Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 21: Xử lý ảnh màu và ảnh đa phổ

 430 
Ch­¬ng 21 
XỬ LÝ ẢNH MÀU VÀ 
ẢNH ĐA PHỔ 
21.1. GIỚI THIỆU 
Trong chương trước, chúng ta đã đề cập tới các ảnh số hai chiều. Các ảnh như vậy 
có thể được coi như có mức xám là hàm hai biến không gian. Một sự tổng quát hoá 
dễ hiểu lên ba chiều sẽ cho chúng ta các ảnh có mức xám là một hàm hai biến không 
gian và một biến phổ. Chúng được gọi là các ảnh đa phổ. Khi việc lấy mẫu phổ bị 
giới hạn bởi ba dải tương ứng với ba dải phổ đỏ, lục và lam mà hệ thống thị giác của 
con người có thể cảm nhận, chúng ta gọi là thủ tục xử lý ảnh màu. 
Một ảnh ba chiều có thể được tạo ra bằng cách lấy mẫu không chỉ hai toạ độ 
không gian của một ảnh quang học, mà còn phổ bước sóng ánh sáng tại mỗi điểm. Vì 
vậy, thay vì lượng tử hoá tổng cường độ ánh sáng chiếu lên từng điểm ảnh, ta đi lấy 
mẫu và lượng tử hoá phổ điện từ của ánh tới đó. Việc này tạo thành một ảnh ba chiều 
mà trong đó mức xám là một hàm hai biến không gian và một biến thứ ba là bước 
sóng quang học. 
Phạm trù liên quan tới việc xử lý những ảnh như vậy thường gọi là phân tích ảnh 
đa phổ. Ảnh kết quả đôi khi được gọi với cái tên ảnh đa số (multidigital). Chúng 
thường được tổ chức như một chuỗi các ảnh số hai chiều, mà mỗi một ảnh trong số 
đó có được bằng cách số hóa ảnh ban đầu trong một dải phổ hẹp. 
21.2. PHÂN TÍCH ẢNH ĐA PHỔ 
Có lẽ điểm nổi bật nhất đối với phân tích đa phổ đó là trong lĩnh vực cảm biến từ 
xa. Các ảnh đa phổ thu được từ máy bay hay trạm không gian đang bay trên vùng cần 
nghiên cứu trên bề mặt trái đất. Mỗi điểm ảnh được cảm biến bởi một bộ các thiết bị 
đo ánh sáng dải hẹp. Vì thế, ảnh được số hoá với các điểm ảnh nhiều giá trị, thường 
được sử dụng 24 hay hơn 24 kênh phổ. Mỗi một ảnh hai chiều thể hiện đối tượng 
giống như khi nó xuất hiện qua một bộ lọc quang học dải hẹp. Giải phổ được kiểm 
soát bởi phân tích đa phổ không cần phải giới hạn trong phổ nhìn thấy. Thông 
thường, dải mà chúng ta quan tâm mở rộng từ tia hồng ngoại qua phổ nhìn thấy cho 
tới tia tử ngoại. 
Phần đáng chú ý của phân tích phổ được dành hết cho sự phân lớp điểm ảnh. 
Trong quá trình này, ảnh được phân chia thành các vùng tương ứng với các kiểu bề 
mặt khác nhau, ví dụ như các vùng hồ, các cánh đồng, các cánh rừng, khu dân cư và 
các khu công nghiệp. Mỗi điểm ảnh đa trị được phân lớp như với các kiểu bề mặt sử 
dụng tập số đo mật độ phổ của nó. Sự phân lớp được hoàn thành với các kỹ thuật 
tương tự như đã đề cập trong chương 20. Thường thường, các phép toán đại số ví dụ 
như phép trừ và các tỷ số tạo thành được thực hiện trên một tập ảnh để tăng cường sự 
khác nhau của bề mặt. Trong khi ảnh nhận được trong một dải phổ cụ thể nào đó sẽ 
mất hình dạng do các hiệu ứng chiếu sáng, thì các ảnh tỷ lệ cho biết các tính chất bề 
 431 
mặt xác thực hơn. Độc giả có quan tâm nên tham khảo tài liệu về cảm biến từ xa để 
có thể hiểu thêm về vấn đề này. 
21.3. XỬ LÝ MÀU ẢNH 
21.3.1. Cảm nhận màu 
Khuôn dạng quen thuộc nhất của các ảnh đa phổ là khả năng cảm nhận màu thông 
thường. Võng mạc của mắt người được bao phủ với các tế bào thần kinh cảm nhận 
ánh sáng (Hình 21-1) có chức năng tương tự các vị trí cảm nhận trên chip CCD. Các 
tế bào thần kinh cảm nhận sáng hấp thụ ánh sáng từ ảnh và tập trung trên võng mạc 
bởi thuỷ tinh thể và võng mạc. Chúng sinh ra các xung thần kinh tới não, thông qua 
xấp xỉ một triệu sợi dây thần kinh quang học. Tần số của các xung này được mã hoá 
thành độ sáng của ánh sáng tới 
HÌNH 21-1 
Hình 21-1 Mắt người (mắt phải, nhìn từ trên xuống) 
Tế bào cảm quang là sự trộn lẫn của hai loại, các tế bào hình que và các tế bào 
hình nón, gọi theo hình dạng vật lý của chúng. Tế bào hình que nhạy cảm hơn, cung 
cấp cho chúng ta khả năng cảm nhận ánh sáng, đêm tối đơn sắc. Tế bào hình nón có 
khả năng cảm nhận màu, nhưng chỉ ở các mức ánh sáng cao. 
Tế bào hình nón có ba loại, điểm khác nhau chủ yếu về tính chất quang hoá đó là 
chúng chuyển đổi ánh sáng thành các xung thần kinh. Tế bào hình nón chia thành 
phần thấy được của phổ điện từ thành ba dải: đỏ, lục và lam. Vì nguyên nhân này mà 
ba màu này được coi như các màu chính đối với khả năng nhìn của người. Hình 21-2 
đưa ra các phổ nhạy cảm của ba loại tế bào hình nón trong hệ thống cảm nhận của 
con người. 
HÌNH 21-2 
 432 
Hình 21-2 Phổ độ nhạy cảm của các tế bào cảm quang của mắt người 
Các xung thần kinh sinh ra bởi các tế bào cảm quang đáp ứng lại ánh sáng đi qua 
lớp các tế bào lưỡng cực và lớp tế bào hạch. Mạng nơ ron nhân tạo được miêu tả 
trong chương 20 được mô phỏng sau kiến trúc và hoạt động của các tế bào võng mạc 
này. Các sợi trục của khoảng chừng một triệu tế bào hạch tạo thành dây thần kinh 
quang học, nó hướng dẫn dữ liệu ảnh tới não bộ. 
21.3.2. Ảnh ba màu 
Vì bản chất của hệ thống thị giác con người, nên phần lớn sản phẩm trình bày sự 
cố gắng và phí tổn trong ảnh điện tử đã dành hết cho các hệ thống ba màu, đặc biệt là 
các camera truyền hình, các bộ số hoá, các thiết bị hiển thị và các máy in. Vì vậy, chế 
độ ba màu được coi là đặc biệt quan trọng. Không chỉ sự tăng cường ảnh màu là một 
sự thực hiện ba màu, mà phân tích định lượng ảnh màu cũng thường được thực hiện 
trên thiết bị ba màu, vì nó tạo ra khối lượng nhiều với giá thành tương đối thấp. 
Các ví dụ phổ biến về hệ thống ảnh ba màu bao gồm các ảnh chụp màu và ảnh TV 
màu (chương 2, 3). Trong cả hai trường hợp, phổ nhìn thấy được chia thành ba dải-
đỏ, lục và lam-gần giống như sự lượng tử hoá phổ thực hiện bởi mắt người. Trong 
ảnh chụp màu, các ảnh riêng biệt được rửa theo ba loại thuốc ảnh xen lẫn nhau. 
Trong TV màu, sử dụng ba bộ cảm biến ảnh, mỗi bộ đảm nhận chức năng của một bộ 
lọc quang học màu đỏ, lục, lam. Đối với mục đích hiển thị, các ảnh màu đỏ, lục, lam 
được đặt chồng lên nhau, trên máy in màu hoặc trên màn hình hiển thị màu. Việc xếp 
chồng này tạo ra các kết quả gần giống như nhau trên võng mạc như cảnh ban đầu và 
do đó trông như như bình thường. 
Trong khi một ảnh số ba màu có thể được coi như một hàm ba toạ độ vô hướng 
(hai toạ độ không gian và một chiều phổ). Nó thường thuận lợi hơn để xem nó như 
một ảnh bình thường (hai chiều) có ba mức xám (đỏ, lục, lam) tại mỗi điểm ảnh. 
Liên quan đến các vấn đề khác, nó hữu dụng hơn để xem xét một sự nạp chồng ba 
ảnh số đơn sắc. Xử lý và phân tích ảnh màu thực sự rất đơn giản nếu ta có thể nhận 
thấy rõ hai sự thay thế này. Sau này, nhiều khái niệm đề cập trong các chương trước 
có thể được áp dụng với một chút sửa đổi. 
21.3.3. Đặc tả màu 
Khuôn dạng RGB. Có nhiều phương pháp có thể chỉ rõ định lượng một màu, 
chẳng hạn như xác định một điểm ảnh trong một ảnh màu số. Cách thức dễ hiểu nhất 
là sử dụng các giá trị độ tỷ lệ độ sáng đỏ lục, lam, tỷ lệ giữa 0 và 1. Chúng ta gọi quy 
ước này là khuôn dạng RGB. Mỗi điểm anảh có thể được biểu diễn bởi một điểm 
trong phần tư thứ nhất của không gian ba chiều, như trinhg bày trong hình lập 
phương màu trong hình 21-3. Lược đồ mức xám của một ảnh ba màu là một sự phân 
bố các điểm trong không gian RGB. 
HÌNH 21-3 
 433 
Hình 21-3 Khối lập phương không gian màu 
Không gian màu RGB ban đầu không biểu diễn độ sáng của bất kỳ một màu chính 
nào và vì thế nó có màu đen. Độ sáng đầy đủ của cả màu chính cùng xuất hiện sẽ là 
màu trắng. Một lượng ba thành phần màu bằng nhau với độ sáng yếu hơn tạo ra một 
sắc thái xám. Quỹ tích của tất cả các điểm như vậy nằm trên đường chéo của hình lập 
phương màu và được gọi là đường xám. Ba góc của hình lập phương màu tương ứng 
với ba màu chính-đỏ, lục và lam. Ba góc còn lại tương ứng với các màu phụ như 
vàng, lục lam và màu tím. 
