Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng (2014)

Điều này cũng có ý nghĩa quan trọngtrong nhiều ứng dụng thực tế như nhận dạng các đối tượng địa lý, các biểutượng trên bản đồ, phần mềm phát hiện và đếm các đối tượng chuyển động …Đặt bi

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của côgiáo ThS Lưu Thị Bích Hương, khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học sưphạm Hà Nội 2

Em cũng xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo trong khoa Công nghệthông tin, cũng như các thầy, cô giáo trong trường đã giảng dạy và giúp đỡ

em trong các năm học vừa qua Chính các thầy, cô giáo đã xây dựng chochúng em những kiến thức nền tảng và kiến thức chuyên môn để em có thểhoàn thành khóa luận tốt nghiệp và chuẩn bị cho những công việc của mìnhsau này

Cuối cùng em xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình và bạn bè đã giúp đỡđộng viên em rất nhiều trong suốt quá trình học tập để em có thể thực hiện tốtkhóa luận này

Do kiến thức và thời gian còn hạn chế nên khóa luận không tránh khỏinhững thiếu sót Kính mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô

và các bạn để khóa luận được hoàn thiện hơn

Hà Nội, tháng 05 năm 2014

Sinh viên

Tạ Tiến Thành

LỜI CAM ĐOAN

Tên em là: TẠ TIẾN THÀNH

Sinh viên lớp: K36 – Tin học, khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học

sư phạm Hà Nội 2

Em xin cam đoan:

1 Đề tài “Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng” là sự nghiên cứu của riêng em, dưới sự hướng dẫn của cô giáo ThS.

Lưu Thị Bích Hương

2 Khóa luận hoàn toàn không sao chép của tác giả nào khác

Nếu sai em xin hoàn toàn chiu trách nhiệm

Hà Nội, tháng 05 năm 2014Người cam đoan

Tạ Tiến Thành

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4

1.1 Xử lý ảnh là gì 4

1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh 5

1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 6

1.4 Các định dạng ảnh cơ bản 10

CHƯƠNG 2: CÁC PHÉP TOÁN HÌNH THÁI 16

2.1 Thao tác trên ảnh nhị phân 16

2.1.1 Phép dãn nhị phân (Dilation) 16

2.1.2 Phép co nhị phân (Erosion) 21

2.1.3 Phép mở nhị phân (Opening) 24

2.1.4 Phép đóng nhị phân (Closing) 25

2.1.5 Kĩ thuật đánh trúng và đánh trượt 30

2.1.6 Kĩ thuật đếm vùng 32

2.2 Thao tác trên ảnh đa mức xám 33

2.2.1 Phép co và phép dãn (Erosion and Dilation) 33

2.2.2 Các phép toán đóng, mở (Closing and Opening) 34

2.2.3 Làm trơn 36

2.2.4 Gradient 37

2.2.5 Phân vùng theo cấu trúc 38

2.2.6 Phân loại cỡ đối tượng 39

CHƯ ƠNG 3: ỨNG DỤNG CÁC PHÉP TOÁN HÌNH THÁ I 42

3.1 Ứng dụng thực tiễn 42

3.2 Xương và làm mảnh 43

3.3 Các phương pháp lặp hình thái 45

3.4 Nhận dạng biên 53

CHƯ ƠNG 4: XÂY D ỰNG CHƯ ƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 54

4.1 Phát biểu bài toán 54

4.2 Thiết kế chương trình 54

KẾT LUẬN VÀ HƯ ỚNG PHÁT TRI ỂN 63

1 Kết luận 63

2 Hướng phát triển 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO 65

CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

CCIR Consultative Committee for Tiêu chuẩn điều chế tần số CCIR

International Radio

CCD Change Coupled Device Công nghệ sử dụng cho camera

PCX Personal Computer Exchange Định dạng ảnh PCX

RLE Run Length Encoded Phương pháp mã loạt dài

TIFF Targed Image File Format Định dạng ảnh TIFF

DIB Device Independent Bitmap Một định dạng của ảnh bitmapGIF Graphics Interchanger Format Định dạng ảnh GIF

JPEG Joint Photographic Experts Nén ảnh JPEG

Group

PNG Portable Network Graphics Nén dữ liệu PNG

LIBPNG Library Portable Network Thư viện ảnh PNG

Graphics

TIFF Tagged Image File Format Ảnh định dạng TIFF

MIME Multipurpose Internet Mail Chuẩn Internet về định dạng cho

thư điện tửExtensions

OCR Optical Character Recognition Hệ thống nhận dạng chữ viết bằng

thiết bị quang học OCRAFIS Automated fingerprint Hệ thống nhận dạng vân tay AFIS

Identification

System

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.2: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh 5

Hình 1.3: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 6

Hình 1.4: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối 10

Hình 1.5: Định dạng ảnh BMP 13

Hình 2.1: Thao tác nhị phân đơn giản trên một ảnh nhỏ (a) Ảnh ban đầu; (b) Ảnh dãn 1 điểm ảnh; (c) Ảnh dãn 2 điểm ảnh 16

Hình 2.2: Dãn A bởi B (a) Ảnh A, B ban đầu; (b) Ảnh A cộng phần tử (0,0); (c) Tập A cộng phần tử (0,1); (d) Hợp của (b) và (c) hay kết quả phép dãn

18 Hình 2.4: Dãn ảnh sử dụng phần tử cấu trúc 20

Hình 2.5: Phép co nhị phân 22

Hình 2.6: Xoá hình thái những dòng ngang của khuông nhạc 24

Hình 2.7: Sử dụng phép toán mở 25

Hình 2.8: Phép đóng 26

Hình 2.9: Phép đóng với độ sâu lớn 27

Hình 2.10: Phép co sử dụng một bản đồ khoảng cách 29

Hình 2.11: Phép mở tổng thể của đối tượng dạng đĩa 30

Hình 2.12: Minh hoạ thao tác đánh trúng và đánh trượt 31

Hình 2.13 Đếm vùng (a), (b), (c), (d) Các cấu trúc; (e) Ví dụ của ảnh có 8 vùng 32

Hình 2.14: Phép dãn đa cấp xám 36

Hình 2.15: Làm trơn đa cấp xám 37

Hình 2.16: Đường dốc hình thái 38

Hình 2.17: Phân đoạn cấu trúc 39

Hình 2.18: Phân lớp những đồng xu 40

Hình 3.1: Mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng ảnh 42

Hình 3.2: Các mẫu dùng cho việc nhận dạng những điểm ảnh có thể bị xoá trong thuật toán làm mảnh Stienford (a) Mẫu M1; (b) Mẫu M2;

(c) Mẫu M3; (d) Mẫu M4 46

Hình 3.3: Một minh hoạ về số liên kết 47

Hình 3.4: Bốn phần của mỗi phép lặp trong phương pháp làm mảnh Stentiford (a) Sau khi áp dụng mẫu M1; (b) Sau mẫu M2; (c) Sau M3; (d) Sau M4

48 Hình 3.5: Tất cả các phép lặp của thuật toán làm mảnh Stienford được áp dụng cho chữ T 49

Hình 3.6: Những thao tác của phép làm mảnh cổ điển (a) Cổ cột; (b) Đuôi cột; (c) Đường tạo thành vẫn có sợi 50

Hình 3.7: Các mẫu được dùng cho bước xử lý phân giác góc nhọn 51

Hình 3.8: Những kí tự được làm mảnh cuối cùng, sau hai bước xử lý và làm mảnh 51

Hình 3.9: Kết quả làm mảnh (a) Ảnh ban đầu; (b) Áp dụng Erosion; (c) Ảnh ban đầu đã biến đổi 53

Hình 4.1: Form giao diện 55

Hình 4.2: Kết quả phép giãn ảnh A 55

Hình 4.3: Kết quả phép co ảnh A 56

Hình 4.4: Kết quả phép mở ảnh A 56

Hình 4.5: Kết quả phép đóng ảnh A 57

Hình 4.6: Kết quả nhận dạng biên ảnh A 57

Hình 4.8: Kết quả phép giãn ảnh B 58

Hình 4.9: Kết quả phép co ảnh B 58

Hình 4.10: Kết quả phép mở ảnh B 59

Hình 4.11: Kết quả phép đóng ảnh B 59

Hình 4.12: Kết quả nhận dạng biên ảnh B 60

Hình 4.14: Kết quả phép co ảnh C 61

Hình 4.15: Kết quả phép mở ảnh C 61

Hình 4.16: Kết quả phép đóng ảnh C 62 Hình 4.17: Kết quả nhận dạng biên ảnh C 62

Xử lý nâng cao chất lượng ảnh là một vấn đề trọng tâm của môn học

xử lý ảnh đồng thời nó cũng là bước tiền xử lý cho việc nhận dạng, tríchchọn thông tin trong xử lý ảnh số Điều này cũng có ý nghĩa quan trọngtrong nhiều ứng dụng thực tế như nhận dạng các đối tượng địa lý, các biểutượng trên bản đồ, phần mềm phát hiện và đếm các đối tượng chuyển động …Đặt biệt trong hầu hết các một số ngành công nghiệp như: Cơ khí chếtạo, chế biến, sản xuất, việc đọc hình ảnh có thể nói là thường xuyên và cực

kỳ quan trọng Bản vẽ kỹ thuật (một dạng của hình ảnh) chính là kết quả ngônngữ kỹ thuật, mà qua nó, một quy trình công nghệ phải được xây dựng trongquá trình sản xuất, cũng như nó chính là cơ sở cho việc nghiệm thu cho bất

kỳ sản phẩm nào Để lưu ảnh của các tài liệu, các bản vẽ hoặc sửa đổi chúng

và chuyển chúng sang các dạng đồ họa khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánhmẫu để sử dụng sau này là điều cần thiết Do vậy tiền xử lý ảnh là việc cầnlàm Có nhiều phương pháp, nhiều công cụ, nhiều phần mềm xử lý ảnh đã rađời Tăng cường chất lượng ảnh, mà công đoạn đầu tiên là một bước tiền xử

lý nhằm loại bỏ nhiễu, khắc phục những khiếm khuyết do bước thu nhận ảnhkhông tốt là việc làm quan trọng Có nhiều phương pháp cho việc nâng caochất lượng ảnh nói chung và tiền xử lý nói riêng Để giải quyết các bài toán

đó thì việc tách hoặc làm rõ những điểm, đường biên quan trọng của ảnh là

những bước đầu quan trọng cho việc nhận dạng, trích dẫn thông tin sau này

Chính vì vậy em đã lựa chọn đề tài: “Các phép toán hình thái trong xử lý ảnh và xây dựng ứng dụng” để làm khóa luận.

2 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu các phép toán hình thái: Phép co, phép giãn, phép đóng,phép mở đối với ảnh nhị phân và ảnh đa mức xám

Xây dựng những ứng dụng thực tiễn của phép toán hình thái

3 Nhiệm vụ nghiên cứu

Tìm hiểu các phép toán hình thái: Phép co, phép giãn, phép đóng, phép mở

Xây dựng ứng dụng phép toán hình thái

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là các phép toán hình thái trên ảnhnhị phân và ảnh đa mức xám

Phạm vi nghiên cứu: Nói đến các phép toán hình thái là nói đến một lĩnhvực vô cùng rộng lớn và quan trọng trong xử lý ảnh Trong khóa luận chỉ tìmhiểu đến một phần của các phép toán hình thái Đó là các phép toán hình tháitrên ảnh nhị phân và ảnh đa mức xám

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Khóa luận phân tích, làm rõ các phép toán hình thái Từ đó ta có thể hiểuthêm về tính chất, đặc điểm, ứng dụng của các phép toán hình thái Nghiêncứu góp phần chứng minh thêm tính đúng đắn của các phép toán hình thái.Hiện nay các phép toán hình thái là một lĩnh vực đang được các chuyên gianghiên cứu và phát triển

Xây dựng chương trình thử nghiệm các phép toán hình thái nếu thànhcông sẽ góp một phần nhỏ trong việc lựa chọn, chọn lọc ảnh số và trích chọnbiên ảnh

6 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp nghiên cứu lý luận

Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo và các tài liệu liên quan nhằm xâydựng cơ sở lý thuyết của khóa luận và các biện pháp cần thiết để giải quyếtcác vấn đề của khóa luận

- Phương pháp chuyên gia

Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chương trình phùhợp với yêu cầu thực tiễn Nội dung xử lý nhanh đáp ứng được yêu cầu ngàycàng cao của người sử dụng

- Phương pháp thực nghiệm

Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu của cơ sở, những lý luận đượcnghiên cứu và kết quả đạt được qua những phương pháp trên

7 Cấu trúc khóa luận

Ngoài phần lời cảm ơn, mở đầu, kết luận và hướng phát triển, tài liệutham khảo, khóa luận có những nội dung sau:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết - Chương này trình bày một số kiến thức cơ bản

về xử lý ảnh: Khái niệm xử lý ảnh, các ứng dụng, các bước cơ bản trong xử lýảnh và trình bày một số định dạng ảnh cơ bản

Chương 2: Các phép toán hình thái - Trong chương này, khóa luận trình

bày khái niệm, đặc điểm của ảnh nhị phân và ảnh đa mức xám Phân tích vàlàm rõ các phép toán hình thái: Phép co, phép giãn, phép đóng, phép mở đốivới ảnh nhị phân và ảnh đa mức xám Trình bày một số kỹ thuật trong xử lýảnh: Kỹ thuật đánh trúng và đánh trượt, kỹ thuật đếm vùng, làm trơn,gradient, phân vùng theo cấu trúc và cỡ đối tượng Trong đó, các phép toánhình thái là nội dung chính được trình bày trong khóa luận

Chương 3: Xây dựng chương trình ứng dụng - Từ những kiến thức đã

nghiên cứu, khóa luận xây dựng một chương trình thử nghiệm các phép toánhình thái đối với ảnh nhị phân và ảnh đa mức xám

Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóngvai trò quan trọng nhất Những năm trở lại đây với sự phát triển của phầncứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa đó phát triển một cách mạnh mẽ và cónhiều ứng dụng trong cuộc sống Xử lý ảnh và đồ họa đóng một vai trò quantrọng trong tương tác người máy.

Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vàonhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh

có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận

Ảnh Xử lý ảnh

Ảnh tốt hơn

Kết luận

Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnhẢnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như

là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó củađối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2, ,

cn) Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều

Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

Hệ quyết định

1.2.1 Biến đổi ảnh (Image Transform)

Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tínhtoán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu Các phươngpháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi Người ta

sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễtính toán Sau khi xử lý dễ dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược đểđưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm:

- Biến đổi Fourier, Cosin, Sin

- Biến đổi ảnh bằng tích chập, tích Kronecker

- Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard

1.3 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bịthu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnhtương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với sự phát triển của côngnghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyểntrực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo Mặt khác, ảnh cũng cóthể tiếp nhận từ vệ tinh, có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh Hình 1.3dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh:

Biểudiễn và

mô tả

Nhậndạng vànội suy

Cơ sở tri thức

Hình 1.3: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

1.3.1 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)

Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận quacamera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh

25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change CoupledDevice) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh Camera thườngdùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra có dạng hai chiều Chất lượng một ảnh thunhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)

1.3.2 Tiền xử lý (Image Processing)

Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào

bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọcnhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn

1.3.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần đểbiểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: Để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch)trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ vềđịa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt

để nhận dạng Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễgây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rấtnhiều vào công đoạn này

1.3.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phânđoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu nàythành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọncác tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng gắn với việc tách cácđặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phânbiệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được Vídụ: Trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưngcủa từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác

1.3.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)

Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Quá trình này thường thu đượcbằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được lưu từ trước Nội suy là phán đoántheo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Các mô hình toán học về ảnh được phântheo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:

- Nhận dạng theo tham số

- Nhận dạng theo cấu trúc

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụngtrong khoa học và công nghệ là: Nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ kýđiện tử), nhận dạng văn bản, nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhậndạng mặt người…

1.3.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)

Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dunglượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trongnhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháptoán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trìnhtiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó,nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vì vậy,

ở đây các cơ sở tri thức được phát huy

1.3.7 Mô tả (biểu diễn ảnh)

Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâutiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dunglượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và côngnghệ Thông thường, các ảnh thô đó được biểu diễn lại (hay đơn giản là mãhoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image

Features) như: Biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp

biểu diễn thường dùng:

• Biểu diễn bằng mã chạy (Run Length Code)

• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine Code)

• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad Tree Code)

1.3.8 Biểu diễn bằng mã chạy

Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhịphân Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:

- U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R

- U(m, n) = 0 nếu (m, n) không thuộc RTrong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n) Với cáchbiểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1.Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo tọa

độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mô tả có

thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là tọa độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên

tục theo chiều ngang hoặc dọc

Biểu diễn bằng mã tứ phân

Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh Vùng ảnhđầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau Nếu mỗi vùng đã đồngnhất (chứa toàn điểm đen “1” hay trắng “0”) thì gán cho vùng đó một mã vàkhông chia tiếp Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theothủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất Các mã phân chiathành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất

Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh Trong thực

tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùytheo đặc điểm ứng dụng Hình 1.4 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồthông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ Ảnh sau khi được số hóa đượcnén, lưu lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo.Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng

(khi ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân

đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng Hình 1.4 cũng chia các nhánh song song, nâng cao chất lượng ảnh có hai

nhánh phân biệt: Nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọcnhiễu) hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) …

Truyền ảnh

Ảnh được cải thiện

Trích chọn đặc trưng

ảnh hóa

Ảnh tương tự

Thu nhận ảnh

Ảnh số

Nâng chất lượng ảnh

Khôi phục ảnh

Phân đoạn

Trích chọn quan hệ

Phân tích thống kê cấu trúc

Mô tả

và nội suy

Hình 1.4: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối

+ 2 byte tiếp theo: Chứa độ dài mẫu tin Đó là độ dài của dãy các byte

kề liền nhau mà dãy này sẽ được lặp lại một số lần nào đó Số lần lặp này sẽđược lưu trong byte đếm Nhiều dãy giống nhau được lưu trong một byte

+ 4 byte tiếp: Mô tả kích cỡ pixel

+ 2 byte tiếp: Số pixel trên một dòng ảnh

+ 2 byte cuối: Số dòng ảnh trong ảnh

Ảnh IMG được nén theo từng dòng Mỗi dòng bao gồm các gói (pack).Các dòng giống nhau cũng được nén thành một gói Có 4 loại gói sau:

Loại 1: Gói các dòng giống nhau

Quy cách gói tin này như sau: 0x00 0x00 0xFF Count Ba byte đầu chobiết số các dãy giống nhau, byte cuối cho biết số các dòng giống nhau.

Loại 2: Gói các dãy giống nhau

Quy cách gói tin này như sau: 0x00 Count Byte thứ hai cho biết số cácdãy giống nhau được nén trong gói Độ dài của dãy ghi ở đầu tệp

Loại 3: Dãy các pixel không giống nhau, không lặp lại và không nén được

Qui cách như sau: 0x80 Count Byte thứ hai cho biết độ dài dãy các pixelkhông giống nhau không nén được

Loại 4: Dãy các pixel giống nhau

Tuỳ theo các bit cao của byte đầu được bật hay tắt Nếu bit cao được bật(giá trị 1) thì đây là gói nén các byte chỉ gồm bit 0, số các byte được nén đượctính bởi 7 bit thấp còn lại Nếu bit cao tắt (giá trị 0) thì đây là gói nén các bytegồm toàn bit 1 Số các byte được nén được tính bởi 7 bit thấp còn lại

Các gói tin của file IMG phong phú như vậy là do ảnh IMG là ảnh đentrắng, do vậy chỉ cần 1 bit cho 1 pixel thay vì 4 hoặc 8 như đã nói ở trên.Toàn bộ ảnh chỉ có những điểm sáng và tối tương ứng với giá trị 1 hoặc giá trị

0 Tỷ lệ nén của kiểu định dạng này là khá cao

1.4.2 Định dạng ảnh PCX

Định dạng ảnh PCX là một trong những định dạng ảnh cổ điển nhất Nó

sử dụng phương pháp mã loạt dài RLE (Run Length Encoded) để nén dữ liệuảnh Quá trình nén và giải nén được thực hiện trên từng dòng ảnh Thực tế,phương pháp giải nén PCX kém hiệu quả hơn so với kiểu IMG Tệp PCXgồm 3 phần: Đầu tệp (header), dữ liệu ảnh (image data) và bảng màu mở rộngHeader của tệp PCX có kích thước cố định gồm 128 byte và được phân bốnhư sau:

+ 1 byte: Chỉ ra kiểu định dạng Nếu là kiểu PCX / PCC nó luôn có giátrị là 0Ah

+ 1 byte: Chỉ ra version sử dụng để nén ảnh, có thể có các giá trị sau:

0: Version 2.52: Version 2.8 với bảng màu3: Version 2.8 hay 3.0 không có bảng màu5: Version 3.0 có bảng màu

+ 1 byte: Chỉ ra phương pháp mã hoá Nếu là 0 thì mã hoá theo phươngpháp BYTE PACKED, nếu không là phương pháp RLE

+ 1 byte: Số bit cho một điểm ảnh plane

+ 1 word: Tọa độ góc trái trên của ảnh Với kiểu PCX có giá trị là (0, 0),còn PCC thì khác (0, 0)

+ 1 word: Tọa độ góc phải dưới

+ 1 word: Kích thước bề rộng và bề cao ảnh

+ 1 word: Số điểm ảnh

+ 1 word: Độ phân giải màn hình

+ 48 byte: Chia thành 16 nhóm, mỗi nhóm 3 byte Mỗi nhóm này chứathông tin về một thanh ghi màu Như vậy ta có 16 thanh ghi màu

+ 1 byte: Không dùng đến và luôn đặt là 0

+1 byte: Số bit plane mà ảnh sử dụng Với ảnh 16 màu, giá trị này là 4,với ảnh 256 màu (1 pixel / 8 bit) thì số bit plane lại là 1

+ 1 byte: Số byte cho một dòng quét ảnh

+ 1 word: Kiểu bảng màu

+ 58 byte: Không dùng

Định dạng ảnh PCX thường được dùng để lưu trữ ảnh vì thao tác đơngiản, cho phép nén và giải nén nhanh Tuy nhiên vì cấu trúc của nó cố định,nên trong một số trường hợp nó làm tăng kích thước lưu trữ Và cũng vì

nhược điểm này mà một số ứng dụng lại sử dụng một kiểu định dạng khác mềm dẻo hơn: Định dạng TIFF (Targed Image File Format).

1.4.3 Định dạng ảnh BMP

Trong đồ họa máy vi tính BMP (Windows bitmap), là một định dạng tậptin hình ảnh khá phổ biến Các tập tin đồ họa lưu dưới dạng BMP thường cóđuôi là “.BMP” hoặc “.DIB” (Device Independent Bitmap) Nếu ta hình dungtrong một tệp ảnh xếp liên tiếp các byte từ đầu đến cuối và dồn chúng vàotrong một hộp chữ nhật, thì có thể hình dung tệp ảnh BMP như hình vẽ sau:

HeaderColor Palette

Data of image

54 bytes

Số màu x 4 (byte)

256 màu: 1 byte / 1 điểm ảnh

16 màu: 1 byte / 2 điểm ảnh

2 màu: 1 byte / 8 điểm ảnhHình 1.5: Định dạng ảnh BMP

1.4.4 Định dạng ảnh GIF

Cách lưu trữ kiểu PCX có lợi về không gian lưu trữ: Với ảnh đen trắngkích thước tệp có thể nhỏ hơn bản gốc từ 5 đến 7 lần Với ảnh 16 màu, kíchthước ảnh nhỏ hơn ảnh gốc 2  3 lần, có trường hợp có thể xấp xỉ ảnh gốc.Tuy nhiên, với ảnh 256 màu thì nó bộc lộ rõ khả năng nén rất kém Điều này

có thể lý giải như sau: Khi số màu tăng lên, các loạt dài xuất hiện ít hơn và vìthế, lưu trữ theo kiểu PCX không còn lợi nữa Hơn nữa, nếu ta muốn lưu trữnhiều đối tượng trên một tệp ảnh như kiểu định dạng TIFF, đòi hỏi có mộtđịnh dạng khác thích hợp

Định dạng ảnh GIF do hãng ComputServer Incorporated (Mỹ) đề xuấtlần đầu tiên vào năm 1990 Với định dạng GIF, những vướng mắc mà cácđịnh dạng khác gặp phải khi số màu trong ảnh tăng lên không còn nữa Khi số

màu càng tăng thì ưu thế của định dạng GIF càng nổi trội Những ưu thế này

có được là do GIF tiếp cận các thuật toán nén LZW (Lempel Ziv Welch) Bảnchất của kỹ thuật nén LZW là dựa vào sự lặp lại của một nhóm điểm chứkhông phải loạt dài giống nhau Do vậy, dữ liệu càng lớn thì sự lặp lại càngnhiều Dạng ảnh GIF cho chất lượng cao, độ phân giải đồ họa cũng đạt cao,cho phép hiển thị trên hầu hết các phần cứng đồ họa

Do vậy, dữ liệu càng lớn thì sự lặp lại càng nhiều Dạng ảnh GIF cho chấtlượng cao, độ phân giải đồ họa cũng đạt cao, cho phép hiển thị trên hầu hếtcác phần cứng đồ họa

Định dạng GIF có rất nhiều ưu điểm và đã được công nhận là chuẩn đểlưu trữ ảnh màu thực tế (chuẩn ISO 10918  1) Nó được mọi trình duyệt Web(Web Browser) hỗ trợ với nhiều ứng dụng hiện đại Cùng với nó có chuẩnJPEG (Joint Photograph Expert Group) GIF dùng cho các ảnh đồ họa(Graphic), còn JPEG dùng cho ảnh chụp (Photographic)

1.4.5 Định dạng ảnh JPEG

Phương pháp nén ảnh JPEG (Joint Photographic - Experts Group) là mộttrong những phương pháp nén ảnh hiệu quả, có tỷ lệ nén ảnh tới vài chục lần.Tuy nhiên ảnh sau khi giải nén sẽ khác với ảnh ban đầu Chất lượng ảnh bị suygiảm sau khi giải nén Sự suy giảm này tăng dần theo hệ số nén Tuy nhiên sựmất mát thông tin này là có thể chấp nhận được và việc loại bỏ những thông tinkhông cần thiết được dựa trên những nghiên cứu về hệ nhãn thị của mắt người.Phần mở rộng của các file JPEG thường có dạng “.JPEG”, “.JFIF”, “.JPG”,

“.JPG” hay “.JPE”, định dạng “.JPG” là định dạng được dùng phổ biến nhất

1.4.6 Định dạng ảnh PNG

PNG (Portable Network Graphics) là một dạng hình ảnh sử dụng phươngpháp nén dữ liệu mới, không làm mất đi dữ liệu gốc PNG được tạo ra nhằmcải thiện và thay thế định dạng ảnh GIF với một định dạng hình ảnh khôngđòi hỏi phải có giấy phép sáng chế khi sử dụng PNG được hỗ trợ bởi thư viện

tham chiếu LIBPNG (Library Portable Network Graphics), một thư viện nền tảng độc lập bao gồm các hàm của C để quản lý các hình ảnh PNG.

Những tập tin PNG thường có phần mở rộng là PNG và đã được gán kiểu chuẩn MIME là image / png (được công nhận vào ngày 14 tháng 10 năm1996)

CHƯƠNG 2: CÁC PHÉP TOÁN HÌNH THÁI

2.1 Thao tác trên ảnh nhị phân

Ảnh nhị phân là tập hợp các bit được lưu giữ trong bộ nhớ máy tính,được bố trí thành một ma trận chữ nhật để biểu diễn các ảnh thật Màn hìnhmáy tính là một dạng ảnh nhị phân mà người sử dụng nhìn thấy được Ảnhnhị phân là ảnh chỉ có 2 giá trị mức xám là:

1: Biểu diễn đối tượng ảnh và được gọi là điểm đen

0: Biểu diễn nền ảnh (phông ảnh) và được gọi là điểm trắng

(b) Ảnh dãn 1 điểm ảnh; (c) Ảnh dãn 2 điểm ảnh

2.1.1 Phép dãn nhị phân (Dilation)

Phân tích một số thao tác tập hợp đơn giản nhằm mục đích định nghĩaphép dãn nhị phân qua chúng Phép dịch A bởi điểm x (hàng, cột) được địnhnghĩa là một tập:

Ax = {c|c = a + x, a A} (2.1) Nếu x có toạ độ (1, 2), khi đó điểm ảnh đầu tiên phía trên bên trái của A

sẽ dịch đến vị trí: (3, 3) + (1, 2) = (4, 5) Các điểm ảnh khác trong A sẽ dịchchuyển một cách tương ứng, tức ảnh được dịch sang phải (cột) điểm ảnh vàxuống phía dưới (hàng) điểm ảnh

Phép đối của tập A được định nghĩa như sau:

 = {c|c =  a, a A} (2.2)

Đó chính là phép quay A một góc 180° so với ban đầu

Phần bù của tập A là tập các điểm ảnh không thuộc đối tượng A, ở đâychính là các điểm ảnh trắng Theo lý thuyết tập hợp thì:

Ac = {c|c A} (2.3)Giao của hai tập hợp A và B là tập các phần tử thuộc về cả A lẫn B, kí hiệu:

A B = {c|(c A) (c B)} (2.4)Hợp của hai tập hợp A và B là tập các phần tử thuộc A hoặc B, kí hiệu:

A B = {c|(c A) (c B)} (2.5)Hiệu của hai tập hợp A và B là tập:

Những phần tử trong tập C = A B được tính dựa trên phương trình (2.7) cóthể viết lại như sau:

C= A B = (A + {(0, 0)}) (A + {(0, 1)}) (2.8)

Cụ thể:

A B C

Trong đó, tập C gọi là kết quả của phép dãn A sử dụng phần tử cấu trúc

B và gồm các phần tử như được mô tả ở trên, tuy nhiên một vài điểm trong số chúng có thể trùng nhau

A=

A=

Hình 2.2: Dãn A bởi B (a) Ảnh A, B ban đầu; (b) Ảnh A cộng phần tử (0,0);(c) A cộng phần tử (0,1); (d) Hợp của (b) và (c) hay kết quả phép dã

Nhìn hình 2.2 những phần tử được đánh dấu là gốc tọa độ Việc xác định

vị trí của gốc cấu trúc là rất quan trọng, nó có thể quyết định hướng codãn của ảnh Nếu gốc ở bên trái, thì ảnh có xu hướng co dãn về bên phải,gốc ở bên phải thì co dãn về trái và nếu gốc ở giữa thì ảnh sẽ dãn đều.Trong thí dụ trên do gốc của cấu trúc B ở bên phải nên ảnh được dãn vềbên trái Nếu như gốc chứa một điểm ảnh trắng, khi đó nói rằng gốc khôngđược bao gồm trong tập B Thông thường, để dãn ảnh đều về tất cả các phía,thường sử dụng cấu trúc có dạng ma trận 33 với gốc ở chính giữa

Xét thêm một ví dụ, ví dụ này sẽ cho thấy sự dãn về hai phía nếu như sửdụng cấu trúc có gốc ở giữa và gốc chứa một điểm ảnh trắng Trong trườnghợp cấu trúc có điểm ảnh trắng ở gốc thì kết luận rằng gốc không được baogồm trong cấu trúc

Nhìn vào hình 2.3 dưới đây ta có:

Phép dãn của A1 bởi B1 là hợp của A1(0, -1) và A1(0, 1)

Nhận thấy rằng trong hình 2.3 có một số phần tử của đối tượng ban đầu sẽkhông có

tử đen của mẫu và gửi vào một ảnh mới với vị trí thích hợp, gọi là ảnh kếtquả, ảnh này ban đầu chỉ gồm các điểm trắng Khi đó ảnh kết quả chính là ảnhđược dãn Điều này được thể hiện khá rõ trong hình 2.4 dưới đây:

(a) (b) (c) Hình 2.4: Dãn ảnh sử dụng phần tử cấu trúc(a) Góc cấu trúc định vị trên điểm ảnh đen đầu tiên và những điểm đen cấutrúc được chép sang ảnh kết quả ở những vị trí tương ứng; (b) Quá tình tương

tự với điểm đen tiếp theo; (c) Quá trình hình thành

2.1.2 Phép co nhị phân (Erosion)

Phép dãn là thêm điểm ảnh vào trong đối tượng ảnh, làm cho đối tượngảnh trở nên lớn hơn thì phép co sẽ làm cho đối tượng ảnh trở nên nhỏ hơn, ítđiểm ảnh hơn (coi đối tượng ảnh là những điểm ảnh đen) Tưởng tượng rằngmột ảnh nhị phân có những điểm ảnh đen (đối tượng ảnh) và điểm ảnh trắng(nền) Từ ảnh ban đầu, thay các điểm đen (mà lân cận của nó có ít nhất mộtđiểm trắng) thành trắng Khi đó ảnh nhận được là ảnh được co bằng phép cođơn giản Trong phép co này, mẫu được dùng chính là mảng 33 củacác

điểm ảnh đen, đã được nói đến trong phép dãn nhị phân

Phép co một ảnh A bởi cấu trúc B có thể được định nghĩa như là tập:

A Ө B = {c |(B)c A} (2.11)

Đó là tập hợp các điểm ảnh c A mà nếu cấu trúc B dịch chuyển theocác toạ độ của c thì B vẫn nằm trong đối tượng ảnh A, tức B là một tập concủa đối

tượng ảnh cần co A Tuy nhiên, điều đó chưa chắc đã đúng nếu như phần tử cấutrúc B không chứa gốc (tức điểm ảnh gốc màu trắng)

Xét một ví dụ đơn giản sau đây: Xét phần tử cấu trúc B ={(0, 0) (0, 1)}

và đối tượng ảnh A = {(3, 3) (3, 4) (4, 3) (4, 4)} không cần thiết phải quantâm đến tọa độ các điểm đen của A, mà chỉ cần quan tâm đến những tọa độcủa các điểm đen của A mà khi di mẫu B trên đối tượng ảnh A thì gốc của Btrùng một điểm ảnh đen của A Ở đây cần quan tâm tới bốn tọa độ của bốnđiểm đen của A sau: B(3, 3) = {(3, 3) (3, 4)} tức là dịch các điểm ảnh của

B sang phải 3 và xuống dưới 3

Tương tự có:

B(4, 3) = {(4, 3) (4, 4)}

B(3, 4) = {(3, 4) (3, 5)}

B(4, 4) = {(4, 4) (4, 5)}

Trong hai trường hợp đầu B(3, 3) và B(4, 3), tập hợp các điểm đen mà Bdịch chuyển theo các tọa độ của chúng sao cho A sẽ xuất hiện trong phép co

A bởi B Điều này sẽ được minh họa rõ ràng qua hình 2.5

Nếu như trong cấu trúc B không chứa gốc, cấu trúc B2 = {(0, 1)} Khi đócách tính toán tương tự như trên, nhưng không nhất thiết gốc phải trùng điểmảnh đen khi di mẫu trên đối tượng ảnh A, kết quả như sau:

(a) (b) (c) (d)

Hình 2.5: Phép co nhị phân(a) Phần tử cấu trúc được dịch chuyển đến vị trí một điểm đen trong ảnh.Trong trường hợp này, các thành viên của cấu trúc đều phù hợp với nhữngđiểm đen của ảnh cho nên cho kết quả điển đen; (b) Phần tử cấu trúc dịchchuyển tới điểm ảnh tiếp theo trong ảnh, và có một điểm không phù hợp và kếtquả là điểm trắng; (c) Ở lần dịch chuyển tiếp theo, các thành viên của cấu trúclại phù hợp nên kết quả là điển đen; (d) Tương tự được kết quả cuối cùng làđiểm trắng

Phép co và phép dãn không phải là những thao tác ngược nhau Có thể trong một số trường hợp đúng là phép co sẽ giải hoạt hiệu quả của phép dãn

Nhưng nhìn chung thì điều đó là không đúng Tuy nhiên, giữa phép co vàphép dãn có mối quan hệ qua biểu thức sau đây:

(B Ө A)c = Bc  Â (2.12)Chú ý: Â = {c|c= - a, a A}

Tức là phần bù của phép co ảnh A bởi B được coi như phép dãn phần bùcủa A bởi tập đối của B Nếu như cấu trúc B là đối xứng (đối xứng theo tọađộ) thì tập đối của B không thay đổi, nghĩa là Â = A

Khi đó:

(B Ө A)c = Bc  A (2.13)Hay phần bù của phép co A bởi B được coi như phép dãn nền của ảnh A(quy ước trong ảnh nhị phân rằng: Đối tượng ảnh là những điểm đen quan sát,ảnh A là bao gồm cả điểm đen và nền) Biểu thức (2.13) sẽ được chứng minh:Theo định nghĩa của phép co ở trên:

Thao tác co ảnh cũng đưa ra một vấn đề mà không hề liên quan đến phépdãn, vấn đề đó hiểu là phần tử cấu trúc có thể “tạm bỏ qua” Tức là khi sửdụng một cấu trúc nhị phân chặt chẽ để thực hiện một phép co ảnh, nhữngđiểm ảnh đen trong cấu trúc phải phù hợp với các đối tượng nhằm mụcđích sao cho điểm ảnh cần quan tâm phải được đưa vào ảnh kết quả Tuynhiên điều đó không đúng cho những điểm ảnh trắng trong cấu trúc Ý nghĩacủa “tạm bỏ qua” chính là: Không quan tâm đến sự phù hợp giữa điểm ảnhtrong đối tượng ảnh và điểm trắng trong cấu trúc, nói cách khác không quantâm đến những điểm ảnh trắng trong cấu trúc trong trường hợp này.

Hình 2.6 dưới đây sẽ minh họa rõ hơn cách dùng cấu trúc cho phép coảnh trong ngữ cảnh thực tế

Hình 2.6: Xoá hình thái những dòng ngang của khuông nhạc

(a) Ảnh gốc; (b) Phần tử cấu trúc; (c) Kết quả phép co (a) bởi (b); (d) Kết quảphép dãn cùng cấu trúc; (e) Lấy (a) trừ (d); (f) Sử dụng toán tử hình thái đơngiản để điền vào ô trống

2.1.3 Phép mở nhị phân (Opening)

Áp dụng phép co ảnh đối với một ảnh và sau đó lại áp dụng tiếp phépdãn ảnh đối với kết quả trước thì thao tác đó được gọi là phép mở ảnh, hayvới I là ảnh, D là phép dãn (Dilation) và E là phép co (Erosion)

Opening(I) = D(E(I))Tên của phép toán “mở” ảnh dường như đã phản ánh rõ tác dụng của nó.Tác dụng của nó chính là “mở” những khoảng trống nhỏ giữa các phần tiếpxúc trong đối tượng ảnh Hình 2.7 trình bày ảnh có những phần của nó tiếpxúc nhau Sau thao tác mở đơn giản đối tượng ảnh đã dễ nhận hơn so với banđầu

Hình 2.7 cũng minh họa một đối tượng khác Tương tự, sử dụng phép

mở ảnh và nhiễu ở giữa số 3 đã biến mất Bước co trong phép mở ảnh sẽ xoánhững điểm ảnh cô lập được coi như những biên và phép dãn ảnh tiếp sau sẽkhôi phục lại các điểm biên và loại nhiễu Việc xử lý này chỉ thành công vớinhững nhiễu đen còn những nhiễu trắng thì không

Ví dụ đã xét ở hình 2.6 cũng có thể coi là một phép mở nhưng phần tửcấu trúc ở đây phức tạp hơn Ảnh được xói mòn chỉ còn lại một đường ngang

và sau đó được dãn ra bởi phần tử cấu trúc tương tự Quan sát hình 2.7 về ảnhxói mòn Đó là các điểm đen trừ những hình vuông nhỏ màu đen, hay có thểnói rằng nó xoá mọi thứ trừ những gì mà cần quan tâm

Hình 2.7: Sử dụng phép toán mở(a) Một ảnh có nhiều vật thể được liên kết; (b) Các vật thể được cách ly bởiphép mở với cấu trúc đơn giản; (c) Một ảnh có nhiễu; (d) Ảnh nhiễu sau khi

sử dụng phép mở, các điểm nhiễu đen đã biến mất

2.1.4 Phép đóng nhị phân (Closing)

Tương tự phép mở ảnh nhưng trong phép đóng ảnh, thao tác dãn ảnh đượcthực hiện trước, sau đó mới đến thao tác co ảnh và cùng làm việc trên cùngmột phần tử cấu trúc

Close (I) = E(D(I))Nếu như phép mở ảnh tạo ra những khoảng trống nhỏ trong điểm ảnh thìtrái lại, phép đóng ảnh sẽ lấp đầy những chỗ hổng đó Phép đóng ảnh có tácdụng trong việc xoá những nhiễu trắng trong đối tượng ảnh mà phép mở ảnhchưa thực hiện