đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nôi dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Chương này trình bày một số lý thuyết về xử lý ảnh, vi điều khiển và trình bày về một số linh kiện sử dụng trong mạch. Chương 3: Thiết kế và tính toán.
Nội dung chương là thiết kế sơ đồ hệ thống, sơ đồ từng khối. Tính toán thiết kế mạch và ứng dụng trên máy tính. Chương 4 : Thi công hệ thống. Nội dung chương là thi công mạch và thi công ứng dụng.
Chương 5: Kết quả nhận xét và đánh giá. Trình bày kết quả của cả quá trình nghiên cứu làm, nhận xét và đánh giá kết quả đạt được. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển. Trình bày những kết quả thu được so với dự kiến ban đầu, đề xuất hướng phát triển đề tài.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 3 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2.1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH.1 Tổng quan về xử lý ảnh. Là 1 công nghệ ra đời từ những năm 1960, tuy nhiên thì vào thời điểm đó cấu hình của máy tính chưa đủ mạnh để hỗ trợ công nghệ xử lý ảnh đòi hỏi tốc độ phải cao và tốn nhiều bộ nhớ lưu trữ. Vào thời điểm đó thì đã có nhiều trường đại học lớn và các viện nghiên cứu trên thế giới như MIT đã trang bị những chiếc máy tính khổng lồ để nghiên cứu về công nghệ này.
Từ những năm 1970 trở đi, cấu hình máy tính đã mạnh mẽ hơn, các ứng dụng như cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, lưu trữ và truyền ảnh bắt đầu được phổ biến hơn. Còn ngày nay thì xử lý ảnh đang là 1 công nghệ làm thay đổi cuộc sống giúp máy móc thay thế cho thị giác của con người. Xử lý ảnh là quá trình thao tác trên ảnh đầu vào có thể là một hình ảnh, một khung hình video., đầu ra là một hình ảnh đáp ứng nhu cầu người dùng hay tập hợp các thông số liên quan đến hình ảnh. Xử lý ảnh có thể được chia ra làm 3 lĩnh vực: Cải thiện chất lượng ảnh (Improvement of pictorial information): ví dụ việc làm cho chất lượng một hình ảnh đã cũ trở lên rõ, nét như khi nó được chụp cách đây nhiều năm.
Lưu trữ và Truyền ảnh (Efficient Storage and transmission): Các định dạng ảnh ra đời nhằm làm giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ truyền nhận hình ảnh khi băng thông có giới hạn. Các nhà nghiên cứu đã cho ra đời các định dạng ảnh như. đã dần làm giảm đáng kể dung lượng của ảnh nhưng vẫn đảm bảo chất lượng của hình ảnh. Nhận diện ảnh (Image processing for autonomous machine): đây là ứng dụng hay được sử dụng trong các dây truyền giám sát, đánh giá và kiểm tra chất lượng sản phẩm trong công nghiệp.
Ví dụ như nhận diện biển số xe trong các bãi giữ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT xe, kiểm tra nhãn chai đã được dán đúng tiêu chuẩn hay chưa, kiểm tra các linh kiện điện tử đã được gắn đúng vị trí trên các bo mạch hay chưa, giúp Robot phát hiện và chữa cháy kịp thời hay trong quân sự thì sử dụng công nghệ xử lý ảnh để giúp cho Robot có thể theo dõi và bám đuổi mục tiêu.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. Ảnh số : là một tập hợp của nhiều điểm ảnh, hay còn gọi là pixel. Mỗi điểm ảnh biểu diễn một màu sắc nhất định (hay độ sáng với ảnh đen trắng) tại một điểm ảnh duy nhất, có thể xem một điểm ảnh giống như một chấm nhỏ trong một tấm ảnh màu.
Bằng phương pháp đo lường và thống kê một lượng lớn các điểm ảnh, chúng ta hoàn toàn có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống với ảnh gốc. Có thể nói các pixel gần giống như các phần tử có cấu trúc hạt trên một ảnh thông thường nhưng được xếp theo từng hàng và cột và chứa các thông tin khác nhau. Ảnh được biểu diễn dưới một ma trận hai chiều với các pixel được xác định bởi cặp tọa độ (x, y), trong đó, giá trị của pixel tại tọa độ nhất định biểu diễn độ sang (ảnh đen trắng) hay màu nhất định (ảnh màu). Giá trị độ sáng được số hóa trong xử lý ảnh được gọi là ảnh xám.
Với một ảnh sau khi lấy mẫu để cho ra một ảnh số với kích thước xác định gồm có M hàng và N cột, ta nói rằng ảnh có kích thước M x N và được biểu diễn dưới dạng ma trân như sau: 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑁) 𝑓 (𝑥, 𝑦) = [ ⋮ ⋱ ⋮ ] (2. Trong đó G thường được biểu diễn theo lũy thừa của 2. Ảnh nhị phân (binary image) :Chỉ sử dụng duy nhất một bit để biểu diễn số pixel. (2) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 5 do an CHƯƠNG 2.2 Phân loại ảnh.
Có hai dạng quan trọng trong ảnh số được dùng với nhiều mục đích khác nhau là ảnh màu và ảnh đen trắng (hay còn gọi là ảnh xám). Trong đó, ảnh màu được cấu trúc từ các pixel màu trong khi ảnh đen trắng đươc xây dựng từ các pixel có giá trị mức xám khác nhau. Ảnh đen trắng : với một ảnh đen trắng được xây dựng từ nhiều pixel mà tại đó biểu diễn một giá trị nhất định tương ứng với một mức xám. Những mức xám này trải dài trong một khoảng từ đen sang trắng với bước nhảy rất mịn, thông thường là 256 mức xám khác nhau theo tiêu chuẩn.
Do mắt người chỉ có thể phân biệt một cách rõ ràng với khoảng 200 mức xám khác nhau nên vì thế hoàn toàn có thể nhận xét sự thay đổi liên tục các mức xám. Ảnh màu : thường được tạo thành từ nhiều pixel mà trong đó mỗi pixel được biểu diễn bởi ba giá trị tương ứng với các mức trong các kênh màu đỏ (Red), xanh lá (Green) và xanh dương (Blue) tại một vị trí cụ thể. Các kênh màu Red, Green và Blue (trong không gian màu RGB) là những màu cơ bản mà từ đó có thể tạo ra các màu khác nhau bằng phương pháp pha trộn. với việc chuẩn hóa 256 (28) mức cho từng kênh màu chính, từ đó có thể thấy 1 pixel màu có thể biểu diễn được trong (28)3 = 16777216 màu khác nhau.
Từ đó có thể thấy rằng với một pixel chỉ cần một byte cho việc lưu trữ đối với ảnh đen trắng và 3 byte đối với ảnh màu. Vì thế với cùng một ảnh có kích thước nhất định, dung lượng của ảnh màu lưu trên bộ nhớ luôn lớn hơn gấp 3 lần dung lượng dành cho ảnh đen trắng trong trừng hợp không sử dụng các kỹ thuật nén ảnh. Việc tính toán dung lượng của ảnh với đầy đủ mức xám (G=28 =256)có thể được biểu diễn như sau : Cgs = m x n (2.3) Trong đó : Cgs – dung lượng của ảnh xám (tính theo byte) Crgb – dung lượng của ảnh màu (tính theo byte) m – kích thước theo chiều ngang của ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 6 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT n – kích thước theo chiều dọc của ảnh. (m x n) – tổng số pixel của ảnh. Ảnh nhị phân : chỉ sử dụng duy nhất một bit để biểu diễn một pixel. Do do một bit chỉ có thể xác lập hai trạng thái là đóng và mở hay 1 và 0 tương ứng với hai màu đen và trắng.
Do đặc trưng trên mà ảnh nhị phân ít khi được sử dụng trong thực tế. Ảnh chỉ số (indexed) : Một vài ảnh màu (hay đen trắng) được tạo thành từ một bảng màu có sẵn bị giới hạn, điển hình thường dùng là tập 256 màu khác nhau. Những ảnh này được gọi là ảnh màu chỉ số hóa (indexed) do dữ liệu dành cho mỗi pixel bao gồm chỉ số có sẵn chỉ rõ màu trong tập có sẵn ứng với pixel đang xét. Với cùng một ảnh, càng nhiều điểm được lấy mẫu thì ảnh chụp càng chi tiết.
Mật độ điểm ảnh trong một ảnh được xem như độ phân giải trong chính nó. Ảnh có độ phân giải càng cao thì ảnh càng chứa nhiều thông tin. Nói một các chính xác, khi giữ ảnh tại cùng một kích thước vật lý thì ảnh trở nên sắc nét và chi tiết hơn nếu độ phân giải cao hơn.3 Không gian màu HSV. Mô hình này do AR Smith tạo ra vào năm 1978.
Nó dựa trên các đặc tính màu trực quan như sắc (tint), bóng (shade) và và tông màu (tone); nói cách khác là họ màu, độ thuần khiết, và độ sáng.1: Không gian màu HSV. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 7 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hệ tọa độ cho không gian màu này là hình trụ: Giá trị màu thuần khiết (Hue) chạy từ 0 đến 360°. Độ bão hòa màu (Saturation) là mức độ của thuần khiết của màu, có thể hiểu là có bao nhiêu màu trắng được thêm vào màu thuần khiết này.
Giá trị của S nằm trong đoạn [0, 1], trong đó S = 1 là màu tinh khiết nhất, hoàn toàn không pha trắng. Nói cách khác, S càng lớn thì màu càng tinh khiết, nguyên chất. Độ sáng của màu (Value), có khi được gọi là Intensity, Lightness, cũng có giá trị dao động trong đoạn [0, 1], trong đó V = 0 là hoàn toàn tối (đen), V = 1 là hoàn toàn sáng. Nói cách khác, V càng lớn thì màu càng sáng.
Hệ thống màu HSV thích hợp với một số thiết kế đồ họa vì nó cung cấp sự điều khiển trực tiếp đến ánh sáng và sắc động. Hệ thống màu HSV cũng hỗ trợ tốt hơn những thuật toán xử lý ảnh vì tiêu chuẩn hóa về ánh màu và tập trung vào hai hàm số về độ hội tụ màu và cường độ màu. Hệ thống màu HSV có sự phân chia rõ rệt giữa ánh sáng và màu sắc do đó có khả năng rất lớn được áp dụng cho việc tính đặc trưng và so sánh sự giống nhau về màu sắc của hai ảnh nên thích hợp cho việc tìm kiếm ảnh dựa vào màu.4 Thư viện EmguCV. EmguCV là gì : Là một cross flatform .NET, một thư viện xử lý hình ảnh mạnh dành riêng cho ngôn ngữ C#.
Cho phép gọi được chức năng của OpenCV là từ. Tương thích ngôn ngữ như: C#, VB, VC ++, Iron Python. Wrapper có thể được biên dịch bởi Visual Studio, Xamarin Studio và Unity. Nó có thể chạy trên Windows, Linux, Mac OS X, iOS, Android và Windows Phone.
Lợi thế của EmguCV : EmguCV được viết hoàn toàn bằng C#.