ĐỒ án xây DỰNG CHƯƠNG TRÌNH XEM ẢNH xử lý và tạo HIỆU ỨNG ẢNH TRÊN THIẾT bị cầm TAY sử DỤNG

Do đó em lựa chọn đề tài tốt nghiệp: Xây dựng chương trình xem ảnh, xử lý và tạo hiệu ứng ảnh trên thiết bị cầm tay sử dụng hệ điều hành Windows Mobile.. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trì

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOWS MOBILE

Giảng viên hướng dẫn: Lê Trí Thành Sinh viên thực hiện : Đồng Thanh Đông

Lớp : CNT45-ĐH

Hải Phòng, tháng 10 năm 2008

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 4

Phần I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KỸ THUẬT XỨ LÝ ẢNH 5

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 5

1.1 Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh 5

1.1.1 Thu nhận ảnh 5

1.1.2 Xử lí trước 6

1.1.3 Phân đoạn 6

1.1.4 Tách ra các đặc tính 6

1.1.5 Phân loại ảnh 7

1.2 Mô tả ảnh 7

1.2.1 Pixel (Picture Element) 7

1.2.2 Mức xám (Gray Level) 7

1.2.3 Ảnh số 7

1.2.4 Phân loại ảnh 8

1.3 Biểu diễn ảnh 10

1.3.1 Biểu diễn ảnh trong máy tính 10

1.3.2 Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh 12

2.1 Kỹ thuật tăng giảm độ sáng 13

2.2 Tăng giảm độ tương phản 15

2.3 Tách ngưỡng 16

2.4 Phép giãn ảnh đa cấp xám 16

2.4.1 Định nghĩa 16

2.4.2 Thuật toán 17

2.5 Phép co ảnh đa cấp xám 18

2.5.1 Định nghĩa 18

2.5.2 Thuật toán 18

2.6 Đóng, mở mức xám 19

2.7 Làm trơn theo kiểu Morphology 19

2.8 Các tác động ảnh xám cục bộ 19

2.8.1 Tác động nhân chập ở ảnh 19

2.8.2 Phương pháp lọc - làm nhẵn 19

2.8.3 Bộ lọc tuyến tính 20

2.8.4 Bộ lọc phi tuyến 21

2.9 Các phép biến đổi hình học 22

2.9.1 Phép dịch ảnh 22

2.9.2 Phóng to hoặc thu nhỏ ảnh 22

2.9.3 Phép quay ảnh 23

2.9.4 Các phép biến đổi hợp nhất 23

Chương 3 CÁC MÔ HÌNH MÀU 24

3.1 Học thuyết về mầu 24

3.2 Mô hình ba mầu 24

3.3 Các mô hình mầu vật lý 25

3.4 Mô hình mầu theo hướng thụ cảm 26

Phần II: PHƯƠNG PHÁP LẬP TRÌNH TRÊN THIẾT BỊ CẦM TAY SỬ DỤNG HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOWS MOBILE 28

Chương 1: TÌM HIỂU CHUNG 28

1.1 Tìm hiểu các công cụ trợ giúp thực hiện 29

1.1.1 Tìm hiểu chung về hệ điều hành Windows Mobile 29

1.1.2.Tìm hiểu Microsoft NET Compack FrameWork 31

1.1.3 Các các công hỗ trợ khác 32

1.1.4 Giả lập Windows Mobile 6 trên PC 32

2.1 Thiết lập môi trường phát triển ứng dụng 37

Phần III: CHƯƠNG TRÌNH 41

Chương 1: THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH 41

1.1 Kĩ thuật tổng quan 41

1.1.2 Nhân chập 41

1.1.3 Các công thức cơ bản trong xử lý ảnh màu 43

1.2 Thiết kế chương trình 45

1.3 Một số Forms trong chương trình 47

1.4 Mô tả chương trình và cách thức thực hiện 49

KẾT LUẬN 65

TÀI LIỆU THAM KHẢO……… 66

LỜI NÓI ĐẦU

Ngày nay thiết bị cầm tay đã trở thành vật dụng không thể thiếu với mỗi cá nhân Với sự phát triển của công nghệ thông tin các thiết bị cầm tay ngày càng trở nên nhỏ gọn và đa tính năng giống như một máy vi tính để bàn thực thụ Đó có thể là Pocket PC (Pocket Personal Computer), Palm hay Smart Phone, O2….Chúng thật sự có ích khi chúng ta công tác xa mà không thể mang hoặc không có máy vi tính cá nhân bên cạnh Với thiết bị cầm tay hiện nay ta hoàn toàn có thể thực hiện rất nhiều công việc ví dụ: soạn thảo văn bản, gửi nhận email, tính toán, học tập, thư giãn và giải trí…

Với sự đa dạng phong phú về chủng loại các thiết bị cầm tay cũng như sức mạnh và khả năng trợ giúp con người làm việc ngày càng được nâng cao, việc viết các phần mềm ứng dụng cho chúng đã trở nên cần thiết và phổ biến

