ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG
------

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

ĐIỀU KHIỂN XE LĂN
BẰNG CỬ CHỈ BÀN TAY

GVHD: TS. HUỲNH THÁI HOÀNG
SVTH: NGUYỄN ANH DŨNG
MSSV: 40800349
NGUYỄN VĂN DŨNG
MSSV: 40800356

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2012

i


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập-Tự Do-Hạnh Phúc
__________________

Thành phố Hồ Chí Minh
Khoa Điện – Điện Tử

Bộ Môn: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
HỌ VÀ TÊN:
1. NGUYỄN ANH DŨNG
2. NGUYỄN VĂN DŨNG
NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

MSSV: 40800349
MSSV: 40800356
LỚP: DD08KSTD

1. Đầu đề luận án: ĐIỀU KHIỂN XE LĂN BẰNG CỬ CHỈ BÀN TAY
2. Nhiệm vụ(yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu):
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
3. Ngày giao nhiệm vụ luận án:………………………………………………………….
4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ:…………………………………………………………...
5. Họ tên người hướng dẫn:……………………………………………………………...
6. Nội dung và yêu cầu LVTN đã được thông qua bộ môn.
Ngày…….tháng…….năm………
Chủ nhiệm bộ môn

Giáo viên hướng dẫn

(ký và ghi rõ họ tên)


(ký và ghi rõ họ tên)

PHẦN DÀNH CHO KHOA BỘ MÔN
Người duyệt(chấm sơ bộ):……………………………………
Đơn vị:……………………………………………………….
Ngày bảo vệ:…………………………………………………
Điểm tổng kết: ………………………………………………
Nơi lưu trữ luận án:………………………………………….


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA

Độc Lập-Tự Do-Hạnh Phúc
*****
Ngày……tháng……năm 2102

PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
(Dành cho người hướng dẫn)
1. HỌ VÀ TÊN:
NGUYỄN ANH DŨNG
NGUYỄN VĂN DŨNG
NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

MSSV: 40800349
MSSV: 40800356

LỚP: DD08KSTD

2. Đầu đề luận án: ĐIỀU KHIỂN XE LĂN BẰNG CỬ CHỈ BÀN TAY
3. Họ tên người hướng dẫn:……………………………………………………………..
4. Tổng quát về bản thuyết minh:
Số trang:
………….
Số chương:
……………..
Số bảng số liệu:
………….
Số hình vẽ:
……………..
Số tài liệu tham khảo: ………….
Phần mềm tính toán: ……………..
Hiện vật(sản phẩm): ………….
5. Tổng quát về các bản vẽ:
- Số bản vẽ:
bản A1
bản A2
khổ khác
- Số bản vẽ tay
Số bản vẽ trên máy tính
6. Những ưu điểm chính của luận văn tốt nghiệp:……………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
7. Những thiếu sót chính của luận văn tốt nghiệp:……………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...

………………………………………………………………………………………...
8. Đề nghị: Được bảo vệ
Bổ sung thêm để bảo vệ Không được bảo vệ
9. Câu hỏi sinh viên trả lời trước hội đồng:
a) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
b) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
c) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
10. Đánh giá chung(bằng chữ giỏi, khá, TB): Điểm__________/10
Ký tên(ghi rõ họ tên)


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập-Tự Do-Hạnh Phúc
*****
Ngày……tháng……năm 2102

PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
(Dành cho người phản biện)
1. HỌ VÀ TÊN:
NGUYỄN ANH DŨNG
MSSV: 40800349
NGUYỄN VĂN DŨNG
MSSV: 40800356
NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

LỚP: DD08KSTD
2. Đầu đề luận án: ĐIỀU KHIỂN XE LĂN BẰNG CỬ CHỈ BÀN TAY
3. Họ tên người phản biện:……………………………………………………………...
4. Tổng quát về bản thuyết minh:
Số trang:
………….
Số chương:
……………..
Số bảng số liệu:
………….
Số hình vẽ:
……………..
Số tài liệu tham khảo: ………….
Phần mềm tính toán: ……………..
Hiện vật(sản phẩm): ………….
5. Tổng quát về các bản vẽ:
- Số bản vẽ:
bản A1
bản A2
khổ khác
- Số bản vẽ tay
Số bản vẽ trên máy tính
6. Những ưu điểm chính của luận văn tốt nghiệp:……………………………………....
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
7. Những thiếu sót chính của luận văn tốt nghiệp:……………………………………....
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………...

8. Đề nghị: Được bảo vệ
Bổ sung thêm để bảo vệ Không được bảo vệ
9. Câu hỏi sinh viên trả lời trước hội đồng:
a) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
b) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
c) ……………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………..
10. Đánh giá chung(bằng chữ giỏi, khá, TB): Điểm__________/10
Ký tên(ghi rõ họ tên)


Nhận xét của giáo viên hƣớng dẫn:
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...

………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...


