Đồ án Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn xử lý ảnh

MỤC LỤC MỞ ĐẦU Ngày nay, công nghệ thông tin là một phần tất yếu trong cuộc sống con người. Cùng với sự phát triển của xã hội và thời đại, công nghệ thông tin đã có ứng dụng và ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều lĩnh vực đời sống. Nó phục vụ con người từ việc giải trí, kinh doanh, liên lạc cho đến những vấn đề phức tạp trong khoa học kỹ thuật. Càng ngày, thế giới càng cần ít thời gian cho sự gia tăng tốc độ phát triển khoa học kỹ thuật. Như vậy, với khả năng thu thập xử lý thông tin gần như vô hạn của máy tính điện tử hiện nay, có một câu hỏi đặt ra là: Con người phải làm gì với một khối tri thức khổng lồ và ngày càng tăng nhanh tới mức không thể tưởng tượng nổi với hình thức cung cấp vô cùng dễ dàng? Liệu con người có thể thích nghi được với thế giới thông tin bao quanh, và nếu được thì nhờ những công cụ và phương tiện nào? Để trả lời cho câu hỏi này, không gì khác chúng ta thấy rõ ràng cần phải có một cuộc cách mạng trong giáo dục và đào tạo. Phát triển đồng bộ các cơ quan và tổ chức trường học cùng với các chương trình và trước hết là phương pháp đào tạo. Bởi vì chức năng của nhà trường bao giờ cũng là chuẩn bị con người cho việc đáp ứng những thay đổi của văn minh nhân loại. Trong bối cảnh phát triển như hiện nay, nếu muốn nền giáo dục đáp ứng được đòi hỏi cấp thiết của công cuộc công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước, nếu muốn việc dạy học theo kịp cuộc sống, chúng ta nhất thiết phải cải cách phương pháp dạy học theo hướng vận dụng CNTT và các thiết bị dạy học hiện đại phát huy mạnh mẽ tư duy sáng tạo, kỹ năng thực hành và hứng thú học tập của học sinh để nâng cao chất lượng đào tạo. Qua quá trình học tập tại Đại học Hàng Hải, em đã được các thầy giáo trong Khoa công nghệ thông tin tận tình chỉ bảo, cung cấp rất nhiều thông tin, những ý tưởng quan trọng trong việc làm đồ án tốt nghiệp. Được sự định hướng, tạo điều kiện của Khoa công nghệ thông tin và sự hướng dẫn trực tiếp của thầy giáo KS. Nguyễn Văn Giang - Khoa Công nghệ thông tin – Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự, em đã lựa chọn đề tài “Xây dựng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học xử lý ảnh” làm đồ án tốt nghiệp cho mình. Xuất phát từ ý tưởng dạy học bằng hình ảnh, em muốn xây dựng phần mềm mô phỏng tất cả các hiện tượng, sự vật có trong chương trình của các môn học nhằm hỗ trợ các giáo viên khi giảng dạy trên máy vi tính, có được các hình ảnh minh hoạ phục vụ việc giảng dạy một cách thực tế hơn, sinh động hơn. Một phương pháp giảng dạy mới “trực quan sinh động” và một phương pháp học mới “mắt thấy tai nghe”: đó là điều mà phần mềm này sẽ mang lại cho ngành giáo dục. Với phương pháp dạy và học này hứa hẹn sẽ nâng cao chất lượng nền giáo dục nước nhà. Tuy nhiên do khả năng và điều kiện thời gian còn nhiều hạn chế nên đồ án của em không tránh khỏi nhiều sai sót, em rất mong được sự chỉ bảo, đóng góp của các thầy giáo và tất cả mọi người quan tâm đến vấn đề này. Em xin cảm ơn các giáo viên trong Khoa công nghệ thông tin và đặc biệt là thầy giáo Nguyễn Văn Giang đã chỉ bảo hướng dẫn tận tình, giúp em hoàn thành đồ án này. Nội dung của báo cáo đồ án bao gồm có các chương sau: Chương I: Cơ sở lý thuyết. Chương II: Khảo sát hệ thống thực. Chương III: Phân tích hệ thống. Chương IV: Thiết kế và xây dựng chương trình. CƠ SỞ LÍ THUYẾT GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh là một khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, nhất là trên qui mô công nghiệp, song trong xử lý ảnh đã bắt đầu xuất hiện những máy tính chuyên dụng. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Trước hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). Hình 1.1. Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hoá (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằng lượng hoá, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước hết là công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v... Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh có thể mô tả ở hình 1.1 Với các giai đoạn trên, một hệ thống xử lý ảnh (cấu trúc phần cứng theo chức năng) gồm các thành phần tối thiểu như hình 1.2 Hình 1.2. Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh Một số khái niệm Pixel (Picture Element): phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp tọa độ x, y và màu. Cặp tọa độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution). Như màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320 x 200; màn hình VGA là 640 x 350,... Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm n x p pixels. Người ta thường kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Thường giá trị của n chọn bằng p và bằng 256. Gray level: Mức xám Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá. Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật. Vì 28 = 256 (0, 1, ..., 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ được mã hoá bởi 8 bit. Biểu diễn ảnh xám: Trên ảnh hai chiều, mỗi điểm (x,y) trên mặt phẳng ảnh ứng với một f(x,y) giá trị mô tả mức xám cho điểm ảnh. Trong đó, x là số hiệu cột và y là số hiệu dòng trên ảnh. (x,y) ® f(x,y) Ở đây f(x,y) là mức xám. Chẳng hạn, nếu có 256 mức xám thì 0 £ f(x,y) £ 255. Nếu là ảnh màu, có bảng màu thì f(x,y) là số hiệu màu. Nếu là ảnh hơn 256 màu thì f(x,y) là ba byte thể hiện các giá trị R, G và B của điểm ảnh. BIỂU DIỄN ẢNH Biểu diễn màu Màu của một đối tượng phụ thuộc vào: Bản thân đối tượng. Ánh sáng chiếu của nguồn sáng. Môi trường xung quanh. Thị giác của con người. Mô hình màu được xác định trên một số màu sơ cấp. Xét theo cấu tạo của mắt, các màu đều là liên két của ba màu sơ cấp là: Đỏ (RED) 700mm Xanh lá cây (GREEN) 546,1 mm Xanh da trời (BLUE) 435,8 mm Các màu sơ cấp cộng với nhau cho màu thứ cấp. Ví dụ: Magenta := RED + BLUE YELOW := RED + GREEN CIE (The Commission International de I’Eclairage – Uỷ ban chuẩn quốc tế) đã xây dựng một chuẩn cho tất cả các màu, xác định thông qua ba thành phần cơ sở là RED, GREEN và BLUE. Mô hình màu RGB Hệ RGB gồm các màu cơ sở là RED, GREEN và BLUE. Hệ màu RGB được sử dụng trong màn hình, trong đồ hoạ raster màu. Mô tả hệ RGB theo hệ toạ độ Decarte. Hình 1.3. Hệ tọa độ màu Hệ RGB là chuẩn công nghiệp cho các thao tác đồ hoạ. Nếu thể hiện trên hệ màu khác, cuối cùng vẫn phải chuyển về RGB. Với các màn hình khác nhau, giá trị RGB có thể khác nhau. Mô hình màu CMY Hệ CMY dựa trên các màu sơ cấp CYAN, MAGENTA và YELLOW. Các màu này là phần bù của RED, GREEN và BLUE. Mô hình màu HSV HSV (Hue – màu sắc, Saturation - sự bão hoà và Value – giá trị), hay còn gọi là HSB (Hue, Saturation, Brightness - cường độ sáng). Hue nhận giá trị trong khoảng [0o..360o]. Saturation, Value nhận giá trị trong khoảng [0..1]. Mô hình ánh sáng Ánh sáng nhìn thấy được là tổng hợp các thành phần đơn sắc. Tỷ lệ trộn khác nhau dẫn đến các màu khác nhau. Ví dụ về các màu đơn sắc như RED, GREEN, BLUE