ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LƢU THỊ LIỄU NGHIÊN CỨU PHÉP TOÁN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH NHỊ PHÂN LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – Năm 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LƢU THỊ LIỄU NGHIÊN CỨU PHÉP TOÁN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH NHỊ PHÂN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu mạng máy tính Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO Hà Nội – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan kết nghiên cứu trình bày luận văn hoàn toàn trung thực tác giả, không vi phạm điều luật sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, tác giả hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật Ngƣời cam đoan Lưu Thị Liễu LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS TS Ngô Quốc Tạo - người trực tiếp hướng dẫn định hướng giúp em nhanh chóng tiếp cận, nắm bắt kiến thức hoàn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô giáo trường Đại học Công Nghệ -Đại học Quốc Gia Hà Nội, giảng dạy và chỉ bảo em năm học vừa qua Qua tác giả xin gửi lời cảm ơn đến người thân gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên tạo điều kiện giúp tác giả trình học tập sống 2 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ LỜI MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh……………………………………………………6 1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh………………………………………………….8 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) 1.2.2 Độ phân giải ảnh 1.2.3 Mức xám ảnh 1.2.4 Quan hệ điểm ảnh 1.2.5 Lược đồ mức xám (Histogram) 10 1.2.6 Biểu diễn ảnh Error! Bookmark not defined 1.2.7 Biến đổi ảnh (Image Transform) Error! Bookmark not defined 1.2.8 Tăng cường ảnh – khôi phục ảnh Error! Bookmark not defined 1.2.9 Nhận dạng ảnh Error! Bookmark not defined 1.2.10 Các loại định dạng tập tin ảnh Error! Bookmark not defined 1.2.11 Hiệu chỉnh gamma Error! Bookmark not defined 1.2.12 Phân vùng ảnh Error! Bookmark not defined 1.3 Nâng cao chất lƣợng ảnh sử dụng toán tử điểm………………………… Error! Bookmark not defined 1.3.1 Điều chỉnh độ tương phản Error! Bookmark not defined 1.3.2.Phân ngưỡng nhị phân Error! Bookmark not defined 1.3.3 Biến đổi âm Error! Bookmark not defined 1.3.4 Hiệu chỉnh ánh sáng ảnh Error! Bookmark not defined 1.3.5 Đổi ảnh RGB sang ảnh grayscale Error! Bookmark not defined 1.4 Nâng cao chất lƣợng ảnh dùng toán tử không gian………………………… Error! Bookmark not defined CHƢƠNG ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED PHÉP TOÁN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNHERROR! DEFINED BOOKMARK NOT 2.1 Giới thiệu……………………………………………………………………… Error! Bookmark not defined 2.2 Phần tử cấu trúc……………………………………………………………… Error! Bookmark not defined 2.3 Các phép toán với ảnh nhị phân……………………………………………….Error! Bookmark not defined 2.3.1 Phép giãn nhị phân (Dilation) Error! Bookmark not defined 3 2.3.2 Phép co nhị phân (Erosion) Error! Bookmark not defined 2.3.3 Phép mở ảnh (Opening) phép đóng ảnh (Closing)……………………….Error! Bookmark not defined 2.3.3.1 Phép mở ảnh Error! Bookmark not defined 2.3.3.2 Phép đóng ảnh Error! Bookmark not defined 2.4 Các thao tác ảnh xám Error! Bookmark not defined 2.4.1 Phép co Error! Bookmark not defined 2.4.2 Phép dãn Error! Bookmark not defined 2.4.3 Phép toán đóng mở ảnh Error! Bookmark not defined 2.5 Phép toán hình thái Gradient (Morphology Gradient Operator)……………Error! Bookmark not defined 2.6 Một số tính chất phép toán hình thái…………………………………… Error! Bookmark not defined 2.7 Một số thuật toán dựa phép toán hình thái………………………………Error! Bookmark not defined 2.7.1 Trích biên ( Boundary Extraction) Error! Bookmark not defined 2.7.2 Làm đầy (Region Filling) Error! Bookmark not defined 2.7.3 Làm mảnh(Thinning) Error! Bookmark not defined 2.7.4 Làm dày đối tượng ảnh – Thickening Error! Bookmark not defined 2.7.5 Tìm khung xương (Skeletonization) Error! Bookmark not defined CHƢƠNG ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VĂN BẢN ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED 3.1 Đặt vấn đề………………………………………………………………………Error! Bookmark not defined 3.2 Khắc phục đứt nét cho tài liệu scan đen – trắng……………………….Error! Bookmark not defined 3.3 Khắc phục ảnh văn không rõ nét…………………………………………Error! Bookmark not defined 3.4 Giới thiệu chƣơng trình……………………………………………………… Error! Bookmark not defined 3.5 Thực nghiệm…………………………………………………………………….Error! Bookmark not defined 3.6 Đánh giá…………………………………………………………………………Error! Bookmark not defined KẾT LUẬN………………………………………………………………………….55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 11 PHỤ LỤC………………………………………………………………………………… 57 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.2 Biểu đồ Histogram ảnh Error! Bookmark not defined Hình 1.3 Hệ tọa độ RGB Error! Bookmark not defined hình 1.4 Chuyển ảnh màu rgb sang ảnh gray Error! Bookmark not defined Hình 2.1 Một số hình dáng phần tử cấu trúc phẳng Error! Bookmark not defined Hình 2.2 Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ Error! Bookmark not defined Hình 2.3 Dãn A B Error! Bookmark not defined Hình 2.4 Quá trình quét phần tử cấu trúc hình ảnh nhị phân Error! Bookmark not defined Hình 2.5 Ví dụ trình thực phép mở ảnh Error! Bookmark not defined Hình 2.6 Quá trình thực phép co nhị phân dùng phần tử cấu trúc đơn giản Error! Bookmark not defined Hình 2.7 Quá trình lọc đối tượng sử dụng phép co nhị phân phép giãn nhị phân Error! Bookmark not defined Hình 2.8 Ứng dụng phép co ảnh dạng số nhị phân Error! Bookmark not defined Hình 2.9 Quá trình thực hiệp phép mở ảnh Error! Bookmark not defined Hình 2.10 Quá trình thực phép đóng ảnh Error! Bookmark not defined Hình 2.11 Ví dụ phép toán co ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng Error! Bookmark not defined Hình 2.12 Ví dụ phép toán dãn ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng Error! Bookmark not defined Hình 2.13 Ví dụ trình thực phép dãn ảnh xám Error! Bookmark not defined Hình 2.14 Ví dụ phép toán hình thái Gradient Error! Bookmark not defined Hình 2.15 Quá trình tìm biên đối tượng ảnh nhị phân Error! Bookmark not defined Hình 2.16 Ví dụ trích lọc biên đối tượng Error! Bookmark not defined Hình 2.17 Quá trình làm đầy đối tượng ảnh Error! Bookmark not defined Hình 2.18 Kết làm mỏng đối tượng Error! Bookmark not defined Hình 2.19 Quá trình làm mảnh đối tượng hình ảnh Error! Bookmark not defined Hình 2.20 Kết làm dày đối tượng Error! Bookmark not defined Hình 2.21 Quá trình thực thuật toán tìm xương Error! Bookmark not defined Hình 2.22 Ví dụ ảnh tìm xương đối tượng Error! Bookmark not defined Hình 3.1 Hình ảnh văn bị xuống cấp………………………………… Error! Bookmark not defined Hình 3.2 Văn bị đứt nét theo chiêu ngang Error! Bookmark not defined Hình 3.3 Văn bị đứt nét theo chiều dọc Error! Bookmark not defined 6 Hình 3.4 Ví dụ phần tử cấu trúc giúp giãn chữ theo chiều ngang Error! Bookmark not defined Hình 3.5 Ví dụ phần tử cấu trúc giúp giãn chữ theo chiều dọc Error! Bookmark not defined 7 LỜI MỞ ĐẦU Hình ảnh dạng liệu đóng vai trò quan trọng việc trao đổi, xử lý, lưu giữ thông tin Hiện nhu cầu lưu trữ xử lý tài liệu, văn bản, vẽ kỹ thuật,… dạng hình ảnh scan nhu cầu thiết yếu Tuy nhiên, hình ảnh scan thu nhiều lý bị nhiễu, mờ nhòe, đứt nét… khiến việc thu nhận thông tin xử lý gặp nhiều khó khăn Vì việc khắc phục nhược điểm hình ảnh thu nhận việc làm cần thiết quan trọng Đã có nhiều kỹ thuật đưa ra, có xử lý hình thái học ảnh Các thao tác hình thái học ảnh cung cấp cho mô tả định lượng cấu trúc hình dạng hình học đối tượng ảnh ứng dụng rộng rãi việc nâng cao chất lượng ảnh, phân đoạn ảnh, kiểm tra khuyết điểm ảnh,… Trong luận văn tác giả nghiên cứu phép toán hình thái học ảnh ứng dụng vào việc nâng cao chất lượng ảnh scan đen – trắng văn Báo cáo luận văn chia làm chương: Chƣơng Tổng quan phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh: Chương