ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG BÙI NGỌC HUY NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT XỬ LÝ NHIỄU, HIỆU CHỈNH ẢNH NHỊ PHÂN VÀ ỨNG DỤNG CHO PHIẾU THI TRẮC NGHIỆM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG BÙI NGỌC HUY NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT XỬ LÝ NHIỄU, HIỆU CHỈNH ẢNH NHỊ PHÂN VÀ ỨNG DỤNG CHO PHIẾU THI TRẮC NGHIỆM Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS NGƠ QUỐC TẠO Thái Ngun - 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm” cơng trình nghiên cứu tơi, có hỗ trợ từ Giáo viên hƣớng dẫn PGS TS Ngô Quốc Tạo Các nội dung nghiên cứu kết đề tài trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình nghiên cứu trƣớc Những số liệu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá đƣợc tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi phần tài liệu tham khảo Tơi hồn tồn chịu trách nhiệm tính pháp lý trình nghiên cứu khoa học luận văn Thái Nguyên, ngày tháng Tác giả luận văn Bùi Ngọc Huy Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ năm 2013 ii LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên bày tỏ lời cảm ơn chân thành đến Thầy, cô giáo giảng dạy, hƣớng dẫn giúp đỡ thời gian học tập nghiên cứu hoàn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn PGS TS Ngô Quốc Tạo - ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn định hƣớng giúp tơi nhanh chóng tiếp cận, nắm bắt kiến thức hoàn thành luận văn “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm” Xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, Viện Công nghệ thông tin giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho thời gian học tập Tôi xin gửi lời cảm ơn tới trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng, nơi công tác tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập làm việc trƣờng Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè động viên, quan tâm, giúp đỡ tơi hồn thành khóa học luận văn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN vi MỞ ĐẦU Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ NHIỄU VÀ HIỆU CHỈNH ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh 1.2 Khái quát trình xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm 1.2.1 Giới thiệu chung 1.2.2 Quá trình xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh 1.3 Một số khái niệm liên quan 1.3.1 Ảnh gì? 1.3.2 Điểm ảnh (pixel element) 1.3.3 Mức xám (Gray Level) 1.3.4 Độ phân giải ảnh 1.3.5 Phân loại ảnh 1.4 Kết luận chƣơng 11 Chƣơng 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ NHIỄU VÀ HIỆU CHỈNH ẢNH 12 2.1 Các kỹ thuật tiền xử lý 12 2.1.1 Giới thiệu chung 12 2.1.2 Tăng, giảm độ sáng 13 2.1.3 Tăng, giảm độ tƣơng phản 13 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ iv 2.1.4 Tách kênh mầu đỏ 14 2.1.5 Chuyển ảnh xám 15 2.1.6 Nhị phân hóa ảnh phân ngƣỡng 16 2.2 Kỹ thuật nhận dạng form 20 2.2.1 Đặt vấn đề 20 2.2.2 Nhận dạng điểm định vị 22 2.3 Một số thuật toán xử lý nhiễu 24 2.3.1 Căn chỉnh độ lệnh trang 24 2.3.2 Phân vùng ô cần tô 25 2.3.3 Nhận dạng ô cần tô 29 2.4 Một số kỹ thuật hiệu chỉnh ảnh 33 2.4.1 Phép giãn nhị phân (Dilation) 33 2.4.2 Phép co ảnh nhị phân (Erosion) 37 2.4.3 Phép mở ảnh (Opening), đóng ảnh (Closing) 40 2.4.5 Làm đầy ô cần tô 45 2.5 Kết luận chƣơng 47 Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM 49 3.1 Quá trình xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh 49 3.1.1 Tách kênh màu đỏ 49 3.1.2 Phân ngƣỡng 49 3.1.3 Lọc nhiễu 50 3.1.4 Căn chỉnh độ lệch 50 3.1.5 Khoanh vùng đƣợc tô 51 3.1.6 Xác định điểm định vị 51 3.1.7 Tách vùng đƣợc tô 52 3.2 Chấm thi 52 3.3 Giới thiệu chƣơng trình 53 KẾT LUẬN 58 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ v TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ vi DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.3 Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh Hình 1.4 Ví dụ ảnh đen trắng 10 Hình 1.5 Ví dụ ảnh xám 10 Hình 1.6 Ví dụ ảnh màu 11 Hình 2.1 Ảnh trƣớc chuyển xám 16 Hình 2.2 Ảnh thực chuyển xám 16 Hình 2.3 Chọn ngƣỡng theo Zack 18 Hình 2.4 Phƣơng pháp lấy ngƣỡng 19 Hình 2.5 Phân ngƣỡng theo thuật tốn SIS 20 Hình 2.6 Các điểm định vị phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm 22 Hình 2.7 Hệ tọa độ xoay ảnh 25 Hình 2.8 Các điểm lân cận gradient 27 Hình 2.9 Căn chỉnh đƣờng biên 28 Hình 2.10 Vùng số báo danh mã đề qua xử lý 29 Hình 2.11 Vùng đáp án qua xử lý 29 Hình 2.12 Các dạng tơ phiếu trả lời trắc nghiệm 30 Hình 2.13 Ơ bị tô trùng 30 Hình 2.14 Ơ bị tơ lệch, tô tràn lan 30 Hình 2.15 Ảnh cần kiểm tra tơ đƣợc chia thành vùng 31 Hình 2.16: Phép giãn nhị phân 35 Hình 2.17 Quá trình quét phần tử cấu trúc hình ảnh nhị phân 36 Hình 2.18 Phép co nhị phân hai đối tƣợng 37 Hình 2.19 Quá trình lọc đối tƣợng sử dụng phép co nhị phân phép giãn nhị phân 39 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ vii Hình 2.20 Ứng dụng phép co ảnh dƣới dạng số nhị phân 39 Hình 2.21 Quá trình thực hiệp phép mở ảnh 41 Hình 2.22: Phép mở ảnh phƣơng diện ý nghĩa hình học 42 Hình 2.24 Minh họa phép đóng ảnh phƣơng diện ý nghĩa hình học 43 Hình 2.25 Minh họa phép biến đổi trúng trƣợt 45 Hình 2.26 Quá trình làm đầy đối tƣợng ảnh 47 Hình 3.1 Ảnh trƣớc sau tách kênh màu đỏ 49 Hình 3.2 Ảnh trƣớc sau phân ngƣỡng, lọc nhiễu 50 Hình 3.3 Ảnh trƣớc sau chỉnh độ lệch 51 Hình 3.4 Vùng số báo danh mã đề 52 Hình 3.5 Giao diện chƣơng trình 54 Hình 3.6 Menu hiển thị phần tệp 54 Hình 3.7 Menu hiển thị xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh 55 Hình 3.9 Mơ q trình phân ngƣỡng lọc nhiễu 56 Hình 3.10 Mơ q trình xoay ảnh 56 Hình 3.11 Mơ phân vùng ô cần tô 56 Hình 3.12 Menu hiển thị xử lý thi 56 Hình 3.13 Mơ đọc câu trả lời thi 57 Hình 3.14 Mô kết chấm thi 57 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU - Khoa học xử lý ảnh giới có nhiều bƣớc tiến vững Đây lĩnh vực có nhiều ứng dụng thực tế, góp phần vào lớn mạnh ngành Công nghệ thông tin - Việc xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh sau qua thiết bị vào nhƣ máy scan định dạng mẫu ban đầu việc cần thiết, hƣu ích đời sống hàng ngày việc ứng dụng Công nghệ thông tin - Ở nƣớc ta vài năm gần đây, Bộ Giáo dục Đào tạo ứng dụng hình thức thi trắc nghiệm vào thi Đại học, Cao đẳng làm giảm bớt thời gian chấm thi cách đáng kể Việc chấm thi đƣợc xử lý qua máy tính, khơng cần phải giáo viên chuyên gia lĩnh vực có mặt trực tiếp chấm thi nhƣ trƣớc Việc chấm thi trắc nghiệm đƣợc thực thơng qua giải pháp sử dụng hệ thống máy chấm thi tự động Ngƣời dùng cần đƣa phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm vào máy quét chuyên dụng, hệ thống tự động thực tất cơng việc xử lý nhƣ số hóa phiếu trả lời, so khớp đáp án trả lại kết Tuy nhiên, hệ thống thƣờng có