Do đó em lựa chọn đề tài tốt nghiệp: Xây dựng chương trình xem ảnh, xử lý

và tạo hiệu ứng ảnh trên thiết bị cầm tay sử dụng hệ điều hành Windows Mobile

Trong thời gian thực hiện đồ án tốt nghiệp này em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Hàng Hải Việt Nam và đặc biệt thầy Lê Trí Thành cùng các bạn trong tập thể lớp CNT45-ĐH đã giúp đỡ em thực hiện đề tài này

Hải phòng tháng 10 năm 2008

Sinh viên: Đồng Thanh Đông

Phần I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KỸ THUẬT XỨ LÝ ẢNH

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH

Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này Hai nhiệm vụ

cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và

xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển

Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu tại nhiều quốc gia từ năm 1920 đến nay về xử lý ảnh đã góp phần thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực này lớn mạnh không ngừng

Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các mục đích khác nhau

1.1 Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh

Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một

hệ thống xử lý ảnh trong nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta hãy xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh

Thu nhận

ảnh

Tách các đặc tính Phân đoạn

1.1.1 Thu nhận ảnh

Ảnh có thể thu nhận qua camera Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device) Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng hay ảnh, tranh được quét trên scanner Sau đó được lưu trữ trong máy tính Gồm có 2 quá trình:

- Biến đổi năng lượng quang học sang năng lượng điện

- Biến đổi năng lượng điện sang các ma trận

1.1.2 Xử lí trước

Quá trình xử lí trước thực ra 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 nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc (trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng) Nhằm các mục đích phục vụ cho các bước tiếp theo

Những mục đích riêng biệt có thể đặt ra cho quá trình xử lý trước là:

+ Thực hiện điều chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục hậu quả của sự chiếu sáng không đồng đều

+ Giảm nhỏ thành phần nhiễu

+ Cải thiện độ tương phản của ảnh màu do khuôn màu không tốt

+ Hiệu chỉnh độ méo giá trị xám

+ Loại bỏ tính không đồng thể của ảnh gây nên từ tính không đồng bộ của lớp nhạy quang của hệ thống thu nhận ảnh

+ Chuẩn hóa độ lớn, dạng và màu

+ Điều chỉnh bộ lọc để khuyếch đại các tần số với những thông tin quan trọng được khuyếch đại và nén đi các tần số khác

1.1.3 Phân đoạn

Là quá trình phân chia các đối tượng cần khảo sát ra khỏi phần nội dung còn lại của ảnh, phân tách các đối tượng tiếp giáp nhau và phân tách những đối tượng riêng biệt thành những đối tượng con Một phương pháp phân đoạn ảnh là sử dụng một ngưỡng giá trị xám để phân tách ảnh thành đối tượng và nền (những điểm dưới ngưỡng xám thuộc về nền, ngược lại thuộc về đối tượng)

1.1.4 Tách ra các đặc tính

Dựa trên các thông tin thu nhận được qua quá trình phân đoạn, kết hợp với

tin cần thiết trong quá trình xử lý Nhờ các đặc tính có được từ ảnh ta có thể

phân loại các đối tượng khác nhau của ảnh

1.1.5 Phân loại ảnh

Thực hiện công việc sắp xếp một đối tượng vào một lớp đối tượng cho trước Để giải quyết bài toán này thì các đặc tính có ý nghĩa phải được lựa chọn Ta tìm thấy các đặc tính có ý nghĩa khi ta phân tích các mẫu được lựa chọn từ những đối tượng khác nhau

1.2 Mô tả ảnh

1.2.1 Pixel (Picture Element) : phần tử ảnh

Ảnh 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 tiến hành số hoá ảnh Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm

kề nhau Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà

ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh Mỗi Pixel bao gồm một cặp tọa độ

chỉ vị trí (x,y) và một mức xám nhất định Mật độ Pixel trên một ảnh số cho ta xác định được độ phân giải của ảnh Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng rõ nét và ngược lại Ví dụ một ảnh số có độ phân giải là 800 x 600 Pixel nghĩa là

có 800 điểm theo chiều ngang và 600 điểm theo chiều dọc

1.2.2 Mức xám (Gray Level)

Mức xám của điểm ảnh là kết quả sự biến đổi tương ứng một cường độ sáng của điểm ảnh đó với một giá trị số (kết quả của quá trình lượng hoá) Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật Vì 28

= 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức mỗi pixel sẽ được mã hoá bởi 8 bit

1.2.3 Ảnh số

Ảnh số là một tập hợp các điểm ảnh Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,m): n dòng và m cột Ta nói ảnh gồm n x m

pixels Người ta thường kí hiệu P(x,y) để chỉ một pixel Tùy theo loại ảnh mà một pixel có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit

P(x,y)| x=0 n, y=0 m

Sau đây là ví dụ về một ảnh xám Bức ảnh được tái hiện bởi 40000 mẫu sắp xếp trên mảng 2 chiều, 200 cột và 200 dòng Các mức xám của một Pixel nằm trong khoảng [0 255] Với 0 là màu đen, 255 là màu trắng các giá trị trung gian là màu xám