Nhận xét của giáo viên phản biện:
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...

………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...
………………………………………………………………………………………………...


LỜI CẢM ƠN
Trước hết chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trường Đại học
Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh nói chung và quý thầy cô ở khoa Điện- Điện tử và bộ
môn Tự Động nói riêng đã tận tình truyền đạt những kiến thức quý giá trong khoảng thời gian
chúng em học đại học.
Chúng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đối với thầy Huỳnh Thái Hoàng, người đã
tận tình chỉ dạy cho chúng em phương pháp nghiên cứu khoa học, cung cấp rất nhiều kiến
thức chuyên sâu để thực hiện đề tài. Trong quá trình làm luận văn chúng em đã tiếp thu từ

Thầy rất nhiều điều quý báu là hành trang cho chúng em bước vào công việc và cuộc sống sau
này.
Chúng em xin cảm ơn đến các thầy phòng thí nghiệm điều khiển tự động 300B B1:
thầy Quốc, thầy Hoàng, thầy Nam; các anh chị cựu sinh viên đã giúp đỡ và tạo điều kiện cho
chúng em hoàn thành luận văn này.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy/Cô đã dành thời gian quý báu
để nhận xét và chấm Luận văn tốt nghiệp. Đây sẽ là nhưng đóng góp rất quý giá cho chúng
em để hoàn thiện và phát triển đề tài ngày một tốt hơn, đưa vào ứng dụng thực tiễn trong sản
xuất.
Chúng tôi xin chân thành cảm ơn các bạn lớp DD08KSTD đã giúp đỡ và góp ý trong
suốt quá trình làm luận văn.
Sau cùng, con xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Mẹ, Ba, Chị, Em những người đã
luôn luôn động viên, ở bên con trong những lúc khó khăn nhất, là động lực cho con nỗ lực cố
gắng trong suốt những năm tháng học tập tại trường và trên những bước đường tiếp theo trong
cuộc sống.
TPHCM, tháng 12 năm 2012
Sinh viện thực hiện
Nguyễn Anh Dũng
Nguyễn Văn Dũng

ii


Tóm tắt đề tài
Đề tài xuất phát từ mục tiêu phân tích các thành phần cấu tạo cũng như điều khiển xe lăn
điện. Trên cơ sở đó thiết kế thành công mô hình xe lăn dùng động cơ BLDC với tổng công
suất 700W, bộ vi điều khiển trung tâm có độ ổn định cao.
Đề tài thực hiện so sánh các phương án MOSFET Driver khác nhau và so sánh các
phương pháp điều khiển động cơ BLDC, từ đó rút ra kết luận, áp dụng phương pháp tối ưu
vào điều khiển động cơ BLDC cho xe lăn. Đề tài cũng tích hợp cho toàn bộ phần nguồn của

hệ thống vi điều khiển và phần mạch công suất từ bộ nguồn Flyback converter. Điều này cho
phép chúng ta tiết kiệm năng lượng cho toàn hệ thống, tăng độ an toàn cho hệ thống vì các
nguồn được cách ly hoàn toàn.
Đề tài cũng kết hợp xử lý ảnh nhận dạng cử chỉ tay cho người dùng có nhiều lựa chọn
hơn khi điều khiển xe lăn ngoài việc điều khiển bằng joystick. Ngoài ra còn tích hợp thêm các
cảm biến nhằm tăng độ chính xác cho việc điều khiển và bảo vệ người dùng tốt hơn.
Vi điều khiển 32-bit LPC17xx của hãng NXP Semiconductors được chọn làm bộ vi điều
khiển chính, ngoài ra còn dùng thêm vi điều khiển 8bit PIC 16F887 cho bộ driver điều khiển
động cơ. Cách làm này giúp phân cấp các khối, dễ điều khiển và có tính chuyên nghiệp cao.

iii


MỤC LỤC

Nội Dung

Trang

Chƣơng 1: GIỚI THIỆU ..................................................................................................... 1
1.1 Giới thiệu về xe lăn điện ............................................................................................. 1
1.2 Tổng quan về các nghiên cứu liên quan ..................................................................... 2
1.2.1 Nhận dạng bàn tay dựa vào màu sắc và hình dáng............................................. 2
1.2.2 Nhận dạng dựa trên đặc trƣng bàn tay ............................................................... 2
1.2.3 Optical Flow ......................................................................................................... 2
1.2.4 Phƣơng pháp trừ nền ........................................................................................... 3
1.2.5 Mean Shift ............................................................................................................ 3
1.3 Nhiệm vụ luận văn ...................................................................................................... 4
1.4 Sơ lƣợc về nội dung luận văn ..................................................................................... 6
Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................................ 7