chi phí lớn, mặc tốc độ xử lý cao nhƣng độ xác lại khơng cao, dẫn đến việc phải chấm lại thi gây tốn thời gian tiền bạc - Tại Trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng – Quảng Ninh thi trắc nghiệm sau sử dụng máy quét scan thi đƣợc file ảnh với chất lƣợng hình ảnh không cao Nên việc xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh cần thiết - Xuất phát từ lý trên, chọn đề tài “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm”, nhằm trợ giúp cho việc xử lý thi, chấm thi trắc nghiệm có độ xác cao, đảm bảo thời gian xử lý - Nội dung luận văn không kể phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 45 As*B=(A B1 ) ( Ac B2), (2.12) Lƣu ý, phép co nhị phân phần bù A tập hợp B2 trƣờng hợp đặc biệt trúng trƣợt phần tử cấu trúc lên tập hợp B2 rỗng Mặt khác ( Ac B2) = ( A )c nên cơng thức (2.12) đƣợc viết lại nhƣ sau: As*B=(A B1 ) Suy ra: )c, (A As*B=(A B1 )\( A ), (2.13) (2.14) Hình 2.25 Minh họa phép biến đổi trúng trượt A đối tƣợng ảnh (tập hợp phần có nhãn đƣợc bôi đậm); Ac Bù A ảnh; B1, B2 Phần tử cấu trúc; A1: Kết phép co nhị phân phần tử cấu trúc B1 A; A2: Kết phép giãn nhị phân phần tử cấu trúc B2 với Phần bù A 2.4.5 Làm đầy ô cần tô Làm đầy vùng đối tƣợng từ biên bổ xung giá trị vào tồn vùng phía bên biên đối tƣợng Cho ảnh nhị phân A, điểm ảnh biên đối tƣợng hình ảnh A có giá trị điểm ảnh khác Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 46 có giá trị Ta bắt đầu trình làm đầy cách gán giá trị vào điểm ảnh p bên biên đối tƣợng, sau lặp lặp lại phép giãn nhị phân điểm ảnh với phần tử cấu trúc B dƣới giới hạn đặt phép bù tập hợp A (Ac) Bởi hạn chế khơng đƣợc đặt chƣơng trình lặp lặp lại phép gán này, dẫn tới sảy tƣợng tràn qua vùng khác ảnh, chí tồn ảnh Với X0=p B phần tử cấu trúc, phép làm đầy vùng ảnh đƣợc xác định công thức: c Xk=(Xk-1 B) A , Với k=1,2,3,…k-1 (2.15) Thuật tốn dừng Xk=Xk-1 Ví dụ hình 2.26, A ảnh ban đầu chứa biên đối tƣợng (giá trị 1), B phần tử cấu trúc có kích thƣớc 3x3 hình dạng chữ thập Khi thuật tốn thực lần lƣợt theo trình tự nhƣ sau: Bƣớc 1: Thuật tốn gán giá trị cho điểm ảnh p bên vùng biên Bƣớc 2: Áp dụng phép giãn nhị phân từ điểm ảnh p với phần tử cấu trúc B, đồng thời lấy giao kết phép giãn với phần bù tập hợp A Nhƣ vậy, sau lấy giao hai tập hợp phần có giá trị tƣơng xứng với giá trị phần bù tập hợp A đƣợc giữ nguyên, phần có giá trị tƣơng xứng với giá trị phần bù tập hợp A đƣợc gán Quá trình đƣợc lặp lặp lại tất điểm ảnh tƣơng ứng bên biên đối tƣợng đƣợc gán Bƣớc 3: Cuối lấy hợp X7 biên A ta đƣợc đối tƣợng đƣợc làm đầy từ biên vùng ảnh (Hình 2.26) Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 47 Hình 2.26 Quá trình làm đầy đối tượng ảnh 2.5 Kết luận chƣơng - Chƣơng nêu lên đƣợc phép tốn, thuật tốn áp dụng cho q trình xử lý nhiễu nhƣ hiệu chỉnh ảnh ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm: + Các kỹ thuật tiền xử lý: tăng độ sáng, giảm độ sáng, tăng ộ tƣơng, giảm độ tƣơng phản, tách kênh mầu đỏ, chuyển ảnh xám, nhị phân hóa ảnh phân ngƣỡng + Nhận dạng form qua điểm định vị + Xử lý nhiễu: chỉnh độ lệnh trang, phân vùng ô cần tô, nhận dạng ô cần tô +Một số kỹ thuật hiệu chỉnh ảnh: phép giãn nhị phân, phép co ảnh nhị phân, phép mở ảnh, đóng ảnh, làm đầy ô cần tô - Từ cở sở lý thuyết để hồn thành chƣơng trình thực nghiệm luận văn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 48 