Giáo trình Cơ sở xử lý ảnh

Giỏo trỡnh Cơ sở xử lý ảnh Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 1 Chương 1. Cơ sở xử lý ảnh .  Mở đầu. Xử lý ảnh số có nhiều ứng dụng thực tế. Một trong những ứng dụng sớm nhất là xử lý ảnh từ nhiệm vụ Ranger 7 tại phòng thí nghiệm Jet Propulsion vào những năm đầu của thập kỷ 60. Hệ thống chụp hình gắn trên tàu vũ trụ có một số hạn chế về kích thước và trọng lượng, do đó ảnh nhận được bị giảm chất lượng như bị mờ, méo hình học và nhiễu nền. Các ảnh đó được xử lý thành công nhờ máy tính số. Hình ảnh của mặt trăng và sao hoả mà chúng ta thấy trong tất cả các tạp chí đều được xử lý bằng những máy tính số . ứng dụng của xử lý ảnh có khả năng tác động mạnh mẽ nhất đến cuộc sống của chúng ta là trong lĩnh vực y tế. Soi chụp bằng máy tính dựa trên cơ sở định lý cắt lớp (projection_slice) sẽ thảo luận trong phần 4.3, được dùng thường xuyên trong trong xét nghiệm lâm sàng, ví dụ như phát hiện và nhận dạng u não. Những ứng dụng y học khác của xử lý ảnh số gồm cải thiện ảnh X quang và nhận dạng đường biên mạch máu từ những ảnh chụp mạch bằng tia X (angiograms). ứng dụng khác, gần gũi hơn với cuộc sống gia đình là cải tiến ảnh tivi . Hình ảnh mà chúng ta thấy trên màn hình tivi có các khuyết tật là độ phân giải hạn chế, bị rung rinh, có ảnh ma ,nhiễu nền và trượt hình do đan dòng ở những mức độ khác nhau. Tivi số không còn xa với thực tế và xử lý ảnh số sẽ có tác động quyết định đến việc cải thiện chất lượng hình ảnh của những hệ truyền hình hiện tại và làm phát triển những hệ truyền hình mới như truyền hình có độ phân giải cao (HDTV). Một vấn đề chính của truyền thông video như hội nghị video, điện thoại video là cần có có dải tần rộng. Việc mã hoá thẳng chương trình video chất lượng quảng bá yêu cầu đến 100 triệu bit/sec. Nếu hy sinh một phần chất lượng và dùng các sơ đồ mã hoá ảnh số thì có thể đưa ra thị trường những hệ truyền hìn h chất lượng đủ rõ với nhịp bit chỉ dưới 100 nghìn bit/sec. Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 2 Người máy càng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong công nghiệp và gia đình. Chúng sẽ thực hiện những công việc rất nhàm chán hoặc nguy hiểm , và những công việc mà tốc độ và độ chính xác vượt quá khả năng của con người . Khi người máy trở nên tinh vi hơn , thị giác máy tính sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Người ta sẽ đòi hỏi người máy không những phát hiện và nhận dạng các bộ phận công nghiệp, mà còn “hiểu” được những gì chúng “thấy” và đưa ra những hành động phù hợp. Xử lý ảnh số sẽ có tác động lớn đến thị giác máy tính. Ngoài những lĩnh vực ứng dụng mọi người đã biết, xử lý ảnh số còn có một số ứng dụng khác ít được nói đến hơn. Người thi hành luật pháp thường chụp hình trong những môi trường không thuận lợi ,và ảnh nhận được thường bị xuống cấp. Ví dụ, bức