Hình 1: Ví dụ về ảnh xám

1.2.4 Phân loại ảnh

Ảnh số (Image Digital) được thể hiện trên máy tính dưới các dạng khác nhau tùy theo giá trị mức xám của từng điểm ảnh cũng như sự mã hóa các điểm ảnh Dựa vào sự khác nhau đó mà người ta phân ra thành 3 loại ảnh chủ

a) Ảnh nhị phân

Ảnh nhị phân chỉ bao gồm hai mức màu phân biệt: màu đen và màu trắng Mức xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1 (0 là màu đen và 1 là màu trắng) Với ảnh nhị phân, mỗi Pixel được mã hóa trên một bit Sau đây là một ví dụ về ảnh đen trắng với tập hợp 8 x 8 = 64 điểm ảnh

= 256, nên với 256 mức mỗi Pixel được mã hóa bởi 8 bit (1 byte) Ví dụ: Ảnh 512 x 512 cần ít nhất không gian lưu trữ là 512 x 512 Bytes hay 256 Kbytes

c) Ảnh màu

Thông tin con người thu nhận bằng hình ảnh đều bắt nguồn từ thị giác Mắt

người có thể phân biệt được rõ nét nhất 3 màu là: Đỏ (Red - R), lục (Green - G), lam (Blue - B)

Ảnh màu nói chung là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ (R), lục (G), lam (B)

và thường thu nhận trên các giải băng tần khác nhau Với ảnh màu cách biểu diễn cũng tương tự như ảnh đen trắng chỉ khác là mỗi Pixel ảnh gồm 3 thành phần màu P=[red,green,blue] Mỗi Pixel cần được biểu diễn bằng 3 bytes Mỗi màu cũng phân thành L cấp khác nhau (L thường là 256) Do vậy, để lưu

trữ ảnh màu, người ta có thể lưu trữ từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu lưu trữ như một ảnh đa cấp xám Do đó không gian nhớ dành cho một ảnh màu lớn gấp 3 lần một ảnh đa cấp xám cùng kích thước

1.3 Biểu diễn ảnh

1.3.1 Biểu diễn ảnh trong máy tinh

Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh

là pixel Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin như biểu diễn của một ảnh Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả lôgic hay định lượng các tính chất của hàm này Trong biểu diễn ảnh cần chú ý đến tính trung thực của ảnh hoặc các tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lượng ảnh hoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý

Ta cần xem xét ảnh sẽ được biểu diễn ra sao trong bộ nhớ máy tính Nếu lưu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu bản đồ ảnh, dung lượng sẽ khá lớn, tốn kém

mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng Thường người ta không biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnh như: biên ảnh (Boundary) hay các vùng ảnh (Region) Dưới đây giới thiệu một số phương pháp biểu diễn Thường người ta dùng:

- Biểu diễn mã loạt dài (Run - Length Code)

- Biểu diễn mã xích (Chaine Code)

- Biểu diễn mã tứ phân (Quad Tree Code)

- Ngoài ra cũng dùng mô hình thống kê

phương pháp này, mỗi mạch sẽ được biểu diễn bởi địa chỉ bắt đầu của mạch

và chiều dài mạch theo dạng: (<hàng,cột>, chiều dài)

b) Mã xích

Mã xích thường được dùng để biểu diễn biên của ảnh Thay vì lưu trữ toàn

bộ ảnh, người ta lưu trữ dãy các điểm ảnh như A, B, , M (hình 4) Theo

phương pháp này, 8 hướng của véctơ nối 2 điểm biên liên tục được mã hoá Khi đó ảnh được biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A cùng với chuỗi các từ mã Điều này được minh hoạ trong hình 3 dưới đây

Hình 4: Hướng các điểm biên và mã tương ứng

1.3.2 Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại phục vụ cho các

quá trình tiếp theo Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh tồn tại nhiều định dạng ảnh khác nhau

a) Mào đầu (Header): Là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thước,

độ phân giải, số bit dùng cho 1 Pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu…

b) Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã

đã được Header chỉ ra

c) Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi

là ảnh đen trắng Nếu có bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh

Chương 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH

Ta nhận thấy một ảnh màu thông thường là ảnh bao gồm ba màu chính Red – Green – Blue sẽ bao gồm 3 ảnh xám: Red, Green và Blue Như vậy để xử lý ảnh mầu ta phải xử lý trên 3 ảnh xám Red, Green, Blue của nó và kết hợp lại

sẽ có kết quả như mong muốn

2.1 Kỹ thuật tăng giảm độ sáng

Tăng cường độ sáng (Brightness) của một ảnh có thể được hiểu như sự phát sáng toàn bộ ảnh Hay nói một cách cụ thể đó là sự phát sáng toàn bộ của mọi Pixel trong ảnh đó

Đây là một kỹ thuật khá đơn giản: để tăng thêm độ sáng, tất cả các Pixel của ảnh cần được cộng thêm giá trị điều chỉnh vào mọi kênh màu RGB Tuy

kỹ thuật này đơn giản nhưng nó đem lại hiệu quả khá cao và rất hay được sử dụng trong lĩnh vực xử lý ảnh Nó giúp ích rất nhiều trong các ngành như y học, địa lý, quân sự, trong việc phân tích và nhận dạng

