Tài liệu Luận văn:Xử lý ảnh- nội suy- tích phân- vi phân đường cong cho trên giấy docx

Trên cơ sở xử lý ảnh, để tài này đã giải quyết một số vấn để toán học liên quan đến lĩnh vực kỹ thuật, và hoàn thành những yêu cầu cụ thể Nội suy đường cong.. NỘI DUNG, YÊU CẦU CỦA ĐỀ T

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HỒ CHÍ MINH

KHOA CƠ KHÍ TỰ ĐỘNG & ROBOT

OS # BD

LUAN AN TOT NGHIEP

XỬ LÝ ẢNH- NỘI SUY- TÍCH

PHAN- VI PHAN DUONG

CONG CHO TREN GIAY

GVHH: Thay LE KHANH DIEN SVTH: NGUYEN DUC HAIMINH MSSV: 02DHCT059

TRUONG BBL 2RIPE FRY VIÊN ị

OBR wloteneia2

é Tháng 7 / 2007 =

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Trường ĐHDL Kỹ Thuật Công Nghệ Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

Khoa Cơ Khí Tự Động

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Ngành : Cơ Tin Kỹ Thuật

1- Đầu để đồ án:

XỬ LÝ ẢNH, NỘI SUY, TÍCH PHAN, VI PHAN DUONG

CONG CHO TREN GIAY

2- Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đâu):

® 1 Khảo sát những để tài liên quan đã có về xử lý ảnh- nội suy-visual basic

© 2 Lập trình để xây dựng đường cong mẫu (m hiểu)

s3 Xử lý ảnh thực hiện bằng visual basic

e© 4 Nội suy (tìm hiểu)

e5 Vi, tích phân đồ thị, tập trung tích phân đồ thị

e _6 Kiểm chứng độ chính xác so với mẫu.(làm chung)

3- Ngày giao nhiệm vụ đổ án : 09/04/07 2s tsoeeo

4- Ngày hoàn thành nhiệm vụ : 30/ 7/ Ơ7 SE tensty

eS

Thây LÊ KHÁNH ĐIỀN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Trường ĐHDL, Kỹ Thuật Công Nghệ Độc Lập - Tự Do —- Hạnh Phúc

Khoa Cơ Khí Tự Động

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Họvàtên :NGUYÊNDIÊNHY MSSV: 02DHCT049 Ngành : Cơ Tin Kỹ Thuật

Khóa : 2002 - 2007

Oo»,

1- Dau dé dé An:

XU LY ANH, NOI SUY, TICH PHAN, VI PHAN DUONG

CONG CHO TREN GIAY

2- Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu):

© 1 Khảo sát những dé tài liên quan đã có về xử lý ảnh-

nội suy-visual basic

se 2 Lập trình để xây dựng đường cong mẫu trên matlab-vẽ đồ thị

© 3 Xử lý ảnh thực hiện bằng visual basic(tìm hiểu)

® 4 Nội suy

e 5 Vi, tích phân đồ thị, tập trung vi phân đồ thị

e 6 Kiểm chứng độ chính xác so với mẫu.(làm chung)

3- Ngày giao nhiệm vụ đồ án : 09/04/07 2-22 crsei

4- Ngày hoàn thành nhiệm vụ : 30/ 07/ 07 Snnnnense,

Thây LÊ KHÁNH ĐIỀN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TPHCM

KHOA CƠ KHÍ TỰ ĐỘNG CHUYÊN NGÀNH CƠ TIN KỸ THUẬT

-00000 -

PHIEU NHAN XET LUAN AN TOT NGHIEP

CUA GIAO VIEN HUGNG DAN

Ngành : Cơ Tỉn Kỹ Thuật

Giáo viên hướng dẫn: Thầy LÊ KHÁNH DIỀN

Nhận xét của giáo viên hướng dẫn:

Ngay 42 Thang $ Naim 2007

GIAO VIEN HUGNG DAN

(Ba

Thay LE KHANH BIEN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TPHCM

KHOA CƠ KHÍ TỰ ĐỘNG CHUYÊN NGÀNH CƠ TIN KỸ THUẬT

-00Q00 -

PHIEU NHAN XET LUAN AN TOT NGHIEP

CUA GIAO VIEN HUGNG DAN

Họ và tên : NGUYỄN DIENHY MSSV: 02DHC T049

Ngành : Cơ Tin Kỹ Thuật

Khóa : 2002 - 2007

Giáo viên hướng dẫn: Thây LÊ KHÁNH DIỀN

Nhận xét của giáo viên hướng dẫn:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Trường ĐHDL Kỹ Thuật Công Nghệ Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

Khoa Cơ Khí Tự Động

PHIEU NHAN XET LUAN AN TOT NGHIEP

Họ và tên : NGUYEN DUC HAI MINH MSSV: 02DHCT059

Nganh : Cơ Tìn Kỹ Thuật

XU LY ANH, NOI SUY, TiCH PHAN, VI PHAN DUONG

CONG CHO TREN GIAY

2- Tổng quát vé ban thuyét minh:

Số trang : Hién vat

Số tài liệu tham khảo : Thuyết minh bằng máy tính

3- Tổng quátvể cácbảnvẽ :

Tổng số bản vẽ: Ban AO: Ban Al: Ban A2: Khổ khác:

Số bản vẽ tay : Số bản vẽ trên máy tính:

4- Nội dung và những ưu, điểm chính của Luận Ấn Tốt Nghiệ Xi

ee NET: ngan dato cde Lac ain

5- Những thiếu sót chính của Luận An Tốt Nghiệp:

¬ med phen a Mal aad tat Cửa Ad Ads, Aue

6- Dé nghi:

Được bảo vệ mí Bề sung thêm để bảo vệ[] Không được bảo vệ []

Ngày 2š tháng # năm 2007 Giáo Viên Hướng Dẫn

(Ký và phi rõ họ tên)

