TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP

CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

THỰC PHẨM TP. HỒ CHÍ MINH

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
TP. HCM, ngày….tháng…..năm……..

TÓM TẮT ĐỀ TÀI
Ngày nay, các mơ hình xe, máy bay và robot đang ngày càng phổ biến trong
nghiên cứu và đào tạo. Các thiết bị này thường được vận hành tự động hoặc điều khiển
trực tiếp bởi con người. Nhờ vào sự tiến bộ của cơng nghệ xử lý hình ảnh, ngày càng
nhiều các thiết bị có khả năng ghi nhận cử chỉ tay và chuyển đổi thành các tín
hiệu có thể xử lý bằng máy tính. Đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng cử chỉ bàn
tay điều khiển robot di động” là mơ hình dựa theo ngơn ngữ python với thư viện chính
là Opencv và được thực hiện trên Kit Raspberry và Kit Arduino Wifi ESP826 WeMos
D1. Xử lý ảnh ở đây sẽ được nhận dạng theo ngưỡng của bàn tay để điều khiển robot
thông qua cử chỉ tay. Kết quả nghiên cứu cho thấy cho thấy tính ổn định trong việc
điều khiển các mơ hình robot bằng cử chỉ tay.


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

MỤC LỤ

MỤC LỤC.................................................................................................................. i

DANH MỤC KÝ HIỆU, CỤM TỪ VIẾT TẮT........................................................iv
DANH MỤC BẢNG BIỂU.......................................................................................v
DANH MỤC HÌNH ẢNH........................................................................................vi
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI......................................................................1
1.1 Đặt vấn đề.....................................................................................................................1
1.2 Mục tiêu........................................................................................................................1
1.3 Phạm vi của luận văn tốt nghiệp...................................................................................1
1.4 Tổng quan về các nghiên cứu liên quan........................................................................2
1.4.1

Nhận dạng bàn tay dựa vào màu sắc và hình dáng..............................................2

1.4.2

Nhận dạng dựa vào ngưỡng trên mỗi kênh màu..................................................2

1.4.3

Optical Flow.........................................................................................................3

1.4.4

Phương pháp trừ nền............................................................................................3

1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài......................................................................3

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT...............................................................................5
2.1 Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh...................................................................................5
2.2 Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh............................................................7
2.2.1


Điểm ảnh (Picture Element).................................................................................7

2.2.2

Độ phân giải của ảnh............................................................................................8

2.2.3

Mức xám của ảnh.................................................................................................8

2.2.4

Định nghĩa ảnh số...............................................................................................11

2.2.5

Chỉnh mức xám..................................................................................................11

2.2.6

Kỹ thuật năng cao chất lượng ảnh......................................................................11

2.2.7

Kỹ thuật biến đổi ảnh.........................................................................................12

2.2.8

Kỹ thuật phân tích ảnh.......................................................................................12


2.2.9

Kỹ thuật nhận dạng ảnh.....................................................................................12

2.3 Các phương pháp xử lý ảnh số....................................................................................12
2.3.1

Chuyển ảnh màu RGB thành ảnh mức xám ( Gray level)................................12

2.3.2

Phương pháp lọc nhiễu ảnh................................................................................13

2.3.3

Phân vùng ảnh....................................................................................................14

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

1


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

2.3.4

Phương pháp phân vùng ảnh..............................................................................14


2.3.5

Khái niệm biên...................................................................................................14

2.4 Máy tính nhúng Raspberry Pi.....................................................................................15
2.4.1

Giới thiệu về Raspberry Pi 3..............................................................................15

2.4.2

Màn hình LCD 3,5 inch Raspberry Pi................................................................17

2.4.3

Module camera (Camera Module 5MP Raspberry Pi )......................................17

2.5 Ngôn ngữ python và thư viện Opencv........................................................................18
2.5.1

Giới thiệu ngơn ngữ lập trình python ( python 2.7)...........................................18

2.5.2

Thư viện Opencv................................................................................................20

2.5.2.1 Chức năng có trong thư viện OpenCV...........................................................20
2.5.2.2 Ứng dụng OpenCV trong thực tế...................................................................21
2.6 Board UNO WIFI - WeMos D1..................................................................................23

2.6.1

Giới thiệu board UNO WIFI..............................................................................23

2.6.2

Lập trình cho board Arduino UNO WiFi...........................................................25

2.7 Module điều khiển động cơ L298...............................................................................26
2.7.1

Module điều khiển động cơ L298......................................................................26

2.7.2

Nguyên lý hoạt động..........................................................................................27

2.8 Động cơ giảm tốc........................................................................................................30
2.9 Bánh xe.......................................................................................................................30

Chương 3: CƠ SỞ THỰC HIỆN.............................................................................32
3.1 Thiết kế sơ đồ khối hệ thống.......................................................................................32
3.2 Sơ đồ kết nối hệ thống................................................................................................33
3.3 Lưu đồ giải thuật.........................................................................................................35
3.3.1

Các bước truy cập và lập trình trên python........................................................35

3.3.1.1 Hiển thị lên màng hình laptop qua Wifi.........................................................36
3.3.1.2 Hiển thị qua cáp ethernet................................................................................40

3.3.2

Lưu đồ giải thuật nhận dạng cử chỉ bàn tay.......................................................43

3.3.3

Lưu đồ giải thuật điều khiển robot di động........................................................53

3.4 Bảng vẽ cơ khí............................................................................................................60

Chương 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM.................................................................61
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG ĐỀ TÀI.............................................67
5.1 Kết quả đạt được.........................................................................................................67
5.2 Hạn chế.......................................................................................................................67
5.3 Hướng phát triển của đề tài.........................................................................................67

PHỤ LỤC................................................................................................................ 68
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

2


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

Code chương trình nhận diện bàn tay................................................................................68
Code điều khiển robot........................................................................................................74
Giới thiệu phần mềm sử dụng: phần mềm ARDUINO IDE..............................................80
Hướng dẫn cài đặt phần mềm............................................................................................80


TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................85

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

3


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

DANH MỤC KÝ HIỆU, CỤM TỪ VIẾT TẮT
KÍ HIỆU

THUẬT NGỮ

RGB

Red Green Blue

IDE

Integrated Development Environment

OpenCV

Open Source Computer Vision

PEL


(Picture Element) hay gọi tắt là Pixel

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

4


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

DANH MỤC BẢNG BIỂU

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

5


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Hình minh họa kết quả thuật tốn trừ nền......................................................3
Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh...................................................................5
Hình 2.2: Điểm ảnh (pixel - picture element)................................................................8
Hình 2.3: Minh họa mức xám sau khi mã hóa...............................................................9
Hình 2.4: Minh họa ảnh nhị phân sau khi mã hóa..........................................................9
Hình 2.5: Khơng gian màu HSV..................................................................................10

Hình 2.6: Khơng gian màu RGB..................................................................................10
Hình 2.7: Raspberry Pi 3 Model B...............................................................................15
Hình 2.8: Sơ đồ của Raspberry Pi 3.............................................................................16
Hình 2.9: Màn hình cảm ứng 3.5 inch..........................................................................17
Hình 2.10: Module camera raspberry pi.......................................................................17
Hình 2.11: Ngơn ngữ lập trình python trên Raspberry.................................................18
Hình 2.12: Hệ thống tên lửa tích hợp quang hồng ngoại..............................................21
Hình 2.13: Ứng dụng opencv trong lĩnh vực hàng khơng............................................22
Hình 2.14: Xử lý ảnh trong phịng chống tội phạm......................................................22
Hình 2.15: Board UNO WiFi (WeMos D1).................................................................23
Hình 2.16: Sơ đồ chân ESP8266MOD.........................................................................24
Hình 2.17: Phần mềm Arduino IDE.............................................................................25
Hình 2.18: Mạch điều khiển động cơ DC L298...........................................................26
Hình 2.19: Nguyên lý hoạt động..................................................................................27
Hình 2.20: Trường hợp thứ nhất A ở mức LOW và B ở mức HIGH............................28
Hình 2.21: Trường hợp thứ hai A ở mức HIGH và B ở mức LOW..............................29
Hình 2.22: Động cơ giảm tốc GA25 12V 280 rpm......................................................30
Hình 2.23: Bánh xe 65mm khớp lục giác.....................................................................31
Hình 3.1: Sơ đồ khối phần cứng..................................................................................32
Hình 3.2: Sơ đồ kết nối thực tế Raspberry Pi...............................................................33
Hình 3.3: Gắn thẻ nhớ vào khe thực tế.........................................................................34
Hình 3.4: Sơ đồ đấu dây..............................................................................................35
Hình 3.5: Tìm IP của Raspberry Pi..............................................................................36
Hình 3.6: Nhập IP của Raspberry vào Putty.................................................................36
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

6


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


GVHD: TRẦN HỒN

Hình 3.7: Màng hình Terminal xuất hiện.....................................................................37
Hình 3.8: Nhập thơng tin đăng nhập............................................................................37
Hình 3.9: Kết nối từ xa dành cho máy chủ Desktop.....................................................38
Hình 3.10: Mở Remote Desktop Connection có sẵn trong windows...........................38
Hình 3.11: Connect vào Raspberry..............................................................................39
Hình 3.12: Đăng nhập vào màng hình Raspberry........................................................39
Hình 3.13: Raspberry hiển thị lên màng hình laptop....................................................40
Hình 3.14: Hiển thị Raspberry lên màng hình laptop qua cáp ethernet........................40
Hình 3.15: Kết nối ethernet với laptop ở IP động........................................................41
Hình 3.16: Tìm IP ethernet...........................................................................................41
Hình 3.17: Connect vào Raspberry qua cáp ethernet...................................................42
Hình 3.18: Gọi chương trình python qua cửa sổ Terminal...........................................42
Hình 3.19: Lưu đồ giải thuật nhận dạng cử chỉ bàn tay...............................................43
Hình 3.20: Khung hình đầu vào...................................................................................44
Hình 3.21: Cắt một góc khung hình chứa phần bàn tay (top, bottom, left, right).........44
Hình 3.22: Vẽ ơ màu có kích thước (top, bottom, left, right) ra màng hình.................45
Hình 3.23: Chuyển đổi ảnh BGR sang dạng ảnh xám..................................................45
Hình 3.24: Lọc GaussianBlur làm mờ ảnh...................................................................46
Hình 3.25: Lấy ảnh theo ngưỡng.................................................................................47
Hình 3.26: Đóng khung chữ nhật vùng xuất hiện bàn tay............................................47
Hình 3.27: Tim đường viền..........................................................................................48
Hình 3.28: Biến đổi khoảng cách để phát hiện tâm và số ngón tay..............................48
Hình 3.29: Vẽ tâm C....................................................................................................49
Hình 3.30: Vẽ đường trịn tâm C..................................................................................49
Hình 3.31: Tìm các đoạn cắt nhau để tìm số ngón tay (cv2.bitwise_and)....................50
Hình 3.32: Vẽ đường viền để tìm số khe giữa các ngón...............................................50
Hình 3.33: Vẽ bao lồi xung quanh ngón tay.................................................................51

Hình 3.34: Điều kiện để tính khe giữa các ngón tay....................................................51
Hình 3.35: Tìm khuyết tật lồi.......................................................................................52
Hình 3.36: Gửi và nhận giao tiếp UDP ESP8266.........................................................53
Hình 3.37: Lưu đồ giải thuật điều khiển robot di động................................................54
Hình 3.38: Gửi và nhận tín hiệu cho robot: (a) là cử chỉ bàn tay dừng........................55
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

7


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

Hình 3.39: Gửi và nhận tín hiệu cho robot: (a) là cử chỉ bàn tay tiến..........................56
Hình 3.40: Gửi và nhận tín hiệu cho robot: (a) là cử chỉ bàn tay lùi............................57
Hình 3.41: Gửi và nhận tín hiệu cho robot: (a) là cử chỉ bàn tay rẽ trái.......................58
Hình 3.42: Gửi và nhận tín hiệu cho robot: (a) là cử chỉ bàn tay rẽ phải.....................59
Hình 3.43: Bảng vẽ cơ khí...........................................................................................60
Hình 4.1: Kết quả cử chỉ tay robot dừng (stop)............................................................61
Hình 4.2: Kết quả cử chỉ tay robot tiến (up)................................................................62
Hình 4.3: Kết quả cử chỉ tay robot lùi (down).............................................................63
Hình 4.4: Kết quả cử chỉ tay robot rẽ trái (left)............................................................64
Hình 4.5: Kết quả cử chỉ tay robot rẽ phải (right)........................................................65
Hình 4.6: Mơ hình khi hồn thành...............................................................................66

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

8



LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1.1

Đặt vấn đề
Trong những năm gần đây, các ứng dụng về trí tuệ nhân tạo ngày càng phát

triển và được đánh giá cao. Một lĩnh vực đang được quan tâm của trí tuệ nhân tạo
nhằm tạo ra các ứng dụng thơng minh, mang tính tri thức con người đó là nhận dạng.
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và nhu cầu của con người ngày càng cao.
Một bài tốn được đặt ra là: Làm sao có thể điều khiển máy tính, các thiết bị giải trí,
robot…bằng những cử chỉ, hành động và lời nói của con người. Nhận dạng hình ảnh
và âm thanh là một giải pháp để giải quyết bài toán này và một phần nhỏ trong lĩnh
vực đó là nhận dạng cử chỉ bàn tay.
Lý do chủ quan khi chọn đề tài: Những năm gần đây robot là một trong những
thế mạnh của Khoa. Và em muốn làm sao để trở nên mạnh hơn nữa về công nghệ chế
tạo robot thông minh. Để lại một cái gì đó q báu cho những sinh viên khóa sau của
trường phát triển tốt hơn về các công nghệ cao và các ngành khác liên quan.
1.2

Mục tiêu











1.3

Nhận dạng cử chỉ tay xây dựng chương trình điều khiển như sau:
No hand: Khơng có bàn tay (Robot khơng di chuyển)
“Up”: Ngón tay thứ nhất trong bàn tay (Robot di chuyển về phía trước)
“Down”: Ngón tay thứ hai trong bàn tay (Robot di chuyển về phía sau)
“Left”: Ngón tay thứ ba trong bàn tay (Robot di chuyển sang trái)
“Right”: Ngón tay thứ tư trong bàn tay (Robot di chuyển sang phải)
Nghiên cứu lý thuyết lập trình python, OpenCV.
Tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh.
Xây dựng giải thuật nhận dạng cử chỉ bàn tay.
Phạm vi của luận văn tốt nghiệp
Đề tài được nghiên cứu dựa trên nền tảng các kiến thức cơ bản về ngơn ngữ lập

trình và vi điều khiển được học ở trường, cùng với việc tự tìm hiểu và học hỏi của các
tài liệu đi trước. Hệ thống điều khiển của robot được thực hiện dựa trên máy tính
nhúng Raspberry pi 3 kết nối với camera pi và chương trình được viết bằng Python.
Do giới hạn về kiến thức của bản thân nên mục tiêu hướng đến đề tài là làm sao để
robot di động một cách cơ bản nhất có thể.
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 1


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


1.4

GVHD: TRẦN HOÀN

Tổng quan về các nghiên cứu liên quan
Bàn tay con người có cấu trúc xương phức tạp bao gồm rất nhiều khớp nối với

nhau. Vì số bậc tự do của bàn tay người 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 như: nhận dạng phép trừ nền, dựa vào màu sắc, hình dáng, các đặc
trưng của bàn tay, optical flow, mean shift….
1.4.1

Nhận dạng bàn tay dựa vào màu sắc và hình dáng
Màu da là một đặc trưng quan trọng để định vị và tracking bàn tay người. Tuy

nhiên thuật toán dựa trên màu da phải đối mặt với khó khăn đó là phải phân biệt đối
tượng có màu tương tự với bàn tay như khuôn mặt và cánh tay người. Để giải quyết
vấn đề này, người sử dụng phải mặc áo sơ mi dài và phải hạn chế trong khung nền
trong đó màu sắc các đối tượng không được tương đồng với màu da người. Thuật toán
này cũng rất nhạy với các điều kiện chiếu sáng khác nhau. Khi điều kiện ánh sáng
không đáp ứng u cầu thì bộ nhận dạng thường khơng nhận ra bàn tay.
Wuetal đã đề xuất thuật toán bám theo đối tượng dựa trên màu sắc không ổn
định bằng cách học hai phương 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 tốn có thể kiểm sốt tốt một vài điểm
khó trong tracking đối tượng có màu sắc khơng ổn định.
1.4.2


Nhận dạng dựa vào ngưỡng trên mỗi kênh màu
Thuật toán dựa trên đặc trưng bàn tay trích xuất đặc trưng trong một vùng ảnh

nhất định như đầu ngón tay hoặc biên bàn tay, và sử dụng một vài phương pháp suy
luận để tìm ra hình dạng hoặc kết hợp những đặc trưng cụ thể để tạo nên một cử chỉ
bàn tay.
Đối với cách tiếp cận dựa trên đặc trưng bàn tay, việc phân đoạn những ảnh
không bị nhiễu là bước cần thiết để phục hồi những đặc trưng của bàn tay. Đây không
phải là nhiệm vụ dễ dàng khi gặp phải những ảnh nền phức tạp.
1.4.3

Optical Flow

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 2


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

Optical flow là thuật tốn 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 được bổ sung vào thuật toán Viterbi để đảm bảo chắc chắn quỹ đạo trích
xuất sẽ chứa vị trí bàn tay của cùng một bàn tay đã được nhận dạng trước đó. Những
kết quả thực tế cho thấy hệ thống có khả năng bám theo bàn tay ổn định.
1.4.4


Phương pháp trừ nền
Bàn tay được phát hiện bằng phương pháp trừ nền, sử dụng thuật toán

“codebook” của thư viện OpenCV.
Các điểm đầu mút được phát hiện bằng thuật toán “convex hull 2”, các điểm
lõm được phát hiện bằng thuật toán “convexity defect”.
Dựa vào số điểm lồi và lõm người ta sẽ biết được số ngón tay được đưa lên.

Hình 1.1: Hình minh họa kết quả thuật toán trừ nền

1.5

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Đưa ra một bản lý thuyết với các nội dung tìm hiểu, các phép tốn hình thái

trong xử lý ảnh và nhận dạng cử chỉ bàn tay của con người. Nhằm mục đích góp một
phần vào lĩnh vực ứng dụng của nhận dạng, cụ thể hơn ở đây là có thể ứng dụng vào

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 3


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

việc điều khiển di chuyển robot… Ứng với mỗi cử chỉ bàn tay thì robot sẽ xử lý tiến,
lùi, qua phải hay qua trái.


SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 4


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

Chương 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 cơng nghệ. Nó là một ngành

khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng 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 được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước 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 mơn 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 tốn như đại số tuyến tính, xác suất thống kê. Một số
kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tạo, mạng nơron nhân tạo cũng được đề cập trong
quá trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự
nhiên từ thế giới 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 (máy

ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi).
Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng
máy quét ảnh.

Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 5


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP



GVHD: TRẦN HOÀN

Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition):
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera

là ảnh tương tự, cũng có loại camera đã số hoá. Camera thường dùng là loại qt dịng,
ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị
thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh…).


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 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 trưng (Feature Selection) 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.


Nhận dạng và nội 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. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mơ hình tốn học
về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
 Nhận dạng theo tham số
 Nhận dạng theo cấu trúc
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 6



LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang 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…


Cơ sở tri thức (Knowledge Base):
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối,

dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều
khâu xử lý và phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa các phương pháp tốn 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 lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo
các phương pháp trí tuệ con người.


Mô tả (biểu diễn ảnh):
Ảnh sau khi số hóa sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp

theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thơ, địi hỏi dung lượng bộ nhớ
cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và cơng nghệ. Thơng thường, các
ảnh thơ đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của
ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng
ảnh (Region).
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 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 (khơng gian) và độ sáng
(mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người
không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như 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).
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 khoản 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
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 7


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử
ảnh.
Một file ảnh là tập hợp nhiều điểm ảnh, thơng thường một hình ảnh được chia
thành các hàng và cột chứa điểm ảnh. Điểm ảnh là thành phần bé nhất biểu diễn ảnh,
có giá trị số biểu diễn màu sắc, độ sáng… của một thành phần trong bức ảnh.

Hình 2.2: Điểm ảnh (pixel - picture element)


2.2.2 Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ 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.
2.2.3 Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ
xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng
trong xử lý ảnh.
Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại
điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường:16, 32, 64, 128, 256 (mức 256 là
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 8


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

mức phổ dụng. Lí do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám:
Mức xám dùng 1 byte biểu diễn 2^8 = 256 mức (tức là từ 0 đến 255).

Hình 2.3: Minh họa mức xám sau khi mã hóa

Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (khơng chứa màu khác) với mức
xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt, tức dùng 1bit mô tả 21

mức khác nhau. Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.

Hình 2.4: Minh họa ảnh nhị phân sau khi mã hóa
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 9


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP



GVHD: TRẦN HỒN

Khơng gian màu HSV (HSB): Khơng gian màu HSV (cịn gọi là HSB) là một
cách tự nhiên hơn để mô tả màu sắc, dựa trên 3 số liệu:
 H: (Hue) Vùng màu
 S: (Saturation) Độ bão hòa màu
 B (hay V): (Bright hay Value) Độ sáng

Hình 2.5: Khơng gian màu HSV



Ảnh màu RGB: trong khn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo
nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mơ tả mức màu, khi đó các
giá trị màu là 28*3 = 224 = 16,7 triệu màu.

Hình 2.6: Khơng gian màu RGB


2.2.4 Định nghĩa ảnh số
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 10


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần
với ảnh thật.
2.2.5 Chỉnh mức xám
Nhằm khắc phục tính khơng đồng đều của hệ thống gây ra. Thơng thường có 2
hướng tiếp cận:


Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành
một bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng.



Ứng dụng: in ảnh màu ra máy in đen trắng.
Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật
nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.

2.2.6 Kỹ thuật năng cao chất lượng ảnh
Nâng cao chất lượng là bước cần thiết trong xử lý ảnh nhằm hồn thiện một số
đặc tính của ảnh. Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cường
ảnh và khơi phục ảnh. Tăng cường ảnh nhằm hồn thiện các đặc tính của ảnh như:





Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh.
Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh.
Làm nổi biên ảnh.
Tăng cường ảnh không phải là làm tăng lượng thơng tin vốn có trong ảnh làm

nổi bật các đặt trưng đã chọn. Tức điều chỉnh mức xám của điểm ảnh. Dùng phương
pháp ánh xạ làm thay đổi giá trị điểm sáng.
Khơi phục ảnh bao gồm q trình lọc ảnh, khử nhiễu do mơi trường bên ngồi
hay các hệ thống thu nhận, phát hiện và lưu trữ ảnh thu được, thông qua các bọ lọc
trong miền không gian và trong miền biến đổi. Nhằm làm giảm bớt các biến dạng để
khôi phục lại ảnh giống như ảnh gốc.
Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh gồm: các kỹ thuật không phụ thuộc vào
không gian và các kỹ thuật phụ thuộc vào không gian.


Kỹ thuật không phụ thuộc vào không gian bao gồm các phép như: tăng giảm độ
sáng, tách ngưỡng, bó cụm, cân bằng histogram, tách ngưỡng tự động, biến đổi
cấp xám tổng thể,...

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 11


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP




GVHD: TRẦN HOÀN

Kỹ thuật phụ thuộc vào không gian bao gồm các phép như: phép cuộn và mẫu,
lọc trung vị, lọc trung bình,…

2.2.7 Kỹ thuật biến đổi ảnh
Thuật ngữ biến đổi ảnh thường dùng để nói tới một lớp các ma trận đơn vị, và
các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh làm giảm thứ nguyên của ảnh để việc xử lý ảnh
được hiệu quả hơn. Có nhiều loại biến đổi được dùng như: biến đổi Fourier, Sin,
Cosin,…
2.2.8 Kỹ thuật phân tích ảnh
Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lượng của một ảnh để
đưa ra một mô tả đầy đủ về ảnh. Nhằm mục đích xác định biên của ảnh. Có nhiều kỹ
thuật khác nhau như lọc vi phân hay dò theo quy hoạch động. Người ta cũng dụng các
kỹ thuật để phân vùng ảnh. Từ ảnh thu được, người ta tiến hành kỹ thuật tách hay hợp
dựa theo cách tiêu chuẩn đánh giá như: màu sắc cường độ …Phương pháp được biết
đến các kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc.
2.2.9 Kỹ thuật nhận dạng ảnh
Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mơ tả đối tượng mà người ta
muốn đặt tả nó. Q trình nhận dạng thường đi sau q trình trích chọn các đặc tính
chủ yếu của đối tượng. Có hai kiểu mơ tả đối tượng:



Mơ tả tham số ( nhận dạng theo tham số).
Mô tả theo cấu trúc ( nhận dạng theo cấu trúc).
Người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dạng khá thành công với nhiều đối tượng


khác nhau như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu).
2.3
2.3.1

Các phương pháp xử lý ảnh số
Chuyển ảnh màu RGB thành ảnh mức xám ( Gray level)
Ảnh gốc thường là ảnh màu 24bit màu nên khó nhận dạng ta cần phải chuyển

về ảnh xám dữ liệu 8bit để dễ nhận dạng hơn. Nghĩa là mỗi pixel được biểu diễn 256
cấp độ xám theo công thức:
X = 0,2125*R + 0,7145*G + 0,0721*B
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 12


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HỒN

Q trình chuyển đổi mức xám tuy có làm mất đi một số thơng tin nhưng cũng
có thể chấp nhận được.
2.3.2

Phương pháp lọc nhiễu ảnh
Ảnh thu được thường sẽ bị nhiễu nên cần phải loại bỏ nhiễu. Ccá tốn tử khơng

gian dùng trong kỹ thuật tăng cường ảnh được phân nhóm theo cơng dụng: làm trơn
nhiễu, nổi biên. Đễ làm trơn nhiễu hay tách nhiễu, người ta sử dụng các bộ lọc tuyến
tính (lọc trung bình, thơng thấp) hoặc loạc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng

hình). Từ bản chất của nhiễu (thường tương ứng với tần số cao) và từ cơ sở lý thuyết
lọc là: bộ lọc chỉ cho tín hiệu có tầng số nào đó thơng qua, để lọc nhiễu người ta
thường dùng thông thấp (theo quan điểm tầng số không gian) hay lấy tố hợp tuyến tính
để san bằng (lọc trung bình). Để làm nổi cạnh (ứng với tầng số cao), người ta dùng bộ
lọc thông cao, lọc Laplace. Phương pháp lọc nhiễu. Chia làm 2 loại: Lọc tuyến tính và
lọc phi tuyến.
Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: Khi chụp ảnh có thể xuất hiện nhiều loại
nhiễu vào quá trình xử lý ảnh, nên ta cần phải lọc nhiễu. Gồm các phương pháp cơ bản
lọc trung bình, lọc thơng thấp,…Ví dụ lọc trung bình: Mỗi điểm ảnh được thay thế
bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận.
Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến: Các bộ lọc phi tuyến cũng hay được dùng
trong kỹ thuật tăng cường ảnh. Một số phương pháp lọc cơ bản bộ lọc trung vị, lọc
ngoài,..Với lọc trung vị, điểm ảnh đầu vào sẽ được thay thế bởi trung vị các điểm ảnh
còn lọc giả trung vị sẽ dùng trung bình cộng của hai giá trị “trung vị” (trung bình cộng
của max và min).
Lọc trung vị: Kỹ thuật này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh trong cửa sổ phải xếp
theo thứ tự tăng hay giảm dần so với día trị trung vị. Kích thước cửa sổ thường chọn
sao cho số điểm ảnh trong cửa sổ là lẻ.

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 13


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

2.3.3

GVHD: TRẦN HOÀN


Phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích

ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên
thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng mức xám, cùng màu
hay cùng độ nhám. Trước hết cần làm rõ khái niệm "vùng ảnh" (Segment) và đặc điểm
vật lý của vùng.
Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trơng tồn cảnh. Nó là một tập hợp các
điểm có cùng hoặc gần cùng một tính chất nào đó: mức xám, mức màu, độ nhám…
Vùng ảnh là một trong hai thuộc tính của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến tính chất bề
mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh (Boundary) là biên ảnh. Các điểm trong một
vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tính kết cấu tương
đồng.
Dựa vào đặc tính vật lý của ảnh, ngƣời ta có nhiều kỹ thuật phân vùng: phân
vùng dựa theo miền liên thông gọi là phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề;
phân vùng dựa vào biên gọi là phân vùng biên. Ngồi ra cịn có các kỹ thuật phân
vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo kết cấu.
2.3.4

Phương pháp phân vùng ảnh
Để phân tích các đối tượng trong ảnh, chúng ta cần phân biệt được các đối

tượng cần quan tâm với phần còn lại của ảnh. Những đối tượng này có thể tìm được
nhờ các kỹ thuật phân đoạn ảnh, theo nghĩa tách phần tiền ảnh ra hậu ảnh.
Có thể hiểu phân vùng là tiến trình chia ảnh thành nhiều vùng, mỗi vùng chứa
một đối tượng hay một nhóm đối tượng cùng kiểu. Chẳng hạn, một đối tượng có thể là
một kí tự trên 1 trang văn bản hoặc một đoạn thẳng trong một bản vẽ kỹ thuật hoặc
một nhóm đối tượng có thể biểu diễn một từ hay một đoạn thẳng tiếp xúc nhau.
2.3.5


Khái niệm biên
Biên là một vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật ảnh chủ yếu dựa

vào biên. Một điểm ảnh có thể coi là biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức
xám. Tập hợp các điểm tạo thành biên hay đường bao của ảnh.

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 14


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

2.4
2.4.1

GVHD: TRẦN HỒN

Máy tính nhúng Raspberry Pi
Giới thiệu về Raspberry Pi 3
Raspberry Pi là cái máy tính kích cỡ như một chiếc thẻ ATM và chạy HĐH

Linux. Được phát triển bởi Raspberry Pi Foundation – là tổ chức phi lợi nhuận với tiêu
chí xây dựng hệ thống mà nhiều người có thể sử dụng được trong những công việc tùy
biến khác nhau. Raspbian là một hệ điều hành thuận tiện cho việc cài đặt và sử dụng
với sự hỗ trợ lớn từ cộng đồng mã nguồn mở trên thế giới.

Hình 2.7: Raspberry Pi 3 Model B



Chi tiết về thông số kỹ thuật ( Raspberry Pi 3 ):
 Bộ xử lý Broadcom BCM2837 tốc độ xử lý 1.2 GHz 64-bit quad-core ARM












Cortex-A53
Mạng Wireless LAN chuẩn 802.11 b/g/n
Bluetooth 4.1 (Class & Low Energy)
Bộ xử lý đa phương tiện Videocore IV® Multimedia
Bộ nhớ RAM 1GB
Hỗ trợ tất cả các bản phân khối ARM GNU/Linux distributions
Đầu nối microusb cho nguồn điện 2.5A 5VDC
1×10/100 Ethernet port
1 x RCA video/audio connector
4 x USB 2.0 ports
40 GPIO pins
Chip antenna

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 15



LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

GVHD: TRẦN HOÀN

 Kết nối hiển thị DSI
 Khe cắm thẻ nhớ microsd
 Kích thước: 85 x 56 x 17 mm

Hình 2.8: Sơ đồ của Raspberry Pi 3



Ưu điểm của Raspberry Pi:
 Hiện nay Raspberry Pi có giá thành khá rẻ cùng kích thước vơ cùng nhỏ gọn.
 Với việc tiêu thụ năng lượng rất thấp, Raspberry Pi chính là thiết bị siêu tiết

kiệm điện.
Được thiết kế có GPU mạnh.
Những thiết bị này có thể phục vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau.
Raspberry Pi có khả năng hoạt động liên tục khơng ngừng nghỉ.
Có thể được lập trình bằng nhiều ngơn ngữ lập trình.
 Nhược điểm của Raspberry Pi:
 CPU cấu hình thấp
 Khơng tích hợp Wifi nếu muốn sử dụng phải mua thêm USB Wifi.






Để có thể sử dụng thiết bị này yêu cầu người dùng phải có kiến thức cơ bản về
Linux, điện tử.
2.4.2

Màn hình LCD 3,5 inch Raspberry Pi

SVTH: NGUYỄN VĂN ĐẠT

Trang 16