Ở đây điều chỉnh Brightness không chỉ được sử dụng để làm sáng lên những ảnh tối mà còn được sử dụng để làm tối đi các ảnh sáng Một ảnh sáng hoàn toàn đơn giản là tất cả các Pixel đều màu trắng trong khi một ảnh tối tất

cả các Pixel đều màu tối Sự khác nhau duy nhất trong làm tối một ảnh là trừ

đi giá trị điều chỉnh vào mỗi kênh màu R - G - B của ảnh

Đối với mỗi kênh màu, chúng chỉ nhận các giá trị [0 255] Chính vì thế khi tăng cường hay giảm độ sáng của một ảnh ta phải chú ý đến ngưỡng của các kênh Điều đó có nghĩa là với mỗi kênh màu của một Pixel nếu nhỏ hơn 0 thì

ta phải gán bằng 0 và nếu lớn hơn 255 thì ta phải gán bằng 255

Biểu thức cho kỹ thuật Brightness có dạng:

If (Brightness = True) Then // Tăng độ sáng

NewValue = OldValue + Adjustment;

Else NewValue = OldValue - Adjustment; // Giảm độ sáng

If (NewValue < ValueMin) Then NewValue = ValueMin;

If (NewValue > ValueMax) Then NewValue = ValueMax;

Để cho thuật giả này nhanh hơn, chúng ta phân ra hai mức làm sáng (Lightening) và làm tối (Darkening) Việc phân ra làm hai mức là có hai lý

do Thứ nhất là khi làm sáng ảnh thì không phải kiểm tra nếu giá trị màu dưới

0 và khi làm tối ảnh cũng không phải kiểm tra nếu giá trị màu trên 255 Lý do thứ hai quan trọng hơn Đó là một Byte chỉ giữ những giá trị giữa 0 và 255

Mà phạm vi điều chỉnh màu lại nằm trong [-255 255] Điều đó có nghĩa là nếu chúng ta không phân ra làm hai mức thì giá trị điều chỉnh màu phải là Int

và khi đó việc xử lý tốn thêm thời gian sau mỗi vòng lặp

Thuật toán trên có thể được cải tiến như sau:

If (Brightness = True) Then

NewValue = OldValue + Adjustment;

If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;

Else // Brightness=False

NewValue = OldValue - Adjustment;

If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;

Với biến điều chỉnh màu Adjustment được khai báo kiểu Byte

(a) (b) (c)

Hình 5: Ảnh gốc (a); ảnh đã giảm độ sáng (b); ảnh đã được

Sử dụng giải thuật này, ta có kết quả như trong hình 5 Ta nhận thấy rằng những điểm đã sáng trắng trong ảnh gốc không được làm sáng hơn và các điểm đã tối đen trong ảnh gốc cũng không được làm tối hơn

2.2 Tăng giảm độ tương phản

Độ tương phản (Contrast) thể hiện sự thay đổi cường độ sáng của đối tượng

so với nền, hay nói cách khác, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền

Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau Vì vậy ta có thể thay đổi độ tương phản của ảnh sao cho phù hợp

Việc làm tăng độ tương phản rất hữu ích khi tiến hành xử lý trước theo phương pháp phân ngưỡng Bằng việc làm tăng độ tương phản, sự khác nhau của giá trị nền và đối tượng, độ dốc của cạnh đối tượng được tăng lên Do đó sau khi làm tăng độ tương phản ta có thể tìm các giá trị màu thích hợp với một vùng sáng hơn

Trong một ảnh có độ tương phản cao, có thể xác định được các viền rõ ràng

và chi tiết khác nhau của ảnh đó được nổi bật Còn trong một ảnh có độ tương phản thấp, tất cả các màu đều gần như nhau gây khó khăn cho việc xác định các chi tiết của ảnh

Hình 6 mô tả việc tăng và giảm độ tương phản đối với ảnh gốc

(a) (b) (c)

Hình 6: (a) Ảnh gốc; (b) Ảnh đã giảm độ tương phản; (c) Ảnh đã

tăng độ tương phản

Biểu thức cho kỹ thuật Contrast có dạng:

g(x,y) = af(x,y) (3.3)

Trong đó a là hằng số nhân vào giá trị màu tại f(x,y) Độ sáng của ảnh tăng nếu a > 1, và giảm bớt nếu a < 1

Thuật toán được miêu tả như sau :

NewValue=OldValue/255; // Biến đổi đến một phần trăm

NewValue=NewValue - 0.5;

NewValue=NewValue*ContrastValue; //ContrastValue thuộc [-1,1] NewValue=NewValue + 0.5;

NewValue=NewValue*255;

If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;

If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;

Biểu thức Brightness và Contrast có thể được kết hợp lại để có được biểu thức sau:

+ Inew(x, y) = Max nếu I(x, y) >= λ

+ Inew(x, y) = Min nếu I(x, y) < λ

2.4 Phép giãn ảnh đa cấp xám

2.4.1 Định nghĩa

Với ảnh đa cấp xám IMxN, THxK là mẫu Gọi R là ảnh kết quả của của phép giãn ảnh I bởi mẫu T Khi đó R có kích thước (M+H-1, N+K-1) và được xác định như sau:

+ I(x, y) = 0 với x= -(H-1) -1 hoặc M M+H-2; y = -(K-1) -1 hoặc N N+K-2

+ R(x, y) = Max {I(x-i, y-j)+T(i,j)} với i = 0 H-1; j = 0 K-1; x=0 1; y=0 N+K-1

B3: Dịch chuyển mẫu T’ trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dưới, từ trái

sang phải sao cho pham vi mẫu của T’ nằm trong ảnh I Ở mỗi lần dịch chuyển, pixel ảnh kết quả tương ứng có mức xám bằng giá trị lớn nhất của tổng các cặp pixel của mẫu T’ và ảnh I tương ứng Kết quả thu được có thể giảm đi cùng một giá trị xám thích hợp

2.5 Phép co ảnh đa cấp xám

2.5.1 Định nghĩa

Với ảnh đa cấp xám IMxN, THxK là mẫu Gọi R là ảnh kết quả của của phép

co ảnh I bởi mẫu T Khi đó R có kích thước (M+1-H, N+1-K) và được xác định như sau:

+ R(x, y) = Min {I(x+i, y+j)-T(i,j)} với i = 0 H-1; j = 0 K-1; x=0 M+1-H; y=0 N+1-K

2.5.2 Thuật toán

B1: Dịch chuyển mẫu T trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dưới và từ

trái sang phải sao cho mẫu T nằm trong ảnh I Ở mỗi lần dịch chuyển, pixel ảnh kết quả tương ứng có mức xám bằng giá trị nhỏ nhất của hiệu cặp giá trị pixel ảnh I và mẫu T

VD: Cho ảnh I6x6 và mẫu T sau

2.6 Đóng, mở mức xám

- Mở mức xám: Open(I)=D(E(I)) theo T

- Đóng mức xám: Close(I)=E(D(I)) theo T

2.7 Làm trơn theo kiểu Morphology

Thuật toán này dựa trên cơ sở rằng phép mở mức xám làm trơn ảnh xám từ phía trên mặt độ sáng, còn phép đóng làm trơn từ phía dưới Do đó, với phần

tử cấu trúc T, phép làm trơn được định nghĩa như sau:

k j

C(i,j).B(x-i, y-j) + c0

Trong đó: c1 là hằng số để chia thang, c0 là hằng số cộng thêm vào; c0, c1 = [0, 255]

: C là ma trận mặt nạ để thực hiện phép nhân chập C thường có kích thước (2k+1)x(2k+1)

Phép nhân chập có các tác dụng sau:

+ Loại bỏ điểm mép, ở bộ lọc (2k+1)x(2k+1) xuất hiện một mép với độ rộng là k

+ Sao chép mép ảnh cũ sang ảnh mới

+ Kế tiếp các ảnh một cách tuần hoàn và tạo ra một tín hiệu tuần hoàn + Giảm các tín hiệu nhiễu

2.8.2 Phương pháp lọc - làm nhẵn

Trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật, nhiễu đóng vai trò chủ yếu gây nên những khó khăn khi ta cần phân tích một tín hiệu nào đó, cũng không loại trừ tín hiệu ảnh Giữa một ảnh thực và ảnh số hoá thu nhận được khác nhau khá nhiều vì có nhiều quá trình can thiệp vào Nguyên nhân là do nhiễu điện tử của máy thu hay chất lượng kém của bộ số hoá Ta xem xét biến nhiễu thể

hiện trên ảnh thế nào Giả sử ảnh là một miền có mức xám đồng nhất, như vậy các phần tử của ma trận biểu diễn ảnh sau quá trình số hoá phải có cùng giá trị Nhưng thực tế quan sát ta thấy: gần giá trị trung bình của mức xám có những phần tử trội lên khá nhiều Đó chính là hiện tượng nhiễu Như vậy nhiễu trong ảnh số được xem như sự dịch chuyển nhanh của tín hiệu thu nhận (tín hiệu ảnh I[m,n]) trên một khoảng cách ngắn) Xem xét một cách tương đương trong không gian tần số, nhiễu ứng với các thành phần tần số cao trong ảnh Do vậy, người ta nghĩ đến việc biến đổi có tính đến ảnh hưởng của các phần tử lân cận bằng cách lấy “tổ hợp” các điểm lân cận này (trong không gian thực) hay lọc các thành phần tần số cao (trong không gian tần số) Đây

chính là k thu t l c (filtering) Cơ sở lý thuyết của kỹ thuật lọc số là dựa trên

tính dư thừa thông tin không gian: các pixel lân cận có thể có cùng hoặc gần cùng một số đặc tính Hơn nữa, nhiễu có thể coi như sự đột biến của một điểm ảnh so với các điểm lân cận

Trong kỹ thuật này, người ta sử dụng một mặt nạ và di chuyển khắp ảnh gốc Tuỳ theo cách tổ hợp điểm đang xét với các điểm lân cận mà ta có kỹ thuật lọc tuyến tính hay phi tuyến Điểm ảnh chịu tác động của biến đổi là điểm ở tâm mặt nạ

2.8.3 Bộ lọc tuyến tính

Trong kỹ thuật lọc tuyến tính, ảnh thu được sẽ là tổng trọng số hay là trung

bình trọng số các điểm lân cận với nhân cuộn hay mặt nạ Vì có nhiều loại nhiễu can thiệp vào quá trình xử lý ảnh nên cần có nhiều bộ lọc thích hợp

Để làm trơn nhiễu ta sử dụng các mặt nạ thông thấp VD:

C vùng lân cận 9 điểm cân bằng

D Bộ lọc Gauss cho 9 điểm

Lọc tuyến tính ngoài làm trơn nhiễu còn có thể trích chọn biên (nổi biên)

Dễ dàng nhận thấy rằng biên là điểm có độ biến thiên nhanh về giá trị mức xám Theo quan điểm về tần số tín hiệu, các điểm biên ứng với các thành phần tần số cao Do vậy, ta có thể dùng bộ lọc thông cao để cải thiện: lọc các thành phần tần số thấp và chỉ giữ lại thành phần tần số cao Vì thế, lọc thông cao thường được dùng làm trơn biên trước khi tiến hành các thao tác với biên ảnh Dưới đây là một số mặt nạ dùng trong lọc thông cao:

Các nhân chập thông cao thông thường có đặc tính chung là tổng các hệ số của bộ lọc bằng 1 Nguyên nhân chính là ngăn cản sự tăng quá giới hạn của các giá trị mức xám (các giá trị điểm ảnh vẫn giữ được giá trị của nó một cách gần đúng không thay đổi quá nhiều với giá trị thực)

2.8.4 Bộ lọc phi tuyến

Khác với lọc tuyến tính, kỹ thuật lọc phi tuyến coi một điểm ảnh kết quả không phải là tổ hợp tuyến tính của các điểm lân cận Người ta thường sử dụng 3 bộ lọc đó là: trung vị, giả trung vị và lọc ngoài

a) Lọc trung vị

Điểm ảnh đầu vào sẽ được thay thế bằng trung vị các điểm ảnh Kỹ thuật này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh phải được sắp theo thứ tự tăng hay giảm dần Kích thước của sổ cũng được chọn (2k+1)x(2k+1) Lọc trung vị có tác dụng sau:

+ Hữu ích cho việc loại bỏ các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độ phân giải

+ Hiệu quả giảm các điểm nhiễu trong cửa sổ lớn hơn hoặc bằng một nửa

số điểm trong cửa sổ

2.9 Các phép biến đổi hình học

2.9.1 Phép dịch ảnh

Là sự tịnh tiến gốc tọa độ, trong đó các trục của tọa độ sau phép biến đổi sẽ

di chuyển theo cùng hướng, việc phân chia thang trên tọa độ là không đổi Gốc tọa độ cũ (-tx, -ty) thì tọa độ (x’, y’) được tính như sau:

x’ = x - tx y’ = y - ty

Phép biến đổi có thể được mô tả dưới định thức sau:

x’ = x * Sx y’ = y * Sy

Phép biến đổi có thể được mô tả dưới định thức sau:

là sắp xếp lại mảng này Khi quay thì sự chia thang giữ nguyên chỉ có hướng trục thay đổi Còn trục mới xuất hiện bằng cách quay trục cũ đi một góc θ ngược chiều kim đồng hồ, khi đó tọa độ mới được theo theo công thức

x’ = cosθ + y.sinθ y’ = -x.sinθ + y.cosθ

0 cos sin

0 sin cos

Chương 3 CÁC MÔ HÌNH MÀU 3.1 Học thuyết về mầu

Vật lý học đã xác định nguyên nhân của mầu sắc chính là sự bức xạ và sự nhạy màu riêng mang tính chất thuần túy chủ quan

Khái niệm mầu định hướng theo thụ cảm:

+ Tông mầu (sắc mầu) là tính chất mà với nó ta xác định được các màu gọi là rực rỡ (đỏ, vàng, lam) với các mầu không rực rỡ như trắng, xám, đen + Độ bão hòa mầu (độ thuần mầu) nói lên một mầu thuần hay sạch như thế nào Vùng bước sóng càng cao, hẹp thì độ thuần mầu càng cao

Do không có tập hợp 3 mầu cơ bản nào mà từ đó có thể tạo ra tất cả các mầu nên uỷ ban quốc tế về chiếu sáng CIE đã đưa ra một mô hình trong đó mỗi mầu được đặc trưng bằng đường cong phân bố năng lượng của chúng

Tiêu chuẩn của CIE về các bước sóng như sau: màu đỏ=700 nm; lục=546,1

nm và lam = 435,8 nm Gọi X, Y, Z là ba thành phần của1 mầu nào đó trong

các mầu cơ bản của CIE thì các thành phần mầu x, y, z được tính như sau trong bảng mầu CIE 2D:

x=X/(X+Y+Z) y=Y/(X+Y+Z) z=Z/(X+Y+Z)

1

(0,0) 1

Ở đây bảng mầu chuẩn CIE được mô tả dưới dạng 2 chiều

Đỏ cô ban(0, 1,1)

Đen(0,0,0)

Để chuyển đổi từ chuẩn CIE 2D sang RGB ta có công thức sau:

b) Mô hình mầu CMY – Cyan Megenta Yellow

Dùng để xuất thông tin mầu ra các thiết bị nhƣ máy in màu Để mô tả ảnh màu, ba mầu sẽ đƣợc tách ra và in chồng lên nhau Sự chuyển đổi giữa 2 hệ RGB và CMY

Đỏ lila(0,1,0) Lam(1,1,0)

Đen (1, 1, 1)

Đỏ cô ban (1,0,0)

Lục (1,0,1) Vàng(0,0,1

Đỏ (0, 1,1)

Trắng(0,0,0)

c) Mô hình mầu YIQ

YIQ được sử dụng trong kỹ thuật truyền hình Hệ mầu YIQ là sự biến đổi tương ứng của tín hiệu R - G - B nhằm đạt được một hiệu suất truyền tốt hơn

và giữ nguyên tính tương thích với hệ truyền hình đen trắng

3.4 Mô hình mầu theo hướng thụ cảm

Các mô hình này được mô tả qua các thành phần tông mầu, độ bão hóa và cường độ mầu viết tắt là HSI (Hue – Saturation – Intensity) HSI được mô tả trong hệ tọa độ trụ, trong đó tông mầu xác định góc, độ bão hòa xác định khoảng cách tới trục và cường độ xác định trục

Khi chuyển đổi từ hệ HSI sang RGB ta phải tiến hành qua hai bước đó là: xoay hệ tọa độ sao cho trục thứ 3 nằm dọc theo đường thẳng G=R; B=R -> có

mô tả của hệ tạo độ trụ dưới hệ tạo độ vuông góc Sau đó chuyển sang hệ trục tọa độ và tiến hành chia thang cho thích hợp

Phần II: PHƯƠNG PHÁP LẬP TRÌNH TRÊN THIẾT BỊ CẦM TAY SỬ DỤNG HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOWS MOBILE

Chương 1: TÌM HIỂU CHUNG

Hiện nay tùy thuộc vào công nghệ sử dụng, các ứng dụng phát triển cho Pocket PC được chia thành 2 dòng chính như sau:

- Native application: Các ứng dụng được viết trên các ngôn ngữ lập

trình không phải NET, như C, C++ và sử dụng các hàm API của Windows

Ưu điểm của các ứng dụng loại này là chương trình nhỏ gọn, khi cài đặt không cần thêm các thư viện đi kèm, có khi chỉ cần copy nguyên file EXE là chạy Tuy vậy, các ứng dụng kiểu này khó viết hơn do sử dụng các ngôn ngữ lập trình bậc thấp (C, C++) Chỉ các ứng dụng thực sự cần sự nhỏ gọn, như các driver, các chương trình thường trú như keyboard, system… mới cần phát triển theo kiểu này

- NET application: Như một sự cạnh tranh với sự phát triển ồ ạt và rất

thành công của ngôn ngữ lập trình Java, từ năm 2000, Microsoft đã bắt đầu phát triển nền tảng NET cho các ứng dụng, với mục tiêu dùng một nền tảng ngôn ngữ lập trình cho nhiều nền tảng phần cứng, phần mềm khác nhau Đến nay NET vô cùng phát triển và tỏ rõ được thế mạnh của mình Tất cả các hệ điều hành Windows XP, Windows 2000, 2003 server đến WinMobile, Windows for Smart Phone đều hỗ trợ rất tốt NET Nếu bạn đã từng lập trình NET cho Windows XP rồi thì chuyển sang Windows Mobile chỉ cần tìm hiểu thêm một số thư viện làm việc với những đặc thù cho mobile là đã có thể phát triển các ứng dụng được rồi Bạn có thể lựa chọn ngôn ngữ lập trình cho mình như C# (đọc là C “sharp”) một ngôn ngữ lập trình mang phong cách vừa giống C++ lại vừa giống Java, hoặc chọn Visual Basic nếu đã từng biết ngôn ngữ Basic Về database, bạn có thể lựa chọn giữa SQL Server CE cho professional hoặc XML cho dữ liệu gọn nhẹ, đơn giản

- Ngoài ra, còn có một số nền tảng và ngôn ngữ lập trình của các hãng khác nữa nhưng không phổ biến

1.1 Tìm hiểu các công cụ trợ giúp thực hiện

1.1.1 Tìm hiểu chung về hệ điều hành Windows Mobile

Windows Mobile

Hình 7:Giao diện hệ điều hành Windows Mobile

Windows Mobile là một hệ điều hành loại thu gọn kết hợp với một bộ các

ứng dụng cơ bản cho các thiết bị di động dựa trên giao diện lập trình ứng dụng Win32 của Microsoft Các thiết bị chạy Windows Mobile bao gồm Pocket PC, Smartphone, Portable Media Center… và các máy tính lắp sẵn cho một số loại ô tô Ngoài ra, một số máy tính xách tay loại nhỏ (ultra-portable notebook) cũng có thể sử dụng hệ điều hành này Windows Mobile được thiết

kế để có vẻ ngoài và các tính năng tương tự với các phiên bản mặt bàn (desktop) của Windows Các phiển bản của Windows Mobile gồm có:

 Pocket PC 2002

Ngoài Windows Mobile các thiết bị cầm tay còn sử dụng một số các hệ

điều hành khác như:

+ Hệ điều hành Linux Mobile: MobiLinux là hệ điều hành dành cho

thiết bị di động, được công bố bởi công ty MontaVista Software vào năm

2005 MobiLinux được phát triển trên nên tảng mã nguồn mở và trên nền công nghệ truyền thống MobiLinux được phát triển dựa trên nhân (kernel) 2.6, nâng việc khởi động máy lên thời gian ít hơn 1 giây, giao diện người dùng được phát triển trên nền Kdrive (Tiny X) và công nghệ GTK+ technology Hệ điều hành Linux có hệ thống thời gian thực và tăng cường khả năng quản lý năng lượng, với mục tiêu xây dựng các điện thoại theo "tính năng riêng"

+ Hệ điều hành Symbian: Hệ điều hành Symbian là hệ điều hành độc

quyền và phát triển chỉ cho các thiết bị di động Các thư viện lập trình liên quan, giao diện người dùng hay những công cụ phát triển được cung cấp độc quyền bởi công ty Symbian Ltd Số lượng điện thoại sử dụng hệ điều hành Symbian đang chiếm thị phần lớn nhất, bao gồm Smartphone Nokia Series

60, UIQ, Series80, Series 90, và các điện thoại của NTT DoCoMo Foma Mục đích chính của Symbian OS khi được thiết kế là chuyên dùng cho các thiết bị cầm tay với những nguồn tài nguyên (bộ nhớ, CPU…) bị giới hạn mà

có thể chạy liên tục hàng tháng hay hàng năm, tối ưu và giảm thiểu các rủi ro trong bộ nhớ… Chính vì vậy, cấu trúc hoạt động của Symbian gây khá nhiều

1.1.2 Tìm hiểu Microsoft NET Compack FrameWork

System.Web

Services Description Discovery Protocols Caching Configuration

Design Html Controls Web Controls UI

Security Session State

System.Data

ADO Design

SQL SQL Types

System.WinForms

Design Component

System.Drawing

Drawing2D Printting Imaging Text

System.XML

XSLT XPath

Serialization

System

Design Cllections IO Security Design

Configuration Design Diagnostics Design Globalization

NET Reflection Resources

Service Process Text Thearding

System

Runtime Interop Services

Serialization Remoting

Hỗ trợ NET CF Không hỗ trợ NET CF

Hỗ trợ NET FrameWork

Hình 8: Các lớp trong NET

Nếu như NET FrameWork là nền tảng để phát triển các ứng dụng trên máy

để bàn, thì Microsoft NET Compact FrameWork (.NET CF) của Microsoft

là nền tảng để phát triển các ứng dụng NET trên PPC (Pocket PC) sử dụng hệ điều hành Windows Mobile Hiện nay đa số các phần mềm mới khi cài đặt trên PPC yêu cầu cần phải có chương trình này Nếu khi cài cài đặt chương trình mà chưa có NET CF thì chương trình sẽ xuất hiện thông báo yêu cầu cần phải cài đặt nó Tuy nhiên không phải ứng dụng nào cũng cần phải có NET Compact FrameWork

Microsoft phát triển NET Compact FrameWork nhằm cạnh tranh với J2ME của Sun MicroSystem và sự thực nó đã chiếm được chỗ đứng lớn trong

việc phát triển các ứng dụng trên thiết bị di động sử dụng hệ điều hành Windows Mobile

NET Compact Frame Work cung cấp khả năng cho ứng dụng XML Web sevicers Hỗ trợ đồng bộ và không đồng bộ gọi XML Web Sevices Nó còn cung cấp khả năng cho sử dụng dữ liệu đơn giản như là chuỗi, dữ liệu phức tạp như cấu trúc người dùng tự định nghĩa, và DataSet

1.1.3 Các các công hỗ trợ khác

Để có thể phát triển các ứng dụng trên Pocket PC cho nhanh chóng thuận

tiện và kinh tế chúng ta cần có một số công cụ giả lập trên máy để bàn Có thể

sử dụng bộ công cụ Windows Mobile 6 SDK (WM6) Với bản mô phỏng này người sử dụng có thể cài đặt, thử nghiệm các chương trình trên máy mô phỏng mà không cần cài vào thiết bị thật sự WM6 SDK bao gồm hai phiên bản:

+ Windows Mobile 6 Standard Images dành cho các thiết bị không có màn hình cảm ứng

+ Windows Mobile 6 Professional Images dành cho các thiết bị có màn hình cảm ứng

Microsoft Active Sync: Đối với thiết bị thật sử dụng hệ điều hành Windows Mobile, để kết nối với PC, cần sử dụng cable USB (hoặc COM, hoặc IR) và trên PC dùng Windows, cần cài đặt chương trình ActiveSync Chương trình giúp đồng bộ hóa PC với PPC Khi thiết bị cầm tay được kết nối với máy để bàn Active Sync sẽ tự động dò tìm thiết bị kết nối và cho phép cấu hình các chương trình đồng bộ giữa máy tính và thiết bị sử dụng Windows Mobile Đối với hệ điều hành Windows Vista thì chúng ta không sử dụng ActiveSync mà sử dụng chương trình khác

1.1.4 Giả lập Windows Mobile 6 trên PC

Do giá cả của một Pocket PC là tương đối cao Việc giả lập thiết bị Pocket

PC trên PC là thực sự cần thiết Thiết bị giả lập giúp chúng ta có thể kiểm tra