ảnh chụp vội biển đăng kí xe ô tô đang chạy thường bị nhoè, việc làm giảm độ nhoè là cần thiết trong việc nhận dạng ô tô. Một ứng dụng ít biết khác là nghiên cứu sự di cư của cá voi. Khi người ta nghiên cứu hành vi di cư của sư tử, hổ và các động vật khác, họ bắt các động vật và cột thẻ vào vị trí thuận lợi ở đuôi hoặc tai. Khi bắt được động vật ở nơi khác, thẻ cho biết thông tin về sự di cư của động vật. Tuy nhiên, cá voi rất khó bắt và cột thẻ. May thay, cá voi lại thích để lộ đuôi, mà đuôi của chúng có những đặc điểm có thể giúp để nhận biết chúng. Để nhận dạng một con cá voi, bức ảnh chụp vội đuôi của nó từ trên tàu được so sánh với hàng ngàn ảnh đuôi cá voi khác nhau trong một bộ sưu tập. Quan sát liên tiếp và nhận dạng một cá thể cá voi nào đó ta có thể theo dõi sự di cư của nó. Tuy nhiên, việc so sánh ảnh cực kỳ nhàm chán và phải dùng xử lý ảnh số để tự động hoá công việc. Những ứng dụng xử lý ảnh số là vô hạn. Ngoài những ứng dụ ng đã thảo luận ở trên, còn bao gồm cả các lĩnh vực khác như điện tử gia đình, thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học, và nhiều lĩnh vực khác. Nhìn và nghe là hai phương tiện quan trọng nhất để con người nhận thức thế giới bên ngoài, do vậy không có gì đáng ngạc nhiên khi mà xử lý ảnh số có nhiều khả năng ứng dụng, không chỉ trong khoa học và kĩ thuật mà cả trong mọi hoạt động khác của con người. Xử lý ảnh số có thể chia làm bốn lĩnh vực, tuỳ thuộc vào loại công việc. Đó là cải thiện ảnh, phục hồi ảnh, mã hoá ảnh, và lý giải nội dung (understanding) ảnh. Trong cải thiện ảnh, ảnh được xử lý để người xem, như tron g truyền hình, hoặc là được xử lý trước để trợ giúp hoạt động của máy móc, như trong nhận dạng đối tượng bởi m áy móc. Trong phục hồi ảnh, ảnh bị xuống cấp trong một số trường hợp, chẳng hạn như bị nhoè, và mục đích là để giảm bớt hoặc loại bỏ hẳn ảnh hưởng sự xuống cấp. Phục hồi ảnh có Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 3 liên quan mật thiết đến cải thiện ảnh. Khi ảnh bị xuống cấp, việc cải thiện ản h thường đem lại kết quả làm giảm sự xuống cấp.Tuy nhiên có một số sự khác nhau quan trọng giữa phục hồi ảnh và cải thiện ảnh. Trong phục hồi ảnh, một ảnh lý tưởng bị xuống cấp và mục đích phục hồi là tạo ra ảnh sau xử lý giống như ảnh ban đầu. Trong việc cải thiện ảnh, mục đích cải thiện là làm cho ảnh sau xử lý trông đẹp hơn ảnh chưa được xử lý. Để minh hoạ sự khác nhau này, hãy lưu ý rằng một ảnh gốc chưa xuống cấp không thể phục chế hơn nữa, nhưng vẫn có thể được cải thiện bằng cách tăng độ nét. Trong m ã hoá ảnh, mục đích là biểu diễn ảnh với một số ít bít nhất trong điều kiện chất lượng ảnh và độ rõ chấp nhận được cho từng ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như hội nghị video. Mã hoá ảnh liên quan đến cải thiện ảnh và phục hồi ảnh. Nếu có thể cải tiến dáng vẻ b ên ngoài (visual appearance) của ảnh được phục hồi, hoặc làm giảm sự xuống cấp do các nguồn nhiễu, - như nhiễu lượng tử mà thuật toán mã hoá ảnh gây ra, thì ta có thể làm giảm số lượng bít cần thiết để đại diện ảnh ở một mức chất lượng và độ rõ chấp nhận được trong lý giải ảnh(understanding), đầu vào là ảnh, mục đích là diễn đạt nội dung ảnh bằng một hệ ký hiệu nào đó. Những ứng dụng của lý giải ảnh bao gồm thị giác máy tính, kỹ thuật rôbốt và nhận dạng mục tiêu. Lý giải ảnh khác với ba lĩnh vực khác của xử lý ảnh ở một khía cạnh chính. Trong cải tiến, phục hồi và mã hoá ảnh cả đầu vào và đầu ra đều là ảnh ,và khâu xử lý tín hiệu là phần then chốt trong các hệ thống đã thành công trên các lĩnh vực đó. Trong lý giải ảnh , đầu vào là ảnh, nhưng đầu ra thường là một biểu diễn bằng kí hiệu nội dung của ảnh đầu vào. Sự phát triển thành công của các hệ thống trong lĩnh vực này cần đến cả xử lý tín hiệu và những khái niệm trí tuệ nhân tạo. Trong hệ lý giải ảnh điển hình, xử lý tín hiệu được dùng cho công việc xử lý mức thấp như làm giảm sự xuống cấp và trích ra các đường bờ (extraction of edges) hoặc các đặc tính ảnh khác, còn trí tuệ nhân tạo được dùng cho những công việc xử lý mức cao như thao tác kí hiệu và quản lý cơ sở tri thức. Chúng ta chỉ nghiên cứu một số k ĩ thuật xử lý ở mức thấp dùng trong lý giải ảnh, coi như là một bộ phận của cải thiện, phục hồi, và mã hoá ảnh. Nghiên cứu kỹ hơn việc lý giải ảnh sẽ vượt quá phạm vi của cuốn sách này. Trong chương này, chúng tôi trình bầy cơ sở xử lý ảnh. Những cơ sở đó sẽ đặt nền móng cho phần thảo luận về cải thiện, phục hồi, mã hoá ảnh trong các chương sau. Trong phần 1, thảo luận về cơ sở xử lý ảnh. Trong phần 2 và 3, thảo luận những phầncơ bản của hệ thị giác ở con người. Trong phần 4, thảo luận những cơ sở của mô i trường xử lý ảnh điển hình. Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 4 1. ánh sáng. 1.1. ánh sáng là sóng điện từ . Mọi vật mà chúng ta quan sát được nhờ ánh sáng. Có hai loại nguồn sáng. Loại thứ nhất gọi là nguồn sáng sơ cấp, tự nó phát ánh sáng. Ví dụ nguồn sáng sơ cấp gồm mặt trời, đèn điện, đèn cầy (cây nến). Loại khác gọi là nguồn sáng thứ cấp, chỉ phản xạ hoặc khuếch tán ánh sáng được phát bởi nguồn khác, ví dụ nguồn sáng thứ cấp gồm mặt trăng, những đám mây và những quả táo. ánh sáng là một phần của dải phổ liên tục bức xạ sóng điện từ. Sóng điện từ mang năng lượng và sự phân bố năng lượng của sóng điện từ đi qua một mặt phẳng không gian có thể mô tả bằng c(x,y,t,  ), ở đó x và y là hai biến không gian, t là biến thời gian và  là bước sóng. Hàm c(x,y,t,  ) được gọi là thông lượng bức xạ trên (diện tích x bước sóng) hoặc lượng bức xạ trên bước sóng. Bước sóng  liên quan với tần số f bởi:  = c/f (1.1) c là vận tốc của sóng điện từ , khoảng 3.10 8m/s trong chân không và không khí. Mặc dù c(x, y, t,  ) có thể biểu diễn tả theo hàm tần số, nhưng sử dụng bước sóng  vẫn thuận tiện hơn. Đơn vị liên hệ với c(x,y,t,  ) là năng lượng trên (diện tích x thời gian x bước sóng) và là Jun/(m3.s) trong hệ MKS (mét, kg, sec). Nếu chúng ta tích phân c(x,y,t,  ) theo biến  , chúng ta nhận được lượng bức xạ có đơn vị là J/(m 2.s) hoặc W/m2. Bức xạ mặt trời xuyên qua mặt phẳng thẳng góc với tia bức xạ là 1350 W/m 2 khi không có sự hấp thụ của không khí. Nếu chúng ta tích phân c(x,y,t,  ) với cả 4 biến x, y, t và  , chúng ta có được tổng năng lượng (bằng Jun) của sóng điện từ xuyên qua mặt phẳng không gian. ánh sáng khác với các sóng điện từ khác, - như sóng vô tuyến điện, là mắt người nhận biết được nó. Giả sử ta xé t một điểm cố định (x’,y’) trong không gian và một thời điểm cố định (t’), thì hàm c(x,y,t,  ) có thể xem như là chỉ là hàm của biến  . Chúng ta có thể diễn tả bởi c(x’,y’,t’,  ) hoặc c(  ) cho thuận tiện. Ví dụ của c(  ) từ bức xạ mặt trời được biểu diễn trong hình 1.1. Mắt nhậy cảm với những sóng điện từ trong một dải cực kỳ hẹp của  , đó là khoảng từ 350nm đến 750nm (1nm = 10 -9 m). Hình 1.2 biểu diễn các loại sóng điện từ theo hàm của bước sóng  . Bức xạ điện từ với  lớn, từ vài cm đến hàng nghìn mét, có thể tạo ra bởi mạch điện . Bức xạ như vậy được Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 5 sử dụng cho truyền thông vô tuyến và radar. Bức xạ với  ngay phía trên dải nhìn thấy được gọi là hồng ngoại, với  ngay dưới vùng nhìn thấy được, gọi là tử ngoại. Cả bức xạ hồng ngoại và tử ngoại đều được phát bởi những nguồn sáng điển hình chẳ ng hạn như mặt trời. Bức xạ với  ở phía xa dưới vùng nhìn thấy được gồm tia X, tia  , và tia vũ trụ; với tia vũ trụ, bước sóng  nhỏ hơn 10-5 nm hoặc 10-14ms.  Hình 1.1: Thành phần phổ của bức xạ mặt trời, ở trên tầng khí quyển của trái đất (đường liền nét) và trên mặt đất tại Washington vào buổi trưa (đường nét đứt). 1.2. Độ sáng, màu sắc và độ bão hoà . Sự nhận biết ánh sáng của loài người với c(  ) được mô tả chung bằng thuật ngữ độ sáng (brightness), màu sắc và độ bão hoà. Độ sáng (brightness) liên quan đến mức độ sáng của ánh sáng. Màu sắc liên quan đến màu, chẳng hạn như màu đỏ, màu cam hoặc màu mận chín(tía). Độ bão hoà đôi khi còn gọi là sắc độ, liên quan đến mức độ tươi hoặc xẫm của màu. Độ sáng, màu sắc và độ bão hoà là những thuật ngữ về nhận thức (perceptual terms), phụ thuộc vào một số nhân tố bao gồm dạng chi tiết của c(  ), lịch sử quá khứ của những kích thích thị giác mà người quan sát đã trải qua, và môi trường cụ thể nơi ánh sáng được quan sát. Tuy nhiên có thể xét đến chúng một cách gần đúng như những đặc thù của c(  ). Để liên hệ cảm nhận độ sáng của loài người với c(  ) cần định nghĩa ra một số đại lượng trắc quang (photometric quantity). Những đại lượng liên hệ với c(  ), chẳng C ôn g su ất tư ơn g đố i. 120 110 100 90 80 70 60 50 40 10 