LOI CAM ON

Thành quả mà chúng em đạt được ngày hôm nay, đó là nhờ vào công ơn dạy

dỗ, động viên của mẹ cha, sự hướng dẫn của thầy cô và sự nhiệt tình giúp đỡ của

bạn bè Sâu tận đáy lòng, chúng em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến mọi

người, đặc biệt là người mẹ kính yêu, luôn âm thầm nuôi nấng và dạy dỗ chúng em

từ thuở ấu thơ

Chúng em xin trân trọng cảm ơn toàn thể Quý Thầy Cô ở Khoa Cơ Khí Tự

Động cũng như trường Đại Học Dân lập Kỹ thuật Công Nghệ luôn tạo mọi điều

kiện, dạy dỗ và cho chúng em những kiến thức quý báu là hành trang bước vào

đời

Chúng em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Khánh Điền về sự ân cần hướng

dẫn, và chính sự nhiệt tình giúp đỡ của thầy là nguôn động lực không nhỏ giúp

chúng em hoàn thành luận án

Chúng em xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến Quý thầy Cô là Chủ tịch,

Phần biện và Ủy viên Hội đồng đã dành nhiều thời gian quý báu để nhận xét và

tham gia Hội đồng chấm Luận án

Tp Hà Chí Minh, ngày 30 tháng 7 năm 2007

Nhóm sinh viên thực hiện

NGUYỄN ĐỨC HẢI MINH

NGUYÊN DIÊN HY

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHAN - TICH PHAN BUONG CONG CHO SAN TRÊN GIẤY

2.3.4 Bin GOi Amb ones ccescssesscsssesscsssscsssssesssvescssurecssssesssusscssasasessssesssssuvessssescesseee

2.3.5 Phan tich 4h oo eececcecssssssssscsessecssssssssessecsesassassauessssscssssrsesecsrssesesecsesencesesses

2.3.6 Nhan dang ante cecceccscssssescessssssssavsnssvcessassssassucsasssssrssssssssserseueesseesessecee 2.3.7 Nếnảnh HH TT TH T1 E111 neo 10

2.4 THU NHAN ANH ốc cố ốc cố 10

3.5.2 Giải thuật cho việc xác định đường cong 5: ScsnSHn nh 18

3.5.3 Giải thuật cho việc xác định đường l0 0 18 3.6 NHẬN DẠNG 'ĐƯỜNG CONG SEE4 27 3.7 KIEM TRA SỐ LIỆU XỬ LÝ ẢNH CÓ 209 28

SV: NGUYÊN ĐỨC HẢI MINH - NGUYỄN DIÊN HY

XU LY ANH - NỘI SUY- VỊ PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIAY

XU DUNG PHAN MEM MATLAB XAY DUNG DUONG CONG MAU

4.1 GIGI THIBU MATLAB oo ccccsesscssssecsssssessssssecsssssscssusessusecssssusessetecsesecesssseeeseeeceese, 30 4.1.1 Giới thiệu sơ lược về matlab ¿s55 sevEEkeEECEESEEEEEEEEEvrecrseerrseee 30

4.1.2 Một số đặc trưng chính của matlab - -s scscsszccc- ĐK HH ng ng 31

4.1.3 Các khả năng của matlab cơ bản ¿sec SEvExvktrkersreerrerree 32

4.1.4 Thư viện chương trình NMM toolbox về các phương pháp SỐ cc-c5 32

4.2 UNG DUNG MATLAB DE XAY DUNG DUONG CONG MẪU 36

Chương 5:

THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH NỘI SUY ĐƯỜNG CONG

"9 ^^ ~ HH 40

5.1.1 Các phương pháp nội Suy -. -s- sách SE TH HEx 221 scEeEeersee 40

3.1.1.1 Nội suy tOGN PHAN .ccctvt SE E121 1c treo 40

3.1.1.2 Nội suy ghép trơn (nội suy từng phân) .-ccccceccoe 44 5.2 CHƯƠNG TRÌNH NỘI SUY THEO PHƯƠNG PHÁP LAGRANE 50 5.3 CHƯƠNG TRÌNH NỘI SUY THEO PHƯƠNG PHÁP SPLINE& 2 55

Chương 6:

GIỚI THIỆU VÀ THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN ĐỒ THỊ

6.1 NGUYEN TAC CUA PHÉP TÍCH PHÂN DO THI csssssssssscssssssssssssssssscseseeeeeceeeeeccc 65 6.2 GIAI THUAT CHO CHUONG TRINH VI TÍCH PHAN DO THỊ .-. 67

6.2.1 Giải thuật tích phân đỔ thị s 5< c<kSE23 1355281113 81 EnnTnTn nhe 67

6.2.2 Giải thuật vi phân đồ thị 5s cv SE 1111110115151 EEEEEnneeeree 68 6.3 CHƯƠNG TRÌNH VI TÍCH PHÂN ĐỒ THỊ S11 69 6.3.1 Phan tich phan .scccsssssssssssessssessssessusssecssscsssssssssuesssesssacsssssssecssreseescesecceses 69 6.3.2 Pham vi phan o.e escecccecsscssocessessssessessvecsessecsnscsecssssscssecsesessesessaee mm 70

72 ỨNG DỤNG CỦA ĐỂ TÀI TRONG PHÂN TÍCH CHUYỂN ĐỘNG MÁY-

THIẾT KẾ BANH DA ceesscsccscsssscssssssssscssssssssssssssssssssevecsseessccessccsssssssssesesssussanesses 76

XU LY ẲNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SAN TREN GIAY

Sẽ

7.2 UNG DUNG CUA DE TAI TRONG PHAN TICH CHUYEN DONG MAY-

THIET KE BANH DA uu sscccccccsccssssssscssssssssseessssscssstsssessssssssessusinsectusssisecceseeee 16