gồm có khái niệm ban đầu xử lý ảnh, kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Chƣơng Phép toán hình thái học ảnh: Chương trình bày phép co – giãn-đóng – mở ảnh ảnh nhị phân, ảnh đa cấp xám thuật toán ứng dụng dựa phép toán hình thái Chƣơng Ứng dụng nâng cao chất lƣợng ảnh văn bản: Chương trình bày kỹ thuật sử dụng việc nâng cao chất lượng ảnh scan đen – trắ ng văn chấ t lươ ̣ng (phép đóng ảnh , hiê ̣u chỉnh gamma , phân ngưỡng nhi ̣ phân), đồ ng thời tiế n hành cài đă ̣t các phép toán hình thái học, cài đặt chức nâng cao chất lượng ảnh văn scan đen – trắng; trình bày hình ảnh thực nghiệm chương trình 8 CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh Cũng xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh bao gồm phương pháp kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm: Thứ nhất, biến đổi ảnh làm đẹp ảnh Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Quá trình nhận dạng thường sau trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mô tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc) Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác Dựa vào ta mô tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh Kỹ thuật sử dụng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể) Trong thực tế người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Nhận dạng chữ in đánh máy văn phục vụ cho việc tự động hoá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ, ) Các trình xử lý ảnh tiến hành theo sơ đồ sau: Hình 1.1 Các bước hệ thống xử lý ảnh (theo tài liệu [2]) Sơ đồ bao gồm thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh thu nhận qua camera Thường ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh quét qua scanner Tiếp theo trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại b) Tiền xử lý (Image Processing) Do nguyên nhân khác thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh có độ tương phản thấp, bị suy biến Do Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản, tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước ảnh bị biến dạng c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh vùng d) Biểu diễn mô tả Tìm vùng đặc trưng điểm ảnh biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region),….và biểu diễn lại thông qua điểm ảnh đặc trưng e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 10 Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mô hình toán học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Tiếp nhận xử lý theo phương pháp trí tuệ người 1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Số hoá ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (không gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh thiết lập cho mắt người không phân biệt ranh giới chúng Mỗi điểm gọi điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh Khi số hóa, thường biểu diễn mảng chiều (ví dụ ảnh I(mxn): m dòng n cột có m*n điểm ảnh) Một điểm ảnh biểu diễn 1, 4, 8, 24 bits 11 1.2.2 Độ phân giải ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều Ví dụ: Độ phân giải ảnh hình CGA (Color Graphic Adaptor) lưới điểm theo chiều ngang hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hình CGA 17” độ phân giải 320*200 Lý do: mật độ (độ phân giải) diện tích hình rộng độ mịn (liên tục điểm) 1.2.3 Mức xám ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng vị trí (x, y) điểm ảnh độ xám Dưới xem xét số khái niệm thuật ngữ thường dùng xử lý ảnh a) Định nghĩa: Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm b) Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1byte biểu diễn: 28=256 mức, tức từ đến 255) c) Ảnh xám: ảnh mà điểm ảnh có mức xám nằm khoảng từ đến 255 d) Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mô tả 21 mức khác Mỗi điểm ảnh ảnh nhị phân e) Ảnh màu: ảnh tổ hợp từ ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, người ta thường dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu 1.2.4 Quan hệ điểm ảnh Lân cận của điểm