Cuối kì 2

ĐỀ BÀI: PHÂN TÍCH TỪ KHÓA, LÀM VIỆC NHÓM VÀ BÁO CÁO THEO CÁC TỪ KHÓA.

ĐỊNH NGHĨA VÀ GỢI Ý CẤU TRÚC BÁO CÁO

🔑 Từ khóa 1: Phần mềm chỉnh sửa ảnh (5 slides)

Slide 1: Giới thiệu phần mềm chỉnh sửa ảnh (Chuyên sâu)

• Định nghĩa: Phần mềm chỉnh sửa ảnh là các ứng dụng được phát triển để thao tác, biến đổi, phân tích và tối ưu hóa hình ảnh bằng cách sử dụng các thuật toán xử lý ảnh chuyên sâu.

• Công nghệ liên quan:

  • Digital Image Processing: Xử lý ảnh kỹ thuật số thông qua các phép toán như lọc, biến đổi Fourier, chỉnh sửa màu sắc.

  • Machine Learning & AI: Tăng cường chất lượng ảnh (Super-Resolution), nhận diện khuôn mặt, tự động tối ưu hóa ảnh.

• Ứng dụng: Đồ họa máy tính, thiết kế giao diện người dùng (UI/UX), nhiếp ảnh kỹ thuật số, thị giác máy tính (Computer Vision).

---

Slide 2: Phân loại phần mềm chỉnh sửa ảnh

• Phân loại theo công nghệ:

  • Raster Graphics Editors: Xử lý từng điểm ảnh (Photoshop, GIMP).

  • Vector Graphics Editors: Xử lý đối tượng bằng toán học (Illustrator, Inkscape).

  • AI-powered Editors: Sử dụng học sâu (Deep Learning) để cải thiện hoặc tạo mới ảnh (Luminar AI, DeepArt.io).

• Phân loại theo nền tảng:

  • Desktop Applications: Photoshop, Lightroom (GPU Acceleration, Multi-Core Processing).

  • Web-based Applications: Canva, Fotor (Sử dụng Cloud Computing).

  • Mobile Applications: Snapseed, VSCO (Tối ưu hóa cho ARM-based processors).

---

Slide 3: Các kỹ thuật chính trong phần mềm chỉnh sửa ảnh

• Xử lý ảnh cơ bản: Cắt, ghép, thay đổi kích cỡ, điều chỉnh màu sắc.

• Xử lý ảnh nâng cao: Chỉnh sửa RAW, HDR Imaging, Noise Reduction.

• Xử lý AI:

  • Super-Resolution: Tăng độ phân giải mà không giảm chất lượng.

  • Style Transfer: Biến ảnh thường thành ảnh nghệ thuật theo phong cách đã học.

  • Segmentation & Inpainting: Xóa đối tượng, thay đổi phông nền tự động.

---

Slide 4: Ưu và nhược điểm của các phần mềm chuyên dụng

• Photoshop:

  • Ưu: Mạnh mẽ, API mở rộng, hỗ trợ định dạng RAW.

  • Nhược: Yêu cầu cấu hình cao, cần bản quyền.

• GIMP:

  • Ưu: Mã nguồn mở, plugin đa dạng.

  • Nhược: Thiếu các công cụ chuyên nghiệp so với Photoshop.

• Luminar AI:

  • Ưu: Tích hợp AI, dễ sử dụng.

  • Nhược: Giới hạn các tùy chọn tùy chỉnh so với phần mềm chuyên nghiệp.

---

Slide 5: Ứng dụng trong thực tế

• Đồ họa máy tính (Computer Graphics).

• Xử lý ảnh y tế (Medical Imaging).

• Thị giác máy tính (Computer Vision).

• Quảng cáo & truyền thông kỹ thuật số.

---

🔑 Từ khóa 2: Điều chỉnh kích cỡ, khung hình (4 slides)

Slide 1: Tổng quan về điều chỉnh kích cỡ, khung hình

• Định nghĩa: Quá trình thay đổi thông số ảnh bằng các kỹ thuật biến đổi hình học (Geometric Transformations).

