Đặt vấn đề Trong thực tế, IC vô cùng đa dạng và phong phú. Với sự phát triển nhanh chóng của tiến bộ khoa học kỹ thuật cùng với giá thành ngày càng rẻ, các thiết bị điện tử (máy tính, máy thu thanh, máy thu hình, đầu đĩa.) có mặt tại hầu hết các gia đình. Tuy xuất hiện nhiều chủng loại của nhiều hãng khác nhau, nhƣng nhìn chung, các bo mạch dùng trong các thiết bị điện tử ngày càng nhỏ gọn do khâu thiết kế đã tích hợp nhiều chức năng trên cùng một vi mạch (IC), dẫn đến việc sửa chữa, bảo trì ngày càng khó khăn nếu không có các thông tin liên quan đến các IC này. Xuất phát trong hoàn cảnh đó em chọn đề tài “Tra cứu IC máy tính dựa vào hình dạng đối tƣợng trong ảnh” nhằm nghiêm cứu một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.vn/ 20 vào hình dạng.
Trên cơ sở kiến thức đƣợc hệ thống hóa, áp dụng cho bài toán tra cứu IC máy tính. Đặc trưng của IC Vi mạch tích hợp, hay vi mạch, hay mạch tích hợp (Integrated Circuit, gọi tắt IC, còn gọi là chip theo thuật ngữ tiếng Anh) là các mạch điện chứa các linh kiện bán dẫn (nhƣ Transistor) và linh kiện điện tử thụ động (nhƣ điện trở) đƣợc kết nối với nhau, kích thƣớc cỡ micrômét (hoặc nhỏ hơn) chế tạo bởi công nghệ Silicon cho lĩnh vực điện tử học. Các vi mạch tích hợp đƣợc thiết kế để đảm nhiệm một chức năng nhƣ một linh kiện phức hợp. Một mạch tích hợp sẽ giúp giảm kích thƣớc của mạch điện đi rất nhiều, bên cạnh đó là độ chính xác tăng lên.
IC là một phần rất quan trọng của các mạch logic. Có nhiều loại IC, lập trình đƣợc và cố định chức năng, không lập trình đƣợc. Mỗi IC có tính chất riêng về nhiệt độ, điện thế giới hạn, công suất làm việc, đƣợc ghi trong bảng thông tin (Datasheet) của nhà sản xuất. Hiện nay, công nghệ Silicon đang tính tới những giới hạn của vi mạch tích hợp và các nhà nghiên cứu đang nỗ lực tìm ra một loại vật liệu mới có thể thay thế công nghệ Silicon này.
Phương pháp tra cứu IC Do muốn tập trung giới thiệu nhiều thông tin nhất nhƣng vẫn đầy đủ các tham số về điện nên không đi sâu vào việc phân tích họat động của từng IC mà chỉ giới thiệu những đặc tính điện cần và đủ để giúp các bạn có thể hiểu, phát hiện hƣ hỏng cũng nhƣ thay thế đƣợc IC, mà trong tình hình hiện tại của Việt Nam, chuyện IC hỏng hóc là việc rất thƣờng gặp. Một khi có đƣợc những thông tin về IC nhƣ: Sơ đồ khối hoạt động của vi mạch, chức năng, điện áp cung cấp của từng chân, cũng nhƣ các IC thay thế, các bạn có thể dễ dàng sửa chữa cũng nhƣ, nếu không có IC thay thế, bạn có thể sử dụng IC khác "độ lại" thì cũng thuận lợi cho các bạn hơn. Từ những thực tế trên đặt ra một bài toán tra cứu ảnh IC nhƣ sau: Tìm trong một cơ sở dữ liệu ảnh IC những ảnh ( hình dạng, kết cấu) giống với một ảnh IC mẫu nhất, sau đó sắp xếp theo thứ tự giảm dần của độ tƣơng tự. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.vn/ 21 CHƢƠNG II MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG 2.
Biểu diễn hình dạng đối tƣợng Các phƣơng pháp biểu diễn hình dạng phổ biến nhất là dựa trên việc sử dụng các điểm biên hình dạng và điểm vùng. Biểu diễn hình dạng cũng có thể đƣợc phân biệt giữa miền không gian và miền đặc trƣng. Phƣơng pháp trong miền không gian so sánh các hình dạng dựa trên điểm (hoặc điểm đặc trƣng) cơ sở, còn phƣơng pháp miền đặc trƣng so sánh các hình dạng dựa trên đặc trƣng Vector cơ sở. Một cách phân loại các kỹ thuật biểu diễn hình dạng khác là dựa trên cơ sở bảo quản thông tin.
Phƣơng pháp cho phép xây dựng lại chính xác một hình dạng từ mô tả của nó đƣợc gọi là lƣu trữ thông tin (Information Preserving – IP), còn phƣơng pháp chỉ có khả năng xây dựng lại một phần hoặc mô tả không rõ ràng đƣợc gọi là sự không lƣu trữ thông tin (Non Information Preserving – NIP). Các phƣơng pháp biểu diễn hình dạng đƣợc phân loại theo các cấp bậc, đầu tiên phƣơng pháp phân loại dựa trên đƣờng biên và phƣơng pháp phân loại dựa trên vùng căn cứ vào đặc trƣng hình dạng đƣợc trích chọn từ đƣờng biên hay toàn bộ các phân vùng hình dạng. Trong mỗi lớp, các phƣơng pháp khác nhau đƣợc tiếp tục phân biệt thành cấu trúc và toàn cục dựa vào việc hình dạng đƣợc biểu diễn theo toàn bộ hay theo các thành phần con. Sau đó, tiếp tục phân chia các phƣơng pháp cụ thể nhƣ mô tả trong hình 2.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.1: Phân loại các kỹ thuật mô tả hình dạng 2. Kỹ thuật dựa vào biểu diễn biên đối tượng Kỹ thuật xử lý hình dạng dựa trên biên đối tƣợng chỉ khai thác thông tin trên biên. Có hai loại phƣơng pháp tiếp cận khác nhau cho kỹ thuật dựa trên biên đối tƣợng: Phƣơng pháp tiếp cận liên tục hay toàn cục và phƣơng pháp tiếp cận rời rạc theo cấu trúc. Phƣơng pháp tiếp cận liên tục không phân chia hình dạng thành các phần mà sử dụng một Vector đặc trƣng có nguồn gốc từ đƣờng biên để mô tả hình dạng.
Thƣớc đo sự giống nhau về hình dạng là dựa trên sự đối sánh các điểm đặc biệt hoặc dựa trên đặc trƣng. Phƣơng pháp tiếp cận rời rạc chia đƣờng biên thành các đoạn bằng cách sử dụng một tiêu chuẩn cụ thể. Biểu diễn cuối cùng thƣờng là một chuỗi hoặc một đồ thị (hoặc cây – Tree), các biện pháp tƣơng tự đƣợc thực hiện bằng cách kết hợp chuỗi hoặc đồ thị một cách phù hợp. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.
Kỹ thuật biểu diễn hình dạng dựa trên vùng Trong phƣơng pháp biểu diễn dựa trên vùng phải kể đến tất cả Pixel trong vùng hình dạng thu đƣợc trong biểu diễn hình dạng. Phƣơng pháp biểu diễn vùng thƣờng sử dụng các Moment để mô tả hình dạng. Một số phƣơng pháp khác thƣờng sử dụng gồm: phƣơng pháp lƣới, bề mặt lồi và trục trung vị. Biểu diễn hình dạng dựa trên vùng xem xét đến toàn bộ vùng hình dạng và sử dụng hiệu quả thông tin của toàn bộ Pixel chứa trong vùng.
Những phƣơng pháp này đo sự phân phối Pixel của vùng hình dạng, chúng ít có khả năng giả tạo bởi nhiễu và biến dạng. Phƣơng pháp vùng phổ biến là những phƣơng pháp Moment. Ở mức thấp thứ tự Moment hay bất biến Moment mang theo những ý nghĩa vật lý kết hợp với sự phân phối Pixel. Tuy nhiên nó rất khó khăn để kết hợp thứ tự Moment cao hơn với sự giải thích vật lý.
Phƣơng pháp lƣới là dựa trên khả năng trực quan quan sát hình dạng, nó không phản ánh sự thống kê phân bổ của vùng hình dạng và bị ảnh hƣởng bởi nhiễu và không cô đọng nhƣ bất biến Moment. Kỹ thuật dựa vào biểu diễn xƣơng đối tƣợng Xƣơng đƣợc coi nhƣ hình dạng cơ bản của một đối tƣợng, với số ít các điểm ảnh cơ bản. Ta có thể khôi phục các thông tin về hình dạng nguyên bản của một đối tƣợng thông qua xƣơng. Một định nghĩa xúc tích về xƣơng dựa trên tính continum (tƣơng tự nhƣ hiện tƣợng cháy đồng cỏ) đƣợc đƣa ra bởi Blum vào năm 1976 nhƣ sau: Giả thiết rằng đối tƣợng là đồng nhất đƣợc phủ bởi cỏ khô và sau đó dựng lên một vòng biên lửa.
Xƣơng đƣợc định nghĩa nhƣ nơi gặp của các vệt lửa và tại đó chúng đƣợc dập tắt [2]. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.2: Ví dụ về ảnh và xương Có một số định nghĩa toán học khác nhau về xƣơng trong các tài liệu kỹ thuật và có nhiều thuật toán khác nhau cho tính toán chúng. Trong các tài liệu kỹ thuật, khái niệm về xƣơng và trục trung vị thƣờng đƣợc sử dụng thay thế cho nhau ở một số tác giả, trong khi một số tác giả khác lại xem chúng chỉ liên quan với nhau mà không giống nhau. Tƣơng tự, các khái niệm về tìm xƣơng và làm mảnh cũng đƣợc coi là nhƣ nhau với một số tác giả và khác nhau đối với một số tác giả khác.
Xƣơng đƣợc sử dụng nhiều trong lĩnh vực ứng dụng máy tính, phân tích hình ảnh, xử lý hình ảnh số, bao gồm nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng vân tay, kiểm tra thị giác, nhận dạng mẫu, nén ảnh nhị phân. Phƣơng pháp tìm xƣơng luôn là chủ đề nghiên cứu trong xử lý ảnh những năm gần đây. Mặc dù có những nỗ lực cho việc phát triển các thuật toán tìm xƣơng, nhƣng các phƣơng pháp đƣợc đƣa ra đều bị mất mát thông tin. Có thể chia thành 2 loại thuật toán tìm xƣơng cơ bản: - Các thuật toán tìm xƣơng dựa trên làm mảnh.
- Các thuật toán tìm xƣơng không dựa trên làm mảnh. Phương pháp tìm xương dựa trên làm mảnh Làm mảnh thông thƣờng là bƣớc chuẩn bị cho các bƣớc tiếp theo xử lý một đối tƣợng của ảnh. Các bƣớc tiếp theo làm việc dựa trên các thuộc tính cần thiết của xƣơng. Thuật toán làm mảnh ảnh số nhị phân là một trong các thuật toán quan trọng trong xử lý hình ảnh và nhận dạng.
Xƣơng chứa những thông tin bất biến về cấu trúc của ảnh, giúp cho quá trình nhận dạng hoặc Vector hóa sau này. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.vn/ 25 Thuật toán làm mảnh là quá trình lặp duyệt và kiểm tra tất cả các điểm thuộc đối tƣợng. Trong mỗi lần lặp tất cả các điểm đối tƣợng sẽ đƣợc kiểm tra: Nếu nhƣ chúng thỏa mãn điều kiện xóa nào đó tùy thuộc vào mỗi thuật toán thì nó sẽ bị xóa đi. Quá trình cứ lặp lại cho đến khi không còn điểm biên nào đƣợc xóa.
Đối tƣợng đƣợc bóc dần lớp biên cho đến khi nào bị thu mảnh lại chỉ còn các điểm biên. Về làm mảnh ta cần lƣu ý: Không phải tất cả các đối tƣợng đều có thể làm mảnh. Làm mảnh chỉ hữu dụng với các đối tƣợng là đƣờng, nghĩa là chúng chỉ thẳng hoặc cong và nó không có tác dụng với các đối tƣợng có hình dạng đóng hoặc một vùng. Một số thuật toán làm mảnh: Thuật toán làm mảnh song song: Các điểm đƣợc xử lý cùng một lúc.
Giá trị của mỗi điểm sau một lần lặp chỉ phụ thuộc vào giá trị của các láng giềng bên cạnh (thƣờng là 8 láng giềng) mà giá trị của các điểm này đã đƣợc xác định trong một lần lặp trƣớc đó.
