text:
Bitcoin đang là một chủ đề rất nóng trên khắp toàn cầu. Sự xuất hiện của nó đã tạo ra một xu hướng giao dịch hoàn toàn mới và nó có ảnh hưởng cực lớn đến thì trường tiền tệ của thế giới. Vậy tiền ảo Bitcoin là gì? Và tìm hiểu những điều gì làm nên giá trị của đồng Bitcoin chúng ta cùng tìm hiểu ở bài viết dưới đây.
Tiền ảo Bitcoin là gì?
Bitcoin là loại đồng tiền kĩ thuật số xuất hiện đầu tiên trên thế giới
Bitcoin ( hay còn gọi là BTC, XBT…) được hiểu là một loại tiền đã được mã hóa. Với loại tiền này, bạn có thể thực hiện giao dịch chuyển tiền cho – nhận một cách dễ dàng mà không phải thông qua bên thứ 3. Các lần giao dịch có tốc độ thực hiện rất nhanh chóng. Đồng thời hoàn toàn ẩn danh, chúng không chịu sự quản lý của bất cứ đơn vị trung gian nào.
Ví dụ dễ hiểu như thế này, bạn muốn chuyển tiền cho con gái đang du học ở Nhật. Con bạn sẽ nhận được ngay mà không cần mất thời gian xác minh. Điều này đem lại sự thuận lợi cho con bạn hơn, nó sẽ nhận được tiền nhanh chóng. Nếu như bạn sử dụng tiền mặt và chuyển khoản qua ngân hàng ( bên trung gian) thì vẫn phải mất một khoảng thời gian để ngân hàng xác nhận, quản lý thông tin rồi mới gửi số tiền bạn chuyển đi được.
Tóm lại, hiểu đơn giản, bitcoin là một đồng tiền điện tử tiên tiến. Mọi giao dịch mua bán, trao đổi tiền ảo Bitcoin đều nhanh gọn, dễ dàng. Chúng không bị kiểm soát bởi bất cứ cá nhân hay tổ chức nào. Loại tiền tệ này là điển hình nhất cho dòng tiền mã hóa mà ra. Hơn nữa, nó còn được sử dụng rộng rãi, trên phạm vi toàn cầu với đối tượng người sử dụng khác nhau. Đây là loại tiền có giá trị lớn với tổng vốn hóa của thị trường lên đến con số khủng “hơn 60 tỷ” USD
Tìm hiểu lịch sử ra đời Bitcoin
Tiền ảo Bitcoin được hình thành từ một tổ chức ẩn danh
Bitcoin do một tổ chức ẩn danh có tên là Satoshi Nakamoto sáng lập. Họ đưa đồng tiền này giới thiệu đến thế giới vào năm 2008. Hệ thống thiết kế này được Satoshi tin có thể khiến các giao dịch tiền tệ trở nên dễ dàng hơn. Hay nói cách khác, ta có thể thực hiện thành công các thương vụ mua bán online mà không cần phải xác minh. Miền Bitcoin.org chính thức được đăng ký và đi vào hoạt động từ 18/8/2008. Tuy nhiên, phải mất đến gần 2 tháng sau ( ngày 31/10/2008), Bitcoin mới được nhắc đến trên một bản tin mạng về nó: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Đến đầu năm 2009 ( ngày 3/1/2009), khối Bitcoin đầu tiên trong hệ thống được ra đời. Ngay sau đó, Satoshi đã thực hiện thành công giao dịch bằng loại tiền này qua việc gửi 10 Bitcoin cho Finney – nhà mật mã học nổi tiếng bấy giờ. Đúng thời điểm phần mềm về Bitcoin được phát hành khắp nơi.
Đặc điểm của Bitcoin ra sao?
Bitcoin là phương pháp giao dịch thuận tiện
Đặc điểm của tiền bitcoin cho thấy đây là một phương thức giao dịch cực thông minh. Mang sức ảnh hưởng lớn đến thị trường tiền tệ thế giới. Điểm đặc biệt nhất của dòng tiền mã hóa này chính là nó không chịu sự kiểm soát của bất kỳ người nào. Do đó, nó mang tính tự do vận hành rất cao. Hơn nữa, không một cá nhân, tập thể nào có thề thay đổi các thuật toán cũng như cách dịch chuyển, biến hóa của chúng. Nhờ vậy, việc người thân gửi tiền cho nhau không cần qua trung gian thuận lợi và khá nhanh. Chỉ cần một thiết bị kết nối internet trong 2 – 3 phút là đủ. Bitcoin đã được chuyển cho bạn ngay tức khắc mà không gặp vấn đề trở ngại gì.
Nếu muốn bán Bitcoin ở Việt Nam, bạn có thể tìm đến các sàn giao dịch để tìm người mua và thực hiện. Theo thống kê chưa đầy đủ, lượng người mua bao giờ cũng nhiều hơn người bán. Do vậy, giá cả đồng tiền này tăng lên chóng mặt, không có quy luật cụ thể nào.
Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của Bitcoin
Bitcoin được hoạt động theo một nguyên lí rất phức tạp
Cũng như tất cả các loại tiền khác, Bitcoin hoạt động dựa trên nền tảng quy luật cung – cầu. Để một giao dịch diễn ra suôn sẻ, máy tính sẽ thiết lập hệ thống, thực hiện thủ tục với tên gọi đào Bitcoin. Đây là việc chỉ công đoạn giải mã các thuật toán giống như phương trình toán học và tìm ra lời giải với đủ 64 ký tự cần thiết. Khi bài toán có chìa khóa mở, các thông tin giao dịch cũng theo đó được xử lý nhanh gọn, dễ dàng.
Độ khó của mỗi lần đào Bitcoin sẽ tăng dần để đảm bảo BTC luôn được tạo mới 10 phút 1 lần, tránh trùng lặp xảy ra. Theo quan sát của những nhà chuyên gia, có tổng cộng 21 triệu Bitcoin đang tồn tại có thể cung cấp cho thị trường thế giới rộng lớn. Song, con người mới chỉ khái thác được chừng 16 triệu BTC mà thôi. Dự đoán, phải tới năm 2140, việc khai thác hết 21 triệu đơn vị XBT mới được hoàn tất hoàn toàn.
Giá tiền ảo Bitcoin là bao nhiêu?
Bitcoin có giá trị biến động rất lớn trên thị trường
Lật lại lịch sử có thể thấy rằng, giá trị của loại tiền này tăng lên nhanh chóng theo thời gian. Vào một ngày tháng 10 năm 2009, lần đầu tiên giá trị tiền ảo Bitcoin được ấn định vào khoảng 1 đô la Mỹ ( hơn 1,310,03 bitcoin). Tính quy đổi ra đô 1 Bit= 0,00077 USD. Giá tiền đã cộng gồm cả tiền điện phát sinh của máy tính khi đào Bitcoin lên. Thời điểm cao nhất giá bitcoin ước tính lên tới 18000$/1 BTC. Đây là một con số gây choáng, cho thấy mức độ giá trị tiềm năng mà nó mang lại về kinh tế. Ngoài ra, có thể chia nhỏ Bitcoin thành những đơn vị nhỏ lẻ hơn. Ví dụ như Satoshi – có giá trị nhỏ nhất trong Bitcoin. Một 1 Bit tương đương với 100 triệu Satoshi hiện hành.
Kiếm Bitcoin từ đâu?
Phương thức sở hữu bitcoin cũng rất đa dạng
Có rất nhiều phương pháp để sở hữu Bitcoin. Tùy vào lợi ích cũng như rủi ro để từ đó quyết định cách kiếm BTC hợp lý. Một số cách có thể kể đến như:
Mua Bitcoin và tích trữ
Nếu bạn nhận thấy tiềm năng mà Bitcoin mang lại cho mình, hãy mua và tích trữ dần cho nhiều. Bạn có thể tìm mua qua bạn bè, người thân, hoặc các sàn giao dịch uy tín trên cả nước.
Đào Bitcoin
Như đã nói ở trên, trên thế giới còn đến 5 triệu Bitcoin chưa khai thác đến. Do vậy, đây là cơ hội cho bạn tìm kiếm và thu lời. Bạn có thể mua máy hay tham gia vào các nhóm đi đào đồng tiền này. Tuy nhiên, hạn chế của cách tìm BTC này là chi phí bỏ ra vì điện khá lớn và thời gian hồi vốn rất lâu.
Buôn bán Bitcoin
Cách làm này cũng như buôn bán các đồ gia dụng thông thường. Giá cả BTC chênh lệch tùy lúc, lúc cao lúc thấp không thể dự đoán được. Có những lúc, BTC chênh lệch với tỷ giá trước đó hàng chục USD. Những người biết lắm bắt thời cơ sẽ đầu tư khi BTC giữ giá ở mức thấp. Sau đó, bán lại ra thị trường với giá nhỉnh hơn tại thời điểm XBT lên vù vù. Từ đó, ăn chênh được vài chục USD dễ dàng.
Lưu trữ Bitcoin ở đâu?
Bitcoin thường được lưu trữ trong một chiếc ví ( Bitcoin Wallet ). Chiếc ví nhỏ này có thể cho phép người sử dụng tạo ra nhiều địa chỉ công khai khác nhau. Qua đó, bạn hay người khác có thể gửi/nhận tiền vào trong đó.
Loại ví này có tính bảo mật thông tin tương đối cao với 2 – 3 lớp liên tiếp. Muốn đăng nhập vào khu vực dự trữ BTCC, bạn cần phải xác minh e – mail và số điện thoại của mình. Nếu muốn an toàn hơn, bạn cũng có thể tự in ví giấy.
Tuy có độ bảo mật khá hoàn hảo xong chúng vẫn tiềm ẩn nguy cơ bị đánh cắp BTC nếu thông tin cá nhân bị lộ do hacker xâm nhập hoặc người quen có tài khoản của bạn mà vào.
Lợi ích – hạn chế của Bitcoin với đời sồng con người
Bitcoin đã và đang đi vào cuộc sống của con người
Lợi ích của tiền ảo Bitcoin
Bitcoin ra đời đã khắc phục tương đối những hạn chế vốn có mà thanh toán điện tử còn tồn đọng như:
Giao dịch suôn sẻ, dễ dàng
Bitcoin cho phép người dùng có thể nhận và chuyển một số tiền lớn, không giới hạn số lượng là bao nhiêu. Bên cạnh đó, bạn gửi vào bất kỳ quỹ thời gian nào trong 24h cũng đều được. Điều này các ngân hàng, công ty tài chính… ( bên trung gian) đều chưa khắc phục được. Họ vẫn quy định mức rút, chuyển khoản một ngày với một con số tối đa. Việc này đã cản trở những mong muốn của khách hàng khi trải nghiệm dịch vụ. Do vậy, sử dụng BTC lọi thế hơn cả
Độ bảo mật tốt
Với tiền mã hóa BTC, bạn không cần bất cứ thông tinn cá nhân nào vẫn có thể giao dịch thành công. Danh tính của bạn được giữ riêng tư dù thông tin lần giao dịch có hiển thị
Không bị giả mạo:
Bitcoin tồn tại dưới dạng mã hóa, không phải vật có thể cầm nắm được. Do đó, dùng BTC sẽ không phải đau đầu lo ngại hàng giả giống như mỹ phẩm hay đồ gia dụng thường thấy
Tiết kiệm chi phí giao dịch
Thông thường tại các công ty tài chính hay ngân hàng. Khi bạn phát sinh một giao dịch nào đó sẽ mất phí giao dịch cho ngân hàng – đơn vị trung gian để hỗ trợ, giúp bạn thực hiện giao dịch. Tuy nhiên, với BTC bạn không phải mất chi phí này vì không có bên thứ 3 can thiệp. Bạn chỉ phải trả phí xử lý giao dịch, song số tiền trả không đáng kể
Bảo vệ môi trường
Tiền tệ được lưu thông hàng ngày như đô la, euro… đều phải dùng hóa chất phục vụ cho việc in ấn độc hại, tốn kém. Bên cạnh đó, Bitcoin tiết kiệm điện năng hơn so với những hệ thống tiền tệ khác
Hạn chế gian lận
Bitcoin giao dịch theo hướng 1 chiều nên không lo hoàn trả, đảo trộn. Vì vậy, những người buôn BTC không phải đau đầu vì tình trạng gian lận như kinh doanh các mặt hàng khác nữa.
Hạn chế của tiền ảo Bitcoin
Bên cạch những ưu điểm thì bitcoin vẫn tồn tại những hạn chế
Tuy có nhiều lợi thế đáng khen song Bitcoin vẫn tồn tại những mặt hạn chế khó khắc phục:
Ít người dùng
Tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, Lào, Campuchia…người dân tại những đất nước này đã quá quen sử dụng tiền mặt để giao dịch mua bán trong cuộc sống hàng ngày. Vì vậy, để họ dùng BTC thay thế là điều không dễ vì không hiểu biết nhiều về BTC và tính thông dụng của nó trong nội địa.
Khó sử dụng
Dù là sản phẩm có tính công nghệ cao. Song, đây lại là con dao hai lưỡi với nó. Người am hiểu, thạo công nghệ máy tính sẽ sử dụng dễ dàng. Và ngược lại, một số người ở độ tuổi trung niên, người già…Trình độ sử dụng máy tính, tiếp thu kiến thức kém sẽ gặp khó khăn trong việc sử dụng loại tiền này
Các vấn đề xã hội nảy sinh
BTC cho phép người dùng ẩn danh khi giao dịch là điểm nổi bật của loại tiền điện tử này. Xong, chúng vẫn tồn tại nguy cơ bị hacker tấn công các sàn giao dịch nhằm ăn cắp lượng BTC lớn. Tệ nạn rửa tiền, tin tặc…có khả năng hoành hành với phạm vi xuyên quốc gia.
Rùi ro tiền ảo Bitcoin có thể xóa khỏi thị trường ra sao?
Đầu tư Bitcoin có thể coi là một cuộc đầu tư mạo hiểm hiện nay
Ra đời từ năm 2009, Bitcoin đã trên dưới hàng chục lần được nhận định là “ bom chìm”. Sở dĩ có điều này là bởi, khi tìm hiểu về bitcoin, ta thấy có vô số những bài báo nói tiêu cực về dạng tiền này dù chưa chắc người viết đã hiểu được hết về BTC. Người dân do đọc các thông tin xấu như vậy nên nảy sinh tâm lý e dè, lo ngại nên không muốn tham gia. Trong vài năm trở lại đây, sự bùng nổ và lợi nhuận thu lại do BTC được biết đến nhiều hơn đã cho cái nhìn khác về loại tiền điện tử trên. Với xu thế ngày một gia tăng như hiện nay, rất khó để Bitcoin bị xóa khỏi thị trường vĩnh viễn.
Tỷ giá Bitcoin biến động thất thường do đâu?
Câu trả lời là cũng như chứng khoán. Bitcoin biến động tăng lên hay giảm đi đều không thể biết trước được. Phần lớn, tỷ giá Bitcoin giảm là do chịu tác dộng của những thông tin kinh tế, xã hội, chính trị trên phạm vi toàn cầu. Nếu không có biến đổi gì quá đặc biệt thì tỷ giá của BTC sẽ theo chiều hướng tăng.
Bitcoin có hợp pháp không?
Bitcoin chưa được pháp luật Việt Nam bảo vệ
Tính hợp pháp của BTC còn phụ thuộc vào quy định của từng quốc gia ban hành. Ở các nước tiên tiến như Mỹ, Nhật…chính phủ cho phép dùng bitcoin trong mọi giao dịch. Còn tại Việt Nam, Bitcoin không được pháp luật bảo vệ. Tức là, nếu có rủi ro gặp phải trong quá trính sử dụng loại tiền này, nhà nước không chịu trách nhiệm và hỗ trợ dưới bất kỳ hình thức nào.

