Trêng ®¹i häc thuû lîi 1 Đại Học Kinh Tế Quốc Dân Bộ môn Công Nghệ Thông Tin Bộ giáo dục và đào tạo Trường đại học Kinh Tế Quốc Dân Bộ môn Công nghệ thông tin BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN XỬ LÝ ẢNH[.]
Trang 2CHƯƠNG I 4
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ 4
1 Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh 4
2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 5
2.1 Các khái niệm 5
2.2 Biểu diễn ảnh 7
2.3 Tăng cường khôi phục ảnh 8
2.4 Biến đổi ảnh 9
2.5 Phân tích ảnh 9
2.6 Nhận đạng ảnh 9
2.7 Nén ảnh 10
3 Xử lý màu 10
3.1 Chỉ dẫn 10
3.2 Cơ sở của màu sắc 10
3.3 Ảnh màu 16
3.4 Tính sơ đồ màu cho các hệ thống màu 15 bit và 8 bit 17
CHƯƠNG II 18
THU NHẬN VÀ SỐ HÓA ẢNH 18
I Hệ thống thu nhận và số hóa ảnh 18
II Lấy mẫu và lượng tử hóa 20
1 Quét ảnh (Image scanning) 20
2 Lượng hoá ảnh (Image Quantization) 22
III Các định dạng cơ bản trong xử lý ảnh 26
1 Định dạng ảnh IMG 26
2 Định dạng ảnh PCX 27
3 Định dạng ảnh TIFF 28
4 Định dạng ảnh GIF(Graphics Interchanger Format) 30
Lời mở đầu
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 3Khoảng hơn mười năm trở lại đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liên quan đã có
sự tiến bộ vượt bậc về tốc độ tính toán, dung lượng chứa, khả năng xử lý v.v và giá
cả đã giảm đến mức máy tính và các thiết bị liên quan đến xử lý ảnh đã không còn làthiết bị chuyên dụng nữa Khái niệm ảnh số đã trở nên thông dụng với hầu hết mọingười trong xã hội và việc thu nhận ảnh số bằng các thiết bị cá nhân hay chuyên dụngcùng với việc đưa vào máy tính xử lý đã trở nên đơn giản
Trong hoàn cảnh đó, xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và đã trở thànhmôn học chuyên ngành của sinh viên ngành công nghệ thông tin trong nhiều trườngđại học trên cả nước Vì vậy, các vấn đề liên quan như : tạo ảnh, biểu diễn ảnh, thunhận ảnh càng cần được chú ý hơn
Xét thấy những yếu tố trên thật thực tế nhóm đề tài xin được nghiên cứu về vấn đề
trong xử lý ảnh số với đề tài cụ thể nhóm sẽ nghiên cứu đó là “ Nghiên cứu các vấn
đề về tạo ảnh, biểu diễn ảnh, thu nhận và số hoá ảnh trong xử lý ảnh số“
Nội dung của bài nghiên cứu khá hấp dẫn.Sẽ được chia thành các phần sau đây :
Phần 1 : tổng quan về xử lý ảnh số
Phần 2 : Tạo ảnh-Biểu điễn ảnh-Thu nhận và số hóa ảnh số
Nhóm đề tài hy vọng bài tiểu luận sẽ là tài liệu hữu ích cho mọi người.Và mong rằng
sẽ có ứng dụng tốt trong thực tế Mặc dù đã có rất nhiều cố gắng nhưng khó có thểtránh khỏi những hạn chế và thiếu sót Nhóm đề tài chúng em rất mong có thể nhậnđược những ý kiến đóng góp của thầy, những trao đổi quý báu của thầy để đề tài củachúng em được hoàn thiện hơn
Nhóm em xin chân thành cám ơn thầy!
CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 4Trước hết là quá trình thu nhận ảnh ảnh có thể thu nhận qua camera, cũng có thể thunhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh được quét trên scanner Tiếp
theo là quá trình số hoá (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tơng tự sang tín hiệu rời rạc
(lấy mẫu) và số hoá bằng lợng hoá, trớc khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tíchhay lu trữ lại
Qúa trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trớc hết là công việctăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do những nguyên nhân khác nhau: có thể
do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suybiến Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tínhchính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc- trạng thái trớc khiảnh bị biến dạng Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhận biên, phân vùngảnh, trích chọn các đặc tính, v.v
Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp haycác quyết định khác
Dưới đây là mô tả các bước xử lý ảnh:
Trang 5Bao gồm nhiều công đoạn nhỏ như tăng cường cải thiện ảnh, để nâng cao chất lượngảnh, phát hiện biên, phân vùng, khôi phục ảnh Nâng cao chất lượng ảnh bằng cách sửdụng các bộ lọc nhiễu làm ảnh được rõ nét hơn
d Giai đoạn nhận dạng ảnh
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Qua trình này thường thu được bằng cách sosánh với mẫu chuẩn đã được thu từ trước Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau vềảnh Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hailoại nhận nảh cơ bản sau:
- nhận dạng theo tham số
- nhận dạng theo cấu trúc
Một số đối tượng nhận đang được phát triển khá phổ biến hiện nay trong khoa học vàcông nghệ là: nhận dạng kí tự (chữ viết, chữ viết tay, chữ kí, chữ kí điện tử), nhậndạng văn bản (text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng người
2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
Như đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy được một cách khái quát cácvấn đề chính trong xử lý ảnh Để hiểu chi tiết hơn, trước tiên ta xem xét hai khái niệm(thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh đó là Pixel (phần tử ảnh) và grey level (mứcxám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính
2.1 Các khái niệm
a Phần tử ảnh
- Ảnh trong tự nhiên là những tín hiệu liên tục về không gian và giá trị độ sáng Để cóthể lưu trữ và biểu diễn ảnh bằng máy tính, con người phải tiến hành biến đổi các tínhiệu liên tục đó thành một số hữu hạn các tín hiệu rời rạc thông quá quá trình lượng tửhóa và lấy mẫu thành phần giá trị độ sáng
Một phần tử ảnh (Picture Element) là một giá trị biểu diễn cho mức xám hay cường độảnh tại một vị trí sau khi đã biến đổi ảnh thành một số hữu hạn các tín hiệu rời rạc
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 6c Ảnh
Là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau Ảnh thường được biểu diễn bằng một
ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh
Ảnh nhị phân (đen trắng): là ảnh có giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễnbằng 1 bit (giá trị 0 hoặc 1)
Ví dụ về biểu diễn ảnh nhị phân:
có thể được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ lệ khác nhau
Ví dụ về biểu diễn ảnh màu:
Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED:
Trang 7Một số mô hình thường đửợc dùng trong biểu diễn ảnh: Mô hình toán, mô hình thống