hoặc CYAN, MAGENTA, YELLOW. Cường độ sáng phản xạ là giá trị đo được trên bề mặt của đối tượng tại điểm tới. Cường độ sáng của tia phản xạ phụ thuộc vào góc tới và hệ số phản xạ của bề mặt. Số hóa ảnh Từ môi trường qua thiết bị thu nhận ảnh, sẽ ánh xạ thực thể thành ma trận các điểm ảnh khác nhau, và tùy vào độ phân giải cũng như không gian màu. Việc số hóa thông qua quá trình lấy mẫu sau đó tiến hành lượng tử hóa các phần tử để lưu trữ. TT Số màu Bits/Pixel 1 2 1 2 16 4 3 256 8 4 16 triệu 24 Phương pháp LUT (LookUp Table – Bảng dò tìm). Địa chỉ bộ nhớ trong LUT chứa một số bit, được ánh xạ đến toạ độ các pixel trên màn hình. Các sơ đồ bit được đọc vào bộ đệm khung. Mỗi giá trị của pixel là chỉ số cho bảng LUT. Nếu có N sơ đồ bits thì LUT có 2N đầu vào. Khi này chỉ có 2N cường độ (màu) khác nhau có thể tạo ra cùng một lúc. Có thể lập trình lại LUT. Thông thường với độ màu <=8 bit màu sẽ có bảng ánh xạ lấy trong không gian màu chuẩn (24 bit). Các định dạng ảnh cơ bản trong xử lý ảnh Định dạng ảnh IMG Ảnh IMG là ảnh đen trắng. Phần đầu của ảnh IMG có 16 bytes chứa các thông tin cần thiết : + 6 bytes đầu: dùng để đánh dấu định dạng ảnh IMG. Giá trị của 6 bytes này viết dưới dạng Hexa: 0x0001 0x0008 0x0001. + 2 bytes tiếp theo: chứa độ dài mẫu tin. Đó là độ dài của dãy các bytes kề liền nhau mà dãy này sẽ được lặp lại một số lần nào đó. Số lần lặp này sẽ được lưu trong byte đếm. + 4 bytes tiếp: mô tả kích cỡ pixel. + 2 bytes tiếp : số pixel trên một dòng ảnh. + 2 bytes cuối: số dòng ảnh trong ảnh. Ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng bao gồm các gói (pack). Các dòng giống nhau cũng được nén thành một gói. Có 4 loại gói sau: Loại 1: Gói các dòng giống nhau. Loại 2: Gói các dãy giống nhau. Loại 3: Dãy các pixel không giống nhau, không lặp lại và không nén được. Loại 4: Dãy các pixel giống nhau. File ảnh PCX Nếu ta hình dung trong một tệp ảnh xếp liên tiếp các byte từ đầu đến cuối và dồn chúng vào trong một hộp chữ nhật, thì có thể hình dung tệp ảnh PCX như hình vẽ sau: Hình 1.4. Cấu trúc file ảnh PCX File ảnh BMP Hình 1.5. Cấu trúc file ảnh BMP Định dạng ảnh TIFF Kiểu định dạng TIFF được thiết kế để làm nhẹ bớt các vấn đề liên quan đến việc mở rộng tệp ảnh cố định. Về cấu trúc, nó cũng gồm 3 phần chính: Phần Header (IFH): có trong tất cả các tệp TIFF và gồm 8 byte: Phần thứ 2 (IFD): Nó không ở ngay sau cấu trúc IFH mà vị trí của nó được xác định bởi trường Offset trong đầu tệp. Có thể có một hay nhiều IFD cùng tồn tại trong file (nếu file có nhiều hơn 1 ảnh). Cấu trúc phần dữ liệu thứ 3: các DE. Các DE có độ dài cố định gồm 12 byte. Một số phương pháp biểu diễn ảnh Mã loạt dài Phương pháp này hay dùng biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân. Một vùng ảnh R có thể biểu diễn đơn giản nhờ một ma trận nhị phân: u(m,n) = 1 nếu (m,n) Î R 0 nếu không Với cách biểu diễn trên, một vùng ảnh hay ảnh nhị phân được xem như gồm các chuỗi 0 hay 1 đan xen. Các chuỗi này gọi là một mạch (run). Theo phương pháp này, mỗi mạch sẽ được biểu diễn bởi địa chỉ bắt đầu của mạch và chiều dài mạch theo dạng: (, chiều dài). 0 1 2 3 4 0 ảnh được biểu diễn 1 (1,1) 1, (1,3) 2 2 (2,0) 4, (3,1) 2 Hình 1.6. Ảnh nhị phân và các biểu diễn mã loạt dài tương ứng. Mã xích Mã xích thường được dùng để biểu diễn biên của ảnh. Thay vì lưu trữ toàn bộ ảnh, người ta lưu trữ dãy các điểm ảnh như A, B,..., M . Theo phương pháp này, 8 hướng của véctơ nối 2 điểm biên liên tục được mã hoá. Khi đó ảnh được biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A cùng với chuỗi các từ mã. Điều này được minh hoạ trong hình 2.5 dưới đây. 2 A 7 3 1 M 1 0 1 E 0 2 J C D G 4 0 K 4 J 2 5 3 I 4 H 5 6 7 Hình 1.7. Hướng các điểm biên và mã tương ứng. A 111 110 000 001 000 110 101 110 101 010 100 010 Mã tứ phân Theo phương pháp mã tứ phân, một vùng của ảnh coi như bao kín bởi một hình chữ nhật. Vùng này được chia làm 4 vùng con (quadrant). Nếu một vùng con gồm toàn điểm đen (1) hay toàn điểm trắng (0) thì không cần chia tiếp. Trong trường hợp ngược lại, vùng con gồm cả đen và trắng gọi là vùng xám lại tiếp tục được chia làm 4 vùng con tiếp. Quá trình chia dừng lại khi không thể chia tiếp được nữa, có nghĩa là vùng con chỉ chứa thuần nhất điểm đen hay trắng. Như vậy, cây biểu diễn gồm một chuỗi các ký hiệu b(black), w(white) và g(grey) kèm theo ký hiệu mã hoá 4 vùng con. Biểu diễn theo phương pháp này ưu việt hơn so với các phương pháp trên, nhất là so với mã loạt dài. Tuy nhiên, để tính toán số đo các hình như chu vi, mô men là khá khó. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm Toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó một mức xám u Î[0,N] được ánh xạ sang một mức xám v Î[0,N]: v=f(u). Ánh xạ f tuỳ theo các ứng dụng khác nhau có các dạng khác nhau: Tăng độ tương phản. Tách nhiễu phân ngưỡng. Biến đổi âm bản. Cắt theo mức. Trích chọn bít. Trừ ảnh. Nén dải độ sáng. Tăng độ tương phản. Độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền, hay nói cách khác, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền. Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau. Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định. Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau. Vì vậy, ta có thể thay đổi độ tương phản của ảnh sao cho phù hợp. Để điều chỉnh độ tương phản của ảnh, ta điều chỉnh biên độ của ảnh trên toàn dải hay trên dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyến tính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi là hàm tuyến tính) hay phi tuyến (hàm mũ hay hàm logarit). Khi dùng hàm tuyến tính các độ dốc a, b, g phải chọn lớn hơn 1 trong miền cần giãn. Các cận a, b có thể chọn khi xem xét lược đồ xám của ảnh. vb va a b L u v Chú ý: Nếu giãn độ tương phải bằng hàm tuyến tính ta có: a = b = g ảnh kết quả trùng với ảnh gốc. a, b, g >1 giãn độ tương phản. a, b, g <1 co độ tương phản. Hàm mũ hay dùng giãn độ tương phản có dạng F = (X[m,n])p ; p thường chọn bằng 2 A B A. Ảnh gốc B. Ảnh đã tăng độ tương phản Hình 1.8. Hình tăng độ tương phản C D C. Ảnh gốc D. Ảnh đã tăng độ tương phản Hình 1.9. Ảnh giảm độ tương phản Tách nhiễu và phân ngưỡng. Tách nhiễu là trường hợp đặc biệt của giãn độ tương phản khi hệ số góc a=g=0. Tách nhiễu được ứng dụng trong trường hợp khi biết tín hiệu nằm trên khoảng [a, b]. Phân ngưỡng là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a=b=const. Trong trường hợp này ảnh đầu ra là ảnh nhị phân (vì chỉ có hai mức). Phân ngưỡng hay dùng trong kỹ thuật in ảnh hai màu vì ảnh gần nhị phân không thể cho ra ảnh nhị phân khi quét ảnh bởi có sự xuất hiện của nhiễu do bộ cảm biến và sự biến đổi của nền. Thí dụ như trường hợp ảnh vân tay. Biến đổi âm bản. f(u) = L – u Biến đổi âm bản rất có ích khi hiện các ảnh Y học. Hình 1.10. A - Ảnh gốc; B - Ảnh âm bản Cắt theo mức. Kỹ thuật này dùng hai phép ánh xạ khác nhau cho trường hợp có nền và không nền. a b L u v Có nền a b u v Không nền Biến đổi này cho phép phân đoạn một số mức xám