TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN XỬ LÝ ẢNH Bộ môn: Khoa học máy tính

Thành thạo các ứng dụng văn phòng để xây dựng các báo cáo theo yêu cầu đặc thù của môn học, xây dựng các bài thuyết trình lôi cuốn, hấp dẫn và kỹ năng bảo đề cài đặt, lập trình th

1 Thông tin về giảng viên:

Chức danh, học hàm, học vị: PGS., TS ngành Khoa học máy tính

Thời gian, địa điểm làm việc: VP Khoa CNTT & TT nhà A2, CSC

Địa chỉ liên hệ: Khoa CNTT & TT, Trường ĐHHĐ

Điện thoại: 0941070715 Email: phamtheanh@hdu.edu.vn

Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên, Thạc sỹ ngành CNTT

Địa điểm làm việc: VP Khoa CNTT & TT nhà A2, CSC

Địa chỉ liên hệ: Khoa CNTT & TT, Trường ĐHHĐ

Điện thoại: 0912698679 Email: ledinhnghiep@hdu.edu.vn

Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên, Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính Địa điểm làm việc: VP Khoa CNTT & TT nhà A2, CSC

Địa chỉ liên hệ: Khoa CNTT & TT, Trường ĐHHĐ

Điện thoại: 0948921740 Email: trinhvietcuong@hdu.edu.vn

Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên, Thạc sỹ ngành CNTT

Địa điểm làm việc: VP Khoa CNTT & TT nhà A2, CSC

Địa chỉ liên hệ: Khoa CNTT & TT, Trường ĐHHĐ

Điện thoại: 0948911357 Email: nguyendinhdinh@hdu.edu.vn

2 Thông tin chung về học phần:

- Tên ngành/khoá đào tạo: ĐH Công nghệ thông tin

Bộ môn: Khoa học máy tính

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN

XỬ LÝ ẢNH

MÃ HỌC PHẦN : 173073

- Các môn học tiên quyết: Cấu trúc dữ liệu & giải thuật, Toán rời rạc, Lập trình nâng cao

- Các môn học kế tiếp: Các môn chuyên ngành

- Giờ tín chỉ đối với các hoạt động:

Năng lực đạt được: người học vận dụng, thiết kế, xây dựng và cài đặt được các

hệ thống xử lý ảnh để giải quyết các bài toán cụ thể trong thực tế

1.2 Hiểu rõ các phương pháp thu nhận và biễu diễn ảnh C5

1.3 Hiểu rõ các kỹ thuật tăng cường, cải thiện chất lượng

ảnh; Các kỹ thuật lọc nhiễu (tuyến tính và phi tuyến) C5, C9

1.4 Hiểu rõ các phương pháp dò biên ảnh; Các phương

pháp phân vùng ảnh (K-means, Meanshift, ) C8, C9

1.5 Hiểu rõ một số kỹ thuật trích trọn đặc trưng và nhận

C14, C20

2.2 Vận dụng các kỹ thuật trích chọn đặc trưng ảnh để xây

dựng một ứng dụng thị giác máy cụ thể C14, C20

2.3 Sử dụng thành thạo các công cụ và môi trường phát

triển ứng dụng xử lý ảnh (Winform, C++, OpenCV, ) C7, C18

2.4

Thành thạo các ứng dụng văn phòng để xây dựng các báo cáo theo yêu cầu đặc thù của môn học, xây dựng các bài thuyết trình lôi cuốn, hấp dẫn và kỹ năng bảo

đề cài đặt, lập trình thuật toán liên quan

C22

3.2

Đam mê thực hành, cần cù, sáng tạo, chăm chỉ cài đặt các thuật toán xử lý ảnh và vận dụng xây dựng các sản phẩm thực tiễn

C22

3.3

Tích cực trau dồi, chia sẻ kiến thức của môn học với sinh viên trong lớp, chủ động tổ chức các giờ tự học theo nhóm, làm bài tập lớn theo nhóm