kê Trong mô hình toán, ảnh hai chiều đửợc biểu diễn nhờ các hàm hai biến trực giao
gọi là các hàm cơ sở Các biến đổi này sẽ trình bày kỹ trong chương 3 Với mô hình
thống kê, một ảnh được coi như một phần tử của một tập hợp đặc trưng bởi các đạilửợng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phửơng sai, moment
a Mô hình Raster
Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh được biểu
diễn dưới dạng ma trận các điểm (điểm ảnh) Thường thu nhận qua các
thiết bị như camera, scanner Tuỳ theo yêu cầu thực thế mà mỗi điểm ảnh
được biểu diễn qua 1 hay nhiều bít
Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn Ngày nay công nghệ
phần cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh Raster phù hợp với tốc độ
nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và đầu ra Một thuận lợi cho việc
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 8hiển thị trong môi trường Windows là Microsoft đưa ra khuôn dạng ảnh
DIB (Device Independent Bitmap) làm trung gian
Một trong những hướng nghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này
là kỹ thuật nén ảnh các kỹ thuật nén ảnh lại chia ra theo 2 khuynh hướng là
nén bảo toàn và không bảo toàn thông tin nén bảo toàn có khả năng phục
hồi hoàn toàn dữ liệu ban đầu còn nếu không bảo toàn chỉ có khả năng
phục hồi độ sai số cho phép nào đó Theo cách tiếp cận này người ta đã đề
ra nhiều quy cách khác nhau như BMP, TIF, GIF, PCX…
Hiện nay trên thế giới có trên 50 khuôn dạng ảnh thông dụng bao gồm
cả trong đó các kỹ thuật nén có khả năng phục hồi dữ liệu 100% và nén có
khả năng phục hồi với độ sai số nhận được
b Mô hình Vecto
Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ dễ dàng
cho hiển thị và in ấn còn đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn sao chép di
chuyển tìm kiếm… Theo những yêu cầu này kỹ thuật biểu diễn vector tỏ ra
ưu việt hơn
Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của
điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu
nhận trực tiếp từ các thiết bị số hoá như Digital hoặc được chuyển đổi từ
ảnh Raster thông qua các chương trình số hoá
Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh
và chất lượng cho cả đầu vào và ra nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster
Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn vectơ đều tập trung từ chuyển
đổi từ ảnh Raster
Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh
2.3 Tăng cường khôi phục ảnh
Tăng cường ảnh là bớc quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Nó gồm một loạt các kỹthuậy như: lọc độ tcác kỹ thuậy như: lọc độ tơng phản, khử nhiễu, nổi màu, v v
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 92.4 Biến đổi ảnh
Thuật ngữ biến đổi ảnh (Image Transform) thờng dùng để nói tới một lớp các ma trậnđơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh Cũng nh các tín hiệu một chiều đợc biểudiễn bởi một chuỗi các hàm cơ sở, ảnh cũng có thể đợc biểu diễn bởi một chuỗi rời rạc
các ma trận cơ sở gọi là ảnh cơ sở Phơng trình ảnh cơ sở có dạng:
A*k,l = ak al*T, với ak là cột thứ k của ma trận A A là ma trận đơn vị Có nghĩa là AA*T = I Các A*k,l định nghĩa ở trên với k,l = 0,1, , N-1 là ảnh cơ sở Có nhiều loạibiến đổi được dùng nh :
- Biến đổi Fourier, Sin, Cosin, Hadamard,
- Tích Kronecker (*)
- Biến đổi KL (Karhumen Loeve): biến đổi này có nguồn gốc từ khai triển củacác quá trình ngẫu nhiên gọi là phơng pháp trích chọn các thành phần chính