KET LUAN VA HUONG PHAT TRIEN 8.1 NHUNG VAN DE DA GIAI QUYET v.ccscssscosesssssssssssssessstsessnntenetnetnstsensaseses 79

82 MẶQ HẠN CHẾ LH HH0 79

8.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI -222222222222E222222EEEEEE1110011111nne 80

Tài liệu tham khảo

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY

XỬ LÝ Á NH - NỘI SUY - VỊ PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

LỜI NÓI ĐẦU

Trên thế giới, mà đặc biệt tại Nhật, nơi mà những chú robot thay con người làm việc trong môi trường độc hại Những cỗ máy với công nghệ xử lý ảnh đạt

đỉnh cao cho phép chúng tác động vào đối tượng rất chính xác Ở Việt Nam, xử

lý ảnh là một xu hướng tất yếu trong quá trình phát triển của ngành công nghiệp

dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, và trên lý thuyết Đã có rất nhiều phần mềm cũng như phần cứng ứng dụng xử lý ảnh ở qui mô nhất định để thực hiện

một mục đích cụ thể Trên cơ sở xử lý ảnh, để tài này đã giải quyết một số vấn

để toán học liên quan đến lĩnh vực kỹ thuật, và hoàn thành những yêu cầu cụ thể

Nội suy đường cong

Vi, tích phân đô thị đường cong

Kiểm chứng độ chính xác so với mẫu

Do đề tài mang nặng về lập trình toán học, xử lý ảnh và còn khá mới mẻ ở cấp độ đại học nên các giải pháp lập trình để giải quyết các vấn để toán học còn

nhiều hạn chế, mắc nhiễu sai xót và chưa hoàn thiện tuyệt đối Mong được sự

góp ý trên tinh thần xây dựng của quý Thầy Cô và các bạn sinh viên để để tài

được tốt hơn, ứng dụng tích cực vào nhiều lĩnh vực trong ngành kỹ thuật cơ khí nói riêng, và trong ngành công nghiệp hiện đại nói chung

Xin chân thành cẩm ơn

Chương 1:

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1 NỘI DUNG, YÊU CẦU CỦA ĐỀ TÀI

Với nội dung chính là xử lý ảnh, cụ thể là một đường cong bất kỳ cho sẵn

trên giấy, để tìm được số liệu là các tập hợp điểm từ đường cong cho sẵn, và với

đường cong cho ban đầu cùng với số liệu có được, tiến hành nội suy và tích

phân, vi phân để đạt được các đường cong vi, tích phân nhằm mục đích sử dụng

cho các ứng dụng cơ học

Yêu cầu đặt ra là phải xây dựng được đường các đường cong vị, tích phân (bằng phương pháp vi, tích phân đồ thị) từ đường cong cho sẵn, đồng thời xây dựng được đa thức nội suy từ đường cong mẫu ban đâu

1.2 UNG DUNG CUA DE TAI

Từ xưa, các nhà khoa học, kỹ sư đã biết tạo ra các dụng cụ cơ học (ví dụ như: dụng cụ đo diện tích, dụng cụ chế tạo cam, dụng cụ chép hình, v v.) và

tính toán bằng các phương pháp đại số giải tích nhằm mục đích nghiên cứu, tính

toán các hiện tượng tự nhiên và trong lĩnh vực kỹ thuật để tạo ra các sản phẩm

cơ khí mang tính thực tiễn trong cuộc sống

Ngày nay, sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của công nghệ thông tin, cơ

khí tự động với nền công nghiệp hiện đại, đã cho ra đời các thiết bị máy móc tân tiến đáp ứng được nhu câu cuộc sống Các cơ cấu cơ học phức tạp với độ chính xác không cao không còn phổ biến và dần biến mất Để tài đặt ra nhằm tận

dụng công nghệ thông tin, lập trình sẩn giải quyết một số bài toán về thiết kế cam, bánh đà khi biết trước đồ thị chuyển vị, moment động, cần và những thông

số cần thiết thay thế các phương pháp giải tích, họa đổ vectơ, ngoài ra có thể

tính được diện tích thông qua phương pháp tích phân đồ thị mặc dù ta có thể sử

dụng autocad để tính diện tích , thể tích

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY -2-

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SAN TREN GIAY

xuất Để có thể hình dung cấu trúc một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng ta xem

xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh

tu nhý n nh Hy Sf hod Phin vich inh

sử dụng.Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự

sang tín hiệu rời rạc và số hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích

hay lưu trữ lại

-3-XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SAN TREN GIẤY

Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết

là công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do những nguyên nhân

khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu,

ảnh có thể bị suy biến Sau đó là giai đoạn phát hiện các đặc tính biên, phân

vùng ảnh, trích chọn các đặc tính

v Đối với hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera- camera được xem

như là con mắt của hệ thống.Có 2 loại camera: camera CCIR và

camera CCD Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét với tần số

và làm tương ứng một cường độ sáng tại một điểm ảnh với 1 phần

tử ảnh là pixel Như vậy, ảnh là tập hợp các điểm ảnh Số pixel tạo

một ảnh gọi là độ phân giải (resolution)

Y BO xt ly tuong ty (analog processor):

e Chon camera thich hgp néu hé thống có nhiễu camera

đường bao, nhị phân hóa ảnh Các bộ xử lý này làm việc với tốc độ 1/25 giây

® Máy chủ: đóng vai trò điều khiển các thành phần miêu tả ở trên

® - Bộ nhớ ngoài: Dữ liệu ảnh cũng như các kiểu dữ liệu khác, để có thể

chuyển giao cho các quá trình khác, nó cần được lưu trữ Để có một ước lượng:

một ảnh đen trắng cỡ 512 x 512 với mức xám chiếm 256k bytes (2°*2=28+210,

Với một ảnh màu cùng kích thước thì dung lượng sẽ tăng lên gấp 3 lần

_-!_ 1⁄25 và mỗi ảnh gồm có 625 dòng Loại CCD gồm các photo điot/7-: -;

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SAN TREN GIAY

2.3 CAC VAN DE TRONG XU LY ANH

2.3.1 Một số khái niệm

e PIXEL (picture element): phan ti anh

Anh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng

Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải số hóa ảnh Trong quá trình số

hóa ảnh, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá

trình lấy mẫu đời rạc hóa về không gian) và lượng hóa thành phân giá trị (rời

rạc hóa biên độ giá trị), bằng mắt thường không thể phân biệt được 2 mức kể

nhau Khi ta quan sát màn hình, màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm

nhỏ gọi là pixel, mỗi pixel bao gồm một cặp tọa độ x, y và màu

Cặp tọa độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution) Như màn hình máy tính

có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình VGA là 640 x 350, màn hình

CGA có độ phân giải là 320 x 200

Như vậy một ảnh là tập hợp các điểm ảnh.Khi được số hóa, nó thường được

biểu diễn bởi mảng 2 chiều l(n,p): n dòng và p cột Ta nói ảnh gồm n x p pixels

Người ta thường ký hiệu I(x,y) dé chi 1 pixel Thường giá trị của n bằng p bằng

256 Một pixel có thể lưu trữ trên 1, 4, 8, 24 bit

© GRAYLEVEL:Mức xám (†ì¿ z.:: ' `

Mức xám là kết quả sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm

ảnh với một giá trị số-kết quả của quá trịnh lượng hóa Cách mã hóa kinh điển

thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hóa 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ

thuật

Vì 2°=256(0,1, eves 255), nên với 256 mức Mỗi pixel sẽ được mã hóa 8 bit

2.3.2 Biéu dién anh

Trong biéu diển ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là

pixel Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa cdc thong tin như biểu diễn

của một ảnh Các mô hình biểu didn ảnh cho ta một mô tả logic hay định hướng

các tính chất của hàm này

Việc xử lý ảnh số yêu cầu ảnh phải được dùng trong biểu diễn ảnh: Mô

hình toán, mô hình ance kê Với mô ) hinh thong ké, một ảnh được coi ¡ như một

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIAY

phần tử cầu một tập hợp đặc trưng bởi các đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp '“

biến, phương sai, moment Với mô hình toán, ảnh hai chiều được biểu diễn nhờ

các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở

2.3.3 Tăng cường ảnh- Khôi phục ảnh

Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền để cho xử lý ảnh Nó gồm một

loạt các kỹ thuật như: tăng độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu,.v v

Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ suy giảm (degradation) trong ảnh Với một hệ

thống tuyến tính, ảnh của một đối tượng có thể được biểu diễn bởi:

+œc+œo

Guy) = | [AG v0, B)/(@, P)dad(B+n(xy))

—œ-œ

Trong đó:

n(x.y) : 1a hàm biểu diễn nhiễu cộng

f(a, B) : là hàm biểu diễn đối tượng

Ég(x„y) : là ảnh thu nhận

h(x,y;œ,Ø) : là hàm tán xạ điểm (point Spread Function - PSF)

Để khôi phục ảnh là tìm một xấp xỉ của /(ø,/Ø) khi PSF của nó có thể đo

hay quan sát được, ảnh mờ và có tính xác suất của quá trình nhiễu

2.3.4 Biến đổi ảnh

Thuật ngữ biến đổi ảnh (image transform) thườm dùng để nói tới một lớp

các ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh Tín hiệu một chiều

được biểu diễn bởi một chuỗi các hàm cơ sở, ảnh cũng có thể được biểu diễn bởi

một chuỗi rời rạc các ma trận cơ sở gọi là ảnh cơ sở

*Phương trình ảnh cơ sở có dạng:

A Ki = akai ”, với ag là cột thứ K của ma trận A A là ma trận đơn vị Có

nghĩa là A*T = I Cac A*K,I định nghĩa ở trên với k,l = 0,1, N-1 là ảnh cơ

sở.Có nhiều loại biến đổi như:

ow Re + +

- Biển đối Fourier, Sin, Cosin, Hadamard

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY -6-

- Bién đổi KL (Karhumen Loeve) :biến đổi này có nguồn gốc từ khia triển

của các quá-trình ngẫu nhiên gọi là phương pháp trích chọn các thành phần

chính

2.3.5 Phân tích ảnh

Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của một

ảnh để đưa ra một mô tả đầy đủ về ảnh Các kỹ thuật dùng ở đây nhằm mục

đích xác định biên của ảnh Có nhiều kỹ thuật khác nhau như lọc vi phân hay đò

theo quy hoạch động

Người ta cũng dùng các kỹ thuật để phân vùng ảnh Từ ảnh thuz được,

người ta tiến hành kỹ thuật tách (SpliÐ hay hợp (fusion) dựa theo các tiêu chuẩn

đánh giá như: màu sắc, cường độ, v .v.Các phương pháp được biết đến như

Quad-Tree, mảnh hóa biên, nhị phân hóa đường biên Cuối cùng, phải kể đến là

các kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc

2.3.6 Nhận dạng ảnh

Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta

muốn đặc tả nó Có 2 kiểu mô tả đối tượng:

- Mô tả tham số (Nhận dạng theo tham số!