từ phần còn lại của ảnh. Nó hữu dụng khi nhiều đặc tính khác nhau của ảnh nằm trên nhiều miền mức xám khác nhau. Hình 1.11 A- Ảnh gốc B- Cắt ảnh có nền với L = 20, a = 0 và b = 20; C- Cắt ảnh có nền với L = 50, a = 30 và b = 255; D- Cắt ảnh không nền với L = 50, a = 30 và b = 255; Trích chọn bít b=64 ={0100 0000}, b=75 ={0100 1111} Mỗi điểm ảnh được mã hoá trên B bít. Nếu B=8 có ảnh 28=256 mức xám (ảnh nhị phân ứng với B=1). Trong các bít mã hoá này, người ta chia làm hai loại: bít bậc thấp và bít bậc cao. Với bít bậc cao, độ bảo toàn thông tin cao hơn nhiều so với bit bậc thấp. U = k12B-1 + k22B-2 + ... + kB-1 2 + kB Nếu ta muốn trích chọn bit thứ n và hiện chúng, ta dùng biến đổi: Hình 1.12. A- Ảnh gốc; B - Ảnh với bit 5; C - Ảnh với bit 4; D - Ảnh với bit 3 Trừ ảnh Trừ ảnh dùng để tách nhiễu khỏi nền. Ta quan sát ảnh ở hai thời điểm khác nhau, so sánh chúng để tìm ra sự khác nhau, sau đó dóng thẳng hai hai ảnh rồi trừ đi và thu được ảnh mới. Ảnh mới đó chính là sự khác nhau. Kỹ thuật này hay được dùng trong dự báo thời tiết hay trong y học. Nén dải độ sáng Đôi khi do dải động của ảnh lớn, việc quan sát không thuận tiện, cần phải thu nhỏ dải độ sáng lại mà người ta gọi là nén dải độ sáng. Người ta dùng phép biến đổi Loga sau: v(m,n)=c log10 (d+u(m,n)). Với c là hằng số tỷ lệ, d rất nhỏ so với u(m,n). Thường d chọn cỡ 10-3. Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính a. Lọc trung bình không gian Mỗi điểm ảnh được thay thế bằng lọc trung bình trọng số của các điểm lân cận: Nếu ta dùng các trọng số như nhau, công thức trở thành. Với ; Nw : là số điểm ảnh trong cửa sổ lọc. y(m,n) : ảnh đầu vào. v(m,n): ảnh đầu ra. w(m,n): cửa sổ lọc. a(m,n): trọng số lọc. Lọc trung bình có trọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào với nhân chập H. Nhân chập H trong trường hợp này có dạng: Trong lọc trung bình đôi khi người ta ưu tiên cho các hướng để bảo vệ biên của ảnh khỏi bị mờ đi do làm trơn ảnh. b. Lọc thông thấp Lọc thông thấp thường sử dụng để làm trơn nhiễu. Sử dụng một số nhân chập sau: Khi b=1 Hb chính là nhân chập H1 (lọc trung bình). Để hiểu rõ hơn, ta viết lại phương trình thu nhận ảnh dưới dạng: Xqs[m,n] = Xgoc[m,n] + h[m,n] Trong đó h[m,n] là nhiễu cộng có phương sai s2n. Như vậy, theo cách tính của lọc trung bình ta có: Hay: Như vậy nhiễu cộng trong ảnh giảm đi Nw lần. c. Lọc đồng hình Kỹ thuật lọc này hiệu quả đối với nhiễu nhân. Thực tế ảnh quan sát được gồm ảnh gốc nhân với một hệ số nhiễu. X(m,n) = X (m,n).h(m,n) X (m,n) : ảnh gốc X (m,n) : ảnh thu được h(m,n) : nhiễu Lọc đồng hình thực hiện lấy logarit của ảnh quan sát. log(X(m,n)) = log(X (m,n))+log(h(m,n)) Rõ ràng nhiễu nhân có trong ảnh sẽ bị giảm. Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến: a. Lọc trung vị v(m,n)= Trung vi(y(m-k,n-l) với (k,l) Î W (1.1) Kỹ thuật này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh trong cửa sổ phải xếp theo thứ tự tăng hay giảm dần so với giá trị trung vị. Kích thước cửa sổ thường được chọn sao cho số điểm ảnh trong cửa sổ là số lẻ. Các cửa sổ hay dùng là cửa sổ 3 x3, 5x5, hay 7x7. Thí dụ: Nếu y(m)={2,3,8,4,2} và cửa sổ W= (-1,0,1), ảnh kết quả thu được sau lọc trung vị sẽ là v(m)= (2,3,4,4,2). Thực vậy: mỗi lần ta so sánh một dãy 3 điểm ảnh đầu vào với trung vị, không kể điểm biên. Do đó: v[0]=2 v[1]= Trung vị(2,3,8)=3 v[2]= Trung vị (3,8,4)=4 v[3]=Trung vị(8,4,2)=4 v[4]=2 Tính chất của lọc trung vị: - Lọc trung vị là phi tuyến vì: Trung vị ((x(m) + y (m))# Trung vị(x(m)) + Trung vị(y(m)) - Hữu ích cho việc loại bỏ các điểm các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độ phân giải. - Hiệu quả giảm khi số điểm nhiễu trong cửa sổ lớn hơn hay bằng một nửa số điểm trong cửa sổ. Điều này dễ giải thích vì trung vị là (Nw+1)/2 giá trị lớn nhất nếu Nw lẻ. Lọc trung vị cho trường hợp 2 chiều coi như lọc trung vị tách được theo từng chiều, có nghĩa là người ta tiến hành lọc trung vị cho cột tiếp theo cho hàng. b. Lọc ngoài (Outlier Filter) Giả thiết rằng có một mức ngưỡng nào đó cho các mức nhiễu (có thể dựa vào lược đồ xám). Tiến hành so sánh giá trị của một điểm ảnh với trung bình số học 8 lân cận của nó. Nếu sự sai lệch này lớn hơn ngưỡng, điểm ảnh này được coi như nhiễu. Trong trường hợp này ta thay thế giá trị của điểm ảnh bằng giá trị trung bình 8 lân cận vừa tính được. Các cửa sổ tính toán thường là 3x3. Tuy nhiên cửa sổ có thể mở rộng đến 5x5 hay 7x7 để đảm bảo tính tương quan giữa các điểm ảnh. Vấn đề quan trọng là xác định ngưỡng để loại nhiễu mà vẫn không làm mất thông tin. BIẾN ĐỔI ẢNH Biến đổi Fourrier-TF: khái niệm và công thức Biến đổi Fourrier cho một tín hiệu có thể hình dung như sau: x(t) TF X(f) Miền thời gian Miền tần số Một số ứng dụng cần miền phức, người ta dùng biến đổi phức (biến đổi z) : x(n) TZ X(z) với z là biến phức Biến đổi Fourrier cho một tín hiệu một chiều gồm một cặp biến đổi: - Biến đổi thuận: chuyển sự biểu diễn từ không gian thực sang không gian tần số (phổ và pha). Các thành phần tần số này được gọi là các biểu diễn trong không gian Fourrier của tín hiệu. - Biến đổi ngược: chuyển đổi sự biểu diễn của đối tượng từ không gian Fourrier sang không gian thực. Không gian một chiều Cho một hàm f(x) liên tục. Biến đổi Fourrier của f(x), kí hiệu F(u), u biểu diễn tần số không gian, được định nghĩa: F(u) = (1.2) Biến đổi ngược của F(u) cho f(x) được định nghĩa: f(x) = (1.3) Không gian hai chiều Cho f(x,y) hàm biểu diễn ảnh liên tục trong không gian 2 chiều, cặp biến đổi Fourier cho f(x,y) được định nghĩa: - Biến đổi thuận F(u,v) = (1.4) u,v biểu diễn tần số không gian. - Biến đổi ngược f(x,y) = (1.5) Biến đổi Fourrier rời rạc – DFT Biến đổi DFT được phát triển dựa trên biến đổi Fourrier cho ảnh số. Ở đây, ta dùng tổng thay cho tích phân. Biến đổi DFT tính các giá trị của biến đổi Fourrier cho một tập các giá trị trong không gian tần số được cách đều. DFT cho tín hiệu một chiều Với tín hiệu một chiều, người ta biểu diễn bởi một chuỗi trực giao các hàm cơ sở. Với các hàm liên tục, khai triển chuỗi trực giao sẽ cung cấp chuỗi các hệ số dùng trong nhiều quá trình khác nhau hay trong phân tích hàm. Khai triển Fourrier rời rạc DFT cho một dãy {u(n), n = 0, 1, ..., N-1} định nghĩa bởi: v(k) = với k =0, 1, ..., N-1 (1.6) với WN = e-j2p/N và biến đổi ngược u(n) = WN-kn , k=0, 1, ..., N-1 (1.7) DFT cho tín hiệu hai chiều (ảnh số) Cặp DFT đơn vị hai chiều được định nghĩa: v(k,l) = WN (km + ln) 0 = l, k = N-1 (1.8) u(m,n) = WN -(km + ln) 0 = m, n = N-1 (1.9) Ở đây, WN(km+ln) là ma trận ảnh cơ sở. Nhắc lại rằng eja = cos(a) +jsin(a) (công thức Ơle). Do vậy: WN(km+ln) = e-j2p(km+ln)/N = cos(2p(km+ln)/N) - j sin (2p(km+ln)/N). Như vậy, các hàm cơ sở trong ma trận ảnh cơ sở của biến đổi Fourier là các hàm cosine và hàm sine. Theo tính toán trên, ta thấy biến đổi Fourrier biểu diễn ảnh trong không gian mới theo các hàm sine và cosine. Biến đổi KL a. Định nghĩa và khái niệm: Cho u là một véc tơ các số thực ngẫu nhiên; véctơ cơ sở của