14/06/2025
Theo báo cáo từ Grand View Research dự báo thị trường xử lý hình ảnh kỹ thuật số toàn cầu dự kiến sẽ đạt 37,5 tỷ USD vào năm 2033, tăng trưởng với CAGR 19,8% từ năm 2024 đến 2033. Trong kỷ nguyên số, xử lý hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như y tế, giao thông, an ninh hay trí tuệ nhân tạo. Bài viết dưới đây của VNPT AI sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xử lý dữ liệu hình ảnh - công nghệ then chốt trong các hệ thống tự động hóa hiện nay.
Xử lý dữ liệu hình ảnh là gì?
Xử lý dữ liệu hình ảnh là quá trình phân tích và thao tác trên hình ảnh kỹ thuật số nhằm trích xuất thông tin có giá trị từ đó. Trong quá trình này, hệ thống xử lý thường coi hình ảnh là tín hiệu hai chiều (2D) và áp dụng các phương pháp xử lý tín hiệu đã được xác định từ trước.
Mục tiêu của xử lý hình ảnh là làm cho hình ảnh trở nên rõ nét hơn, dễ hiểu hơn hoặc có thể phục vụ cho các mục đích như nhận dạng, phân loại hay phát hiện đối tượng trong hình ảnh. Có một số loại xử lý hình ảnh phổ biến như:
- Nhận diện đối tượng: Phân biệt hoặc phát hiện các đối tượng xuất hiện trong ảnh.
- Làm sắc nét và phục hồi ảnh: Cải thiện chất lượng hình ảnh, tạo ra phiên bản rõ nét hơn từ ảnh gốc.
- Nhận dạng mẫu: Xác định các mẫu hoặc đặc trưng xung quanh đối tượng trong ảnh.
- Truy xuất hình ảnh: Tìm kiếm và duyệt ảnh trong một cơ sở dữ liệu lớn dựa trên sự tương đồng với ảnh mẫu.
>>> Tìm hiểu thêm: Edge Detection - Công nghệ đột phá trong xử lý hình ảnh
Các loại hình ảnh phổ biến hiện nay
Trong xử lý dữ liệu hình ảnh, có một số loại hình ảnh cơ bản được sử dụng phổ biến gồm:
- Hình ảnh nhị phân (Binary Image): Đây là loại ảnh chỉ gồm hai giá trị điểm ảnh là 0 và 1. Trong đó, 0 đại diện cho màu đen và 1 đại diện cho màu trắng. Loại ảnh này còn được gọi là ảnh đơn sắc (monochrome) và thường dùng trong các bài toán phân đoạn đơn giản. Loại ảnh này hoàn toàn không có mức xám hay màu sắc trung gian.
- Hình ảnh đen trắng (Black and White Image): Là hình ảnh chỉ bao gồm hai màu cơ bản là đen và trắng.
- Ảnh định dạng 8 bit (8-bit Color Format): Thường được gọi là ảnh thang xám (Grayscale). Loại ảnh này gồm 256 mức độ xám khác nhau, từ 0 (đen) đến 255 (trắng), với 127 là mức xám trung bình. Đây là định dạng rất phổ biến trong xử lý ảnh kỹ thuật số.
- Ảnh định dạng 16 bit (16-bit Color Format): Còn gọi là ảnh màu độ sâu cao (High Color Format), chứa đến 65.536 màu khác nhau. Cách phân bố màu trong ảnh này khác với ảnh thang xám, cho phép thể hiện hình ảnh màu với chi tiết và chiều sâu tốt hơn.
Quy trình xử lý dữ liệu hình ảnh
Quy trình xử lý dữ liệu hình ảnh thường bao gồm các bước chính sau:
Tiếp nhận hình ảnh
Hình ảnh sau khi được lấy từ các thiết bị như camera, máy quét hoặc nguồn dữ liệu có sẵn sẽ được xử lý sơ bộ như thay đổi kích thước, chuyển đổi định dạng màu (ví dụ từ RGB sang ảnh xám) nhằm chuẩn hóa đầu vào cho các bước tiếp theo.
Cải thiện chất lượng ảnh
Giai đoạn này nhằm làm rõ các chi tiết trong ảnh, đặc biệt là những phần ảnh mờ hoặc khó nhìn thấy. Hệ thống xử lí sẽ tăng độ sáng, điều chỉnh độ tương phản hoặc làm nổi bật các vùng quan trọng.
Phục hồi ảnh
Trong trường hợp ảnh bị mờ, nhiễu hoặc mất thông tin do lỗi thiết bị hoặc điều kiện môi trường, bước này sẽ dùng các thuật toán toán học hoặc mô hình xác suất để phục hồi lại hình ảnh càng gần với nguyên bản càng tốt.
Xử lý ảnh màu
Đây là giai đoạn xử lý các hình ảnh có màu sắc, bao gồm việc sử dụng các mô hình màu khác nhau để biểu diễn và phân tích thông tin màu trong ảnh. Ảnh có thể là toàn màu (full-color) hoặc màu giả (pseudo-color), tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.
Phân tích đa cấp độ bằng Wavelet
Wavelet là công cụ giúp biểu diễn hình ảnh ở nhiều độ phân giải khác nhau. Việc này hữu ích trong phân tích chi tiết ảnh, nén ảnh, hoặc xử lý ảnh lớn với độ phức tạp cao.
Nén ảnh
Mục tiêu của bước này là giảm kích thước tệp ảnh nhằm tiết kiệm dung lượng lưu trữ hoặc tăng tốc độ truyền tải. Kỹ thuật nén giữ cho hình ảnh vẫn đủ chất lượng trong khi giảm thiểu tài nguyên sử dụng.
Xử lý hình thái học
Đây là tập hợp các phương pháp để trích xuất và phân tích hình dạng của các đối tượng trong ảnh. Nó giúp nhận biết đường biên, khối hình hoặc cấu trúc đặc trưng phục vụ cho bước nhận dạng sau đó.
Phân vùng ảnh
Giai đoạn này nhằm phân chia hình ảnh thành các vùng hoặc đối tượng riêng biệt. Đây là một bước xử lý phức tạp, bởi hệ thống cần tự động xác định chính xác các khu vực trong ảnh và phân loại chúng tương ứng. Quá trình phân vùng hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin có ý nghĩa, góp phần nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện và phân tích các đối tượng trong ảnh.
Biểu diễn và mô tả đối tượng
Sau khi ảnh đã được phân vùng, mỗi vùng sẽ được mô tả bằng các đặc trưng như hình dạng, kích thước hoặc vị trí. Việc này nhằm biến thông tin thô từ ảnh thành dữ liệu định lượng có thể phân tích.
Nhận dạng đối tượng
Hệ thống sử dụng các đặc trưng đã mô tả để xác định và gán nhãn cho các đối tượng trong ảnh. Ví dụ, hệ thống có thể nhận biết đâu là xe hơi, đâu là người, đâu là biển báo giao thông,…
Lợi ích của xử lý dữ liệu hình ảnh
Xử lý dữ liệu hình ảnh mang lại nhiều lợi ích thiết thực trong cả lĩnh vực công nghệ và đời sống như:
- Hình ảnh số có thể được chuyển đổi sang nhiều định dạng khác nhau theo nhu cầu sử dụng, chẳng hạn như ảnh đã cải tiến, ảnh âm bản hoặc ảnh X-quang.
- Giúp cải thiện chất lượng ảnh để con người dễ quan sát hơn, từ đó hỗ trợ quá trình phân tích, đánh giá trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao như y tế, kỹ thuật, an ninh,...
- Cho phép máy móc phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh, mở ra khả năng tự động hóa trong các hệ thống nhận dạng, giám sát và xử lý dữ liệu.
- Có thể điều chỉnh độ tương phản và mật độ điểm ảnh theo yêu cầu, giúp hình ảnh hiển thị rõ nét và phù hợp với nhu cầu xử lý cụ thể.
- Việc lưu trữ và truy xuất hình ảnh trở nên dễ dàng hơn, đặc biệt là trong các hệ thống lưu trữ lớn hoặc khi cần quản lý dữ liệu lâu dài.
- Hỗ trợ truyền tải hình ảnh điện tử một cách nhanh chóng, thuận tiện khi chia sẻ với các bên thứ ba như bệnh viện, tổ chức nghiên cứu hoặc nhà cung cấp dịch vụ.
Ứng dụng của xử lý dữ liệu hình ảnh
Ứng dụng xử lý ảnh ngày càng đa dạng trong nhiều lĩnh vực của đời sống, điển hình như:
Truy xuất hình ảnh y khoa
Trong lĩnh vực y tế, công nghệ xử lý hình ảnh giúp hỗ trợ chẩn đoán và điều trị hiệu quả hơn. Ví dụ, thuật toán phát hiện nốt bất thường trong ảnh chụp vú có thể giúp phát hiện sớm ung thư vú. Do yêu cầu độ chính xác cao, các hệ thống này cần được triển khai và kiểm định kỹ lưỡng trước khi áp dụng thực tế.
Cảm biến giao thông
Hệ thống xử lý ảnh trong giao thông – gọi là VIPS (Video Image Processing System) – bao gồm ba phần: thiết bị ghi hình, hệ thống truyền dữ liệu và bộ xử lý ảnh. Khi phương tiện đi vào khu vực giám sát, hệ thống sẽ phát tín hiệu "bật" và khi rời khỏi thì phát tín hiệu "tắt". Các vùng giám sát có thể được thiết lập cho nhiều làn xe, cho phép theo dõi chính xác lưu lượng giao thông tại một điểm cụ thể. Ngoài ra, hệ thống còn có thể tự động ghi lại biển số xe, phân biệt loại phương tiện, giám sát tốc độ di chuyển trên đường cao tốc.
Phát hiện khuôn mặt
Đây là một trong những ứng dụng phổ biến nhất hiện nay. Hệ thống học máy được huấn luyện với các đặc điểm nhận dạng khuôn mặt như hình dáng, khoảng cách giữa các bộ phận trên khuôn mặt,… Sau quá trình huấn luyện, máy có thể tự động phát hiện các đối tượng giống khuôn mặt trong ảnh. Ứng dụng này được sử dụng rộng rãi trong an ninh, nhận diện sinh trắc học và cả trong các bộ lọc hình ảnh trên mạng xã hội.
Khôi phục hình ảnh
Ứng dụng khôi phục hình ảnh cũng được sử dụng để tái tạo lại những bức ảnh bị hỏng hoặc thiếu dữ liệu. Các thuật toán học từ tập dữ liệu hình ảnh có sẵn để làm đầy phần bị mất, giúp khôi phục ảnh cũ hoặc ảnh bị lỗi thành bản sao mới có chất lượng tốt hơn.
Kết luận
Hy vọng qua bài viết về xử lý dữ liệu hình ảnh là gì của VNPT AI đã giúp doanh nghiệp thấy rõ tầm quan trọng của công nghệ này trong việc tối ưu hóa thông tin từ hình ảnh số. Từ phát hiện sớm bệnh lý, giám sát giao thông đến nhận diện khuôn mặt, xử lý hình ảnh ngày càng trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo và học máy, xử lý dữ liệu hình ảnh hứa hẹn sẽ tiếp tục mở ra nhiều ứng dụng đột phá trong tương lai.