- Mô tả theo cấu trúc (Nhận dạng theo cấu trúc)

Trên thực tế, người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với

nhiều đối tượng khác nhau: vân tay, chữ viết

Ngoài hai kỹ thuật nhận dạng trên, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới

được dựa vào kỹ thuật mạng nơron đang được áp dụng và cho képt qua kha

quan.Do dé tài tập trung chủ yếu về toán học nên cũng không di quá sâu về xử

lý ảnh, nhưng cũng xin trình bày sơ lược về kỹ thuật mạng nơron

Dễ dàng thấy rằng bộ não con người có thể lưu trữ nhiều thông tin hơn các

máy tính hiện đại, tuy rằng điều này không phải đúng mãi mãi, bởi lẽ bộ não

tiến hóa chậm, trong khi nhờ vào những tiến bộ trong công nghệ vi điện tử, bộ

nhớ máy tính được nâng cấp rất nhanh.Hơn nữa, sự kém hơn về bộ nhớ trở nên

hoàn toàn thứ yếu so với sự khác biệt về tốc độ tính toán và khả năng xử lý song

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

song Cách tiếp cận mạng nơron nhân tạo có ý nghĩa thực tiễn rất lớn cho phép

tạo ra các thiết bị có thể kếp hợp khả năng song song cao của bộ não với tốc độ

tính toán cao của máy tính

Bảng so sánh khả năng làm việc của bộ não và máy tính

Máy tính ˆ Bộ não người

Đơn vị tính | Bộ xử lý trung tâm với 107 mạch

toán logic cd sd Mang 10" noron

Cập nhật thông

Mang noron nhan tao (Artificial Neural Network) goi tat 14 MNR bao gồm

các nút (đơn vị xử lý, nơron) được nối với nhau bởi các liên kết nơron.Mỗi liên

kết kèm theo một trọng số nào đó, các trọng số được điều chỉnh sao cho dáng

điệu vào ra của nó mô phỏng hoàn toàn phù hợp môi trường đang xem xét

XU LY ANH - NOI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

Mỗi nơron được nối với các nơron khác và nhận được các tín hiệu s; từ

chúng với các trọng số w¡.Tổng các thông tin vào có trọng số :

Out = g(Net) , Net = SW

Trường hợp xét ngưỡng Ô, ta dùng biểu diễn vectơ mới S’ = (sl sn, 8), W’ =

(w1, wn,- 1)

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY -9-

Mạng nơron là hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn giản (nơron) hoạt

động song song Tính năng của hệ thống này tùy thuộc vào cấu trúc của hệ, các trọng số liên kết nơron và các quá trình tính tóan tại các nơron đơn lẻ Mạng

nơron có thể học từ đữ liệu mẫu và tổng quát hóa dựa trên các dữ liệu mẫu học Trong mạng nơron, các nơron đón nhận tín hiệu vào gọi là nơron vào và các

nơron dưa thông tin ra gọi là nơron ra

2.3.7 Nénảnh

Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyễn đi trên

mạng Nén dữ liệu là quá trình làm giảm lượng thông tin “dư thừa” trong dữ liệu

gốc và do vậy, lượng thông tin thu được sau nén thường nhỏ hơn đữ liệu gốc rất

nhiều Với dữ liệu ảnh, kết quả thường là 10 : 1

Tỉ lệ nén = 1 x% , với r là tỷ số nén được định nghĩa = kích thước gốc

r

chia kích thước tdữ liệu thu được sau nén Như vậy hiệu súât nén là : (1- tỷ lệ

nén )x%

Khi nói đến kết quả nén, chúng ta dùng tỷ số nén, thí dụ như 10 trên 1 có nghĩa

là dữ liệu gốc là 10 phần sau khi nén chỉ có 1 phần

2.4 THU NHẬN ẢNH

2.4.1 Thiết bị thu nhận ảnh

Khi dùng scanner, một dòng photodiot sẽ quét ngang ảnh (quét theo hàng)

và cho ảnh với độ phân giải ngang khá tốt Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số

mà ta quen gọi là bản đổ ảnh (ảnh bitmap) Bộ số hóa (digitalizer) sẽ tạo ảnh

vectơ có hướng

Trong xử lý ảnh bằng máy tính, ta không thể không nói đến thiết bị monitor

(màn hình) để hiển thị ảnh Monitor có nhiều loại khác nhau:

+CGA :640 x 320 x 16 mau

+EGA :640 x 350 x 16 màu

+VGA 7640 x 480 x 16 mau

-10-XU LY ANH - NOI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIAY

+SVGA :1024 x 768 x 256 mau

Với ảnh màu, có nhiều cách tổ hợp màu khác nhau Theo lý thuyết màu

do Thomas đưa ra từ năm 1802, mọi màu đều có thể tổ hợp từ 3 màu cơ bản:

RED (đỏ), GREEN (luc), BLUE (lo)

Thiết bị ra ảnh có thể là máy in trắng đen, máy in màu hay máy vẽ (ploter) Máy vẽ cũng có nhiều loại: loại dùng bút, loại phun mực '

Các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 2 quá trình:

+Cảm biến : Biến đổi năng lượng quang học (ánh sáng) thành năng lượng điện

+Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh điện

2.4.2 Biểu diễn màu

Ánh sáng màu là tổ hợp của ánh sáng đơn sắc (monochrome) Mắt người chỉ có thể cảm nhận được vài chục màu, song lại có thể phân biệt được tới hàng

ngàn màu Có 3 thuộc tính chủ yếu trong cầm nhận màu:

_Brightness : sắc màu, còn gọi là độ chói

Hue : sắc lượng Còn gọi là sắc thái màu

_Saturation : độ bão hòa

Với nguồn sáng đơn sắc, độ hue tương ứng với bước sóng À Độ bão hòa thay

đổi nhanh nếu ta thêm lượng ánh sáng trắng

Với một điểm W* cố định, các kí hiệu GR,B chỉ vị trí tương đối của các phổ màu đỏ, lục và lơ Do sự tán sắc ánh sáng (ứng với khai triển Fourier) mà ta nhìn

rõ màu Theo Maxwell, trong võng mạc mắt có 3 loại tế bào hình nón

SV: NGUYỄN ĐỨC HẢI MINH - NGUYỄN DIÊN HY -11-

+Một màu bất kỳ sẽ là một điểm trên vòng tròn

+Nếu màu đen và màu trắng là như nhau

thì đường tròn là lớn nhất

và R là điểm bão hòa

+S thay déi theo bán kính

+H thay đối theo góc 9

XỬ LÝ Ả

Chương 3:

THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH XỬ LÝ

HÌNH ẢNH

3.1 GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH :

Chương trình gồm các phần chính như sau : Giao diện chính gồm một picture box

để load ảnh cần scan Các button để thực hiện các tác vụ như scan hình, thực hiện

nội suy, tiền hành vi — tích phân Giao diện chính như sau :

ne cong men x:495

y: 270 Red: 256 Blue: 265

Green: 266

Nội suy _ hư nhe i-R.,241ee tt, AHÌnAtdecerrvrtrtlTTEMagicdy-vy2nMetiZD121 dpdy lecrrwerrt7g21-22261

f_ Nhập gi trị

Điểm tiếp theo | 9

5 ụ 7 “Control Button‘: Ba ecngeane ncn damm meee

Load hình Tích phá n để thị Sran hình 'Vi phấn đồ thị

Nội cuy Hiện khmng tọa độ Ị

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

——fLead hình ảnh vào chưchi g trình

Chọn khung nhập tọa độ quét Oise ae ed

Nhập tf 1é xich ba¡ trục tọa độ

Lưu ử lệ xích, trục tọa độ Xác định đường cong

Nội suy đường cong

Tích phân đường cong F

Vị phân đường cong E——

Hình 3.2 Giải thuật cho chương trình xử lý ảnh

SV: NGUYEN ĐỨC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY

-15-XỬ LY ANH - NOI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIA Y

CONG

Bất cứ chương trình nào cũng phải tuân theo một chuẩn nào đó Từ đó ta mới

có thể xây dựng chương trình theo chuẩn đã để ra Trong chương trình này, ta

tạm lấy phần mềm matlab làm chuẩn về khung hình cũng như giao điện để chèn

hình vào pictureBox.Tức là trục tọa độ là một hình vuông, trên đó có các thông

số về trục hoành và trục tung, trục hoành và trục tung có thể khác nhau về tỉ lệ

và đơn vị Góc tọa độ có thể không phải là nơi giao nhau giữa 2 đường thẳng vuông góc thường thấy

Đường cong được qui định 1 màu riêng biệt, không trùng với màu của trục và các thông số Trong trường hợp này, màu của đường cong là màu xanh lục Ta có

thể tham khảo ở hình 2

3.4 LOAD ANH VAO CHUONG TRINH :

+Giao dién picturebox minh hoa

84

06

những thao tác xử lý ảnh Độ rộng của picturebox 541 x 397 Tùy thuộc vào mặc

định của file hình ảnh được vẽ lại từ phần mềm MATLAB Có rất nhiều hình

~ + 24 A ` :

ảnh vẽ sẵn để ta có thể load vào picturebox

Nút LOAD PICTURE cho phép ta đưa hình ảnh vào pictureBox thông qua đoạn

Khi ta nhấn loadpicture, đường dẫn được cài sẵn cho lần đầu tiên, ta chỉ việc

chọn file hình để gắn vào pictureBox

3.5 NHAN DANG TRUC Bất kỳ một đường cong nào muốn vẽ được cân phải có một hệ trục tọa độ

đi theo, nếu 2 hình giống nhau nhưng ở 2 trục tọa độ khác nhau thì đó là 2 biên

dạng độc lập Điều này rất quan trọng trong việc tìm ra phương trình thông qua

các phương pháp nội suy trong chương kế Vì thế việc đầu tiên ta phải làm là

nhận dạng trục tung và trục hoành, sau đó là phải định lại hệ trục theo đúng với

XỬ LY ANH - NOISUY - VI PHAN - TICH PHAN BUONG CONG CHO SAN TREN GIAY

Quét ma tran theo phuttng X Quế: ma tận theo phường Y

Số điểm Ảnh tại tọa độ 3 Số điểm ảnh tại tọa độ Y

i

XI lớn nhất 121 Y1 lớn nhất 1<¥2 <¥1

Tọa độ gốc tại vị i yi Toa độ gác tại vị Tọa độ gúc tại vị

Xaic dinh true tung Xác định lệ Xác định trục hoảnh lä Xác định lệ

lãsế điểm Ảnh lớn ] %2 - XI= Ì đơn vị số điểm ảnh lớn nhất Y2- Ylz l đen vị

Hình 3.4 Giải thuật cho việc xác định gốc tọa độ

3.5.2 Giải thuật cho việc xác định đường cong :

Gồm 2 phần chính là xác định màu sắc của đường cong (khác với màu của trục

tọa độ) và xác định đường cong, sau đó lưu giá trị các tọa độ của đường cong vào

một mắng lưu trữ :

SV: NGUYEN DUC HAI MINH -

{ Load hinh anh )

Xử lý và quét hình

Phân điểm ảnh ra 3 màu

ted, greea, blue

Mẫu sắc cửa điểm ảnh

có bằng màu sắc đường cong?

