mystudy

 Cũng tương tự như phần điều chỉnh màu đen, do nhiều yếu tố sản xuất, vật liệu nên dẫn đến sự không đồng đều của đầu ra sensor. Như ta biết máu trắng sẽ là màu cho giá trị lớn nhất trong thang Gray, ví dụ với 8 bit thì sẽ có giá trị là 255. Tức là cả 3 đầu ra của sensor R,G,B đầu sẽ mang giá trị 255.  Nhưng do sai khác nên đầu ra của 3 giá trị này sẽ khác nhau. Để hiệu chỉnh việc này, người ta sẽ tính toán và cho nhân các giá trị đầu ra với một hệ số để đạt giá trị mong muốn.     R' (after white balance) = R * gainR     B ' (after white balance) = B * gainB     G ' (after white balance) = G * gainG Việc xác định các giá trị gainR, gainB, gainG có nhiều cách khác nhau, cũng có thể sẽ do nhà sản xuất sensor cung cấp, có thể dùng thuật toán tìm các điểm trắng rồi tự động tính toán giá trị gain. Tại sao việc điều chỉnh màu trắng lại quan trọng? Mắt người rất nhạy cảm với sự thay đổi độ sáng, với sự thừa hay thiếu độ sáng sẽ dẫn đến các cảm nhận khác n...

Như đã trình bày ở các bài trước, ma trận màu sẽ được sinh ra khi ánh sáng chạy qua các cảm biến màu. Tất nhiện trong điều kiện lý tưởng như cảm biến tốt, thiết bị tốt...thì ta sẽ có các kết quả như mong muốn. Tuy nhiên trong thực tế không phải vậy. Trong quá trình sản xuất có thể có các lỗi như lắp ráp, bụi...có thể gây ra vài khiếm khuyết sẽ dẫn đến một số pixel bị chết. Các pixel này sẽ luôn có màu trắng hoặc luôn có màu đen. Đây là việc rất khó để đảm bảo thiết bị đạt 100% độ chuẩn. Về cơ bản các nhà sản xuất cảm biến sẽ thực hiện kiếm tra sau khi sản xuất. Kết quả kiểm tra sẽ cho thông tin về vị trí các pixel bị chết này. Tiếp theo đó các công ty sử dụng sensor cũng sẽ kiểm tra và tìm các điểm chết này dựa trên các user case của họ. Như vậy chúng ta sẽ có 2 danh sách về các điểm chết này:     1. Danh sách được tạo ra bời nhà sản xuất cảm biến.     2. Danh sách được tạo ra bởi người dùng. Các danh sách này sẽ lưu giữ thông tin vị trí mà các pixel chết t...

Trong phần này mình sẽ trình bày về flow xử lý ảnh bên trong máy ảnh. Đây là flow chung, các công ty có thể có bí quyết riêng và flow có chút khác biệt. Nhưng về cơ bản sẽ không khác nhiều với flow này. Flow of signal processing inside digital camera Nhìn qua tên các block các bạn có thể hiểu ngay các bước được thực hiện với mục đích gì :D. Mình cũng sẽ viết các bài giải thích từng block riêng biệt sau. Trong phần này mình sẽ tập trung nói về phần cảm biến hình ảnh (image sensor). Như đã nói ở phần trước, image sensor là phần đảm nhận việc chuyển tín hiệu ánh sáng sang tín hiệu điện. Có 2 loai cảm biến ảnh phổ biến là CCD (charged-couple device) và CMOS (active pixel sensor). Cả hai đều được làm trên công nghệ MOS (mình cũng không rõ cái này lắm). CMOS thường được dùng trong các thiết bị nhỏ gọn như di động, tablet vì ưu việt trong điện năng, giá rẻ và kích thước nhỏ...CCD thường được dùng trong các thiết bị camera chuyên nghiệp với độ phân giải cao. Trước khi đến các cảm biển ảnh, n...

  For the definition in my own words: Xử lý ảnh nói đơn giản là một quá trình ta thực hiện tác thao tác trên một tập thông tin nhằm tạo ra hình ảnh mong muốn. Đó có thể là làm mờ, thay đổi màu sắc, giảm nhiễu..v..v...kể cả chỉ là làm cho nó hiển thị ra màn hình. Trong thoài đại máy ảnh cơ, hình ảnh được tao ra bằng các phản ứng hóa học của film, phòng tối và chất rửa ảnh. Các ảnh được in ra và lưu trữ trên giấy, điều này khiến cho việc thực hiện các thao tác xử lý ảnh bị hản chế và rất khó để thực hiện. Ngày nay, với sự phát triển của máy ảnh số cùng sự tiến bộ trong các công nghệ xử lý tín hiệu thì việc này đã trở nên dễ dàng hơn. Các bức ảnh được số hóa và lưu trữ dưới dạng file trên máy tính. Ảnh được chia xuống các đơn vị nhỏ hơn gọi là các pixel. Như vậy nghĩa là ảnh là tập hợp các pixel trong một diện tích xác định. Người làm công việc xử lý ảnh sẽ được trang bị các phần mềm hỗ trợ cần thiết giúp cho việc xử lý được thuận tiện và đa dạng. image processing example Một bức ảnh...