ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN

ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁNXác định chuỗi thang xám được mã hoá, địa chỉ từ (dictionary address) và nội dung từ(dictionary entry) của bộ mã hoá.b) Xác định tỉ số nén giữa ảnh sau khi mã hoá và ảnh gốc.c) Giải mã chuỗi thang xám được mã hoá ở câu a), xác định địa chỉ từ (dictionary address) vànội dung từ (dictionary entry) của bộ giải mã.Câu 2: Phân tích hình thái (2d)Cho ảnh nhị phân như Hình 1. Các hình tròn thuộc về 3 nhóm có 3 kích thước khác nhau.a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất.b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn tương ứng với 3 nhóm kích thước khácnhau như trong Hình 1.Hình 1CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . com2Câu 3: Ma trận cooccurrence (2đ)Cho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2. Màu đentrong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giátrị thang xám là 1.(a) (b)Hình 2Tìm các ma trận cooccurrence P(i, j; d, θ) cho 2 ảnh nhị phân ở Hình 2, với i và j là giá trị thangxám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; và θ = 0o.Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ)Giả sử các vector mẫu 2 chiều (2D pattern vectors) gồm 2 đặc trưng (features) thuộc về 2 lớp mẫu(pattern classes) ω1 và ω2 được cho như sau:• Lớp mẫu ω1 có N1 = 4 vector mẫu: {(3, 2)T, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T}• Lớp mẫu ω2 có N2 = 4 vector mẫu: {(4, 3)T, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T}với ký hiệu T là chuyển vị của vector. Giả sử các vector mẫu có phân bố Gauss, 2 lớp mẫu xảy ra vớixác suất như nhau: P(ω1) = P(ω1) = 12.a) Tìm các vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) và ma trận hiệp phương sai (covariancematrix) Cj(j = 1..2) của các vector mẫu của 2 lớp mẫu trên.b) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp cực tiểukhoảng cách Euclid. Xác định đường biên quyết định theo phương pháp này.c) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp tối ưu Bayes.Xác định đường biên quyết định Bayes cho 2 lớp mẫu trên.Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trítrung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi ápdụng các bộ lọc tương ứng sau: Ảnh vào0 80 80 070 70 85 7575 255 75 7070 75 85 70 Ảnh ra0 80 80 070 g g 7575 g g 7070 75 85 70a. Median 1x3 (một hàng 3 cột). b. Max 3x3. c. Midpoint 3x3. d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).e. Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phầntheo hình vẽ sau:x x x xxf. Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mứcxám tầm 70:85, thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốcđộ khung hình là 30 frames, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24bitpixel (3 bytepixel).a. Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).b. Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.c. Tính số TB cần để lưu trữ một video không nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,1GB=1024MB).d. Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao vớitỉ lệ nén 60 :1.e. Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực(không bị dừng) thì băng thông tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và .2R R4HR8R R4GR2CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . comB A CDD EFDDEFCâu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình tháihọc saua. Tìm . b. Tìm . c. Tìm . d. Tìm .e. Tìm thành phần và phép toán cần thiết để kết quả tác động lên có kết quả là tập .Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể saua. Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .b. Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đôi chỉ số hình dạngcủa mã xích kết nối 4 a. đúng b. sai2. Bộ lọc nào sau đây không thích hợp để triệt nhiễu muối. a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean3. Phép toán nào sau làm thay đổi histogram a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median d. cả a, b và c4. Định dạng nào sau đây không phải cho video a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ kýkhác nhau a. đúng b. sai

Trang 1

G H

Khoa Điện – Điện Tử Đề Thi Cuối Kỳ I 2013‐2014

Bộ Môn Viễn Thông Môn Thi: Xử Lý Ảnh và Xử Lý Tiếng Nói

Ngày thi 30‐12‐2013, 12h30; Thời Gian: 90 phút

‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐

Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí

trung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi áp dụng các bộ lọc tương ứng sau:

Ảnh vào

0 80 80 0

70 70 85 75

75 255 75 70

70 75 85 70

Ảnh ra

0 80 80 0

70 75 85 70

a Median 1x3 (một hàng 3 cột). b. Max 3x3.

c Midpoint 3x3. d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).

e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần theo hình vẽ sau:

f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mức xám tầm [70:85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.

Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc

độ khung hình là 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel (3 byte/pixel).

a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).

b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.

c Tính số TB cần để lưu trữ một video không nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB, 1GB=1024MB).

d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với

tỉ lệ nén 60 :1.

e Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực (không bị dừng) thì băng thông tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.

Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và .

R/4 2R

H

R/8

R/4

R

G

R/2

cuu duong than cong com

Trang 2

B A C

D

E

F

D D

E

F

Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái

học sau

a Tìm . b. Tìm .

c Tìm . d. Tìm .

e Tìm thành phần và phép toán cần thiết để kết quả tác động lên có kết quả là tập .

Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể sau

a Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .

b Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .

Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.

1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đôi chỉ số hình dạng của mã xích kết nối 4

a. đúng b. sai

2. Bộ lọc nào sau đây không thích hợp để triệt nhiễu muối.

a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean

3. Phép toán nào sau làm thay đổi histogram

a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median d. cả a, b và c

4. Định dạng nào sau đây không phải cho video

a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv

5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ ký khác nhau

a. đúng b. sai

A B

R/3

R

B

R

A

R

C

R/2 R/4

A B

Trang 3

trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi áp dụng các bộ lọc

70 70 85 75

75 255 75 70

70 75 85 70

a Median 1x3 ( một hàng 3 cột).

70 70 75 75

75 75 75 70

70 75 85 70

b Max 3x3.

70 255 255 75

75 255 255 70

70 75 85 70

c Midpoint 3x3.

70 128 128 75

75 163 163 70

70 75 85 70

d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).

70 75 77 75

75 135 133 70

70 75 85 70

Trang 4

70 78 77 75

75 75 82 70

70 75 85 70

f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và đưa về mức xám [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.

Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean

độ khung hình 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel.

a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte). 3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB

b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1. 23.73MB/10 = 2.373MB

23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB

3.67TB*1024/60 = 62.57GB

62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps

Trang 5

1

Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử

Bộ môn Viễn Thông

Chương trình PFIEV THI CUỐI HỌC KỲ MÔN XỬ LÝ ẢNH Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút

(Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop và điện thoại di động)

Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ)

Cho ảnh gốc có các giá trị thang xám như sau:

39 39 126 126

40 39 126 126

a) Xác định chuỗi thang xám được mã hoá, địa chỉ từ (dictionary address) và nội dung từ (dictionary entry) của bộ mã hoá

b) Xác định tỉ số nén giữa ảnh sau khi mã hoá và ảnh gốc

c) Giải mã chuỗi thang xám được mã hoá ở câu a), xác định địa chỉ từ (dictionary address) và nội dung từ (dictionary entry) của bộ giải mã

Câu 2: Phân tích hình thái (2d)

Cho ảnh nhị phân như Hình 1 Các hình tròn thuộc về 3 nhóm có 3 kích thước khác nhau

a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất

b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn tương ứng với 3 nhóm kích thước khác nhau như trong Hình 1

Hình 1 cuu duong than cong com

Trang 6

2

Câu 3: Ma trận co-occurrence (2đ)

Cho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2 Màu đen trong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 1

(a) (b)

Hình 2

Tìm các ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) cho 2 ảnh nhị phân ở Hình 2, với i và j là giá trị thang xám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; và θ = 0o

Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ)

Giả sử các vector mẫu 2 chiều (2-D pattern vectors) gồm 2 đặc trưng (features) thuộc về 2 lớp mẫu (pattern classes) ω1 và ω2 được cho như sau:

• Lớp mẫu ω1 có N1 = 4 vector mẫu: {(3, 2)T

, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T}

• Lớp mẫu ω2 có N2 = 4 vector mẫu: {(4, 3)T

, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T} với ký hiệu Tlà chuyển vị của vector Giả sử các vector mẫu có phân bố Gauss, 2 lớp mẫu xảy ra với

xác suất như nhau: P(ω1) = P(ω1) = 1/2

a) Tìm các vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) và ma trận hiệp phương sai (covariance

matrix) Cj (j = 1 2) của các vector mẫu của 2 lớp mẫu trên

b) Xác định các hàm quyết định d j (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp cực tiểu khoảng cách Euclid Xác định đường biên quyết định theo phương pháp này

c) Xác định các hàm quyết định d j (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp tối ưu Bayes Xác định đường biên quyết định Bayes cho 2 lớp mẫu trên

Hết

Trang 7

trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi áp dụng các bộ lọc

70 70 85 75

75 255 75 70

70 75 85 70

a Median 1x3 ( một hàng 3 cột).

70 70 75 75

75 75 75 70

70 75 85 70

b Max 3x3.

70 255 255 75

75 255 255 70

70 75 85 70

c Midpoint 3x3.

70 128 128 75

75 163 163 70

70 75 85 70

d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).

70 75 77 75

75 135 133 70

70 75 85 70

Trang 8

70 78 77 75

75 75 82 70

70 75 85 70

f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và đưa về mức xám [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.

Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean

độ khung hình 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel.

a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte). 3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB

b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1. 23.73MB/10 = 2.373MB

23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB

3.67TB*1024/60 = 62.57GB

62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps

Trang 9

G H

Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và .

R/4

2R

H

R/8

R/4

R

G

R/2

R/4 R

G

R/2

R/4 R

G

R/2

R/4 2R

H

R/8

R/4 2R

H

R/8 cuu duong than cong com

Trang 10

Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái

học sau

a Tìm các kết quả của .

b Tìm các kết quả của .

A B

R

C

R/2 R/4

R/3

R

B

R

A

4R/3

2R/3

A B

Trang 11

B A

C

c Tìm các kết quả của .

d Tìm các kết quả của .

e Tìm thành phần và phép toán cần thiết để kết quả tác động lên tập để có kết quả là tập . Có thể chọn đáp án sau:

A B

R

R/2

R/4

B

A B

R

A B

R

B

R/2 R/4

A B

Trang 12

D

E

F

D

E

D

Câu hỏi 5 (1.5 điểm): Cho vật thể sau

a Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .

mã xích (chain code): 0012122303

mã vi sai (different code): 1011310113 chỉ số hình dạng (shape number): 0113101131

b Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .

mã xích (chain code): 0024244606

mã vi sai (different code): 2022620226 chỉ số hình dạng (shape number): 0226202262

Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.

1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đôi chỉ số hình dạng của mã xích kết nối 4

a. đúng b. sai

2. Bộ lọc nào sau đây không thích hợp để triệt nhiễu muối.

a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean

3. Phép toán nào sau làm thay đổi histogram

a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median d. cả a, b và c

4. Định dạng nào sau đây không phải cho video

a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv

5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ ký khác nhau

a. đúng b. sai

Trang 13

1

Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử

Bộ môn Viễn Thông

Chương trình PFIEV ĐÁP ÁN THI CUỐI HỌC KỲ MÔN XỬ LÝ ẢNH

Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút

(Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop và điện thoại di động)

Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ)

Ảnh gốc có các giá trị thang xám như sau:

39 39 126 126

40 39 126 126

a) Xác định chuỗi thang xám được mã hoá (chuỗi bit sau khi mã hóa), địa chỉ từ (dictionary

address) và nội dung từ (dictionary entry) của bộ mã hoá (0,75đ)

Pixel được xử lý

(Pixel processed)

Chuỗi thang xám được mã hoá (Encoded output)

Địa chỉ từ (dictionary address)

Nội dung từ (dictionary entry)

39

258

Trang 14

2

b) Xác định tỉ số nén giữa ảnh sau khi mã hoá và ảnh gốc (0,5đ)

Số bit sau khi mã hóa là: 10 × 9 bits = 90 bits

Số bit ảnh gốc là: 16 × 8 bits = 128 bits

Tỉ số nén là: 128/90 = 1,42

c) Giải mã chuỗi thang xám được mã hoá ở câu a), xác định địa chỉ từ (dictionary address) và

nội dung từ (dictionary entry) của bộ giải mã (0,75đ)

Chuỗi thang xám

được mã hoá

(Encoded output)

Chuỗi thang xám

Nội dung từ (dictionary entry)

Câu 2: Phân tích hình thái (2đ)

Gọi r1, r2 và r3 lần lượt là bán kính của các vòng tròn có kích thước lớn nhất, trung bình và nhỏ nhất

a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất (1,0đ)

• Bước 1: Áp dụng phép toán erosion lên ảnh gốc I1dùng phần tử cấu trúc là hình tròn

có bán kính r1 Kết quả nhận được ảnh mới I2với chỉ có 3 điểm pixel có mức xám là 1 (màu trắng), các pixel còn lại có mức xám là 0 (màu đen)

• Bước 2: Quét toàn bộ ảnh I2, để tìm số lượng pixel có mức xám là 1, đây cũng chính là

số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất Kết quả nhận được số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất là 3

b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn tương ứng với 3 nhóm kích thước khác nhau như trong Hình 1 (1,0đ)

• Bước 1: Áp dụng phép toán opening lên ảnh gốc I1dùng phần tử cấu trúc là hình tròn

có bán kính r1 Kết quả nhận được ảnh mới I3với chỉ gồm các hình tròn có kích thước

lớn nhất Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I3dùng phần tử cấu trúc là hình tròn có

bán kính r1, sau đó áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất

• Bước 2: Áp dụng phép toán trừ ảnh I1 cho ảnh I3 Kết quả nhận được ảnh mới I4 với chỉ gồm các hình tròn có kích thước trung bình và nhỏ nhất

Trang 15

3

• Bước 3: Áp dụng phép toán opening lên ảnh I4dùng phần tử cấu trúc là hình tròn có

bán kính r2 Kết quả nhận được ảnh mới I5với chỉ gồm các hình tròn có kích thước trung bình Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I5dùng phần tử cấu trúc là hình tròn có

bán kính r2, sau đó áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình tròn có kích thước trung bình

• Bước 4: Áp dụng phép toán trừ ảnh I4 cho ảnh I5 Kết quả nhận được ảnh mới I6 với

chỉ gồm các hình tròn có kích thước nhỏ nhất Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I6

dùng phần tử cấu trúc là hình tròn có bán kính r3, sau đó áp dụng phương pháp tương

tự câu a) để xác định số lượng hình tròn có kích thước nhỏ nhất

Hình 1

(a) (b)

Hình 2

Các ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) ở Hình 2 (với i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; và θ = 0o) như sau:

𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜) = �59 × 2 × 300 59 × 2 × 30� = �0 35400 3540�0

Hình 2(b): (1,0đ)

𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜) = �9 × 2 × 10 × 180 9 × 2 × 10 × 18� = �0 3240 150150 3240�

Định dạng
Số trang	16
Dung lượng	549,43 KB