Hình 3.7 Giải thuật cho việc lưu giá trị xử lý vào mắng lưu trữ

Trong pictureBox của Visual Basic, như đã trình bày ở chương trên, hình

ảnh là tập hợp ma trận các pixel với độ phân giải rất nhỏ

Ví dụ ở trục hoành từ 0 -> 1 có rất nhiều pixel theo phương ngang

Ta cần qui định tỉ lệ tùng trục ứng với số pixel

Ta cần có 1 bảng thông số về trục và tỉ lệ tưng ứng với số pixel từng trục,

và thông số tọa độ của góc vuông để từ đó suy ra vi trí của góc tọa độ Với thao

tác nhấn chìm chuột trái và chọn ở một góc tư bất kỳ trên hình để cài đạt thông

số Như hình sau:

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIÊN HY - 20 -

Hình 3.8 Giao diện xác định gốc tọa độ và tỷ

Sau đó ta cài đặt thông số

lệ xích

ˆ a x nw ^“ aw ~“ + 4 A nw a

Sau khi cài đặt xong nhấn cancel, nhấn save nếu muốn save lại các thông số để lần sau không cân chọn và cài đặt lại

Nhấn nút scan để quét hình chọn đường cong

Trong chương trình viết sau khi quét xong thi đường cong sẽ thành màu xanh lá Vậy sau khi quét ta nhận được tập hợp các pixel tạo nên

mảng để chứa các pixel này

đường cong Cho một

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

Hình 3.8 Đường cong sau khi đã quét xong

Sau đây là đoạn code giúp ta chọn một góc tư bất kỳ để cài đặt thông số

Public Sub DrawRec(Xmin, Xmax, Ymin, Ymax, Pic As PictureBox)

Pic.Line (Xmin, Ymin)-(Xmin, Ymax), vbRed

Pic.Line (Xmin, Ymin)-(Xmax, Ymin), vbRed

Pic.Line (Xmin, Ymax)-(Xmax, Ymax), vbRed

Pic.Line (Xmax, Ymin)-(Xmax, Ymax), vbRed

IblY.Caption = "y: " & y

If Rec = True Then

Picture] Refresh

Call DrawRec(Tx, x, Ty, y, Picture)

End If

UnRGB Picture1 Point(x, y), R2, G2, B2

IblRed.Caption = "Red: " & R2 'picRes.Point(X, Y)

IblGreen.Caption = "Green: " & G2

IbIBlue.Caption = "Blue: " & B2

End Sub

Sau khi tạo bảng thông số bao gồm 8 text box và các text, 2 frame

Như hình bên, ta cần làm sao để xử lý được bao nhiêu pixel ở trục tung ứng với tỉ

lệ là bao nhiêu Và số pixel ở trục hoành ứng với tỉ lệ trục hoành Ngoài ra, trong bắng thông số ta còn phải tìm được tọa độ ngay của góc mà ta chọn đệ

quét Từ đó suy ra góc tọa độ trục đang nằm ở đâu

XU LY ANH - NOI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIẤY

"156i 66

-Toa do goc quet: A2022 une

Hinh 3.9 Giao diện nhập thông số trục tọa độ

Sau đây là đoạn code giúp xử lý các vấn để nêu trên

Private Sub Picturel_MouseUp(Button As Integer, Shift As Integer, x As Single,

XU LY ANH - NOI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TRÊN GIẤY

“khai báo và khởi động các biến = 0

“quét theo phương dọc

For m = Tx To x

Forn=Ty Toy

UnRGB GetPixel(Picturel.hdc, m, n), r1, g1, b1

If rl < 20 And b1 < 20 And g1 < 20 Then ' giúp ta chọn màu đen, nếu

viết “Jƒ rl < 0 And b1 < 0 And g1 < 0 “thì khi quét qua nó sẽ chọn thiếu điểm, nên

ta phải tăng lên 20

L=L+1

' Picture1.PSet (m, n), RGB(255, 0, 0)

End If

'giải thích: nếu các pixel trong khung được chon là màu đen thì tăng biến L lên ]

đơn vị (L = 0 ngoài vòng lặp), chiều quét của ta là quét theo hàng trước, từ trái sang phải."

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHAN - TICH PHAN DUONG CONG CHO SAN TREN GIẤY

XU LY ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SAN TRÊN GIẤY

TLxich.x = Abs(Goctam.x - Xngan)

TLxich.y = Abs(Goctam.y - Yngan)

frmThso.Show vbModal

End Sub

-3,6 NHAN DANG HINH (DUONG CONG)

Việc nhận dạng hình đơn giản hơn vì ta qui định màu của hình, chỉ cần

nhận được màu của đường cong, sau đó là giữ lại những pixel màu trong một

mảng Sau đây là thủ tục để nhận dạng đường cong:

Private Sub Commandl_ ClickQ

MsgBox Gocx & " " & Gocy

For x = 0 To Picture] ScaleWidth

For y = 0 To Picture1.ScaleHeight

UnRGB GetPixel(Picture1 hdc, x, y), tl, gl, bl

If rl <50 And b1 > 50 And g1 <50 And b1 < 200 Then

Picture1.PSet (x, y), RGB(0, 255, 0)

mang2(x, y) = "biendang"

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VỊ PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

3.7 KIEM TRA SO LIEU XỬ LÝ ẢNH CÓ ĐƯỢC

Sau khi đã xử lý đổ thị, số liệu ta có được là tọa độ (x,y) của các điểm trên đổ thị Tuy nhiên, cần chắc chắn rằng các số liệu xử lý là chính xác thì việc nội suy

hay các công việc mở rộng sau này (do sử dụng các số liệu này) mới chính xác

được

Có nhiều cách để kiểm tra, nhưng phương pháp kiểm tra được sử dụng là phương pháp nội suy (vì yêu cầu đổ án)

-_ Kiểm tra bằng cách sử dụng các số liệu này để nội suy thành một đa thức

y=f(x) (phương pháp nội suy Lagrange), sau d6 vẽ lại đổ thị của y=f(x) và đối

chiếu với đổ thị mẫu ban đầu Tuy nhiên, cách kiểm tra này không được chính xác lắm vì bắn thân phép nội suy này có bậc rất lớn nếu như khối lượng số liệu

chúng ta có lớn

- Một phương pháp khác là xử dụng phương pháp nội suy spline, phương pháp

này đơn giản hơn phương pháp Lagrange vì chỉ đơn giản là phép ghép nối trơn

giừa các điểm số liệu (nếu khối lượng số liệu lớn thì phương pháp ghép trơn đơn

giản là các đoạn thẳng giữa các cặp điểm sô liéu - linear interpolation, va néu khối lượng số liệu ta vừa hoặc ít thì các đoạn nối giữa các cặp điểm là các đường cong bậc ba - cubic spline)

Dưới đây là một chương trình nội suy spline bậc ba viết bằng VBA (Visual Basic

for Application) Với chương trình này, ta có thể kiểm tra số liệu có được từ phép

xử lý ảnh đúng hay sai bằng cách nhập số liệu có được vào các cột x¡, y¡ (know

point) Khi đó, bên khung đồ thị sé cho ta dé thị nội suy từ các điểm đó

SV: NGUYEN DUC HAI MINH - NGUYEN DIEN HY - 28 -

È34704661 03858M) i

GA2SG4BIT GƯƠNG : Ÿ1Ê9dA47 0 A%E9

0535861289 0 5450409 aS8rged2a? 0988101

8817488809 0.638778 ĐEN 06H2E

17241948 TRIB Ả ĐINH 1762108 i \

805042 08091807 ` 04G14H11! tBHTR 08 pee fet 647468) t8@t6Ó4 / 4

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VI PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

Chương 4:

SU DUNG PHAN MEM MATLAB

xAY DUNG DUONG CONG MAU

4.1 GIOI THIEU MATLAB:

4.1.1 Giới thiệu sơ lược về Matlab :

Matlab - phần mềm nổi tiếng của Cty MathWorks, là ngôn ngữ hiệu năng cao

cho tính toán kỹ thuật Nó tích hợp tính toán, hiển thị và lập trình trong mội

trường dễ sử dụng Các ứng dụng tiêu biểu của Matlab bao gồm :

- Hỗ trợ toán học và tính toán

- — Phat triển thuậttoán

- Mô hình, mô phống

- Phân tích, khảo sát và hiển thị số liệu

- — Để họa khoa học và kỹ thuật

- Phát triển ứng dụng với các giao diện đổ họa

Tên của phần mềm Matlab bắt nguồn từ thuật ngữ “Matrix Laboratory” Đầu tiên nó được viết bằng FORTRAN để cung cấp truy nhập dễ dàng tới phần mềm ma trận được phát triển bởi các dự án LINPACK và EISPACK Sau đó, nó được viết bằng ngôn ngữ C cơ sở các thư viện nêu trên và phát triển thêm nhiều

lĩnh vực của tính toán khoa học và các ứng dụng kỹ thuật

Ngoài MaUab cơ bản với các khả năng rất phong phú, phần mềm Matlab

còn được trang bị thêm các ToolBox - các gói chương trình ( Thư viện ) cho các

lĩnh vực ứng dụng rất đa dạng như xử lý tín hiệu, nhận dạng hệ thống, xử lý ảnh,

mạng nơ ron, logic mờ, tài chính, tối ưu hóa, phương trình đạo hàm riêng, sinh tin

XỬ LÝ ẢNH - NỘI SUY - VỊ PHÂN - TÍCH PHÂN ĐƯỜNG CONG CHO SẴN TRÊN GIẤY

học Đây là các tập hợp mã nguồn viết bằng chính Matlab dựa theo các thuật

toán mới, hữu hiệu mà người dùng có thể chỉnh sửa hoặc bổ sung thêm các hàm

mới,

Matlab được thiết kế để giải các bài toán bằng số chứ không nhằm mục đích

chính là tính toán ký hiệu như Mathematica và Maple Tuy nhiên, trong Matlab

cũng có thể tính toán ký hiệu được nhờ các hàm trong Sybolic Math ToolBox

4.1.2 Một số đặc trưng chính của Matlab :

- —_ Matlab là ngôn ngữ thông dịch, vì thế nó có thể làm việc ở hai chế độ :

tương tác và lập trình Trong chế độ tương tác, Matlab chỉ thực hiện từng lệnh

được gõ trong cửa số lệnh sau dấu nhắc lệnh và kết quả tính toán được hiển thị

ngay trong cửa số này, còn đồ thị được hiện trong một cửa sổ khác Lệnh tương

tác có thể đơn giản, thí dụ tính sin (1.5) hoặc vé fplot(‘sin (1/x),[0.01,0.1]’), c6

thể là cấu trúc điều kiện, thí dụ

1Í x<0;y<0;

else; y= 1;

end

hoặc các câu trúc lặp xác định và không xác định Trong chế độ lập trình, một

tập lệnh được soạn thảo và ghi thành một file với đuôi m (m-file) Các hàm

cũng được tổ chức thành các m-file Một chương trình có thể gồm nhiều m-file

Để chạy chương trình chỉ cần gõ tên m-file chính trong cửa số lệnh rỗi Enter

- Các hàm trong Matlab cơ bản (không kể các thư viện chuyên dụng được

gọi là các ToolBox) được chia làm 2 loại: hàm trong và hàm ngoài Các hàm

trong là các hàm được cài đặt sẵn (built-ins) tức là tôn tại dưới dạng mã nhị phân

nên ta không thể xem được mã nguồn của chúng, thí dụ các ham sin, cos, sqrt,

log, clear, clc, Đây là các hàm hay được sử dụng hoặc các hàm đòi hỏi nhiều

thời gian xử lý Các hàm ngoài là các hàm tổn tại dưới dạng mã nguồn mở mà

người dùng có thể tham khảo hoặc chỉnh sửa, bổ xung khi cần thiết, thí dụ log,

ode23, fzero

- Phần tử dữ liệu chính của Matlab là các ma trận (mảng) mà kích thước của

chúng không cần khai báo trước như trong các ngông ngữ lập trình khác Tuy

“mm —_ Ẽ 77

SV: NGUYỄN ĐỨC HÃI MINH - NGUYỄN DIÊN HY 31-