markdown:
[Bitcoin]( tiền kỷ thuật số https://news.bitxmen.com/category/tin-noi-bat) đang là một chủ đề rất nóng trên khắp toàn cầu. Sự xuất hiện của nó đã tạo ra một xu hướng giao dịch hoàn toàn mới và nó có ảnh hưởng cực lớn đến thì trường tiền tệ của thế giới. Vậy tiền ảo [ Bitcoin]( https://news.bitxmen.com/category/tin-coins/bitcoin) là gì? Và tìm hiểu những điều gì làm nên giá trị của đồng Bitcoin chúng ta cùng tìm hiểu ở bài viết dưới đây.
Tiền ảo Bitcoin là gì?
Bitcoin là loại đồng tiền kĩ thuật số xuất hiện đầu tiên trên thế giới
Bitcoin ( hay còn gọi là BTC, XBT…) được hiểu là một loại tiền đã được mã hóa. Với loại tiền này, bạn có thể thực hiện giao dịch chuyển tiền cho – nhận một cách dễ dàng mà không phải thông qua bên thứ 3. Các lần giao dịch có tốc độ thực hiện rất nhanh chóng. Đồng thời hoàn toàn ẩn danh, chúng không chịu sự quản lý của bất cứ đơn vị trung gian nào.
Ví dụ dễ hiểu như thế này, bạn muốn chuyển tiền cho con gái đang du học ở Nhật. Con bạn sẽ nhận được ngay mà không cần mất thời gian xác minh. Điều này đem lại sự thuận lợi cho con bạn hơn, nó sẽ nhận được tiền nhanh chóng. Nếu như bạn sử dụng tiền mặt và chuyển khoản qua ngân hàng ( bên trung gian) thì vẫn phải mất một khoảng thời gian để ngân hàng xác nhận, quản lý thông tin rồi mới gửi số tiền bạn chuyển đi được.
Tóm lại, hiểu đơn giản, bitcoin là một đồng tiền điện tử tiên tiến. Mọi giao dịch mua bán, trao đổi tiền ảo Bitcoin đều nhanh gọn, dễ dàng. Chúng không bị kiểm soát bởi bất cứ cá nhân hay tổ chức nào. Loại tiền tệ này là điển hình nhất cho dòng tiền mã hóa mà ra. Hơn nữa, nó còn được sử dụng rộng rãi, trên phạm vi toàn cầu với đối tượng người sử dụng khác nhau. Đây là loại tiền có giá trị lớn với tổng vốn hóa của thị trường lên đến con số khủng “hơn 60 tỷ” USD
Tìm hiểu lịch sử ra đời Bitcoin
Tiền ảo Bitcoin được hình thành từ một tổ chức ẩn danh
Bitcoin do một tổ chức ẩn danh có tên là Satoshi Nakamoto sáng lập. Họ đưa đồng tiền này
[giới thiệu](https://news.bitxmen.com/gioi-thieu) đến thế giới vào năm 2008. Hệ thống thiết kế này được Satoshi tin có thể khiến các giao dịch tiền tệ trở nên dễ dàng hơn. Hay nói cách khác, ta có thể thực hiện thành công các thương vụ mua bán online mà không cần phải xác minh. Miền Bitcoin.org chính thức được đăng ký và đi vào hoạt động từ 18/8/2008. Tuy nhiên, phải mất đến gần 2 tháng sau ( ngày 31/10/2008), Bitcoin mới được nhắc đến trên một bản tin mạng về nó: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Đến đầu năm 2009 ( ngày 3/1/2009), khối Bitcoin đầu tiên trong hệ thống được ra đời. Ngay sau đó, Satoshi đã thực hiện thành công giao dịch bằng loại tiền này qua việc gửi 10 Bitcoin cho Finney – nhà mật mã học nổi tiếng bấy giờ. Đúng thời điểm phần mềm về Bitcoin được phát hành khắp nơi.
Đặc điểm của Bitcoin ra sao?
Bitcoin là phương pháp giao dịch thuận tiện
Đặc điểm của tiền bitcoin cho thấy đây là một phương thức giao dịch cực thông minh. Mang sức ảnh hưởng lớn đến thị trường tiền tệ thế giới. Điểm đặc biệt nhất của dòng tiền mã hóa này chính là nó không chịu sự kiểm soát của bất kỳ người nào. Do đó, nó mang tính tự do vận hành rất cao. Hơn nữa, không một cá nhân, tập thể nào có thề thay đổi các thuật toán cũng như cách dịch chuyển, biến hóa của chúng. Nhờ vậy, việc người thân gửi tiền cho nhau không cần qua trung gian thuận lợi và khá nhanh. Chỉ cần một thiết bị kết nối internet trong 2 – 3 phút là đủ. Bitcoin đã được chuyển cho bạn ngay tức khắc mà không gặp vấn đề trở ngại gì.
Nếu muốn bán Bitcoin ở Việt Nam, bạn có thể tìm đến các sàn giao dịch để tìm người mua và thực hiện. Theo thống kê chưa đầy đủ, lượng người mua bao giờ cũng nhiều hơn người bán. Do vậy, giá cả đồng tiền này tăng lên chóng mặt, không có quy luật cụ thể nào.
Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của Bitcoin
Bitcoin được hoạt động theo một nguyên lí rất phức tạp
Cũng như tất cả các loại tiền khác, Bitcoin hoạt động dựa trên nền tảng quy luật cung – cầu. Để một giao dịch diễn ra suôn sẻ, máy tính sẽ thiết lập hệ thống, thực hiện thủ tục với tên gọi đào Bitcoin. Đây là việc chỉ công đoạn giải mã các thuật toán giống như phương trình toán học và tìm ra lời giải với đủ 64 ký tự cần thiết. Khi bài toán có chìa khóa mở, các thông tin giao dịch cũng theo đó được xử lý nhanh gọn, dễ dàng.
Độ khó của mỗi lần đào Bitcoin sẽ tăng dần để đảm bảo BTC luôn được tạo mới 10 phút 1 lần, tránh trùng lặp xảy ra. Theo quan sát của những nhà chuyên gia, có tổng cộng 21 triệu Bitcoin đang tồn tại có thể cung cấp cho thị trường thế giới rộng lớn. Song, con người mới chỉ khái thác được chừng 16 triệu BTC mà thôi. Dự đoán, phải tới năm 2140, việc khai thác hết 21 triệu đơn vị XBT mới được hoàn tất hoàn toàn.
Giá tiền ảo Bitcoin là bao nhiêu?
Bitcoin có giá trị biến động rất lớn trên thị trường
Lật lại lịch sử có thể thấy rằng, giá trị của loại tiền này tăng lên nhanh chóng theo thời gian. Vào một ngày tháng 10 năm 2009, lần đầu tiên giá trị tiền ảo Bitcoin được ấn định vào khoảng 1 đô la Mỹ ( hơn 1,310,03 bitcoin). Tính quy đổi ra đô 1 Bit= 0,00077 USD. Giá tiền đã cộng gồm cả tiền điện phát sinh của máy tính khi đào Bitcoin lên. Thời điểm cao nhất giá bitcoin ước tính lên tới 18000$/1 BTC. Đây là một con số gây choáng, cho thấy mức độ giá trị tiềm năng mà nó mang lại về kinh tế. Ngoài ra, có thể chia nhỏ Bitcoin thành những đơn vị nhỏ lẻ hơn. Ví dụ như Satoshi – có giá trị nhỏ nhất trong Bitcoin. Một 1 Bit tương đương với 100 triệu Satoshi hiện hành.
Kiếm Bitcoin từ đâu?
Phương thức sở hữu bitcoin cũng rất đa dạng
Có rất nhiều phương pháp để sở hữu Bitcoin. Tùy vào lợi ích cũng như rủi ro để từ đó quyết định cách kiếm BTC hợp lý. Một số cách có thể kể đến như:
Mua Bitcoin và tích trữ
Nếu bạn nhận thấy tiềm năng mà Bitcoin mang lại cho mình, hãy mua và tích trữ dần cho nhiều. Bạn có thể tìm mua qua bạn bè, người thân, hoặc các sàn giao dịch uy tín trên cả nước.
Đào Bitcoin
Như đã nói ở trên, trên thế giới còn đến 5 triệu Bitcoin chưa khai thác đến. Do vậy, đây là cơ hội cho bạn tìm kiếm và thu lời. Bạn có thể mua máy hay tham gia vào các nhóm đi đào đồng tiền này. Tuy nhiên, hạn chế của cách tìm BTC này là chi phí bỏ ra vì điện khá lớn và thời gian hồi vốn rất lâu.
Buôn bán Bitcoin
Cách làm này cũng như buôn bán các đồ gia dụng thông thường. Giá cả BTC chênh lệch tùy lúc, lúc cao lúc thấp không thể dự đoán được. Có những lúc, BTC chênh lệch với tỷ giá trước đó hàng chục USD. Những người biết lắm bắt thời cơ sẽ đầu tư khi BTC giữ giá ở mức thấp. Sau đó, bán lại ra thị trường với giá nhỉnh hơn tại thời điểm XBT lên vù vù. Từ đó, ăn chênh được vài chục USD dễ dàng.
Lưu trữ Bitcoin ở đâu?
Bitcoin thường được lưu trữ trong một chiếc ví ( Bitcoin Wallet ). Chiếc ví nhỏ này có thể cho phép người sử dụng tạo ra nhiều địa chỉ công khai khác nhau. Qua đó, bạn hay người khác có thể gửi/nhận tiền vào trong đó.
Loại ví này có tính bảo mật thông tin tương đối cao với 2 – 3 lớp liên tiếp. Muốn đăng nhập vào khu vực dự trữ BTCC, bạn cần phải xác minh e – mail và số điện thoại của mình. Nếu muốn an toàn hơn, bạn cũng có thể tự in ví giấy.
Tuy có độ bảo mật khá hoàn hảo xong chúng vẫn tiềm ẩn nguy cơ bị đánh cắp BTC nếu thông tin cá nhân bị lộ do hacker xâm nhập hoặc người quen có tài khoản của bạn mà vào.
Lợi ích – hạn chế của Bitcoin với đời sồng con người
Bitcoin đã và đang đi vào cuộc sống của con người
Lợi ích của tiền ảo Bitcoin
Bitcoin ra đời đã khắc phục tương đối những hạn chế vốn có mà thanh toán điện tử còn tồn đọng như:
Giao dịch suôn sẻ, dễ dàng
Bitcoin cho phép người dùng có thể nhận và chuyển một số tiền lớn, không giới hạn số lượng là bao nhiêu. Bên cạnh đó, bạn gửi vào bất kỳ quỹ thời gian nào trong 24h cũng đều được. Điều này các ngân hàng, công ty tài chính… ( bên trung gian) đều chưa khắc phục được. Họ vẫn quy định mức rút, chuyển khoản một ngày với một con số tối đa. Việc này đã cản trở những mong muốn của khách hàng khi trải nghiệm dịch vụ. Do vậy, sử dụng BTC lọi thế hơn cả
Độ bảo mật tốt
Với tiền mã hóa BTC, bạn không cần bất cứ thông tinn cá nhân nào vẫn có thể giao dịch thành công. Danh tính của bạn được giữ riêng tư dù thông tin lần giao dịch có hiển thị
Không bị giả mạo:
Bitcoin tồn tại dưới dạng mã hóa, không phải vật có thể cầm nắm được. Do đó, dùng BTC sẽ không phải đau đầu lo ngại hàng giả giống như mỹ phẩm hay đồ gia dụng thường thấy
Tiết kiệm chi phí giao dịch
Thông thường tại các công ty tài chính hay ngân hàng. Khi bạn phát sinh một giao dịch nào đó sẽ mất phí giao dịch cho ngân hàng – đơn vị trung gian để hỗ trợ, giúp bạn thực hiện giao dịch. Tuy nhiên, với BTC bạn không phải mất chi phí này vì không có bên thứ 3 can thiệp. Bạn chỉ phải trả phí xử lý giao dịch, song số tiền trả không đáng kể
Bảo vệ môi trường
Tiền tệ được lưu thông hàng ngày như đô la, euro… đều phải dùng hóa chất phục vụ cho việc in ấn độc hại, tốn kém. Bên cạnh đó, Bitcoin tiết kiệm điện năng hơn so với những hệ thống tiền tệ khác
Hạn chế gian lận
Bitcoin giao dịch theo hướng 1 chiều nên không lo hoàn trả, đảo trộn. Vì vậy, những người buôn BTC không phải đau đầu vì tình trạng gian lận như kinh doanh các mặt hàng khác nữa.
Hạn chế của tiền ảo Bitcoin
Bên cạch những ưu điểm thì bitcoin vẫn tồn tại những hạn chế
Tuy có nhiều lợi thế đáng khen song Bitcoin vẫn tồn tại những mặt hạn chế khó khắc phục:
Ít người dùng
Tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, Lào, Campuchia…người dân tại những đất nước này đã quá quen sử dụng tiền mặt để giao dịch mua bán trong cuộc sống hàng ngày. Vì vậy, để họ dùng BTC thay thế là điều không dễ vì không hiểu biết nhiều về BTC và tính thông dụng của nó trong nội địa.
Khó sử dụng
Dù là sản phẩm có tính công nghệ cao. Song, đây lại là con dao hai lưỡi với nó. Người am hiểu, thạo công nghệ máy tính sẽ sử dụng dễ dàng. Và ngược lại, một số người ở độ tuổi trung niên, người già…Trình độ sử dụng máy tính, tiếp thu kiến thức kém sẽ gặp khó khăn trong việc sử dụng loại tiền này
Các vấn đề xã hội nảy sinh
BTC cho phép người dùng ẩn danh khi giao dịch là điểm nổi bật của loại tiền điện tử này. Xong, chúng vẫn tồn tại nguy cơ bị hacker tấn công các sàn giao dịch nhằm ăn cắp lượng BTC lớn. Tệ nạn rửa tiền, tin tặc…có khả năng hoành hành với phạm vi xuyên quốc gia.
Rùi ro tiền ảo Bitcoin có thể xóa khỏi thị trường ra sao?
Đầu tư Bitcoin có thể coi là một cuộc đầu tư mạo hiểm hiện nay
Ra đời từ năm 2009, Bitcoin đã trên dưới hàng chục lần được nhận định là “ bom chìm”. Sở dĩ có điều này là bởi, khi tìm hiểu về bitcoin, ta thấy có vô số những bài báo nói tiêu cực về dạng tiền này dù chưa chắc người viết đã hiểu được hết về BTC. Người dân do đọc các thông tin xấu như vậy nên nảy sinh tâm lý e dè, lo ngại nên không muốn tham gia. Trong vài năm trở lại đây, sự bùng nổ và lợi nhuận thu lại do BTC được biết đến nhiều hơn đã cho cái nhìn khác về loại tiền điện tử trên. Với xu thế ngày một gia tăng như hiện nay, rất khó để Bitcoin bị xóa khỏi thị trường vĩnh viễn.
Tỷ giá Bitcoin biến động thất thường do đâu?
Câu trả lời là cũng như chứng khoán. Bitcoin biến động tăng lên hay giảm đi đều không thể biết trước được. Phần lớn, tỷ giá Bitcoin giảm là do chịu tác dộng của những thông tin kinh tế, xã hội, chính trị trên phạm vi toàn cầu. Nếu không có biến đổi gì quá đặc biệt thì tỷ giá của BTC sẽ theo chiều hướng tăng.
Bitcoin có hợp pháp không?
Bitcoin chưa được pháp luật Việt Nam bảo vệ
Tính hợp pháp của BTC còn phụ thuộc vào quy định của từng quốc gia ban hành. Ở các nước tiên tiến như Mỹ, Nhật…chính phủ cho phép dùng bitcoin trong mọi giao dịch. Còn tại Việt Nam, Bitcoin không được pháp luật bảo vệ. Tức là, nếu có rủi ro gặp phải trong quá trính sử dụng loại tiền này, nhà nước không chịu trách nhiệm và hỗ trợ dưới bất kỳ hình thức nào.

Server: cloudflare

Set-Cookie: __cfduid=d002d88ca15ea467203a9a8c8d0c005ea1521586510; expires=Wed, 20-Mar-19 22:55:10 GMT; path=/; domain=.bitxmen.com; HttpOnly; Secure

Link: <https://news.bitxmen.com/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <https://news.bitxmen.com/?p=4705>; rel=shortlink


text:
Dâng Hoa - Đỗ Xuân Sơn
Sáng tác: Lê Mộng Bảo - Lời: Phạm Mạnh Cương
Thể loại: Nhạc Lễ, Nhạc Văn Nghệ, Nhạc Phật Giáo
Lượt nghe: 427
Dâng Hoa
Sáng tác: Lê Mộng Bảo - Lời: Phạm Mạnh Cương
Chân thành lòng con, nhìn lên đài sen
Hương trầm Từ-Bi tỏa khắp trần thế
Kết muôn đóa hoa thơm lành dâng Ngài,
Dâng trọn niềm tin. Đóa hoa ngát hương
Như ánh Đạo Vàng rạng ngời nẻo tối.
Chân thành lòng con, quỳ dâng lời Kinh
Cầu nguyện đời ai và kiếp đời con
Sáng soi bến mê, giác-ngộ vô-thường,
Bằng ánh Đạo Vàng. Thoát muôn lỗi lầm,
Xui khiến luân-hồi, trọn đời đớn đau.
Hương hoa thơm ngát Lan trên Phật-đài
Và lan trong lòng con còn mê ám.
Một lòng nguyện giữ Đóa hoa Ưu-Đàm
Trọn đời con xin ngát hương Từ-Bi.
Thông tin ca sĩ: Đỗ Xuân Sơn
Bài Hát Cùng Ca Sĩ
-
1
Dâng Hoa
Đỗ Xuân Sơn427
Bài Hát Nổi Bật
-
1
Thiếu Nữ Áo Lam
Nguyễn Duyên Quỳnh572
-
2
Thành Đạo
Phượng Bằng1,393
-
3
Phật Thành Đạo
Thùy Trang2,151
-
4
Mừng Thành Đạo
Quang Lộc1,494
-
5
Trăng Thành Đạo
Diệu Trúc - Viên Nguyệt1,598
-
6
Đêm Thành Đạo
Bảo Phúc2,909
-
7
Chị đoàn em
Chánh Đức3,475
-
8
Trai Áo Lam
Nhiều Ca Sĩ2,352
-
9
Mầm Măng
Nhiều Ca Sĩ2,426
-
10
Một Áo Lam, Trăm Áo Lam
GĐPT Giác Hạnh2,910

markdown:
# Dâng Hoa -
[Đỗ Xuân Sơn](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Đỗ+Xuân+Sơn&ks=singer)
Sáng tác:
[Lê Mộng Bảo](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Lê+Mộng+Bảo&ks=composer) - Lời: Phạm Mạnh Cương
Thể loại:
[Nhạc Lễ](https://nhacgdpt.com/the-loai-bai-hat/Nhac-Le/EZEFZOA.html), [Nhạc Văn Nghệ](https://nhacgdpt.com/the-loai-bai-hat/Nhac-Van-Nghe/EZEFZOC.html), [Nhạc Phật Giáo](https://nhacgdpt.com/the-loai-bai-hat/Nhac-Phat-Giao/EZEFZOD.html)
Lượt nghe: 427
**Dâng Hoa** *Sáng tác: Lê Mộng Bảo - Lời: Phạm Mạnh Cương*
Chân thành lòng con, nhìn lên đài sen
Hương trầm Từ-Bi tỏa khắp trần thế
Kết muôn đóa hoa thơm lành dâng Ngài,
Dâng trọn niềm tin. Đóa hoa ngát hương
Như ánh Đạo Vàng rạng ngời nẻo tối.
Chân thành lòng con, quỳ dâng lời Kinh
Cầu nguyện đời ai và kiếp đời con
Sáng soi bến mê, giác-ngộ vô-thường,
Bằng ánh Đạo Vàng. Thoát muôn lỗi lầm,
Xui khiến luân-hồi, trọn đời đớn đau.
Hương hoa thơm ngát Lan trên Phật-đài
Và lan trong lòng con còn mê ám.
Một lòng nguyện giữ Đóa hoa Ưu-Đàm
Trọn đời con xin ngát hương Từ-Bi.
### Thông tin ca sĩ: Đỗ Xuân Sơn
![NhacGĐPT.com NhacGĐPT.com](https://nhacgdpt.com/images/no-img.png)
### Bài Hát Cùng Ca Sĩ
-
1
[Dâng Hoa](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Dang-Hoa/EZEFCFF.html) [Đỗ Xuân Sơn](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Đỗ+Xuân+Sơn&ks=singer)427
### Bài Hát Nổi Bật
-
1
[Thiếu Nữ Áo Lam](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Thieu-Nu-Ao-Lam/EZEFFAD.html) [Nguyễn Duyên Quỳnh](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Nguyễn+Duyên+Quỳnh&ks=singer)572
-
2
[Thành Đạo](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Thanh-Dao/EZEFA6W.html) [Phượng Bằng](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Phượng+Bằng&ks=singer)1,393
-
3
[Phật Thành Đạo](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Phat-Thanh-Dao/EZEF8ZD.html) [Thùy Trang](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Thùy+Trang&ks=singer)2,151
-
4
[Mừng Thành Đạo](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Mung-Thanh-Dao/EZEF8ZC.html) [Quang Lộc](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Quang+Lộc&ks=singer)1,494
-
5
[Trăng Thành Đạo](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Trang-Thanh-Dao/EZEF8ZZ.html) [Diệu Trúc - Viên Nguyệt](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Diệu+Trúc+-+Viên+Nguyệt&ks=singer)1,598
-
6
[Đêm Thành Đạo](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Dem-Thanh-Dao/EZEF8ZO.html) [Bảo Phúc](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Bảo+Phúc&ks=singer)2,909
-
7
[Chị đoàn em](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Chi-doan-em/EZEFZDF.html) [Chánh Đức](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Chánh+Đức&ks=singer)3,475
-
8
[Trai Áo Lam](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Trai-Ao-Lam/EZEFZ67.html) [Nhiều Ca Sĩ](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Nhiều+Ca+Sĩ&ks=singer)2,352
-
9
[Mầm Măng](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Mam-Mang/EZEFZ6Z.html) [Nhiều Ca Sĩ](/tim-kiem/bai-hat.html?key=Nhiều+Ca+Sĩ&ks=singer)2,426
-
10
[Một Áo Lam, Trăm Áo Lam](https://nhacgdpt.com/bai-hat/Mot-Ao-Lam-Tram-Ao-Lam/EZEFZ60.html) [GĐPT Giác Hạnh](/tim-kiem/bai-hat.html?key=GĐPT+Giác+Hạnh&ks=singer)2,910

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Connection: close

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Nội Thất/
Bàn trà/
Bàn trà là một trong nhứng món đồ nội thất không thể thiếu của phòng khách hiện đại . Khi bạn chọn một bộ sofa bạn cũng không thể bỏ qua đồ nội thất này bởi nó giống như một thể thống nhất. Bàn trà có vai trò quan trọng, tô điểm thêm không gian phòng khách của bạn. Các mẫu bàn trà kiểu Nhật của Nội Thất Xinh sẽ là sự lựa chọn tuyệt vời nhất.
Nội Thất Xinh luôn cố gắng đưa đến khách hàng những mẫu bàn trà giá rẻ chất lượng tốt nhất. Bàn trà Nhật của chúng tôi có nhiều kiểu dáng, màu sắc khác nhau phù hợp với nhiều mẫu bàn ghế phòng khách. Sản phẩm của Nội Thất Xinh luôn mang đến sự hài lòng cho khách hàng.
9.800.000 đ
11.000.000 đ
7.200.000 đ
9.600.000 đ
5.500.000 đ
8.500.000 đ
5.800.000 đ
5.800.000 đ
9.200.000 đ
8.500.000 đ
5.100.000 đ
7.000.000 đ
9.600.000 đ
9.200.000 đ
6.500.000 đ
6.500.000 đ
12.500.000 đ
8.800.000 đ
8.500.000 đ
8.600.000 đ
6.100.000 đ
12.000.000 đ
9.800.000 đ
8.000.000 đ
10.500.000 đ
9.500.000 đ
10.500.000 đ
Liên hệ
24.000.000 đ
9.200.000 đ
7.200.000 đ
23.500.000 đ
30.500.000 đ
24.000.000 đ
24.000.000 đ
24.500.000 đ
Các cách phân biệt sofa da thật và sofa giả da
Nhận biết được sofa da thật và sofa giả da giúp quý vị có sự lựa chọn đúng đắn hơn khi đi chọn mua đồ nội thất cho phòng khách nhà mình.
Tất tần tật những điều cần biết về ghế sofa bọc nỉ
Bạn đang tìm hiểu thông tin về dòng ghế sofa bọc nỉ? Dưới đây Nội Thất Xinh sẽ chia sẻ một số thông tin cơ bản liên qua tới dòng sản phẩm này.
Màu sơn tường được ưa chuộng trong thiết kế nội thất 2018
Năm 2018 này những gam màu nào được ưa chuộng trong thiết kế nội thất? Hãy tìm hiểu ngay thông tin dưới đây để biết rõ về thông tin này nhé!
Nội Thất Xinh tuyển dụng nhân sự 2018
Nội Thất Xinh tuyển dụng nhân sự năm 2018 với nhiều vị trí như: chuyên viên thiết kế nội thất, thiết kế kiến trúc, nhân viên kinh doanh, nhân viên content marketing.
Các câu hỏi thường gặp khi mua ghế sofa phòng khách
Khi đi chọn mua ghế sofa phòng khách bạn không thể không tìm hiểu thông tin liên quan đến sản phẩm này. Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp khi đi chọn mua ghế sofa.
3 điều cần chú ý khi lựa chọn ghế sofa phòng khách nhỏ
Lựa chọn ghế sofa phòng khách nhỏ là điều vô cùng quan trọng, chỉ cần “sai một ly, đi một dặm” bởi nó sẽ có ảnh hưởng rất lớn đến không gian nội thất.
Gợi ý 5 loại tủ quần áo cho phòng ngủ
Bạn chưa lựa chọn được mẫu tủ quần áo phù hợp cho phòng ngủ của mình? Dưới đây Nội Thất Xinh giới thiệu 5 loại tủ quần áo hiện đại, đa năng cho quý vị tham khảo.
Gợi ý các mẫu quầy bar đẹp cho phòng bếp
Thiết kế quầy bar mini trong phòng bếp giúp mang tới không gian sống vô cùng tiện nghi và sang trọng. Tham khảo ngay các mẫu quầy bar đẹp dưới đây nhé!
Điểm danh những xu hướng nội thất văn phòng năm 2018
Tham khảo ngay những xu hướng nội thất văn phòng năm 2018 ngay nếu quý vị đang muốn trang trí không gian làm việc của mình
Cách chọn sofa da đẹp và những phụ kiện đi kèm
Nội Thất Xinh tư vấn cách chọn sofa da đẹp và những phụ kiện đi kèm hợp lý để mang tới giá trị thẩm mỹ cao nhất cho phòng khách của quý vị.
Làm thế nào để kiểm tra chất lượng sofa da cao cấp nhập khẩu
Làm thế nào để kiểm tra chất lượng của bộ sofa da cao cấp nhập khẩu là điều khiến nhiều người băn khoăn. Bởi hiện nay trên thị trường thật giả lẫn lộn khá nhiều.
4 xu hướng nội thất nổi như cồn năm 2018
Những xu hướng nội thất nào sẽ được nhiều người ưa chuộng trong năm 2018? Hãy cùng tìm hiểu thông tin dưới đây cùng Nội Thất Xinh nhé!
Bật mí kinh nghiệm kiểm tra chất lượng bàn ghế sofa khi mua
Bạn đã biết cách lựa chọn một bộ bàn ghế sofa chất lượng cao cho phòng khách nhà mình chưa? Nếu chưa hay tham khảo ngay nhứng lời khuyên hữu ích dưới đây bạn nhé!
Chất lượng của ghế sofa phòng khách ảnh hưởng tới sức khỏe như thế nào?
Qúy vị đã mua được bộ ghế sofa phòng khách chất lượng cao cho ngôi nhà của mình chưa? Một bộ ghế sofa có chất lượng kém sẽ có ảnh hưởng rất lớn tới sức khỏe.
Làm thế nào để tiết kiệm chi phí mua ghế sofa phòng khách?
Nếu bạn là người có mức thu nhập trung bình thì việc mua sắm đồ nội thất cần phải được lên kế hoạch. Vậy làm sao để tiết kiệm chi phí để mua ghế sofa phòng khách?
Xu hướng màu sắc trong năm 2018 trong thiết kế nội thất
Gam màu nào là màu sắc của năm nay? Hãy cùng với Nội Thất Xinh tìm hiểu về gam màu của năm 2018 này nhé!
Cách chọn tranh phong thủy treo trong nhà giúp mang tới nhiều tài lộc
Tranh phong thủy đang là món décor trang trí được nhiều người lựa chọn khi muốn trang trí nội thất đẹp cho ngôi nhà. Tham khảo ngay những thông tin hữu ích dưới đây.
Thư Chúc Tết 2018 - Nội Thất Xinh
Nhân dịp năm mới Mậu Tuất 2018, Nội Thất Xinh xin gửi tới quý đối tác và quý khách hàng những lời chúc tốt đẹp nhất! Chúc Mừng Năm Mới!
Thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán 2018
Nội Thất Xinh thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán Mậu Tuất 2018 dành cho quý vị nhằm mang tới thuận tiện cho khách hàng nếu có nhu cầu mua đồ nội thất.
Các loại cây nên bày trí trong nhà vào ngày Tết giúp gia chủ sung túc hơn
Không gian sống ngày Tết không thể thiếu những chậu cây xanh. Lựa chọn những chậu cây trang trí dưới đây trong ngày Tết sẽ giúp gia chủ sung túc hơn trong năm mới.
Mua hàng online tại Nội Thất Xinh uy tín và nhanh chóng
Hàng nghìn khách hàng đã chọn mua Tại Đây

markdown:
Nội Thất
*/*
Bàn trà
*/*
Bàn trà là một trong nhứng món đồ nội thất không thể thiếu của phòng khách hiện đại . Khi bạn chọn một bộ sofa bạn cũng không thể bỏ qua đồ nội thất này bởi nó giống như một thể thống nhất. Bàn trà có vai trò quan trọng, tô điểm thêm không gian phòng khách của bạn. Các mẫu
[ của Nội Thất Xinh sẽ là sự lựa chọn tuyệt vời nhất. bàn trà kiểu Nhật](http://noithatxinh.vn/ban-tra)
Nội Thất Xinh luôn cố gắng đưa đến khách hàng những mẫu bàn trà giá rẻ chất lượng tốt nhất. Bàn trà Nhật của chúng tôi có nhiều kiểu dáng, màu sắc khác nhau phù hợp với nhiều mẫu bàn ghế phòng khách. Sản phẩm của
[ luôn mang đến sự hài lòng cho khách hàng. Nội Thất Xinh](http://noithatxinh.vn/)
9.800.000 đ
11.000.000 đ
7.200.000 đ
9.600.000 đ
5.500.000 đ
8.500.000 đ
5.800.000 đ
5.800.000 đ
9.200.000 đ
8.500.000 đ
5.100.000 đ
7.000.000 đ
9.600.000 đ
9.200.000 đ
6.500.000 đ
6.500.000 đ
12.500.000 đ
8.800.000 đ
8.500.000 đ
8.600.000 đ
6.100.000 đ
12.000.000 đ
9.800.000 đ
8.000.000 đ
10.500.000 đ
9.500.000 đ
10.500.000 đ
Liên hệ
24.000.000 đ
9.200.000 đ
7.200.000 đ
23.500.000 đ
30.500.000 đ
24.000.000 đ
24.000.000 đ
24.500.000 đ
[
Các cách phân biệt sofa da thật và sofa giả da
](/cac-cach-phan-biet-sofa-da-that-va-sofa-gia-da)
Nhận biết được sofa da thật và sofa giả da giúp quý vị có sự lựa chọn đúng đắn hơn khi đi chọn mua đồ nội thất cho phòng khách nhà mình.
[
Tất tần tật những điều cần biết về ghế sofa bọc nỉ
](/tat-tan-tat-nhung-dieu-can-biet-ve-ghe-sofa-boc-ni)
Bạn đang tìm hiểu thông tin về dòng ghế sofa bọc nỉ? Dưới đây Nội Thất Xinh sẽ chia sẻ một số thông tin cơ bản liên qua tới dòng sản phẩm này.
[
Màu sơn tường được ưa chuộng trong thiết kế nội thất 2018
](/mau-son-tuong-duoc-ua-chuong-trong-thiet-ke-noi-that-2018)
Năm 2018 này những gam màu nào được ưa chuộng trong thiết kế nội thất? Hãy tìm hiểu ngay thông tin dưới đây để biết rõ về thông tin này nhé!
[
Nội Thất Xinh tuyển dụng nhân sự 2018
](/noi-that-xinh-tuyen-dung-nhan-su-2018)
Nội Thất Xinh tuyển dụng nhân sự năm 2018 với nhiều vị trí như: chuyên viên thiết kế nội thất, thiết kế kiến trúc, nhân viên kinh doanh, nhân viên content marketing.
[
Các câu hỏi thường gặp khi mua ghế sofa phòng khách
](/cac-cau-hoi-thuong-gap-khi-mua-ghe-sofa-phong-khach)
Khi đi chọn mua ghế sofa phòng khách bạn không thể không tìm hiểu thông tin liên quan đến sản phẩm này. Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp khi đi chọn mua ghế sofa.
[
3 điều cần chú ý khi lựa chọn ghế sofa phòng khách nhỏ
](/3-dieu-can-chu-y-khi-lua-chon-ghe-sofa-phong-khach-nho)
Lựa chọn ghế sofa phòng khách nhỏ là điều vô cùng quan trọng, chỉ cần “sai một ly, đi một dặm” bởi nó sẽ có ảnh hưởng rất lớn đến không gian nội thất.
[
Gợi ý 5 loại tủ quần áo cho phòng ngủ
](/goi-y-5-loai-tu-quan-ao-cho-phong-ngu)
Bạn chưa lựa chọn được mẫu tủ quần áo phù hợp cho phòng ngủ của mình? Dưới đây Nội Thất Xinh giới thiệu 5 loại tủ quần áo hiện đại, đa năng cho quý vị tham khảo.
[
Gợi ý các mẫu quầy bar đẹp cho phòng bếp
](/goi-y-cac-mau-quay-bar-dep-cho-phong-bep)
Thiết kế quầy bar mini trong phòng bếp giúp mang tới không gian sống vô cùng tiện nghi và sang trọng. Tham khảo ngay các mẫu quầy bar đẹp dưới đây nhé!
[
Điểm danh những xu hướng nội thất văn phòng năm 2018
](/diem-danh-nhung-xu-huong-noi-that-van-phong-nam-2018)
Tham khảo ngay những xu hướng nội thất văn phòng năm 2018 ngay nếu quý vị đang muốn trang trí không gian làm việc của mình
[
Cách chọn sofa da đẹp và những phụ kiện đi kèm
](/cach-chon-sofa-da-dep-va-nhung-phu-kien-di-kem)
Nội Thất Xinh tư vấn cách chọn sofa da đẹp và những phụ kiện đi kèm hợp lý để mang tới giá trị thẩm mỹ cao nhất cho phòng khách của quý vị.
[
Làm thế nào để kiểm tra chất lượng sofa da cao cấp nhập khẩu
](/lam-the-nao-de-kiem-tra-chat-luong-sofa-da-cao-cap-nhap-khau)
Làm thế nào để kiểm tra chất lượng của bộ sofa da cao cấp nhập khẩu là điều khiến nhiều người băn khoăn. Bởi hiện nay trên thị trường thật giả lẫn lộn khá nhiều.
[
4 xu hướng nội thất nổi như cồn năm 2018
](/4-xu-huong-noi-that-noi-nhu-con-nam-2018)
Những xu hướng nội thất nào sẽ được nhiều người ưa chuộng trong năm 2018? Hãy cùng tìm hiểu thông tin dưới đây cùng Nội Thất Xinh nhé!
[
Bật mí kinh nghiệm kiểm tra chất lượng bàn ghế sofa khi mua
](/bat-mi-kinh-nghiem-kiem-tra-chat-luong-ban-ghe-sofa-khi-mua)
Bạn đã biết cách lựa chọn một bộ bàn ghế sofa chất lượng cao cho phòng khách nhà mình chưa? Nếu chưa hay tham khảo ngay nhứng lời khuyên hữu ích dưới đây bạn nhé!
[
Chất lượng của ghế sofa phòng khách ảnh hưởng tới sức khỏe như thế nào?
](/chat-luong-cua-ghe-sofa-phong-khach-anh-huong-toi-suc-khoe-nhu-the-nao)
Qúy vị đã mua được bộ ghế sofa phòng khách chất lượng cao cho ngôi nhà của mình chưa? Một bộ ghế sofa có chất lượng kém sẽ có ảnh hưởng rất lớn tới sức khỏe.
[
Làm thế nào để tiết kiệm chi phí mua ghế sofa phòng khách?
](/lam-the-nao-de-tiet-kiem-chi-phi-mua-ghe-sofa-phong-khach)
Nếu bạn là người có mức thu nhập trung bình thì việc mua sắm đồ nội thất cần phải được lên kế hoạch. Vậy làm sao để tiết kiệm chi phí để mua ghế sofa phòng khách?
[
Xu hướng màu sắc trong năm 2018 trong thiết kế nội thất
](/xu-huong-mau-sac-trong-nam-2018-trong-thiet-ke-noi-that)
Gam màu nào là màu sắc của năm nay? Hãy cùng với Nội Thất Xinh tìm hiểu về gam màu của năm 2018 này nhé!
[
Cách chọn tranh phong thủy treo trong nhà giúp mang tới nhiều tài lộc
](/cach-chon-tranh-phong-thuy-treo-trong-nha-giup-mang-toi-nhieu-tai-loc)
Tranh phong thủy đang là món décor trang trí được nhiều người lựa chọn khi muốn trang trí nội thất đẹp cho ngôi nhà. Tham khảo ngay những thông tin hữu ích dưới đây.
[
Thư Chúc Tết 2018 - Nội Thất Xinh
](/thu-chuc-tet-2018-noi-that-xinh)
Nhân dịp năm mới Mậu Tuất 2018, Nội Thất Xinh xin gửi tới quý đối tác và quý khách hàng những lời chúc tốt đẹp nhất! Chúc Mừng Năm Mới!
[
Thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán 2018
](/thong-bao-lich-nghi-tet-nguyen-dan-2018)
Nội Thất Xinh thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán Mậu Tuất 2018 dành cho quý vị nhằm mang tới thuận tiện cho khách hàng nếu có nhu cầu mua đồ nội thất.
[
Các loại cây nên bày trí trong nhà vào ngày Tết giúp gia chủ sung túc hơn
](/cac-loai-cay-nen-bay-tri-trong-nha-vao-ngay-tet-giup-gia-chu-sung-tuc-hon)
Không gian sống ngày Tết không thể thiếu những chậu cây xanh. Lựa chọn những chậu cây trang trí dưới đây trong ngày Tết sẽ giúp gia chủ sung túc hơn trong năm mới.
Mua hàng online tại
**Nội Thất Xinh** uy tín và nhanh chóng
Hàng nghìn khách hàng đã chọn mua Tại Đây

Cache-Control: public, max-age=8

Set-Cookie: IsMobileDevice=0; expires=Wed, 21-Mar-2018 03:17:01 GMT; path=/; HttpOnly

X-Powered-By-Plesk: PleskWin

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Trở lại Mục lục cuốn sách
9.6 Các phép toán dựa trên hình thái ảnh
Ở Chương 1 ta đã định nghĩa ảnh như một hàm (biên độ) của hai biến (tọa độ) số thực a(x, y) hoặc hai biến rời rạc, a[m, n]. Một cách định nghĩa ảnh khác có thể dựa trên khái niệm rằng ảnh bao gồm một tập hợp các tọa độ, hoặc là liên tục hoặc rời rạc. Theo nghĩa này, tập hợp thì tương ứng với các điểm hoặc điểm ảnh nằm trong các vật thuộc ảnh. Điều này được minh họa trên Hình 35, ở đây ảnh gồm hai vật, hay hai tập hợp A và B. Lưu ý rằng bắt buộc phải có hệ tọa độ. Tạm thời bây giờ ta chỉ xét những giá trị điểm ảnh nhị phân như đã đề cập đến ở các Mục 2.1 và 9.2.1. Hơn nữa, ta chỉ giới hạn thảo luận trong không gian rời rạc (Z2). Những phân tích tổng quát hơn có thể được tìm thấy trong1 2 3
Hình 35: Một ảnh nhị phân gồm hai tập hợp A và B tương ứng hai vật.
Vật A gồm các điểm ảnh α có chung thuộc tính nào đó:
Vật – A = {α ∣ thuộc tính(α) == TRUE} (123)
Ví dụ, vật B trên Hình 35 chứa {[0,0], [1,0], [0,1]}.
Nền của A được cho bởi Ac (phần bù của A) và được định nghĩa là những phần tử không thuộc vào A:
Nền – Ac = {α∣α ∉ A} (124)
Trên Hình 3 ta giới thiệu khái niệm về liền kề. Bây giờ chúng ta hãy quan sát để thấy rằng nếu một vật A được định nghĩa trên cơ sở liên thông–C (C = 4, 6, hoặc 8) thì nền Ac sẽ có độ liên thông là 12 − C. Mấu chốt của điều này được minh họa trên lưới tọa độ Đề-các ở Hình 36.
Hình 36: Một ảnh nhị phân yêu cầu định nghĩa cẩn thận khái niệm vật cùng với độ liên thông của nền.
9.6.1 Những định nghĩa cơ bản
Các phép toán cơ bản đối với vật là phép tính với tập hợp hợp, giao, bù { ∪ , ∩ , c} và tịnh tiến:
• Tịnh tiến – Cho một véc-tơ x và một tập hợp A. Phép tịnh tiến, A + x, được định nghĩa là:
A + x = {α + x∣α ∈ A} (125)
Lưu ý rằng, vì ta đang thao tác trên ảnh số hợp thành từ nhiều điểm ảnh có các tọa độ nguyên (Z2), điều này gây nên ràng buộc về véc-tơ tịnh tiến x.
Các phép toán Minkowski đối với tập hợp cơ bản—cộng và trừ—bây giờ có thể được định nghĩa. Trước hết, ta lưu ý rằng những phần tử riêng rẽ hợp thành B không chỉ là điểm ảnh mà còn là véc-tơ vì chúng có một tọa độ rõ ràng so với [0,0]. Cho trước hai tập hợp A và B:
Phép cộng Minkowski – A ⊕ B = ∪β∈B (A + β) (126)
Phép trừ Minkowski – A ⊖ B = ∩β∈B (A + β) (127)
9.6.2 Các phép giãn nở và bào mòn
Từ hai phép toán Minkowski nói trên ta định nghĩa các phép toán hình thái cơ bản, đó là giãn nở (dilation) và bào mòn (erosion):
Giãn nở – D(A, B) = A ⊕ B = ∪β∈B (A + β) (128)
Bào mòn – (129)
trong đó . Hai phép toán này được minh họa trên Hình 37 khi áp dụng cho các vật ở Hình 35.
(a) Giãn nở D(A, B) (b) bào mòn E(A, B)
Hình 37: Ảnh nhị phân gồm hai tập hợp vật thể A và B. Ba điểm ảnh trên B được “mã hóa màu” cũng như ảnh hưởng của chúng đến kết quả.
Dù tập hợp A hoặc B đều có thể được coi như là “ảnh” song A thường được coi là ảnh còn B được gọi là phần tử cấu trúc (structuring element). Phần tử cấu trúc đối với hình thái toán học thì cũng như nhân của tích chập đối với lý thuyết lọc tuyến tính.
Phép giãn nở nói chung sẽ làm các vật tăng kích thước, lớn lên; bào mòn làm các vật co lại. Lượng và cách làm tăng hoặc giảm kích thước thì tùy thuộc vào sự lựa chọn phần tử cấu trúc. Làm giãn nở hoặc bào mòn mà không chỉ định phần tử cấu trúc thì chẳng có nghĩa lý gì, cũng như ý định lọc thông thấp một hình ảnh mà không chỉ định bộ lọc. Hai phần tử cấu trúc thông dụng nhất trên lưới Đề-các là các tập liên thông-4 và liên thông-8, N4 và N8. Chúng được minh họa trên Hình 38.
(a) N4 (b) N8
Hình 38: Các phần tử cấu trúc tiêu chuẩn, N4 và N8.
Các phép giãn nở và bào mòn có những thuộc tính sau:
Giao hoán – D(A, B) = A ⊕ B = B ⊕ A = D(B, A) (130)
Phi giao hoán – E(A, B) ≠ E(B, A) (131)
Kết hợp – A ⊕ (B ⊕ C) = (A ⊕ B) ⊕ C (132)
Bất biến với tịnh tiến – A ⊕ (B + x) = (A ⊕ B) + x (133)
Đối ngẫu – (134)
Với A là vật và Ac là nền, PT (134) phát biểu rằng phép giãn nở đối với vật thì tương đương với phép bào mòn đối với nền. Tương tự, phép bào mòn đối với vật tương đương với phép giãn nở đối với nền.
Trừ những trường hợp đặc biệt:
Không đảo ngược – D(E(A, B), B) ≠ A ≠ E(D(A, B), B) (135)
Phép bào mòn có thuộc tính tịnh tiến sau:
Bất biến với tịnh tiến – A ⊖ (B + x) = (A + x) ⊖ B = (A ⊖ B) + x (136)
Giãn nở và bào mòn có các thuộc tính quan trọng sau. Với một phần tử cấu trúc B bất kì và hai vật A1 và A2 sao cho A1 ⊂ A2 (A1 là tập con đích thực của A2):
Tăng theo A– D(A1, B) ⊂ D(A2, B) (137)
E(A1, B) ⊂ E(A2, B)
Với hai phần tử cấu trúc B1 và B2 sao cho B1 ⊂ B2:
Giảm theo B– E(A, B1) ⊃ E(A, B2) (138)
Định lý phân tách dưới đây cho phép tìm được các hiệu quả để lập các bộ lọc hình thái.
Giãn nở – A ⊕ (B ∪ C) = (A ⊕ B) ∪ (A ⊕ C) = (B ∪ C) ⊕ A (139)
Bào mòn – A ⊖ (B ∪ C) = (A ⊖ B) ∪ (A ⊖ C) (140)
Bào mòn – (A ⊖ B) ⊖ C = A ⊖ (B ⊕ C) (141)
Giãn nở nhiều lần – (142)
Một định lý phân tách quan trọng được Vincent4 đề nghị. Đầu tiên, ta phải đưa ra một số định nghĩa. Một tập hợp lồi (trong không gian R2) là tập hợp trong đó một đoạn thẳng nối giữa hai điểm bất kì trong tập hợp sẽ gồm các điểm cũng thuộc tập hợp. Hiển nhiên là phải thận trọng khi áp dụng định nghĩa này cho các điểm ảnh rời rạc, vì khá niệm “đoạn thẳng” phải được hiểu một cách phù hợp trong Z2. Một tập hợp được gọi là bị chặn nếu mỗi phần tử của nó có một biên độ hữu hạn, trong trường hợp này là khoảng cách đến gốc tọa độ. Một tập hợp được gọi là đối xứng nếu . Các tập hợp N4 và N8 trên Hình 38 là các ví dụ cho tập lồi, bị chặn và đối xứng.
Định lý Vincent, khi áp dụng cho ảnh gồm các điểm ảnh rời rạc, phát biểu rằng với một phần tử cấu trúc B đối xứng, bị chặn, không chứa lỗ hổng và chứa tâm của bản thân nó, [0, 0] ∈ B thì:
D(A, B) = A ⊕ B = A ∪ (∂A ⊕ B)
trong đó ∂A là viền của vật thể. Điều này nghĩa là, ∂A là tập hợp các điểm ảnh liền kề với điểm ảnh trên nền. Ý nghĩa của định lý này là ta không cần phải xử lý tất cả những điểm ảnh trên một vật thể để tính toán giãn nở (dùng PT (134)) hoặc bào mòn. Ta chỉ cần xử lý các điểm ảnh trên viền. Điều này cũng đúng với các phép toán suy diễn từ giãn nở và bào mòn. Quá trình xử lý các điểm ảnh ở biên thay vì điểm ảnh trên vật thể có nghĩa là, trừ những ảnh kì dị (pathological) ra, độ phức tạp tính toán có thể được giảm từ O(N2) xuống còn O(N) với ảnh N × N. Một số thuật toán “nhanh” dựa trên kết quả này có thể tìm được trong tài liệu.5 6 7 Các thuật toán giãn nở và bào mòn đơn giản nhất thường được mô tả như sau.
• Giãn nở – Lấy ra mỗi điểm ảnh nhị phân thuộc vật thể (có giá trị “1”) và chuyển tất cả điểm ảnh thuộc nền (từ giá trị “0”) có liên thông-C đến điểm ảnh thuộc vật thể đó thành giá trị “1”.
• Bào mòn – Lấy ra mỗi điểm ảnh nhị phân thuộc vật thể (có giá trị “1”) có liên thông-C đến điểm ảnh thuộc nền và chuyển giá trị điểm ảnh thuộc vật thể thành “0”.
So sánh hai thủ tục này với PT (143) trong đó B = NC = 4 hoặc NC = 8, ta thấy được chúng tương đương với định nghĩa chính thức về giãn nở và bào mòn. Thủ tục này được minh họa cho trường hợp giãn nở trên Hình 39.
(a) B = N4 (b) B = N8
Hình 39: Minh họa cho phép giãn nở. Các điểm vật ban đầu có màu xám. Các điểm được thêm vào trong quá trình giãn nở được tô màu đen.
9.6.3 Tích chập Boole
Một vật (hay phần tử cấu trúc) nhị phân A bất kì có thể được biểu diễn bởi:
A ↔ ∑ k=−∞+∞ ∑ j=−∞+∞ a[j, k] • δ[m − j, n − k]
trong đó ∑ và • là các toán tử Boole OR và AND, như đã định nghĩa ở các PT (81) và (82), a[j, k] là một hàm đặc tính nhận vào các giá trị Boolean “1” và “0” như sau:
và δ[m, n] là một dạng Boole của hàm delta Dirac nhận vào các giá trị Boole “1” và “0” như sau:
Từ đó, phép giãn nở với các ảnh nhị phân có thể được viết thành:
D(A, B) = ∑ k=−∞+∞ ∑ j=−∞+∞ a[j, k] • b[m − j, n − k] = a ⊗ b (147)
và vì các toán tử Boole OR và AND đều có tính giao hoán, mà ta lại có thể viết thành:
D(A, B) = ∑ k=− ∞+∞∑ j=−∞+∞ a[m − j, n − k] • b[j, k] = b ⊗ a = D(B, A)
Dùng định lý De Morgan:
(149)
đối với PT (148) cùng PT (134), phép bào mòn có thể được viết thành:
Như vậy, các phép giãn nở và bào mòn đối với ảnh nhị phân có thể được xem như là một dạng tích chập với đại số Boole.
Ở Mục 9.3.2 ta đã thấy rằng, khi áp dụng tích chập, nhất thiết phải có một lựa chọn phù hợp cho điều kiện biên của ảnh; giãn nở và bào mòn—tích chập dạng Boole—cũng không phải ngoại lệ. Hai lựa chọn thông dụng nhất bao gồm: mọi thứ bên ngoài ảnh nhị phân đều là “0”, hoặc mọi thứ bên ngoài ảnh nhị phân đều là “1”.
9.6.4 Mở và Đóng
Ta có thể kết hợp giãn nở và bào mòn lại để tạo ra hai phép toán cao cấp quan trọng sau:
Mở– O(A, B) = A ∘ B = D(E(A, B), B) (151)
Đóng– (152)
Các phép mở và đóng có những thuộc tính sau:
Đối ngẫu – Cc(A, B) = O(Ac, B) (153)
Oc(A, B) = C(Ac, B)
Tịnh tiến – O(A + x, B) = O(A, B) + x (154)
C(A + x, B) = C(A, B) + x
Đối với phép mở có phần tử cấu trúc B và các ảnh A, A1, và A2, trong đó A1 là ảnh con của A2 (A1 ⊆ A2):
Tính phi mở rộng – O(A, B) ⊆ A (155)
Đơn điệu tăng – O(A1, B) ⊆ O(A2, B) (156)
Đồng nhất – O(O(A, B), B) = O(A, B) (157)
Đối với phép đóng có phần tử cấu trúc B và các ảnh A, A1, và A2, trong đó A1 là ảnh con của A2 (A1 ⊆ A2):
Tính mở rộng – A ⊆ C(A, B) (158)
Đơn điệu tăng – C(A1, B) ⊆ C(A2, B) (159)
Đồng nhất – C(C(A, B), B) = C(A, B) (160)
Hai thuộc tính cho bởi các PT (155) và (84) quan trọng đối với hình thái toán học đến mức chúng có thể được xem là lý do để định nghĩa bào mòn với thay vì B trong PT (129).
9.6.5 Phép Hit–and–Miss
Toán tử hit-or-miss được định nghĩa bởi Serra, nhưng ta sẽ gọi nó bằng cái tên hit-and-miss và được định nghĩa như sau. Cho một ảnh A cùng hai phần tử cấu trúc B1 và B2, các định nghĩa tập hợp và định nghĩa Boole gồm có:
Hit-and-Miss – (161)
trong đó B1 và B2 là các phàn tử cáu trúc biệt lập, bị chặn. Lưu ý cách dùng kí hiệu từ PT (81).) Hai tập hợp được gọi là biệt lập nếu B1 ∩ B2 = Ø, tập hợp rỗng. Theo ý nghĩa quan trọng, toán tử hit-and-miss là dạng tương đương về mặt hình thái của khớp mẫu, một kĩ thuật nổi tiếng để khớp các mẫu ảnh dựa trên tương quan chéo. Ở đây, ta có một mẫu B1 dùng cho vật và mẫu B2 dùng cho nền.
9.6.6 Tóm tắt những phép toán cơ bản
Kết quả của việc áp dụng những toán tử cơ bản nói trên đối với tấm ảnh kiểm tra sẽ được minh họa như sau. Trong Hình 40 có định nghĩa các phần tử cấu trúc khác nhau dùng để xử lý ảnh. Giá trị “–” biểu thị cho “không cần quan tâm”. Cả ba phần tử cấu trúc này đều có dạng đối xứng.
. (a) (b) (c)
Hình 40: Các phần tử cấu trúc B, B1, và B2 có kích thước 3 × 3 và đối xứng.
Kết quả của việc xử lý được cho thấy ở Hình 41 trong đó các giá trị nhị phân “1” được tô màu đen, còn “0” tô màu trắng.
a) Ảnh A b) giãn nở với 2B c) bào mòn với 2B
d) Mở với 2B e) Đóng với 2B f) Đường viền 8-c: A–E(A,N8)
Hình 41: Ví dụ về các phép toán hình thái khác nhau.
Phép toán mở có thể tách rời các vật vốn được nối với nhau trên ảnh nhị phân. Phép toán đóng có thể lấp đầy những lỗ hổng nhỏ. Cả hai phép toán đều làm làm trơn đường viền vật thể ở mức nhất định, kh cho trước một phần tử cấu trúc “trơn”. Phép mở làm trơn từ phía trong đường viền vật thể, còn phép đóng làm trơn từ phía ngoài viền. Ví dụ hit-and-miss này đã tìm thấy các điểm ảnh trên viền có liên thông-4. Một phương pháp khác tìm đường viền đơn giản là dùng hệ thức:
Đường viền liên thông-4 – ∂A = A − E(A, N8) (162)
hoặc
Đường viền liên thông-8 – ∂A = A − E(A, N4) (163)
9.6.7 Bộ khung
Có thể định nghĩa nôm na bộ khung là một biểu diễn dạng đường thẳng cho một vật thể:
i) có độ dày bằng 1 điểm ảnh,
ii) đi qua “tâm” của vật thể, và, (164)
iii) giữ nguyên cấu trúc tô-pô của vật thể.
Những điều này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Hình 42 cho ta thấy tại sao.
(a) (b)
Hình 42: Các phản ví dụ cho ba yêu cầu nêu trên.
Ở ví dụ thứ nhất, Hình 42a, không thể phát sinh được một đường thẳng chỉ dày 1 điểm ảnh và ở tâm vật thể đồng thời cũng phát sinh một đường phản ánh được sự đơn giản của vật. Trên Hình 42b, không thể xóa bớt một điểm ảnh từ vật liên thông-8 đồng thời bảo tồn được tô-pô—đặc trưng biểu thị tính liên thông—của vật. Dù sao, đã có những kĩ thuật nhằm đạt mục đích này và tạo ra bộ khung.
Một công thức đơn giản được dựa trên nghiên cứu của Lantuéjoul.8 Tập con của khung Sk(A) được định nghĩa như sau:
Tập con của khung – Sk(A) = E(A, kB) − [E(A, kB) ∘ B] k = 0, 1, …, K (165)
trong đó K là giá trị lớn nhất của k trước khi tập hợp Sk(A) trở nên rỗng. (Từ PT (156), E(A, kB) ∘ B ⊆ E(A, kB) .) Phần tử cấu trúc B được chọn (trên Z2) để xấp xỉ một đĩa tròn, nghĩa là có dạng lồi, bị chặn, và đối xứng. Khi đó, bộ khung là hợp các tập con của khung:
Bộ khung – S(A) = ⋃k=0K Sk(A) (166)
Một hiệu ứng phụ tinh tế trong công thức này là đối tượng gốc có thể được tái tạo khi biết trước thông tin về các tập con của khung Sk(A), phần tử cấu trúc B, và K:
Tái tạo – A = ⋃k=0K (Sk(A) ⊕ kB) (167)
Tuy nhiên công thức tính bộ khung này không giữ được tô-pô, một yêu cầu đã nêu ở (164).
Một quan điểm khác là thực hiện làm mỏng, một cách bào mòn để giảm độ dày của một đối tượng mà không cho phép nó biến mất. Một thuật toán chung để làm mỏng được dựa trên phép toán hit-and-miss:
Làm mỏng – Thin(A, B1, B2) = A − HitMiss(A, B1, B2) (168)
Tùy theo lựa chọn cho B1 và B2, nhiều thuật toán làm mỏng— và qua các thuật toán lập khung được áp dụng lặp lại—có thể được thực hiện.
Một cách thiết lập rất thực dụng có thể được mô tả theo cách khác. Nếu ta hạn chế chỉ xét phạm vi lân cận 3 × 3, giống như phần tử cấu trúc B = N8 ở Hình 40a, thì ta có thể xem phép toán làm mỏng như một khung được quét qua quét lại ảnh (nhị phân) và đặt điểm ảnh trung tâm bằng “0” trong những trường hợp nhất định. Điểm ảnh trung tâm không bị chuyển thành “0” nếu và chỉ nếu:
i) tìm thấy một điểm ảnh cô lập (chẳng hạn, Hình 43a),
ii) xóa bỏ một điểm ảnh sẽ gây ra thay đổi tính liên thông (chẳng hạn Hình 43b), (169)
iii) xóa bỏ một điểm ảnh sẽ làm ngắn lại một đoạn thẳng (chẳng hạn Hình 43c).
Các điểm ảnh được xóa bỏ qua mỗi lần lặp (nếu còn); quá trình này được gọi là bào mòn có điều kiện. Ba trường hợp kiểm tra của PT (169) được minh họa trên Hình 43. Nói chung tất cả các phép xoay khả dĩ và các biến thể phải được kiểm tra. Vì chỉ có 512 tổ hợp khả dĩ với trường hợp khung 3 × 3 trên ảnh nhị phân, điều này có thể dễ dàng thực hiện được với một bảng tra.
(a) Điểm cô lập (b) Điểm liên thông (c) Điểm cuối
Hình 43: Các trường hợp kiểm tra đối với điểm ảnh trung tâm trong phép bào mòn có điều kiện.
Chỉ khi điều kiện (i) được dùng thì mỗi vật sẽ được thu gọn về một điểm ảnh. Điều này là cần thiết nếu ta muốn đếm số vật trong ảnh. Nếu chỉ có điều kiện (ii) được dùng thì các lỗ hổng trên vật sẽ được phát hiện. Nếu các điều kiện (i + ii) được dùng thì mỗi vật sẽ được thu gọn về một điểm nếu nó không chứa lỗ hổng, hoặc thu về một vòng khép kín nếu nó có chứa lỗ hổng. nếu các điều kiện (i + ii + iii) được dùng thì “bộ khung hoàn thiện” sẽ được tạo ra xấp xỉ với PT (56). Hình 44a,b min họa cho các khả năng này.
9.6.8 Lan truyền
Sẽ rất tiện lợi nếu ta có thể tái tạo ảnh sau khi “trải qua” vài lượt bào mòn hoặc lấp đầy một vật vốn được định nghĩa, chẳng hạn, bằng đường biên. Cơ chế chính thức của cách làm này có một số tên gọi, như lấp đầy vùng (region-filling), tái tạo (reconstruction), và lan truyền (propagation). Định nghĩa chính thức sẽ được cho bởi thuật toán sau. Ta bắt đầu bằng một ảnh hạt nhân (seed image) S(0), một ảnh mặt nạ (mask image) A, và một phần tử cấu trúc B. Sau đó ta dùng giãn nở của S với phần tử cấu trúc B và lấy mặt nạ A để che theo thủ tục được lặp lại như sau:
Lần lặp k – (170)
Với mỗi lần lặp ảnh hạt nhân sẽ lớn lên (qua giãn nở) nhưng vẫn nằm trong tập hợp (vật) được định nghĩa bởi A; S lan truyền để lấp đầy A. Những lựa chọn thông dụng nhất cho B bao gồm N4 hoặc N8. Trong việc sử dụng phép lan truyền có một số nhận xét trọng tâm như sau. Trước hết, trong một cách thực hiện trực tiếp, theo PT (170), chi phí tính toán là quá cao. Mỗi vòng lặp đòi hỏi O(N2) phép toán thực hiện trên một ảnh N × N và với số vòng lặp yêu cầu thì điều này có thể dẫn đến độ phức tạp O(N3). May mắn là có cách thực hiện thuật toán này bằng đệ quy trong đó thường chỉ cần một hoặc hai vòng lặp qua ảnh là đủ, tức là độ phức tạp còn O(N2). Thứ hai là, mặc dù cho đến giờ ta đã không để ý nhiều tới vấn đề liên thông của vật/nền (xem Hình 36), nhưng cơ bản là sự liên thông ngầm chứng tỏ ở B sẽ khớp với sự liên thông gắn với định nghĩa biên giới của A (xem các PT (162) và (163)). Sau cùng, như đã đề cập trước đây, việc chọn đúng (“0” hoặc “1”) cho điều kiện biên của ảnh là rất quan trọng. Sự lựa chọn này phụ thuộc vào ứng dụng.
9.6.9 Tóm tắt về các phép tạo khung và phép lan truyền
Việc ứng dụng hai phép toán này lên một tấm ảnh kiểm tra được minh họa ở Hình 44. Trên Hình 44a,b phép toán tạo khung được biểu diễn có điều kiện điểm ảnh cuối (PT (169)i+ii+iii) và không có điều kiện này (PT (169) i+ii). Phép toán lan truyền được minh họa trên Hình 44c. Ảnh gốc, có màu xám nhạt, được bào mòn bằng E(A, 6N8) để tạo ra ảnh hạt nhân màu đen. Sau đó ảnh gốc được dùng làm mặt nạ trong quá trình tạo ra kết quả sau cùng. Giá trị đường biên trong cả hai bức ảnh đều là “0”.
Một vài kĩ thuật dựa trên cách dùng phép toán dựng khung và lan truyền, kết hợp với cá phép toán hình thái khác sẽ được trình bày ở Mục 10.3.3.
Ảnh gốc = xám nhạt Mặt nạ = xám nhạt
↓ Khung = đen ↓ ↓ Hạt nhân = đen
a) Khung với các điểm ảnh đầu cuối b) Khung không có các điểm ảnh đầu cuối c) Lan truyền với N8
Điều kiện PT (169) i+ii+iii Điều kiện PT (169) i+ii
Hình 44: Các ví dụ về tạo khung và lan truyền.
9.6.10 Xử lý hình thái giá trị xám
Kĩ thuật lọc hình thái có thể được mở rộng cho ảnh thang độ xám. Để đơn giản, chúng tôi giới hạn việc trình bày vào phần tử cấu trúc B baoo gồm một số hữu hạn các điểm, có tính lồi và bị chặn. Tuy nhiên, bây giờ thì phần tử cấu trúc đã có các giá trị xám ứng với mỗi vị trí toạ độ cũng giống như ở ảnh A.
• Phép giãn nở với thang độ xám, DG( • ), được cho bởi:
Giãn nở – (171)
Với một tọa độ đầu vào cho trước [m, n], phần tử cấu trúc được cộng với một phiên bản của ảnh đã dịch chuyển và giá trị lớn nhất gặp phải trong toàn miền J × K của B được lấy làm kết quả. Nếu việc dịch chuyển đòi hỏi các giá trị của ảnh A nằm ngoài miền M × N của A, thì cần có quyết định dùng mô hình mở rộng ảnh nào (xem thêm Mục 9.3.2).
• Phép bào mòn với thang độ xám, EG( • ), được cho bởi:
Bào mòn – (172)
Tính đối ngẫu giữa bào mòn với thang độ xám và giãn nở với thang độ xám—đối trọng của PT (134) nhưng với trường hợp thang độ xám là:
Đối ngẫu – EG(A, B) = –DG(-A, ) (173)
DG(A, B) = –EG(-A, )
trong đó “” có nghĩa là a[j, k] → a[ − j, − k] và “ − A” nghĩa là a[j, k] → − a[j, k].
Các định nghĩa cho phép toán cấp cao hơn như mở dùng với thang độ xám và đóng dùng với thang độ xám là:
Mở – OG(A, B) = DG(EG(A, B), B) (174)
Đóng – (175)
Tính đối ngẫu giữa mở với thang độ xám và đóng với thang độ xám như sau:
Đối ngẫu – OG(A, B) = − CG( − A, B) (176)
CG(A, B) = − OG( − A, B)
Các thuộc tính quan trọng đã thảo luận từ trước như đồng nhất, bất biến đối với tịnh tiến, tăng theo A, v.v. cũng áp dụng được đối với xử lý hình thái thang độ xám. Về chi tiết, bạn có thể xem trong Giardina và Dougherty.9
Trong nhiều trường hợp, sự phức tạp bề ngoài của khâu xử lý hình thái thang độ xám có thể được giảm bớt đáng kể bằng việc dùng các phần tử cấu trúc đối xứng trong đó b[j, k] = b[ − j, − k]. Những cách hay dùng nhất đều dựa trên B = hằng số = 0. Với trường hợp quan trọng này, và một lần nữa dùng đến [j, k] ∈ B, định nghĩa trên có thể thu gọn thành:
Giãn nở – DG(A, B) = (177)
Bào mòn – EG(A, B) = (178)
Mở – (179)
Đóng – (180)
Đến đây, kết luận đáng kể là các lọc cực đại và lọc cực tiểu, được giới thiệu ở Mục 9.4.2, là các giãn nở với thang độ xám và bào mòn với thang độ xám cho phần tử cấu trúc riêng cho bởi hình dạng của khung lọc với với giá trị xám “0” ở bên trong khung. Các ví dụ về phép toán này đối với tín hiệu một chiều đơn giản được biểu thị trên Hình 45.
a) Hiệu ứng của giãn nở và bào mòn 15 × 1 b) Hiệu ứng của mở và đóng 15 × 1
Hình 45: Lọc hình thái đối với số liệu thang độ xám.
Với khung chữ nhật J × K lọc cực đại hoặc cực tiểu hai chiều đều phân ly được thành hai khung khung một chiều. Hơn nữa, lọc cực đại hoặc cực tiểu một chiều có thể được viết dưới dạng tăng dần. (Xem Mục 9.3.2.) Điều này có nghĩa là các phép giãn nở và bào mòn với thang độ xám ta có độ phức tạp tính toán với mỗi điểm ảnh là O(hằng số), nghĩa là độc lập với J và K. (Xem thêm Bảng 13.)
Các phép toán định nghĩa nói trên có thể được dùng để tạo ra các thuật toán hình thái để làm trơn, xác định gra-đien và một dạng của toán tử Laplace. Tất cả đều được thiết lập từ những thành phần cơ bản nhất, trong trường hợp của giãn nở và bào mòn trong thang độ xám; và trong mọi trường hợp thì các bộ lọc cực đại và cực tiểu đều được lấy trên miền [j, k] ∈ B.
9.6.11 Làm trơn theo hình thái
Thuật toán này được dựa trên quan sát rằng, đối với một ảnh thang độ xám, một phép mở sẽ làm trơn ảnh từ phía trên mặt độ sáng cho bởi hàm a[m, n] và phép đóng sẽ làm trơn từ phía dưới. Ta dùng một phần tử cấu trúc B dựa theo các PT (84) và (178).
MorphSmooth(A, B) = CG(OG(A, B, B) = min(max(max(min(A)))) (181)
Lưu ý rằng ta đã lược bỏ các kí hiệu phần tử cấu trúc B phía dưới các toán tử max và min để giữ cho công thức bớt rườm rà. Song việc dùng B ở đây được ngầm hiểu.
9.6.12 Gra-đien hình thái
Với các bộ lọc tuyến tính, lọc gra-đien cho ra dạng biểu diễn là một véc-tơ (PT (103)) có độ lớn (PT (104)) và hướng (PT (105)). Các dạng được đề cập đến ở đây sẽ phát sinh ra ước tính độ lớn gra-đien theo hình thái:
Gradient(A, B) = ½ (DG(A, B) − EG(A, B)) = ½ (max(A) − min(A)) (182)
9.6.13 Toán tử Laplace hình thái
Bộ lọc Laplace dựa theo hình thái có thể được định nghĩa bởi:
Laplacian(A, B) = ½ ((DG(A, B) − A) − (A − EG(A, B))) = ½ (DG(A, B) + EG(A, B) − 2A) = ½ (max(A) + min(A) − 2A) (183)
9.6.14 Tóm tắt các bộ lọc hình thái
Hiệu ứng của các bộ lọc này được minh họa trên Hình 46. Tất cả tấm ảnh đều được xử lý bằng phần tử cấu trúc 3 × 3 được mô tả trong các PT từ (177) đến (183). Hình 46e được giãn tương phản theo PT (78) nhằm mục đích hiển thị với các tham số 1% và 99%. Các hình 46c,d,e cần được so sánh với các Hình 30, 32, và 33.
a) Giãn nở b) Bào mòn c) Làm trơn
d) Gra-đien e) Laplace
Hình 46: Các ví dụ về bộ lọc hình thái trên thang độ xám.
- Giardina, C.R. and E.R. Dougherty, Morphological Methods in Image and Signal Processing. 1988, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice–Hall. 321.↩
- Gonzalez, R.C. and R.E. Woods, Digital Image Processing. 1992, Reading, Massachusetts: Addison-Wesley. 716.↩
- Serra, J., Image Analysis and Mathematical Morphology. 1982, London: Academic Press.↩
- Vincent, L., Morphological transformations of binary images with arbitrary structuring elements. Signal Processing, 1991. 22(1): p. 3-23.↩
- Vincent, L., Morphological transformations of binary images with arbitrary structuring elements. Signal Processing, 1991. 22(1): p. 3-23.↩
- Van Vliet, L.J. and B.J.H. Verwer, A Contour Processing Method for Fast Binary Neighbourhood Operations. Pattern Recognition Letters, 1988. 7(1): p. 27-36.↩
- Young, I.T., et al., A new implementation for the binary and Minkowski operators. Computer Graphics and Image Processing, 1981. 17(3): p. 189- 210.↩
- Lantuéjoul, C., Skeletonization in Quantitative Metallography, in Issues of Digital Image Processing, R.M. Haralick and J.C. Simon, Editors. 1980, Sijthoff and Noordhoff: Groningen, The Netherlands.↩
- Giardina, C.R. and E.R. Dougherty, Morphological Methods in Image and Signal Processing. 1988, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice–Hall. 321.↩
2 responses to “Chương 9: Thuật toán (Phần 3)”
Tôi vừa sửa một số lỗi trong các công thức của bài viết (124), (177), (178). Thành thật xin lỗi bạn đọc!
Pingback: Cơ sở Xử lý ảnh | Blog của Chiến

markdown:
Trở lại
[Mục lục](https://quangchien.wordpress.com/2012/02/21/ch1-image-processing#toc) cuốn sách
### 9.6 Các phép toán dựa trên hình thái ảnh
Ở Chương 1 ta đã định nghĩa ảnh như một hàm (biên độ) của hai biến (tọa độ) số thực
*a*( *x*, *y*) hoặc hai biến rời rạc, *a*[ *m*, *n*]. Một cách định nghĩa ảnh khác có thể dựa trên khái niệm rằng ảnh bao gồm một tập hợp các tọa độ, hoặc là liên tục hoặc rời rạc. Theo nghĩa này, tập hợp thì tương ứng với các điểm hoặc điểm ảnh nằm trong các vật thuộc ảnh. Điều này được minh họa trên Hình 35, ở đây ảnh gồm hai vật, hay hai tập hợp **A** và **B**. Lưu ý rằng bắt buộc phải có hệ tọa độ. Tạm thời bây giờ ta chỉ xét những giá trị điểm ảnh nhị phân như đã đề cập đến ở các Mục 2.1 và 9.2.1. Hơn nữa, ta chỉ giới hạn thảo luận trong không gian rời rạc ( *Z* 2). Những phân tích tổng quát hơn có thể được tìm thấy trong [1](#fn1) [2](#fn2) [3](#fn3) ![fig35 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig35.png?w=990)
Hình 35: Một ảnh nhị phân gồm hai tập hợp
**A** và **B** tương ứng hai vật.
Vật
**A** gồm các điểm ảnh *α* có chung thuộc tính nào đó: *Vật* – *A* = { *α *∣ thuộc tính( *α*) == *T* *R* *U* *E*} (123)
Ví dụ, vật
**B** trên Hình 35 chứa {[0,0], [1,0], [0,1]}.
Nền của
**A** được cho bởi **A** ( c *phần bù*của **A**) và được định nghĩa là những phần tử không thuộc vào **A**: *Nền* – *A* = { c *α*∣ *α*∉ *A*} (124)
Trên Hình 3 ta giới thiệu khái niệm về liền kề. Bây giờ chúng ta hãy quan sát để thấy rằng nếu một vật
**A** được định nghĩa trên cơ sở liên thông– *C* ( *C* = 4, 6, hoặc 8) thì nền **A** sẽ có độ liên thông là 12 − c *C*. Mấu chốt của điều này được minh họa trên lưới tọa độ Đề-các ở Hình 36. ![fig36 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig36.png?w=990)
Hình 36: Một ảnh nhị phân yêu cầu định nghĩa cẩn thận khái niệm vật cùng với độ liên thông của nền.
#### 9.6.1 Những định nghĩa cơ bản
Các phép toán cơ bản đối với vật là phép tính với tập hợp
*hợp*, *giao*, *bù* { ∪ , ∩ , } và c *tịnh tiến*:
•
*Tịnh tiến* – Cho một véc-tơ **x** và một tập hợp **A**. Phép tịnh tiến, **A** + **x**, được định nghĩa là: **A** + **x** = { *α* + **x**∣ *α* ∈ *A*} (125)
Lưu ý rằng, vì ta đang thao tác trên ảnh số hợp thành từ nhiều điểm ảnh có các tọa độ nguyên (
*Z* 2), điều này gây nên ràng buộc về véc-tơ tịnh tiến **x**. *Các phép toán Minkowski đối với tập hợp* cơ bản—cộng và trừ—bây giờ có thể được định nghĩa. Trước hết, ta lưu ý rằng những phần tử riêng rẽ hợp thành **B** không chỉ là điểm ảnh mà còn là *véc-tơ* vì chúng có một tọa độ rõ ràng so với [0,0]. Cho trước hai tập hợp **A** và **B**: *Phép cộng Minkowski* – **A** ⊕ **B** = ∪ ( β∈B **A**+ *β*) (126) *Phép trừ Minkowski* – **A** ⊖ **B** = ∩ ( β∈B **A**+ *β*) (127)
#### 9.6.2 Các phép giãn nở và bào mòn
Từ hai phép toán Minkowski nói trên ta định nghĩa các phép toán hình thái cơ bản, đó là
*giãn nở* (dilation) và *bào mòn* (erosion): *Giãn nở* – *D*( **A**, **B**) = **A** ⊕ **B** = ∪ ( β∈B **A**+ *β*) (128) *Bào mòn* –
(129)
trong đó
. Hai phép toán này được minh họa trên Hình 37 khi áp dụng cho các vật ở Hình 35.
![fig37 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig37.png?w=990)
(
**a**) Giãn nở *D*( **A**, **B**) ( **b**) bào mòn *E*( **A**, **B**)
Hình 37: Ảnh nhị phân gồm hai tập hợp vật thể
**A** và **B**. Ba điểm ảnh trên **B** được “mã hóa màu” cũng như ảnh hưởng của chúng đến kết quả.
Dù tập hợp
**A** hoặc **B** đều có thể được coi như là “ảnh” song **A** thường được coi là ảnh còn **B** được gọi là *phần tử cấu trúc* (structuring element). *Phần tử cấu trúc đối với hình thái toán học thì cũng như nhân của tích chập đối với lý thuyết lọc tuyến tính*. *Phép giãn nở* nói chung sẽ làm các vật tăng kích thước, lớn lên; *bào mòn* làm các vật co lại. Lượng và cách làm tăng hoặc giảm kích thước thì tùy thuộc vào sự lựa chọn phần tử cấu trúc. Làm giãn nở hoặc bào mòn mà không chỉ định phần tử cấu trúc thì chẳng có nghĩa lý gì, cũng như ý định lọc thông thấp một hình ảnh mà không chỉ định bộ lọc. Hai phần tử cấu trúc thông dụng nhất trên lưới Đề-các là các tập liên thông-4 và liên thông-8, **N** 4 và **N** 8. Chúng được minh họa trên Hình 38.
(a)
**N** 4 (b) **N** 8
Hình 38: Các phần tử cấu trúc tiêu chuẩn,
**N** 4 và **N** 8.
Các phép
*giãn nở* và *bào mòn* có những thuộc tính sau: *Giao hoán* – *D*( **A**, **B**) = **A** ⊕ **B** = **B** ⊕ **A** = *D*( **B**, **A**) (130) *Phi giao hoán* – *E*( **A**, **B**) ≠ *E*( **B**, **A**) (131) *Kết hợp* – **A** ⊕ ( **B** ⊕ **C**) = ( **A** ⊕ **B**) ⊕ **C** (132) *Bất biến với tịnh tiến* – **A** ⊕ ( **B** + **x**) = ( **A** ⊕ **B**) + **x** (133) *Đối ngẫu* –
(134)
Với
**A** là vật và **A** là nền, PT (134) phát biểu rằng phép c *giãn nở*đối với vật thì tương đương với phép *bào mòn*đối với nền. Tương tự, phép *bào mòn*đối với vật tương đương với phép *giãn nở*đối với nền.
Trừ những trường hợp đặc biệt:
*Không đảo ngược* – *D*( *E*( **A**, **B**), **B**) ≠ **A** ≠ *E*( *D*( **A**, **B**), **B**) (135)
Phép bào mòn có thuộc tính tịnh tiến sau:
*Bất biến với tịnh tiến* – **A** ⊖ ( **B** + **x**) = ( **A** + **x**) ⊖ **B** = ( **A** ⊖ **B**) + **x **(136) *Giãn nở* và *bào mòn* có các thuộc tính quan trọng sau. Với một phần tử cấu trúc **B** bất kì và hai vật **A** 1 và **A** 2 sao cho **A** 1 ⊂ **A** 2 ( **A** 1 là tập con đích thực của **A** 2): *Tăng theo A*– *D*( **A** 1, **B**) ⊂ *D*( **A** 2, **B**) (137) *E*( **A** 1, **B**) ⊂ *E*( **A** 2, **B**)
Với hai phần tử cấu trúc
**B** 1 và **B** 2 sao cho **B** 1 ⊂ **B** 2: *Giảm theo B*– *E*( **A**, **B** 1) ⊃ *E*( **A**, **B** 2) (138) *Định lý phân tách* dưới đây cho phép tìm được các hiệu quả để lập các bộ lọc hình thái. *Giãn nở* – ** ⊕ ( A** **B**∪ **C**) = ( **⊕** *A* **B**) ∪ ( **A**⊕ **C**) = ( **B**∪ **C**) ⊕ **A**(139) *Bào mòn* – ** ⊖ ( A** **B**∪ **C**) = ( **⊖** *A* **B**) ∪ ( **A**⊖ **C**) (140) *Bào mòn* – ( **A** ⊖ **B**) ⊖ **C** = **A** ⊖ ( **B** ⊕ **C**) (141) *Giãn nở nhiều lần* –
(142)
Một định lý phân tách quan trọng được Vincent
đề nghị. Đầu tiên, ta phải đưa ra một số định nghĩa. Một tập hợp 4 *lồi*(trong không gian *R* 2) là tập hợp trong đó một đoạn thẳng nối giữa hai điểm bất kì trong tập hợp sẽ gồm các điểm cũng thuộc tập hợp. Hiển nhiên là phải thận trọng khi áp dụng định nghĩa này cho các điểm ảnh rời rạc, vì khá niệm “đoạn thẳng” phải được hiểu một cách phù hợp trong *Z* 2. Một tập hợp được gọi là *bị chặn*nếu mỗi phần tử của nó có một biên độ hữu hạn, trong trường hợp này là khoảng cách đến gốc tọa độ. Một tập hợp được gọi là *đối xứng*nếu **N** 4và **N** 8trên Hình 38 là các ví dụ cho tập lồi, bị chặn và đối xứng.
Định lý Vincent, khi áp dụng cho ảnh gồm các điểm ảnh rời rạc, phát biểu rằng với một phần tử cấu trúc
**B** đối xứng, bị chặn, không chứa lỗ hổng và chứa tâm của bản thân nó, [0, 0] ∈ **B** thì: *D*( **A**, **B**) = **A** ⊕ **B** = **A** ∪ (∂ **A** ⊕ **B**)
trong đó ∂
**A** là viền của vật thể. Điều này nghĩa là, ∂ **A** là tập hợp các điểm ảnh liền kề với điểm ảnh trên nền. Ý nghĩa của định lý này là ta không cần phải xử lý tất cả những điểm ảnh trên một vật thể để tính toán *giãn nở* (dùng PT (134)) hoặc *bào mòn*. Ta chỉ cần xử lý các điểm ảnh trên viền. Điều này cũng đúng với các phép toán suy diễn từ *giãn nở* và *bào mòn*. Quá trình xử lý các điểm ảnh ở biên thay vì điểm ảnh trên vật thể có nghĩa là, trừ những ảnh kì dị (pathological) ra, độ phức tạp tính toán có thể được giảm từ *O*( *N* 2) xuống còn *O*( *N*) với ảnh *N* × *N*. Một số thuật toán “nhanh” dựa trên kết quả này có thể tìm được trong tài liệu. [5](#fn5) [6](#fn6) Các thuật toán giãn nở và bào mòn đơn giản nhất thường được mô tả như sau. 7
•
*Giãn nở* – Lấy ra mỗi điểm ảnh nhị phân thuộc vật thể (có giá trị “1”) và chuyển tất cả điểm ảnh thuộc nền (từ giá trị “0”) có liên thông- *C* đến điểm ảnh thuộc vật thể đó thành giá trị “1”.
•
*Bào mòn* – Lấy ra mỗi điểm ảnh nhị phân thuộc vật thể (có giá trị “1”) có liên thông- *C* đến điểm ảnh thuộc nền và chuyển giá trị điểm ảnh thuộc vật thể thành “0”.
So sánh hai thủ tục này với PT (143) trong đó
**B** = **N** hoặc C = 4 **N** , ta thấy được chúng tương đương với định nghĩa chính thức về giãn nở và bào mòn. Thủ tục này được minh họa cho trường hợp *C*= 8 *giãn nở*trên Hình 39. ![fig39 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig39.png?w=990)
(a)
**B** = **N** 4 (b) **B** = **N** 8
Hình 39: Minh họa cho phép
*giãn nở*. Các điểm vật ban đầu có màu xám. Các điểm được thêm vào trong quá trình *giãn nở* được tô màu đen.
#### 9.6.3 Tích chập Boole
Một vật (hay phần tử cấu trúc)
*nhị phân* **A** bất kì có thể được biểu diễn bởi: *A* ↔ ∑ *k*=−∞ +∞ ∑ *j*=−∞ +∞ * a*[ *j*, *k*] • *δ*[ *m* − *j*, *n* − *k*]
trong đó ∑ và • là các toán tử Boole OR và AND, như đã định nghĩa ở các PT (81) và (82),
*a*[ *j*, *k*] là một *hàm đặc tính* nhận vào các giá trị Boolean “1” và “0” như sau:
và
*δ*[ *m*, *n*] là một dạng Boole của hàm delta Dirac nhận vào các giá trị Boole “1” và “0” như sau:
Từ đó, phép
*giãn nở* với các ảnh nhị phân có thể được viết thành: *D*( **A**, **B**) = *∑ k=−∞+∞ ∑ j=−∞+∞ a*[ *j*, *k*] • *b*[ *m*− *j*, *n*− *k*] = *a*⊗ *b*(147)
và vì các toán tử Boole OR và AND đều có tính giao hoán, mà ta lại có thể viết thành:
*D*( **A**, **B**) = ∑ *k*=− ∞ +∞∑ *j*=−∞ +∞ * a*[ *m* − *j*, *n* − *k*] • *b*[ *j*, *k*] = *b* ⊗ *a* = *D*( **B**, **A**)
Dùng định lý De Morgan:
(149)
đối với PT (148) cùng PT (134), phép
*bào mòn* có thể được viết thành:
Như vậy, các phép
*giãn nở* và *bào mòn* đối với ảnh nhị phân có thể được xem như là một dạng tích chập với đại số Boole.
Ở Mục 9.3.2 ta đã thấy rằng, khi áp dụng tích chập, nhất thiết phải có một lựa chọn phù hợp cho điều kiện biên của ảnh; giãn nở và bào mòn—tích chập dạng Boole—cũng không phải ngoại lệ. Hai lựa chọn thông dụng nhất bao gồm: mọi thứ bên ngoài ảnh nhị phân đều là “0”, hoặc mọi thứ bên ngoài ảnh nhị phân đều là “1”.
#### 9.6.4 Mở và Đóng
Ta có thể kết hợp
*giãn nở* và *bào mòn* lại để tạo ra hai phép toán cao cấp quan trọng sau: *Mở*– *O*( **A**, **B**) = **A** ∘ **B** = *D*( *E*( **A**, **B**), **B**) (151) *Đóng*–
(152)
Các phép
*mở* và *đóng* có những thuộc tính sau: *Đối ngẫu* – *C* ( c **A**, **B**) = *O*( **A** , *c* **B**) (153) *O* ( *c* **A**, **B**) = *C*( **A** , *c* **B**) *Tịnh tiến* – *O*( **A** + **x**, **B**) = *O*( **A**, **B**) + **x **(154)
* C*( **A** + **x**, **B**) = *C*( **A**, **B**) + **x**
Đối với phép
*mở* có phần tử cấu trúc **B** và các ảnh **A**, **A** 1, và **A** 2, trong đó **A** 1 là ảnh con của **A** 2 ( **A** 1 ⊆ **A** 2): *Tính phi mở rộng* – *O*( **A**, **B**) ⊆ **A **(155) *Đơn điệu tăng* – *O*( **A** 1, **B**) ⊆ *O*( **A** 2, **B**) (156) *Đồng nhất* – *O*( *O*( **A**, **B**), **B**) = *O*( **A**, **B**) (157)
Đối với phép
*đóng* có phần tử cấu trúc **B** và các ảnh **A**, **A** 1, và **A** 2, trong đó **A** 1 là ảnh con của **A** 2 ( **A** 1 ⊆ **A** 2): *Tính mở rộng* – *A* ⊆ *C*( **A**, **B**) (158) *Đơn điệu tăng* – *C*( **A** 1, **B**) ⊆ *C*( **A** 2, **B**) (159) *Đồng nhất* – *C*( *C*( **A**, **B**), **B**) = *C*( **A**, **B**) (160)
Hai thuộc tính cho bởi các PT (155) và (84) quan trọng đối với hình thái toán học đến mức chúng có thể được xem là lý do để định nghĩa bào mòn với
thay vì
**B** trong PT (129).
#### 9.6.5 Phép Hit–and–Miss
*Toán tử hit-or-miss* được định nghĩa bởi Serra, nhưng ta sẽ gọi nó bằng cái tên *hit-and-miss* và được định nghĩa như sau. Cho một ảnh **A** cùng hai phần tử cấu trúc **B** 1 và **B** 2, các định nghĩa tập hợp và định nghĩa Boole gồm có: *Hit-and-Miss* –
(161)
trong đó
**B** 1 và **B** 2 là các phàn tử cáu trúc biệt lập, bị chặn. Lưu ý cách dùng kí hiệu từ PT (81).) Hai tập hợp được gọi là *biệt lập* nếu **B** 1 ∩ **B** 2 = Ø, tập hợp rỗng. Theo ý nghĩa quan trọng, *toán tử hit-and-miss* là dạng tương đương về mặt hình thái của *khớp mẫu*, một kĩ thuật nổi tiếng để khớp các mẫu ảnh dựa trên tương quan chéo. Ở đây, ta có một mẫu **B** 1 dùng cho vật và mẫu **B** 2 dùng cho nền.
#### 9.6.6 Tóm tắt những phép toán cơ bản
Kết quả của việc áp dụng những toán tử cơ bản nói trên đối với tấm ảnh kiểm tra sẽ được minh họa như sau. Trong Hình 40 có định nghĩa các phần tử cấu trúc khác nhau dùng để xử lý ảnh. Giá trị “–” biểu thị cho “không cần quan tâm”. Cả ba phần tử cấu trúc này đều có dạng đối xứng.
. (a) (b) (c)
Hình 40: Các phần tử cấu trúc
**B**, **B** 1, và **B** 2 có kích thước 3 × 3 và đối xứng.
Kết quả của việc xử lý được cho thấy ở Hình 41 trong đó các giá trị nhị phân “1” được tô màu đen, còn “0” tô màu trắng.
![fig41abc ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig41abc.png?w=990)
a) Ảnh
**A** b) giãn nở với 2 **B** c) bào mòn với 2 **B** ![fig41def ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig41def.png?w=990)
d) Mở với 2
**B** e) Đóng với 2 **B** f) Đường viền 8-c: **A**–E( **A**, **N** 8)
Hình 41: Ví dụ về các phép toán hình thái khác nhau.
Phép toán
*mở* có thể tách rời các vật vốn được nối với nhau trên ảnh nhị phân. Phép toán *đóng* có thể lấp đầy những lỗ hổng nhỏ. Cả hai phép toán đều làm làm trơn đường viền vật thể ở mức nhất định, kh cho trước một phần tử cấu trúc “trơn”. Phép *mở* làm trơn từ phía trong đường viền vật thể, còn phép *đóng* làm trơn từ phía ngoài viền. Ví dụ *hit-and-miss* này đã tìm thấy các điểm ảnh trên viền có liên thông-4. Một phương pháp khác tìm đường viền đơn giản là dùng hệ thức: *Đường viền liên thông-4* – ∂ **A** = **A** − *E*( *A*, **N** 8) (162)
hoặc
*Đường viền liên thông-8* – ∂ **A** = **A** − *E*( *A*, **N** 4) (163)
#### 9.6.7 Bộ khung
Có thể định nghĩa nôm na bộ khung là một biểu diễn dạng đường thẳng cho một vật thể:
i) có độ dày bằng 1 điểm ảnh,
ii) đi qua “tâm” của vật thể, và, (164)
iii) giữ nguyên cấu trúc tô-pô của vật thể.
Những điều này không phải lúc nào cũng thực hiện được. Hình 42 cho ta thấy tại sao.
![fig42 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig42.png?w=990)
(a) (b)
Hình 42: Các phản ví dụ cho ba yêu cầu nêu trên.
Ở ví dụ thứ nhất, Hình 42a, không thể phát sinh được một đường thẳng chỉ dày 1 điểm ảnh và ở tâm vật thể đồng thời cũng phát sinh một đường phản ánh được sự đơn giản của vật. Trên Hình 42b, không thể xóa bớt một điểm ảnh từ vật liên thông-8 đồng thời bảo tồn được tô-pô—đặc trưng biểu thị tính liên thông—của vật. Dù sao, đã có những kĩ thuật nhằm đạt mục đích này và tạo ra
*bộ khung*.
Một công thức đơn giản được dựa trên nghiên cứu của Lantuéjoul.
[8](#fn8) *Tập con của khung* *S* ( k **A**) được định nghĩa như sau: *Tập con của khung* – *S* ( k **A**) = *E*( **A**, *k* **B**) − [ *E*( **A**, *k* **B**) ∘ **B**] *k*= 0, 1, …, *K*(165)
trong đó
*K* là giá trị lớn nhất của *k* trước khi tập hợp *S* ( k **A**) trở nên rỗng. (Từ PT (156), *E*( **A**, *k* **B**) ∘ **B**⊆ *E*( **A**, *k* **B**) .) Phần tử cấu trúc **B**được chọn (trên *Z* 2) để xấp xỉ một đĩa tròn, nghĩa là có dạng lồi, bị chặn, và đối xứng. Khi đó, bộ khung là hợp các tập con của khung: *Bộ khung* – *S*( **A**) = ⋃ *k*=0 *K * *S* ( k **A**) (166)
Một hiệu ứng phụ tinh tế trong công thức này là đối tượng gốc có thể được tái tạo khi biết trước thông tin về các tập con của khung
*S* ( k **A**), phần tử cấu trúc **B**, và *K*: *Tái tạo* – **A** = ⋃ *k*=0 ( K *S* ( *k* **A**) ⊕ *k* **B**) (167)
Tuy nhiên công thức tính bộ khung này không giữ được tô-pô, một yêu cầu đã nêu ở (164).
Một quan điểm khác là thực hiện
*làm mỏng*, một cách bào mòn để giảm độ dày của một đối tượng mà không cho phép nó biến mất. Một thuật toán chung để làm mỏng được dựa trên phép toán *hit-and-miss*: *Làm mỏng* – *T* *h* *i* *n*( **A**, **B** 1, **B** 2) = **A** − *H* *i* *t* *M* *i* *s* *s*( **A**, **B** 1, **B** 2) (168)
Tùy theo lựa chọn cho
**B** 1 và **B** 2, nhiều thuật toán làm mỏng— và qua các thuật toán lập khung được áp dụng lặp lại—có thể được thực hiện.
Một cách thiết lập rất thực dụng có thể được mô tả theo cách khác. Nếu ta hạn chế chỉ xét phạm vi lân cận 3 × 3, giống như phần tử cấu trúc
**B** = **N** 8 ở Hình 40a, thì ta có thể xem phép toán làm mỏng như một khung được quét qua quét lại ảnh (nhị phân) và đặt điểm ảnh trung tâm bằng “0” trong những trường hợp nhất định. Điểm ảnh trung tâm không bị chuyển thành “0” nếu và chỉ nếu:
i) tìm thấy một điểm ảnh cô lập (chẳng hạn, Hình 43a),
ii) xóa bỏ một điểm ảnh sẽ gây ra thay đổi tính liên thông (chẳng hạn Hình 43b), (169)
iii) xóa bỏ một điểm ảnh sẽ làm ngắn lại một đoạn thẳng (chẳng hạn Hình 43c).
Các điểm ảnh được xóa bỏ qua mỗi lần lặp (nếu còn); quá trình này được gọi là
*bào mòn có điều kiện*. Ba trường hợp kiểm tra của PT (169) được minh họa trên Hình 43. Nói chung tất cả các phép xoay khả dĩ và các biến thể phải được kiểm tra. Vì chỉ có 512 tổ hợp khả dĩ với trường hợp khung 3 × 3 trên ảnh nhị phân, điều này có thể dễ dàng thực hiện được với một bảng tra.
(a) Điểm cô lập (b) Điểm liên thông (c) Điểm cuối
Hình 43: Các trường hợp kiểm tra đối với điểm ảnh trung tâm trong phép bào mòn có điều kiện.
Chỉ khi điều kiện (i) được dùng thì mỗi vật sẽ được thu gọn về một điểm ảnh. Điều này là cần thiết nếu ta muốn đếm số vật trong ảnh. Nếu chỉ có điều kiện (ii) được dùng thì các lỗ hổng trên vật sẽ được phát hiện. Nếu các điều kiện (i + ii) được dùng thì mỗi vật sẽ được thu gọn về một điểm nếu nó không chứa lỗ hổng, hoặc thu về một vòng khép kín nếu nó có chứa lỗ hổng. nếu các điều kiện (i + ii + iii) được dùng thì “bộ khung hoàn thiện” sẽ được tạo ra xấp xỉ với PT (56). Hình 44a,b min họa cho các khả năng này.
#### 9.6.8 Lan truyền
Sẽ rất tiện lợi nếu ta có thể tái tạo ảnh sau khi “trải qua” vài lượt bào mòn hoặc lấp đầy một vật vốn được định nghĩa, chẳng hạn, bằng đường biên. Cơ chế chính thức của cách làm này có một số tên gọi, như
*lấp đầy vùng* (region-filling), *tái tạo* (reconstruction), và *lan truyền* (propagation). Định nghĩa chính thức sẽ được cho bởi thuật toán sau. Ta bắt đầu bằng một *ảnh hạt nhân* (seed image) **S** (0), một *ảnh mặt nạ* (mask image) **A**, và một phần tử cấu trúc **B**. Sau đó ta dùng giãn nở của **S** với phần tử cấu trúc **B** và lấy mặt nạ **A** để che theo thủ tục được lặp lại như sau: *Lần lặp k* –
(170)
Với mỗi lần lặp ảnh hạt nhân sẽ lớn lên (qua giãn nở) nhưng vẫn
*nằm trong* tập hợp (vật) được định nghĩa bởi **A**; **S** *lan truyền* để lấp đầy **A**. Những lựa chọn thông dụng nhất cho **B** bao gồm **N** 4 hoặc **N** 8. Trong việc sử dụng phép lan truyền có một số nhận xét trọng tâm như sau. Trước hết, trong một cách thực hiện trực tiếp, theo PT (170), chi phí tính toán là quá cao. Mỗi vòng lặp đòi hỏi *O*( *N* 2) phép toán thực hiện trên một ảnh *N* × *N* và với số vòng lặp yêu cầu thì điều này có thể dẫn đến độ phức tạp *O*( *N* 3). May mắn là có cách thực hiện thuật toán này bằng đệ quy trong đó thường chỉ cần một hoặc hai vòng lặp qua ảnh là đủ, tức là độ phức tạp còn *O*( *N* 2). Thứ hai là, mặc dù cho đến giờ ta đã không để ý nhiều tới vấn đề liên thông của vật/nền (xem Hình 36), nhưng cơ bản là sự liên thông ngầm chứng tỏ ở **B** sẽ khớp với sự liên thông gắn với định nghĩa biên giới của **A** (xem các PT (162) và (163)). Sau cùng, như đã đề cập trước đây, việc chọn đúng (“0” hoặc “1”) cho điều kiện biên của ảnh là rất quan trọng. Sự lựa chọn này phụ thuộc vào ứng dụng.
#### 9.6.9 Tóm tắt về các phép tạo khung và phép lan truyền
Việc ứng dụng hai phép toán này lên một tấm ảnh kiểm tra được minh họa ở Hình 44. Trên Hình 44a,b phép toán tạo khung được biểu diễn có điều kiện điểm ảnh cuối (PT (169)i+ii+iii) và không có điều kiện này (PT (169) i+ii). Phép toán lan truyền được minh họa trên Hình 44c. Ảnh gốc, có màu xám nhạt, được bào mòn bằng
*E*( **A**, 6 **N** 8) để tạo ra ảnh hạt nhân màu đen. Sau đó ảnh gốc được dùng làm mặt nạ trong quá trình tạo ra kết quả sau cùng. Giá trị đường biên trong cả hai bức ảnh đều là “0”.
Một vài kĩ thuật dựa trên cách dùng phép toán dựng khung và lan truyền, kết hợp với cá phép toán hình thái khác sẽ được trình bày ở Mục 10.3.3.
![fig44 ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig44.png?w=990)
Ảnh gốc = xám nhạt Mặt nạ = xám nhạt
↓ Khung = đen ↓ ↓ Hạt nhân = đen
![fig44abc ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig44abc.png?w=990)
a)
*Khung* với các điểm ảnh đầu cuối b) *Khung* không có các điểm ảnh đầu cuối c) *Lan truyền* với **N** 8
* Điều kiện PT* (169) i+ii+iii *Điều kiện PT* (169) i+ii
Hình 44: Các ví dụ về tạo khung và lan truyền.
#### 9.6.10 Xử lý hình thái giá trị xám
Kĩ thuật lọc hình thái có thể được mở rộng cho ảnh thang độ xám. Để đơn giản, chúng tôi giới hạn việc trình bày vào phần tử cấu trúc
**B** baoo gồm một số hữu hạn các điểm, có tính lồi và bị chặn. Tuy nhiên, bây giờ thì phần tử cấu trúc đã có các giá trị xám ứng với mỗi vị trí toạ độ cũng giống như ở ảnh **A**.
• Phép
*giãn nở với thang độ xám*, *D* ( • ), được cho bởi: G *Giãn nở* –
(171)
Với một tọa độ đầu vào cho trước [
*m*, *n*], phần tử cấu trúc được cộng với một phiên bản của ảnh đã dịch chuyển và giá trị lớn nhất gặp phải trong toàn **miền** *J* × *K* của **B** được lấy làm kết quả. Nếu việc dịch chuyển đòi hỏi các giá trị của ảnh **A** nằm ngoài miền *M* × *N* của **A**, thì cần có quyết định dùng mô hình mở rộng ảnh nào (xem thêm Mục 9.3.2).
• Phép
*bào mòn với thang độ xám*, *E* ( • ), được cho bởi: G *Bào mòn* –
(172)
Tính đối ngẫu giữa
*bào mòn với thang độ xám* và *giãn nở với thang độ xám*—đối trọng của PT (134) nhưng với trường hợp thang độ xám là: *Đối ngẫu* – *E* ( G **A**, **B**) = – *D* (- *G* **A**, *D* ( *G* **A**, **B**) = – *E* (- *G* **A**,
trong đó “
” có nghĩa là
*a*[ *j*, *k*] → *a*[ − *j*, − *k*] và “ − **A**” nghĩa là *a*[ *j*, *k*] → − *a*[ *j*, *k*].
Các định nghĩa cho phép toán cấp cao hơn như
*mở dùng với thang độ xám* và *đóng dùng với thang độ xám* là: *Mở* – *O* ( G **A**, **B**) = *D* ( *G* *E* ( *G* **A**, **B**), **B**) (174) *Đóng* –
(175)
Tính đối ngẫu giữa
*mở với thang độ xám* và *đóng với thang độ xám* như sau: *Đối ngẫu* – *O* ( G **A**, **B**) = − *C* ( − *G* **A**, **B**) (176) *C* ( *G* **A**, **B**) = − *O* ( − *G* **A**, **B**)
Các thuộc tính quan trọng đã thảo luận từ trước như đồng nhất, bất biến đối với tịnh tiến, tăng theo
**A**, v.v. cũng áp dụng được đối với xử lý hình thái thang độ xám. Về chi tiết, bạn có thể xem trong Giardina và Dougherty. [9](#fn9)
Trong nhiều trường hợp, sự phức tạp bề ngoài của khâu xử lý hình thái thang độ xám có thể được giảm bớt đáng kể bằng việc dùng các phần tử cấu trúc đối xứng trong đó
*b*[ *j*, *k*] = *b*[ − *j*, − *k*]. Những cách hay dùng nhất đều dựa trên **B** = hằng số = 0. Với trường hợp quan trọng này, và một lần nữa dùng đến [ *j*, *k*] ∈ **B**, định nghĩa trên có thể thu gọn thành: *Giãn nở* – *D* ( G **A**, **B**) = *Bào mòn* – *E* ( G **A**, **B**) = *Mở* –
(179)
*Đóng* –
(180)
Đến đây, kết luận đáng kể là các
*lọc cực đại* và *lọc cực tiểu*, được giới thiệu ở Mục 9.4.2, là các giãn nở với thang độ xám và bào mòn với thang độ xám cho phần tử cấu trúc riêng cho bởi hình dạng của khung lọc với với giá trị xám “0” ở *bên trong* khung. Các ví dụ về phép toán này đối với tín hiệu một chiều đơn giản được biểu thị trên Hình 45.
a) Hiệu ứng của
*giãn nở* và *bào mòn* 15 × 1 b) Hiệu ứng của *mở* và *đóng* 15 × 1
Hình 45: Lọc hình thái đối với số liệu thang độ xám.
Với khung chữ nhật
*J* × *K* lọc cực đại hoặc cực tiểu hai chiều đều phân ly được thành hai khung khung một chiều. Hơn nữa, lọc cực đại hoặc cực tiểu một chiều có thể được viết dưới dạng tăng dần. (Xem Mục 9.3.2.) Điều này có nghĩa là các phép giãn nở và bào mòn với thang độ xám ta có độ phức tạp tính toán với mỗi điểm ảnh là *O*(hằng số), nghĩa là độc lập với *J* và *K*. (Xem thêm Bảng 13.)
Các phép toán định nghĩa nói trên có thể được dùng để tạo ra các thuật toán hình thái để làm trơn, xác định gra-đien và một dạng của toán tử Laplace. Tất cả đều được thiết lập từ những thành phần cơ bản nhất, trong trường hợp của
*giãn nở * và *bào mòn* trong thang độ xám; và trong mọi trường hợp thì các bộ lọc *cực đại* và *cực tiểu* đều được lấy trên miền [ *j*, *k*] ∈ **B**.
#### 9.6.11 Làm trơn theo hình thái
Thuật toán này được dựa trên quan sát rằng, đối với một ảnh thang độ xám, một phép
*mở* sẽ làm trơn ảnh từ phía trên mặt độ sáng cho bởi hàm *a*[ *m*, *n*] và phép *đóng* sẽ làm trơn từ phía dưới. Ta dùng một phần tử cấu trúc **B** dựa theo các PT (84) và (178). *M* *o* *r* *p* *h* *S* *m* *o* *o* *t* *h*( **A**, **B**) = *C* ( G *O* ( *G* **A**, **B**, **B**) = min(max(max(min( **A**)))) (181)
Lưu ý rằng ta đã lược bỏ các kí hiệu phần tử cấu trúc
**B** phía dưới các toán tử *max* và *min* để giữ cho công thức bớt rườm rà. Song việc dùng **B** ở đây được ngầm hiểu.
#### 9.6.12 Gra-đien hình thái
Với các bộ lọc tuyến tính, lọc gra-đien cho ra dạng biểu diễn là một véc-tơ (PT (103)) có độ lớn (PT (104)) và hướng (PT (105)). Các dạng được đề cập đến ở đây sẽ phát sinh ra ước tính
*độ lớn gra-đien* theo hình thái: *G* *r* *a* *d* *i* *e* *n* *t*( **A**, **B**) = ½ ( *D* ( G **A**, **B**) − *E* ( *G* **A**, **B**)) = ½ (max( **A**) − min( **A**)) (182)
#### 9.6.13 Toán tử Laplace hình thái
Bộ lọc Laplace dựa theo hình thái có thể được định nghĩa bởi:
*L* *a* *p* *l* *a* *c* *i* *a* *n*( **A**, **B**) = ½ (( *D* ( G **A**, **B**) − **A**) − ( **A**− *E* ( *G* **A**, **B**))) = ½ ( *D* ( *G* **A**, **B**) + *E* ( *G* **A**, **B**) − 2 **A**) = ½ (max( **A**) + min( **A**) − 2 **A**) (183)
#### 9.6.14 Tóm tắt các bộ lọc hình thái
Hiệu ứng của các bộ lọc này được minh họa trên Hình 46. Tất cả tấm ảnh đều được xử lý bằng phần tử cấu trúc 3 × 3 được mô tả trong các PT từ (177) đến (183). Hình 46e được giãn tương phản theo PT (78) nhằm mục đích hiển thị với các tham số 1% và 99%. Các hình 46c,d,e cần được so sánh với các Hình 30, 32, và 33.
![fig46abc ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig46abc.png?w=990)
a) Giãn nở b) Bào mòn c) Làm trơn
![fig46de ](https://quangchien.files.wordpress.com/2012/04/fig46de.png?w=990)
d) Gra-đien e) Laplace
Hình 46: Các ví dụ về bộ lọc hình thái trên thang độ xám.
- Giardina, C.R. and E.R. Dougherty,
*Morphological Methods in Image and Signal Processing*. 1988, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice–Hall. 321. [↩](#fnref1)
- Gonzalez, R.C. and R.E. Woods,
*Digital Image Processing*. 1992, Reading, Massachusetts: Addison-Wesley. 716. [↩](#fnref2)
- Serra, J.,
*Image Analysis and Mathematical Morphology*. 1982, London: Academic Press. [↩](#fnref3)
- Vincent, L.,
*Morphological transformations of binary images with arbitrary structuring elements*. Signal Processing, 1991. 22(1): p. 3-23. [↩](#fnref4)
- Vincent, L.,
*Morphological transformations of binary images with arbitrary structuring elements*. Signal Processing, 1991. 22(1): p. 3-23. [↩](#fnref5)
- Van Vliet, L.J. and B.J.H. Verwer,
*A Contour Processing Method for Fast Binary Neighbourhood Operations*. Pattern Recognition Letters, 1988. 7(1): p. 27-36. [↩](#fnref6)
- Young, I.T., et al.,
*A new implementation for the binary and Minkowski operators*. Computer Graphics and Image Processing, 1981. 17(3): p. 189- 210. [↩](#fnref7)
- Lantuéjoul, C.,
*Skeletonization in Quantitative Metallography*, in *Issues of Digital Image Processing*, R.M. Haralick and J.C. Simon, Editors. 1980, Sijthoff and Noordhoff: Groningen, The Netherlands. [↩](#fnref8)
- Giardina, C.R. and E.R. Dougherty,
*Morphological Methods in Image and Signal Processing*. 1988, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice–Hall. 321. [↩](#fnref9)
## 2 responses to “
Chương 9: Thuật toán (Phần 3)”
Tôi vừa sửa một số lỗi trong các công thức của bài viết (124), (177), (178). Thành thật xin lỗi bạn đọc!
Pingback: Cơ sở Xử lý ảnh | Blog của Chiến

Server: nginx

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

Link: <https://wp.me/p1kFN-fQ>; rel=shortlink

X-ac: 1.dca _dca


text:
Tìm kiếm khóa học
Chúng tôi có rất nhiều khóa học đang mở. Từ cơ bản đến chuyên sâu.Danh sách khóa học
Việc làm cho bạn
Rất việc công việc và nhà tuyện dụng đang chờ đợi bạn những ví trí đang bỏ trống.Tìm việc
Bài viết công nghệ
Rất nhiều bài viết, bài chia sẻ về công nghệ và kinh nghiệm lập trình.Xem ngay

markdown:
##### Tìm kiếm khóa học
Chúng tôi có rất nhiều khóa học đang mở. Từ cơ bản đến chuyên sâu.
[Danh sách khóa học](/khoa-hoc)
##### Việc làm cho bạn
Rất việc công việc và nhà tuyện dụng đang chờ đợi bạn những ví trí đang bỏ trống.
[Tìm việc](/jobs)
##### Bài viết công nghệ
Rất nhiều bài viết, bài chia sẻ về công nghệ và kinh nghiệm lập trình.
[Xem ngay](/posts)

Vary: Accept-Encoding

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

X-XSS-Protection: 1; mode=block

X-Content-Type-Options: nosniff

X-Download-Options: noopen

Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubdomains;