Thị giác máy tính

Điều đó có nơhĩa là một số chủ đề sẽ được ÍI chi liết hơn và Iihũìiạ chủ đề mà tôi coi là quá đặc biệt sẽ không được viết đến về phương điệii nàv cuốn sách có thể được coi như sách bổ su

ĐẠI HỌC QUỐC GL^ HÀ NỘI TRL ƠNG ĐAI HỌC KHOA HOC T Ị NHIÉN

N G U Y Ễ N N A M HẢI

THÌ GIÁC AAÁV TÍNH

H à N ộ i - 1999

LỜI NÓI ĐẦU

Thị giác ináv là một lĩnh vực non trẻ và đang phát triển nhanh chóng Viếl

về lĩnh vực này là một điều rất hấp dẫn những cũng không kém phần khó khăn khi phải xác định nêii đừng ờ đâu bởi thời gian gần đây có rất nhiều kết quả nghiên cứu mới xuất hiện cuốn sách Iiày được phát triển từ những bài giảng ghi chép dàiih cho sinh vica dại học khoá 6.801

"Thị giác máy” mà tôi đã dạy tại MIT' trong vòng 10 năm Bảii thảo của cuốn sách này đã được dùng trong 5 nãm 2ầii đâv Các bài tập phần lớn là lấy từ các bài tập giao về nhà và từ các cuộc thi vấn đáp Khoá học này là khoá học

"lựa chọn có giới hạn" Iiahĩa là sinh viên có thể học hay chọn khoá học này ihaỵ cho học một khoá học khác có ỉiêii quan tơi trí tuệ nhân tạo Phần lớn các siuh viên chọn khoá học này làm tương tự như vây khi họ học Iiăm đầu tiên Một số chương trong cuốn sách đã được sử dụng trong khoá học ngắn hạn 1 tuần vào mùa hè về rõ bốt học cho nhữiig người ở các ngành nghề và các trườna; đại học khác

Cách đây 10 năm, giáo viên có thể giói thiệu cả thao tác ngưọỊ máy và thị giác máy trong một học kỳ Nhưng hiện nay không thể làm như vậy được nữa vì kiến thức về 2 lĩnh vực này đang ngày nay phát triển nhanh chóng (Một lurạ chương trình học ban đầu về thao tác irgười m áy đ ă được Tomasdozano - Perez

mở rộng phát triển thành 6.802 "Thao tác của người máy"), trên thực tế một học kỳ là thừi gian quá ngắii để có thể đề cập hết tói mọi khía cạnh thú vị cùa ihị giác máv

Những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này giúp chúng ta có thể giảm bót việc xem xét những vấn đề khôiig quan trọng lắm ở một chừiig mực lìào

đó, có những vàn đồ nào không quan trọng lắm là chuyên mang tính chất ý kiến cá nhân và cuốn sách nàv thể hiện quan điểm của tôi Nếu đi snu vào moi vín đề có liên quan tói thị giác máy có lẽ sẽ phải viết một cuốn sách lớn hơn và

'MIT - Trường (lụi liọc bách klioa Masachuscl

có thể cuốn sách sẽ khônơ theo đươc một chủ dề chật chẽ,- Những tài liêu thiêu

cơ sở lý thuyết vững chắc đả bị loại bỏ khỏi cuốn sách iiày

Tương tụ như Vậv, những cách tiếp cận không dẫn đến một phương piiáp khôi phục thông tin từ các ảnh hũ'u dụng cũng bị loại bỏ ngay cả khi các phưcmg đó tất chính thống

Nếu ta dùng đến toán học cao cấp

Thay vào đó, cuốn sách này bao gồm những thông tin hữu dụng cho các kỹ

sư khi áp dụng phương phương thị siác máy trong "rhế giớithực" Ví dụ nhu iihững chương về xử lý ánh nhị phâa

góp phần giải thích và dự đoán cách cái tiến các thiết bị thương mại đangdùng hiện nay Các tài ỉiệu về ảnh nổi quang học và ảiih Gau soi aii mở có thê

chỉ râ hưốiig đẩy mạnh quá trình thương mại hoá các kết auả nghiên cứu trons

lĩnh vực này t «

Việc thực hiện các phép lựa chọii và một số phép toán cụ thế khỏiig phải lúc nào cũng được viết ra chi tiết đầy đủ Thực hiện đúng hay không còn phụ ỉhuộc vào đặc điểm cụ thể của hệ thống ináy điện toán đang dùng và sự trình bày có ihể Ihác với chủ đề căn bản Tôi cũng tin rằng các bạn nên giải quyết các vấa dể Ihị giác máy cơ bản trước khi lo đến viẽc thực hiên Trong pháa lớn các trườna hợp, vịẻc thực hiện chỉ đưa đến sự áp dụng thẳng các kỹ thuất kinh điểii của các phần tính bằng số Tuy nhiên các chi tiết để thực hiện có hiệu quả cả trons phần cứng lẫn phẩn mềm đều được viết trong các chương về xử Iv thông tin uhị phần.Gần như ngay từ đầu, khoá học này thu hút chú ý của các sinh viên đã tốt nghiệp, những người cảm thấy cần nghiên cứu thêm về lĩnh vực này, và do đó một số tài liệu được đưa vào nhằm khai thác những hiểu biết cao của họ về ĩoán iiọc Những tài Uệu đó Iiên không nên dùng cho các đối iượng khó có thế vừa

đặt cơ sờ toán học vừa Iighièn cưu xem xét được các tài liệu trong cuốn sách

này chỉ trona môt học kỳ Điều nàv không GÓ gì là khó vì một số chú đề ỏ' đây

có ihể dạy độc lập với cúc chủ đề còn iại Cũng cần phải chú ý thèm rãna phãn lớn các phương tiện toán học cầii íhiết được phát biểu ỏ' phần phụ lục cúa sdch

Ngoài mộl số chươnc di thàiih cónc vái nhau (như chương 3 và 4, chương 6

vá 7, chươnc 10 và 1 1 chươns 12 và ỉ” chưcTiE 16 và 18) các chươnc COÌÌ ìạiw c w ■ w •rát ít phụ ihuộc vào nhau Nhữnẹ sinh viên thiếu cơ sỡ vể lý thuyết hệ thống luvến có thể sẽ học tối hon nếu bò qua chươnc vể xử lý ảnh (chương 6.7 \'à có

lẽ cả chươns 9) Tương tự như vạy có thể bỏ qua nhữiis chươns về ảnh biến đòi ihco thời gian (chương 12 và 17) mà klióiic làm inãì đi lính licn lục c ỏ inỏi bố

lì chương Irons đó các tài liệu đưa ra chưa được phát triển lốt như iroiig các

chươnc còn lại Nếu bỏ qua các chiíơne đó, ta chỉ còn một chươns irình cơ bail

2ổm các chương đó, ta chỉ còn một chương trình 1,2,3,4,10,11, 16 và 18 Và

học các chương đó trong một học kỳ sẽ không phải là vấn đề ạì khó khăn lắm.

Cuốn sách này nham nói sâu về một số chủ đề mà lói cảm thấv đã clưọc hiểu khá tốt Điều đó có nơhĩa là một số chủ đề sẽ được ÍI chi liết hơn và Iihũìiạ chủ đề mà tôi coi là quá đặc biệt sẽ không được viết đến về phương điệii nàv cuốn sách có thể được coi như sách bổ sung cho cuốn "Thị giác máv điểm loáii

do dara Ballard và Chrisiopher Broun viếl Cuốn sách nói irêỉi đẻ cộp tới nhiẻu chù đề nhưng khòii£ sáu bằnẹ cuốn sách Iiàv Mộ! sỏ' khác muốn cơ sò' ớ dáy

cũng đươiìE giải quvèì chi liếl hoìi so vói CLióVi "xử lý ảiih số do Aziel Rosenfeid và Avinash kak viết in ỉần fhứ hai

Những vấn đé dược IIỐU ra ờ đâv có mối liéii quaiT chặt chẽ lới việc nsỊhièn cứu hệ thốiiỉỊ thị lực siiih học Tõi chú trong đến mối liên hệ Iiày khi sử dụs cuốn sách xuáì sắc của íiẹài Daiidmar đã quá cố cuốn "Thị giác": Điều ira ước lính về sự thể hiện và xứ lý các ihóiis Ún thấv đươc bằng mắt của.coii nguời Tương tự như vậy ở một mức nào đó tối ít chú trọng, lới vấii để tìm rìa ảnh dựa irén các nét nổi và mộl số khía cạnh để giải Ihích ảnh biến thiên theo thòi sian

VI các cuốn sách"Từ ảnh cho đến các bề mật - nghiên cứu ước lính về hệ thống ihị giác ban đầu của con ngưcíi cùa Eric Grunson," Do sư vận động của thị 2Ìác cảu Ellen Hildreth và "Giải thích sự vận động của thị giác" của tác gỉa Shiiioii ưlhnan đã viết chi ũết về vấn đề Iiày hơn tôi có thể viết ờ đây Tối cũng làm tươii2 tự đối với vấn đề phan loại do đã có những cuốn sách kinh điển ahư pháii ioại mỏ hìiih vù phân lích ánh của Richrdlh và Peter Hart

Tu> nhic-i lối kỉiòng cỉ;ira viốt sờ lược hai chương quan trọng về xử lý ảnh

!ììộc dù cuốn bách khoa toàii thư "Xử lý ảnh" ciia Willi an Praot đã nói khá kỹ

••e vấn đề ray LÝ do ià Iihững tài liệu ở đây rất quan trọng để có thể hiểu đươc cai bước tiên xử lý được dùíiạ ơ các chương sau

Ban đầu có rất Iihiều sinh vièn Iigạc nhiên khi thấy cẩn phải có các kỹ thuật ĩoán đặc biệt trong ỉĩnh vưc này ở một cliừne mực Iiào đó ta có thể giải thích sự ÌỈSC.IC nhiên !ìàv Các sinh viên đã xcm Iihẹ các phương pháp tự tìm lòi đế cỏ được nliững kết quả bất ngừ Rất Iihicu những phươnỵ pháp lỉhư vậy đã đirơc

;ìm ra trontĩ ỉihững lìgàv Ù.ỈU nliát triển Ịigành thị giacs máv và dăn đến sự !ac

4uan sai lầm vé tóc Jò phát iriển của ngành Sau này cđc hạn chế của [ihữr.a cách tiếp cồn đặc biệt :ià'' Iisàv càno bốc [ỏ rõ rẽt Rõ ràng ià nếu muốn Iishieii vứu thi siác rnáy cá:ì phai hiếu vè sự tạo quv cách ãnh 2:iotia như niLiốa hoc Iibột ngôn ngữ tự Iihiẽíĩ cẲn phai, có kiến thức VC ngôn iìgiì học Cách đâv chiKỉ

iãu qua.n điểm nàv còn đươc ít nsưòi đổng tình

N^:ĩhiẽiìi i roi ia iioìi ỉhị HÌác ni;í' i hưtíiig c h ì i l u ơ c coi là phirưiiíỊ l i ộn pÌKuỉ '.fvil

ihỏii ạ â n phầti tứ niiạv j h o mộ t hẻ thònụ cú iri Uiẹ nhân ỉạo.

Troim ỉĩriị; '.ực (rí :uc :ìh;ui lụơ cho ió'i íia\' các ihao tác toán học phức uii)

rấc il dược sư aụui>

Mếu ta cui :hị '4Ìác ;n;'iV vù điều khiển thao lác cua iigười máy hoàn toàii chi

!à Uâu vào / đầu ra cửa Ai thì diéu đó là rất sai lẩm Các vàn đề vổ thị giác, thao íác va sư di độiig ban ihùn ỈIÓ Jã rất ihú vị Các vàn đề nàv rất phức tạp va DÌiương tiủn để lấn công chúng cQiìs rất khác ihườiio Có ihc hiổu mót hệ ihoiis ỉác iô n g qua lại ĩãi vơi ir.ỏi ĩrưòìig ỉhôiỉơ qua phân tích lý học của quá trình tác độiis qua iại Iiàv Troii.ơ irướnẹ họ'p của thị 2Ìác điểu nùv có nghĩa là I1CU ĩa muôn khôi phục cdc ihỏiia tin về ;ỉiế giói từ các ảnh ta phải hiểu được sự hìiiỉi

íhàiih quy cạiih các ảnh V iệ j lãp hình mẫu những tác độiig qua lại tự ahiêíi sẽ

Jẫn ‘O'! các ;:)hưo’!iiỉ trìiih tà sự tác động qua !ại dó Đến lượt minh các nhương ỉrình lại đưa ra các ‘huật toái> để khôi phục lại thông tin về thế giới ba chiều từ các ảnh Đây chính là chu đề cân bản Một điều rất đáii2 ngạc nhiên lầ -ó khá nhiéu sinh vịèn ĩhich thú án dụng các phương pháp toán học đã học được :ronỉT phạm vi trừu tượng ' ào các '.'âìi đề ihực tế Tài liệu rroiig cuốn sách này

thúc đẩy họ thực hành các phương pháp đó và có thể họ học thực hành các phương pháp đó và có tlìể họ học được những khái niệm mới mà chưa chắc họ

đã có nếu làm cách khác

Trọng tâm phần đầu của CUỐII sách này nhằm vào thị giác ban đầu làm thế Iiào để phát triển một sự miêu tả tượng trưng đơn giản từ các ảnh Kỹ thuật để dùng những hình ảnh miêu tả này trong các lập luận về không gian và các hoạt dộng quy hoạch chưa được phát triển cao ỉắm và có xu hướng phụ thuộc vào khí phương giác ban đầu Năm chương cuối đề cập tới vấn đề biện pháp khai ihác hlnh ảnh miêu tả tượng trưng đơn giản đã thu được trực tiếp từ cắc ảnh chương

c u o o í nói chi tiết về cách hợp nhất hệ thống thị giác vào trong mội hê thống robot đầy đủ Chương CLiôi cũng xây dựng một hệ thống để ỉấy các bộ phàn ra khỏi thùng-

Khi viết cuốn sách này tôi cố gắng đưa ra một phẩn bài tạp các bài tập nhằm inột số mục đích sau một bài tập giúp người đọc thực hành những ý kiến, đòi hỏi phải có những cách giải phức tạp hơn, một số bài nhầm giới thiệu các chủ

đề nghiên cứu mới Bài tập được sắp xếp theo thứ tự nêu trên vầ những chổ đạc biệt khó đều đă có phần gợi ý

Hiện nay đaiig có xu hướng sử dụng nhiều chú giác ngắn gọn Thí dụ troiig một số trường hợp, các thành phần của véc tơ như pháp luyến bề mật và vận tốc đòng chảy quang học được sử dụng ngay từ đẩu Xu hướng hiện nay là sử dụng véc tơ trực tiếp, ví đụ như hình cầu Gaussian nay được dùng thay cho građien không gian khi xác định hướng bề mặt Trong cuốn sách tôi cũng sử dụng những ghi chú từng phấn để dễ nắm bất ngay từ đầu Tuy nhiên trong một số bài tập, tôi đã cố gắng cho thấy vấn để có thể được giải quyết có hiệu quả hơn aếu sử dụng các chú giải ngấn gọn

Phần lớn các tài liệu trong cuốn sách này đã sử dụng nhưng ở đây chúng được sắp xếp theo một trất tự chột chẽ, dể hiểu dùng các chú giải vững chắc Có một số trường hợp những phương pháp mới viết trong cuốn sách này chưâ lừng được xuất bản Do lĩnh vực nàv đang phát triển hết sức nhanh chóng, một số vấn đề được viết ờ đâv có thể trờ nên lỗi thời hoặc chỉ ít cũng íchông còn đáiig quan tâm như ban đầu, chỉ trong vài năm tói Ngược ỉại, một số vấn đề mà tôi

chưa đề cập ở đây có lliổ lại trò thành cơ sở cho các kết quả thú vỊ mới Tuy Iihiên đây kiíôn^ phải ià mứt tbiếa sóí lìgliiêm trọng bởi tôi quan ỉâm nhiều lới

việc phát triển các cách tiếp cận vững chắc để nghiên cứu thị giác máy hơn à

tới các kỹ thuật cụ thể nhằm giải quvết các vấn đề cụ thể

Khi nào chúng ta sẽ có một hê thống thị giác "mục đích chung’"^ Càư trá lời của tôi là không phải một sớm một chiều Nhưng cũng không có aahĩa là íai giác máy chỉ là một bài toán trí luẻ chảng có V nshĩa thực tế nào Ngược lại, i.c

có những tiến bộ vượt bộc theo hai hưóng

a Nhờ tập trung vào việc ứng dung cụ íhể như xếp thẳiig các các chi ciết cho một đây chuyền tự động hoá

Một hệ thống thị giác "mục đích chung” thực sự sẽ tham gia vào mọi khỉa cạnh của vi Iion và có thể áp dụng cho mọi vấn đề cần đùng thòng tin có thế thấy được để giải quyết và lúc đó ta có thể suy luận về một thế giới vật lý

BKPH

Tôi xin chân thành cảm ơn các sinh viên khoá "thị 2Ìác máv, cúa rrường đại học Bách khoa Masachuset đã giúp tòi irình bày và xem xét ỉại các tài liệu ơ đây các tri giác của tôi cũng đóng gój) rất nhiéu trong việc chí ra các vấn đề khó khăn Robert stobere cũng đã chuẩn bị kỹ càng các ghi chép về một số chú để

mà tối chưa kịp hợp nhất do thiếu thời gian Robert Sjobers, Andy Moultoiu Eric Bier Micheál Geniiert và Jazek Myez kowskt đã có những nhân xét bổ ích cho bản thảo ban đẩu của tôi

Một số nhà khoa học khác Tôi xia cảm ơn ông Micheál Brooks đã đóng góp vào cuộc tranh luận về vấn đề khôi phục hình dáng tự sự biến đổi màu (chương 11) ông Brian Schurre đã giúp đõ’ tôi phát triển phương pháp phân tích dòng chảy quang học (chương 12) bà AnnaBrus, đã đóng góp vào việc phản tích vấn đề định hướng bị động (chương 17) và Katuchi Ikeuchi đã có mòt loat nghiên cứu về thực hiện hệ Ihống Iihấc các gicf (chương 18)

Các ông bà Christopher Brenr Herbert Prèmaii, Fricsrisin Ramesh ja, Alan Mack werth và lothar Rossl đã có nhận xét về bản thàn đầu tiẻn Micheál Bradỵ, Micheál Breoks, Micheál Gennet và Elen Hiỉdreth đã xem xét cuốn sách này và

đưa ra các gợi ý rất dáiig quý Micheál Gennet đã đóũg góp vào vấn đề phân loại mô hình (chương 14) Borirkatz và Larư Cohen sau khi đọc kỹ cuốn sách này đã giúp tôi giảm bót những lỗi về ngôn ngữ Tuy nhiên rất nhiều chỗ tôi iTiuốn viết lại vì thời gian trôi và rô ràng ỉà có nhữgn lỗi kỹ thuật và ill ấn mới được phát hiệu Khoa Cơ điện và tin đã cho tôi nghỉ õ tháng để viết bảnJhảo đẩu tièn và Carol Roberts dã đánh máy bản thảo đó Blythc hcepy đã vẽ phẩn iớn các biếu đổ Phyllis Rogers giúp tôi chuẩn bị bảii cuối cùng để in chụp Minh hoạ trong sách đươc dùng với sự đồng ý của hoạ sĩ

Hajime Boravar

Marvin Mensky đã giúp tôi rroiig lĩnh vực nàv bằng cách sợi ý tôi khôi phuc hìah dáng từ mức độ đậm nhạt trong một ảnh như,là mồt luận điểm quan trọns (Patrick Winston đã Úii2 hộ cách tiếp cậii thị giác máy của tồi ngay từ đâu Khi

mà thị giác mv chưa phổ biến lắm Marvin chịu trách nhiệm chế tạo và

Patrick chịu trách nhiệm duy tri và mờ rộng phòng thí nghiêm trí tuệ nhân tạo ờ trường đại học bách khoa Masachuset, nơi các công trình về thị giác máy phát triển mạnh mẽ trong gần 20 năm qua

Nhiều ý tưởng nêu ra ờ đây là kết quả của các nghiên cứu do các tổ chức sau giúp đỡ

Cơ quan các công trình nghiên cứu cao cấp quốc phòng (DARPA) và văn phòng nghiên cứu của hải quan (ONR)

I Giới thiệu

Trong chương này chúng ta nói về vấn đề thế nào là một hệ thống thị giác máy và nhiệm vụ của nó là gì Chúng ta cũng tìm hiểu mối quan hệ giữa thi giác máy với các lĩnh vực cụ thể đưa ra kỹ thuật xử iý các ánh hay sự miêu ta

lượng trưng các ảnh Cuỗi cùiig, chúng tôi cũng giói thiệu quan điểm cụ thể vẽ thị giác máy được dùng trong tài liệu này và nói sơ ỉược về nội dung của các chương tiếp theo

1.1 Thị giác mấy

Thị giác là giác quan quan trọng nhất của con người Thị giác đêm lại cho chúng ta một lượng thôiig till đáng kc về thế.giới quanh ta và giúp chúng ta co những hoạt động tương tác với môi trường mà không có sự tiếp xúc vật ciiâi thực sự Nhờ thị giác chúng ta biết được vị trí các đặc điểm của các sự vật và mối liên hệ giữa chúng Nếu giác quan này mất đi chúng ta sẽ vỏ cùng thiệt thồi Cũng chẳng có gì ià lạ khi con người cố gắiig tạo cho máy móc thị giác gần như ngaỵ từ khi nhữiig máy điện toán sô' đẩu tiên được sử dụna

Thị giác đồng thời cũng là giác quan phức tạp nhất của con ngưòi Hiểu biết

mà chúng ta thu được vể hoạt động của hệ thống thị giác sinh học vẫn còn tản mạn và gìơí hạn chủ yếu trong phạm vi các giai đoạn xử lý liên quail trực tiếp đến các dấu hiệụ nhận được từ các bộ phận cảm nhận Nhữns gì chúng ta biết được là hệ thống thị giác sinh vật học rất phức tạp Cũng chẳng có 2Ì là lạ khi nhiều cố gắng tạo cho máy móc một thị giác đã kết thúc bằng sự thất bại hoàn toàn Tuy vậv chúag ta cũiig đẵ đạt được nhiẻu tiến bộ quan trọng và ngày ta có thể gặp những hệ thống thị lực xử lý thàiih công đối với những môi trường biến thiên như các chi tiết máy

Tiến bộ đạt được chủ yếu là trong ỉĩnh vực áp dụng vào công nghiệp, ở đó

những m ôi trường có thể nhìn thấy được cơ thể được kiểm soát và nhiệm vụ đặt

ra cho hệ thống thị giác của máy rất rõ ràng Một thí dụ điển hình là hệ thống

thị 2Ìác dime để clicu khicn Uiv cún robot cận Iihữns chi liếi ra khoi bằng

chuvén (Hình 1 - 1).

Chúng ta cũng đạt một số tiến bộ tuy chưa nhiều trong những lĩnh vực phải dùng máy điện toán để chiết các thốns tin khó xác địr.h từ các ảnh mà ngay cả con người cũng thấy khó hiểu CỏnỉỊ việc nàv áp dụns nhiều đối với các ảnh ihu được bằn? các phươiis tiẹn khỏnc phải là phươnc tiộii quaiiỉí học bình ihườiic Irong một quang phổ có thổ nhìn ihấy bằiis rnắi Một ví dụ điển hình là việc Iiiài thích hình ảnh chụp bằiỉg ùa X quang vé phổi của con người

Bản chất của mọi nghiên cứu trons; nhừna; lĩnh vực phức tạp ỉà nhiều ý iưởno bản đẩu phải bỏ đi và phải đưa ra nhữns khái niệm mớỉ Đói khi chúnc ta cảm

ihấy khó chịu nhưng đó cũiig là một phầỉi tạo nén sư ihú vi khi lìm đến một siái pháp đúng đấii Ví dụ như có một số Iieưòi cho rầns khỏnỉĩ cần ohài hiểu về

quá irình ỉạo quv cách ánh Mội số người lai ỉao vào những phuơnẹ pháp tính loán đặc biệi nhưng khóna có mấy hiẹu quả thực tế Dĩ nhiên có mội số V iưởim ỉrình bày ờ đủv sẽ bi xcm xét iai và bỏ đi CÙIÌC với íhời cian Ngành học nàv phái iriển rấi nhanh néii khỏns ihể nào khác đưọc

Chúng tỏi hiện nay chưa thê xâv dựn» mội hệ íhống thị giác "van nãnc." được Thay vào đó, chúim tói quan tâm tới các hẹ rhốns có thế đám đươiíi: iihữiiẹ nhiệm vu cụ the Iionc môi mỏi trườiic co kiểm soái hoộc lơi lìbữim cấukiện có Ihể sẽ irờ ihàah chi tiếl của mội hệ thòng có muc ủêu tốns quái Táiĩihiên chúng tối cũng phải xem xét ván đề lốc độ và s,ìấ thành thực lế Nhưns do khối ỉượng số liệu lón và việc tính toán khôns, đễ dàng, chúng la thươriỉí khó có ihể dung hoà được hai yếu íố nàv

1.2 Nhiộm vụ của hệ thống thị giác máy

Hình 1-2: Mục đích của bệ thống thị giác máy là đưa ra mội hình ảnh miêu

aả lượng trưng nhữíig gì đang được tạo ảnh Hình ảnh miêu tả nàv có thể được dùng để điều khiển hoạt động lương hỗ của một hệ thống robot voí mõi trưòìis của nó ở một phương điện nào đó nhiệm vụ của hệ thốns thị lác có thể được

?cem như mộí phép nghịch đảo của quá trình tạo ảnh

Hệ thòỉiLĩ ihị giác ináv phàn tích các ủ.ih và dưa ra hình ảiih miêu tá nhCng

al được tạo âiih (hình 2) Hình ảnh miêu ta cần lưu 2Ìữ được nhũng khía ccnh của đối tượng tạo ảnlì có ích cho một số nhiệm vụ nào dó Do đó có thể col hệ thống thị giác máv như một chi tiết cùa một thực thể lón hơn co hoại động tương hỗ vói mỏi trường

Hệ thống thị giác máy cũng có ihể cluợc coi Iihư niộl nguyèa tố của vòng phản hồi có lỉủn quan íó’ỉ sụ cám nhạn troiis khi các nguyên tố khác đưa ra và ihực hiện các quyết định

Đầu vào của hệ thống thị giác máy là một liay một vài ảnh CÒIÌ đầu ra ià inội

hình ành miêu lá thoả mãn hai riên chi sau:

^ Nó phái có mối quan hệ ĩiào đó với cdc đang đưọc rạo dnh

* Nó phai chứa đựns mọi íhôiis tin cần ihiết cho một nhiệm vụ cụ !Ỉìể

TÌèn chi đáu úèii bdo dám rằna huỉh anh miêu rá phán nào phụ ihuộc vào ành đáu vào Ticii chi thu luu báo đáiìì LỈỉuna till có dược là ỉiũii duuạ.W • - w

Một vậí riiè không phù: chì có !nột hinh ảnh mièu tả Ta có thế có được tihiều hình ảĩih micu tá tuỳ theo mức dộ chi tiết và iu\' "quan điểm Nhưng không Ihé micu lá iioàu loàii một vậi thể được Mav mắn thav, ta có thế tráiiỉn dược cái bẫy Iriết 'iỌc nàv bủng cách xdc định nhiệm vụ cụ Ihé của từng hìnln ánh niíèu rá Nghla !à ciìúiig ta khỏtìg cán mọi hình anh miêu rá của vật đaiis được cạo ânh mà chúng ía có được hành động thích hợp

Chúng ta xem xéí một ví dụ có ihể làm rõ cái ý tưởng irên một lán nữa ta xem xét lại nhiệm vụ gập các chi tiết khỏi một bãag chuyền Các chi tiết có thể

có hướng bất kỳ và nằm ờ bất cứ vỊ trí nào trẻn báng chuvềii Có thể có nhiẻiu ỉoại chi liết mà mỗi chi ÚCI lại lấp đật vào một chỗ khác nhau Hẹ thống [hị giáiC

sẽ đưa ra ảnh cùa các vật khi chúna đi qua một ca me ra đặt ở phía trèii bãiig

chuyền Hình anh miêu ià cúa hộ thốna ihị giác lỉàv ớ đ â v khá đơii gián Chúag chi cần đưa ra các thònơ tin về vị trí, hướng và kiểu loại của mỗi vạt Hình aalh miêu tả có thế chì là một vài con số Nhưng ưong những trường hợp khác ccó ihể phải cáii đỏìi nhũììg hình ảnh rnièu td tưọng írưng chi tiết

Có nhiều trường hợp vòng phàn hỏi khõiiii khép kín troiia máv mù hình ánh inicu tá thu được được con người ơiái thích Nhưng iiai tiên chi neu ử trên vẫn cần được báo đàm Tuy vậy trong trường hợp Iiày khó có thế xác định được là

iiẹ thống có giái quyết thành công được những khó khăn đật V'ủ. hay khôiig.

1.3 Mối quan hệ vói các lĩnh vục khúc

Thị giác ir.áv có quaii hệ chật chẽ với ba ỉĩiih vực sau (hình 1 -3)

Tuy nhiẽn kôì qua vản !à môt áah và vẫíi cẩn có con người đế giái ĩhích Như chúng ta sỗ ihấy sau này, một sô' kỹ rhuật xừ lý ánh rủt có ích cho quá trìiih hicu các giói hạn cùa hê thống tạo thành anh và quã trình licn xử iý các niỏđim

cho ihi giác ináv.

Hìnli l - 3 Ba ancestor

Là xử !v dnh, phân loại mô hình \ầ phâii tích cành Mỗi cái đều đóng góp uhữns: kỹ thuât hữu dụiiR nhưng không cái vủo là truiig tàm của vàn đề phát

• iriển cáo hình aah micu Ui iượiỉs irưng từ các àr.h

Phản loại mô hình !à động ỉưc chính của quá trình phân loại môt "hình mẫu" Nó đưa ra một ỉoạt con số thể hiện số đo của một vật như chiều cao trọnơ

lưọiie Mặc dù đầu vào của bộ phận chỉ là một ảnh ỉihưng dúi khi kỹ ihuột phàn ỉoại mò hình rất có ích trons việc phân lích nhữua kết quả do hệ íhốns thị giác máy đưa rcv một vật tức là xếp nó vào một troni nhữno ivhóm ta dã biet Cũag cáii chú V răng xác địiih một vật chi ỉà một iroiig sô ahiéu ahiệm vu mà hệ thốny thị giác máy đảm đươti2 Các nhà iighiẻn cứu thuộc iĩnh vực phàii ỉoại đã lìm ra những phươtig pliáp đơn giàn dc có các số đo mỏr vật chỉ lừ các ánh

Tuy vậy các phưứiii: p.'.áp nà', thườiiíỉ xử lý anh như mội mỏ hình hai chicỉi

về độ chói và khỏne ihé Iv đưoc nhữns vật có tư ihế iu\

Phân tích cảnh có Iihiệm vụ khai Iriển nhữns hình ánh miêu lả đơn gián ihj được từ các ảnh trơ Ihàĩih những hình ânh miêu tả chi tiéì hơn \’à thích hợp hơ.ỉ cho việc sữ dụng vào một mục đích cụ thể Một ví dụ minh hoạ kinh điến cho điều này là sự giải thícii mói hìiih vẽ 2ốm cấc đườiiíỊ thẳna (hình 1 - 4) Trong hình này, hình àiih miêu :à lừ ảnh của mộl bộ khối đa diện dược dicn là bãn^ lập hợp các đoạii ihảne Trước khi sứ dụns các đoạn ihãns cán phái chi rõ nhưũgn khu vực nào nằm trong cac đoạn thẳng cùns thuộc về một vật Chúiis la cũng muốn biết các vật hỗ trợ nhau Iihư Ihế nào - Bans cách đó có thế có được

một hình ảnh miêu lả lượng trưnc phức tạp của một ảiih lừ mộĩ hình anhr miêu

tả đơn giản, ở đâv cần chú ý rằiig chúns, ta kbỏns bất đẩu tù môi ánh vì đó khống phải là vấn để irunc tâm cua ihị siác m á}

Tạo m ội hình anh miêu lả iượiig Irưns lừ một hay Iihiéu anb.

1.4 So lược về nội dung nhũnịi phần tiếp theo

Tạo hình ành miêu tà từ ảnh có ihê dẻ dàns chia Ihàiìh hai £Ìai đoạn, Giai đoạn mội lạo ra mộí phíic tháo có chi íiéì nhưiiE chưa pliãi ià mội sự miêu lá kv càng Bước liếp theo tao ra môt hình ành niiẽu tã co câiì irúc chị ũết húii liữa ác

có thể từ đó đưa ra các quyêì định Quá trình xử Iv ỡ íĩiai đoạii đãu được coi như phân tích ảnh còii quá irình xử lÝ kcì quả ihu đưcĩc o buớc ticp theo được gọi là phân lích cảnh Việc phán chia là tươiig đối luỲ V trừ irườnc lìợp phủi) lích anh

#bất đẩu bans một phác thào Mười ba chuơnc đáu cua cuốn sách sẽ đé cập lới phân tích ảnh hay còn uọi là thị siác ban đẩu năm chương còa lại đé xem xéi vấn đề phán tích cảnh phải có hiểu biết vể cách tạo ra các số liéu sẽ được xử lý

Vì vậy chúng tôi bắt đầu bằng việc nói về quá trình lạo quy cách ảnh và cảm nhận ảnh ờ chương 2 ờ đây chúns tôi cũne iiói tới biện pháp do uhiiu và qỉới

thiêu khái niệm tích chập

Những ảnh dễ phán tích nhất là nhũìig ảnh cho phén dễ dàii£ íách mội "vặi ihể" ra khò "nén" Nhũiiỉĩ ảnh Iihị phán vần được xứ Iv irước liên (hình 1-5) Phương pháp xử dụng những ảiih như vậy có thể cáy nổii inộĩ số khó khăn irons công nghiệp và do đó phái kiổm soái chặl sự chiếu sáiia có mói ì< ihu\c! luưnti

đối đầy đủ về (ihững gì có íhể và không thểt làm đối với các ảiih nhị phân Điều này ngược với trường hợp thường gặp là trường hợp ảnh mức xám.

Người ta cũng đã biết rằng, ví dụ như, kỹ thuật ảnh nhị phân có lợi khi sự thay đổi vị trí vật là quay trên một mặt phẳng soMg song vói một mặt phảng ánh Chương 3 và 4 sỗ Iiói về xử lý ảnh nhị phân

Nhiều kỹ ihuật phủii tích ảiih áp dụng cho một số phần của 1 ảnh tương ứng với một vật thế chứ không áp duiig cho toàn bộ ảnh Bởi vì thường thường có nhiều bề một trong một môi trườnơ được tạo ảnh cùng lúc, iiên cần chia ảiih ra ihành các phẩn iương ứna với các vật thô riêng biệt trong môi trường trước khi

có thể áp dụng kỹ thuật phàn lích ảnh Chương 5 sẽ nói-về phân đoạii các ảiih.Trong chương 6 và chương 7 chúng tôi nói đếu việc chuyển ảnh mức xám ihành các ảnh mức xám mới bàng cách vận hành tuyến tính Mục đích của thao tác này là giảm nhiều, làm đậm nét một số khía cạnh nào đó của ảnh hay ìàm giảm dynamic range của nó ở các bước tiếp theo của hệ thống thị giác máy

I i h ữ n g ảnh đã xử lý sẽ dẻ phân tích hơn Các biện pháp lọc như vậy thường được dùng trong hệ thống dò tìm biến như là các bước tiền xử lý

BỔ xung cho việc phân đoạn ảnh là tìm biến Vấn đề này được bàn trong chương 8 Thường thì các biến cố trong một cảhh như đường bao quanh khi một vật thể bao môt vật thể khác, dẫn tới các điểm gián đoạn trong độ chói của ảnh hay trong quá trình độ chói

Kỹ thuật tìm biến xác định những đặc điểm đó ở điểm này, chúng tôi nhấn mạnh một ý rằna một khía cạnh quan trọng của thị giác máy là ước tính các tính chất của các bề mật đang được phản ánh Trong chương 9 chúng tôi nói về các dự đoán hệ số phản xạ bề mật và màu sắc

Hai vấn đề này thực sự là những vấn đề rất phức tạp

Cuối cùng chúng tôi đi tói vấn đề trung tâm của thị giác máy tạo ra một ỉhlnh ảnh Có nhiều Iigười tán thành quan điểm cho rằng mục đích của một hệ tthống thị giác máy là đảo ngược thao tác chiếu do việc tạo quy cách ảnh đảm inhiệm

Điểu này chưa hoàn toàn đúng bời chúng ta không cần khôi phục lại cái thế giới đang được tạo ảnh mà chúng ta cẩn có một hình ảnh miêu tả tượng trưng Điều nầy sẽ giúp chúng ta nghiên cứu sự tạo quy cách ảnh kỹ càiig hơn (hình 1 -6) Vân đề truns tâm là cách mà ánh sáns bị phàii chiếu từ một bề màt Đò chói bề ngoài của một bề mặt phụ thuộc vào ba yêu tố sau:

* Cấu irúc vi mô của bồ mật

* Sự phân tán cúa ánh sáng tối

* Hưóng của bề mạt so vái ngưòi nhìn và nguồn sáng

Trong hình 1 - 7 ta thấy ảnh của hai mặt cầu, một mặt cầu có phú soil khỏiiS đánh bóng hoặc có hệ số phản xạ khuvết tán mặt cầu kia bằng kim loai dễ ohảiì chiếu gương

Trong trường hợp thứ hai, tủ có thể thấy ảnh thực của một thế giói bao quanh vật thể hình cầu Rõ ràng là cấu trúc vi inô của bề mặt rất quan trọng để xác định độ chói của ảnh

Hình 1 - 8 cho chấy 3 hình ảnh của Place Ville - Marie ở Montreal, ba bức ảnh cùng thu được-từ một cửa sổ khách sạn, nhưng dưới những đièu kiệ:ì ánh sáng khác nhau Mộl lần Iiữa ta thấy vẽ cùng một vật thể, nhưag có sụ khác biệi

•lớíi về mô hình độ chói giữa các^ảnh thu được dưới ánh sái\g mặt trời úểp v.a ảnh thu được khi trời có mây

Chương 10 và 11 Iiói về các vấn đề biên và áp dụng những hiểu biết thtu được để khôi phục hình dáng bề mật từ một hay nhiều ành Một sô"dạns bề mật cũng được giói thiệu ờ đây Trong quá trình phái triển phương pháp khôi DÌiục

bề mặt chúng tôi thường coi một bề mặt như một tập hợp các mảnh nho niỗú mảnh có thể được xử lý như mành đó là một planer Sự phản chiếu ánh sáns Tiừ

một planar như vậy được điều khiển bỏi ba góc nói mảnh đó được phán chiổu tù

một nguồn sáng (hình 1 - 9)

Một tiếp cận có tính hệ thống dựa trên cơ scf phân tích độ chí cúa ảnh giống như vậy được dùng trong chương 12 và ! 3 để khôi phục thôiis: tin từ ảnh biến thiên theo thời gian và các ảnh chụp từ cac camera có vị trí khác nhau

Chuyển động cúa hình dáng bề mặt vât thể và các thông tin khác có thể thu được từ các ảnh nếu dùng các phương pháp nêu ở hai chương này Quan hệ giữa các hệ thống toạ độ khác nhau, hoặc lấy người nhìn làm trung tâm, hoặc lấy vật thể làm trung tâm được khám phá khi nói về phép quaiig trắc ở chương Ỉ3 cùns vói phân tích các vấn đề kính hội tụ 2 mặt Iihìn nổi.

