên một thách thức lớn. Có nhiều nghiên cứu về nhận dạng cử chỉ với   các giải thuật khác nhau như: nhận dạng phép trừ nền, dựa vào màu sắc, hình dáng,   các đặc trưng của bàn tay, optical flow, mean shift…. [1] Nhận dạng bàn tay dựa vào màu sắc và hình dáng Màu da là một đặc trưng quan trọng để định vị và tracking bàn tay người. Tuy   nhiên thuật toán dựa trên màu da phải đối mặt với khó khăn đó là phải phân biệt đối  tượng có màu tương tự  với bàn tay như  khuôn mặt và cánh tay người. Để  giải   quyết vấn đề  này, người sử  dụng phải mặc áo sơ  mi dài và phải hạn chế  trong   khung nền trong đó màu sắc các đối tượng không được tương đồng với màu da   người. Thuật toán này cũng rất nhạy với các điều kiện chiếu sáng khác nhau. Khi  điều kiện ánh sáng không đáp ứng yêu cầu thì bộ  nhận dạng thường không nhận ra   bàn tay.  Wuetal đã đề xuất thuật toán bám theo đối tượng dựa trên màu sắc không ổn  định bằng cách học hai phương pháp biểu diễn khác nhau cho sự phân bố  màu sắc  và gọi thuật toán mới này là structure adaptive self­organizing map (SASOM). Kết   quả trong việc định vị bàn tay đã chỉ ra rằng thuật toán có thể kiểm soát tốt một vài  điểm khó trong tracking đối tượng có màu sắc không ổn định. [2] Nhận dạng dựa vào ngưỡng trên mỗi kênh màu SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 14
  15. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN Thuật toán dựa trên đặc trưng bàn tay trích xuất đặc trưng trong một vùng   ảnh nhất định như đầu ngón tay hoặc biên bàn tay, và sử dụng một vài phương pháp  suy luận để tìm ra hình dạng hoặc kết hợp những đặc trưng cụ thể để tạo nên một   cử chỉ bàn tay. Đối với cách tiếp cận dựa trên đặc trưng bàn tay, việc phân đoạn những ảnh  không bị  nhiễu là bước cần thiết để  phục hồi những đặc trưng của bàn tay. Đây  không phải là nhiệm vụ dễ dàng khi gặp phải những ảnh nền phức tạp. [3] Optical Flow Optical flow là thuật toán dựa trên phân tích chuyển động của bàn tay. Việc  bám theo bàn tay dựa vào quỹ  đạo chuyển động và kết hợp với bộ  phát hiện màu   da. Bộ lọc theo thời gian dùng thuật toán Viterbi để nhận dạng quỹ đạo của bàn tay  và thuật toán kiểm tra phụ được bổ  sung vào thuật toán Viterbi để  đảm bảo chắc   chắn quỹ đạo trích xuất sẽ chứa vị trí bàn tay của cùng một bàn tay đã được nhận  dạng trước đó. Những kết quả thực tế cho thấy hệ thống có khả năng bám theo bàn  tay ổn định. [4] Phương pháp trừ nền Bàn   tay   được   phát  hiện  bằng  phương  pháp   trừ   nền,   sử   dụng   thuật   toán  “codebook” của thư viện OpenCV. Các điểm đầu mút được phát hiện bằng thuật toán “convex hull 2”, các điểm  lõm được phát hiện bằng thuật toán “convexity defect”. Dựa vào số điểm lồi và lõm người ta sẽ biết được số ngón tay được đưa lên. SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 15
  16. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN Hình .1: Hình minh họa kết quả thuật toán trừ nền 1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Đưa ra một bản lý thuyết với các nội dung tìm hiểu, các phép toán hình thái  trong xử  lý  ảnh và nhận dạng cử  chỉ  bàn tay của con người. Nhằm mục đích góp  một phần vào lĩnh vực  ứng dụng của nhận dạng, cụ thể hơn  ở đây là có thể  ứng   dụng vào việc điều khiển di chuyển robot…  Ứng với mỗi cử chỉ bàn tay thì robot  sẽ xử lý tiến, lùi, qua phải hay qua trái. SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 16
  17. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh 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, xác  suất thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tạo, mạng nơron nhân tạo  cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. Để dễ 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. SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 17
  18. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 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, cũng có loại camera đã số hoá. 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…). Tiền xử lý (Image Processing): Sau bộ thu nhận,  ảnh có thể nhiễu 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 nhiễu,  nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh: Phân vùng  ảnh là tách một  ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để  biểu   diễn phân tích, nhận dạng  ảnh.. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử  lý   ảnh và cũng dễ  gây lỗi, làm mất độ  chính xác của  ảnh. Kết quả  nhận dạng  ảnh   phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. 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 Selection) 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. 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. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình  toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 18
  19. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN 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… 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 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. Mô tả (biểu diễn ảnh): Ảnh sau khi số hóa 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). Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh [5] Điểm ảnh (Picture Element) 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  hóa. Số  hóa ảnh là sự  biến đổi gần  đúng một  ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với  ảnh thật về  vị  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 một điểm như vậy   SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 19
  20. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD: TRẦN HOÀN gọi là điểm  ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ   ảnh  hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x, y) với   độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoản cách giữa các điểm ảnh đó được  chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám   (hoặc màu) của  ảnh số gần như  ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là  một phần tử ảnh. Một file  ảnh là tập hợp nhiều điểm  ảnh, thông thường một hình  ảnh được  chia thành các hàng và cột chứa điểm  ảnh. Điểm  ảnh là thành phần bé nhất biểu   diễn ảnh, có giá trị số biểu diễn màu sắc, độ sáng… của một thành phần trong bức  ảnh. Hình 2.2: Điểm ảnh (pixel ­ picture element) [6] Độ phân giải của ảnh Độ  phân giải (Resolution) của  ảnh là mật độ  điểm  ảnh được  ấn định trên  một  ảnh số  được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm  ảnh phải  được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự  liên tục của  ảnh. Việc lựa chọn   khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ  phân bổ, đó chính là độ  phân giải và   được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT Trang 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học
320 tài liệu
1253 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
6=>0