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 49 Chƣơng CHƢƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM 3.1 Q trình xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh Phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm sau đƣa qua máy quét để chuyển hóa thành ảnh thƣờng gặp số tình trạng nhƣ bị lệch góc hay bị nhiễu Vì vậy, trƣớc thực nhận dạng, cần thực số thao tác xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh để ảnh có chất lƣợng tốt 3.1.1 Tách kênh màu đỏ Trong trình xử lý ảnh, ta dùng lọc Extract Channel [2], [3], [7] để lọc lấy kênh màu đỏ, điểm ảnh màu đỏ ảnh gốc ban đầu có giá trị 255 Khi thực chuyển ảnh xám phân ngƣỡng ảnh ảnh nhị phân, điểm ảnh có giá trị nhƣ điểm ảnh trắng, chúng không ảnh hƣởng đến điểm ảnh cần thiết phải nhận dạng Hình 3.1 Ảnh trước sau tách kênh màu đỏ 3.1.2 Phân ngưỡng Sau thực tách kênh màu đỏ, ta thu đƣợc ảnh cấp xám bits Ta thực phân ngƣỡng ảnh xám để thu đƣợc ảnh đen trắng Qua Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 50 trình thực nghiệm, tác giả nhận thấy áp dụng thuật toán SIS [7] cho hiệu tốt, ngồi áp dụng thuật toán phân ngƣỡng theo biểu đồ Histogram [2], [3], [4], thuật toán Otsu [7], 3.1.3 Lọc nhiễu Để lọc nhiễu ảnh, ta sử dụng lọc Median [2], [3], [4] Để thực lọc Median lân cận pixel xếp giá trị pixel lân cận, xác định trung vị Median định giá trị pixel Ví dụ nhƣ lân cận 3x3 có giá trị: 10, 20, 20, 20, 15, 20, 20, 25, 100 Các giá trị đƣợc xếp lại theo thứ tự từ thấp đến cao: 10, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 25, 100 Giá trị median 20 Do ngun lý mạch median tách đƣợc điểm có cƣờng độ sáng lớn nhƣ nhiễu xung lọc điểm có cƣờng độ sáng tức (xung) hay cịn gọi nhiễu muối tiêu Hình 3.2 Ảnh trước sau phân ngưỡng, lọc nhiễu 3.1.4 Căn chỉnh độ lệch Để xác định đƣợc độ lệch [2], [3], [7] ảnh phiếu thi sau quét qua máy quét, ta dựa vào ba vị trí đánh dấu góc bên trái, góc bên phải góc dƣới bên phải ảnh thi đƣa vào Tuy nhiên, phiếu thi có khổ Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 51 giấy A4 trình quét ảnh đầu vào quét theo chiều dọc phiếu thi, nên để xác định độ lệch ảnh ta cần dựa tọa độ điểm đánh dấu góc bên phải góc dƣới bên phải mà thơi Ta tính góc nghiêng ảnh scan góc đƣờng thằng nối điểm đánh dấu góc bên phải góc dƣới bên phải với trục tọa độ OY theo cơng thức: Góc lệch = 90o – arctan(Y2-Y1, X2-X1)*180/π Trong đó, (X1, Y1) tọa độ góc bên phải, (X2, Y2) tọa độ góc dƣới bên phải Sau thực phép quay để đƣa ảnh vị trí thẳng Hình 3.3 Ảnh trước sau chỉnh độ lệch 3.1.5 Khoanh vùng tơ Do kích thƣớc vùng ảnh cần tách đƣợc xác định, khoảng cách từ điểm định vị tới vùng đƣợc xác định, ta cắt ảnh gốc thành ảnh gốc ảnh Các ảnh sau cắt đƣợc số hóa để thực nhận dạng kiểm tra xem liệu có đƣợc tơ hay không 3.1.6 Xác định điểm định vị Các điểm định vị ảnh thƣờng đƣợc sử dụng để làm sở xác định xem liệu ảnh có bị nghiêng hay khơng Ngồi ra, Form mẫu biểu đƣợc xác định cụ thể kích thƣớc nhƣ vị trí, cấu trúc vùng Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 52 ảnh, nên điểm định vị đƣợc sử dụng để làm mốc xác định vị trí tƣơng đối so với vùng ảnh cần cắt 3.1.7 Tách vùng tô Dựa cấu trúc phiếu thi trắc nghiệm, vùng nhận dạng bao gồm ba vùng vùng chứa số báo danh, vùng chứa mã đề vùng chứa câu trả lời (a)Số báo danh (b) Mã đề (c) Vùng trả lời Hình 3.4 Vùng số báo danh mã đề