Khi sừdụng hệ ihống thị giác máy để hướng dẫn một tay máy cơ học các sô

đo trong hệ thống toạ độ của camera cẩa được chuvển vào hệ thống toạ độ của tay robot

Vấn đề Iiày cũng được bàn ờ chương 13

ờ điếm Iiày chúiig tồi chuvển từ phân lích ảnh sang phâa tich cảnh Chương

14 giới thiệu các phương pháp phân loại vât thể dựa trên số đo các đặc trưne Bản vẽ ^ồm các đường thẳng thu được từ các ảnh của vặt thể hình đà diện đươc phân tích ờ chương 15 để khôi phục quan hệ không gian giữa các vật thể

Vấn đề thể hiện chính xác các thông tin cần thiết đóng một vai trò hết sức quan trọng Trong chươag 16 chúng tồi sẽ viết chi tiết về ảnh Gaussian mở rộng một cách biểu điỗĩi hình dáng bề mặt rất hữu dụng trong viêc nhân đạnơ và giúp chúng ta xác định iư !hế của sự vât Iroiig không gian Dãy các ảiih có thể dùng

để khôi phục lại chuyểii động của camera Chúng ta sẽ thu được hình dáng bề mặt đang đưọc phảii áiih như một sàn phẩm phụ Vấn đề này nói ờ chương 17 (Người đọc có thể tự hỏi lại sao chương này không nối trực tiếp với chương về dòng chảv quang học Lý đo là ở chỗ chương này không giải quyết vấn đề phân tích ảnh bên nó thuộc vào phần phân tích cảnh) Cuối cùng trong chướns !8 chún? tôi kết họp một số khái niệm đã phát triển trong cuốn sách này đế xây dựng nên một hệ thống điều khiển bầnơ bắt Cánh ta cửa robot sẽ được điều

khiển đ4 gặp vật ĩiày kế tiếp vật kia từ một loạt các vật Thông tin về VỊ trí của

I

vật và tự thế cảa chúíig trong khống gian, ở chươiig Iiàv chúng tôi giới thiệu một sỗ chủ đề mới như các phương pháp thể hiện sự quay trong khôna ạian ba chiều và [ihuns khó khãii gập phải khi xày dự!is mộl hệ thống thế giới thực.Troiiơ toàii bộ cuốn sách này chúiig [ôi viết ihco hưóng sau; đầu iièíi !à nói

vẻ các vấn đề cơ sỏ' Iihữiig kỹ thuật dã được củng cố vững chắc, sau dó liến lới các chù đề cao hơn và cuối cùng là đưa ra các vấn đề và đối tượng nghiên cứu

gầy đáy Trưốc kia, thị giác máy cố thể bị coi là một tập hợp các công trình tự nghiên cứu và là một tliủ íhuật đủc biệt Để có được sự rành mạch về trong cuốn sách này, chúng tôi theo quan điểm sau

* Thị giác máy cần phải dựa trên sự hiểu biết kỹ càng về tạo quy cách dnh Nếu chúng ta chú Irọng vào quaii điểm Iiáy, chúng ra có thể tìm ra đưọc

nhữ ng hình m ẫu toán học ch o quá trìiih phân tích áiih C íc thuật toán Iihằni

khôi phục một hìah ảiih miêu tả cúa thế giới được tạo ánh sau đó có thế dựa vào các hình mẫu toán học nói trên

Cách tiểp cậii dựa trêii phâii tích việc tạo quv cách ảnh không phái ỉà cách

duy nhất tiếp cận thị giác máy Có thể tiếp cận dựa trên hệ thống thị aiác nhân tạo có thể dựa trên các hiếu biết chi tiết về hệ thống thị siác cự nhièn nếu các hệ thống đó đầ được xác địiih đầy đủ Khi chúng íôi cũng sẽ nói về các cách tiếp cận khác đôr với một vấn đề thị giác máv cụ thể nhưng sẽ không dừng lại ở đo nhiều để tránh làm rắc rối vấn đề

Thoạt tiên chúiig ta có thể nghĩ việc chuyển từ ảnh thành một phác thào chù yếu do những gì co trốii ảnh và những thông tin chúng ta cầa lấv từ ảnh đó chi

nghiên cứu được xếp sau các CUỐII sách nhưng khôiig ghi đầu đề Xen chú ý

rằng thư mục có 2 phán: phổ.!i một dành cho sách - phần hai cho các bài báo.Hiện nay có rất nhiều sách viết về đề tài thị giác máy

Trong số đó cuốn ’Thị giác máy điện toáii của Ballard và Broun(I982) rít

đáng chú ý vì IIÓ đề cạp đến rất Iihiều vấn đề M ột s ố cuốn đátig chú ý khác ià

"Xử lý hình ánh -Số "cua Roscnfcld và kak(1982)" Đoán nhặn và xú‘ lý áiih máy điện ihoại, cúa hall (1979) và 'Tri giác máy'’(I982"của Neratia Cuốii sách tái bản gẩn đây của Leviiie’T hi giác của người và máy, (1985) có quan điểm về ihị giác sinh học và nhấn maiih vào các ứiig dụng đối với các vốn để y sinh học.Rất nhiều sách tập irung vào khía cạnh xử ỉý ảnh như "Kỹ thuàt máv điện toán trong việc xử Iv aiih của Anđrems(l970); "Xử lý ảnh số, của Gonzalez và Wintz í ỉ 977) Hai cuốn sách "Xử Iv ảnh số” của Casheman(I979) và "Xử !v ánh số; một cách tiếp cậa ỉiệ ihốnii, của Grên (1985) Đề cẠp íối xừ Iv ảr.h nhậi)

từ các camera trong vũ trụ Một số chương đẩu tiên của cuốn "Xử lý anh số" cùa Rosenfeld và Kakf 1982) cQng giới thiêu rất tốt về chủ đề Iiày Cuốii sách

tham khảo kinh điến VC xứ lý ảah tất Iihiên vẫn là cu ố n bách kh oa toàn íhu' của

PraH "Xử lý anh sỏ" ( 197S)

C u ố n s á c h CỊuan Inrag c ú a Đ u l a và Hart "Phủu lonỉ inô hình S'à phần lích

cảnh (1973) viết nhiéu vé phâii loại mô hìiilì hơn nìức cần thiết 'T rí iuệ Iihâii tạo" của Kinston (1984) !à cuốn sách dể đọc, viết nhilu về thị giác mấy - điểu

đó đã liên kết môn học này với trí tuệ nhân ĩạo

Trong vòng 10 nãm trỏ' lại đàv một số sách chọii lọc bao gồm các bài viết cúa các chuvên gia troiìg lĩnh vực này đã xuất hiện Mốt đầu là "Tâm Iv cúa thị aiác máy điện toán" do Winston chủ biêa ( ỉ 975) bày giờ không thấv in nữa Sau đó là "Phân tích ảnh số" của Roseiifeỉđ (1976) và "Hệ ihống thị giác máy điện toán, do Hansoii và Riseman chủ biên ( ỉ 978) Một số tài liệu về thị giác máy có thể tìm đươc trong tập 2 cuôn "Trí tuệ nhân tạo: Viễn cảnh của MIT "do vvaanston và Brown chủ biên (1979) Bộ sách "TliỊ giác niáy điện toáti cấu trúc: Tri giác máy thông qua cấu trúc tính toán thứ bậc Do Taniinoio và

JSjWgjAM THÔNG TIN M r

klinaer chú biêiì ra đờ; nàm J980 Cuối cùng Jà mõi láp hoT các bài báo có tiêu đề"Hiểu vềẩnh 1984" do Ulỉir.an va Richard chú bièn ra đời iiãm 1984.

Các bài đọc ở hội nghị, hội ihào cũns được tập hợp lại thành sách Gardner

là chủ biên cuốn "Phân tích ảnh qua các phương tiện máy 1978 in nãm 1979 ứng dụng của thị giác m á\ irong ìĩnh vực người máy được phản úh troug các cuốn "Thị ciác máy điện loán và Roboĩ dựa trên cơ sờ cám biéìì của Dodd \ ;'ỉ Rossol (1979) và cuốn thị giác naười máy của Pugh (1983) Siucki chu biéii cuốn "Những bước náng cao vể xử lý ãnh số: lý thuyết ứng dụng và thực hiện.(1979) Đây là cuốn sách bao góm các báo cáo, thâm luận tại cuộc họp do IBM

lổ chức Cuốn "Cơ sở vể thị ẸÌác máy điện toán (1983) bao góm các ghi chép, các bài giảng cho khoa học do Fauseras lổ chức.

Do nhiều tài liệu quan irọiig về nnh vực này khôns dễ kiếm được nèn đã có nhiều cuốn tuyển tập bao gồm ba cuốn do IEEE in ià: "Phương pháp máy điện

toán trong phân tích ảiih"do A g gar\vl CÙỈIE Duda và Roseii eld chủ biẽn (1977);

"Xử lý ảnh số" của Andrews (1978) và "Xử lý ảnh số cho quá irình cảm nhộn từ xa" cùa Bernstein (1978)

ấn phẩm ’’May diẹn loan" của liội diện toán IEEE đưa ra váìi dé đặc biệi

xử lý ảiih (Iháiig 8 - ỉ 977) biên bán các cuộc họp IEEE iháiig 5 - 1979 cỉiuìli nhiều cho vấn dé đoán nhộn vù xừ lý ủn!ì ấn phám "Máv điện toán" cũiig dàiih một số đặc biệt cho tri giác máy và ứnc dụnsỉ Irong côiiẹ nghiệp (số tháiig 5 - 1980) SỐ đặc biệt (số 17) của tạp chí 'Trí luệ nhân tạo" Phái hành dưới dạnc sách có tiêu để "Thị ẹiác máv điện toán” do Brady chủ bièn (l9Sl).'V iộn điện

tử và truvển thôns của Nhật ra mộí ấn phẩm đặc biệi (số J6S D số 4j vé cónc tác thị giác máy ở Nhật (tháng 4 - 1985)

Cuốn sách này khóns nói nhiều vé các hệ thống thị giác bầnc chứnc về các

thực thể, một mặt iai tậo ra các ảo aiác quans học M ột ngày nào đó có thể

những ảnh hưởiig nói trên lại trờ thành chìa khoá mở ra nhữim bí mật về hệ thống thị giác sinh học Lý thuyết tính toán về các chức nàng của các hệ thống sinh học đẵ xuất hiện chủ yếu do lác phẩm liêii phong của một người David Marr Cách tiếp cận cùa óng được irình bày trong một cuốn sách kiiih điôn

Thị giác: Điều tra ước ỉúih VC sự thê hiện và xử lý các thông tin có thế nhìn thấy được của con ngưòi (1982).

Tất nhiên có rất nhiều người tò mò quan tâm về vấn đề thị giác của con người và có rất nhiều sách nói về vàìi đề này ở đây chúng tôi chi xin íihắc đến một số cuốn Gregory irong cuốn "Mắt và não" ( ỉ 966) và "Mắt trí tuệ" (!970) dưa ra các đáah giá chúạii về vấii đề Iiàv Ba CUỐII sách 'Tri giác của thế giới có ihể nhìn ihẫy được, (1950) "Các 21ÚC quan dược xem xét dưới góc độ hộ thống (ri giác (1979) và "Cách tiếp cận sinh thái học đối với thị giác” (1979) của Gebson rất đáng chú ý vì chúng đưa ra một cách tiếp cận vấn đề hoàn loàn mói

mẻ Cuốn "Thị giác” cùa Cornsweet (1971) và "Tâm lý thị giác" của Haber và Hersheson (1973) cũng là những cuốn sách hay Côiig írình cùa Julesz”Co' sở của tri giác eyclopean Rất có ảnh hưởng nhất là (rong linh vực kính hội ru 2 măt nhìn Iiổi Gần đây hơn trong cuốn sách có tranh minh hoa "Nhìn" của Frisbv(1982), tác giả đã cho tháv sự lièn quan giữa các côiig trình về thị giác máv và công trình về hệ thống thi giấc ínáy và công trình về hệ thốiig rhị giác sinh học Cuốn 'Tri giác” của Rock (1984) ỉại đưa ra một quan điểm khác

20 năm trước tài liêu về thị giác máy rất ít và nẳm rải rác khấp nơi Nhưng

từ đó tới Iiav đã có nhiều kết quả nghiên cứu mới được đăng trên các rạp chí Trên thực tế, tạp chrBiểu đồ máy điện toán và xử lý ảnh do lỉhà xuất bảtt vịệii hàn lâm ấn hàiih đã phải đối tên thành "Thị giác máy điện toán" Biểu đồ và xử

lý ảnh (CVGIP) và trờ thành tap chí tiêu chuẩn đăng các nghiên cứu về iĩnh vực này Gần đây hơn một nhóm người ở viện Điện và điện từ (EEEE) đã bất

đáu phát hành tạp chí "Báo cáo về phân tích mổ hình và trí tuệ máy (PAMI)" Những tạp chí khác Iihau Iihư 'T rí tuệ nhâa tạo" của North - Holand in và

"Nghiên cứu người máỵ” của nhà xuất bản trườnơ Đại học Masachusét cũns có nhiều bài về thị giác ináv Còn có một số tạp chí về những chù đề có liêii quan như phản loại mô hình

Một số kết quả nghiên cứu [ẩii đầu được biết đến tại "Hội thảo hiếu vể ảnh"

do cơ quan nơhièn cứu cao cấp các dự ná của Bộ quốc phòng (DA RPA) tài trợ Báo cáo tham luận của hội thảo nàv do Công tv ứng dụng khoa học phát hành

và có thể ahận tại trung tâm thông tin kỹ thuật quốc phòng (DTIC) ở

Alexandria, Virginia Một số báo cáo sau khi được xem xét bổ sung có thể sẽ được in trong các tạp chí nêu Ịên ở trên.

Hội điện toán của IEEE hàng năm đều tổ chức các hội thảo và xuất bản các báo cáo Những báo cáo tại Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo (UCAI) Tổ chihic hai năm một lần và báo cáo tại hội nghị do Hiệp hội trí tuệ nhàn tạo Mỹ (AAAỈ) tó chức xen kẽ với hội nghị trên cùng rất đáng quan tâm

Các điểu tra cẩn thận tiến hành hàjig năm về "Thị giác máy điện toán" biểu

1975,1976,1977,1978,1979,1980,1981,1982,1883,1984a,1985) rất có giá trị tỉiam khảo Điều tra gần đây nhất bao gổm tới 1252 mục Còn có rất nhiều phân tích vể lĩnh vực này như điều tra ban đầu của Huang, Schreiber và Tretiak (1971) về xử lý ảnh Tuy chưa hẳn là một điều tra nhưng tài liệu của Baưovv và Terenbaum (1978) đã đưa ra quan điểm khá phổ biến bây giờ về sự liên quan

giữa thị giác ináy và quá trình khôi phục thôiig tin về bề mặt được phản á n h '

Những điều tra gần’ đây về thị lực máy của Marr (1980), Barrow và Tenenbaum (1981 a) Poggio (1984) và Rosenfeld (1984b) nói rất kỹ càng Một tài liệu khác cũng rất quan trọng là tài liệu của Banyord (1981)

Sau khi đẫ vượt qua được các trở ngại ban đầu về thị giác, sự biểu diễn mội thông tin và hình mẫu của vật cũng Iihư hoạt động tương tác lý học giữa chúng

trỏ nên rất quan trọng Vấn đề này được đề cộp trong các chương sau của CUỐII

sách Có thể tham khảo thêm các tài liêu của Brooks (1981) và Binford (1982)

về vấn đề này

Đã có rất nhiều bài nói về ứng dụng thị giác máy trong cỏng nghiệp (mạc dù những bài đươc trả đậu đường như chưa được phát hành rộng rãi) Một số bài trong "Nghiên cứu Robot: Hội nghị khoa học quốc tế đầu tiên" do Brady và Paul chủ bièii (1984) có đổ cộp đến vàìi đề ứiig dụng Iièu trên Các điều tra của Chin (1982), Chiu và Harlow (1982) vồ tự độiig hoá những xem xéf ghi nhận bằng mắt

Xem xét các bảng mạch đã được in, cả b dạng trần !ản dạng vạt liệu là một

ch ủ đ ề rất hấp dẫn vì sẽ c ó Iihiéu bủng cần k iểm tra xem xét va bời vì sẽ có

nhiều việc này không dễ chịu lắm Có thể xem những ví dụ về công việc này

trong sách của Ejirt ct al (1973), Đairielsoii và Ki'usc (1979), Dariclsson(1980), Hara, A Kiyama và Karasaki (1983) Nhu cáu về kỹ thuật để sảii xuất

IC mạch tổ hợp Ihường cliì có mô liìiih trắng đen iiên tự đông hoá việc kiểm tra

nó không phải là khó khãn lắm Nhưng việc kiểm tra Iiiẻm phoiig các inạch tích hợp lại là vấn đề khác, có thể tham khảo thêm Hsinh và Fu ( ỉ 980)

Thị giác máy đã và đaiig được dùng trong việc xếp thẳng hàng tự độna Có thể xem Horn (1975b) Kashucoka Ejuri và Sakamoto ÍỈ976) Baird (1978) về các thí dụ trong sán xuất chất bán dẫn Người ta thường hướng dẫii các roboc cùng nghiệp băng cách dùiig các thòng tin thu được có thể nhìn thấy về vị trí và hưóns của các chi tiết Nhiều hệ thống như vậv sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh nhị phân tuy có một sô' kỹ ihuật khá phức tạp Có thể tham khảo Jachida và Tsujc(1977)

Goiizaiez vù Safabakhsh( 1982) Horn và Ikeuchi í ỉ 987) Nếu iiạười sử dụng phải lập chương trình có mỗi một ứng dụng bằiig lìgồii ngữ lâp irlnh tiêu chuẩn íh'i các kv ihuặt nói ỉrcn Í1 có khá iiăns đem ứiig dtmg ròng rãi Cũng đS có mộii,ố cố ạắng nhằm dem lại Iihũìig còiig cụ phù họp vói các ứng àụng vé thị giác

Ví dạ như tài liệu của Laviii và Lieberman (1982)

Các tài !iệu VC ứng dung phương pháp thị giác máv cho véc tơ hoá các hinh

VC bãiig đườiỊg ihẳng được ghi ờ cuốỉ chưựỉig 4, tharo khâo vẻ đoán Iihận tính

chất có ihế xem ỡ cuối chưưng 14.

1.6 Bùi tập

I -1 Hãv giải thích ỉại sao lại coi phân loại mô hình, xử lý ảnh và phân tích cảnh là an ce stoiirPardigins của thị aiác máy Các phương pháp dựa trèii 3 nguyên tủc này đóng sóp vào vấn đề thị giác máv quan tâm khác với các vấn đồ

mà những phương pháp aồu trêiỉ áp dung vào như thế nào ?

II TẠO QUY CACH ANH VÀ CẢM NHẬN ANH

Trong chương này chúns la nshién cứu: ảnh được tạo ra như thế nào và iná}

điện toán cảm nhộn ảnh ra sao Hiốu v ề tạo quy cách aiih là điều kiện tiẻii đé

hiểu đầy đủ vê phương pháp khỏi phục thônẹ lin từ ánh Khi phân tích quá tiìp.h chiếu một thế giới 3 chiều lên một mặt phẳnơ ảnh 2 chiều ta sẽ trả lời 2 cáu hoi

quan trọng vồ lạo quv cáclì null.

* Cái gì quy định vị irí áiih cùa một điểm nào đó?

* Cái gì quy định độ sáns, ảnh cúa mộl bổ mật Iiào đó"

Muốn trà lời 2 cáu hỏi nàv, ta phài hiẽu VC phép chiếu ành và phép đo phónu

xạ ảnh Hai chủ đề này sẽ được nói klii bàn vé các hc ihống 'íhấu kính dơr; siaiLMột chú } rất quaii irọns, cân nhớ khỉ ta nahiéiì cứu vé lạo quv cách aiìh Ịa chúng la đaim sốna troiìc mội th í uiúi hữu hìiih đậc biệt, Thế íiió'i đó cỏ nhũiỉi: đặc trưng làm cho ia có thè khôi phục Ihónc liiì ve the £Ìới ba chiẻu từ ITÌỎI ha\

uhicu ảnh 2 c hi cu C h ú u e la x c m XCI ván đc !iu\' và chi ra c ác \'Ị in' ánh xạ nia

k h ỏ n g i h ể á p d ụ n g nhửi iu s ự ràiie b u ộ c UCU l i c n cũiiii Iihu' Iihũiiu vị irí rnà !hii

nhân các vhóiie lin từ các ;\nh rấi kỉìu khùiì

Chúng la cũiig nghiên cứu cơ chế cũn ban cúa các bộ cam nhận anh đici! hình và cách thu và xứ lý thỏim till ơ các dài quans phố kiiác nhau

Sau khi đề cập ngắii 2Ọn tối màu sắc, phần cuối cùa chươns này dành đê nói

về nhiều và xem xél lại một • số khái niệni của lĩnh vực xác suất và ihốiig kc.• • w

Đây cũng là lúc thích hợp để giới thiệu về tích chập trong ihứ in one demenson

ý tưởng này sẽ được khai thác Irons việc khái quát hoá hai chiều Nhũng độc giả đã biết về những khái Iiiệm này có ihể bỏ qua nhữns phán nêu trên mà không hề bị ?ián đoạn

Trong phần kếí luận chương, chúng tôi sẽ bàn tới sự cần thiết phải số lượny

tử hoá các phép do đỏ bóng và sự cẩn thiết phải phần chia phủ kill một inặr phẳng ảnh

2.1 Hai khía cạnh của quá trình tụo quy cách ánh.

Trước khi phân lích mội ảnh, la cẩn phải biếi nó hình thàah như ihé nào Một ảnh là một mó hình 2 chiều vể độ clìói Nshiên cứu cách thức mô hình nàv được tạo ra trong một hệ ihốna tạo ảnh quans học nên chia làm 2 phần Trước hết la cần tìm sự tươns ứiig hìuh học ẹiữa các điểm trong scence và các điểm trong ảnh, sau đó la phái chỉ ra cái cì quyết dịiih độ chói tại mộT điểm cụ ihc Irén ảnh

2.1.1 Phép chiếu ánh phối ciinh

Ta xét một lỗ sáng lý tường ở một khoảns cách cố định trưóc một mặt phảng ảnh (hình 2- 1) Giả sư rằng ta che kv sao cho chỉ có ánh sáng qua lỗ sáng đó mói đến được mạt phảng ảnh Do ánh sáng đi theo nhũng đườiig thẳns Iiên mỗi một điểm trên ảnh tương ứng với một hướng cụ thể xác định bời lia xuất phát từ điểm đó đi qua lỗ sáiiạ lừ đó la có mội phép chiếu ảnh phối cành quen thuộc

Trons irưòns hợp đoìi siiáii lùiy, irục quanẹ học sẽ là đường vuông s ó c vói

mặt pháng anh kể từ lỗ sáng Bây giò' ta đưa ra hê toạ độ Cariesian xuâì phát n'r

lỗ sáng và Irục z Iiằm Iháiig hàiiíí vói trục quaiiíỊ hoc và hướiig vé phía ảiih Khi

la chọn hướng như vậy, các Ihàiih phân z của các toa độ của các điểm ihằm

trước camera đều âm Chúns ta lạm quỵ ước như vậy, tuy có mộĩ số điều bấi lợi, bời vì như thế ta sẽ cố mộỊi hệ íhône toạ độ theo tay phải khá thuậii tiện (với

txục X hướng ,về bên phái và trục y hướnơ lên trên).

Chúng ta sẽ lính vị trí của ành p' của điểm p trên bề mặt sự vật nàm trước camera Giả sử rằng không có vật nào nầm trên lia đi lừ p tói lỗ sáng 0 Lấy r Cx,y,z) là véc tơ nối 0 với p và R' = (x',y',f) là véc tơ nối D với F (như giải thích

ở phần phụ lục, véc tơ sẽ ký hiệu bầiig chữ in đậm Do ta thường làm việc với vectơ cột nên ta phải chuyển bị bằiiq, chữ khi muốn viết chúng tương đương với các vectơ theo hàng)

ờ đây f là khoảng cách lừ một pháng ảnh tới lồ sáng và zx',y' la toạ độ của điểm p trên ánh Hai véc iơ r và r' là cộiig toán và khi khác nhau về hệ số quy đổi làm

Nếu đưòìig nối p và P' tạo với trục quang học một góc a thì độ dài cúa r là

r = - zseca = - (r.z)seca

Trong đó z là vécto’ đơn \'ị dọc theo trục quang học

(chú ý; z là số âm đối với điểm Iiẳm trước camera)

Giả sử ta lạo một ảnh cúa m ộ t m ặ t phảng n ầ m song song v ó i ảnh tại z — Z q

Ta có thể xác định m dô khuyéch đại (phầii lỏìi ) nhờ tỷ lệ khoảng cách giữa 2

điểm đo đươc trên ảiih và khoảng cách giữa các điếm tương ứng trên mặt oỉiẳng Chúnơ ta xem xét khoảng cách nhỏ

trẽn mặt phắii2 và khoang cách nhỏ írêii ảnh Ta có

Trong đó - Zq là khoàim cách từ mặt phảivg tới lỗ sáng Do khuyếch dại cho mọi điểm trên mặt phảng là như nhau (Chú ý m < 1, trừ trườíig hợp chiếu ảnh vi mò)

Nếu sự biến thiên của z trên bề mạt hữu hình !à khòng đáng kể so với -Z q thì một

vật nhỏ ở khoảng cách truiia bình -Z q sẽ được phóng to lên thành 1 dnh cĩưọc

klìuyếch đại theo hệ số m Trên hình ảnh của vẠt đó tỷ lộ với m“

Các vật ở khoáiiơ cách khác nhau so với hệ thống chiếu ảnỉi tất Iihiên sẽđược chiếu với liệ số khuycch đvỊÌ kliác nhau.

Coi chicu sàu cúa một cânh ỉà lập ỈK/P của cách khoáng cách từ các bề mặt

tói camera Do khuvôcii dại là tương đổi khòiig đối nếu độ sàu cua một cánhđang bị chiếu ahỏ so vói khoáng cách trung bình từ các bề mặt tới camera

Trường họp này, la có ihc đơn uiáii hoú phưưiig irình phép chicu ihàiih

/\‘ = - m x và v' = - m \

Trong đó m = F / (-/.;) i '-'à -Zq ià giá irị trung bìiili của -z Đc dẻ sứ dụng, hệ

số quy đói cua in ihưòiiá [à 1 hay - ỉ Như v^ạ\' ta có thẻ ,!ỉiaii ước phưong

írìiih thành x' = X vù \ = '■.

Phép chiếu ánh trực 2Ìao này (hnúi 2-2) có íhè lêu thành mò hình bầng các íia sona song với iruc quau" liọc (chứ khôns; phai ià các fi:i di qua gốc) Sự

k h á c n h a u iỉiữa ph é p iiicu írực g i a o \'à p h ỏ i cảnlì s ê n h ỏ k h i k h o n u g c á n h ỉui

s c c n c c ỈÓÌI hơii Iihìcu SU' bĩCiì i h i c n vC’ k h o a n g c á c h 2 Ì ử a c á c vậi i r o i i c c a n h W w ,

Phạm vi nhuỉ thấy cua hó tỉỉỏng piián áiiỉi là 2ÓC cua hình nóii iao bưi các hưóìig do cáiih đaii2 bi ịihan áiiii Hình nón tạo bới cac hướiiỉí này có cùim hìnli dạng và cỡ với hình IIÓIỈ ilui đưọc Iiliừ

Trong hình vẽ L ỉà độ phát xạ và Õ-P là cường độ do nhữiiẹ đám bề mặr vô cùng nhỏ của diêu tích oA phát xạ vào góc khối Vvô cung nhó 5co Sự phức tạp

khi xá c định độ phái xa là do nũn bé mật phát xạ ánh sáng vào một bán cáu

íh e o nhừiia hướnụ lUio Jó va chúr.t’ UI thu đưọ'c m ộ ĩ ìượng hũii hạp chì bằng

cách xem xét mỏi aoc khối hũu han của các íiướng đó Nói chung, cường độ

biếu thiên theo hưóiis ta nhìn vật Chúng la sẽ nói kv về phép đo phóng xạ khi

chúng ía nói về bán dó Iiáns suất ỊVnán xạ

Chúna ta quan lâm lói độ phản xạ của inột mạng bề mật trca một vật vì cái

c h ú n g ta thu được - S!í chicu xạ anil - !y ỉệ V0'i độ xạ c á a h Đ iể u ỉìày ta sẽ chứng

rainh sau Tính tv lệ khóiia đổi [)hụ thuộc vào hệ chốiis quang học Đế ihu được

m ột lưọng hũ'u hạn ánh sans trên inãi phảng àah ta cái’, phải có một iỏ kính có

k ích cỡ không đối Lỗ sánơ mà ta nói ờ phần trưóc Dhdi có đưòìig kúih khác

khôna Chung ta sẽ khỏnơ áp dụiin phâii tích đơn cúa chúne ra vể phép

chiếu ảnh nữa \ì mội điểm irons mỏi trường bây giờ được lạo ảnh như mội đường ưên nhỏ Ta có ihẽ ihâv được điều đó nếu xem xét hình nón tao boi cac tia đi qua lỗ sáng Iròn có đỉnh tại điểm của vật.

Chúng ta khóna thế ỉàm cho lỗ sáiis; thật nhỏ còn vì mộl Iv do nữa Do ban chất sáng của ánh sáns, sự nhiễu xạ sẽ xuấi hiện lại rìa cúa lỗ sáng và ấnh sáng

sẽ lan ra ảnh Nếu càiiH làm cho lỏ sáim nhỏ đi tiiì phán ánh sána lối vị coiii: Ì.O

với hướng lia tói càng lóii

2.3 Thấu kính

Để tránh nhữne rắc rối cắn với các camera lỗ sáng, chúng ta xem xér việc sứ dụng thấu kính irons mội hệ thống tạo ảnh Một thấu kính lý tướiig lạo ra mội phép chiếu ánh khóns khác gl với một lỗ sánc và nó còn lập hợp được mộ! lượng ánh sáng hữu hạn (hình 2 - 4) Nếu ta nhìn từ vật thể ihì nếu thấu kính

càng lớn G óc khối năm đối diện ó cà n s lớn.

qua truns tám iháu kính không bị cono

Trong niội hệ ihốn2, hội tụ lốt niiũìis tia khấc SC bị C0112 khí đến cùuiĩ mụi tlicm nliư ílicm đủii cua ùa II UIIU láin.

Một thấu kính lý iưứim có vếu đicm là nó chì đưa tơi liêu điẽm ánh sans lừ những điểm có khoàna cách líiih iheo phương trình ihấu kính quen ihuộc sau

z' ^ - z ^ f

Trong đó z' ià khoanu cách lừ mặt phảng ảnh lới thấu kính và f là độ dài licu điểm (hình 2 - 4) Các điôm ỡ nhữns khoảns cách khác sẽ bị phản ánh thành những đường tròn nhò Ta có thế thấy điều này khi xem xét hình nón lạo bởi các tia sáng đi qua thấu kính với đình là những điểm mà các tia sáng này hội tụ

Cỡ của vòng tròn nhoè có ihể lính như sau: Một điểm ở khoảng cách - z bị phan

ánh ở điểm z' kể từ thấu kính, Irons; đó

1 _ L _ 1

z' - z " f

Trong đo d là dường kính của thấu kính Độ sau của trường là khoảng trong

đó các vật được hội tụ "khá tốt" hiểu theo nghĩa là đường kính của đường tròn

mờ nhò hơn độ phân 2Ìải của thiết bị phản dnh Đô sau của trường phụ thuộc vàc bộ phân cảm nhận ta dùns Nhưna trong mọi irường hợp, nêu độ mở của thấu kính càng lớn, độ sâu của trườuR càng nhỏ Rõ ràng là nếu dùng độ mở càng lỏn thì các sai sót về hội tụ càng nghiêm trọng hơn

Những thước đánh dấu tia đơn giản sẽ giúp ta hiểu được một tổ hợp thấu kính đơn giản Như đã nói trưóc đâv tia đi qua trung tâm thấu kính là tia đi thẳng Các tia đến tại một điểm nằm trên trục quang học có khoảng cách bằng

đô dài tiêu điểm Độ dài tiêu điểm được định nghĩa là khoảng cách từ thấu kính

n0Ì hội tụ ảnh của một vật nằm ở khoảng cách xa hữu hạn Ngược ìại, hhững tia b€ phạt xạ từ một điểm trên trục quang học cách thấu kính một khoáng bằng độ dàỉ tiêu điểm sẽ đi theo đường cong và song song với trục quang học ở mặt bên kia thấu kính Điểu này là do khả năng có thể đi ngược lại của các tia Tại mặt pỉhân cách giữa trung điểm các chiết suất khác nhau, các góc khúc xạ và phảii cỉhiếu như nhau được áp dụng cho các tia sáng đi theo hướng ngược lai

Một thấu kính đơn giản được chế tạo bằng cách mài và đánh bóng phôi kính

s.ac cho hai mặt của phôi kính có dạiig cầu Trục quang học là đường thẳng đi qíUi 2 tâm của 2 mặt cầu B ít cứ một thấu kính đoìi gidii nào như vậy cũag có

iTiột số khuyết tạt hay quang sai

Do đó người ta thường kết hợp một số thấu kính đơn giản xếp sao cho irục

qỊUing học của chúng nằm trèn một đưòng thẳng tao ra m ột thấu kính tổng họp C:ó những tính chất tốt hơn.

Một Mô hình hũ'u dụiig của hệ thống thấu kính như vậy là thấu kính dày (ỉhình 2 - 5) có thể xác định 2 mặt phảng chính vuông ơóc vói trục quang học và

2 điểm nút, tại 2 điểm nút này những một phẳng nói trên sẽ cắt trục quang học Khoảng cách giữa 2 điểm nút sẽ là "đọ dày" cùa thấu kính Một thấu kính mòng

là thấu kính trong đo 2 điêm nút có thể co i Iihư trùns nhau.

Về mặt lý thuyết không thể nào tạo ra được một thấu kính hoàn hảo Phép chiếu ảnh sẽ không bao giừ giống liệi như phép chiếu dùng-với ỉổ sang lý tưởng Hơii aữa không thể nào làm mọi tia hội tụ một cách chính xác được, sẽ

có sự khác Iihau về quang sai Troiig một thấu kính được sàn xuất lôt, Iihũng

khuyết giữ ở múc độ thiểu nhưng Víẽc đó sẽ khó khăn hơn nhiều Iiếu độ mớ của thấu kính tâng lên Do vậv nếu tăng sức tập hợp ánh sáng thì sỗ giáin chất lượng ảnh và lìgược lại

Một khiếm khuyết mà chúng ta quan tâm ở đâỵ là hoạ tiết Hãy tướng tượnơ

có những màng ngăii tuần hoàn có đưòìig kính khác nhau được xếp chồng Jên nhau sao cho tâm của chúng nằm trên cùng một đường thẳng (hình 2 - ó) Nếu bạn nhìn theo đường thẳng dó, một màng ngặn nhỏ nhất sẽ giói hạn tầm nhìn của bạn nếu bạn càng rời xa đường thẳng nói trên, các màng ngăn khác sẽ bịt kín thêm cho tới khi ta không thấy gì nữa Tương tự như vậy, trong một thấu

kính đơn giản, tất cả các tia đi tới phía trước bề mặt thấu kính đều sẽ hội tụ lại

tại ảnh ở một thấu kính tổiig hợp, một số tia đi qua thấu kính thứ nhất có thế bị bít iại bởrcác phần của íhấu kíữh thứ hai-và cứ tiếp tạc như vậy Điều này phụ thuộc vào độ nghiêng của tia đến so với trục quang học và khoảng cách của nó tới điểm nút Do đó những điểm trên ảnh nằm ngoài trục quang học nhận được

ít ánh sáng hơn những điểm nằm trên trục quang học Khoảng cách từ tâm tới ảnh càngiớn thì đô' nhạy càng giảm

Một vấn đề đáng quan tâm nữa là quang sai của một thấu kính lãng về mạt đại lượng theo công suất cúa góc aằin giữa tia tới và trục quang học Quang sai được phân loại theo thứ tự, nghĩa ià công suất của cường độ góc Các điếm nẳm trên trục quang học có thể được hội tụ khá tốt troiig khi các điểm nẳm ở góc

ảnh lại bị mờ đi Do đó chỉ có một phần mặt phẳng ảnh là có thể dùng được Đại lượng quang sai cũiig tảng theo khoảng cách từ trục quang học, tại noi mà một tia đi qua ihấu kính

Do đó có thé tăng chất lượng ảnh bằng các chỉ dùng phần trung tâm của thấu kính, đưa màng ngăn vào hệ thống thấu kính để tăng chất lượng ảnh tại

Sođiểm mà không cần dùng hết công suất tập hợp ánh sáng của hệ thống Như đã íiói những màng ngăn cố định bảo đảm rằng các tia tới theo một trục quang học theo một góc rộng sẽ không đi qua khu vực bên ngoài của một thấu kính nào

đo Như vậy sẽ tăng chất lượng ảnh ở khu vực ngoài của ảnh nhưng đồiig thời

sẽ tạo nên nhiều hoạ tiết Khi sử dụng phán lớn các thấu kính, vấn đề vừa iiêu không phải là quan trọng lắm vì mọi người rất nhạy cảm với sự biến thiên không gian phẳng của đọ chói ảnh Tuy nhiên điều này cũng không có gì là nghiêm trọng đối với thị giác máy vì chúng ta sử dụng các phép đo độ chói của ảnh (sự chiếu xạ) để xác định độ chói của scene (độ phát xạ)

2.4 T h ế giới hữu hình của chúng ta

Làm sao chúng ta iại có thể hy vọng khôi phục lại được thông tin vể thế giới

3 chiều chỉ bằiig cách dùng ảnh 2 chiểu? thồng tin này có vẻ không đầy đủ cho

dù ta có dùiig tới một vài ảnh đi chăng nữa Cho tới nạy hệ thống siah học 'tương tác vái môi trường rất thông minh nhờ sử dụng thông tin nhìn thấy được Vấn đề sẽ được giải quyết nếu ta xem xết bản chất đặc biệt của thế giói hữu hình của chúng ta Chúng ta đang sống trong một môi trường trong suốt đồng

nhất và mọi vạt thể chúng ta nhìn đều không trong'Suốt Các thrsáng không bị

khúc xạ hay hấp thụ trong môi trường và ta có thể theo một tia đi từ điểm ảnh qua thấu kính cho tới khi nó bị một bề mặt nào đó Độ chói tại một điểm trên ảnh phụ thuộc vào độ chói tại một điểm trên ảnh phụ thuộc vào độ chói của phần bề mặt tương ứng Bề mặt là một ống góp hai chiều và hình dáng của chúng có thể được biểu điễii bằng cách đưa khoảng cách z (x'.y') tới mạt phẳiig

I Ihư l à hàm của toạ đ ộ ảnh x’ và y’

Điều nói trên ngược vối trưòng hợp ta nhìn vao một vật lầm từ chất liệu hấp ihu được áiih sáiig có mật độ biến đổi ở đây, ta có thể xác định một độ p (x,y,z,) của chất ỉiệu íihư là một hàm của toạ độ x,y và z Một hay nhiều ảnh sẽ đưa ra

sự ràng buộc cầii thiết để khôi phục thông tin về một bề mặt nhưng khôiig đưa

ra thông tin vẻ “một hình khối, v ề lý thuyết cần một số hữu hạn ảnh để giái

quyết vấn để phép chụp bằng tia X theo lớp tức là để xác định mật độ của chất liệu hấp thụ.

Điều kiện đồng nhất và trong suốt không phải lúc nào cũng đúng chíiih xác như vậy Những vùng núi xa có vẻ như biến đổi về mầu sắc và độ tương phản, trong khi đó ta có thể gặp ảo tưởng ờ sa mạc Phân tích ảnh dựa trên cơ sớ giải

thiết rằng điểu kiện có thế nói khốiig được như ý muốn nếu các giả rhiết bị thay

đổi và vì vây chútig ta có ihế cho rầiig cả hai hệ thống thị giác sinh học íãii thị giác máy đều sẽ có thể bị thay đổi trốìig điều kiện đó Thực sự một số ảo ảnh quang học có thể giải thích được bằng cách ỉiày Điêu này không có nghĩa là chúng ta nên bỏ những sư ràng buộc về điều kiện VI nếu không có những sự

ràng buộc đó thì giải pháp cho vấn đề khôi phục thông tin về thế giói 3 chiều từ các ảnh sẽ là rất mờ mịt

Thế giói hữu hình bình thường cúa chúng ta thực sự là đặc biệt Hãy tướng tượng rằng ta không sống trong thế giới này mà trong một thế giới có nồng đọ sắc tố thay đôỉ phân tán trong một chất sền sệt Lúc đo ta không thể khôi phục lại sự phân bổ của' các chất hấp thụ này trong không gian ba chiều chi bằng một lần nhìn qua bởi vì ta không có dự thông tin Tương tự, ảnh của tia X quang đơn không có giá trị sử dụng nếu nó không vô tình có được sự tương phản sắc nét giữa CÚC" vật liêu khác nhau'giống như^ương và mô Nói một cách khác, ta phải nhìn rất nhiều ỉần và phải cố gắng tái hiện lại bằng phép chụp tia X theo ló‘p Có lẽ chúng ta khôiig có khả năng nhìn tia X quang lại hay

Nhìn chúiig chúng ta nên tập trung chú ý vào cái ảnh tạo bời các phương tiện quang học bình thường Chúng ta nên tránh các ảnh vi mô có độ khuyếch đại cao chẳng han bởi vì trong các ảnh này nhiều chất trở nên trong suốt hay ít

ra là trong mờ Tương tự như vậy, các ảnh ỉớn thường bị ảnh hường bởi sự hấp thụ va khúc xạ trong khí quyển Một điểu thú vụ ià các phương thức khác đôi

khi đưa ra những ảnh rất giống những ảnh quen thuộc ví dụ về phương thức đó

bao gổm kính hiển vi electron quét (SEM) và hệ thống ra đa có độ mở tổiig hợp (SAR) Cả 2 cách dùng đều tạo ra các ảnh rất dễ hiểu Nếu dùng các phương pháp nêu ở đây, ta có thể có một chút hy vọng hiểu được các áiih

Đứng trẻn quan điếm về tám quan irọiì£ cùa bẻ niạl ta có thể hy vọna rằng

m ộ i hệ Ihốna ihị siá c m áy có thè sẽ đươc c h ế tao để khói phục iại hình dán s

của bể mặt từ một hav nhiều ảnh Lĩnh vực này đã có một số thành cónơ chưofng 10 sẽ bàn về khói phục hình dạng lừ

Nếu hiểu chi tiết về xử iý ảnh, ta có thể khối phục được nhiều thông tin từ các ảnh Khoảng tối sau khi tính toán của một bề mật có thể được đùnỉĩ để đoán nhận, xem xét hay lập kế hoạch về đường đi của một máy thao tác

2.5 Cảm nhận ảnh

Hầu hết các bộ phận cảm nhận ảnh đều phụ thuộc vào sự tạo ra các cẠp lỗ election khi photon đập vào một chất liệu phù hợp Đáy là quá trình cơ bản trong thị giác sinh vật cũng như ảnh chụp Các bộ phận cảm nhận ảnh khác nhau ở cách thức chúng đo dÒHR các hạt tích điện Một số thiết bị dùng một điện trườna irons chân khôii£> để lách các electron ra khỏi bề mạt khi chúiiíỊ

được giải phóng (hình 2 - 7a) ờ những ihiết bị khác, các điện từ bị quvet qua

một vùng rỗng trong một chất bán dẫn (hình 2 - 7b)

Không phải mọi phoion đến đều tạo ra một cặp lỗ điện tử Một số đỉ nguy qua lớp càm ứng mội số bi phản xạ và một số khác bị mất năng lượns Hơn nữa, không phài mọi địộn lứ đều đến đươc mạch dò,

So với luồng photon đến được gọi là tỷ lệ luổng điên lử là hiêu suất lượng lử được đánh dấu ký hiệu là q{ ) Hiẻu suất lượng tử phụ thuộc vào năng lượng của photon đến và do đó vào cả bước sóng của nó Hiệu suất lượng tử còn phụ thuộc cả vào chất liệu và phương pháp dùng để thu thập các diện tử đưọc giải phóng ra, Các thiết bị chân lượng lử nhỏ, trong khi các thiết bị ở dạng rắn thì gần như lý iưởng đối vói một số bước sóng Phim ảnh chụp thường có vẻ như có hiệu suất lượiig tử thấp

2.5.1 Mản cảm nhận

Sự nhạy cảm của thiết bị biến thiên iheo bước sóng của ánh sáng tối Các

photon có ít Iiãng Iượiig thường đi Ihẳng qua chất liệu trong khi các pholon có

ahiều uáiig lượng dễ bị cản lại trước khi chúng tới được lớp cảm ứng

Mỗi chất liệu đều có sự biến thiên về hiệu suất lượng lử theo bước sóng

Đối với một khoáng có bước sóng nhờ ÔẰ, gọi clòiig photon có nâng lượng lớn hơn hoậc bằng A., nhưng iihò hơn À + ÔX là B(Â) ÔX Khi đó lượng điện tử đực giải phóng ra là b(X) q(X) d(Ầ.).

Nếu ta sử dụng các bộ phận cảm ứiig có vật liệu Iihạv ảnh chụp khác nhau,

ta sẽ có các ảỉih khấc nhau bời vì sự càin ứng quang phổ khác nhau Điều này

sẽ có ích trong việc phân biệt các bề inật có quy ước như nhau khi bị tao ảnh với cùng một bộ phận cảm ứiig nhưng lại đưa ra các mức X ám khác nhau khi

tạo ảnh với các bộ phận cám úìig khác nhau

Một cách khác để phân biệt các bé mật Jà dùng cùng một chất liệu cám ứng nhưng đạt các tấm lọc trước camera có nhiệm vụ hấp thụ có lựa chọn Iihũìig phần quang phổ khác nhau Nếu chuyển tấm lọc thứ i đến fi( X)[ thí hiệu suất

lượng tử có hiệu quá cửa hợp tấm lọc đó và bộ phận cám ứng sẽ là fi(Ằ.) q(Ằ)

Chúng la nôn dùiig bao nhiêu tấm lọc khác Iihau? Khả Iiãii2 phân biệt các

cliấl liệu táiiE khi ta ihu ánh qua nhiều tàìn lọc hơn Tuy nhiên các phép đo lại

tương quan với nhau bởi vì phần lớn các bồ mặt có sự biến thiên phán xạ ủm vói

bước sóng Thôns thường thì nếu sử đụng rất nhiều các fâìn lọc thi hiệu quả thu dược lại rấc ít

Hệ thống thi giác con người sứ dụng 3 loại bộ phẠii cám ứng, gọi là chóp

IIÓU lại có độ ahạy quang phố khác nhau, một cai chịu trách nh iệm về quaiiii phố có thế thấv được ớ bước só n g dài, cái thứ 2 quang phổ bước SÓIIR vừa và

các thứ ba quang phổ bước sóng ngắn với tầm hoạt động từ 400ii m cho lới 700n m Có sự đè chồng lèii đáng kể giữa các đường cong cám nhận Thị giác máy cũng thường dùng 3 ảnh thu được qua 3 tấm lọc đỏ, xanh lá cây và lam Tuy nhiên cũng cẩn phải chỉ ra rằng, các kết quả sẽ chả có liên quan gì đối với

sự cảm nhận màu của con naưòi trừ khi các đườna cong tương ứiig quang phổ lại vô tình là một tổ hợp thắng hàiia của các đường cong tương ứng quang phổ cùa con người như ta sẽ nói dưới đày

Một tính chát của hệ ihống cảm ihàn với ít kiếu loại bộ phận cảm nhận có

độ nhạy quang phổ khác nhau là nhiêu sự phân bố khác nhau lại lạo cùng một

kết quà như tihau- Lý do ỉà ta khòna chỉ đo sự phâii bố theo phổ nià ta đo c i

lích của với độ nhạy quang phố cúa một loại bộ phộii cảm ứng cụ thế Tất nhiôn có thể áp dụng hệr Iihư vậy dối vói hộ thống sinh học Các Màu màu mà con người có thể phàn biệt được gọi là metameric Có thể thu được các thông tin hiệu ích vé độ nhạy quang phổ cúa hệ thống thị giác con người nhờ nghiên cứu có hệ thống các nietamer.

K ết quả cúa nhicu ihí nghiệm VC hợp màu do Iihiéu người tham gia được

tính trung bình và duiis dể lúih cái 2ỌÌ là irishmuiecs (3 cáu ĩố kích rhích) hay

c ò n g ọ i là đường quan trác lièu chuán.

Kết qud Iiày được CIE (uỷ ban Iruyền thôiig quốc íế ấn hành và vẽ ở hình

28 Một sự phàn bò theo phổ được đáiih giá theo cách sau: Môt sự phủii bố theo [)hổ được nhâu láií lượt với môt troiia; 3 hàm x(>v), v(À), zíX) Kết quả thu được

sỗ kết hợp quá phạm vi bước sóha có thể thấy được Kết qua X và Y và z thu được gọi là iiiú tri tri mu ius Ta không ihể phân biệt đưọc hai sự nhân bố theo

phổ m à c ó cung mọt kèì qud «iá irị Iihư tihau nếu ta đãt chúng cạnh nhau trong

d i é u kiệỉi c o k i é m s oá i ,

{Tuy nhiên, i,ự phâii bố theo phổ nói ỏ' đày dùng vứi nghĩa nâng lượns tíiih

ihco mỏi đo'11 vị phân bố biróc sóiig chứ khòng phái ỉà theo Ii^hĩa d ò n g photon.

T u y Iihiéu k h õ u » thể x á c đ i n h c á c đ ư ờ a g t ư ơ n g ứ n g q u a n g p h ô trên thực tc

cùa 3 loại chóp IIÓII Nhưng vẫn CÒII một s ố vấíì đề chưa rõ ràng lám.

Ta biết rãna các đưòim quaii trắc tièu chuán được đặt rhắiis hànơ với các

piiép biến dổi cua đườno tươna ínig quang phổ.

Hệ số cúa các ị)hé|) bicii đổi nàv vẫn chưa dược biết chính xác

Trong bài tập 2 - 14 ta nói rằns một hệ ihốiig thị giác máy mà có cùiig các líiih chất phối màu như của hệ thốns thị giác màu cùa con người phái có độ

nhạy là phép biến đổi luyến tính (cứa dường tươiia ứiiỉĩ chóp nón cúa con người Như vậv các đô Iihạy phdi là phép biến đối tuvến tính của các đường quail trác

tièu chuán Thật đáii2 tiếc, trước kia rít cám nhận màu c chú ý răag chúng ta không bàn luận về vấn đề cảm nhàn màu, chúng ta quan tâm đến việc máy khó phân biệt màu được như một máy quan trắc

2.5.2 Sự ngủu nhiên và nhiễu

Khó có thế đo chính xác dộ chói cua anh 0' phần Iià}’ la sẽ bàn vể vấn đề aiih

hưởng của nhiễu, đối vói aiih.