C14, C21, C22

5 Chuẩn đầu ra học phần

ra CTĐT

A

Có kiến thức tổng quan các hệ thống xử lý ảnh, các

kỹ thuật tăng cường, cải thiện chất lượng ảnh, các

thuật toán trích trọn đặc trưng ảnh, các thuật toán

phân lớp và nhận dạng đối tượng trong ảnh

1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 4.1

C5, C8, C9, C11

B

Có kỹ năng vận dụng các kỹ thuật xử lý ảnh và

khai thác các thư viện lập trình để xây dựng các

ứng dụng thực tiễn Thành thạo lập báo cáo tài liệu

và xây dựng các bài thuyết trình dự án liên quan

2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 4.1

C7, C14, C16, C18, C20

C

Nhận thức được ý nghĩa môn học, đam mê học hỏi

và tìm hiểu về các nội dung môn học, sẵn sàng chia

sẻ kiến thức, trau dồi kỹ năng

3.1, 3.2, 3.3

C16, C22, C23

6 Nội dung chi tiết học phần

CHƯƠNG 1 KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG

1.1 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh

1.1.1 Khái niệm ảnh số, điểm ảnh

1.1.4 Các ứng dụng của xử lý ảnh

1.2 Thu nhận và biễu diễn ảnh

1.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh

1.4.3 Chuyển đổi giữa các hệ màu

CHƯƠNG 2 BIẾN ĐỔI ẢNH

2.1 Khái niệm biến đổi ảnh

2.2 Các phép toán điểm ảnh (Point operations)

2.2.1 Khái niệm lược đồ ảnh (Histogram)

2.2.2 Chỉnh sửa độ sáng (Brightness adjustment) 2.2.3 Chỉnh sửa độ tương phản (Contrast adjustment) 2.2.4 San bằng lược đồ (Histogram Equalization) 2.2.5 Phân ngưỡng ảnh

2.2.5.1 Phân ngưỡng thủ công 2.2.5.2 Phân ngưỡng tự động (kỹ thuật Otsu) 2.3 Các phép toán mặt nạ (Mask operations)

2.3.1 Khái niệm phép nhân chập ảnh

2.3.2 Các kỹ thuật lọc tuyến tính

2.3.2.1 Lọc trung bình 2.3.2.2 Lọc Gaussian 2.3.3 Các kỹ thuật lọc phi tính

2.3.3.1 Lọc trung vị 2.3.3.2 Lọc giả trung vị 2.3.3.3 Lọc Min/Max 2.3.3.4 Lọc MidPoint 2.4 Các phép toán toàn cục (Global operations)

2.4.1 Biến đổi ảnh sang miền tần số

2.4.2 Phép biến đổi Fourier rời rạc

CHƯƠNG 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG ẢNH

3.1 Khái niệm đặc trưng ảnh

3.2.1 Các đặc trưng cơ bản, mức thấp (biên ảnh, điểm khóa)

3.2.2 Các đặc trưng mức cao (phân vùng ảnh)

3.2 Các kỹ thuật trích chọn biên ảnh

3.2.1 Kỹ thuật Gradient

3.2.2 Kỹ thuật Canny

3.3 Các kỹ thuật dò tìm điểm khóa (Keypoint detectors)

3.3.1 Bộ dò tìm điểm góc (Corner detection)

3.3.2 Bộ dò tìm điểm LoG (Laplace of Gaussian)

3.4 Các bộ mô tả đặc trưng ảnh

3.4.1 Bộ mô tả SIFT (Scale invariant feature transform)

3.4.2 Bộ mô tả HOG (Histogram of oriented gradients)

3.5 Các phương pháp phân vùng ảnh

3.5.1 Thuật toán K-means

3.5.2 Thuật toán MeanShift

CHƯƠNG 4 ĐỐI SÁNH VÀ NHẬN DẠNG ẢNH

4.1 Tổng quan về đối sánh và nhận dạng ảnh

4.2 Các kỹ thuật đối sánh

4.2.1 Tìm kiếm chính xác (sequence search)

4.2.2 Tìm kiếm dựa trên phân hoạch không gian (KD-tree)

4.2.3 Các kỹ thuật hiệu chỉnh sau đối sánh

4.2.5.1 Kỹ thuật RANSAC (Random sample consensus) 4.2.5.2 Kỹ thuật biến đổi Hough

4.3 Các bộ phân lớp phổ biến

4.3.1 Cây quyết định (Decision tree)

4.3.2 Bộ phân lớp tăng cường (Boost trees)

4.4 Giới thiệu về môi trường lập trình xử lý ảnh

4.4.1 Thư viện OpenCV (Open source computer vision)

4.4.2 Phát triển ứng dụng trên nền Windows

4.4.3 Phát triển ứng dụng trên mobile

[2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2002), Nhập môn Xử lý ảnh số, NXB Khoa

tự N/C

Tư vấn của

1.2 Thu nhận và biễu diễn ảnh

1.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh

CHƯƠNG 2

2.1 Khái niệm biến đổi ảnh

2.2 Các phép toán điểm ảnh (Point

operations)

2.2.1 Khái niệm lược đồ ảnh

(Histogram) 2.2.2 Chỉnh sửa độ sáng (Brightness

adjustment) 2.2.3 Chỉnh sửa độ tương phản

(Contrast adjustment) 2.2.4 San bằng lược đồ (Histogram

Equalization) 2.2.5 Phân ngưỡng ảnh

2.2.5.1 Phân ngưỡng thủ công 2.2.5.2 Phân ngưỡng tự động (kỹ thuật Otsu)

2.3.3.5 Lọc trung vị 2.3.3.6 Lọc giả trung vị 2.3.3.7 Lọc Min/Max 2.3.3.8 Lọc MidPoint

Bài kiểm tra

số

01

2.4 Các phép toán toàn cục (Global

operations)

2.4.1 Biến đổi ảnh sang miền tần số

2.4.2 Phép biến đổi Fourier rời rạc

3.1 Khái niệm đặc trưng ảnh

3.2.1 Các đặc trưng cơ bản, mức thấp

(biên ảnh, điểm khóa) 3.2.2 Các đặc trưng mức cao (phân

3.5 Các phương pháp phân vùng ảnh

3.5.1 Thuật toán K-means

3.5.2 Thuật toán MeanShift

Bài kiểm tra

số

03

CHƯƠNG 4

không gian (KD-tree) 4.2.3 Các kỹ thuật hiệu chỉnh sau đối

sánh 4.2.3.1 Kỹ thuật RANSAC

(Random sample consensus)

4.2.3.2 Kỹ thuật biến đổi Hough

Bài kiểm tra giữa

kỳ

4.3 Các bộ phân lớp phổ biến

4.3.1 Cây quyết định (Decision tree)

4.3.2 Bộ phân lớp tăng cường (Boost

trees)

Bài tập

nhóm

số

01 4.4 Giới thiệu về môi trường lập trình xử

lý ảnh

4.4.1 Thư viện OpenCV (Open

source computer vision) 4.4.2 Phát triển ứng dụng trên nền

Windows 4.4.3 Phát triển ứng dụng trên Mobile

4.5 Một số ứng dụng xử lý ảnh điển hình

4.5.1 Hệ thống cải thiện chất lượng

ảnh 4.5.2 Hệ thống dò tìm mặt người

4.5.3 Hệ thống nhận dạng chữ viết

tay

Bài kiểm tra

số

04

8.2 Lịch trình cụ thể cho từng nội dung:

Nội dung tuần 1 (LT+BT: 5 tiết)

1.1 Tổng quan về hệ thống xử

lý ảnh 1.1.1 Khái niệm ảnh số, điểm ảnh

1.1.2 Các thành phần hệ thống

xử lý ảnh 1.1.3 Các vấn đề cơ bản của

xử lý ảnh 1.1.4 Các ứng dụng của xử lý ảnh

1.2 Thu nhận và biễu diễn ảnh 1.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh 1.2.2 Hệ thống thu nhận và số hóa ảnh

1.2.3 Quá trình lấy mẫu và lƣợng tử hóa

1.2.4 Biểu diễn ảnh 1.4 Giới thiệu các hệ biễu diễn màu phổ biến

1.4.1 Hệ màu RGB 1.4.2 Hệ màu HSV/HSL 1.4.3 Chuyển đổi giữa các hệ màu

- Hiểu được mục tiêu môn học và sự khác biệt giữa học phần Xử lý ảnh với việc đào tạo làm xử

lý ảnh dùng phần mềm (Photoshop)

- Hiểu rõ các thành phần một hệ thống

- Hiểu được các định dạng ảnh khác nhau và đặc điểm của từng loại ảnh

- Nắm được nguyên

lý hiển thị màu trên máy tính

- Nắm được đặc điểm chính của hai

hệ màu RGB và HSV

- Thành thạo cách thức chuyển đổi giữa hai hệ màu

- Đọc tài liệu [1], [2], Chương 1

- Sử dụng Internet, Google để tra cứu các tài liệu khác

- Hiểu được cách thức lữu trữ ảnh số

- Hiểu được cách thức thu nhận và số hóa ảnh số

A

- Bài tập về lượng tử hóa

- Bài tập về biễu diễn ảnh sử dụng ma trận

- Hiểu được cách truy cập vào vùng

- Tìm hiểu các thiết bị thu nhận

và số hóa ảnh

- Ôn tập và làm quen với các chức năng của một hệ thống xử lý ảnh

- Vận dụng các kiến thức đã học, trao đổi trên lớp để làm bài tập thêm về các nội dung của Chương 1

Thành thạo các kiểu bài tập trên cơ sở nội dung Chương 1

SV chuẩn

bị các câu hỏi cần giải đáp

Nội dung tuần 2 (LT+BT: 5 tiết)

CHƯƠNG 1 (tiếp theo)

1.3 Giới thiệu một số loại ảnh 1.3.1 Ảnh nhị phân

1.3.2 Ảnh đa cấp xám 1.3.3 Ảnh màu

1.3.4 Các định dạng

ảnh thông dụng CHƯƠNG 2 BIẾN ĐỔI ẢNH

2.1 Khái niệm biến đổi ảnh 2.2 Các phép toán điểm ảnh (Point operations)

- Hiểu được vai trò của các phép toán điểm ảnh

- Nắm được nguyên lý lược đồ histogram

- Thành thạo kỹ thuật tính histogram và các phép toán chỉnh sửa độ sáng, độ tương phản ảnh

- Nắm được nguyên lý của kỹ thuật san bằng lược đồ ảnh

- Hiểu được ý nghĩa

- Đọc tài liệu [1], [2]

(Chương

2, Bài biến đổi ảnh và các hệ màu)

- Sử dụng Internet, Google để

A

B

ảnh (Histogram) 2.2.2 Chỉnh sửa độ sáng (Brightness adjustment) 2.2.3 Chỉnh sửa độ tương phản (Contrast adjustment) 2.2.4 San bằng lược đồ (Histogram Equalization)

tài liệu khác.

- Các dạng bài tập về tăng/giảm độ sáng, độ tương phản ảnh

- Viết chương trình tìm ngưỡng tự động theo thuật toán Otsu

- Hiểu được bản chất của các kiến thức về xây dựng lược đồ, cải thiện chất lượng ảnh

- Nắm vững các khái niệm độ sáng, độ tương phản ảnh

- Hiểu được vai trò của phân ngưỡng và ý tưởng của thuật toán Otsu

và thay đổi độ sáng ảnh

- Viết chương trình cài đặt các thuật toán trong Chương

2

- Thành thạo các phép toán thay đổi độ sáng

và độ tương phản ảnh

- Vận dụng được ý nghĩa lược đồ Histogram để giải quyết các bài toán khác

- Thành thạo cài đặt thuật toán Otsu

- Cài đặt thư viện đọc ảnh (opencv)

và môi trường lập trình xử lý ảnh trong

C

- Chuẩn bị các ảnh minh hoạt cho các thuật toán trong Chương 2

Thành thạo lập trình tính toán histogram và các phép toán điểm

SV chuẩn

bị các câu hỏi cần

B, C

tự động (kỹ thuật Otsu) 2.3 Các phép toán mặt nạ (Mask operations)

2.3.1 Khái niệm phép nhân chập ảnh

2.3.2 Các kỹ thuật lọc tuyến tính 2.3.2.3 Lọc trung bình 2.3.2.4 Lọc Gaussian

- Hiểu được ý tưởng thuật toán phân ngưỡng tự động

- Hiểu được vai trò của các phép toán mặt

nạ hay phép toán không gian

- Nắm được nguyên lý phép nhân chập ảnh

và thành thạo kỹ thuật tính nhân chập ảnh

- Hiểu được nguyên lý lọc nhiễu sử dụng các phép toán tuyến tính

- Thành thạo các bộ lọc trung bình và Gaussian

- Đọc tài liệu [1]

(Chương

2, bài các phép lọc ảnh)

- Sử dụng Internet, Google để tra cứu các tài liệu khác.

- Hiểu được bản chất các phép toán lọc nhiễu ảnh

- Hiểu được nguyên lý sinh các mặt nạ lọc (trung bình, Gaussian)

- Thành thạo các kỹ thuật lọc nhiễu tuyến tính và phi tuyển

- Vận dụng cài đặt thành công các phép toán lọc nhiễu

A

B

- Tự làm bài tập về các kỹ thuật lọc nhiễu (tuyến tính, phi tuyến)

- Viết chương trình cài đặt các phép toán lọc nhiễu áp dụng cho ảnh màu, ảnh đa cấp xám và ảnh đen trắng

- Hiểu được các kiến thức nêu ra trong tiết học

- Vận dụng được các kiến thức về lọc nhiễu

và nhân chập để làm các bài toán thực tế

- Chuẩn bị các ảnh minh hoạt cho các bài toán lọc

Kiểm tra kiến thức về tính toán lược đồ và biến đổi trên lược đồ;

kiến thức về phân ngưỡng tự động, các phép toán lọc mặt nạ tuyến tính

Thành thạo các kiểu bài tập về lọc nhiễu tuyến tính và phi tuyến

SV chuẩn

bị các câu hỏi cần giải đáp

2.4.1 Biến đổi ảnh sang miền tần số

2.4.2 Phép biến đổi Fourier rời rạc 2.4.3 Lọc ảnh trên miền tần số

- Thành thạo kỹ thuật lọc phi tuyến khác (trung vị và giả trung vị)

- Đọc tài liệu [1], [2]

(Chương

2, phần Lọc phi tuyến và biến đổi ảnh toàn cục)

- Sử dụng

A

B

- Viết chương trình khử nhiểu ảnh dùng biến đổi Fourrier

- Hiểu được nguyên lý lọc nhiễu trên miền tần số

- Vận dụng cài đặt thành công các phép toán lọc nhiễu dùng biến đổi Fourrier

Internet, Google để tra cứu các tài liệu

đa cấp xám và ảnh đen trắng

- Viết chương trình lọc nhiễu ảnh dùng Fourier

- Hiểu được các kiến thức nêu ra trong tiết học

- Vận dụng được các kiến thức về lọc nhiễu

và nhân chập để làm các bài toán thực tế

- Chuẩn bị các ảnh minh hoạt cho các bài toán lọc nhiễu

Thành thạo các phép biến đổi sang miền tần

số và lọc nhiễu trên miền tần số

SV chuẩn

bị các câu hỏi cần giải đáp

- Hiểu được ý tưởng của các phép toán toàn cục

- Nắm được phạm vi ứng dụng của các phép toán biến đổi ảnh trên miền tần số

- Thành thạo phép biến đổi Fourier

- Đọc tài liệu [1], [2]

(Chương

2, lọc ảnh trên miền tần số, các

bộ lọc trên miền tần

A B

FT để khử nhiễu trên miền tần số - Đọc tài

liệu tham khảo [1, 2]

- Sử dụng Internet, Google để tra cứu các tài liệu khác.

- Viết chương trình khử nhiểu ảnh dùng biến đổi Fourrier

- Hiểu được nguyên lý lọc nhiễu trên miền tần số

- Vận dụng cài đặt thành công các phép toán lọc nhiễu dùng biến đổi Fourrier

A B

đa cấp xám và ảnh đen trắng

- Viết chương trình lọc nhiễu ảnh dùng Fourier

- Hiểu được các kiến thức nêu ra trong tiết học

- Vận dụng được các kiến thức về lọc nhiễu

và nhân chập để làm các bài toán thực tế

- Chuẩn bị các ảnh minh hoạt cho các bài toán lọc nhiễu

A

B C

Thành thạo các phép biến đổi sang miền tần

số và lọc nhiễu trên miền tần số

SV chuẩn

bị các câu hỏi cần giải đáp

A

B C

Nội dung tuần 6 (LT+BT: 5 tiết)

HP