400 500 600 700 Bước sóng [nm] Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 6 hạn như thông lượng bức xạ, lượng bức xạ và W/m 2 được gọi là đơn vị đo bức xạ (radiometric unit). Các đại lượng vật lý đó có thể định nghĩa độc lập với người quan sát cụ thể. Sự đóng góp của c(  1) và c(  2) để tạo ra sự cảm nhận độ sáng của con người nói chung là hoàn toàn khác nhau khi  1   2 mặc dầu c(  1) có thể giống c(  2). Chẳng hạn người quan sát không thể nhìn thấy một sóng điện từ với c(  ) bằng không trong vùng khả kiến của  , mặc dầu bên ngoài dải khả kiến c(  ) có thể rất lớn. Ngay cả trong vùng khả kiến, độ sáng cũng phụ thuộc  . Vì lý do này, một tích phân đơn của c( ) trên biến  không phản ảnh đúng sự cảm nhận độ sáng. Hình 1.2: Các loại sóng điện từ theo hàm của bước sóng  . Các đại lượng có xét đến đặc tính thị giác của con người, - do đó phản ảnh độ sáng tốt hơn tích phân của c(  ), được gọi là những đại lượng trắc quang (photometric) . Đại lượng trắc quang cơ bản là độ chói (luminance), được công nhận năm 1948 bởi CIE( Uỷ ban quốc tế về tiêu chuẩn ánh sáng và màu sắc) . Xét ánh sáng với c( )=0 tại mọi nơi ngoại trừ = r , ở đây  r là một bước sóng tham chiếu cố định. ánh sáng chỉ gồm một thành phần phổ (một bước sóng) gọi là ánh sáng đơn sắc. Giả sử chúng ta yêu cầu người quan sát so sánh độ chói của ánh sáng đơn sắc c(  r)với một ánh sáng rađa Vi ba 104 102 1 10-2 10-4 10-6 10-8 10-10 10-12 Băng vô tuyến quảng bá Hồng ngoại ánh sáng nhìn thấy. Tia X Tia Gamma UHF VHF 700 600 500 400 Đỏ Cam Vàng Lục Lam Tím Bước sóng tính bằng nm (10-9 m) Bước sóng tính bằng m Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 7 đơn sắc khác c’(  t), ở đây  t là bước sóng thử. Giả sử người quan sát nói rằng c(  r) phù hợp với c’(  t) về độ sáng. Điểm mà độ sáng c(  r) và c’(  t) bằng nhau có thể nhận được với thí nghiệm cho chiếu hai vết sáng: c(  r) cố định và c’(  t) thay đổi, rồi yêu cầu người quan sát tăng hoặc giảm biên độ của c’(  t) cho đến khi chúng phù hợp về độ sáng. Tỷ số c(  ) / c’(  t), ở đó c(  r) và c’(  t) phù hợp về độ sáng, được gọi là hiệu suất sáng tương đối của ánh sáng đơn sắc  t so với  r , và gần như độc lập với biên độ của c(  r) trong điều kiện quan sát bình thường. Bước sóng  sử dụng là 550 nm (ánh sáng vàng- xanh lá cây), là bước sóng ở đó một người quan sát điển hình có độ nhậy sáng cực đại. Với sự lựa chọn  r này, hiệu suất sáng tương đối c(  r) / c’(  t) luôn bé hơn hoặc bằng 1, vì c(  r) không lớn hơn c’(  t); nghĩa là ở  r cần ít năng lượng hơn để tạo ra độ sáng như nhau. Hiệu suất sáng tương đối là hàm của  và được gọi là hàm hiệu suất sáng tương đối, kí hiệu bằng v( ). Cả hai ánh sáng đơn sắc c 1( 1)và c2( 2) biểu hiện có độ sáng như nhau đối với người q uan sát khi : c1( 1)v( 1)= c2( 2)v( 2) (1.2) Hàm hiệu suất sáng tương đối v( )phụ thuộc vào người quan sát . Ngay cả với một người quan sát, v(  ) cũng hơi khác nhau khi đo ở những thời điểm khác nhau. Để loại bỏ sự biến thiên, năm 1929 CIE định nghĩa ra người quan sát chuẩn, dựa trên kết quả thực nghiệm đạt được từ một số người quan sát khác nhau . Kết quả hàm v( )được gọi là hàm hiệu suất sáng tương đối CIE và được minh hoạ trong hình 1.3. Hàm CIE đạt cực đại bằng 1 tại  =550 nm. Đơn vị cơ bản của độ chói là lumen (lm). Độ chói trên diện tích 1 của sáng với c() được định nghĩa bởi:     .dv.ckl  0 (1.3) Trong công thức trên : l có đơn vị là lumen/m 2 k=685 lumen/watt c()có đơn vị là watt/m3  có đơn vị là m ()không có thứ nguyên. Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 8 ánh sáng đơn sắc với độ chói 1W/m 2 tạo ra 685 lumen/m2 khi v( )=1. Điều này xảy ra khi  =555 nm* Hình 1.3 : Hàm hiệu suất sáng tương đối CIE. Với những bước sóng khác, v( ) < 1, độ chói của ánh sáng đơn sắc phải lớn hơn 1W/m2 để tạo ra độ chói trên diện tích 685 lumens/m 2. Có nhiều đơn vị đo cường độ ánh sáng chẳng hạn như footcandle (lumens/ft 2) và phot (lumens/cm2). Ghi nhớ rằng độ chói và độ chói trên diện tích không đo được sự cảm nhận của người về độ sáng. Ví dụ ánh sáng với 2 lumen/m 2 không sáng gấp đôi ánh sáng với 1 lumen/m2. Có thể tạo ra môi trường để ánh sáng có giá trị độ chói trên diện tích nhỏ trông lại sáng hơn một ánh sáng khác mà độ chói trên diện tích lớn hơn. Tuy nhiên độ chói trên diện tích liên quan trực tiếp đến sự cảm nhận đ ộ chói của con người nhiều hơn tích phân của c( ). Hơn nữa, trong những điều kiện quan sát điển hình (ánh sáng * Những thảo luận của chúng ta trong phần này có tín h tóm lược, với sự chấp nhận một số giả định hợp lý. Ví dụ (1.2) dựa trên luật bắc cầu , được phát biểu là nếu A và B sáng như nhau và B và C sáng như nhau thì A và C cũng sáng bằng nhau. Luật bắc cầu này được chứng minh gần đúng bằng thực nghiệm . 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 400 500 600 700 Bước sóng [nm] Đ ộ ch ói tư ơn g đố i Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 9 không quá yếu mà cũng không quá chói chang) thì ánh sáng với độ chói trên diện tích lớn hơn sẽ cho cảm giác sáng hơn là ánh sáng mà độ chói trên diện tích nhỏ hơn. Màu sắc (hue) được định nghĩa là thuộc tính của màu cho phép chúng ta phân biệt màu đỏ với màu xanh lam. Trong một vài trường hợp , màu sắc có thể liên quan tới các đặc tính đơn giản của c(  ). ánh sáng với c( )là hằng số trong dải khả kiến (nhìn thấy được) có màu trắng hoặc không màu. Trong những điều kiện quan sát thường, ánh sáng đơn sắc xuất hiện màu và màu của nó phụ thuộc  . Khi con người quan sát một chuỗi dải sáng đơn sắc đặt kề nhau, màu chuyển đổi êm ả từ màu sắc này sang màu sắc khác. ánh sáng có thể bị lăng kính phân tích thành một chuỗi dải sáng đơn sắc như ta thấy trên hình 1.4. Thí nghiệm này được Newton thực hiện lần đầu vào năm 1666. Newton chia phổ màu trong dải khả kiến thành bảy loại: đỏ, cam, vàng, lục, lam, chàm, tím với bước sóng giảm dần, gọi là bảy màu cầu vồng. Thoạt tiên Newton chỉ bắt đầu với các màu đỏ, vàng, lục, lam, tím. Sau đó ông thêm màu cam và màu chàm để tạo thành số 7 (giống như chia 7 ngày một tuần, nhạc có 7 nốt và v.v...). Hình 1.4 : Lăng kính phân tích ánh sáng trắng thành chuỗi ánh sáng đơn sắc. Khi ánh sáng không đơn sắc nhưng c( )của nó có dải hẹp và hầu hết toàn bộ năng lượng của nó tập trung trong ’-  <  < ’+  với  nhỏ, thì màu sắc trông thấy tương tự như ánh sáng đơn sắc với  = ’. Tuy nhiên màu có biểu hiện kém tinh khiết hơn ánh sáng đơn sắc cùng màu sắc. Khi c( )là hàm bất kỳ, khó có thể coi màu sắc như một trong những đặc tính đơn giản của c(  ). Bằng cách lựa chọn c()thích hợp, có thể tạo ra màu sắc không tương ứng với bất kỳ ánh sáng đơn sắc nào. Trộn ánh sáng đỏ với ánh sáng xanh lam có thể taọ ra ánh sáng màu tía (purple). ánh sáng trắng Đỏ Cam Vàng Lục Lam chàm Tím Lăng kính Chương 1: cơ sở xử lý ảnh 10 Độ bão hoà liên quan đến tính tinh khiết hoặc sặc sỡ của màu. ánh sáng đơn sắc có phổ tinh khiết và trông rất sặc sỡ, tinh khiết. Khi đó người ta nói là độ bão hoà cao. Còn khi thành phần phổ của c( )mở rộng, sẽ cảm nhận thấy màu kém chói lọi và tinh khiết, ta bảo là độ bão hoà kém. Độ bão hoà m àu liên quan mật thiết với độ rộng hiệu dụng của c( ). 1.3. Hệ màu cộng và hệ màu trừ . Khi tổ hợp hai ánh sáng c 1()và c2( ), ánh sáng nhận được là c( ) được tính theo: c()= c1()+ c2( ) (1.4) Khi ánh sáng cộng vào nhau như ở (1.4), ta được là hệ màu cộng (additive color system). Đem cộng nhiều nguồ n sáng với những bước sóng khác nhau, sẽ tạo ra được nhiều màu khác nhau. Ví dụ màn đèn hình tivi màu được phủ với những chấm photpho nhỏ rực rỡ xếp thành từng cụm 3 màu . Mỗi nhóm gồm 1 điểm màu đỏ, một điểm màu lục và một điểm màu lam. Sử dụng 3 màu đó l à vì khi tổ hợp một cách thích hợp chúng có thể tạo ra một dải màu rộng hơn mọi tổ hợp của những bộ ba màu khác, chúng là những màu cơ bản của hệ màu cộng. Màu của những ánh sáng đơn sắc thay đổi từ từ và khó xác định được những bước sóng riêng ứng với đỏ (R) , lục (G) và lam (B). CIE chọn  =700 nm cho màu đỏ,  =546,1 nm cho màu xanh lục và  =435,8 nm cho màu lam. Ba màu cơ bản của hệ màu cộng được biểu diễn trên hình 1.5. Trong hệ màu cộng, sự trộn lẫn màu lam và màu lục với số lượng bằng nhau sẽ tạo ra màu lục lam (cyan). Sự trộn lẫn màu đỏ và màu lam với số lượng bằng nhau sẽ tạo ra màu đỏ thẫm (magenta) và sự trộn lẫn màu đỏ và màu lục với số lượng bằng nhau tạo ra màu vàng . Ba màu vàng (Y), lục lam (C) và đỏ thẫm (M) gọi là những màu thứ cấp của hệ màu cộng. Khi 3 màu R, G, B được kết hợp với số lượng bằng nhau, kết quả sẽ là màu trắng. Do vậy khi các thành phần R,G,B được sử dụng trong màn hình T