Khuôn dạng HSI. Một giảm đò đặc tả thường dùng khác, gọi là khuôn dạng HSI, 
là một sự nghi thức hoá hệ thống màu được phát triển bởi Munsell và thường được 
sử dụng bởi các hoạ sĩ. Thiết kế của nó phản ánh cách mà con người nhìn màu và nó 
cũng tạo cơ hội thuận lợi cho việc xử lý ảnh. 
Trong khuôn dạng HSI. I viết tắt của Intensity (cường độ), hay độ sáng. Đối với 
mục đích của chúng ta, nó là trung bình của các giá trị mức xám R, G và B, mặc dù 
các giản đồ khác với sự phân bổ các màu không đồng đều cũng được sử dụng. Giá trị 
cường độ chỉ rõ độ sáng toàn bộ điểm ảnh, mà không biết điểm ảnh đó màu gì. Ta có 
thể chuyển đổi một ảnh thành ảnh đơn sắc bằng lấy trung bình các thành phần RGB 
với nhau, do đó loại trừ các thông tin về màu sắc. 
Hai tham số chứa thông tin màu đó là màu sắc (Hue-H) và độ bão hoà 
(Saluration-S), mặc dù một số thuật ngữ tương đương đôi khi cũng được sử dụng. 
Hai tham số này được minh hoạ bởi vòng tròn màu trong hình 21-4. Màu sắc của một 
màu ám chỉ bước sóng phổ của màu đó. Một cách tuỳ ý, một màu sắc ở góc 00 là 
màu đỏ, 1200 là màu lục, và 2400 là màu lam. Màu sắc trải ngang qua các màu của 
phổ nhìn thấy từ 00 tới 240. Giữa 2400 và 3600 không có phổ của màu mà mắt có 
thể nhận biết được. 
HÌNH 21-4 
Hình 21-4 Đường tròn màu 
Tham số độ bão hoà là bán kính từ gốc đến đường tròn màu. Xung quanh chu vi 
của đường tròn là các màu tinh khiết, hay bão hoà, và độ bão hoà của chúng có giá 
trị bằng 1. Tại tâm nằm giữa các sắc thái không rõ rệt (xám) có độ bão hoà bằng 0. 
Khái niệm độ bão hoà có thể minh hoạ như sau. Nếu bạn có một thùng sơn màu 
đỏ. Nó sẽ tương ứng với màu sắc 0 và bão hoà là 1. Trộn vào thùng sơn trắng làm 
cường độ của màu đỏ nhỏ đi, giảm độ bão hoà, nhưng không làm cho nó tối hơn. 
Màu hồng tương ứng với độ bão hoà bằng 0.5,  Việc hoà trộn thêm nhiều màu 
trắng vào, màu đỏ trở nên nhạt hơn và độ bão hoà giảm, thậm chí tiến tới 0 (màu 
 434 
trắng). Nếu mặt khác bạn hoà trộn sơn màu đen với màu đỏ sáng, độ bão hoà nó sẽ 
giảm (tiến về màu đen). Trong khi màu sắc và độ bão hoà tồn tại đối lập nhau. 
Cùng lúc ba màu toạ độ định nghĩa một không gian hình trụ tròn (hình 21-5). Sắc 
thái xám nằm dọc trên trục từ màu đen ở đáy trụ tới màu trắng ở đỉnh trụ. Các màu 
đử độ sáng, độ bão hoã nằm trên chu vi của vòng tròn trên mặt đỉnh. 
Có nhiều hệ toạ độ màu khác đã được sử dụng. Chúng thiết lập bởi CIE, một uỷ 
ban chuẩn quốc tế về ánh sáng và màu, có lẽ được nhiều người sử dụng nhất. Chúng 
dựa trên những dữ liệu thử nghiệm từ việc thu thập các thử nghiệm phù hợp màu 
đối với quan sát của con người. 
HÌNH 21-5 
Hình 21-5 Không gian màu hình trụ 
21.3.4. Chuyển đổi toạ độ màu 
Đối với mục đích xử lý ảnh, nó rất hữu dụng cho khả năng chuyển đổi giữa hệ toạ 
độ màu RGB và HSI. Một vài quá trình chỉ thực hiện tốt trên hệ thống này hoặc hệ 
thống khác. 
21.3.4.1. Chuyển đổi RGB sang HSI 
Việc chuyển đổi từ khuôn dạng RGB sang HSI có thể được tiếp cận như sau. Trở 
lại với đường xám trên đường chéo của hình lập phương màu trong không gian RGB 
và nó là trục đứng trong hình trụ tròn của không gian HSI. Do đó chúng ta có thể bắt 
đầu bằng một hệ toạ độ (x, y, z) trong đó hình lập phương RGB được quay sao cho 
đường chéo của nó nằm dọc theo trục z và trục R của nó nằm trong mặt phẳng xz 
(Hình 21-6). Phép quay này được cho bởi. 
      BGRzBGyBGRx 
3
1
2
12
6
1
 (1) 
Tiếp theo, chúng ta chuyển đổi toạ độ hình trụ tròn bằng cách định nghĩa tọa độ 
cực trong mặt phẳng xy. 
Chúng ta có 
 yxangyx ,22  (2) 
Trong đó ang(x,y) là góc do một đường từ gốc toạ độ đến điểm (x, y) tạo thành với 
trục x. Đây là đường tiếp tuyến cung cơ bản. 