Do phải xử lý nhiều thông tin, các phép toán nhân và cộng trong khai triển là khá lớn
Do vậy, các biến đổi trên nhằm làm giảm thứ nguyên của ảnh để việc xử lý ảnh đợchiệu quả hơn
2.5 Phân tích ảnh
Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của một ảnh để đa ramột mô tả đầy đủ về ảnh Các kỹ thuật được sử dụng ở đây nhằm mục đích xác địnhbiên của ảnh Có nhiều kỹ thuật khác nhau như lọc vi phân hay dò theo quy hoạchđộng Vấn đề xác định biên cùng các kỹ thuật liên quan sẽ được trình bày trong chơng5
Người ta cũng dùng các kỹ thuật để phân vùng ảnh Từ ảnh thu được, ngời ta tiến hành
kỹ thuật tách (split) hay hợp (fusion) dựa theo các tiêu chuẩn đánh giá nh: màu sắc,cường độ, v v Các phương pháp đợc biết đến như Quad-Tree, mảnh hoá biên, nhịphân hoá đường biên Cuối cùng, phải kể đến cac kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc
2.6 Nhận đạng ảnh
Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc
tả nó Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính chủ yếucủa đối tợng Có hai kiểu mô tả đối tượng:
- Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số)
- Mô tả theo cấu trúc ( nhận dạng theo cấu trúc)
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 100
Trên thực tế, người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đốitượng khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ códấu)
Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu,tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính
Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ,v ,v ) phục vụ cho nhiều lĩnh vực
Ngoài 2 kỹ thuật nhận dạng trên, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng mới dựa vào kỹthuật mạng nơ ron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan
2.7 Nén ảnh
Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền đi trên mạng Như
đã nói ở trên, lượng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn Trong phần 1.1chúng ta đã thấy một ảnh đen trắng cỡ 512 x 512 với 256 mức xám chiếm 256K bytes
Do đó làm giảm lượng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần thiết Nhiềuphương pháp nén dữ liệu đã được nghiên cứu và áp dụng cho loại dữ liệu đặc biệt này
3 Xử lý màu
3.1 Chỉ dẫn
Cần nhấn mạnh rằng trong các chương trước chúng ta xử lý trực tiếp ảnh đen trắng(ảnh có mức xám) Bây giờ chúng ta sẽ quan tâm đến xử lý các ảnh màu Bây giờ,chúng ta sẽ bắt đầu xem xét các cơ sở của màu sắc, sau đó chúng ta đề cập đến các kỹthuật áp dụng trong xử lý ảnh màu Chúng tôi sẽ đề cập đến bộ lọc 2-D cho ảnh màu,
và trình bày trình tự xử lý ảnh màu dựa trên trình tự xử lý ảnh đen trắng Chúng tôicũng sẽ phát triển một kỹ thuật lọc ảnh màu có lựa chọn Điều này cho phép chúng tađiều chỉnh được một sắc màu riêng biệt (tint), ví dụ như tăng sắc màu này lên màkhông làm thay đổi các sắc màu còn lại trên ảnh
3.2 Cơ sở của màu sắc
Ánh sáng là một dạng của năng lượng sóng điện từ có bước sóng vào khoảng từ
400 m (millimicron) cho ánh sáng tím và vào khoảng 700 m cho ánh sáng đỏ (hình11.1) Tất cả các bước sóng này được cảm nhận bởi mắt người như là một sắc màu.Tất cả các sắc màu này nằm trong ánh sáng trắng của mặt trời, với năng lượng nằmtrong khoảng từ hồng ngoại đến cực tím Màu sắc của một vật thể là một hàm của cácbước sóng không bị hấp thụ phản chiếu từ vật thể Đó là lý do tại sao mà một vật thể
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 111
1 1 1 1 1 1
Tia nhìn thấy UV Tia vũ trụ Tia
có các màu sắc khác nhau phụ thuộc vào ánh sáng mà nó được quan sát Một vật thểkhi quan sát dưới ánh sáng mặt trời sẽ có màu khác khi nó được quan sát dưới ánhsáng đèn điện
Phần lớn kiến thức cơ sở cho hiểu biết của chúng ta về màu sắc dựa trên tìm tòi của
Isaac Newton và học thuyết quang học của ông Newton kết luận rằng cảm giác của
chúng ta về màu sắc là do tác động sự phản xạ có chọn lọc về bước sóng các tia sángtới Ông ta cho rằng màu sắc vật thể có nguyên nhân bắt nguồn từ phản xạ bước sóngchọn lọc của truyền đạt các tia sáng xuất phát từ vật thể Newton đã trình bày một hỗnhợp của hai màu có phổ liên tiếp cho ta một màu phổ trung gian, nhưng hỗn hợp củahai màu có phổ xa nhau đỏ và lam cho ta màu đỏ tía, một màu không phổ Ông ta cũnggiới thiệu một loạt màu mà khi tổng hợp với nhau cho màu trắng Ông gọi các màunày là các màu chính, bao gồm bảy màu: đỏ, da cam, vàng, lục, lam, chàm, tím, vàđược dùng để tính các màu có bước sóng khác nhau
Thực tế, cuối cùng người ta đã khám phá ra rằng bất kỳ màu nào cũng được tạo ra bởimột tỷ lệ thích hợp của ba màu có phổ riêng biệt, mà bất kỳ màu nào trong số ba màunày cũng không thể tạo ra bằng tổng hợp của hai màu còn lại Ba màu này gọi là bamàu riêng (màu chính), được kết hợp với nhau khi tổng hợp ánh sáng màu, được tách
ra khi phân tích thành các màu thành phần, như giới thiệu trong hình 11.2 Trong hình11.2a, hệ thống tổng hợp ánh sáng được giới thiệu với các màu riêng hay dùng nhất:
đỏ, lục, lam Cộng màu đỏ và màu lục kết quả cho ta màu vàng Cộng ba màu đỏ, lục,lam theo tỷ lệ thích hợp cho ta màu trắng Hai màu được bổ sung, khi trộn với tỷ lệthích hợp, cho màu trắng Màu đỏ tươi, ví dụ, khi trộn với tỷ lệ bù thêm vào của màulục, cho ta màu trắng, như giới thiệu trong tam giác màu ở hình 11.2a Vì vậy, màu đỏtươi là màu bù của màu lục Các phân tích riêng cho các màu nhuộm thành phần làphần bù của các màu tổng hợp của ánh sáng (hình 11.2b) Các màu riêng phân tích khitrộn tỷ lệ cho kết quả là màu đen Hầu hết các màu đều dựa trên hai tam giác giới thiệutrong hình 11.2
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 122
Vàng
Lục (b)
Đỏ tươi (a)
Hình 1.3.1Dải sóng của các ánh sáng nhìn thấy được.
Hình 1.3.2 Tổng hợp màu theo phương pháp cộng và trừ.
Để xác định một ánh sáng màu thì các yếu tố sau đây cần đề cập đến :
Độ sáng hay chói Nó là tổng hợp của ánh sáng nhận được bởi mắt không kể tới
màu sắc Nó nằm trong khoảng từ lờ mờ tối đến rất sáng hoặc chói mắt
Sắc màu Chính là màu có phổ trội hơn trong ánh sáng.
Bão hoà màu Nó tạo ra độ tinh khiết phổ của màu trong ánh sáng Cho một hỗn
hợp của màu và đen trắng, độ bão hoà màu được tăng thêm bởi tăng của tổng các sắcmàu
Những tính chất này có thể mô tả bằng sơ đồ như trong hình 11.3
Có tám tính chất cơ bản quyết định hỗn hợp của ba màu:
1 Một điểm màu tổng hợp thì độc lập đối với độ sáng trên một phạm vi rộng
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 132 Độ sáng của một hỗn hợp các màu là tổng của các độ sáng riêng lẻ.
3 Bất kỳ một màu nào cũng được tạo ra bởi một hỗn hợp không nhiều hơn bamàu thành phần
4 Các màu thành phần không thể nhận ra được bằng mắt
5 Một điểm màu có thể biểu diễn dưới dạng biểu thức
7 Các màu kết hợp tuân theo luật trừ
8 Các màu kết hợp tuân theo luật bắc cầu Nếu C1 kết hợp C2 và C2 kết hợp C3thì C1 kết hợp với C3
Hình 11.3 Thuộc tính của màu.
3.2.1 Nhận biết màu sắc
Mắt người có hai bộ phận cảm nhận ảnh: tế bào nón và tế bào gậy Chúng nằm trên màng trong cùng của mắt, gọi là võng mạc, và chúng cảm nhận vật thể qua ảnh của vật
thể đó trên võng mạc Trong toàn bộ mắt thì các tế bào nón có vào khoảng sáu đến bảy
triệu Chúng nằm tập trung ở vị trí trung tâm của võng mạc gọi là hố võng mạc, và có
độ nhạy cảm cao đối với màu sắc Con người sở dĩ có thể phân biệt được các chi tiết là
vì các tế bào nón này được nối với các dây thần kinh ở phía cuối ảnh thu được từ các
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 144
tế bào nón này gọi là các hình ảnh độ sáng Số tế bào gậy thì rất lớn, vào khoảng từ 75
cho đến 100 triệu và chúng được phân bố đều khắp bề mặt võng mạc Sự phân bố rộngcùng với thực tế là tế bào gậy đều được nối một dây thần kinh riêng tạo ra kết quả là
sự tổng hợp các chi tiết bởi bộ phận cảm nhận này Tế bào gậy cung cấp cho ta mộthình ảnh toàn bộ của vật thể không bao gồm các chi tiết về màu sắc và độ sáng Trongánh sáng mờ thì chỉ có tế bào gậy bị kích thích và vật thể hiện lên như một ảnh không
có màu sắc Đặc tính này gọi là khả năng thích ứng nhìn tối.
Lý do mà con người có thể phân biệt được màu sắc thì hiện nay vẫn chưa được làm rõràng Một giả thiết là mắt con người có ba loại tế bào nón, mỗi loại cho cảm ứng vớimột loại màu sắc riêng là: đỏ, lục, lam Cảm nhận của các tế bào nón này được trải ratrên một dải tần số rộng Sau nhiều lần thử nghiệm, các màu riêng đã được chuẩn hoábởi ủy ban CIE (Commission International d'Eclairage) Các màu riêng theo tiêuchuẩn của CIE bao gồm: màu đỏ (700 nm), màu lục (546,1 nm), màu lam (435,8 nm).Mắt của con người cho một cảm nhận tốt nhất đối với các màu riêng này so với cácmàu còn lại Cảm nhận màu sắc phụ thuộc rất lớn vào độ sáng Màu sắc được cảmnhận tốt hơn khi độ sáng tăng lên Một ảnh tốt thực sự thì sẽ cho một cảm nhận caohơn về độ sáng so với các ảnh còn lại Trong hình 11.4 đưa ra đường cong cảm nhận
độ sáng của mắt người đối với các ánh sáng có bước sóng khác nhau với cùng mộtmức năng lượng Mắt người cảm nhận tốt nhất với màu lục (bước sóng vào khoảng
555 nm) Khả năng phân biệt sự chuyển dần màu sang các màu tương tự bị hạn chế.Chính vì hạn chế này của mắt người mà một số sản phẩm về màu được sản xuất trongthực tế vẫn thoả mãn yêu cầu, thậm chí người ta có thể cắt bớt một số trong phổ màuthực
3.2.2 Biểu thức màu
Các màu riêng RGB: đỏ (Red), lục (Green), lam (Blue) là các màu riêng vật lý được
dùng trong các thí nghiệm vật lý thực sự Các màu riêng này không phải là duy nhất
và ta có thể dùng các màu riêng khác để thay thế Vào năm 1938, CIE đã đưa ra một
tập các màu riêng không vật lý, ký hiệu là X, Y, Z Cải tiến chính trong tập màu này là
độ sáng được đưa ra trực tiếp như là một màu riêng (Y) Y sẽ cho ta mức xám từ ảnh
màu Các màu riêng này được rút ra từ các màu riêng vật lý theo biến đổi tuyến tínhcho bởi :
X = 2.7690R + 1.7518G + 1.1300B
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
Trang 155
Y = 1.0000R + 4.5907G + 0.0601B (11.1)
Z = 0.0000R + 0.0565G + 5.5943B
Hình 1.3.3 Sự cảm nhận cường độ sáng của mắt người.
Các biểu thức này là đúng cho bất kỳ màu nào Dựa trên các X, Y, Z sơ đồ màu CIE đã
được phát triển Sơ đồ này là một không gian biểu diễn cho tất cả các màu có phổ vàtổng hợp của chúng (Hình 11.5) Toạ độ màu rút ra từ
D = X + Y + Z
(11.2)
Đề tài môn : Xử lý ảnh số
z y
D
Z D
Y D
X