ảnh Giả sử có điểm ảnh p tọa độ (x, y), p có lân câ ̣n gầ n nhấ t theo chiề u ngang và dọc : (x+1,y), (x-1,y), (x,y+1), (x,y-1) Tập hợp điểm ảnh 12 gọi lân cận p, ký hiệu N4(p) Mỗi điểm ảnh có khoảng cách đơn vị đến (x,y), (x,y) nằm biên ảnh lân cận nằm ảnh Các lân cận chéo p có tọa độ: (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x-1,y+1), (x-1,y-1) Tập lân cận chéo ký hiệu NP(p) Tập lân cận chéo với lân cận tạo thành lân cận p, ký hiệu N8(p) (x-1, y-1) (x, y-1) (x+1, y-1) (x-1, y) (x+1, y) (x, y) (x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1) Hình 1.6 Lân cận các điể m ảnh của tọa độ (x, y) Các mối liên kết điểm ảnh Để xác đinh ̣ tính liên thông của hai điể m ảnh , chúng cần thỏa mãn rằng: chúng phải lân cận cấp xám phải thỏa mãn tiêu chuẩn đề tính tương tự Ví dụ, ảnh nhi phân với các giá tri la ̣ ̣ ̀ 1, hai điể m ảnh có thể là 4-lân-câ ̣n, chúng chỉ đươ ̣c go ̣i là liên thông nế u và chỉ nế u chúng có các giá trị Các mối liên kết sử dụng để xác định giới hạn đối tượng vật thể xác định vùng ảnh Một liên kết đặc trưng tính liền kề điểm mức xám chúng Cho V là mô ̣t tâ ̣p các giá tri ̣cấ p xám dùng để xác đinh ̣ tin ́ h liề n kề ảnh Chúng ta có ba loại liền kề sau: a) Liên kết 4: hai điể m ảnh p và q với giá tri ̣từ V là liên kết nế u q thuô ̣c tâ ̣p N4(p) b) Liên kết 8: hai điể m ảnh p và q với giá tri ̣từ V là liên kết nế u q thuô ̣c tâ ̣p N8(p) c) Liên kết m(liên kết hỗn hơ ̣p): hai điể m p và q với giá tri ̣từ V là liên kết m nế u thỏa mañ mô ̣t hai điề u kiê ̣n sau: (i) q thuô ̣c N4(p) hoă ̣c (ii) q thuô ̣c NP(p) 1.2.5 Lược đồ mức xám (Histogram) Lược đồ mức xám (có thể gọi lược đồ xám hay biểu đồ tần suất) ảnh hàm cung cấp tần suất xuất mức xám Lược đồ xám biểu diễn hệ tọa độ vuông góc Oxy Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn cho số mức xám từ 0-> N (N số mức xám) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho cho mức xám (số điểm ảnh có mức xám hay tỉ lệ số điểm ảnh có mức xám tổng số điểm ảnh 13 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình - Giáo Trình Môn Học Xử Lý Ảnh, trường ĐH thái nguyên, khoa CNTT - 2008 [2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan – Giáo trình môn học xử lý ảnh, học viện công nghệ bưu viễn thông, 2006 [3] Ths Hồ Đức Lĩnh - Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Đông Á: Bài viết “Xử lý hình thái học ảnh ứng dụng” [4] Trần Đức Toàn – Luận văn thạc sỹ “ Nghiên cứu số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân ứng dụng” [5] J.R.Paker, Algorithms for Image processing and Computer Vision John Wiley & Sons, Inc, 1997 [6] J.Kittler and J.Illingworth, “Threshold selection based on a simple image statistic” computer vision, graphics and image processing 30,125-147 (1985) [7] Mingli Zhang, Reza Farrahi Moghaddam and Mohamed Cheriet “Degraded Document Images Enhancement and Reconstruction Based on Non-local Sparse Representation” [8] Er Jagroop Kaur- Dr Rajiv Mahajan, Improved Degraded Document Image Binarization Using Guided Image Filter, Dept of Computer Science & Engineering,GIMET, India,Volume 4, Issue 9, September 2014 ISSN: 2277 128X [9] Qigong Zheng and Tapas Kanungo “Morphological Degradation Models and their Use in Document Image Restoration” , N660010028910/IIS9987944 February 2001 [10] ZHANG ZHENG “Restoration of images scanned from thick bound documents” Image Processing, 2001 Proceedings 2001 International Conference on (Volume:1) [11] http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [12]http://www.codeproject.com/Articles/16859/AForge-NET-open-sourceframework [13] https://code.google.com/p/aforge/ [14] http://luanvan.net.vn/luan-van/do-an-hieu-chinh-anh-sang-trong-anh-31749/ [15]http://dohoafx.com/forum/threads/linear-workflow-gamma-correction-voi-giaotrinh-cua-rubic-studio.62484/#.VIVamNKsWn0 [16]http://www.dfstudios.co.uk/articles/programming/image-programmingalgorithms/image-processing-algorithms-part-6-gamma-correction/ PHU