 435 
HÌNH 21-6 
Hình 21-6 Quay hình lập phương RGB 
Chúng ta có toạ độ hình trụ, trong đó (, , z) tương đương với (H,S,I) nhưng có 
hai vấn đề với độ bão hoà: Nó không độc lập với cường độ, tuỳ chúng ta muốn nó là 
gì, và các màu có độ bão hoà đầy đủ (chúng không có quá hai màu chính) trên hình 
lục giác trong mặt phẳng xy (hình 21-7a), thay vì trên một đường tròn. Biện pháp sửa 
chữa là chuẩn hoá bằng cách chia giá trị lớn nhất cho . Việc này sẽ dẫn tới công 
thức bão hoà. 
 BGR
IBGR
BGRS ,,min31,,min31
max
 (3) 
Các màu bão hoà đầy đủ bây giờ là trên hình tròn bán kính bằng 1 trong mặt 
phẳng xy (hình 21-7b). 
HÌNH 21-7 
Hình 21-7 Mặt phẳng xy của không gian màu: (a) toạ độ cực chưa chuẩn hoá; 
(b) độ bão hoà đã chuẩn hoá 
Trong khi màu sắc có thể được tính với  trong biểu thức (2), thì có một phương 
pháp tương đương để tính góc 
  
BGBRGR
BRGR
2
1 2
1
cos (4) 
Và màu sắc do đó là 
BG
BG
H
 

2
 (5) 
 436 
21.3.4.2. Chuyển đổi HSI sang RBG 
Công thức cho việc chuyển đổi từ HSI sang RGB có dạng hơi khác so, tuỳ 
thuôckhu vực hình quạt của đường tròn màu mà điểm được chuyển đổi sẽ nằm trong 
đó. Đối với 00 H < 1200, 
 BRIGS
IB
H
HSIR 
 31
360cos
cos1
3 0
 (6) 
Trong khi với 1200 H <2400. 
 GRIBS
IR
H
HSIG 
 31
3180cos
120cos1
3 0
0
 (7) 
Và đối với 2400 H <3600. 
 BGIRS
IG
H
HSIB 
 31
3300cos
240cos1
3 0
0
 (8) 
Có một vài biến đổi HSI khác nhau. Từ quan điểm xử lý ảnh màu, một sự lựa 
chọn đặc biệt có thể không ảnh hưởng tới kết quả, miễn là màu sắc là một góc, độ 
bão hoà độc lập với cường độ và phép biến đổi có thể đảo ngược. 
21.3.5. Tăng cường ảnh màu 
21.3.5.1. Cân bằng màu 
Thông thường khi một ảnh màu được số hoá, nó sẽ không xuất hiện hoàn chỉnh 
khi hiển thị. Những độ nhạy cảm, hệ số gia tăng, khoảng trông (mức đen), khác 
nhau trong ba kênh màu thực hiện các phép biến đổi tuyến tính khác nhau trên ba 
thành phần ảnh trong suốt quá trình số hoá. Kết quả là ảnh với các màu chính của nó 
“trở nên không cân bằng về màu sắc”. Tất cả các đối tượng trong ảnh đã dịch màu so 
với những gì mà chúng phải thể hiện. Điểm đáng chú ý nhất đó là các đối tượng sẽ có 
các màu xám. 
Kiểm tra đầu tiên của cân bằng màu là liệu rằng tất cả các đối tượng màu xám có 
thực sự xuất hiện với màu xám hay không. Kiểm tra thứ hai là nếu các màu bão hoã 
cao có màu sắc phù hợp hay không. Nếu ảnh có màu đen nổi bật hay màu nền trắng, 
thì việc này sẽ tạo ra một đỉnh có thể thấy rõ trong lược đồ của các ảnh thành phần 
RGB. Nếu những đỉnh này xuất hiện tại các mức xám khác nhau, thì nó báo hiệu 
màu không cân bằng. 
Biện pháp sửa chữa đối với việc không cân bằng màu của loại này là phải sử dụng 
biến đổi tỷ lệ xám tuyến tính trên mỗi ảnh R, G và B riêng biệt. Thông thường chỉ 
cần hai thành phần của ảnh được biến đổi sao cho phù hợp với thành phần thứ ba. 
Cách đơn giản nhất là đỏi hỏi phải thiết kế một hàm tỷ lệ xám là (1) chọn lựa các 
vùng xám nhạt và xám đậm tương đối đồng đều trên ảnh, (2) tính toán mức xám 
trung bình của cả hai vùng trong cả ba thành phần ảnh, và (3) sử dụng một độ tương 
phản tuyến tính phác hoạ trên hai thành phần ảnh khiến cho chúng phù hợp với thành 
phần thứ ba. Nếu mỗi một trong hai vùng có cùng mức xám trong tất cả ba thành 
phần ảnh, ta sẽ đạt được mức cân bằng độ sáng. 
 437 
21.3.5.2. Tăng cường độ tương phản và màu sắc 
Trong khi làm việc với các thành phần RGB của một ảnh số ba màu, điểm chúng 
ta phải cẩn thận đó là tránh việc hỏng cân bằng màu. Thiết yếu trong tất cả các kỹ 
thuật xử lý ảnh trước đây đã bàn tới sẽ tạo ra một kết quả xác đáng nếu cung cấp cho 
các thành phần của một ảnh trong hệ HSI. Trong nhiều cách, thành phần cường độ có 
thể được sử dụng như một ảnh đơn sắc. Thông tin về màu sắc, được kết hợp trong 
các thành phần màu sắc và độ bão hoà sẽ thường được kèm theo mà không  ... ễ hiểu. Tuy nhiên, có một số vần đề suy xét 
đặc biệt khi áp dụng với ảnh ba màu. 
Nếu một ảnh được khôi phục hay tăng cường đối với mục đích trong việc hiển thị 
của nó, việc nên thực hiện là nhớ chiều dài và sự yếu của mắt người. Ví dụ, chi tiết là 
có thể nhìn theo cường độ rõ hơn so với nhì theo màu. Viẹc làm mờ các biên sẽ bị 
nhiễu loạn hơn nhiều nếu nó ảnh hưởng đến cường độ chứ không phải màu sắc hay 
độ bão hoá. Tương tự, tính hạt (nhiếu ngãu nhiên) của một biên độ vừa phải rõ ràng 
theo cường độ hơn theo màu. Cuối cùng, mắt người là nhạy cảm với nhiễu hạt trong 
các vùng bằng phẳng hơn là trong các vùng ảnh chứa chi tiết tương phản cao. Việc 
này áp dụng cho cả nhiễu cường độ lẫn nhiễu màu sắc. 
Với những suy nghĩ trước đây, chúng ta có thể xây dựng một phác thảo tổng quát 
cho việc tiếp cận một sự tăng cường màu ảnh hay khôi phục. 
1. Sử dụng một toán tử điểm tuyến tính để đảm bảo đó là ảnh RGB phù hợp hoàn 
toàn trong phạm vi tỷ lệ xám và là cân bằng màu. 
2. Chuyển đổi sang khuôn dạng HSI. 
3. Sử dụng một bộ lọc thông thấp hay, có lẽ tốt hơn, bộ lọc trung vị trên các ảnh 
màu sắc và bão hoà để giảm nhiễu ngẫu nhiên về màu sắc trong các đối tượng. 
Một vết mờ nào đó của các biên trong những ảnh này sẽ không còn trong sản 
phẩm cuối cùng, do vậy bước này có thể coi như giảm nhiễu đáng kể. Bộ lọc 
phải giữ được mức xám trung bình (chẳng hạn, MTF(0, 0) = 1). 
 438 
4. Sử dụng cách tiếp cận biến thiên không gian (ví dụ các bộ lọc kết hợp tuyến 
tính) để khôi phục lại cường độ ảnh. Bước làm sắc nét cá biên và tăng cường 
chi tiết, trong khi giảm nhiễu hạt trong các vùng phẳng. 
5. Sử dụng các toán tử điểm tuyến tính trên cả ba thành phần, như yêu cầu, để 
đảm bảo việc tận dụng tỷ lệ xám. 
6. Chuyển đổi sang khuôn dạng RGB và hiển thị hay in ảnh ra. 
Bắt đầu với một ảnh số chất lượng tốt, với cách tiếp cận này có thể cải thiện được 
rất nhiều với chất lượng ảnh. 
21.3.5.4. Giả màu 
Thuật ngữ giả màu liên quan tới việc tạo ra một ảnh màu từ một ảnh đơn sắc bằng 
cơ chế ánh xạ mức xám tới một điểm trong không gian màu. Việc này rất đơn giản 
chỉ việc gán một màu cho mỗi mức xám bằng một vài luật mà có thể lưu trữ trong 
một bảng tra cứu. 
Điểm hấp dẫn của giả màu phát phát từ thực tế là mắt người có thể phân biệt rõ 
nhiểu màu khác nhau hơn là có thể phân biệt rõ được độ sắc nét khác nhau của độ 
sáng. Do đó, trong khi chúng ta có thể ước lượng 40 tới 256 mức xám trên một màn 
hình đơn sắc, thì có thể nhìn thấy nhiều hình dạng hơn khi ánh xạ đến các màu khác 
nhau. Tuy nhiên, các kỹ thuật đơn sắc có thể làm cho những sự thay đổi không dễ mô 
tả có thể nhìn thấy hơn. 
Việc ánh xạ giả màu thường làm chúng ta hài lòng hơn nếu nó thực hiện một vài 
mẫu, hơn là việc ấn điịnh ngẫu nhiên một số màu. Thông thường trục mức xám ánh 
xạ tới một đường liên tục vẽ lên các đường cong trên không gian màu. Ánh xạ các 
điểm trắng và đen thông thường là rất hữu dụng. Nói chung, các ánh xạ càng phù hợp 
bao nhiêu càng thành công, sự đau đớn thực tế về thị giác có thể là kết quả do nhiều 
tham vọng trên sơ đồ ấn định màu sắc. 
Cơ bản một chi tiết của quá trình hiển thị ảnh, giả màu có thể được tô điểm với 
thuật ngữ giống như quá trình giả màu và phân tích giả màu. Một công cụ rất hữu ích 
cho các nhà buôn. nó thông thường sử dụng trong hệ thống quảng cáo. nó có thể 
mang đến cho khách hàng những hiểu biết nhanh chóng so với các hiểu biết khác về 
kỹ thuật hiển thị. 
21.3.6. Phân tích ảnh màu 
Hầu như đề cập trước đây về việc phân tích ảnh đơn sắc có thể được áp dụng trực 
tiếp vào các ảnh màu. Tuy nhiên, có một vài điểm khác nhau đáng chú ý. 
21.3.6.1. Sự bù màu 
Trong một số ứng dụng, mục đích là phân tách các loại đối tượng khác nhau chủ 
yếu và riêng về màu sắc. Ví dụ, trong kính hiển vi huỳnh quang các thành phần khác 
nhau của một mẫu vật sinh học (ví dụ, các thành phần khác nhau của các tế bào) bị 
nhiễu với các màu sắc huỳnh quang nhuộm vào. Việc phân tích thường có thể bao 
gồm khả năng nhì thấy các đối tượng một cách riêng rẽ, nhưng theo sự quan hệ về 
không gian chính xác với nhau. 
Nếu thủ tục chuẩn bị nhuộm màu ba thành phần hoá học của mẫu vật, ví dụ với 
các màu nhuộm huỳnh quang đỏ, lục và lam, ta có thể số hoá và hiển thị mẫu vật như 
một ảnh ba màu bình thường. Các thành phần ảnh RGB được ghi nhận như các ảnh 
đơn sắc, mỗi thành phần biểu diễn một loại đối tượng cụ thể. Việc này mở đường cho 
việc phân đoạn ảnh và đo lường đối tượng sử dụng kỹ thuật đã đề cập từ trước. 
 439 
Mở rộng và phủ chồng phổ nhạy cảm của các bộ số hoá ảnh mùa thường dùng, 
cũng như biến đổi phổ phát xạ của thuốc nhuộm huỳnh quang sẵn có, hiếm khi ta đạt 
được sự phân tách hoàn toàn ba loại đối tượng trong ba ảnh thành phần. Thông 
thường mỗi loại đối tượng sẽ nhìn thấy trong cả ba thành phần màu của ảnh. Mặc dù 
giảm độ tương phản của hai trong số chúng. Chúng ta coi hiện tượng này như là tán 
xạ màu. 
Chúng ta có thể mô phỏng tán xạ màu và ảnh hưởng của nó như phép biến đổi 
tuyến tính . Cho ma trận C chỉ rõ các màu được tán xạ giữa ba kênh. Sau đó mỗi 
phần tử Cij là các thành phần của độ sáng từ huỳnh quang j mà xuất hiện trong kênh 
màu i cuả ảnh số. Cho x là vec tơ 3 1 của giá trị độ sáng huỳnh quang thực sự tại 
một điểm ảnh cụ thể, lấy tỷ lệ như mức xám được tạo ra bởi một bộ số hoá lý tưởng. 
Khi đó 
 y = Cx + B (9) 
Là vec tơ của các mức xám RGB được ghi nhận lại tại điểm ảnh đó bởi bộ số hoá. 
C là hằng số cho tán xạ màu, trong khi đó vec tơ b được dùng cho độ lệch mức đen 
của bộ số hoá. Tức là, bi là mức xám tương ứng với màu đen (độ sáng 0) trong kênh 
i. 
Biểu thức (9) được giải dễ dàng đối với độ sáng thực sự: 
 x = C-1[y - b] (10) 
Tán xạ màu có thể do đó mà được đánh giá bằng việc nhân trước vec tơ mức xám 
RGB đối với mỗi điểm ảnh với nghịch đảo của ma trận tán xạ màu, sau khi mức đen 
đã được loại trừ khỏi từng kênh. 
Các phân tích từ trước giả thiết rằng thời gian phơi sáng là giống nhau đối với mỗi 
kênh màu, hay ít nhất nó cùng được sử dụng trong việc nghiên cứu sự điều chỉnh để 
quyết định ma trận tán xạ màu. Đôi khi cần thiết phải sử dụng các thời gian phơi 
sáng khác nhau để bù cho sự chênh lệch lớn về độ sáng giữa ba thành phần màu của 
mẫu. vật. Chúng ta có thể giải thích điều này theo cách dưới đây. 
Cho ma trận đường chéo E chỉ rõ thời gian phơi sáng liên quan được sử dụng 
trong mỗi kênh màu theo một sự số hoá cụ thể. Tức là, eii là tỷ lệ thời gian phơi sáng 
hiện thời cho kênh màu i với thời gian phơi sáng sử dụng cho ảnh điều chỉnh tán xạ 
màu. Khi đó biểu thức (9) trở thành 
 y = ECx + b (11) 
Chúng ta có thể giải với 
 x = C-1E-1[y - b] (12) 
Trong đó E là ma trận đường chéo, ma trận nghịch đảo của nó cũng là ma trận 
đường chéo, có các phần tử đường chéo đơn giản là các số nghịch đảo của các phần 
tử tương ứng của E. Hơn nữa, C-1E-1 có thể được coi như ma trận bù màu đã thay 
đổi: Nó đơn thuần là C-1 sau khi mỗi cột thứ i đã được chia bởi eii. Vì thế, có một 
cách đơn giản để điều chỉnh ma trận bù màu để giải thích cho sự thay biến thời gian 
phơi sáng. 
Trình bày trước đây giả thiết rằng là các mức xám là tuyến tính đối với độ sáng. 
Đối với một số camera, một phép toán điểm RGB có thể cần thiết để thiết lập điều 
kiện này trước bù màu. 
 440 
21.3.6.2. Ví dụ về bù màu 
Hình 21-8 trình bày một ảnh RGB của các tế bào tuỷ xương người có bị vấy bẩn 
bằng DAPI, thuốc nhuộm màu huỳnh quang màu lam. Ảnh đã được số hoá bằng một 
camera truyền hình màu đặt trên một kính hiển vi huỳnh quang. Trong việc chuẩn bị, 
các tế bào nằm trong quá trình phân chia cũng hấp thụ FITC, thuốc nhuộm huỳnh 
quang màu lục. Cuối cùng, DNA định vị tại trung tâm của hai tế bào nhiễm sắc thể 
hình số 8 được ghi nhãn bằng Texas Red, thuốc nhuộm huỳnh quang màu đỏ. 