Để cắt đƣợc ảnh nhỏ có chứa vùng thông tin cần thiết, ta phải xác định đƣợc tọa độ vùng cần cắt, bao gồm tọa độ góc bên trái vùng ảnh muốn cắt, chiều dài chiều rộng vùng ảnh muốn cắt, chiều dài, chiều rộng ảnh đầu vào Tất tọa độ đƣợc xác định so với tọa độ điểm định vị góc bên trái ảnh thi Do trình quét ảnh, độ phân giải ảnh đƣợc xác định lần nên tất ảnh nhận đƣợc kích thƣớc giống Riêng với vùng câu trả lời ta cần chia nhỏ thành 20 vùng (số lƣợng vùng tùy thuộc vào mẫu phiếu trắc nghiệm) có kích thƣớc nhƣ để phục vụ cho việc nhận dạng sau 3.2 Chấm thi Sau đọc đƣợc kết tô thi ta tiến hành mở đáp án mã đề cần chấm Hệ thống tiến hành kiếm tra đối sánh thi đáp án Trong phần sử dụng hai biến để đọc kết thi: Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 53 + Biến số câu đúng: Dùng để đếm số câu qua trình đối sánh thi đáp án + Biến số câu sai câu không trả lời = Tổng số câu đề – số câu Thang điểm để chấm thi thang điểm 10 Nên điểm thi = (số cấu đúng/Tổng số câu đề)*10 3.3 Giới thiệu chƣơng trình Chƣơng trình đƣợc xây dựng C# (Visual Studio 2008), để minh họa phép toán xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh nhị phận áp dụng cho phiếu trả lới trắc nghiệm Sau xử lý nhiễu hiệu chỉnh thi trắc nghiệm hệ thống tiến hành chấm điểm thi đƣa kết thi cách nhanh chóng, thuận tiện cho ngƣời sử dụng Giao diện chƣơng trình nhƣ sau: Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 54 Hình 3.5 Giao diện chương trình Hƣớng dẫn sử dụng - Trong mục tệp tin Hình 3.6 Menu hiển thị phần tệp + Mở tệp thi: Dùng để mở file ảnh thi đƣợc quét thông qua máy Scan, máy chụp, máy quét,… Các file ảnh file Jpeg file bitmap + Mở tệp đáp án: Dùng để mở file đáp án thi đƣợc lƣu dƣời dạng file text + Ghi: Dùng để ghi lại file ảnh thi sau xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh + Tạo tệp: Dùng đề cắt phần số báo danh, mã đề thi sau đƣợc xử lý, nâng cao chất lƣợng ảnh đƣợc lƣu file khắc + Thốt: Dùng để khỏi chƣơng trình - Trong mục Xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 55 Hình 3.7 Menu hiển thị xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh + Tách kênh màu đỏ: Dùng để loại bỏ toàn màu đỏ file ảnh thi chuyển ảnh thành ảnh xám Hình 3.8 Mổ trình tách kênh màu đỏ + Phân ngƣỡng lọc nhiễu: Phần q trình phân ngƣỡng chuyển ảnh nhị phân xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân chất lƣợng tốt Phần giúp thuận tiện cho qua trình xử lý để chấm thi tốt xác Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 56 Hình 3.9 Mơ trình phân ngưỡng lọc nhiễu + Phân xoay ảnh: Phần q trình xoay ảnh chế độ chuẩn Hình 3.10 Mơ q trình xoay ảnh + Phần phân vùng ô cần tô: Dùng để xác định vùng số báo danh, vùng mã đề phân vùng tơ làm Hình 3.11 Mơ phân vùng ô cần tô - Trong mục xử lý thi Hình 3.12 Menu hiển thị xử lý thi Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 57 + Phần đọc câu trả lời thi: Dùng để tách câu trả lới thi từ file ảnh trả lời trắc nghiệm đọc thành ký tự A, B, C, D phàn trả lời trắc nghiệm Hình 3.13 Mô đọc câu trả lời thi + Phần chấm thi: Dùng đối sánh đáp án phần đọc câu trả lời thi cho điểm theo thang điểm 10 Hình 3.14 Mơ kết chấm thi 3.4 Kết luận chƣơng - Chƣơng nêu rõ ứng dụng phép toán, thuật toán xử lý nhiễu nhƣ hiệu chỉnh ảnh ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm - Xây dựng đƣợc chƣơng trình thực nghiệm áp dụng thuật tốn xử lý nhiễu, hiệu chỉnh, ảnh ứng dụng phiếu thi trắc nghiệm Từ nhận dạng chấm đƣợc kết thi Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 58 KẾT LUẬN Trong thời gian nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm đƣa đƣợc quy trình làm việc hệ thống chấm phiếu thi trắc nghiệm giai đoạn xử lý phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm Phát triển đƣợc ứng dụng xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân chấm thi trắc nghiệm dựa máy quét thông qua giai đoạn thu nhận ảnh đầu vào, phân ngƣỡng lọc nhiễu, tách vùng số báo danh- mã đề- vùng trả lời dựa vào việc chấm thi, điểm đánh dấu, nhận dạng ô cần tô để đƣa đƣợc số báo danh, mã đề danh sách câu tả lời thí sinh Đây mơ hình đƣợc áp dụng thực tế góp phần giảm chi phí q trình chấm thi nhƣ tuyển sinh - Các kết đạt được: + Tìm hiểu đƣợc khái niệm số thuật toán xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh nhị phân, từ ứng dụng vào thực tiễn + Tìm hiểu đƣợc quy trình làm việc hệ thống chấm thi phiếu thi trắc nghiệm giai đoạn xử lý phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm + Phát triển đƣợc ứng dụng cho trình chấm thi trắc nghiệm môn học sở công tác học viên trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng - Ngoài kết đạt được, nhiều vấn đề cần giải tương lai: + Việc xử lý ảnh đầu vào chƣa đƣợc nhƣ ý, chất lƣợng ảnh yêu cầu cao, ảnh đầu vào bị nhăn góc chƣa xử lý để chấm cho kết chƣa xác + Tốc độ xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh chƣa cao nên tốc độ chấm thi không cao Nên với số lƣợng thi lớn hệ thống không đảm bảo đƣợc yêu cầu + Các thuật toán liên quan xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh nhị phân rộng, nên việc tìm đƣợc thuật tốn tốt áp dụng cho đề tài khó khăn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Đỗ Năng Tồn, Ngơ Quốc Tạo (1998), Kết hợp phép tốn hình thái học làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét, Tạp chí Tin học Điều khiển học, Tập 14, số 3, trang 23÷29 [2] , (2003), , [3] (2001), , [4] (2003), x , Hà Nội Tiếng Anh [5] Seethalakshmi R– Sreeranjani T R- Balachandar T (2005), Optical Character Recognition for printed Tamil text using Unicode, Journal of Zhejiang University Science [6] Behnke S., Pfister M., and Rojas R (2001), Recognition of Handwritten ZIP Code in a Real-World Non-Standard-Letter Sorting System, Kluwer Academic Publishers [7] F.Guidchard, J-M Morel (1998), Image Interactive Smoothing and P.D.E'S, Trimestre IHP [8] Charles Petzold (2010), Programming Windows With C#, Microsoft Press, Redmond [9] Bryan S Morse (2000), Lecture 15: Segmentation (Edge Based, Hough Transform), Brigham Young University Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ... chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm 1.2.1 Giới thi? ??u chung Đầu vào trình xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh ảnh gốc phiếu thi trắc nghiệm thu đƣợc qua scanner, máy ảnh, … Ảnh ban đầu ảnh. .. xử lý ảnh 1.2 Khái quát trình xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm 1.2.1 Giới thi? ??u chung 1.2.2 Quá trình xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh. .. scan thi đƣợc file ảnh với chất lƣợng hình ảnh khơng cao Nên việc xử lý nhiễu hiệu chỉnh ảnh cần thi? ??t - Xuất phát từ lý trên, chọn đề tài ? ?Nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân