Nghiên cứu các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh số và ứng dụng trong ảnh tài liệu

Trên thực tế, rất nhiều tài liệu hình ảnh được chụp từ điện thoại, máy scan hoặc camera để phục vụ cho các nhiệm vụ lưu trữ tư liệu có chất lượng không tốt do nhiều nguyên nhân khác nhau

LÊ NHƯ TÙNG

NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG

ẢNH SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG ẢNH TÀI LIỆU  

LỜI CAM ĐOAN

Tên tôi là: Lê Như Tùng 

Sinh ngày: 29/3/1980 

Học viên lớp cao học CHK13 - Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên. 

Hiện đang công tác tại: Xã Đồng Cốc, huyện Lục Ngạn, tỉnh Bắc Giang. 

Xin  cam  đoan:  Đề  tài  “Nghiên cứu các thuật toán nâng cao chất

lượng ảnh số và ứng dụng trong ảnh tài liệu” do Thầy giáo PGS.TS Ngô

Quốc Tạo hướng  dẫn  là công trình  nghiên cứu của riêng tôi.  Tất cả  tài liệu 

tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng. 

Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng như nội  dung  trong  đề  cương  và  yêu  cầu  của  thầy  giáo  hướng  dẫn.  Nếu  sai  tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa học và trước pháp luật. 

Thái Nguyên, ngày 22 tháng 6 năm 2016

LỜI CẢM ƠN

Sau  một  thời  gian  nghiên  cứu  và  làm  việc  nghiêm  túc,  được  sự  động viên, giúp đỡ và hướng dẫn tận tình của Thầy giáo hướng dẫn PGS.TS. Ngô 

Quốc  Tạo,  luận  văn  với  đề  tài  “Nghiên cứu các thuật toán nâng cao chất

lượng ảnh số và ứng dụng trong ảnh tài liệu” đã hoàn thành. 

Lê Như Tùng

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN   i

LỜI CẢM ƠN   ii

MỤC LỤC   iii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH   v

DANH MỤC BẢNG BIỂU   vi

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT   vii

LỜI MỞ ĐẦU   1

1. Tính khoa học và cấp thiết của đề tài   1

2. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài   2

3. Phương pháp luận nghiên cứu   2

4. Nội dung và bố cục của luận văn   2

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH SỐ   4

1.1. Tổng quan xử lý ảnh số   4

1.1.1. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh  4

1.1.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh   6

1.1.3. Nguyên tắc thực hiện xử lý ảnh   8

1.1.4. Một số thao tác cơ bản trong xử lý ảnh   9

1.2. Nâng cao chất lượng ảnh   11

1.2.1. Tăng cường ảnh   13

1.2.2. Khôi phục ảnh   16

1.3. Một số ứng dụng của nâng cao chất lượng ảnh  17

1.4. Kết luận chương   19

CHƯƠNG 2. CÁC KỸ THUẬT  NÂNG CAO  CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI  LIỆU   20

2.1.1 Ảnh tài liệu   20

2.2.2. Xử lý ảnh tài liệu   21

2.2.3. Nâng cao chất lượng ảnh tài liệu   23

2.2. Cập nhật một số kết quả nghiên cứu tiêu biểu gần đây về nâng cao chất  lượng ảnh tài liệu   26

2.3. Phân tích một số thuật toán tiêu biểu trong nâng cao chất lượng hình ảnh 28 2.3.1. Các loại nhiễu thường gặp   28

2.3.2. Các thuật toán lọc nhiễu   33

2.3.2. Các thuật toán khử mờ ảnh   38

2.3.3. Các thuật toán chỉnh nghiêng ảnh tài liệu   42

2.4. Kết luận chương   50

CHƯƠNG 3 CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM MỘT SỐ THUẬT TOÁN NÂNG  CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI LIỆU   51

3.1. Đặt vấn đề   51

3.2. Lựa chọn một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu   51

3.3. Xây dựng chương trình thử nghiệm   52

3.4. Đánh giá hiệu quả của một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài  liệu  56

3.5. Kết luận chương   60

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI   62

TÀI LIỆU THAM KHẢO   64

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh   5 

Hình 1.2. Sơ đồ khối các bước trong quá trình xử lý ảnh   11 

Hình 1.3. Mô hình quá trình làm méo và khôi phục ảnh   16 

Hình 2.1. Một số ảnh tài liệu trong cuộc sống   20 

Hình 2.2. Phân loại xử lý ảnh tài liệu   21 

Hình 2.3. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh tài liệu   22 

Hình 2.4. Một số vấn đề đối với ảnh tài liệu   23 

Hình 2.5. Ví dụ về nâng cao chất lượng  ảnh tài liệu   24 

Hình 2.6. Các dạng mặt nạ bộ lọc không gian trung bình   34 

Hình 2.7. Lọc trung vị   36 

Hình 2.8. Lọc giả trung vị   37 

Hình 2.9. Lọc ngoài   37 

Hình 2.10. Mô hình hóa suy giảm do mờ ảnh   38 

Hình 2.11. Biến đổi Hough [5]   44 

Hình 2.12. Phương pháp láng giềng gần nhất [5]   47 

Hình 2.13. Phương pháp chiếu nghiêng[5]   48 

Hình 3.1. Giao diện chương trình chính   52 

Hình 3.2. Giao diện mô phỏng thao tác lọc nhiễu   53 

Hình 3.3. Giao diện mô phỏng thao tác khử mờ   54 

Hình 3.4. Giao diện mô phỏng thao tác bù nghiêng   55 

Hình 3.5. Minh họa khử mờ theo thuật toán lọc Wiener  58 

Hình 3.6. Minh họa khử mờ theo thuật toán đầu thực mù   59   

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.2. Các kết quả đối với các phương pháp lọc nhiễu   56 Bảng 3.2. Các kết quả đối với các phương pháp khử mờ   57 Bảng 3.3. Các kết quả đối với các phương pháp bù nghiêng   60  

LỜI MỞ ĐẦU

1 Tính khoa học và cấp thiết của đề tài

Khả  năng  thị  giác  là  một  trong  những  đặc  điểm  thật  sự  vượt  trội  của chúng  sinh.  Nó  cho  phép  cảm  nhận  và  đồng  hóa  một  số  lượng  đáng  kinh  ngạc kiến thức về thế giới xung quanh trong  một khoảng thời gian ngắn. Có thể nói, thông tin hình ảnh là một phần không thể thiếu của xã hội thông tin hiện đại. 

Chính  vì  vậy,  việc  nâng  cao  hình  ảnh  kỹ  thuật  số  là  cần  thiết  trong nhiều lĩnh vực ứng dụng của hình ảnh. Nó làm cho con người có thể dễ dàng quan  sát  và  máy  móc  có  thể  thực  thi  tốt  hơn  các  nhiệm  vụ  trích  chọn,  biên dịch và thực hiện các bài toán xử lý thông tin khác trên hình ảnh. 

Trên thực tế, rất nhiều tài liệu hình ảnh được chụp từ điện thoại,  máy scan hoặc camera để phục vụ cho các nhiệm vụ lưu trữ tư liệu có chất lượng không tốt do nhiều nguyên nhân khác nhau như: kỹ năng của người chụp ảnh, giới hạn của thiết bị chụp ảnh, ánh sáng, nhiễu tác động, bản thân hiện vật bị mục nát… làm cho ảnh bị mờ, nhòe, mất thông tin. 

Xuất phát từ thực tế này, đã có rất nhiều công trình công bố tập trung vào phát triển các thuật toán xử lý ảnh số mà đặc biệt là nâng cao chất lượng ảnh tài liệu nhằm phục vụ cho các khâu nhận dạng, lưu trữ…Với sự đa dạng của  các  thuật  toán  này,  việc  phân  loại,  hiểu  rõ  nguyên  lý  và  khả  năng  ứng dụng của từng thuật toán là điều không dễ dàng. 

Vì những lý do trên, được sự hướng dẫn của Thầy giáo, PGS. TS. Ngô Quốc Tạo, tác giả lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp tác giả đã chọn đề tài 

“Nghiên cứu các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh số và ứng dụng trong

ảnh tài liệu”làm đề tài nghiên cứu luận văn tốt nghiệp thạc sĩ chuyên ngành 

Khoa học máy tính.  

2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Đề tài nhằm thực hiện hai mục tiêu sau:

- Nghiên cứu tổng quan và đánh giá một số phương pháp tiêu biểu trong nâng cao chất lượng ảnh tài liệu như: Lọc nhiễu, bù nghiêng, giảm mờ. 

- Sử  dụng  công  cụ  Matlab  cài  đặt  thử  nghiệm  mô  phỏng  một  số  thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. Đánh giá khả năng ứng dụng của các thuật toán trên thực tế. 

Chính vì vậy, đối tượng của luận văn là: Các thuật toán nâng cao chất

lượng ảnh tài liệu.  Luận  văn  sẽ  khảo  sát  và  đánh  giá  một  số  phương  pháp 

thường  dùng  trong  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  số,  lựa  chọn  các  phương  pháp được cho là phù hợp nhất đối với việc nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. Tập trung sâu vào cài đặt thử nghiệm một số phương pháp nhằm chứng minh tính đúng đắn và khả năng ứng dụng trong thực tế của thuật toán. 

3 Phương pháp luận nghiên cứu

- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu các tài liệu 

về  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  số;  Tập  trung  sâu  vào  các  phương  pháp, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu; Tìm hiểu các kiến thức liên quan. 

- Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Sau khi nghiên cứu lý thuyết, 

phát  biểu  bài  toán,  đưa  ra  giải  pháp  xử  lý;  Mô  phỏng  thử  nghiệm chương trình trên phần mềm Matlab; Đánh giá các kết quả đạt được. 

- Phương pháp trao đổi khoa học: Thảo luận, xemina, lấy ý kiến chuyên gia. 

4 Nội dung và bố cục của luận văn

 Chương 1: Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh số

- Giới thiệu một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh số và các ứng dụng trong thực tế. 

 Chương 2: Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh tài liệu

- Nghiên cứu về ảnh tài liệu và các phương pháp xử lý ảnh tài liệu. Bao gồm  các  kỹ  thuật  trên  miền  không  gian,  tần  số  như:  Lọc  nhiễu,  bù nghiêng, giảm mờ nhằm nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. 

 Chương 3: Cài đặt thử nghiệm một số thuật toán nâng cao chất lượng

ảnh tài liệu

- Cài  đặt  chương  trình  phần  mềm  thử  nghiệm  mô  phỏng  một  số  thuật toán  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  tài  liệu  như:  Giảm  nhiễu  (nhiễu  Gauss, nhiễu muối tiêu, nhiễu lốm đốm), lọc mờ (thuật toán Lucy-Richardson, thuật  toán  Blind  Deconvolution,  lọc  Wiener),  bù  nghiêng  (dùng  biến đổi  Hough,  dùng  phương  pháp  láng  giềng  gần  nhất,  sử  dụng  chiếu nghiêng). Đánh giá khả năng ứng dụng của các thuật toán trên thực tế.  

1 Chương 1 TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH SỐ

  Ảnh tài liệu cũng là một đối tượng của xử lý ảnh số. Chính vì vậy, nội dung chương này nhằm tổng kết lại các kiến thức nền tảng về nâng cao chất lượng ảnh số, tạo cơ sở cho việc phân tích các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh  tài  liệu  được  lựa  chọn  trong  chương  2.  Phần  đầu  chương  sẽ  giới  thiệu tổng quan về xử lý ảnh số, phần tiếp theo tập trung vào các thuật toán nâng cao  chất  lượng  ảnh  phổ  biến  (bao  gồm  tăng  cường  ảnh  và  khôi  phục  ảnh). Cuối cùng là một số ứng dụng cơ bản của nâng cao chất lượng ảnh số. 

1.1 Tổng quan xử lý ảnh số

1.1.1 Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh

Xử  lý  ảnh  là  đối  tượng  nghiên  cứu  của  lĩnh  vực  thị  giác  máy,  là  quá trình biến đổi từ một ảnh ban đầu sang một ảnh mới với các đặc tính và tuân theo ý  muốn  của người  sử  dụng.  Xử lý ảnh  có  thể gồm quá  trình  phân  tích, phân  lớp  các  đối  tượng,  làm  tăng  chất  lượng,  phân  đoạn  và  tách  cạnh,  gán nhãn cho vùng hay quá trình biên dịch các thông tin hình ảnh của ảnh.  

Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kĩ thuật để biến đổi, 

để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. Mục đích của xử lý ảnh gồm:  

- Biến đổi ảnh, làm tăng chất lượng ảnh.  

- Tự động nhận dạng, đoán nhận, đánh giá các nội dung của ảnh.  

Các bước cần thiết trong xử lý ảnh được mô tả chi tiết trong Hình 1.1 bao gồm các bước sau:  

Hình 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh 

Đầu  tiên  là  quá  trình  thu  nhận  ảnh.  Ảnh  có  thể  thu  nhận  được  qua camera.  Thường  khi  thu  nhận  ảnh  qua  camera  là  tín  hiệu  tương  tự  (loại camera  ống  kiểu  CCIR),  nhưng  cũng  có  thể  là  tín  hiệu  số  hóa  (loại  CCD- Charge Coupled Device). Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh tranh được quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) 

và số hóa bằng lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. 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 bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính v.v   

Cuối cùng tùy theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác.   

1.1.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh

 Ảnh số 

Ảnh trắng đen thực chất là một hàm hai chiều của cường độ sángf(x,y),  trong đó x và y là các toạ độ không gian và giá trị của hàm f tại một điểm (x,y) 

tỷ lệ với cường độ sáng của ảnh tại điểm đó. Nếu chúng ta có một ảnh mầu thì 

flà một vector mà mỗi thành phần của vector đó chỉ ra cường độ sáng của ảnh  tại điểm (x,y) đó tương ứng với dải mầu. 

Để đơn giản ở đây ta chỉ xét đến ảnh số. Một ảnh số là một ảnh mà hàm 

f(x,y) của nó đã được rời rạc hoá theo cả toạ độ không gian và cường độ sáng 

của nó. Ảnh trắng đen thì nó được biểu diễn theo một mảng hai chiều còn ảnh mầu  được  biểu  diễn  theo  một  chuỗi  các  mảng  hai  chiều  mà  mỗi  mảng  hai chiều đó tương ứng với một dải  mầu. Giá trị cường độ sáng đã được số hoá được gọi là giá trị mức xám[2]. 

Mỗi  thành  phần  của  mảng  được  gọi  là  một  điểm  ảnh  (pixel:  picture element) và là phần tử nhỏ nhất cấu tạo nên ảnh. Điểm ảnh được hiểu như 1 dấu hiệu hay cường độ sáng tại một tọa độ xác định trong không gian. Hình ảnh được xem như là 1 tập hợp các điểm. Với cùng kích thước nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải. Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trưng của mỗi ảnh 

cụ thể, trên cơ sở đó các ảnh thường được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản là raster và vector.  

Mô hình Raster cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh được biểu  diễn  dưới  dạng  ma  trận  các  điểm  ảnh  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 bit. 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.  

Mô hình Vector là kiểu 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…  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  hoặc  được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các thuật toán.  

 Cường độ sáng của một ảnh tại một ví trí điểm ảnh 

Mỗi điểm ảnh của một ảnh tương ứng với một phần của một đối tượng vật  lý  tồn  tại  trong  thế giới  thực.  Đối  tượng  vật  lý  này  được  chiếu  sáng  bởi một vài tia sáng mà tia sáng này bị phản xạ một phần hay hấp thụ một phần khi chiếu lên đối tượng vật lý đó. Phần ánh sáng phản xạ lại đi tới các bộ cảm biến được sử dụng để tạo ảnh cảm nhậnvà tạo ra các giá trị ghi nhận được đối tượng  đối với  từng  điểm  ảnh.  Giá  trị  thu  nhận  được  phụ  thuộc  vào  phổ  ánh sáng  phản  xạ.  Giá  trị  cường  độ  sáng  của  các  điểm  ảnh  khác  nhau  chỉ  có  ý nghĩa tương đối mà không có ý nghĩa trong các toán hạng tuyệt đối[12]. 

 Số bits cần thiết để lưu trữ một ảnh 

Ở  đây  chúng ta chỉ quan  tâm  tới  ảnh xám, nếu  ảnh được lưu  trữ dưới 

dạng một  mảng hai chiều với kích  thước NxN và có 2 m  mức  xám thì số bits cần thiết để lưu trữ ảnh là: 

thực  hiện  cung  cấp  luật  của  toán  đó  cho  nguồn  điểm:O[nguồn điểm]= hàm trải điểm 

 ,   , , , 

O a  x y   ah x  y    (1.4) Tức  nếu tăng cường độ sáng lên a lần  thì  kết  quả thu được  cũng tăng lên a lần. 

1.1.4 Một số thao tác cơ bản trong xử lý ảnh

 Biểu diễn ảnh

Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là pixel. Nhìn chung có thể một hàm hai biến chứa các thông tin như biểu diễn  của  một  ảnh.  Các  mô  hình  biểu  diễn  cho  ta  một  mô  tả  logic  hay  định lượng  các  tính  chất  của  hàm  này.  Trong  biểu  diễn  ảnh  cần  chú  ý  đến  tính trung thực hoặc các tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lượng ảnh hoặc tính hiệu quả của các kĩ thuật xử lý.  

Một  số  mô  hình  thường  được  dùng  trong  biểu  diễn  ảnh:  mô  hình  bài toán, mô hình thống kê. Trong mô hình bài toán, ảnh hai chiều được biểu diễn nhờ các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở. Còn mô hình thống kê, một  ảnh  được  coi  như  một  phần  tử  của  một  tập  hợp  đặc  trưng  bởi  các  đại lượng như: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phương sai, moment.  