biến đổi KL là các véc tơ riêng trực giao của ma trận hiệp biến R cho bởi phương trình: Rj k = lkj k ; 0 £ k £N-1 Biến đổi KL của u là v = F*Tu (1.10) và biến đổi ngược u = Fv = v(k) Fk (1.11) u là véc tơ cột, v là véctơ hàng và Fk là cột thứ k của ma trận F. Biến đổi F đưa R về dạng đường chéo : l1 F*TRF = l = l2 . . . lN Thường người ta hay làm việc với ma trận A hơn. b. Biến đổi KL của ảnh: Nếu một ảnh u(m,n) NxN được biểu diễn bởi trường ngẫu nhiên, ma trận A cho bởi: E[u(m,n)u(m',n')] = r(m,n;m',n') 0 £ m,m',n,n' £ N-1 (1.12) thì ảnh cơ sở của biến đổi KL là các hàm riêng, chuẩn và trực giao fk,l là lời giải của phương trình: r(m,n;m',n') fk,l = lk,l fk,l (1.13) Theo ký pháp ma trận ta có: RYi = li fi i = 0, 1, ..., N2-1 (1.14) Với fi là véc tơ N2 x 1 biểu diễn của Yk,l và R là ma trận N2 x N2 ánh xạ vào véc tơ u, R = E[uu]. Nếu R là tách được thì ma trận Y N2 x N2 mà các cột là Yi sẽ tách được: fk,l(m,n) = f1 Ä f2 hay R = R1 Ä R2 (1.15) Biến đổi KL của U là V = Y*Tu = f1*T Ä f2*T và biến đổi ngược U =f1 V f2 (1.16) LÀM NỔI VÀ TÁCH ĐƯỜNG BIÊN ẢNH Làm nổi đường biên ảnh qua bộ lọc FIR Vì đường biên ảnh chiếm ở dải tần số cao trong phổ của ảnh, nên ta có thể làm nổi hoặc tách đường biên ảnh qua bộ lọc thông cao. Dùng cho chức năng này, ta có thể dùng bộ lọc tương phản pha có điểm cắt tần số đủ cao để làm nổi đường biên ảnh và làm mờ các chi tiết khác của ảnh có tần số thấp. Một phương pháp khác hay dùng để làm nổi đường biên ảnh là dùng bộ lọc Laplace, định nghĩa như sau: (1.17) ở đây f(x,y) là hàm cường độ của ảnh. Đặc tính tần số của Laplace được định nghĩa như sau: (1.18) Để hiểu hoạt động của phương pháp Laplace trong việc trích ra đường biên, xem sơ đồ ví dụ hình 1.14. Chúng là sự đơn giản hoá sườn âm và sườn dương đường biên. Hình 1.13. (a) Kết quả sử dụng bộ lọc PCF với . (b) Kết quả sử dụng lọc PCF với . f(x) a b c Hình 1.14. Đạo hàm bậc nhất và bậc hai của đường biên. Rõ ràng là đạo hàm bậc hai có thể dùng để phát hiện đường biên ảnh. Thông thường, các điểm cắt zero của đạo hàm bậc hai là nơi có đường biên ảnh. Cần phải nhớ rằng đạo hàm của một hàm hai biến tại bất kỳ điểm nào cũng phụ thuộc vào hướng lấy đạo hàm. Các bộ lọc FIR có thể dùng xấp xỉ một Laplace. Tách đường biên ảnh qua cách tiếp cận khoảng cách Toán tử Robert W1 0 -1 1 0 W2 -1 0 0 1 Nó bao gồm hai mặt nạ sau đây : Chiều dài đường biên ảnh có thể rút ra bằng cách dùng bất kỳ phép xử lý không tuyến tính nào sau đây. (1.19) (1.20) (1.21) Trong đó y1(i,j) và y2(i,j) là đáp ứng rút ra từ mẫu W1 và W2. Hai biểu thức cuối cùng được dùng thường xuyên nhất. Hướng của đường biên q(i,j), tính theo phương nằm ngang, có thể rút ra bởi: (1.22) Các phần tử trong mặt nạ gọi là các trọng số. Toán tử Sobel Phương pháp Sobel được thiết kế để xấp xỉ hàm gradient rời rạc. Mặt nạ xử lý Sobel có dạng sau: 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 W1 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 W2 Và ảnh chiều dài đường biên tính ra từ tính toán dùng biểu thức (1.19), (1.20) hoặc (1.21). Hướng của đường biên tính từ: (1.23) Chú ý rằng W1 dùng để tách lấy đường biên dọc ảnh, còn W2 dùng để tách lấy đường biên ngang của ảnh. Các mặt nạ gradient khép kín Chúng được phát triển dựa trên sự đánh giá tất cả các hướng có thể của một đường biên ảnh trong một ảnh rời rạc. Bởi vậy thay vì chỉ áp dụng hai mặt nạ như hai phương pháp trước, tám mặt nạ đã được dùng, mỗi cái cung cấp một cạnh đường biên dọc theo một trong tám hướng có thể của vòng (xem hình 5.4). Bốn kiểu khác nhau của các mặt nạ của phương pháp này cho ở phía dưới. Chúng là sự phát triển dựa trên mô hình dữ liệu cơ sở cho đường biên trong ảnh. 1 2 0 7 6 5 4 3 E NE N NW W SW S SE Hình 1.15. Các hướng xử lý. NHẬN DẠNG ẢNH Mô hình tham số Sử dụng một véctơ để đặc tả đối tượng. Mỗi phần tử của véctơ mô tả một đặc tính của đối tượng. Giả sử tiếp : x0 = xi y0 = yi là toạ độ tâm điểm. Như vậy, moment trung tâm bậc p, q của đường bao là: mpq =(xi-x0)p(yi-y0)q (1.24) Véctơ tham số trong trường hợp này chính là các moment mij với i=1, 2,...,p và j=1, 2,...,q. Còn trọng số các đặc trưng hình học, người ta hay sử dụng chu tuyến, đường bao, diện tích và tỉ lệ T = 4pS/p2, với S là diện tích, p là chu tuyến. Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn sẽ làm đơn giản cách xây dựng. Tuy nhiên, việc lựa chọn đặc trưng nào là hoàn toàn phụ thuộc vào ứng dụng. Mô hình cấu trúc: Cách tiếp cận của mô hình này dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ một số khái niệm biểu thị các đối tượng cơ sở trong ngôn ngữ tự nhiên. Để mô tả đối tượng, người ta dùng một số dạng nguyên thuỷ như đoạn thẳng, cung, v,...,v. Chẳng hạn một hình chữ nhật được định nghĩa gồm 4 đoạn thẳng vuông góc với nhau từng đôi một. NÉN DỮ LIỆU ẢNH Nén dữ liệu là quá trình làm giảm lượng thông tin "dư thừa" trong dữ liệu gốc và do vậy, lượng thông tin thu được sau nén thường nhỏ hơn dữ liệu gốc rất nhiều. Với dữ liệu ảnh, kết quả thường là 10 : 1. Một số phương pháp còn cho kết quả cao hơn. Ngoài thuật ngữ "nén dữ liệu”, do bản chất của kỹ thuật này nó còn có một số tên gọi khác như: giảm độ dư thừa, mã hoá ảnh gốc. Các loại dư thừa dữ liệu Sự phân bố ký tự Trong một dãy ký tự, có một số ký tự có tần suất xuất hiện nhiều hơn một số dãy khác. Do vậy, ta có thể mã hoá dữ liệu một cách cô đọng hơn. Các dãy ký tự có tần xuất cao được thay bởi một từ mã nhị phân với số bít nhỏ; ngược lại các dãy có tần xuất thấp sẽ được mã hoá bởi từ mã có nhiều bít hơn. Đây chính là bản chất của phương pháp mã hoá Huffman. Sự lặp lại của các ký tự Trong một số tình huống như trong ảnh, 1 ký hiệu (bít "0" hay bít "1") được lặp đi lặp lại một số lần. Kỹ thuật nén dùng trong trường hợp này là thay dãy lặp đó bởi dãy mới gồm 2 thành phần: số lần lặp và kí hiệu dùng để mã. Phương pháp mã hoá kiểu này có tên là mã hoá loạt dài RLC (Run Length Coding). Những mẫu sử dụng tần suất Có thể có dãy ký hiệu nào đó xuất hiện với tần suất tương đối cao. Do vậy, có thể mã hoá bởi ít bít hơn. Đây là cơ sở của phương pháp mã hoá kiểu từ điển do Lempel-Ziv đưa ra và có cải tiến vào năm 1977, 1978 và do đó có tên gọi là phương pháp nén LZ77, LZ78. Năm 1984, Terry Welch đã cải tiến hiệu quả hơn và đặt tên là LZW (Lempel-Ziv- Welch). Độ dư thừa vị trí Do sự phụ thuộc lẫn nhau của dữ liệu, đôi khi biết được ký hiệu (giá trị) xuất hiện tại một vị trí, đồng thời có thể đoán trước sự xuất hiện của các giá trị ở các vị trí khác nhau một cách phù hợp. Chẳng hạn, ảnh biểu diễn trong một lưới hai chiều, một số điểm ở hàng dọc trong một khối dữ lệu lại xuất hiện trong cùng vị trí ở các hàng khác nhau. Do vậy, thay vì lưu trữ dữ liệu, ta chỉ cần lưu trữ vị trí hàng và cột. Phương pháp nén dựa trên sự dư thừa này gọi là phương pháp mã hoá dự đoán. Cách đánh giá độ dư thừa như trên hoàn toàn mang tính trực quan nhằm biểu thị một cái gì đó xuất hiện nhiều lần. Đối với dữ liệu ảnh, ngoài đặc thù chung đó, nó còn có những đặc thù riêng. Thí dụ như