Để làm được điều đó, la cần nói vé biến Iiẹẫu và xác suất phán bố mật độ ó đây ta cũng sẽ giới thiệu khái niệm lích chập tronơ trườns hợp ảnh 1 chiều Sau

đó ta sẽ iại nói về vấn đề lích chập ÚÌISỊ cỈỊing cho ánh 2 chiều Nhũna độc aiá đã

biết v ề vấn đ ề này c ó ihế đọc lướt nhaiih.

Các phéo đo thường bị ánh hưởng bời các giao động trong lích hiện đaii" được đo Nếu lặp lại phép đo Kết quả có ihể sai khác đi 0' một inức độ nào đó Thông thường thì các phép lính sẽ num quanh giá trị "Chính xác Có khá năiia các phép tính sẽ năm tronạ mót khoảns xác định liào đó Nói chung, đây là aiới

hạn tỷ lệ giữa số phép lính rơi vào kiioảns và tốnơ sò các phép tính thử bỡi vì

tổng các phép thử cso xu hướng là vô hạn (địiih nghĩa Iiày không chính xác lắm

vì một dãy cụ Ihể các thí nghiệm có thể đưa ra những kết quả khống theo giới hạn ta dự đoán tuy nhiên kết quả có vỏ khôna xa lắm 'Trên thực tế không thê giới hạn để có câu trả lời như moiis, muốn

Bây giờ la có thể xác địiih đưọc xác suâì phán bõ mậi độ ký hiệu P(x)

xác suấi xuất hiện niộí giá tiị Iiíiẫu nhiên nằm troiiỉỉ khoảnụ X và X + ôx {vói

ôx ũến dần tới 0) được gọi ỉà P(x) xấc suất một biếu naẫu bằng hoặc lứn hơn A

và nhỏ xt 5x, có xu hướiiỉỊ tới P(x) 5x khi 5x có xu hướng tới 0 (ỏ’ đâv náy sinh một vấn đề tế nhị với một số các phép thử nghiệm ao lượiig rơi vào khoaiio sẽ

có xu hưáng tới 0 vì cõ cua khoảng ùến lới 0 Ta có thê tráiih được ván đề lùn bằng cách xem xét xác suất phân bổ lích tụ đưa ra đưới đày) Một xác suất phân

bố có thể lính được từ lược để thu được từ một số hữu hạn các phép thứ (hình 2

- 9) Từ định nghĩa chúng ta rút ra được hai tính chất quan trọng của xác suấi phân bố P(x)

P(x) ầ: 0 với mọi X

Thường thì xác suất phán bố có điiih sầii vói giá trị "đúng" hay giá trị "la dụ đoán" Chúng ta có thể xác định được giá trị truns bình khi trung tâm cúa khu vực p, cùa đỉnh này được xác định bởi phươiis trình

Vì tích của P)x) từ âm vó cùns íó'i dương vô cùns là 1 nên:

Tích ở béii phải gọi là mỏ men ihứ nhãì của P(x) Tiếp đó để đo độ lớn của

dinh của P(x) la có ihế có m ỏm en thứ hai của 2 Ìá trị trunạ bình sọi là phương

sai

Cãn bậc 2 của phươiiR sai gọi là độ lệch quần phươns là ước số cùa độ rộnơ cúa sự phân bố rất tốt

Một khái niệm khác VC xác suấl phân bố tích lụ rất hữu dụiig là

Hàm số này biểu diễn khả lũing biến nsẫu sẽ nhỏ hơn hoặc bằng X Xác suất phân bố mật độ chỉ là đạo hàm của xác suất phân bố tích tụ chú ý rằug

Một cách đế tăng độ chính xác là tính trung bình một số phép đo vói giá Ihiết ràng "nhiều" trong các phép đo nàv sẽ độc lập và có thế xoá được

Để hiểu cách làm này, ta phải biết lính xác suất phân bố của một số biến ngẫu

Giả thiết rằng X là lổ n g hai biến ỉigẫu độc lập X] và x-ì và p ( x ] ) là xá c suấi phân b ố của chúng, Làm ih ế Iiào đc ùm ra p(x) là x ác suất phân b ố của X = X Ị + X9- vói X7 đã cho, ta biếi rãiig X] phái Iiầm aiữa X - xo và X + ỗx - xo đci X nằm giữa X và X + ôx (hình 2 - 10) X ác suất để điều Iiàv xảy ra là P ị ( x - x o ) 5x

Bây giờ X nhận một dãy ẹiá irị và xác suất cho xo iu\m iroiig khoảiiịỊ xọ đếii X + OX"? là P ọ(xọ) 5x7 Đ ể tìm xác suất cho X nằm trong khoảng X và X + ỗx la lấy

tích phân các kết quả qua toàii bộ xo Ta có

Lý luận tươỉig lự ta có

trong đó vài trò của X Ị và X-) có thể đảo ngược ch o nhau Hai phương trliìh

trên tương ứng vói 2 cách lấy tích phân kết quả các xác suất ư o n s một dải hình chéo (hình 2 - 10) Trong cả 2 Irưòng hợp, ta đều nói đến tích chập của sự phân

bố P] và p? được viết như sau:

p = Pj * Po có tính giao hoán

Chúng ta đã chỉ ra rằng tích chập

Trong bài tập 2 - 1 6 chúiig tôi có nói rằng giá Irị trung bình cùa tổJig vài biến ngẫu bằng tổng các giá trị trung bình và phương sai của tổng bằng tổng các phương sai Do đó nếu ta tính trung bìiih các phép đo độc lập N, mỗi phép

đo đểu có truiiơ bình |.i và độ lệch qiKÌii phương ốp thì giá trị trunơ bình của kết

quẩ cũng vẫn là u trong khi dó độ lệch quản phương là vì phưoiig sai cúa tổna

là Từ đây ta có được một kết quá chính xác hơn, nghĩa là ít bị ánh hưởng bới nhiễu Tuy nhiên sự chính xác tươnơ đối chỉ tăng vói cản bậc 2 của một số phép đo

Xác suất phãii bố có giá trị thực tế cao là sự phâii bố chuẩn hay sự phân bcvm

gaussian

Với giá trị trung bìĩih LI và độ lệch phương sa N h iễ u trong nhiều quá trìiil:

đo c ó thể m ỏ hình hoá khi sứ dung sự pỉiân bố nàv.

Chúng ta đã bàn về ngẫu biến có khả nãiig nhận thêm giá tri trona: một dãv

lièn tục N êu các s iá Irị có ihé lại Iiàm irong m ỏt lập hợp ròi rạc cũna có the

d ùng cách tương tự Ta hãy xem xéi các điện lử giải phóng iroiig m ộ l khoáiiii

cù' định nliò các photon rừi rạc vào chài ìiẹu thícli hự]) \'lỏi ỉáu như vạy ùcu dộc lập với Iihau Có ihế ilìấy xác suàt cua n chính xác được giai phỏiii: U'oii'i

khòánạ thòi ,uian T là

vói m n;u) dó Đáy là sự |)hâii bv; 1’uisson Ta có íhc tícli số íruug bình duọc

giải phóuẹ trong ihừi giaii T như sau:

Nhưng

Nên số trung bình chi là m Trona bài tập 2 - 1 8 chúng rói có núi rảiiii phương sai cũng là in Độ Icch quàn phưoum so với giá irị trunơ bình là 1/v'ni,

N ếu ta càng đợi lâu thì phcỊ-) đo này cà n s chính xác hơn VI sẽ tập hợp đưoc tliêm

nhiều điển tử Một lán nữa, tý lệ "tín hiệu" so vói "nhiều" chỉ tău2 theo căii bác

2 của số trung binh các điện tử lập hợp lại

Để có một kết quả hợp iý, cần pliải đo rất nhiều điện tử Ta có thế thâV sự phân bố Poissoa với giá trị truim bình m gần như giống hệt sụ phâii bố Gaussian vói giá trị trung bình m \'à phương sai m, nếu m là số lớii Thưòiig thl phân bố Gaussina dỗ sử dụiig hoìi Troii2 mọi trường hợp đế có một độ lệch

quần phương là 1/1000 của giá trị trung bình, ta phải đợi lâu để tập hợp được inột triệu điện tử Nhưng điện tích vẫn còn nhỏr vl mỗi điện tử chỉ tích.

e = 1 6 0 2 1 9 2 X 10‘ ỉ 9 c u lông

Thậm chí một triệu điện tử cũng chỉ có điện tích khoảng 160 TC (Culôiig femto) (tiếp đầu từ femto để chỉ bộ phận của Đo một điện tích nhỏ nhưvậy không phải là dỗ vì có tihiều troiig quá trình tính

Lượng điện tử được giải phóng từ một điện tích õt là

trong đó q(À.) là hiệu suất lượng tử và b(X) là sự chiếu xạ ánh trong pholoii

điện tử cần được tộp hợp từ một diện tích ảnh hữu hạíi trong một khoảng thời giaíi hữu hạn Như vậy nếu tãng phép giải (vế thời gian và không gian) lăng thì

độ clìính xác giảm và ngược lại

Phép đo lượng điện tử giải phóng irong một điện tích nhỏ trong một khoảng

thời gian c ố định sẽ cho kết quả tý iệ với sự chiếu xạ ( c h o sự phân b ố quang Ị>hổ cố định của các phoroii đến) Người ta lượng lử hoá các phép do này để đọc vào cho một máy điện toán số Phép đổỉ mô hình thành số (ND) dùng để thưc

hiện việc Iiày Kết quủ thu dược gọi là mức xám vì khó đo chúih xác độ chiếu

xạ nên ta cũng có thể dùng một tập hợp không nhò các số để thể hiện mứe chiếu xạ

Người ta thường dùtig dãy từ 0 đến 255 chỉ cần 8bit cho mỗi mức xám

2.5.3 Lưựng tử hoá của anh

Do ta chỉ có thể chuyếti một lượng hữu hạii các phép đo vào một máy điện loán Iiêii cần phdi lượng tứ hoá không giâỉi Người ta thườiig làm các phép đo

t ại các giao điểm của một đưòìíg quét hình vuôiig hai của một m ạng các điểm.

Khi đó ánh sẽ được thế hiện bằug một máng hìiih chữ ahật các số tiguyôii

Đ ể nắm được chi tiết hơn, ta phải đo nhiều lần Ví dụ như các khung vô tuyến

có thể lượng tử hoá thành 450 đường iliảng của 650 tế bào ảnh, đôi khi coi ỉà

Một một số thế hiện độ chiếu xạ trung bình trên một diện tích nhỏ Chúng

la khồng thể đo tại m ội àiận bơi như trên đã nói dòng ánh sáng lỷ lệ VƠI diên

tích cảm ứng Ban đầu đây có thể là một yếu điểm nhưng dần dần nó lại trỏ thành một ưu điểm Lý do là chúng ta đang cố dùng một tập hợp rời rạc các số

để thể hiện sự phân b ố độ chói liên tục và định lý về phép biểu diễn rời rạc nói

rằng chỉ làm được như vậv nếu sự phàii bố liên lục rất èm lức là nếu sự phàii bỏ không chứa các hợp phần có lần số cao Mộl cách để có sự phân bố độ sánh êm

là nhìn vào ảnh qua mội loán lọc chia trung bình các diện tích nhò

Thế nào là những diện tích lấy mẫu tối ưu: Có thế thu được những kết quá hợp lý nếu các chiều của diện tích lấy mẫu gần như bằng với khoảng cách của chúng Đây là một lợi thế vì nó cho phép ta gắn mặt pháng ảnh vơi các nouyêii

tố cảm ứng Không cần phải tốn phí photon cũng như khống cần phái đè chóiig lên các khu vực rìa cúa diện tích lấy làm mẫu

Tả phải có một vĩ độ Iiào đó khi chia ảnh thành các khu vực cảm ứng Cho lới nay chúng ta mới chi bàn tới các diện tích hình vuông trẽn một mạng viiỏng, Các tế bảo ảnh cũng có ihế ỏ' dạns chữ nhại Khi đó cáii phái có sự phâa aiai theo các hướng ngaag và ihấnỉỊ dứiig Cũiig có thế làm ihco nhCnitỉ kicu khđc Giả sử ta muốn pliủ bằim các đa giác Chúiiu sẽ phú toàii bộ niậl phãiiu IIỐU UI khống cho đè chồng lèn Iihau Trũiio bài tập 2 - 21 chúns ta sẽ chì ra ràns có

chính xá c 3 cách phủ Iihư vậy dựa trén các hình tam giác, hình vuónsỊ và lục

giác (hình 2 - I I )

Có thể dẻ dàng thấy rằng ta thu đươc mô hìiih mẫu hình vuông 'bằng cácli đặt các phép đo tại các khoảng bàng nhau dọc iheo các đưòne thẳnỉ’ có siãn

cách bằng nhau trên ành Mẫu liìiih lục giác cũng dễ gần Iihư thế Jiếu địch

chuyển các đường thảíig đánh số lẻ một khoảng bằng nửa khoảng cách giữa các đường thẳng đánh số chẵn Trên một hệ thống T Vquét, các đường Lệ thường được đọc sau tất cả các đường chẵn vì có sự xeii kẽ trường, do vậy sơ đồ này rất

dễ thực hiện Chúng tôi cũng sẽ đé cập tới ưu điểm của các hình lục giác trêi) một lước tam giác

2.6 Tham khảo