• Công nghệ liên quan: Nội suy (Interpolation), Fourier Transform, Scaling Algorithms (Bilinear, Bicubic, Lanczos).

• Ứng dụng: Xử lý ảnh vệ tinh, video streaming, AI dataset augmentation.

---

Slide 2: Các kỹ thuật phổ biến

• Resize (Scaling):

  • Sử dụng các thuật toán: Nearest Neighbor, Bilinear, Bicubic, Lanczos.

  • Ứng dụng: Giảm kích thước ảnh để tối ưu hóa tốc độ tải trang web, tăng kích thước ảnh mà không làm giảm chất lượng nhờ AI Super-Resolution.

• Crop:

  • Cắt ảnh theo tỷ lệ mong muốn.

  • Ứng dụng: Lấy ROI (Region of Interest) trong thị giác máy tính.

---

Slide 3: So sánh các thuật toán resize ảnh

Thuật toán	Ưu điểm	Nhược điểm
Nearest Neighbor	Nhanh, ít tốn tài nguyên.	Chất lượng kém, gây răng cưa.
Bilinear	Mượt mà hơn Nearest.	Giảm chi tiết ảnh.
Bicubic	Chất lượng cao hơn.	Yêu cầu tài nguyên tính toán cao.
Lanczos	Độ chính xác cao nhất.	Chậm, yêu cầu phần cứng mạnh.

---

Slide 4: Các công cụ chuyên nghiệp

• Photoshop: Content-Aware Scaling, Smart Object.

• GIMP: Scalable Vector Graphics (SVG) handling.

• OpenCV: Tích hợp các thuật toán xử lý ảnh nâng cao, hỗ trợ CUDA.

---

---

🔑 Từ khóa 3: Các hiệu ứng trong ảnh (4 slides)

Slide 1: Tổng quan các hiệu ứng

• Định nghĩa: Sử dụng các kỹ thuật toán học để biến đổi ảnh tạo ra các hiệu ứng đặc biệt.

• Công nghệ: Convolutional Neural Networks (CNN), Fourier Transform, Gaussian Blur, Color Mapping.

• Ứng dụng: Xử lý ảnh nghệ thuật, tăng cường ảnh y tế, phân tích ảnh viễn thám.

---

Slide 2: Phân loại các hiệu ứng phổ biến

• Ảnh động (GIFs), 3D Renderings, HDR Imaging.

• Hiệu ứng làm mờ (Gaussian Blur, Motion Blur).

• Hiệu ứng màu sắc (Sepia, Duotone, Grayscale).

---

Slide 3: Công cụ tạo hiệu ứng chuyên nghiệp

• Photoshop: Filter Gallery, Camera Raw.

• OpenCV: Canny Edge Detection, GaussianBlur().

• Python Libraries: Pillow, Scikit-Image.

---

Slide 4: Ứng dụng trong thực tế

• Trí tuệ nhân tạo (AI), Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR).

• Xử lý ảnh y tế, ảnh vệ tinh.

---

---

🔑 Từ khóa 4: Chuyển ảnh thành video (5 slides)

Slide 1: Tổng quan

• Định nghĩa: Kết hợp các khung hình (Frames) thành một chuỗi liên tục (Video).

• Công nghệ: Video Encoding (H.264, VP9), Frame Interpolation, AI-powered Frame Generation.

---

Slide 2: Các kỹ thuật chuyển ảnh thành video

• Image Sequencing: Dùng công cụ FFMPEG, OpenCV.

• Animation Generation: GANs, RNNs trong AI.

• Time-Lapse, Stop-Motion.

---

Slide 3: Công cụ chuyên nghiệp

• Adobe Premiere Pro, DaVinci Resolve, OpenCV, FFMPEG.

BẢN IN PDF

4MB

Lớp 8 - Cuối kì 2.pdf

PDF

Open