Lý tưởng mà nói, tất cả các tế bào sẽ có thể nhìn thấy trong kênh màu lam, các tế 
bào phân chia cũng có thể nhìn thấy trong kênh màu lục, và hai điểm trên một tế bào, 
tương ứng với các nhiễm sắc thể hình số 8 sẽ xuất hiện trong kênh màu đỏ. Tuy 
nhiên, trong hình mọi các thành phần đều xuất hiện trong tất cả các kênh do việc xếp 
chồng các phổ nhạy cảm của ba kênh màu. 
Ma trận tán xạ màu là phương tiện ghi nhận ảnh trong hình 21-8 trình bày trong 
bảng 21-1. Ma trận phát biểu rằng, ví dụ, chỉ 44 % của độ sáng phân tử DAPI là 
được ghi nhận trong kênh màu lục, trong khi 32% được đưa ra trong kênh màu lam 
và 24% tìm thấy theo cách của nó với kênh màu đỏ. Giá trị trong ma trận này được 
xác định bằng thực nghiệm từ các ảnh số của các tế bào bị vấy bẩn bằng các chất 
huỳnh quang đơn lẻ và chúng sẽ khác nah với những kết hợp khác của thuốc nhuộm, 
camera, và dụng cụ quang học. 
HÌNH 21-8 
Hình 21-8 ảnh hiển vi huỳnh quang ba màu: (a) cường đọ; (b) đỏ; (c) lục; (d) lam 
BẢNG 21-1 MA TRẬN TÁN XẠ MÀU 
 Texas Red FITC DAPI 
Đỏ 0.85 0.26 0.24 
Lục 0.05 0.65 0.32 
Lam 0.10 0.09 0.44 
Ma trận bù màu C-1 đưa ra những gì phải thực hiện để việc tán xạ màu chính xác. 
Ma trận nghịch đảo của ma trận trong bảng 21-1 là 
61.224.29.
26.169.105.0
35.45.24.1
1C (13) 
 441 
Do đó, để chính xác cho ảnh kênh màu đỏ, chúng ta nên, tại mỗi điểm, thực hiện 
với 124% của mức xám trong ảnh kênh màu đỏ, thêm 5% giá trị cho kênh màu xanh, 
và trừ 29% cho kênh màu lục. Hàng thứ 2 và thứ 3 cũng như thế chỉ rõ cách để làm 
chính xác các ảnh kênh màu xanh và lục. 
Một số minh hoạ cách tính toán tại mỗi điểm trong ảnh RGB. Sử dụng ma trận lan 
màu trong bảng 21.1 và minh hoạ giá trị cho x và biểu thức 11 đưa ra kết quả các giá 
trị mức độ màu xám được ghi. 
178
158
251
20
22
18
104
143
201
44.09.10.
32.65.05.
24.26.85.
200
010
001
bECxy (14) 
Ở đây chúng ta đã giả thiết rằng đó thời gian phơi sáng gấp hai lần được sử dụng 
trong kênh màu lục. Khi đó biểu thức (12) khôi phục các giá trị độ sáng thực sự 
104
143
201
20
22
18
178
158
251
5.000
010
001
61.224.029.0
26.169.105.0
35.045.024.1
11 byECx (15) 
Ma trận tích trong biểu thức (15) đơn giản là 
61.224.029.0
26.169.105.0
35.045.024.1
11EC (16) 
nó hoàn toàn giống như ma trận C-1, ngoại trừ thành phần trong cột thứ 3 đã bị 
chia đều để giải thích cho sự phơi sáng lâu hơn trong kênh màu lam. Bởi vì ma trận 
là giống nhau đối với mọi điểm ảnh trong ảnh, nó có thể được tính toán 1 lần và sử 
dụng nhiều lần lặp đi lặp lại. 
Hình 21-9 cho thấy kết quả của bù màu được áp dụng cho ảnh trong hình 21-8. 
HÌNH 21-9 
Hình 21-9 Kết quả của việc bù màu: () cường độ; (b) đỏ; (c) lục; (d) lam 
Ở đây, ba kiểu vết bẩn khác nhau của các đối tượng đã được phân tách thành ba 
ảnh màu thành phần. Việc này tạo ra một công việc phân đoạn và tính toán ảnh đơn 
 442 
giản hơn nhiều. Sự bù màu cũng làm tăng độ bão hoà của ảnh màu hiển thị, vì tán xạ 
màu có xu hướng khử độ bão hoà của ảnh. 
21.3.6.3. Phân đoạn ảnh màu 
Việc phân đoạn một ảnh màu bằng ngưỡng trở thành một quá trình phân chia 
không gian màu. Các đối tượng khác nhau trong ảnh thường tương ứng với các nhón 
điểm riêng biệt trong một lược đồ ba chiều xác định trong không gian RGB hay HSI. 
Một thiết kế bộ phân lớp Bayes ba đặc trưng có thể chứng tỏ có ích trong việc phân 
chia không gian. 
Màu sắc và độ bão hoà của một đối tượng thường bị bức chế bởi việc hấp thụ ánh 
sáng hay các tính chất phản xạ của chất liệu tạo ra đối tượng. Tuy nhiên, cường độ 
của đối tượng bị tác dộng nghiêm trọng bởi sự chiếu sáng và góc nhìn. Hai tham số 
màu của một sự giảm nhiễu nào đó bằng cách làm trơn hay lọc trung vị có thể có ích. 
21.3.6.4. Đo lường ảnh màu 
Một khi sự phân đoạn được hoàn thành, thì việc xác định kích thước và khuôn 
dạng là giống như với ảnh đơn sắc. Tuy nhiên, bây giờ độ sáng thêm vào khía cạnh 
màu sắc. Ta có thể tính màu sắc trung bình và độ bão hoà trung bình của mỗi đối 
tượng, cũng như cường độ trung bình của nó. 
21.4. TỔNG KẾT MỘT SỐ ĐIỂM QUAN TRỌNG. 
1. Các ảnh đa phổ là các hàm số hoá của x, y và bước sóng quang học cho biết 
phổ hệ số phản xạ của đối tượng tại mỗi điểm ảnh. 
2. Thông thường, trong quá trình xử lý ảnh ba màu, cân bằng màu phải đạt được 
với ảnh trong khuôn dạng RGB và phần lớn quá trình xử lý hay phân tích phải 
được thực hiện trong khuôn dạng HSI. 
3. Đa số các kỹ thuật được phát triển cho các ảnh đơn sắc đều có khả năng ứng 
dụng cho thành phần cường độ của các ảnh số ba màu. 
4. Việc tán xạ các đối tượng có màu chính thành các kênh màu khác có thể được 
bù bằng cách nhân các giá trị RGB với ma trận nghịch đảo của ma trận tán xạ 
màu. 
BÀI TẬP 
1. Giả sử bạn có một mẫu vật kiểm tra là một hình vuông đen nằm trong một hình 
vuông trắng. Khi bạn số hoá mẫu vật bằng một hệ thống màu RGB riêng biệt, 
bạn có được các lược đồ nhị thức trong cả ba kênh. Các đỉnh được định vị như 
sau: R = [62,242], G = [31,251], B = [12,238]. Hệ thống này có yêu cầu cân 
bằng màu không? Nếu có, hãy thiết kế một phép toán điểm màu để thực hiện 
công việc đó. Thực hiện điều đó sao cho màu đen có mức xám 16 và màu trắng 
có mức xám 242. 
2. Giả sử bạn số hoá một mẫu thử bao gồm bốn thanh xám đồng bộ đặt trong độ 
sáng từ đen sang trắng. Các giá trị HIS trung bình của bốn thanh là [H, S, I] = 
[259,0.51,32], [90,0.024,1.45], [82,0.116,259], [81,0.152,372]. Vẽ bốn điểm 
trong không gian HS. Màu nào của mỗi một rong bốn thanh sẽ xuất hiện? Bộ số 
hoá có cân bằng màu không? Nếu không, thì một phép toán điểm tuyến tính sẽ 
đặt nó trong sự cân bằng màu hay không? Nếu có, thiết kế phép toán đó. Nếu 
không, thiết kế một phép toán tuyến tính từng đoạn. 
3. Giả sử bạn số hoá một mẫu thử bao gồm bốn thanh xám đồng bộ đặt trong độ 
sáng từ đen sang trắng. Các giá trị HIS trung bình của bốn thanh là [H, S, I] = 
 443 
[0,0.25,23], [101,0.16,144], [199,0.192,300], [300,0.083,416]. Vẽ bốn điểm 
trong không gian HS. Màu nào của mỗi một rong bốn thanh sẽ xuất hiện? Bộ số 
hoá có cân bằng màu không? Nếu không, thì một phép toán điểm tuyến tính sẽ 
đặt nó trong sự cân bằng màu hay không? Nếu có, thiết kế phép toán đó. Nếu 
không, thiết kế một phép toán tuyến tính từng đoạn. 
DỰ ÁN 
1. Phát triển một chương trình cho việc chuyển đổi ảnh màu RGB sang HSI vad 
HSI sang RGB. Kiểm tra chương trình trên một ảnh chứa các giá trị R, G và B 
xa nhất. Trừ một ảnh RGB đã được chuyển đổi sang HSI và ngược lại từ ảnh 
ban đầu, mô tả nội dung các ảnh. 
2. Thực hiện khôi phục ảnh trên một ảnh số hoá sử dụng phác thảo trong phần 
21.3.5.3, chỉ lọc tĩnh (biến thiên phi không gian). Tường thuật các giới hạn thực 
tế về từng bước tăng cường và khối lượng cải tiến đạt được. 
3. Thực hiện khôi phục ảnh trên một ảnh số hoá sử dụng phác thảo trong phần 
21.3.5.3, và lọc biến thiên không gian (chẳng hạn, các bộ lọc kết hợp tuyến 
tính). Tường thuật các giới hạn thực tế về từng bước tăng cường và khối lượng 
cải tiến đạt được. 
4. Phát triển một chương trình có thể vận dụng một ảnh HIS như mô tả trong phần 
21.3.5.3, và sử dụng chương trình để cải thiện ảnh của một người bạn. Tường 
thuật lại các phương pháp và kết quả. 
5. Phát triển một ứng dụng tạo ảnh giả màu. Công bố phương pháp và kết quả của 
nó trên một tờ báo có uy tín. Gửi cho tôi một tấm thiệp Giáng sinh với ảnh giả 
màu.