Đồ Án HCMUTE: Thiết Kế Mạch Chống Trộm Thông Minh Ứng Dụng Xử Lý Ảnh

Đồ án nghiên cứu hcmute ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông minh, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán .

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

đồ án tốt nghiệp

2018

109
1
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1.2. MỤC TIÊU VÀ GIỚI HẠN

1.2.1. Mục tiêu

1.2.2. Giới hạn

1.3. BỐ CỤC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH

2.2. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH

2.3. GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CÁC LINH KIỆN SỬ DỤNG TRONG THIẾT KẾ, THI CÔNG ĐỀ TÀI

2.3.1. Mạch Arduino Uno R3

2.3.2. Tổng quan về động cơ Servo

2.3.3. Tổng quan về Buzzer

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. TỔNG QUAN CÁC KỸ THUẬT NHẬN BIẾT MÀU DA DỰA TRÊN TÍNH CHẤT ĐIỂM ẢNH

3.1.1. Không gian màu sử dụng cho mô hình hóa màu da

3.1.1.1. Không gian màu RGB
3.1.1.2. Không gian RGB chuẩn hóa
3.1.1.3. Không gian màu HIS, HSV, HSL
3.1.1.3.1. Không gian màu HIS
3.1.1.3.2. Không gian màu HSV
3.1.1.3.3. Không gian màu HSL
3.1.1.4. Không gian màu TSL
3.1.1.5. Không gian màu Y
3.1.1.6. Các hệ tọa độ không gian màu khác

3.2. Mô hình hóa màu da

3.2.1. Xác định ngưỡng cụ thể một điểm ảnh là màu da

3.2.2. Phương pháp mô hình hóa màu da sử dụng phân phối không tham số

3.2.3. Bảng tra cứu chuẩn cứu (LUT – Lookup Table)

3.2.4. Phân lớp Bayes (Bayes Classifier)

3.2.5. Tổng kết phương pháp không tham số

3.2.6. Mô hình hóa phân phối màu da có tham số

3.2.6.1. Mô hình dựa trên phân phối Gauss đơn
3.2.6.2. Mô hình kết hợp dựa trên phân phối Gauss
3.2.6.3. Đa phân phối Gauss
3.2.6.4. Tổng kết các phương pháp mô hình hóa theo tham số

3.3. So sánh kết quả các mô hình

3.4. Đánh giá phương pháp

3.5. Chọn lựa không gian màu và phương pháp mô hình hóa dùng để nhận biết màu da cho đồ án

3.6. PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH PCA

3.6.1. Tổng quan về phương pháp PCA

3.6.2. Trích chọn đặc trưng khuôn mặt người dựa trên phương pháp PCA

3.6.2.1. Chuyển đổi ảnh
3.6.2.2. Tính khuôn mặt người trung bình
3.6.2.3. Trừ mỗi ảnh cho mặt trung bình
3.6.2.4. Xây dựng ma trận hợp phương sai

3.7. PHÂN TÍCH HOG

3.7.1. Chuẩn hóa hình ảnh trước khi xử lý

3.7.2. Tính toán gradient

3.7.3. Lấy votes trong mỗi cell

3.7.4. Sử dụng trong bài toán object recognition

3.8. KẾT NỐI VỚI THIẾT BỊ NGOẠI VI

3.8.1. Khối xử lý trung tâm

3.8.2. Khối Module Sim 800A

3.8.3. Khối động cơ servo

3.8.4. Khối hiển thị và báo động

3.8.5. Sơ đồ nguyên lý hệ thống ngoại vi

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG VÀ GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH

4.1. Giới thiệu

4.2. Thi công hệ thống

4.2.1. Hệ thống nhận diện chuyển động

4.2.2. Hệ thống nhận diện khuôn mặt

4.2.2.1. Lưu đồ giải thuật của hệ thống nhận diện khuôn mặt
4.2.2.2. Lưu đồ giải thuật của hệ thống huấn luyện
4.2.2.3. Yêu cầu về dữ liệu ảnh

4.2.3. Chuẩn hóa ảnh đầu vào

4.2.4. Trích xuất đặc trưng của khuôn mặt

4.2.5. Xuất kết quả

4.2.6. Hệ thống cảnh báo

4.3. Giới thiệu chương trình

4.3.1. Hệ thống phát hiện chuyển động

4.3.2. Hệ thống nhận diện khuôn mặt

4.4. Đóng gói và thi công mô hình

4.4.1. Đóng gói bộ điều khiển

4.4.2. Thi công mô hình

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ

5.1. Kết quả

5.2. Nhận xét_Đánh giá

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Kết luận

6.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Mạch Chống Trộm Thông Minh và Ứng dụng Xử lý Ảnh tại HCMUTE

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông minh" tại HCMUTE (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh) tập trung vào việc thiết kế và triển khai một hệ thống an ninh thông minh. Hệ thống này tích hợp khả năng xử lý ảnh để phát hiện chuyển động và nhận diện khuôn mặt, từ đó đưa ra cảnh báo. Đây là một ứng dụng thực tiễn của công nghệ an ninh thông minh, đặc biệt hữu ích trong việc bảo vệ nhà cửa và tài sản. Đồ án sử dụng Arduino Uno R3 làm trung tâm điều khiển, kết hợp với các module mở rộng như Module Sim 800A, Servo, Buzzer và Webcam. Xử lý ảnh được thực hiện để phân tích hình ảnh từ webcam, phát hiện chuyển động và nhận diện khuôn mặt. Kết quả xử lý ảnh được truyền đến Arduino để điều khiển các thiết bị ngoại vi, tạo ra hệ thống cảnh báo tự động.

1.1 Lý do chọn đề tài

Nhu cầu về an ninh nhà ở ngày càng tăng. Hệ thống khóa truyền thống có hạn chế. Mạch chống trộm thông thường chỉ phát hiện sự xâm nhập đơn thuần. Đồ án hướng đến một giải pháp an ninh nhà cửa hiện đại hơn, sử dụng công nghệ xử lý ảnh để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống báo trộm. Hệ thống này có thể phát hiện chuyển động, nhận diện khuôn mặt, và gửi cảnh báo đến chủ nhà thông qua tin nhắn SMS. Đây là một ứng dụng thực tế của AImachine learning trong lĩnh vực an ninh. Việc sử dụng Arduino làm nền tảng cho phép xây dựng hệ thống với chi phí thấp và dễ dàng tích hợp với các thiết bị khác. Dự án tốt nghiệp này đóng góp vào nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh trong lĩnh vực an ninh thông minh.

1.2 Mục tiêu và giới hạn

Mục tiêu chính là thiết kế và xây dựng một mạch chống trộm thông minh sử dụng xử lý ảnh. Hệ thống cần có khả năng phát hiện chuyển động và nhận diện khuôn mặt. Cảnh báo được thực hiện thông qua tin nhắn SMS và báo động âm thanh. Đồ án sử dụng Matlab cho phần xử lý ảnh và Arduino cho phần điều khiển. Tuy nhiên, đồ án có những giới hạn nhất định. Ví dụ, hiệu quả nhận diện khuôn mặt phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng và khoảng cách đến camera. Chức năng từ xa chưa được tích hợp hoàn chỉnh. Đây là một dự án tốt nghiệp, nên phạm vi nghiên cứu và tính năng còn bị giới hạn.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Phần này trình bày cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh, bao gồm các bước cơ bản như thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, biểu diễn và nhận dạng. Đồ án sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để phát hiện chuyển động và nhận diện khuôn mặt. OpenCVPython có thể được sử dụng trong quá trình phát triển. Ngoài ra, đồ án cũng giới thiệu về các linh kiện điện tử được sử dụng, bao gồm Arduino Uno R3, Module Sim 800A, Servo, Buzzer và Webcam. Lập trình nhúng trên Arduino được sử dụng để điều khiển các thiết bị ngoại vi. Kiến trúc hệ thống được thiết kế để đảm bảo hiệu quả và độ tin cậy.

2.1 Xử lý ảnh và nhận diện khuôn mặt

Phát hiện chuyển động dựa trên sự thay đổi pixel trong hình ảnh. Nhận diện khuôn mặt sử dụng các kỹ thuật trích xuất đặc trưng như PCA hoặc HOG. Deep learning có thể được áp dụng để nâng cao độ chính xác. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu về độ chính xác và tốc độ xử lý. Phát hiện chuyển độngnhận diện khuôn mặt là hai nhiệm vụ chính trong xử lý ảnh của hệ thống. Phân tích hình ảnh là trọng tâm của hệ thống, quyết định hiệu quả của toàn bộ hệ thống an ninh. Cảm biến chuyển động có thể được tích hợp để tăng cường hiệu quả phát hiện.

2.2 Điều khiển thiết bị và giao tiếp

Arduino Uno R3 được sử dụng làm trung tâm điều khiển. Module Sim 800A cho phép gửi tin nhắn SMS. Servo điều khiển đóng mở cửa. Buzzer tạo cảnh báo âm thanh. Giao tiếp giữa các module được thực hiện thông qua các tín hiệu điện tử. Vi điều khiển đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý tín hiệu và điều khiển các thiết bị ngoại vi. Lập trình nhúng và thiết kế mạch điện là những kỹ năng cần thiết trong quá trình triển khai. Tích hợp hệ thống cần đảm bảo sự hoạt động đồng bộ giữa các module.

III. Kết quả và đánh giá

Đồ án trình bày kết quả thử nghiệm của mạch chống trộm thông minh. Độ chính xác của phát hiện chuyển độngnhận diện khuôn mặt được đánh giá. Hiệu quả của hệ thống cảnh báo được kiểm tra. Các vấn đề gặp phải trong quá trình thiết kế và triển khai được nêu ra. Đánh giá tổng quan về hiệu quả và tính khả thi của hệ thống. Kết quả thực nghiệm chứng minh khả năng hoạt động của hệ thống. Báo cáo bao gồm các số liệu và hình ảnh minh họa cho kết quả.

3.1 Thực nghiệm và phân tích kết quả

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện khác nhau. Độ chính xác của phát hiện chuyển độngnhận diện khuôn mặt đạt được được báo cáo chi tiết. Thời gian phản hồi của hệ thống được đo đạc. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống được phân tích. Dữ liệu thực nghiệm được sử dụng để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Phân tích kết quả cho thấy những ưu điểm và hạn chế của hệ thống. Thực tế ứng dụng cho thấy khả năng của hệ thống.

3.2 Đánh giá và hướng phát triển

Đồ án đánh giá tổng quan về hiệu quả và tính khả thi của hệ thống mạch chống trộm thông minh. Các ưu điểm và nhược điểm được chỉ ra. Những hướng phát triển trong tương lai được đề xuất. Việc tích hợp thêm các tính năng như điều khiển từ xa và giám sát qua internet là những hướng phát triển quan trọng. Cải thiện độ chính xác của hệ thống là mục tiêu cần hướng tới. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống cần được mở rộng. Nghiên cứu khoa học tiếp tục được thực hiện để hoàn thiện hệ thống.

01/02/2025
Đồ án hcmute ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông minh

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Chương 4: Thi công và giới thiệu chương trình  Giới thiệu.  Thi công hệ thống.  Giới thiệu chương trình.

 Đóng gói và thi công mô hình. Chương 5: Kết quả_Nhận xét_Đánh giá  Kết quả.  Nhận xét_Đánh giá. Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển  Kết luận.

 Hướng phát triển. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc đó phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.

Xử lý ảnh là kỹ thuật áp dụng trong việc tăng cường và xử lý các ảnh thu nhận từ các thiết bị như camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh đã được ứng dụng và phát triển trong rất nhiều lĩnh vực quan trọng như:  Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng ảnh quân sự.  Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa.  Trong lĩnh vực an, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu mắt, …  Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử.  Trong lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI,… Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng và phân tích ảnh.

Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số được thuận lợi hơn.

Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT toán xử lý hiện đâị và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu được nhiều kết quả khả quan hơn.

Sau đây, ta sẽ xét các bước cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới bên ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.

Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp theo. Mặt khác ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh.1 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: 2.1 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera mà hoặc trắng đen. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƢƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Camera thường dùng là loại quét dùng: ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).2 Tiền xử lý (Image Processing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ nét hơn.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vừng ảnh là tách một ảnh ban đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận diện ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng.

Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết ở các vùng lân cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng( Feature Extration) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được.

Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phận biệt ký tự này với ký tự khác.5 Nhận dạng và nôi suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể nội suy thành mã điện thoại.

Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:  Nhận dạng theo tham số.  Nhận dạng theo cấu trúc.

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người,… 2.6 Cơ sơ tri thức Ảnh là một dối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiều. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử ly đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo phương pháp trí tuệ con người.7 Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh Hình 2.2 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh Một hệ thống xử lý ảnh cơ bản có thể gồm:máy tính các nhân kèm theo vi mạch chuyển đổi đồ họa VGA hoặc SVGA. Nếu điều kiện cho phép, nên có một hệ thống như hình 2.2, bao gồm một máy tính PC kem theo thiết bị xử lý ảnh, nối với cổng vào của thiết bị thu nhận ảnh là một video camera và cổng ra nối với một màn hình.

Khi hệ thống này thực hiện một quá trình xử lý ảnh, đầu tiên, ảnh sẽ được nhận qua thiết bị thu nhận ảnh. Ảnh này có thể là ảnh đen trắng hoặc ảnh màu, chất lượng ảnh tùy thuộc vào chất lượng của camera cũng như các yếu tố của môi trường. Sau đó, ảnh sẽ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT được đưa qua thiết bị xử lý ảnh, Ảnh sau khi được xử lý sẽ được đưa ra thiết bị hiển thị/ thực thi để xuất kết quả cuối cùng (hiển thị kết quả ra màn hình hoặc thực thi chức năng của thiết bị: mở cửa, cảnh báo,…).2 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng.

Đề xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hóa. Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức sáng). Khoảng cách giữa các diểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy được gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel.

Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x,). Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.2 Độ phân giải của ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ của điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.

Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc nhân với 200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng cùng màn hình CGA 12 inch ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 8 do an CHƢƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT inch độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhwung diện tích màn hình rộng hơn thì dộ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.3 Mức xám của ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x,y) của điểm ảnh va độ xám của nó.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Mạch Chống Trộm Thông Minh: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Tại HCMUTE" giới thiệu về một hệ thống chống trộm tiên tiến, sử dụng công nghệ xử lý ảnh để phát hiện và ngăn chặn các hành vi trộm cắp. Hệ thống này không chỉ giúp tăng cường an ninh cho các khu vực nhạy cảm mà còn mang lại sự an tâm cho người sử dụng. Những điểm nổi bật của bài viết bao gồm cách thức hoạt động của mạch chống trộm, ứng dụng thực tiễn trong đời sống và lợi ích mà nó mang lại cho cộng đồng.

Để tìm hiểu thêm về các giải pháp an ninh khác, bạn có thể tham khảo bài viết Luận văn thạc sĩ hcmute xây dựng hệ thống hỗ trợ cảnh báo sự cố an ninh, nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về các hệ thống cảnh báo an ninh hiện đại. Ngoài ra, bài viết Luận văn thạc sĩ hcmute thiết kế chế tạo hệ thống chống trộm trên xe gắn máy sử dụng công nghệ cao sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các giải pháp chống trộm cho phương tiện giao thông. Cuối cùng, bạn cũng có thể khám phá Luận văn thạc sĩ hcmute nghiên cứu thiết kế và chế tạo mẫu thiết bị giám sát và cảnh báo trộm xe để nắm bắt thêm thông tin về thiết bị giám sát an ninh cho xe cộ. Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn về các công nghệ an ninh hiện đại và ứng dụng của chúng trong cuộc sống hàng ngày.