2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh ............................................................................... 7
2.2 Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh....................................................... 10
2.2.1 Điểm ảnh (Picture Element)............................................................................... 10
2.2.2 Độ phân giải của ảnh .......................................................................................... 10
2.2.3 Mức xám của ảnh ............................................................................................... 10
2.2.4 Định nghĩa ảnh số ............................................................................................... 11
2.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh ................................................................................ 11
2.3 Vấn đề cải thiện chất lƣợng ảnh............................................................................... 12
2.3.1 Khái niệm về toán tử điểm ................................................................................. 12
2.3.2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian ............................................................. 13
2.4 Phân vùng ảnh .......................................................................................................... 19
2.4.1 Phân vùng ảnh theo ngƣỡng biên độ ................................................................. 19
2.4.2 Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất ................................................................. 20

iv


2.5 Đặc trƣng Haar-like................................................................................................. 21
2.5.1 Khái niệm Integral Image .................................................................................. 24
2.6 Khái niệm Boosting.................................................................................................. 26
2.6.1 Thuật toán học AdaBoost................................................................................... 27
2.7 Cascade of Classifier .................................................................................................. 31
2.8 Vài nét về động cơ BLDC ........................................................................................ 32
2.8.1 Giới thiệu về động cơ ba pha không chổi than(BLDC): ................................... 32
2.8.2Cấu tạo động cơ BLDC: ...................................................................................... 33
2.8.3 Nguyên tắc hoạt động của động cơ BLDC: ....................................................... 38
2.8.4 Mô hình toán động cơ BLDC:............................................................................ 39
2.8.5 So sánh động cơ BLDC với động cơ DC có chổi than ....................................... 40
Chƣơng 3:THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG PHẦN CỨNG..................................................... 42
3.1 Sơ đồ phần cứng các module trong luận văn ........................................................... 42

3.2 Sơ đồ mạch trên các module..................................................................................... 43
3.2.1 Mạch master ARM LPC17xx điều khiển chính ................................................ 43
3.2.2 Mạch điều khiển driver động cơ BLDC dùng pic 16F887 ................................ 48
3.2.3 Mạch điều khiển dùng MC33035 ....................................................................... 49
3.2.4 Mạch cách ly dùng OPTO TLP250: .................................................................. 51
3.2.5 Module mạch động lực 75N75 ........................................................................... 53
3.2.6 Module mạch nguồn xung phục vụ cách ly:. ..................................................... 54
Chƣơng 4: XÂY DỰNG GIẢI THUẬT............................................................................. 58
4.1 Mô hình tổng quan ................................................................................................... 58
4.2 Lƣu đồ giải thuật ...................................................................................................... 59
4.2.1 Giải thuật quét ảnh nhận dạng cử chỉ tay ......................................................... 60
4.2.2 Lƣu đồ PID trong điều khiển tốc độ và hƣớng đi của xe lăn: ........................... 70
4.2.3 Giải thuật đọc cảm biến ..................................................................................... 78
Chƣơng 5: KẾT QUẢ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ......................................................... 82

v


5.1 Kết quả ...................................................................................................................... 82
5.1.1 Kết quả mạch điều khiển và mạch công suất .................................................... 82
5.1.2 Kết quả nhận dạng cử chỉ tay ............................................................................ 85
5.2 Hạn chế và hƣớng khắc phục ................................................................................... 87
5.2.1Hạn chế:............................................................................................................... 87
5.2.2 Hƣớng phát triển đề tài: .................................................................................... 87
Tài liệu tham khảo...………………………………………………………………………...89

vi


MỤC LỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Mô hình xe lăn điện ............................................................................................... 1
Hình 1.2 Hình minh họa kết quả thuật toán trừ nền ............................................................ 3
Hình 1.1 Thuật toán Mean Shift ........................................................................................... 3
Hình 1.1 Theo dõi bàn tay sử dụng thuật toán Camshift ...................................................... 4
Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh ........................................................................... 8
Hình 2.2 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối ............................ 9
Hình 2.3 Lân cận các điểm ảnh của tọa độ(x,y) ................................................................. 11
Hình 2.4 Các toán tử gờ sai phân. ...................................................................................... 17
Hình 2.5 Sơ đồ bộ lọc thông cao. ........................................................................................ 17
Hình 2.6 Khái niệm 4 liên thông và 8 liên thông ................................................................ 21
Hình 2.7 Sóng Haar-like cơ bản ......................................................................................... 22
Hình 2.8 Tập các đặc trưng trong Haar-Like mở rộng ....................................................... 22
Hình 2.9 Đặc trưng Haar-like ................................................................................................ 23
Hình 2.10 “Integral Image” của hình chữ nhật thẳng đứng ............................................. 24
Hình 2.11 “Integral Image” của hình chữ nhật xoay........................................................ 25
Hình 2.12 Mật độ phân bố giá trị đặc trưng của 1 weak classifier .................................... 26
Hình 2.13 Quá trình Boosting............................................................................................. 27
Hình 2.14 Cấu trúc của thuật toán học Adaboost .............................................................. 28
Hình 2.15 Quá trình xây dựng strong classifier của thuật toán học AdaBoost .................. 29
Hình 2.16 Nhận dạng positive sub- window sử dụng classifier ghép cascade ....................... 31
Hình 2.17 Loại nhanh các ảnh nền sử dụng phân loại ghép cascade ................................ 32
Hình 2.18 Cấu động cơ ba pha không chổi than ................................................................ 33
Hình 2.19 Cấu tạo động cơ BLDC ...................................................................................... 33
Hình 2.20 Mặt cắt của BLDC ............................................................................................. 34
Hình 2.21 Cấu tạo stator của BLDC ................................................................................... 34
Hình 2.22 Sóng phản điện hình sin .................................................................................... 35
Hình 2.23 Sóng phản điện hình thang................................................................................ 35
Hình 2.24 Cấu tạo Rotor ..................................................................................................... 36
Hình 2.25 Vị trí Hall Sensor .............................................................................................. 37
Hình 2.26 Nguyên lý hoạt động của BLDC ........................................................................ 38


vii


Hình 2.27 Sơ đồ mạch một pha của động cơ BLDC ........................................................... 39
Hình 3.1 Sơ đồ phần cứng các module trong mạch ............................................................ 42
Hình 3.2 Sơ đồ capture mạch master ARM LPC 1769........................................................ 43
Hình 3.3 Sơ đồ khối của ARM Cortex M3 LPC17XX ......................................................... 44
Hình 3.4 Cảm biến siêu âm SRF05..................................................................................... 45
Hình 3.5 Cảm biến la bàn CMPS03 .................................................................................... 46
Hình 3.6 Sơ đồ capture mạch PIC 16F887 ......................................................................... 48
Hình 3.7 Sơ đồ capture mạch IC MC33035 ........................................................................ 49
Hình 3.8 Sơ đồ cấu tạo IC MC33035 .................................................................................. 50
Hình 3.9 Tín hiệu đọc về từ Hall Sensor............................................................................. 51
Hình 3.10 Sơ đồ capture mạch cách ly ............................................................................... 51
Hình 3.11 Sơ đồ capture mạch kích FET ........................................................................... 52
Hình 3.12 Điện áp kích FET............................................................................................... 52
Hình 3.13 Sơ đồ mạch động lực dùng FET 75N75 ............................................................. 53
Hình 3.14 Sơ đồ đơn giản bộ biến đổi flyback .................................................................... 54
Hình 3.15 Mạch nguồn được dùng trong đề tài này ........................................................... 56
Hình 3.16 Mạch nguồn flyback thực tế .............................................................................. 57
Hình 4.1 Mô hình tổng quan .............................................................................................. 58
Hình 4.2 Các module PIC 16F887 giao tiếp ....................................................................... 59
Hình 4.3 Kích thước của sub-window có thể thay đổi nhờ hệ số tỉ lệ ................................. 60
Hình 4.4 Sơ đồ khối quá trình nhận dạng ảnh đưa vào từ camera ................................... 61
Hình 4.5 Các bộ phân loại ghép cascade được nối song song với nhau ............................. 62
Hình 4.6 Bàn tay dạng lõm hình chữ “C” ......................................................................... 63
Hình 4.7 a) Bàn tay chụp dưới ánh sáng tự nhiên và b) bàn tay chụp dưới ánh
sáng đèn huỳnh quang ........................................................................................................ 64
Hình 4.8 Ảnh các bàn tay đã được cắt thành hình vuông .................................................. 64

Hình 4.9 Hình bàn tay được cắt trong hình chữ nhật có kích thước 1:2........................... 65
Hình 4.10 Một số ảnh nền được sử dụng trong huấn luyện ............................................... 66
Hình 4.11 Giải thuật chống nhiễu ...................................................................................... 68
Hình 4.12 Lưu đồ giải thuật xử lý ảnh ............................................................................... 69
Hình 4.13 Lưu đồ PID ........................................................................................................ 70
Hình 4.14 Minh họa vận tốc tiến và xoay của xe lăn .......................................................... 71
Hình 4.15 Lưu đồ giải thuật trên ARM............................................................................... 72

viii


Hình 4.16 Tín hiệu xung pha A và B của encoder khi quay thuận..................................... 73
Hình 4.17 Tín hiệu xung pha A và B của encoder khi quay nghịch ................................... 73
Hình 4.18 Lưu đồ giải thuật nhân 2 số xung encoder ........................................................ 74
Hình 4.19 Lưu đồ giải thuật PD trên ARM......................................................................... 75
Hình 4.20 Lưu đồ giải thuật PID trên PIC ......................................................................... 77
Hình 4.21 Giải thuật đọc cảm biến siêu âm ........................................................................ 79
Hình 4.22 Hình minh họa giản đồ xung đọc về từ cảm biến siêu âm ................................. 80
Hình 4.23 Giải thuật đọc la bàn điện tử.............................................................................. 81
Hình 5.1 Mạch công suất .................................................................................................... 83
Hình 5.2 Mạch nguồn Flyback ........................................................................................... 83
Hình 5.3 Mô hình xe lăn đã hoàn thiện .............................................................................. 84
Hình 5.4 Giao diện máy tính ............................................................................................... 85
Hình 5.5 Kết quả nhận dạng ............................................................................................... 87

ix


NỘI DUNG



Chƣơng 1: GIỚI THIỆU

Chƣơng 1:

GIỚI THIỆU
1.1 Giới thiệu về xe lăn điện
Trong thời gian trở lại đây, cuộc sống của những ngƣời kém may mắn về cơ thể ngày
càng đƣợc quan tâm và nâng cao. Trong đó không thể không kể đến tầm quan trọng của chiếc
xe lăn trong việc hỗ trợ ngƣời khuyết tật có thể di chuyển một cách dễ dàng hơn. Thật vậy,
chiếc xe lăn không chỉ góp phần tạo nên sự chủ động hơn trong cuộc sống cho bản thân ngƣời
sử dụng chúng mà còn giảm bớt gánh nặng cũng nhƣ nỗi lo lắng của thân nhân ngƣời khuyết
tật.
Hệ thống điều khiển bằng tay thông qua cần điều khiển đã đƣợc áp dụng khá lâu trong
lĩnh vực khoa học kỹ thuật, đặc biệt đó xe lăn điện. Bên cạnh đó, nhờ sự tiến bộ của khoa học
kỹ thuật, hàng loạt công nghệ nhận dạng cử chỉ và hành động của con ngƣời đã đƣợc phát
minh, trong số đó, hệ thống nhận dạng mắt và giọng nói đã và đang đƣợc ứng dụng một cách
rộng rãi. Với ý tƣởng ứng dụng công nghệ hiện đại vào đồ án nghiên cứu đồng thời nâng cao
hiệu quả hoạt động của chiếc xe lăn điện, luận văn đã khai thác việc sử dụng hệ thống nhận
dạng cử chỉ tay vào việc điều khiển xe lăn, kết hợp với việc điều khiển qua joystick bằng tay
truyền thống nhằm tạo ra sản phẩm có thể giúp ngƣời sử dụng có thể dễ dàng điều khiển xe, từ
đó chủ động hơn trong việc di chuyển hằng ngày.

Hình 1.1 Mô hình xe lăn điện

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 1



Chƣơng 1: GIỚI THIỆU
1.2 Tổng quan về các nghiên cứu liên quan
Bàn tay con ngƣời có cấu trúc xƣơng phức tạp bao gồm rất nhiều khớp nối với nhau. Vì
số bậc tự do của bàn tay ngƣời là rất lớn nên việc nhận dạng cử chỉ bàn tay trở nên một thách
thức lớn. Có nhiều nghiên cứu về nhận dạng cử chỉ với các giải thuật khác nhau nhƣ: nhận
dạng dựa vào dáng vẻ, dựa vào màu sắc, hình dáng, các đặc trƣng của bàn tay, optical flow,
mean shift….
1.2.1 Nhận dạng bàn tay dựa vào màu sắc và hình dáng
Màu da là một đặc trƣng quan trọng để định vị và tracking bàn tay ngƣời. Tuy nhiên
thuật toán dựa trên màu da phải đối mặt với khó khăn đó là phải phân biệt đối tƣợng có màu
tƣơng tự với bàn tay nhƣ khuôn mặt và cánh tay ngƣời. để giải quyết vấn đề này, ngƣời sử
dụng phải mặc áo sơ mi dài và phải hạn chế trong khung nền trong đó màu sắc các đối tƣợng
không đƣợc tƣơng đồng với màu da ngƣời. Thuật toán này cũng rất nhạy với các điều kiện
chiếu sáng khác nhau. Khi điều kiện ánh sáng không đáp ứng yêu cầu thì bộ nhận dạng
thƣờng không nhận ra bàn tay. Wuetal đã đề xuất thuật toán bám theo đối tƣợng dựa trên màu
sắc không ổn định bằng cách học hai phƣơng pháp biểu diễn khác nhau cho sự phân bố màu
sắc và gọi thuật toán mới này là structure adaptive self-organizing map (SASOM). Kết quả
trong việc định vị bàn tay đã chỉ ra rằng thuật toán có thể kiểm soát tốt một vài điểm khó
trong tracking đối tƣợng có màu sắc không ổn định.
1.2.2 Nhận dạng dựa trên đặc trƣng bàn tay
Thuật toán dựa trên đặc trƣng bàn tay trích xuất đặc trƣng trong một vùng ảnh nhất định
nhƣ đầu ngón tay hoặc biên bàn tay, và sử dụng một vài phƣơng pháp suy luận để tìm ra hình
dạng hoặc kết hợp những đặc trƣng cụ thể để tạo nên một cử chỉ bàn tay.
Đối với cách tiếp cận dựa trên đặc trƣng bàn tay, việc phân đoạn những ảnh không bị
nhiễu là bƣớc cần thiết để phục hồi những đặc trƣng của bàn tay. Đây không phải là nhiệm vụ
dễ dàng khi gặp phải những ảnh nền phức tạp.
1.2.3 Optical Flow
Optical flow là thuật toán dựa trên phân tích chuyển động của bàn tay. Việc bám theo
bàn tay dựa vào quỹ đạo chuyển động và kết hợp với bộ phát hiện màu da. Bộ lọc theo thời
gian dùng thuật toán Viterbi để nhận dạng quỹ đạo của bàn tay và thuật toán kiểm tra phụ

đƣợc bổ sung vào thuật toán Viterbi để đảm bảo chắc chắn quỹ đạo trích xuất sẽ chứa vị trí

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 2


Chƣơng 1: GIỚI THIỆU
bàn tay của cùng một bàn tay đã đƣợc nhận dạng trƣớc đó. Những kết quả thực tế cho thấy hệ
thống có khả năng bám theo bàn tay ổn định.
1.2.4 Phƣơng pháp trừ nền
Bàn tay đƣợc phát hiện bằng phƣơng pháp trừ nền, sử dụng thuật toán “codebook” của
thƣ viện OpenCV.
Các điểm đầu mút đƣợc phát hiện bằng thuật toán “convex hull 2”, các điểm lõm đƣợc
phát hiện bằng thuật toán “convexity defect”.
Dựa vào số điểm lồi và lõm ngƣời ta sẽ biết đƣợc số ngón tay đƣợc đƣa lên.

Hình 1.2 Hình minh họa kết quả thuật toán trừ nền.
1.2.5 Mean Shift
Thuật toán mean shift là một thủ tục lặp đơn giản, dịch điểm trọng tâm của vùng ảnh
đang xét (ROI-region of interest) đến điểm trọng tâm của khối (ví dụ nhƣ trung bình của
những điểm dữ liệu). Dữ liệu có thể là những đặc trƣng nhìn thấy đựợc nhƣ là màu sắc hay
hoa văn.

Hình 1.3 Thuật toán Mean Shift
GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 3



Chƣơng 1: GIỚI THIỆU
Thuật toán sử dụng phân bố thống kê (statistical distribution) để mô tả đặc điểm đối
tƣợng quan tâm. Brakski đề xuất đổi tên thuật toán mean shift thành Continuously Adaptive
Mean Shift (CamShift) - tạm dịch là mean shift thích nghi liên tục - mục đích ban đầu là
tracking một cách có hiệu quả vùng đầu và khuôn mặt. Thuật toán CamShift đi tìm điểm trung
tâm và kích thƣớc của đối tƣợng sử dụng xác suất xuất hiện của một yếu tố màu nào đó trong
khung ảnh. Yếu tố màu này đƣợc xác định phụ thuộc vào đối tƣợng đang xét, nếu là bàn tay
thì yếu tố màu là màu sắc của da. Xác xuất này đƣợc tạo thông qua một mô hình histogram
của một màu đó. Một cửa sổ tìm kiếm (search window) đƣợc di chuyển và thay đổi kích
thƣớc của nó, quét trên toàn bộ khung hình cho đến khi nào vùng tâm của nó trùng với vùng
tâm của khối. So với thuật toán mean shift thông thƣờng sử dụng phân bố tĩnh (static
distribution) - tức phân bố không đƣợc cập nhật về thông tin của đối tƣợng nếu đối tƣợng
không có những thay đổi nghiêm trọng về kích thƣớc, hình dáng, và màu sắc - thuật toán
CamShift có thể theo dõi hiệu quả những phân bố xác suất thay đổi liên tục trong vùng ảnh
quan sát. Hình 1.4 cho thấy vài kết quả sử dụng thuật toán này theo dõi bàn tay. Thuật toán
CamShift có thể theo dõi rất nhanh dựa vào vào một vài đặc trƣng của ảnh nhƣ là đốm màu.
Tuy nhiên thuật toán này gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa những bàn tay khác nhau
nhƣng có cùng điểm trọng tâm khối.

Hình 1.4 Theo dõi bàn tay sử dụng thuật toán Camshift.
Có nhiều nghiên cứu về giải thuật nhận dạng bàn tay:
 Nhận dạng bàn tay điều khiển robot di động- Nguyễn Văn Dũng (2005) dùng thuật
toán Haar Features- AdaBoost nhƣng có nhƣợc điểm là chỉ nhận dạng đƣợc trên nền cố định
vì sử dụng thuật toán trừ nền.
 Điều khiển robot bằng cử chỉ bàn tay- Nguyễn Thịnh Định (2011) dùng Haar
Features- AdaBoost nhận dạng tƣơng đối ổn định nhƣng có nhƣợc điểm làm hơi bị nhiễu với
ánh sáng mạnh, tốc độ xử lý còn chậm.

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG


Trang 4


Chƣơng 1: GIỚI THIỆU
 Mô phỏng bàn tay sử dụng xử lý ảnh và đồ họa máy tính - Bùi Hoàng Nam (2011)
dùng hai camera để xác định các khớp bàn tay nhƣng dễ bị nhiễu môi trƣờng, nhất là ánh
sáng.
 Công ty Nhật Bản Omron đã ứng dụng công nghệ nhận dạng cử chỉ tay trên máy
tính, vô tuyến truyền hình, máy ảnh số, điện thoại di động hay cả trên máy tính bảng, những
thiết bị nhỏ nhẹ, cấu hình không cao.
 Sony vừa cho ra laptop Vaio E Series 14P, sản phẩm này có hỗ trợ nhận diện cử chỉ.
Ngƣời dùng có thể sử dụng camera để ra lệnh bằng cử chỉ đối với một số ứng dụng nhất định.
Ví dụ nhƣ lƣớt tay sang trái, phải để chuyển giữa các trang web và hình ảnh trong thƣ viện
hoặc đẩy tay xuống để dừng phát nhạc, slideshow, quay vòng tay để tăng, giảm âm lƣợng...
 Hãng Toyota vừa tung ra một chiếc ván trƣợt có gắn camera Kinect và máy tính
bảng của Microsoft để mô tả một số công nghệ nhận diện cử chỉ tay. Tốc độ của tấm ván đƣợc
điều khiển bằng chuyển động của tay. Khi ngƣời điều khiển di chuyển cánh tay xuống gần
camera thì tốc độ tăng lên, và di chuyển ra xa thì tốc độ giảm dần. Theo ngƣời đại diện
Toyota cho biết, công nghệ này cũng có thể dùng để điều chỉnh âm lƣợng radio trong xe, giúp
ngƣời lái vẫn tập trung nhìn đƣờng.
 Điều khiển máy tính từ xa bằng cử động tay đƣợc nhận dạng bằng thiết bị Kinect.
 Điều khiển slide từ xa bằng cử chỉ tay đƣợc nhận diện bằng OpenCV.
Trong luận văn chúng tôi dùng thuật toán AdaBoost- Haar Features vì thuật toán này xử
lý trên một vùng ảnh riêng biệt, hoạt động nhanh hơn đối với các thuật toán xử lý trên từng
pixel, và đặc biệt là thuật toán này có thể chống lại sự thay đổi của môi trƣờng và các tín hiệu
nhiễu không mong muốn. Để nhận dạng chính xác hơn chúng tôi chụp nhiều mẫu huấn luyện
cho mỗi cử chỉ bàn tay ở nhiều điều kiện ánh sáng, khung cảnh khác nhau. Thêm vào đó, tập
ảnh negative cũng tƣơng đối nhiều. Chi tiết hơn về thuật toán sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng
2.
1.3 Nhiệm vụ luận văn

Thiết kế xe lăn điều khiển bằng cử chỉ bàn tay thông qua xử lý ảnh hoặc có thể điều
khiển bằng joystick.
Sản phẩm phải đảm bảo tính ổn định cao, an toàn cho ngƣời dùng, điều khiển dễ dàng.

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 5


Chƣơng 1: GIỚI THIỆU
Tích hợp thêm các cảm biến đo góc, cảm biến phát hiện chƣớng ngại vật nhằm đảm bảo
an toàn cho ngƣời dùng.
1.4 Sơ lƣợc về nội dung luận văn
Nội dung luận văn gồm các chƣơng sau:
Chƣơng 1. Giới thiệu
Giới thiệu sơ lƣợc về xe lăn điện ngày nay, các phƣơng pháp điều khiển xe lăn điện,
tổng quan về các công trình nghiên cứu và từ đó rút ra phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài.
Cuối chƣơng trình bày sơ lƣợc nội dung luận văn.
Chƣơng 2. Cơ sở lý thuyết
Chƣơng này trình bày một cách sơ lƣợc về lý thuyết xử lý ảnh, các định nghĩa, các thuật
ngữ của xử lý ảnh. Chƣơng này cũng giới thiệu sơ lƣợc lý thuyết về phƣơng pháp nhận dạng
bàn tay đƣợc thực hiện trong đề tài. Cuối chƣơng trình bày lý thuyết về động cơ BLDC và các
hàm toán của nó.
Chƣơng 3. Thiết kế và thi công phần cứng
Chƣơng 3 đề cập đến phần cứng cho xe lăn, thiết kế các mạch tín hiệu, mạch công suất
cũng nhƣ các phần cơ khí trên xe lăn. Giới thiệu về các vi điều khiển, các cảm biến đã đƣợc
dùng trong đề tài.
Chƣơng 4. Xây dựng giải thuật
Chƣơng này nói đến giải thuật chƣơng trình. Các giải thuật nhận dạng xử lý ảnh, giải
thuật PD đọc hƣớng về từ cảm biến cũng nhƣ PID tốc độ từ encoder và giải thuật lập trình cho

các vi điều khiển master, slave và máy tính.
Chƣơng 5. Kết quả và hƣớng phát triển đề tài
Chƣơng này trình bày các kết quả đã đạt đƣợc trong luận văn, ƣu điểm và nhƣợc điểm
của đề tài, những hƣớng khắc phục để hoàn thiện và mở rộng luận văn.

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 6


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 nhƣng tốc độ 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 đƣợc đƣa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nƣớc ta khoảng chục năm nay. Nó là
môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến
xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về
tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ
toán nhƣ đại số tuyến tính, xác suất thống kê. Một số kiến thứ cần thiết nhƣ trí tuệ nhân tạo,
mạng nơron nhân tạo cũng đƣợc đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Các phƣơng pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lƣợng ảnh và
phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên đƣợc biết đến là nâng cao chất lƣợng ảnh báo đƣợc truyền
qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lƣợng ảnh có
liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lƣợng ảnh đƣợc
phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích đƣợc vì sau thế chiến thứ

hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi. Năm 1964,
máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lƣợng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7
của Mỹ bao gồm: làm nổi đƣờng biên, lƣu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phƣơng tiện xử lý,
nâng cao chất lƣợng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phƣơng pháp tri thức nhân
tạo nhƣ mạng nơron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh
ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Để dễ tƣởng tƣợng, xét các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế
giới ngoài đƣợc thu nhận qua các thiết bị thu (nhƣ camera, máy chụp ảnh). Trƣớc đây, ảnh thu
qua camera là các ảnh tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của
công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng đƣợc lấy ra từ camera, sau đó nó đƣợc chuyển trực tiếp
thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi).

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 7


Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh.
Hình 2.1 dƣới đây mô tả các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh.

Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:
 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thƣờng ảnh nhận qua camera là ảnh
tƣơng tự, cũng có loại camera đã số hoá. Camera thƣờng dùng là loại quét dòng; ảnh tạo ra có
dạng hai chiều. Chất lƣợng một ảnh thu nhận đƣợc phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trƣờng
(ánh sáng, phong cảnh…).
 Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tƣơng phản thấp nên cần đƣa vào bộ tiền xử lý để

nâng cao chất lƣợng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tƣơng phản để
làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân
tích, nhận dạng ảnh.. 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.
 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 với các vùng lận 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 trƣng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dƣới dạng các thông

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 8


Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
tin định lƣợng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tƣợng này với đối tƣợng khác trong phạm
vi ảnh nhận đƣợc.
 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thƣờng thu đƣợc bằng cách so
sánh với mẫu chuẩn đã đƣợc học (hoặc lƣu) từ trƣớc. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên
cơ sở nhận dạng. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh đƣợc phân theo
hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
 Nhận dạng theo tham số.
 Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tƣợng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang đƣợc 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 ngƣời…

 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Nhƣ đã nói ở trên, ảnh là một đối tƣợng khá phức tạp về đƣờng nét, độ sáng tối, dung
lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và
phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phƣơng pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý,
ngƣời ta mong muốn bắt chƣớc quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con ngƣời.
Trong các bƣớc xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phƣơng pháp trí tuệ con
ngƣời.
 Mô tả (biểu diễn ảnh)
Ảnh sau khi số hóa sẽ đƣợc lƣu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để
phân tích. Nếu lƣu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lƣợng bộ nhớ cực lớn và
không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ. Thông thƣờng, các ảnh thô đó đƣợc
đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh đƣợc gọi là các đặc
trƣng ảnh (Image Features) nhƣ: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region).
Các mã phân chia thành các vùng con tạo thành một cây phân chia các vùng đồng nhất
theo sơ đồ sau:

GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 9


Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2.2 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối
2.2 Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh
2.2.1 Điểm ảnh (Picture Element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng
máy tính (số), ảnh cần phải đƣợc 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 xám).
Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời không phân biệt đƣợc

ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm nhƣ vậy 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, y).
2.2.2 Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định trên một ảnh số
đƣợc hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải đƣợc chọn sao cho mắt ngƣời vẫn
thấy đƣợc 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 đƣợc phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.
2.2.3 Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trƣng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của
nó. Dƣới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thƣờng dùng trong xử lý ảnh.
a) Mức xám của điểm ảnh là cƣờng độ sáng của nó đƣợc gán bằng giá trị số tại điểm
đó.
b) Các thang giá trị mức xám thông thƣờng:16, 32, 64, 128, 256 (mức 256 là mức phổ
dụng.
GVHD: HUỲNH THÁI HOÀNG

Trang 10