 Biến đổi ảnh (Image Transform)

Thuật ngữ biến đổi ảnh thường dùng để nói tới một lớp các ma trận đơn 

vị và các kĩ thuật dùng để biến đổi ảnh.  

Biến  đổi  ảnh  nhằm  làm  giảm  các  nguyên  nhân  của  ảnh  để  việc  xử  lý hiệu quả hơn.  Như làm  rõ  hơn  các  thông  tin  mà  ngời  dùng quan tâm  nhưng người dùng phải chấp nhận mất đi một số thông tin cần thiết.   

 Phân tích ảnh

Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của 1 ảnh để đưa ra một mô tả đầy đủ về ảnh.  

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, giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như phát hiện biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính v.v   

 Tăng cường ảnh – khôi phục ảnh

Tăng cường ảnh là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Nó gồm các kỹ thuật như: lọc độ tương phản, khử nhiễu, nổi màu…  

Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ các suy giảm trong ảnh.  

 Xử lý biên ảnh

Biên là vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các điểm trích chọn trong quá trình phân tích ảnh đều dựa vào biên. Mỗi điểm ảnh có thể là biên nếu ở 

đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám. Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay đường bao quanh của ảnh.  

 Phân vùng ảnh

Phân vùng là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh  thành những  thành phần  có  tính chất nào  đó dựa theo  biên  hay các vùng  liên  thông.  Tiêu  chuẩn để xác định các  vùng  liên  thông  có  thể  là  mức xám, cùng màu hay độ tương phản.  

 Nhận dạng 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 yếu của đối tượng. 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).  

Trên  thực  tế  người  ta  đã  áp  dụng  kỹ  thuật  nhận  dạng  khá  thành  công với  nhiều  đối  tượng khác  nhau  như:  nhận  dạng  ảnh  vân  tay,  nhận  dạng  chữ viết.  

 Nén ảnh

Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền đi trên mạng mà lượng thông tin để biểu diễn cho một ảnh là rất lớn. Do đó làm giảm lượng thông tin hay nén dữ liệu là một nhu cầu cần thiết.   

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 khi nén thường nhỏ hơn dữ liệu gốc rất nhiều.   

1.2 Nâng cao chất lượng ảnh

Thực chất của quá trình xử lý ảnh có thể thực hiện theo sơ đồ khối sau (Hình 1.2) 

Hình 1.2 Sơ đồ khối các bước trong quá trình xử lý ảnh

Nâng cao chất lượng ảnh là một bước quan trọng, nó là tiền đề cho xử 

lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi bật một số đặc tính ảnh như độ tương phản, lọc nhiễu, nổi mầu, làm trơn ảnh, khuếch đại ảnh [2], [3]. 

Có  2  phương  pháp  chính  đó  là:  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  trong  miền không gian và tần số.  

 Nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian

Ta  tác  động  trực  tiếp  lên  các  điểm  ảnh.  Cường  độ  của  các  điểm  ảnh được tính một các đơn giản qua công thức sau:  

Nâng cao chất lượng ảnh

Thu 

nhận ảnh 

Số hoá 

Phân tích ảnh 

Nhận dạng ảnh 

 ,   , 

g x y Tf x y   (1.5) 

Trong đó f(x,y) là ảnh đầu vào, g(x,y) là ảnh đầu ra và T là thuật toán  tác động lên f(x,y). 

 Nâng cao chất lượng hình ảnh trong miền tần số:

Ta dựa trên việc tác động biến đổi Fourier của hình ảnh. Trước tiên ảnh 

sẽ  được  biến  đổi  về  miền  tần  số,  sau  đó  thông  qua  các  thuật  toán  ta  sẽ  tác 

động  đến  hàm  truyền  F  của  hình  ảnh.  Cuối  cùng,  ta  sẽ  dùng  biến  đổi 

Fourierngược để biến hàm truyền thành hình ảnh đầu ra.   

Các  thuật  toán  nâng  cao  chất  lượng  hình  ảnh  được  thực  hiện  để  điều chỉnh độ sáng hình ảnh, độ tương phản hoặc phân phối các mức xám. Trong miền tần số thì khái niệm về lọc thì dễ dàng hơn để hình dung. Vì vậy, nâng 

cao chất lượng hình ảnh  của  f(x,y)  có  thể  được thực hiện trong  miền  tần  số,  dựa trên DFT của F(u, v). Trong miền tần số nâng cao hình ảnh có thể được 

1.2.1 Tăng cường ảnh

Tăng cường ảnh là việc cải tiến ảnh sao cho nó thể hiện rõ được các đặc trưng  của  ảnh,  như  là  điều  khiển  mức  xám,  độ  tương  phản  ảnh,  giảm nhiễu…tùy vào yêu cầu mong muốn. Song có thể chỉ ra một số vấn đề quan trọng đó là: biến đổi mức xám của ảnh, lọc nhiễu và biến đổi độ chói[6], [8]. 

1.2.1.1 Tăng cường ảnh sử dụng biến đổi mức xám đồ

 Mức xám đồ

Mức xám đồ của một ảnh xám là lược đồ biểu diễn tần suất xuất hiện của mỗi mức xám tức mức xám đồ của một hình ảnh là một hàm rời rạc. Lược 

đồ  này  được biểu diễn theo  trục tọa độ (x,y). Trục  hoành  biểu diễn các  mức  xám  từ 0-255, còn  trụctungbiểu diễn  số lượng điểm  ảnh tương ứng với  mức 

xám trên trục hoành. 

Như vậy ta có mối quan hệ:y = f(x) = số điểm ảnh có cùng mức xám x 

Khi hàm được chuẩn hóa mà tổng của các mức xám là 1 thì hàm có thể được coi là một hàm mật độ. Đưa ra giá trị mức xám được tìm thấy trong ảnh. Theo đó thì giá trị mức xám là một giá trị ngẫu nhiên.  

1

0

( )       ( )           

    

1.2.1.2 Giảm nhiễu sử dụng các loại bộ lọc

 Nhiễu

Nhiễu  có  nhiều  loại  nhưng  có  thể  chia  thành  hai  loại  nhiễu  chính  là nhiễu cộng và nhiễu nhân.Ví dụ, nhiễu nhân như là biến số độ rọi, còn nhiễu cộng thường là nhiễu xung, nhiễu Gaussian.      

Nhiễu  xung  thay  đổi  ngẫu  nhiên  giá  trị  của  một  vài  điểm  ảnh.  Nhiễu Gaussian zero-mean là giá trị zero-mean Gauss có thể được thêm vào giá trị thực của mọi điểm ảnh. 

Hoặc ta có thể phân ra các loại nhiễu sau đây: 

 Nhiễu do thiết bị thu nhận ảnh 

 Nhiễu ngẫu nhiên độc lập 

 Nhiễu do vật quan sát 

Thường người ta xấp xỉ các loại nhiễu bằng các quá trình tuyến tính bất biến  vì  có  nhiều  công  cụ  tuyến  tính  có  thể  giải  quyết  vấn  đề  phôi  phục  ảnh cũng như tăng cường ảnh hơn so với phi tuyến và hơn nữa còn cho phép xử lý 

dễ dàng hơn trên máy tính.  

Từ các vấn đề trên ta có thể xây dựng các loại bộ lọc triệt nhiễu sau: 

 Triệt nhiễu bằng phương pháp lọc không gian

Trường hợp khi ảnh chỉ chịu tác động của nhiễu cộng, các phương pháp lọc nhiễu trong không gian thường cho kết quả khôi phục ảnh tốt nhất. Một số phương pháp lọc trong không gian cụ thể sẽ được đề cập đến trong chương 2 như là các biện pháp nâng cao chất lượng ảnh tài liệu.  

 Triệt nhiễu trong miền tần số

Các bộ lọc trong miền không gian đề cập tới ở các phần trên là các bộ lọc thông thấp hoặc thông cao. Lọc không gian có thể được sử dụng để khôi phục ảnh có nhiễu hoặc để làm tăng chất lượng ảnh. Tuy nhiên, để khôi phục ảnh có nhiễu tuần hoàn này chúng ta phải xử lý ảnh trong miền tần số: đó là 

sử dụng một số bộ lọc dải, bộ lọc chặn dải. 

1.2.1.3 Tăng cường ảnh kém chất lượng về biến độ chói

Đây  là  vấn  đề  có  thể  được  giải  quyết  nếu  chúng  ta  thấy  rõ  hàm  ảnh 

f(x,y)  là  tích  của  hai  thừa  số:  hàm  độ  chói  i(x,y)  và  hàm  phản  xạ  r(x,y),  bản 

chất là bề mặt ảnh: 

 ,   ,   ,       

Độ chói thông thường tự nhiên từ thành phần tần số thấp trong biến đổi Fourier của hình ảnh. Việc thay  đổi độ sắc  nét được liên  kết với thành phần tần số cao. Chúng ta có thể cố gắng phân tán hai nhân tố bằng việc lấy loga 

ên  ngoài  đến  ảnh  thu  nhận  được.  Các  nguyên  nhân  d

ến dạng (méo) ảnh  có  thể  là: nhiễu tại bộ biến đổi  quang-điện,  méo do hệ 

thống  ống  kính  quang  học  gây  ra,  nhiễu  không  gian  ảnh  hưởng  tới  tín  hiệu trong quá trình truyền qua đường truyền, nhiễu công nghiệp tác động trực tiếp tới tín hiệu hình ảnh v.v. Hình 1.3mô tả quá trình làmméo và khôi phục ảnh. 

Trong  mô  hình  này,  ảnh  gốc  f (x, y)  chịu  tác  động  của  toán  tử  làm  méo  H,  được đặc trưng bởi hàm đáp ứng xung h(x, y) và nhiễu cộng η(x, y) Dựa trên  h(x, y)và  η(x, y),  chúng  ta  phải  tìm  ra  phương  pháp  khôi  phục  ảnh,  sao  cho  ảnh ra f(x, y) giống với ảnh vào nhất[6].  

Nếu H là toán tử tuyến tính và bất biến, thì ảnh bị nhiễu g(x, y) có dạng như sau:  

1.3 Một số ứng dụng của nâng cao chất lượng ảnh

Trong pháp y, nâng cao chất lượng hình ảnh được sử dụng để xác định, 

thu thập chứng cứ và giám định. Hình ảnh thu được từ phát hiện dấu vân tay, video  an  ninh  phân  tích  và  điều  tra  hiện  trường  vụ  án  được  tăng  cường  để giúp đỡ trong việc xác định thủ phạm và bảo vệ nạn nhân [13]. 

Trong khoa học khí quyển, nâng cao chất lượng hình ảnh được sử dụng 

để  giảm  tác  động  của  mây  mù,  sương  mù  và  thời  tiết  hỗn  loạn  cho  các  đài quan sát khí tượng. Nó giúp cho việc phát hiện hình dạng và cấu trúc của các đối  tượng  từ  xa  trong  cảm  biến  môi  trường.  Hình  ảnh  vệ  tinh  trải  qua  công đoạn phục hồi hình ảnh và nâng cao để loại bỏ nhiễu.  

Trong vũ trụ học  phải  đối  mặt  với  những  thách  thức  do  ô  nhiễm  ánh 

sáng và nhiễu có thể được giảm thiểu tối đa bằng nâng cao chất lượng hình ảnh. Đối với làm nét thời gian thực và nâng cao độ tương phản, một số máy ảnh có sẵn chức năng của nâng cao chất lượng hình ảnh được tích hợp. Hơn nữa, rất nhiều phần mềm, cho phép chỉnh sửa hình ảnh như vậy để cung cấp kết quả tốt hơn và sống động [1]. 

Trong hải dương học nghiên cứu các hình ảnh cho thấy đặc tính thú vị 

của dòng nước, nồng độ trầm tích, địa mạo và các mẫu địa hình. Những đặc tính  này  có  thể  quan  sát  rõ  ràng  hơn  trong  hình  ảnh  kỹ  thuật  số  được  tăng cường để khắc phục vấn đề  mục tiêu di động, thiếu ánh sáng và  môi trường xung quanh che khuất. 

Hình ảnh y tế sử dụng kỹ thuật nâng cao chất lượng hình ảnh để giảm 

nhiễu và tăng độ sắc nét chi tiết để cải thiện thông tin cung cấp của hình ảnh. 

Vì chỉ cần một chi tiết nhỏ cũng đóng một vai trò quan trọng trong chẩn đoán 

và điều trị bệnh, nên làm nổi bật các tính năng quan trọng trong khi hiển thị hình ảnh y tế là cần thiết. Điều này làm cho nâng cao chất lượng hình ảnh trở thành  một  công  cụ  trợ  giúp  cần  thiết để  xem  khu  vực  giải  phẫu  trong  MRI, siêu âm và chụp X-quang. 

Từ những ví dụ trên ta có thể thấy rằng việc nâng cao chất lượng ảnh rất quan trọng, nó đáp ứng được rất nhiều nhu cầu của các lĩnh vực không chỉ trong khoa học mà còn trong đời sống thường ngày. Chính sự đa dạng đó đã tạo  nên  các  kiểu  gia  giảm  ảnh  khác  nhau  nhằm  phục  vụ  các  mục  đích  khác 

1.4 Kết luận chương

Nâng cao chất lượng ảnh là một bước quan trọng, tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi bật một số đặc tính ảnh như độ tương phản, lọc nhiễu, nổi mầu, làm trơn ảnh, khuếch đại ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh có thể chia làm hai thao tác: tăng cưởng ảnh và khôi phục ảnh. Hai thao tác này có thể thực hiện trực tiếp trên miền không gian lên các điểm ảnh bằng các thuật toán biến đổi không gian, lọc không gian. Ngoài ra ta còn có thể áp dụng phép biến đổi DFT  để   tăng  cường hoặc khôi phục ảnh bằng  các phép lọc trên miền tần số.  

Việc nâng cao chất lượng ảnh được ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn, 

từ các ứng dụng  chụp  ảnh cá  nhân  thông thường  đến  các  lĩnh vực  khoa học như y tế, thiên văn, pháp y…Trong đó, với các đặc tính về mặt lịch sử, việc tăng  cường  ảnh  tài  liệu  cũng  có  vai  trò  rất  lớn  trong  việc  bảo  tồn,  giữ  gìn những di dản phi vật thể. Vấn đề quan trọng là nên lựa chọn hoặc thay đổi các thuật  toán  nào  trong  nâng  cao  chất lượng  ảnh  nói  chung  để  áp  dụng  tốt  vào bài toán nâng cao chất lượng ảnh tài liệu. Vấn đề này sẽ được bàn luận trong chương 2 của luận văn. 

2 Chương 2 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TÀI LIỆU

  Mục  tiêu  của  luận  văn  là  khảo  sát,  đánh  giá  từ  đó  lựa  chọn  các  thuật toán  phù  hợp  nhất  cho  việc  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  tài  liệu.  Để  thực  hiện được  điều này,  phần  đầu  của  chương  2  sẽ  giới  thiệu  tổng  quan  về nâng  cao chất lượng ảnh tài liệu. Bao gồm giới thiệu về ảnh tài liệu với những đặc điểm riêng về tính quý giá của thông tin lưu trữ trong đó (ký tự, hình ảnh), các bước tiến  hành  thông  thường  khi  xử  lý  ảnh  tài  liệu,  các  biện  pháp  nâng  cao  chất lượng ảnh tài liệu.  Tiếp đó, luận văn  sẽ  cập nhật  một  số công trình  công  bố gần  đây  liên  quan  đến  nâng  cao  chất  lượng  ảnh  tài  liệu.  Phần  cuối  của chương, luận văn sẽ lựa chọn và đưa ra phân tích một số thuật toán được xem 

là tiêu biểu nhất trong nâng cao chất lượng ảnh làm cơ sở cho thiết kế phần mềm ứng dụng trong chương 3. 

2.1.1 Ảnh tài liệu

Hình 2.1 Một số ảnh tài liệu trong cuộc sống

Theo  truyền  thống,  hình  thức  truyền  tải  và  lưu  trữ  thông  tin  chính  là bằng văn bản, tài liệu giấy. Những tài liệu này bao gồm nhiều loại phổ biến: thư tín thương mại, hình thức, bản vẽ kỹ thuật và bản đồ, sách văn bản, hướng dẫn kỹ thuật, ký hiệu âm nhạc và dữ liệu tượng trưng khác (Hình 2.1). 

Mặc dù giấy là phương tiện độc quyền trong quá khứ, nhưng nhiều văn bản hiện nay lại xuất hiện trên máy tính và tồn tại riêng dưới hình thức điện 

tử. Hiện nay vẫn chưa rõ liệu các máy tính đã giảm hay tăng số lượng các tài liệu  giấy  được  sản  xuấtvì  các  tài  liệu  vẫn  được  in  ra  để  đọc,  phổ  biến.  Xu hướng về triển khai“văn phòng không giấy tờ”đã ra đời và được thực hiện rất thường xuyên trong thời gian đầu năm 1980 với mục tiêu không phải là xoá 

bỏ tài liệu giấy mà đạt đến sự phù hợp, hiệu quả giữa tài liệu điện tử và giấy. Như vậy, xử lý văn bản trong bất kỳ tổ chức nào đều phải được thực hiện cả bằng nhân  công  và  máy  tính hóa,  tạo  thành  một  hoạt  động  thiết  yếu  của  tài liệu điện tử hay còn gọi là ảnh tài liệu. 

Ký tự 

Độ nghiêng, dòng chữ  Các đường thẳng  Các vùng được điền 

vùng được điền 

ký tự và  hình ảnh trong ảnh tài liệu để trích xuất thông tin có được từ đó. Có thể phân việc xử lý ảnh tài liệu thành hai nhóm như sau [7]:  

Tiền xử lý, giảm nhiễu,  nhị phân hóa, lọc mờ, bù 

nghiêng 

Trích chọn đặc trưng 

 Phân loại 

Đầu vào - Ảnh tài 

liệu  

Đầu ra 

2.3bao  gồm  ba  giai  đo

Ký tự bị nhòe mực 

hiển thị trên cả hai 

mặt giấy 

Tài li đốm, bẩn, ố 

Cácký t ch

Tài liệu với các vết 

ốm, bẩn, ố  

Độ ẩm cao dẫn đến  nhăn giấy  

Nguyên nhân do thu  nhận ảnh không tốt

2.4 Một số vấn đề đối với ảnh tài liệu

à một nguồn thông tin vô cùng quý giá. Tuy nhiên, chúng ờng đối mặt với vấn đề suy giảm chất lượng, đặc biệt là trong trư

Nguyên nhân do thu 

ận ảnh không tốt   

Hình 2.5 Ví dụ về nâng cao chất lượng ảnh tài liệu

Hiện tại, có rất  nhiều kỹ thuật  sử dụng các  bộ lọc  cũng  như các  thuật toán  tính  toán  để  nâng  cao  chất  lượng  hình  ảnh.  Tuy  nhiên,  tất  cả  các  thuật toán đều chỉ thực hiện tốt trong một số điều kiện cụ thể, nhưng sau khi tăng cường ảnh, trong các ảnh đầu ra, hoặc là một số dữ liệu bị mất hoặc một số phần của hình ảnh vẫn tồn tại nhiễu (Hình 2.5) Vì vậy, mục đích của chương 

là đưa ra các điểm mấu chốt chính của việc nâng cao chất lượng hình ảnh cho tài liệu cũ. 

Có thể kể đến một số biện pháp nâng cao chất lượng ảnh tài liệu như sau:

 Lọc nhiễu

Do  có  nhiều  loại  nhiễu  can  thiệp  vào  quá  trình  xử  lý  ảnh  tài  liệu  nên cần có nhiều bộ lọc thích hợp. Với nhiễu cộng và nhiễu nhân ta dùng các bộ lọc thông  thấp,  lọc trung bình  và  lọc đồng  hình, với nhiễu xung ta dùng lọc trung vị, giả trung vị và lọc ngoài.  

 Giảm mờ

Trong  quá  trình  xử  lý  ảnh  tài  liệu,  hình  ảnh  bị  mờlàkhó  tránhtrong nhiều tình huốngvà vì thế có thểlàm hỏng cả mộtbức ảnh. Điều này là dothực tếrằng  córất  nhiều  nhiễutrong  môi  trườngcũng  nhưtrong  máy  ảnh.Việclàm mờhoặc suy giảm chất lượng của một ảnh tải liệu có thểbị gây rabởinhiều yếu 

tố như:di chuyểntrong quá trìnhchụp,sử dụngthời gian phơi sángdài, sử dụng ống  kínhgóc  rộng…Do  đó,  khử  mờ  và  phục  hồi  ảnh  tài  liệu  làcần  thiết  và thường gặp trongxử lý hình ảnhkỹ thuật số.Khử mờ ảnh là một quá trìnhlàm cho  hình  ảnhsắc  nét  vàhữu  íchbằng  cách  sử  dụngmô  hình  toán  học.  Đã  có nhiềuphương  pháp  đã  đượcđề  xuấttrong  vấn  đề  nàynhư:  sử  dụng  bộ  lọc Wiener, phương pháp Lucy- Richardson, phương pháp Blind Deconvolution, 

Đã có nhiều cách tiếp cận nhằm giải quyết vấn đề ở nhiều mức độ khác nhau.  Tuy  nhiên,  chúng  đều  gặp  những  khó  khăn  nhất  định  (độ  chính  xác không tốt, góc nghiêng quá lớn… ). Có hai tiêu chuẩn cơ bản để đánh giá độ chính xác của việc chỉnh nghiêng ảnh tài liệu. Tiêu chuẩn đầu tiên là giới hạn góc ước lượng ví dụ góc ước lượng của văn bản giới hạn trong khoảng [-10o, 

10o]. Thứ hai là số lượng góc nghiêng trong toàn văn bản nghĩa là văn bản có một hay nhiều góc nghiêng[10].  

2.2 Cập nhật một số kết quả nghiên cứu tiêu biểu gần đây về nâng cao chất lượng ảnh tài liệu

Moghaddam&Cheriet(2009)  đề  xuấtmột  phương  phápnâng  caochất lượng  ảnh  tài  liệubằng  cách  tiến  hànhdựa  trên  cơ  sở  các  quá  trìnhkhuếch tánảovàmô hìnhsuy giảm. Cáckết quảđầy hứa hẹnthu đượctừ việc đánh giácả 

mô  hìnhphục  hồi  vàmô  hìnhsuy  giảm.  Trong  bài  báonày,  vấn  đề  khôi  phục lạiảnhvà  tăng  cường  ảnhđượcthực  hiện  theoquan  điểm  khuếch  tán.  Mô  hình nàycũng  có  thể  đượcsử  dụng  chocác  khuyết  tậttrên  ảnh  tài  liệu  gốc  như thấmmựcvà  lão  hóa.Nócũng  giúp  tăng  cườngchất  lượngcủaảnh  tài  liệuhai mặt[7].  

DeborahvàArymurthy(2010)  trình  bày  cácthuật  toándi  truyềncho  việc tăng  cườngvàphục  hồi  ảnh  số  của  tài  liệucũ.  Cáckết  quả  thực  nghiệmthu đượctừ việc thực hiệncácthuật toándi truyềncũngđược so sánhtrong hai trường hợp có và không sử dụng cácbộ lọctrung bình chocáctiền xử lý củahình ảnh đầu  vào.  Cáckết  quả  thu  đượcbằng  cách  sử  dụngthuật  toándi  truyền  làkhôi phục được 92,9% so sánh vớikết quảcủa bộ lọctrung bình(59,5%). 

Zhaovà các cộng sự(2011) đã đưa ra một phương pháp đểnâng cao hình ảnhdựatrên  thuật  toántìm  kiếmhấp  dẫn.  Phương  pháp  nàyđã  được  sử dụngtrongnâng cao hình ảnhthích nghivà cải thiệnhình ảnhxuống cấptheo đặc điểm củahình ảnhbằng cách sử dụngcác tham sốtối ưu của thuật toán tìm kiếm hấp  dẫn  (GSA).  Nó  đượclấy  cảm  hứng  từđịnh  luậtcủaNewtonvề  chuyển độngvàlực hấp dẫn. 

Nandhini  et  al.  (2012)  trình  bày  tổng  quan  về  các  kỹ  thuật  nâng  cao hình  ảnh  dựa  trên  miền  không  gian  và  miền  và  tần  số.  Những  ưu  và  nhược điểm của một số kỹ thuật nâng cao chất lượng hình ảnh khác nhau cũng được nghiên  cứu  trong  bài  báo này. Ở  đây, các  kỹ thuật nâng  cao  hình  ảnh chính được  phân  loại  theo:  tăng  cường  biên,  điều  chỉnh  biên  độ,  loại  bỏ  nhiễu  và biến đổi lược đồ xám. Một số thuật toán hoạt động tốt trên các tài liệu cũ, một 

số  cho  hình  ảnh  y  tế  Xray,  một  số  hình  ảnh  viễn  thám.  Việc  thực  hiện  các thuật toán khác nhau thay đổi theo các loại hình ảnh khác nhau. 

Coustaty et al. (2013) đề xuất một bộ tiền xử lý mới cho phép để giảm nhiễu với các tài liệu bị phân hủy do thời gian bằng cách sử dụng thuật toán Aujol  và  Chambolle.  Thuật  toán  này  cho  phép  trích  xuất  các  thành  phần  có  ý nghĩa từ hình ảnh. Quá trình xử lý dựa trên thuật toán Aujol và Chambolle cho phép có được ba lớp thông tin: hình khối, kết cấu, nhiễu. Từ sự phân tách này, người ta có thể áp dụng phương pháp điều trị cụ thể trên một hoặc nhiều lớp. 

SinghvàSharma(2014)  đãđưa  ra  mộtcái  nhìn  tổng  quanvềcáckỹ  thuật nâng  caohình  ảnh  hiện  tại.  Họcũng  đã  cố  gắngđểtìm  thấynhững  hạn  chế củacáckỹ thuật nâng caohình ảnhhiện có vàđề xuất một sốgiải pháp khắc phục tương  ứng.  Họ  phát  hiện  rarằng  tronghầu  hết  cáckỹ  thuật  nâng  caohình ảnh,chi tiếtcủa ảnh bị hủy hoạisau khi thực hiệncáckỹ thuật nâng caovàđồng thờinó không hẳn làtốt khi tăng cườngchất lượngcủatoàn bộ hình ảnh. Vì vậy, 

họ  đề  xuất  mộtgiải  pháp  tốt  hơnlà  sử  dụngcáckỹ  thuật  tăng  cường  ảnhphi tuyến đểloại bỏ cácvết mờcủa hình ảnh. 

Kalevà  các  cộng  sự(2015)  đã  đề  xuấtmột  cách  tiếp  cậncải  thiệnchất lượng  của  cáctài  liệucũbằng  cách  loại  bỏnhiễuvà  để  điều  chỉnhđộ  tương phảnnềncủa  ảnh  gốc.  Một  cách  tiếp  cậnlaicủangưỡngđịa  phươngvàtoàn  cục cùng đượcáp dụng. Ban đầucáckỹ thuậtngưỡngtoàn cụcđược áp dụng chogiảm nhiễu  nền  củabản  thảovàsau  đóngưỡngđịa  phươngđượcáp  dụng  cho từngphầnriêng  lẻcủa  hình  ảnh.  Ưu  điểm  chínhcủaviệc  áp  dụng  cáckỹ thuậtngưỡngtoàn  cầulà  nó  làm  giảmcácchi  phí  tính  toánvà  thời  gian  đểgiảm nhiễu  so  vớiviệc  áp  dụngtừng  phầnriêng  lẻcủa  hình  ảnh.  Cáckết  quả  thu đượctừ  các  khái  niệmlaiđề  xuấtcho  thấyđộ  chính  xáccaocủa  các  kết  quảđối với với cácloại nhiễu khác nhaucủahình ảnh. Ngoài ra, thuật toán này không ảnh hưởng đếnchất lượng hình ảnhkhi hình ảnhgốc ở trongmột điều kiệntốt. 

Từ việc cập nhật, tìm hiểu một số công trình nghiên cứu tiêu biểu nhất trong  các  năm  từ  2009  đến  2015,  ta  có  thể  thấy  rằng  có  rất  nhiều  kỹ  thuật nâng cao chất lượng ảnh tài liệu như: chỉnh nghiêng, giảm mờ, triệt nhiễu sử dụng các bộ lọc hoặc các thuật toán tính toán khác nhau. Tất cả các thuật toán đều thực hiện tốt trong một số điều kiện cụ thể nhưng sau khi thực hiện các thuật toán nâng cao, hoặc là một số dữ liệu bị mất từ các hình ảnh đầu ra hoặc một  số  phần  của  hình  ảnh  vẫn  tồn  tại  nhiễu.  Để  tham  khảo  trong  tương  lai, cần thiết phải có một số thuật toán dựa trên kỹ thuật toán tính toán mềm nhằm 

xử lý ngay cả những tình huống thiếu chính xác và mơ hồ của các ảnh tài liệu với dữ liệu đầu vào khác nhau. 

2.3 Phân tích một số thuật toán tiêu biểu trong nâng cao chất lượng hình ảnh

2.3.1 Các loại nhiễu thường gặp

Nhiễu là tất cả các thành phần không mong muốn trong bức ảnh. Nhiễu xuất hiện trong ảnh do nhiều nguyên nhân. Chúng có thể xuất hiện trong các