có ứng dụng không cần toàn bộ dữ liệu thô của ảnh mà chỉ cần các thông tin đặc trưng biểu diễn ảnh như biên ảnh hay vùng đồng nhất. Do vậy, có những phương pháp nén riêng cho ảnh dựa vào biến đổi ảnh hay dựa vào biểu diễn ảnh. Phân loại các phương pháp nén Có nhiều cách phân loại các phương pháp nén khác nhau. Cách thứ nhất dựa vào nguyên lý nén. Cách này phân các phương pháp nén thành 2 họ lớn: Nén chính xác hay nén không mất thông tin (Lossless): họ này bao gồm các phương pháp nén mà sau khi giải nén ta thu được chính xác dữ liệu gốc. Nén có mất mát thông tin (Lossy): họ này bao gồm các phương pháp mà sau khi giải nén ta không thu được dữ liệu như bản gốc. Trong nén ảnh, người ta gọi là các phương pháp "tâm lý thị giác". Các phương pháp này lợi dụng tính chất của mắt người, chấp nhận một số vặn xoắn trong ảnh khi khôi phục lại. Tất nhiên, các phương pháp này chỉ có hiệu quả khi mà độ vặn xoắn là chấp nhận được bằng mắt thường hay với dung sai nào đó. Cách phân loại thứ hai dựa vào cách thức thực hiện nén. Theo cách này, người ta cũng phân thành hai họ: Phương pháp không gian (Spatial Data Compression): các phương pháp thuộc họ này thực hiện nén bằng cách tác động trực tiếp lên việc lấy mẫu của ảnh trong miền không gian. Phương pháp sử dụng biến đổi (Transform Coding): Gồm các phương pháp tác động lên sự biến đổi của ảnh gốc mà không tác động trực tiếp như họ trên [6]. Có một cách phân loại khác nữa, cách phân loại thứ ba, dựa vào triết lý của sự mã hoá. Cách này cũng phân các phương pháp nén thành 2 họ: Các phương pháp nén thế hệ thứ nhất: Gồm các phương pháp mà mức độ tính toán là đơn giản, thí dụ như việc lấy mẫu, gán từ mã, v.. v... Các phương pháp nén thế hệ thứ hai: Dựa vào mức độ bão hoà của tỷ lệ nén. Trong các phần trình bày dưới đây, ta sẽ theo cách phân loại này. Cũng còn phải kể thêm một cách phân loại thứ tự do Anil.K.Jain nêu ra. Theo cách của Jain, các phương pháp nén gồm 4 họ chính: Phương pháp điểm. Phương pháp dự đoán. Phương pháp dựa vào biến đổi. Các phương pháp tổ hợp (Hybrid). Thực ra cách phân loại này là chia nhỏ của cách phân loại thứ ba và dựa vào cơ chế thực hiện nén. Xét một cách kỹ lưỡng nó cũng tương đương cách phân loại thứ ba. Nhìn chung, quá trình nén và giải nén dữ liệu có thể mô tả một cách tóm tắt theo sơ đồ dưới đây: Quá trình nén Dữ liệu gốc Dữ liệu nén Quá trình giải nén Hình 1.16. Sơ đồ chức năng quá trình nén dữ liệu KHẢO SÁT HỆ THỐNG THỰC Các chức năng hỗ trợ của máy tính trong quá trình dạy học Chức năng lưu trữ và xử lí thông tin Máy tính có thể quản lí, xử lí cung cấp thông tin khác nhau như văn bản, dữ liệu thống kê, suy luận logic, các công thức, các phép toán và các dạng khác nhau của tri thức. Máy tính sẽ phát huy được sức mạnh của nó khi thông tin cần cung cấp được trích từ ngân hàng dữ liệu. Ở khía cạnh này, máy tính phục vụ xuất sắc nếu nhiệm vụ của người học có một trong các yêu cầu sau: Tìm kiếm thông tin. Chọn lọc thông tin. Kiểm tra một khái niệm có nội dung xác định thông qua liên kết trong ngân hàng dữ liệu. Chức năng điều chỉnh hoạt động học tập Nếu được lập trình thích hợp, máy tính có thể điều chỉnh hoàn thiện và phát triển hoạt động học tập của học sinh. Máy tính làm cho các môn học trở nên hứng thú hơn đối với học sinh, kích thích học sinh tìm tòi, khám phá kiến thức mới. Máy tính giúp cho học sinh phát triển khả năng diễn đạt, khả năng tư duy logic (đặc biệt tư duy thuật toán). Dựa vào mục đích dạy học và kết quả học tập của từng học sinh, máy tính cung cấp thông tin phản hồi (thông tin ngược) cho học sinh nhằm giúp đỡ họ có thể điều chỉnh hoạt động học tập của mình. Chức năng luyện tập và thực hành Các chương trình để luyện tập và thực hành trên máy tính giúp học sinh có cơ hội tốt để tiếp xúc với những vấn đề thực tiễn đã được đơn giản hoá sao cho phù hợp với khả năng và trình độ học sinh. Học sinh có thể luyện tập hoặc thực hành trên máy tính trước khi bắt tay vào làm việc với đối tượng thực. Chức năng minh hoạ và trực quan Máy tính cung cấp một khả năng lớn về lưu trữ, thể hiện các hình ảnh, âm thanh. Chính vì vậy, nhờ máy tính, các hình ảnh trực quan trong quá trình dạy học có thể được thể hiện một cách sinh động, đa dạng và phong phú. Chức năng hỗ trợ thiết kế Chức năng này thể hiện ở việc đưa vào quá trình dạy học các chương trình đồ hoạ hay các chương trình tương tự. Chức năng mô hình hoá và mô phỏng Mô hình hoá và mô phỏng là những phương pháp gần tương tự nhau dùng để phản ánh tiến trình nghiên cứu khoa học và sau đó để dạy về cơ sở của các tiến trình đó. Trong khoa học, mô hình hoá các quá trình lý thuyết được coi là con đường tốt nhất để huấn luyện tư duy khoa học và phương pháp giải quyết vấn để, ở mô hình hoá, ta có thể tìm thấy hầu như ở tất cả các khâu của quá trình nhận thức và khám phá điển hình đối với một người nghiên cứu. Chức năng liên lạc Chức năng liên lạc của máy tính được sử dụng nhiều trong những trường hợp mà mối liên lạc giữa người học và người dạy một cách trực tiếp gặp khó khăn (ví dụ đào tạo từ xa). Trong những trường hợp đó máy tính đóng vai trò là phương tiện truyền thông giữa người dạy và người học. Chức năng đánh giá Máy tính, qua các phần mềm dạy học, đóng vai trò là một thiết bị phân tích và đánh giá các bài kiểm tra, chuẩn đoán đưa ra các hướng giải quyết (các thông tin phản hồi). Các quan điểm thiết kế phần mềm theo hướng dạy học với sự giúp đỡ của máy tính Các quan điểm có tính cổ điển Các quan điểm cổ điển nhất trong việc thiết kế các phần mềm dạy học được tìm thấy trong các dạng ứng dụng được phân cấp theo mức độ chủ động điều khiển các phần mềm. Có thể chỉ ra các dạng thiết kế phần mềm sau: Thiết kế các phần mềm luyện tập và thực hành. Thiết kế các phần mềm mô phỏng. Thiết kế các phần mềm gia sư. Thiết kế các phần mềm hỗ trợ cho việc mô hình hoá. Thiết kế các hệ tương tác (giữa người học và máy) trên cơ sở tri thức. Thiết kế các hệ tìm kiếm thông tin. Thiết kế các phần mềm tính toán. Thiết kế các phần mềm dùng trong thí nghiệm. Xây dựng các vi thế giới Sự xuất hiện của máy tính trong dạy học có thể giúp ích cho việc giải quyết các xung đột về nhận thức giữa cái mới và cái đã biết cũng như các vấn đề tương tự bằng cách tạo ra các thế giới chỉ tồn tại trên máy tính và tuân theo các quy luật mà lý thuyết của thế giới thực đã khẳng định. Xây dựng hệ tác giả Các ngôn ngữ tác giả hoặc hệ tác giả cho phép người giáo viên với một kiến thức tối thiểu về tin học cũng có thể tạo ra các sản phẩm là các chương trình dạy học. Hệ tác giả cho phép giáo viên phát huy tính tích cực năng lực sáng tạo của mình trong việc xây dựng các bài học dưới sự hỗ trợ của máy tính. Đồng thời nó cũng giúp cho học sinh nâng cao hiểu biết, khả năng tư duy, phán đoán và rèn luyện trong quá trình tự học, tự nghiên cứu. Xây dựng hệ chuyên gia Hệ chuyên gia là phần mềm chứa các tri thức về một lĩnh vực cụ thể và trong một mức độ nào đó, hệ có khả năng giải quyết những yêu cầu của người sử dụng ở trình độ của một chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm. Hệ chuyên gia có thể lưu trữ, cập nhật tri thức của nhiều chuyên gia trong cùng một lĩnh vực và sử dụng tri thức đó trong công việc mà hệ đảm nhiệm. Trong lĩnh vực giáo dục, hệ chuyên gia như những người “thầy máy tính” có thể giúp đỡ học sinh một cách đắc lực trong học tập bằng cách đưa ra những hướng dẫn, cách thức giải bài tập, kiểm tra kiến thức của học sinh… Ngoài ra, máy tính có thể hiểu các câu hỏi và trả lời của người sử dụng các vấn đề liên quan đến nội dung học tập. Các dạng ứng dụng cụ thể của máy tính trong dạy học tin học Hiện nay trong thực tế đã xuất hiện các chương trình hỗ chợ cho dạy học tin học về các khía cạnh như: Minh hoạ và trình bày kiến thức. Mô phỏng các quá trình. Một số tiêu chuẩn để xây dựng phần mềm hỗ trợ dạy học Những tiêu chuẩn về phần cứng. Những yêu cầu về phần cứng bao gồm: Loại máy tính, dung lượng đĩa cần thiết, các thiết bị ngoại vi (màn hình, ổ đĩa, chuột, bàn phím,…), hệ điều hành dùng cho phần mềm. Những tiêu chuẩn về phần cứng phải được nêu cụ thể và rõ ràng để tạo điều kiện cho người sử dụng có thể khai thác hết các tính năng và tác dụng của phần mềm. Những yêu cầu về mặt sư phạm a. Nội dung dạy học Tác giả phải nêu rõ mục đích cụ thể của phạm vi sử dụng của phần mềm: phần mềm dạy học môn học nào, áp dụng cho đối tượng nào, thuộc thể loại nào. b. Tính chính xác về mặt khoa học thuật ngữ Những thông tin phải được đảm bảo chính xác và khoa học của vấn để được trình bày. Văn phong phải rõ ràng, cách diễn đạt phải dễ hiểu, cô đọng, xúc tích. Các chuẩn về chính tả ngôn ngữ tiếng việt phải được đảm bảo. Yêu cầu về cách thể hiện a. Trình bày trên màn hình Nội dung trên màn hình phải rõ ràng, phù hợp với nội dung dạy học. Lượng thông tin được cung cấp trên một trang màn hình dưới hình thức văn bản, hình vẽ, tranh ảnh phải vừa đủ. Những thông tin quan trọng phải thể hiện một cách rõ ràng trên màn hình, tránh gây nhầm lẫn cho người sử dụng. Các thủ thuật về màu sắc nhưng không nên lạm dụng quá nhiều sẽ làm cho người học khó chịu. Thêm vào đó là cách bố trí không gian và cách trình bày thích hợp cũng đóng vai trò trong việc gây hứng thú cho người học. b. Hệ thống bảng chọn Phần mềm phải có hệ thống bảng chọn đầy đủ để người sử dụng có được cái nhìn tổng thể về môn học, bài học. Nhờ nó mà chương trình có thể đem lại tiện lợi cao. Thực trạng về vấn đề giảng dạy ở các trường ĐH, CĐ hiện nay Trong tất cả các trường đại học, cao đẳng ở nước ta nói chung và ĐH Hàng Hải hiện nay việc giảng dạy các môn học hầu hết chưa theo một hệ thống bài giảng chung, mà thường là theo từng trường, từng Khoa, Bộ môn quy định, thậm chí là do giáo viên tự nghiên cứu, lựa chọn tài liệu để giảng dạy cho sinh viên. Đặc biệt là đối với các môn học của Khoa Công nghệ thông tin là những môn học mới, hoặc đã có từ lâu nhưng nếu sử dụng các giáo trình hay tài liệu cũ thì kiến thức truyền đạt cho sinh viên đã lạc hậu so với hiện tại. Các giáo trình mới có rất nhiều các giáo trình bằng tiếng Anh, Nga nên rất khó để sinh viên tiếp cận một cách hiệu quả vì khả năng dịch sách của sinh viên còn nhiều hạn chế. Một số môn học, giáo trình tiếng Việt đã có nhưng chưa được Bộ Giáo dục chuẩn hóa để đưa vào giảng dạy. Những cuốn sách đó thường là sách dịch và với các tác giả khác nhau thì cách tiếp cận môn học cũng rất khác nhau. Vì vậy làm cho sinh viên rất khó khăn trong việc lựa chọn. Những hạn chế của phương thức giảng dạy thông thường Cách thức giảng dạy thông thường tỏ ra không mấy hữu hiệu và làm cho việc giảng dạy gặp nhiều khó khăn, nhất là đối với những môn học mới. - Việc quản lý và giảng dạy không tập trung do không thống nhất về giáo trình giảng dạy. - Khó khăn cho giáo viên nếu chưa có kinh nghiệm giảng dạy về môn học đó vì mất thời gian trong việc tiếp cận môn học, sưu tầm tài liệu, giáo trình và khó khăn trong việc giảng dạy cho sinh viên. - Đối với học viên luôn bị động về mặt giáo trình, tài liệu tham khảo cũng như yêu cầu đặt ra sau khi kết thúc môn học. Do đó, kết quả học tiếp thu kiến thức truyền đạt từ giáo viên bị hạn chế. - Phương pháp giảng dạy đối với sinh viên còn nhiều hạn chế: kiến thức truyền đạt trên lớp bị hạn chế nếu chỉ dùng phấn viết và bảng, gây khó khăn cho giáo viên nếu muốn truyền đạt thêm thông tin bởi vì giáo viên mất nhiều thời gian viết. - Sau khi đã dạy xong phần lý thuyết của bài học, thường không có sự minh hoạ cho các thuật toán, công thức của bài học đó nên hiệu quả truyền đạt kiến thức cho sinh viên còn chưa cao. Những hạn chế trên đã dẫn tới yêu cầu nên có một giáo trình thống nhất, một chương trình hỗ trợ giảng dạy cho từng môn học để Khoa Công nghệ thông tin có thể dễ dàng quản lý chung việc giảng dạy cho sinh viên trong Học viện. Nếu có chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh, khi được bộ môn phân công giảng dạy theo kế hoạch đã lập từ đầu học kỳ, giáo viên sử dụng chương trình trên để làm công cụ hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh cho sinh viên. Những ưu điểm của việc sử dụng chương trình hỗ trợ giảng dạy Khi sử dụng chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh, giáo viên có thể sử dụng máy tính và máy chiếu để giảng dạy cho sinh viên. Cách thức giảng dạy này có những ưu điểm như sau: - Có một chương trình hỗ trợ giảng dạy cho môn học Xử lý ảnh với chất lượng cao do chương trình có thể cập nhật, sửa đổi cho phù hợp với yêu cầu giảng dạy. - Dựa vào chương trình hỗ trợ giảng dạy mà giáo viên không phải giảng giải toàn bộ nội dung bài học từ đầu đến cuối trong giáo án của mình như trước đây mà với những nội dung trình bày trên máy chiếu giáo viên chỉ cần phân tích, giảng giải sâu hơn, mở rộng thêm nội dung đó. - Giáo viên có thể truyền đạt cho sinh viên lượng kiến thức lớn hơn rất nhiều trong cùng một thời gian giảng bài do tiết kiệm được thời gian viết bảng. Việc thao tác với nội dung bài học được thực hiện đơn giản, nhanh chóng. - Sinh viên có cách thức tiếp cận với kiến thức một cách trực quan hơn. Đặc biệt là khả năng minh họa nội dung lý thuyết của mỗi bài học được thực hiện một cách tự động trong chương trình, do đó sinh viên nắm bắt được nội dung bài giảng một cách sâu sắc hơn. Lượng kiến thức thu được sau khi kết thúc môn học cũng được tăng lên rất nhiều. So sánh chương trình hỗ trợ giảng dạy với giáo trình điện tử và các tài liệu PowerPoint Tuy việc sử dụng các giáo trình điện tử hay các tài liệu PowerPoint cũng giúp ích một phần nào đó cho việc dạy và học các môn học nhưng chương trình hỗ trợ giảng dạy có những ưu điểm vượt trội so với hai hình thức trên: - Các giáo trình điện tử chỉ có vai trò là những tài liệu tham khảo đối với giáo viên hay sinh viên vì khối lượng kiến thức của nó rất lớn, cỡ chữ nhỏ, thường sử dụng thanh trượt để di chuyển giữa các nội dung nên thật bất tiện và không thể dùng nó để trình diễn bằng máy chiếu khi giảng bài. - Các giáo trình điện tử thường không có khả năng cập nhật, sửa đổi nội dung các bài học cho phù hợp với mục đích của người giáo viên vì nó thường được tạo bằng các trang Web. - Các tài liệu PowerPoint đã khắc phục được nhược diểm của giáo trình điện tử là có thể dùng để trình bày bằng máy chiếu và thực tế đây là cách thức phổ biến của việc giảng dạy bằng máy chiếu. Các tài liệu PowerPoint cũng có khả năng cập nhật sửa đổi được. - Tuy nhiên hạn chế lớn nhất của giáo trình điện tử hay tài liệu PowerPoint đó là không có khả năng mô phỏng các ví dụ, các giải thuật, … của phần lý thuyết. Chính vì vậy mà chương trình hỗ trợ giảng dạy đã ra đời, không những kế thừa những đặc điểm tốt của PowerPoint mà còn khắc phục nhược điểm đó. Đây thực sự là một công cụ đắc lực phục vụ cho công tác giảng dạy, là xu hướng phát triển của công nghệ dạy và học trong tương lai . Tiềm năng của việc sử dụng chương trình hỗ trợ giảng dạy Chương trình hỗ trợ giảng dạy là một dự án có tiềm năng sử dụng lâu dài và có hiệu quả đối với công tác quản lý đào tạo sinh viên nhờ các ưu điểm sau: - Có tính ổn định cao, khả năng lưu trữ và sử dụng lâu dài, không bị mất mát, thất lạc do được lưu trữ trên đĩa và được backup thường xuyên. - Có khả năng mở rộng làm tăng chất lượng và phù hợp với sự phát triển của công nghệ do có thể thường xuyên cập nhật thêm các nội dung và bài tập mới. Nội dung giảng dạy được quản lý tập trung, thống nhất. - Khả năng sai sót, nhầm lẫn rất ít do đã được kiểm tra kỹ lưỡng trước khi đưa vào sử dụng, có thể chỉnh sửa và xoá bỏ khi cần thiết để phù hợp với yêu cầu của môn học. - Là một công cụ giảng dạy một cách trực quan với việc giảng dạy được thực hiện bằng máy chiếu, đây là một xu hướng phát triển tất yếu của công nghệ dạy và học hiện nay tại các trường đại học, cao đẳng. - Việc học lý thuyết đi đôi với thực hành vì chương trình có khả năng mô phỏng các giải thuật, công thức. Vì vậy sinh viên nắm bắt kiến thức môn học sâu sắc hơn, nhớ lâu hơn. Do đó hiệu quả giảng dạy tăng lên rất nhiều. Đây là một đề tài có ứng dụng thiết thực trong quá trình quản lý và đào tạo học viên tại ĐH Hàng Hải nói riêng và các trường đại học, cao đẳng nói chung nhằm mục đích chuẩn hoá quá trình đào tạo, làm cơ sở cho việc quản lý quy trình đào tạo môn Xử lý ảnh nói riêng và các môn học nói chung, góp phần nâng cao chất lượng giảng dạy cũng như đào tạo sinh viên. “Chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh” ra đời sẽ giúp việc ra giảng dạy được sát chương trình, giúp tiết kiệm thời gian, công sức trong quá trình nghiên cứu tiếp cận môn học của giáo viên, sinh viên, là công cụ hỗ trợ hữu hiệu cho công tác giảng dạy của Khoa CNTT trong các nhà trường. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG Hiện tại ở các trường cao đẳng và đại học vẫn chưa có phần mềm hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh. Môn học này vẫn được giảng dạy ở trường với phương pháp truyền thống là giảng giải bằng phấn và bảng. Thông qua việc khảo sát hệ thống thực, tìm hiểu những đặc điểm của chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh, ta có thể đưa ra sơ đồ môi trường và sơ đồ chức năng của hệ thống như sau: Sơ đồ môi trường Hình 3.1. Sơ đồ môi trường Sơ đồ chức năng Hình 3.2. Sơ đồ chức năng - Sơ đồ phân cấp chức năng với phần Lý thuyết: Hình 3.3. Sơ đồ chức năng Lý thuyết - Sơ đồ phân cấp chức năng với phần Bài tập: Hình 3.4. Sơ đồ chức năng Bài tập - Sơ đồ phân cấp chức năng với phần Ví dụ: Hình 3.5. Sơ đồ chức năng Ví dụ Mục đích yêu cầu của chương trình Mục đích chương trình Mục đích của chương trình là cung cấp những kiến thức cơ bản nhất về lý thuyết của môn học xử lý ảnh cho người dạy cũng như người học dựa trên một số giáo trình về xử lý ảnh hiện nay. Phần nội dung lý thuyết này không đi sâu vào các chứng minh toán học khó hiểu mà được trình bày một cách hết sức ngắn gọn, cô đọng nhưng vẫn đầy đủ về nội dung bài học. Yêu cầu chương trình Chương trình xây dựng phải đạt được các yêu cầu sau: Cho phép sử dụng nội dung phần lý thuyết của môn học Xử lý ảnh. Minh họa được các nội dung được trình bày trong phần lý thuyết. Có thể cập nhật, sửa đổi nội dung các bài học. Nội dung chương trình phải chính xác. Phần lý thuyết trình bày ngắn gọn, dễ hiểu. Phần mô phỏng phải rõ ràng, sinh động. Giao diện chương trình trực quan, dễ sử dụng, dễ quan sát nội dung bài học. Có thể chuyển từ trang này sang trang khác một cách dễ dàng. THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH Thiết kế nội dung Chương trình gồm có 3 nội dung chính sau: Phần bài giảng lý thuyết môn học Xử lý ảnh: Gồm có các chủ đề chính sau đây: GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh 1.2 Các thuộc tính của ảnh BIỂU DIỄN ẢNH 1.3 Lấy mẫu và lượng tử hóa 1.4 Một số phương pháp biểu diễn ảnh TĂNG CƯỜNG ẢNH - KHÔI PHỤC ẢNH 1.5 Tăng cường ảnh - Các kỹ thuật tăng cường ảnh 1.5.1 Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm 1.5.2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian 1.6 Khôi phục ảnh BIẾN ĐỔI ẢNH 1.7 Biến đổi Fourrier-TF: khái niệm và công thức 1.8 Biến đổi Fourrier rời rạc – DFT 1.9 Biến đổi KL LÀM NỔI VÀ TÁCH ĐƯỜNG BIÊN ẢNH NHẬN DẠNG ẢNH NÉN DỮ LIỆU ẢNH Nội dung của mỗi chủ đề được trình bày một cách hết sức cô đọng nhưng vẫn đầy đủ để người học có thể nắm được vấn đề cốt lõi của bài học đó. Với mỗi chủ đề sẽ được phân thành các trang bài giảng, số lượng trang của mỗi chủ đề tuỳ thuộc vào độ dài của nó. Việc chuyển đổi giữa các trang bài giảng được thực hiện một cách đơn giản chỉ bằng động tác click chuột. Phần bài tập của các bài học: Với mỗi chương bài giảng đều có một số bài tập đưa ra nhằm giúp cho sinh viên củng cố thêm kiến thức của bài học đó. Phần minh hoạ cho các bài giảng lý thuyết, người sử dụng có thể hiểu được một cách trực quan của phần nội dung lý thuyết với các chức năng cơ bản của xử lý ảnh. Thiết kế dữ liệu Chương trình được lập trình bằng ngôn ngữ Visual Basic và sử dụng hệ cơ sở dữ liệu Access với file XLA.mdb. Đây là file dữ liệu chứa các tên bài học, tên đề mục, đường dẫn tới các file văn bản chứa nội dung của các bài học, … Gồm có 3 bảng với chức năng cụ thể như sau: - Table XLA: Chứa tên các bài học, tên các đề mục của bài học. - Table Concept: Chứa tên file phần lý thuyết của các bài giảng Xử lý ảnh. - Table Exercise: Chứa tên file phần bài tập của các bài học. Toàn bộ dữ liệu của chương trình được lưu dữ trong Folder chính là “tốt nghiệp”. Dữ liệu thuộc các phần khác nhau lại được tổ chức lưu dữ trong các Folder khác nhau nằm trong Folder chính. Dữ liệu phần lý thuyết và bài tập được tổ chức thành các file word với đuôi .rft. Dữ liệu phần mô phỏng ví dụ được lập trình trên các Module trong VB. Các trường chi tiết của các bảng dữ liệu như sau: Table XLA: lưu trữ thông tin về danh sách bài giảng: TT Tên trường Kiểu Mô tả 1 Id Text Mã bài giảng 2 Name Text Tên bài học / tên mục 3 Type Text Bài học / Mục 4 Index Text Chỉ số 5 Np1 Number Số trang phần lý thuyết 6 Np2 Number Số trang phần bài tập 7 Folder Text Thư mục chứa các file văn bản Table Concept: lưu trữ thông tin về bài giảng lý thuyết: TT Tên trường Kiểu Mô tả 1 Id Text Mã bài giảng 2 Page Number Thứ tự trang 3 File Text Tên file của trang đó Table Exercise: lưu trữ thông tin về bài tập: TT Tên trường Kiểu Mô tả 1 Id Text Mã bài giảng 2 Page Number Thứ tự trang 3 File Text Tên file của trang đó Thiết kế các màn hình giao diện của phần mềm Một yêu cầu cơ bản đối với một chương trình hỗ trợ giảng dạy là phải hiện thị một cách rõ ràng, dễ quan sát nội dung bài học. Có thể chuyển từ trang này sang trang khác một cách dễ dàng. Trên cơ sở đó các giao diện được xây dựng như sau: Giao diện chính: Hình 4.1. Màn hình chính Cung cấp các chức năng chính của chương trình cho người sử dụng. Các chức năng này gồm 3 phần chính là: Lý Thuyết, Bài Tập và Ví Dụ Danh sách các biến cố: STT Biến Cố Xử Lý 1 Chọn Tab Lý Thuyết Cung cấp các chức năng trong phần Lý Thuyết 2 Chọn Tab Bài Tập Cung cấp các chức năng trong phần Bài Tập 3 Chọn Tab Ví Dụ Cung cấp các chức năng trong phần Ví Dụ (đề mô các chức năng của Xử Lý Ảnh) 4 Chọn Menu File Cung cấp các chức năng: Bảo vệ, Cập nhật thay đổi bài giảng, Thoát chương trình 5 Chọn Menu EditText Cung cấp các chức năng: Tăng lớn, thu nhỏ kích cỡ chữ 6 Chọn Menu Help Hướng dẫn sử dụng phần mềm Giao diện Lý Thuyết: Hình 4.2. Màn hình Lý thuyết - Cung cấp nội dung và các chức năng khi sử dụng phần bài giảng lý thuyết. Giao diện Bài tập: Hình 4.3. Màn hình Bài tập - Cung cấp nội dung và các chức năng khi sử dụng phần bài tập. Giao diện Ví dụ: Hình 4.4. Màn hình Ví dụ - Cung cấp các ví dụ minh hoạ cho phần lý thuyết. Giao diện cập nhật, thay đổi nội dung bài giảng Hình 4.5. Màn hình cập nhật, thay đổi đề mục Hình 4.6. Màn hình cập nhật, thay đổi chi tiết của bài học, đề mục Hướng dẫn sử dụng Chương trình được thiết kế hiển thị tốt nhất với độ phân giải màn hình là 800 x 600. - Nội dung các bài giảng được chứa trong các file Rich Text Format. - Các file dữ liệu đầu vào cho phần minh họa giải thuật là các file text. Đầu tiên chọn bài học tại danh sách bài học bên trái của giao diện chính. Muốn chọn bài nào hay mục nào ta kích đúp chuột vào đó. Sau khi đã chọn xong bài học thì nội dung của nó được hiển thị tại bên phải của màn hình: Mỗi bài học được chia thành 3 phần là: Lý thuyết (Concept), Bài tập (Exercise) và Ví dụ (Example). Khi mới bắt đầu một bài học thì ngầm định là phần lý thuyết được hiển thị. Ta có thể chuyển dễ dàng từ phần này sang phần khác của bài học một cách dễ dàng nhờ Tab ở phía trên của phần hiển thị bài học: Với những nội dung hiển thị mà có nhiều trang thì ta có thể chuyển đổi giữa các trang bằng các nút lệnh ở phía dưới của trang bài học đang hiển thị: Ta có thể hiệu chỉnh kích cỡ chữ của trang đang hiển thị hay màu sắc của chữ tuỳ theo mục đích quan sát. Trước hết bôi đen để chọn đoạn text cần hiệu chỉnh, sau đó vào menu “Edit Text” để thực hiện việc thay đổi. Các lệnh này cũng có các phím tắt để thao tác nhanh chóng hơn: Menu Shortcut Increase Size Ctrl I Decrease Size Ctrl D Forecolor Ctrl C Nếu muốn ghi lại sự thay đổi này thì ta vào menu: File àSave hay dùng phím tắt Ctrl + S, các file dữ liệu sẽ được thay đổi. Đối với phần ví dụ minh hoạ thì chương trình sẽ tự động trình diễn một số chức năng cơ bản của xử lý ảnh để người dùng có thể hiểu được ngay ý nghĩa của bài giảng. Yêu cầu đối với chương trình - Sử dụng nội dung phần lý thuyết và bài tập của chương trình: giao diện thể hiện nội dung này sáng sủa, trực quan, dễ sử dụng. - Khả năng thay đổi được cỡ chữ, màu sắc các đề mục tuỳ theo mục đích quan sát làm cho chương trình rất linh hoạt. Có thể ghi lại những sự thay đổi này vào các file dữ liệu. - Khả năng phân trang các bài học, đây là một ưu điểm nổi bật của chương trình so với các tài liệu thông thường trên máy tính. Sự di chuyển tới trang liền trước, trang liền sau của trang hiện tại chỉ bằng thao tác click chuột. Vì vậy mà chương trình trở nên rất thích hợp khi trình bày bằng máy chiếu. - Phần minh họa các quy tắc học, đầu vào được nhập từ các file dữ liệu hoặc nhập vào từ bàn phím, chương trình sẽ đưa ra kết quả sau từng bước huấn luyện giúp người học nắm bắt tốt hơn phần lý thuyết đã được học. - Có thể cập nhật thêm bài học mới hay chỉnh sửa, thay đổi các trang của bài học đã có làm chương trình có khả năng mở rộng, ngày càng hoàn thiện về nội dung. KẾT LUẬN ***************** Sau thời gian 2 tháng thực tập và 2 tháng làm đồ án với sự cố gắng, nỗ lực của bản thân cộng với sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo Nguyễn Văn Giang - khoa CNTT Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự, cho đến nay thời gian để hoàn thành đồ án của mình đã kết thúc. Em xin đưa ra một số kết quả và quy trình làm việc để hoàn thành đồ án của em như sau: Nghiên cứu tổng quan về lý thuyết môn học Xử lý ảnh. Khảo sát thực tế về quá trình giảng dạy ở các trường ĐH, CĐ hiện nay. Phân tích thiết kế sơ bộ, hình thành ý tưởng thiết kế chương trình hỗ trợ giảng dạy môn học Xử lý ảnh như thế nào? Và cuối cùng là thiết kế chương trình hỗ trợ giảng dạy môn Xử lý ảnh gồm nội dung lý thuyết và chương trình mô phỏng các chức năng của xử lý ảnh. Chương trình có giao diện trực quan, dễ dàng bổ sung, sửa đổi, thực sự là một công cụ đắc lực hỗ trợ cho các giáo viên trong công tác giảng dạy nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy và học tập môn học Xử lý ảnh cho ngành CNTT của ĐH Hàng Hải nói riêng và cho các trường ĐH, CĐ nói chung. Mặc dù em đã đạt được một số kết quả nhất định nhưng do thời gian có hạn, trình độ và kinh nghiệm còn hạn chế nên nội dung lý thuyết môn học chưa thật phong phú, đầy đủ, các bài tập củng cố còn ít. Nếu được hoàn thiện thêm, chương trình này có thể sử dụng để phục vụ cho công tác giảng dạy môn học Xử lý ảnh tại Khoa Công Nghệ Thông Tin – ĐH Hàng Hải. Trong thời gian tiếp theo em sẽ cố gắng phát triển chương trình hoàn thiện hơn về cả nội dung và chức năng. Em rất mong được sự chỉ bảo, đóng góp của các thầy giáo và tất cả mọi người quan tâm đến vấn đề này. Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn đến thầy giáo Nguyễn Văn Giang cùng các giáo viên của Khoa Công nghệ thông tin đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và giúp đỡ em trong suốt quá trình làm đồ án. Em cũng xin chân thành cảm ơn tới tất cả các bạn bè đồng nghiệp đã giúp đỡ, hỗ trợ em hoàn thành đồ án tốt nghiệp này. Hà Nội, ngày 26 tháng 02 năm 2007 Học viên: Nguyễn Thị Khuyên TÀI LIỆU THAM KHẢO ****************************** 1. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn Xử lý ảnh số, NXB KHKT 2003. 2. Ths Đinh Thế Hiển, Phân tích thiết kế hệ thống thông tin quản lý, Nhà xuất bản Thống Kê, 2002. 3. Nguyễn Văn Ba, Phân tích thiết kế hệ thống thông tin, Nhà xuất bản Đại học QGHN, 2003. 4. Nguyễn Thị Ngọc Mai, Nguyễn Thị Kim Trang, Hoàng Đức Hải, Microsoft Visual Basic 6.0 & Lập trình cơ sở dữ liệu, Nhà xuất bản giáo dục, 2000. 5. TS Nguyễn Hữu Mộng, Microsoft Visual Basic, Học viện kỹ thuật quân sự, 2000.