Phan Vung Anh_nhom 5

Đề tài số số 5: phân phân vùng vùng ảnh trong xử lý ảnh ảnh số

DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN TRONG NHÓM:

1. Nguyễ Nguyễnn Đức Cường Cường 2. Trần Trần Ngọc Ngọc Ảnh Ảnh 3. Nguyễn Nguyễn Phú Sơn Tùng Tùng 4. Nguyễn Nguyễn Thị Thị Hương Hương 5. Trần Trần Anh Anh Cao Cao

Đề tài số số 5: phân phân vùng vùng ảnh trong xử lý ảnh ảnh số

MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN TRONG NHÓM: ........ ............... ............... ............ ........ ....... ...1 MỤC LỤC........ ............... ............... ............... ............... ............... ............... ................ ............... ............... ............... ............... ............ ........ ........ .... 2 LỜI NÓI ĐẦU......................... ...................................................... ................................................ ............................... ....................... ........... 4 CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI.......................... ....................................................... ...................................... .........55 CHƯƠNG II: NỘI DUNG ĐỀ TÀI....... ............... ................ ............... ............... ............. ......... ........ ........ ........ ........ ......6 I.LÝ THUYẾT........ ................ ............... ............... ............... ............... ............... ............... .............. .......... ........ ........ ........ ........ ........ ......6 I.1 KHÁI QUÁT VỀ PHÂN VÙNG ẢNH........ ............... ............... ............. ......... ........ ........ ........ .... 6 I.1.1.Một số khái niệm:....... ............... ............... ............... ............... ............ ......... ........ ........ ........ ........ ........ ........ ......6 I.1.2. Các hướng hư ớng tiếp cận phân vùng vùn g ảnh....... ............... ............... ............. .......... ........ ........ ........ .... 6 I.1.3. Các công đoạn chính chín h của phân vùng ảnh:........ ............... ............... ............. ......... ........6 I.1.4 Một số phương pháp ph áp phân vùng ảnh....... ............... ................ ............... ............ ......... ........ .... 7 I.2 MỘT SỐ THUỘC TÍNH CỦA CỦ A ĐIỂM ĐIỂ M ẢNH VÀ VÙNG ẢNH... ...... .......7 I.2.1 Một số thuộc tính của điểm ảnh........ ............... ............... ............... ............. .......... ........ ........ ......7 I.2.2. Một số thuộc thu ộc tính của vùng ảnh ........ ............... ............... ............... ............. .......... ........ ........ ......7 II.3 PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN T RÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP . .8 II.3.1. Khái quát về phương pháp ph áp phân lớp........ ................ ............... ............... ............ ........ ........8 II.3.2. Phân lớp các điểm đ iểm ảnh trong không gian thuộc t huộc tính một chiều 8 a, Xác định ngưỡng ngưỡn g dựa trên biểu đồ Histogram Hist ogram.... ........ ........ ........ ........ ........ ....... .....8 B, Xác định ngưỡng ngưỡn g dựa trên tr ên thuật toán tam giác:........ ............... ............. ......... ...12 c, Xác định ngưỡng dựa trên trê n thuật toán ISODATA ........ ............... ........... ....... ...13 I.4. PHÂN VÙNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP CẤU TRÚC ....... .......... ...14 I.4.1. Giới thiệu phương pháp: ......................................................... .................................................. .......14 I.4.2 Thuật Thuậ t toán gán nhãn thành phần ph ần liên thông ....... ............ ......... ........ ........ ........ ........14 I.4.3 Phân vùng ảnh ả nh theo miền đồng nhất ........ ................ .............. .......... ........ ........ ........ ....... ... 16 Thuật toán phân vùng dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề........ ............... ............... ................ ............... ............... ............... ............... ............... ............... ............ ........ ........ ........ ........ ....... ... 18 a, Nguyên tắc thuật toán....... .............. ............... ................ ............... .............. ........... ........ ........ ........ .... 18 b, Thuật toán phân phân chia các miền kề dựa trên trên cấu trúc cây tứ phân........................... ........................................................ ....................................................... ................................... ......... 18 c, Thuật toán kết hợp các miền kề ............................. .......................................... .................22 I.5. Phân đoạn dựa dự a theo kết cấu bề mặt(texture) mặt( texture) ........ ............... ............ ......... ........ ........ ....... ...24 I.5.1. Tiếp cận thống kê....... ............... ............... ............... ............... ............... ............... ............. .......... ........ ....... ...24 I.5.2. Cách tiếp cận cấu trúc....... ............... ................ ............... ............... .............. .......... ........ ........ ........ ........27 I.5.3. Phân đoạn theo tính kết cấu.............................................. cấu. .................................................... ....... 27 27 I.6. PHÂN VÙNG DỰA THEO T HEO ĐƯỜNG BIÊN....... ............... ............... ............... ............ .... 28 I.6.1. Làm mảnh biên......... ............... ............... ............... .............. ........... ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........ ........28

Đề tài số số 5: phân phân vùng vùng ảnh trong xử lý ảnh ảnh số I.6.2. Nhị phân hóa đường biên ....... ............... ............... ............... ............... .............. ........... ........ ........ ......30 I.6.3. Miêu tả đường biên......... ............... ............... ............... ............... ............... ........... ........ ........ ........ ........ .... 30 Mã hóa theo tọa độ Đềcác:....... .............. ............... ................ ............... .............. ........... ........ ........ ........ .... 32 CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN ......33 ĐÁNH GIÁ:........ ............... ............... ................ ............... ............... ............... ............... ............... ............ ......... ........ ........ ........ ........ ......33 KẾT LUẬN:........ ................ ............... ............... ............... ............... ............... ............... ................ ............... ............ ......... ........ ........ ......34 TÀI LIỆU THAM KHẢO: KHẢO:........ ............... ............... ................ ............... ............... ............... ............... ............... ........... ........ .... 34

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số

LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và đã trở thành môn học chuyên ngành của sinh viên hệ kỹ sư, hệ cử nhân ngành Công Nghệ Thông Tin cũng như một sso ngành kỹ thuật khác trong các trường Đại học kỹ thuật. Xử lý ảnh có liên quan đến nhiều ngành khác như: hệ thống thông tin, lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, trí tuệ nhân tạo, nhận dạng… Xử lý ảnh cũng đã tạo ra được rất nhiều ứng dụng hữu ích trong thực tế như: bài toán nhận dạng vân tay, chữ viết, giọng nói… Qua thời gian 15 tuần học trên lớp và khoảng 45 ngày nghiên cứu đề tài, chúng em đã tìm hiểu được một số nội dung cơ bản trong Môn học xử lý ảnh. Tuy nhiên do kiến thức còn hạn hẹp, kết quả chúng em nghiên cứu còn nhiều thiếu sót, kính mong nhận được sự góp ý, nhận xét của các thầy cô trong bộ môn. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm sinh viên.


CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI “Nghiên cứu các vấn đề về phân vùng ảnh (Image Region) trong xử lý ảnh số” Phân vùng ảnh là một bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là mức xám, cùng màu hay độ nhám… Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trong toàn cảnh. Nó là một tập hợp các điểm có cùng hoặc gần cùng một tính chất nào đấy: mức xám, mức màu, độ nhám… Vùng ảnh là một trong hai thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến tính chất bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh (boundary) là biên ảnh. Các điểm trong một vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tính kết cấu (texture) tương đồng. Dựa vào đặc tính vật lý của vùng ảnh, người ta có nhiều kỹ thuật phân vùng. Nếu phân vùng dựa trên các miền liên thông, ta gọi là kỹ thuật phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề. Nếu muốn phân vùng dựa vào biên gọi là phân vùng biên. Ngoài ra, còn có kỹ thuật khác như phân vùng dựa vào biên độ, phân vùng theo kết cấu. Mục đích của phân tích ảnh là để có một miêu tả tổng hợp về nhiều phần tử khác nhau cấu tạo nên ảnh thô (brut Image). Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, do vậy cần có một quá trình để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ yếu.


CHƯƠNG II: NỘI DUNG ĐỀ TÀI I.LÝ THUYẾT I.1 KHÁI QUÁT VỀ PHÂN VÙNG ẢNH I.1.1.Một số khái niệm: Vùng ảnh (Region): là tập hợp các điểm ảnh có chung các thuộc tính thuộc

•

về một đối tượng nào đó. Phân vùng ảnh (Image Segmentation): là quá trình phân hoạch tập các điểm

•

ảnh của X thành các tập con R (hay một vùng ảnh) thỏa mãn các điều kiện sau: + R ≠ ∅

+ R ∩ R = ∅ (i ≠ j, ∀ i,j) + ∪ R = X, ∀ i R : bao gồm các pixel có chung các thuộc tính nào đó. I.1.2. Các hướng tiếp cận phân vùng ảnh Có 2 hướng tiếp cận phân vùng ảnh sau: 



Dựa trên tính đồng đều ( độ tương tự của mức xám và các thuộc tính chung của các điểm ảnh trong mỗi vùng. Phân vùng ảnh dựa trên sự biến thiên của hàm độ xám hoặc mức xám ( phân vùng dựa trên tách biên).

I.1.3. Các công đoạn chính của phân vùng ảnh: Gồm 3 công đoạn sau: + Tiền xử lý ảnh ( nếu có ) + Quá trình phân vùng ảnh ( thực hiện dựa trên các thuật toán ) + Đánh nhãn cho các vùng ảnh được phân tách và điều chỉnh nếu cần

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số I.1.4 Một số phương pháp phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các thành phần có cùng tính chất nào đấy dựa vào biên hay những vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thê là cùng mức xám, cùng màu, …Vùng ảnh là một thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến kết cấu bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh gọi là biên ảnh. Một số phương pháp phân vùng chính như: - Dựa trên sự phân lớp - Dựa trên phương pháp cấu trúc - Dựa trên việc biểu diễn và xử lý đa phân giải - Phân vùng ảnh dựa trên phương pháp phân tích kết cấu I.2 MỘT SỐ THUỘC TÍNH CỦA ĐIỂM ẢNH VÀ VÙNG ẢNH I.2.1 Một số thuộc tính của điểm ảnh - Giả sử có một điểm ảnh X = { P } , trong đó P là pixel thứ i ( i = 1,…, M*N)  Có 2 loại ảnh sau: + Ảnh đơn màu : P được biểu diễn bằng giá trị mức xám ( độ xám ). Kí hiệu A(P) hoặc X(P). + Ảnh đa màu ( đa phổ ) : mỗi pixel được biểu diễn bởi một vecto màu mà ta gọi là vecto thuộc tính. P= - Độ tương phản giữa hai điểm ảnh ( S, S ) = | A(S) – A(S) | / ( L-1) Trong đó L : giá trị mức xám lớn nhất của ảnh I.2.2. Một số thuộc tính của vùng ảnh - Độ đồng đều mức xám của một vùng ảnh R : E(R) = ( A(P) – m ) Trong đó : card(R) là số phần tử của vùng R ( lực lượng của vùng R ) : A(P) là giá trị mức xám của một điểm ảnh : m là giá trị trung bình được tính bằng công thức sau m = A(P) - Hàm vị từ của R ( Pred (R) ) : để đo độ đồng đều của mức xám, được định nghĩa như sau: Pred(R) = Trong đó: θ là ngưỡng tự chọn

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số : nếu Pred(R) = 1 thì vùng R là vùng đồng đều Pred(R) = 0 thì vùng R là không đồng đều - Thuộc tính tần số, thuộc tính thống kê, thuộc tính cấu trúc II.3 PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP II.3.1. Khái quát về phương pháp phân lớp - Phương pháp phân lớp là việc phân các phần tử có chung một số thuộc tính nào đó về các lớp theo các tiêu chuẩn về thuộc tính. - Các phương pháp phân lớp: có hai phương pháp sau: + Phân lớp dựa trên các điểm ảnh trong không gian thuộc tính + Phân lớp dựa trên tiêu chuẩn phân lớp ( dựa trên khoảng cách nhỏ nhất giữa các vecto thuộc tính ). Phương pháp phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều dựa trên các thuộc tính biên độ Có 2 phương pháp trong không gian thuộc tính một chiều : dựa vào giải thuật học ISODATA và thuật toán phân chia, kết hợp miền kề. 

II.3.2. Phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều - Khái niêm: Giả sử giá trị mức xám của điểm ảnh P là A(P). Có phương pháp đê phân lớp các pixel như sau: điểm P ∈ C nếu T ≤A(P) < T Trong đó T , T là giá trị ngưỡng dưới và ngưỡng trên của lớp C Vấn đề : xác định các ngưỡng T , T giữa các lớp và kết quả của quá trình phân lớp là mỗi lớp C sẽ cho ta một vùng anh R tương ứng. 



Có 2 phương pháp để xác định ngưỡng T , T

+ Xác định ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram (nếu có thể ) Chọn ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram + Phương pháp xác định ngưỡng tự động dựa trên quá trình học theo thuật toán ISODATA Sau đây, chúng ta sẽ lần lượt tìm hiểu về tường phương pháp xác định ngưỡng ở trên: a, Xác định ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Việc tìm ngưỡng biên độ rất hữu ích khi các đặc điểm của biên độ đủ để mô tả đối tượng. Giá trị của biên độ là tiêu chuẩn đưa ra một khoảng đại diện cho các đặc trưng riêng biệt của đối tượng. Kỹ thuật xác định ngưỡng rất hữu ích trong việc phân vùng ảnh nhị phân như là các tài liệu in, các dòng vẽ và đồ họa, ảnh màu, ảnh tia X…

Việc chọn ngưỡng là một bước rất quan trọng trong phương pháp này. Các bước chọn ngưỡng như sau: 1. Xem xét Histogram của ảnh được để xác định các đỉnh và các khe. Nếu ảnh có dạng rắn lượn (nhiều đỉnh và khe), thì các khe có thể được sử dụng để chọn ngưỡng.

2. Chọn ngưỡng t sao cho xác định được số ŋ của toàn bộ mẫu < t 3. Điều chỉnh ngưỡng dựa trên xem xét lược đồ xám của các điểm lân cận

4. Chọn ngưỡng bởi việc lấy mẫu histogrant chỉ của những điểm mà thỏa mãn tiêu chí để chọn. Ví dụ như, trong các ảnh có độ tương phản thấp, histogram cùa các pixel sẽ có độ lớn Laplacian g(m,n) lớn hơn giá trị t định trước (sao cho từ 5% đến 10% số điểm ảnh với gradient lớn nhất sẽ coi như biên) sẽ cho phép xác định các đặc tính ảnh lưỡng cực tốt hơn ảnh gốc. 5. Khi có một mô hình phân lớp xác suất, việc xác định ngưỡng dựa vào tiêu chuẩn nhằm cực tiểu của sai số hoặc một số tính chất theo định luật Bayes Ví dụ: Chúng ta phân vùng ảnh tượng đài Washington trên hình 9.50. Trước tiên, cường độ thấp là ngưỡng để tách các khu vực rất tối (các cây ở trong ảnh) để loại cây ra khỏi ảnh. Sau đó, chúng ta tìm một hình chữ nhật bao quanh tượng đài bởi việc chọn ngưỡng các đường ngang và dọc được ký hiệu dưới dạng:


Hình 1 h(n) = u(m,n) / 1 v(n) = u(m,n) / 1 với h(n): hình chiếu bằng v(n): hình chiếu đứng Đường viền sau bao quanh đối tượng nằm trong hình chữ nhật cho ta các đối tượng đã được phân vùng.

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Quá trình nhị phân hóa cũng chính là việc phân theo ngưỡng, tức là: Out(x,y) = 1 với In(x,y) >T = 0 với In(x,y)
Hình2 Lược đồ hình rắn lượn và cách chọn ngưỡng Giả sử ảnh có lược đồ xám như hình trên ta chọn các ngưỡng như hình vẽ: T = L, T = L. Ta có 5 ngưỡng và phân vùng thành 4 vùng, ký hiệu là C là vùng thứ k của ảnh, k=1, 2, 3, 4. Cách phân vùng theo nguyên tắc: P ∈ C nếu T <= A(P ) < T , k =1, 2, 3, 4

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Sau khi phân xong, nếu ảnh rõ nét thì việc phân vùng coi như kết thúc. Trường hợp ngược lại cần điều chỉnh ngưỡng. Thuật toán ISODATA cho phép điều chỉnh ngưỡng theo từng bước cho đến khi ta có một phân vùng như ý.

B, Xác định ngưỡng dựa trên thuật toán tam giác: Thuật toán này do Zack đưa ra và được minh họa trong hình dưới.

Trong hình này, chúng ta có thê quan sát thấy một đường thẳng đã được xây dựng bằng cách nối từ giá trị lớn nhất của lược đồ tại độ sáng b đến giá trị nhỏ nhất của lược đồ sáng b . Với mỗi độ sáng b trong khoảng [ b , b ], chúng ta đi tính khoảng cách d từ giá trị lược đồ tại b là h[b] đến đường thẳng đã có. Giá trị b ứng với khoảng cách lớn nhất sẽ được chọn làm giá trị ngưỡng θ . Kỹ thuật lấy ngưỡng không nhất thiết phải được áp dụng cho toàn bộ ảnh, mà có thể áp dụng cho từng vùng ảnh một.Các giá trị ngưỡng được tính riêng biệt cho từng vùng một và sau đó được kết hợp lại thông qua phép nội suy để hình thành nên một

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số mặt ngưỡng cho toàn bộ ảnh. Trong thuật toán mới này, kích thước của các vùng cần được chọn một cách thích hợp sao cho có một lượng đáng kể các điểm ảnh ở trong một vùng, nhằm phục vụ cho việc tính lược đồ và xác định ngưỡng tương ứng. Tính hữu ích của thuật toán này, cũng như nhiều thuật toán khác, sẽ phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể. c, Xác định ngưỡng dựa trên thuật toán ISODATA - Bước khởi đầu: (t=0) + dự đoán được số vùng của ảnh: N + Xác định được giá trị bắt đầu của ngưỡng của lớp theo cách sau: Chia [L , L] thành N phần bằng nhau. L: Giá trị nhỏ nhất của mức xám của ảnh ban đầu L: Giá trị lớn nhất của mức xám của ảnh ban đầu Giả sử ta có Nc =4: T (0) = L ; T (0)= L T (0) = T (0) + ( L - L)/ N T (0) = T (0) + ( L - L)/ N T (0) = T (0) + ( L - L)/ N

- Các bước lặp: + Thực hiện phân lớp theo các T (t-1) ; j = [0, N ]  điểm ảnh P ∈ C nếu T ≤ A(P) < T trong đó ta lặp với mọi lớp C thuộc khoảng [0, N ] + Tính giá trị trung bình của các điểm ảnh của các lớp ở bước lặp t: (t) + tính giá trị ngưỡng ở bước lặp t: T (t) theo công thức: T (t) = Nếu tồn tại T (t) = T (t-1) hoặc m(t) = m(t-1) thì thuật toán dừng lại và sang bước cuối cùng, ngược lại thì sang bước tiếp theo. + Từ các bước trên ta tìm được các ngưỡng T là hằng số nên thuật toán hội tụ. Do đó ta thực hiện các công việc sau: • phân các điểm ảnh theo các ngưỡng T đã tìm được

m

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Đánh nhãn các vùng ảnh R bằng thuộc tính chung và hiển thị các vùng (phân tách) • Ta hiệu chỉnh các vùng (số vùng theo kết quả hiển thị các vùng N có thể tăng, giảm: Nếu N thay đổi thì ta phải dự đoán lại số vùng và thực hiện lại từ đầu. •

I.4. PHÂN VÙNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP CẤU TRÚC I.4.1. Giới thiệu phương pháp: Bao gồm các phương pháp sau: - Độ đồng đều thuộc tính của các điểm ảnh - Tính liên thông (cấu trúc vị trí) của các điểm ảnh trong một vùng. - Bản chất: thực hiên phân vùng dựa trên cấu trúc đồ thị để giải quyết tính liên thông. I.4.2 Thuật toán gán nhãn thành phần liên thông Một phương pháp đơn giản và hiệu quả của việc phân vùng ảnh nhị phân là việc kiểm tra sự kết nối của các điểm ảnh với các điểm lân cận và gán nhãn cho các kết nối đã được thiết lập. Hai thuật toán thực tế là như sau: Gán nhãn các điểm ảnh: giả sử có một ảnh nhị phân được scan từ trái sang phải và từ dưới lên trên. Điểm ảnh hiện tại là X, được gán nhãn nhận 1 trong 2 giá trị: 1 đối tượng (các bit 1) hay một hố (các bit 0) bởi việc kiểm tra sự kết nối của nó với các điểm lân cận A, B, C và D. Ví dụ như: nếu X=1, thì nó được ấn định cho một (hoặc một số) đối tượng mà nó kết nối. Nếu có hai hay nhiều đối tượng được kiểm tra, thì các đối tượng này được biểu thị cho các các vùng tương đương và được kết hợp lại. Một đối tượng mới lại được ấn định khi có một sự chuyển từ các bit 0 sang một bit 1 riêng rẽ. Khi mà một điểm ảnh được gán nhãn, các đặc điểm của đối tượng được cập nhật. Ở cuối quá trình scan, các đặc điểm như trọng tâm, diện tích, chu vi được lưu lại cho mỗi vùng của các bit 1 được kết nối. Phân tích các kết nối chạy dài (Run-length connectivity analysis.)

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Một phương pháp phụ của việc phân vùng ảnh nhị phân là phân tích các kết nối chạy dài sau khi quét các dòng. Để minh họa cho ý tưởng này, chúng ta theo dõi hình 9.52, nơi mà các điểm đen hay trắng chạy qua được biểu thị bởi a, b, c… Một bảng phân vùng được tạo ra, nơi mà biến chạy a của dòng đầu tiên được đưa vào cột đầu tiên. Đối tượng của biến chạy đầu tiên a được đặt tên là A. Biến chạy đầu tiên của dòng tiếp theo, b, có màu giống với a và gối lên a. Do đó b thuộc về đối tượng A và được đặt dưới a trong cột đầu tiên.

Vì c là của các mầu khác nhau, nó được đặt trong một cột mới cho một đối tượng có nhãn là B. dòng chạy d là các hoạt động trong cùng mầu sắc như là a và gối lên a. Khi cả b và d cùng gối lên a, sự phân kỳ được gọi là đã xẩy ra và một cột mới của đối tượng A được tạo ra, nơi mà d chiếm chỗ. Một cờ phân kỳ(sai số) ID1 được đặt trong cột này để cho biết rằng đối tượng b đã gây ra sai số. Hơn nữa cờ ID2 của B được đặt thành A để chỉ rằng B đã gây ra sai số trong A. Tương tự như vậy, sự hội tụ xảy ra khi hai đối tượng hay nhiều hơn các dòng chạy các bit 0 hoặc hoặc các bit 1 trong một dòng được đưa ra được gối lên 1 dòng có màu giống với màu của dòng trước đó. Như vậy, hội tụ xẩy ra trong việc chạy u, cái mà đặt cờ hội tụ IC1 vào C trong cột 4 đặt cờ IC2 vào B trong cột 6. Tương tự như vậy w đặt cờ hội tụ IC2 đến A trong cột 2 và cột 5 là nhãn thuộc đối tượng A. Theo cách này, tất cả các đối tượng với đường bao khép kín được phân vùng trong một single pass. Bảng phân vùng đưa ra dữ liệu liên quan đên từng đối tượng. Cờ hội tụ và phân kỳ cũng cho ta biết cấu trúc thứ bậc của đối tượng. Vì B hội tụ cũng như phân kỳ ở A và C có mối quan hệ tương tự với B. Đối tượng A, B, và C được phân cấp thành 1, 2, và 3 tương ứng. Ví dụ:

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Một tầm nhìn hệ thống dựa trên việc phân tích các kết nối chạy dài được đưa ra trong hình. Đối tượng đầu vào là các ảnh và các dữ liệu số hóa để đưa ra một ảnh nhị phân. Hình 9.53 đại diên cho dữ liệu chạy dài của chiếc khóa, sự phân vùng của nó thành mặt nghiêng ngoài cùng và 3 lỗ.

Hình 9.53. Với mỗi đối tượng, các tính năng như số lượng lỗ, diện tích lỗ, giới hạn hình chữ nhật, trung tâm của khối, định hướng, chiều dài trục lớn và trục nhỏ của hình elip là được tính toán. Một hệ thống được đào tạo với các tính năng như vậy, sau đó có thể xác định đưa ra từ một đối tượng đào tạo từ vốn từ của đối tượng. I.4.3 Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất Kĩ thuật phân vùng ảnh thành các miền đồng nhất dựa vào các tính chất quan trọng nào đó của miền. Việc lựa chọn các tính chất của miền sẽ xác định tiêu chuẩn phân vùng. Ở đây cũng cần phải xác định rõ tính đồng nhất của một miền của ảnh vì đó là điểm chủ yếu xác định tính hiệu quả của việc phân vùng. Các tiêu chuẩn hay được dùng là sự thuần nhất về mức xám, màu sắc đối với ảnh màu, kết cấu sợi và chuyển động.

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Thí dụ, với ảnh hàng không, việc phân vùng theo màu cho phép phân biệt thảm thực vật: Cánh đồng màu xanh hay vàng, rừng xanh thẫm, đường màu xám, mái nhà màu đỏ,..v..v.. Đối với ảnh chuyển động, người ta tiến hành trừ 2 ảnh quan sát được tại hai thời điểm khác nhau. Trong trường hợp này, phần ảnh không thay đổi sẽ nhận giá trị không, những phần thay đổi sẽ nhận giá trị dương hay âm tương ứng với thay đổi hay dịch chuyển. Như vậy việc trừ ảnh thực ra là một xấp xi của đạo hàm theo thời gian của ảnh. Thực vậy, giả sử I(t) và I(t+ r) là 2 ảnh quan sát ở thời điểm t và t+r. Nếu thời gian quan sát r là nhỏ, ta sẽ nhận được xấp xỉ của đạo hàm một cách trực tiếp: = Với cánh tính này, ta có thể biết được vận tốc dịch chuyển của ảnh. Cũng nhờ kỹ thuật trừ ảnh ta có thể xác định sự xuất hiện của những đối tượng mới ( tín hiệu dương ) hay sự biến mất của các đối tượng trong ảnh trước ( tín hiệu âm ). Tính kết cấu ( Texture ) là đặc tính rất quan trong trong phân vùng ảnh. Nhờ nó, ta có thể phân biệt thảm cỏ với một mặt nhuộm màu lá cây. Tính kết cấu đặc trưng cho kiểu dạng xuất hiện lặp trên bề mặt nào đó cảu đối tượng. Có 2 kiểu lặp: lặp có tính chu kỳ và lặp ngẫu nhiên. Lặp ngẫu nhiên thường gặp trong tự nhiên như cát, thảm cỏ…, còn lặp có tính chu kỳ là lặp nhân tạo. Thí dụ như ảnh tạo bởi kỹ thuật phân ngưỡng bằng ma trận Dithering trong chương 2 cho ảnh có kết cấu sợi. Người ta có thể dùng logic vị từ để làm tiêu chuẩn đánh giá việc phân vùng ảnh. Giả sử ảnh X phải phân thành n vùng khác nhau, kí hiệu: Z , Z ,…,Z và logic vị từ có dạng P(Z). Việc phân vùng ảnh như vậy phải thỏa mãn các tính chất sau: X= Z với i = 1, 2,…,n Z∩Z =∅ P( Z ) = true với i=1,2,…,n Và

P( Z ∪ Z ) = false

Kết quả của việc phân vùng ảnh phụ thuộc vào dạng của vị từ P và các đặc tính biểu diễn bởi vecto đặc tính. Thường vị từ P có dạng P(Z,X,t) với X là véctơ đặc tính; t là ngưỡng. Trường hợp đơn giản nhất, vecto đặc tính chỉ chứa giá trị mức xám I(k,l) của ảnh và ngưỡng chỉ đơn thuần là giá trị T P(Z) : I(k,l)
Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Với ảnh màu, vecto đặc tính X có thể là thành phần 3 màu R,G,B và I (k.l), I (k,l), I(k,l) là các thành phần tương ứng. Lúc đó luật phân ngưỡng có dạng: P(Z,X,t): I (k,l) < T và I(k,l) < T và I(k,l) < T Có 3 cách tiếp cận chủ yếu trong phân vùng ảnh theo miền đồng nhất và độc lập với tiêu chuẩn chọn lựa tính đồng nhất: • Phương pháp phân tách – cây tứ phân ( split – quad trees ). • Phương pháp hợp ( merge). • Phương pháp tách - hợp (split – merge). Mức độ hiệu quả của các phương pháp là phụ thuộc vào việc chọn tiêu chuẩn đánh giá độ thuần nhất. Trên thực tế người ta hay sử dụng trung bình số học m và độ lệch chuẩn σ cho vùng Z có n điểm: m = I(k,l) σ = với n là số điểm của vùng i. Hai vùng Z và Z có thể hợp nhất nếu: | m - m | < kσ , vùng Z được coi là thuần nhất nếu σ < T ( T là ngưỡng ). Thuật toán phân vùng dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề a, Nguyên tắc thuật toán Quá trình phân vùng ảnh gômg 2 giai đoạn liên tiếp nhau: + Giai đoan 1: chia ảnh thành các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân cho đến khi đạt được độ đồng đều gọi là thuật toán phân chia lọc. + Giai đoạn 2: giai đoạn kết hợp, ta thực hiện kết hợp các miền kề nhau dựa trên đồ thị các miền kề và chỉ tiêu về sai số để tạo thành vùng ảnh (thuật toán kết hợp lặp). b, Thuật toán phân chia các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân Chỉ tiêu: Để tìm các miền ảnh có độ đồng đều, ta thực hiện phân chia liên tiếp cho đến khi tất cả các miền R có hàm Pred(R) = 1, Ngược lại nếu tồn tại một vùng R nào đó có Pred(R) = 0 (chưa đồng đều)thì tiếp tục phân chia. Nguyên tắc phân chia:

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Về nguyên tắc, phương pháp này kiểm tra tính hợp thức của tiêu chuẩn một cách tổng thể trên miền lớn của ảnh. Nếu tiêu chuẩn được thỏa, việc phân đoạn coi như kết thúc. Trong trường hợp ngươc lại, nếu 1 vùng ảnh R nào có Pred(R )=0, ta chia miền đang xét thành 4 miền nhỏ hơn. Với mỗi nhỏ, ta áp dụng một cách đệ quy phương pháp trên cho đến khi tất cả các miền đều thỏa, tức là Pred(R )= 1. Thuật toán này tạo nên một cây mà mỗi nút cha có 4 nút con ở mọi mức trừ mức ngoài cùng. Vì thế cây này có tên là cây tứ phân. Cây này cho ta hình ảnh rõ nét về cấu trúc phân cấp của các vùng tương ứng với tiêu chuẩn. Một vùng thỏa chuẩn sẽ tạo lên một nút lá, nếu không nó sẽ tạo lên một nút trong và có 4 nút con tương ứng với việc chia làm 4 vùng. Ta cứ tiếp tục như vậy cho đến khi phân xong. Các nút của cây biểu diễn số vùng đã phân. Tiêu chuẩn phân vùng ở đây là màu sắc. Nếu mọi điểm của vùng đều là màu trắng thì sẽ tạo lên nút lá trắng và tương tự như vậy với nút lá đen. Nút màu ghi vùng không thuần nhất và phải tiếp tục chia. Nội dung chi tiết của giải thuật phân chia dựa trên cây tứ phân: + Khởi đầu: Chuẩn bị cho quá trình lặp Điều kiện: giả sử ta có ảnh ban đầu: kích thước vuông, N. N = e . 2 và ảnh đầu vào chưa phân vùng R có Pred(R )=0 chưa đồng đều.  

tính E(R ) = [ A(P ) – m(R)] chọn ngưỡng phân chia θ < E (R) nhưng θ không khác quá xa so với R

+ Tính Pred (R ) = 1 nếu E (R) ≤ θ = 0 nếu E (R) > θ Ví dụ:

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 2

1 1 2 2

1 1 2 2

1 2 2 2

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số 1 1 2 2

1 1 2 2

1 1 2 2

1 1 2 2

1 1 2 2

2 2 2 2

2 2 2 2

2 2 2 2

m (R ) = A(P ) ≈ 1,5 E( R ) = [ A(P ) – m (R )] với i = 1 = ( (1 – 1,5) + (2 – 1.5) ) = 0.25 Chọn θ < E(R ) => θ = 0.2 Tính Pred (R ) = 0 => Các bước lặp t = 1, 2, … chia ảnh thành 4 phần bằng nhau dựa trên cấu trúc cây tứ phân và tính hàm vị từ Pred cho 4 miền vừa chia của R Quá trình tính toán: R R R R R

E (R), θ = 0.2 0 < 0.2 0,25> 0,2 0,25>0,2 0,13>0,2

R R R R

0< 0,2 0< 0,2 0< 0,2 0< 0,2 R R R R

0< 0,2 0< 0,2 0< 0,2 0< 0,2

Pred (R) 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Khi tất cả các Pred = 1 thì dừng chia chuyển sang bước cuối: => Cây tứ phân R

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số R

R

R

R

R R R R R R

R

R

+ Biểu diễn ảnh sau khi8 chia thông qua giá trị trung bình của từng miền đã chia trước tiên phải tính được giá trị Trung Bình của từng miền đã chia: m = 1,0

m = 1,3

m = 1,0 m = 1,8

m = 1,0

m = 2,0

m = 1,0 m = 1,9

m = 2,0

m = 2,0

+ Tính giá trị sai số bình phương của ảnh sau quá trình chia theo công thức sau: E (L) =

( A(P ) –m )

L= số miền vừa phân chia  Sai số của quá trình phân chia được chọn làm cơ sở để chọn ngưỡng trong giai đoạn kết hợp các miền kề tiếp theo ( θ kết hợp) 

Nguyên tắc chọn θ kết hợp : θ > E (L) nhưng không khác quá xa E (L)

=>Áp dụng vào ví dụ trên: E (L) = [3.(1-1,3) + (2- 1,3) + (1 – 1,8) + 3(2- 1,8) + 2(1-1,9) +

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số + 14(2- 1,9) ]/10 E (L) = 0,328 

chọn θ= 0,4

c, Thuật toán kết hợp các miền kề Nguyên tắc: dựa trên khái niệm đồ thị các đỉnh kề G(V, E) trong đó: V: tập các nút tương ứng với các đỉnh kề E: tập các cung Hai vùng R, R được nối với nhau bởi 1 cung trong đó mang giá trị độ đo sự không đồng đều giữa 2 miền. E(R, R ) = ( A(P) – m (R ∪ R)) Trong đó: m (R ∪R): giá trị trung bình các điểm ảnh thuộc miền (R ∪R) Áp dụng vào ví dụ trên: E ( R, R ) m ( R, R ) = 1, 5 *) Chỉ tiêu kết hợp: 2 miền kề R, R sẽ được kết hợp thành miền R nếu giá trị cung của nó nhỏ nhất tức là E (R, R ) min Quá trình kết hợp được dựa trên sự kiểm tra về sai số bình phương của ảnh E(L) Nội dung chi tiết của giải thuật kết hợp các miền kề: • Bước 1: Xác định được đồ thị các miền kề của ảnh sau khi chia G(V, E) và ngưỡng θ (đã chọn) VD: trên đồ thị có các miền kề sau:


•

Bước 2: kết hợp các miền kề R, R tương ứng với các cung có giá trị nhỏ nhất sau mỗi lần kết hợp, ta phải vẽ lại đồ thị các miền kề G(V,E) và tính lại sai số E (L)

• Bước 3: hiển thị kết quả phân vùng dựa trên đồ thị các miền kề sau khi lọc

tách các vùng và hiệu chỉnh nếu cần.

Trong ví dụ trên, sau khi kết hợp các miền kề đồ thị gồm 2 nút:


Lưu ý: ta phải chọn θ sao cho ảnh được phân vùng chính xác không phải điều chỉnh θ . Trong trường hợp nếu phải điều chỉnh thì phải thực hiện lại thuật toán kết hợp các miền kề. I.5. Phân đoạn dựa theo kết cấu bề mặt(texture) Như đã giới thiệu, kết cấu quan sát kết cấu quan sát thấy trong các mẫu trên bề mặt các đối tượng như gỗ, hạt cát, quần áo, v.v. Kết cấu là thuật ngữ phản ánh sự lập lại của các phần tử sợi(texel) cơ bản. Sự lặp lại này có thể ngẫu nhiên hay có tính chu kỳ hoặc gần như chu kỳ. Một texel chứa rất nhiều điểm ảnh. Trong phân tích ảnh, kết cấu được phân làm 2 loại chính: loại thống kê và loại cấu trúc. I.5.1. Tiếp cận thống kê Tính kết cấu ngẫu nhiên rất phù hợp với các đặc trưng thống kê. Vì vậy, người ta có thể dùng các đặc trưng ngẫu nhiên để đo nó như: Hàm tự tương quan(AutoCorrelation Function-ACF), các biến đổi mật độ gờ, ma trận tương tranh, v.v. Theo cách tiếp cận bằng hàm tự tương quan, độ thô của kết cấu sợi tỉ lệ với độ rộng của ACF, được biểu diễn bởi khoảng cách x , y : sao cho ( x , 0) = r(0, y ) = 1. Người ta cũng dùng cách đo nhánh của ACF nhờ hàm khởi tạo moment: M(k,l) = (m- µ) (n- µ)r(m,n) µ= mr(m,n) Với : và µ= nr(m,n) Các đặc trưng của kết cấu sợi như độ thô, độ mịn hay hướng có thể ước lượng nhờ các biến đổi ảnh bằng kỹ thuật lọc tuyến tính (đã nêu trong chương 4). Một mô hình đơn giản trong trường ngẫu nhiên cho việc phân tích tính kết cấu được mô tả trong hình 6.16.


Hình 6.16. Phân tích kết cấu sợi bằng dải tương quan. Trong mô hình này, trường kết cấu sợi trước tiên được giải chập bởi bộ lọc lấy từ đầu ra của ACF. Như vậy, nếu r(m, n) là ACF thì: U(m, n)⊗ a(m, n) = ε (m, n) là một trường ngẫu nhiên không tương quan. Lưu ý rằng bộ lọc là không duy nhất, có thể là nhân quả, bán nhân quả hay không nhân quả. Các ACF hay dung như M(0, 2), M(2, 0), M(1, 1), M(2, 2). Các đặc trưng của lược đồ bậc 1 của ε (m, n) chẳng hạn như trung bình m1 độ phân tán cũng hay được sử dụng. Ngoài các đặc trưng trên, có thể đưa thêm một số khái niệm và định nghĩa các đại lượng dựa trên đó như: lược đồ hiệu mức xám(Histogram grey level difference). Ma trận xuất hiện mức xám (grey level occurence matrices). Lược đồ hiệu mức xám dùng để mô tả các thông tin mang tính không gian và được định nghĩa như sau: Cho d = (d1, d2) là véctơ dịch chuyển giữa 2 điểm ảnh và g(d) là hiệu mức xám với khoảng cách d: g(d) = |f(k,l) – f(k+d,l+d ) Với f(k, l) hàm cho giá trị mức xám tại tọa độ (k, l). Gọi h(g, d) là lược đồ của hiệu mức xám với khoảng cách d. Như vậy, với mỗi khoảng cách d ta có 1 lược đồ riêng. Với mỗi điểm ảnh có kết cấu thô lược đồ h(g, d) có khuynh hướng tập trung xung quanh g= 0 với khoảng cách d nhỏ. Trái lại, với một miền ảnh có kết cấu mịn, h(g, d) sẽ phân nhánh dù với véctơ dịch chuyển d là khá nhỏ. Dựa trên lược đồ này, người ta định nghĩa lại một số đại lượng:

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số -

Trung bình:

µ = g h (g , d)

-

Phương sai:

σ = ( g k - µ) h ( g , d)

-

Độ tương phản:

c = g h (g , d)

Phương sai đo độ tản mát của hiệu mức xám tại một khoảng cách d nào đấy.Kết cấu tất định thường có khuynh hướng có phương sai σ tương đối nhỏ. Độ tương phản cd chính là mômen của lược đồ hg(g, d) xung quanh g=0 và đo độ tương phản của hiệu mức xám. Người ta cũng sử dụng entropy để đo độ đồng nhất của lược đồ hg: H = - h (g , d)ln (h (g , d)) Ưu điểm cơ bản của lược đồ hiệu mức xám là tính toán đơn giản. Ngoài ra còn có khả năng cho ta tổ chức kết cấu không gian. Ma trận xuất hiện liên hiệp mức xám: gọi P(k, l , d) là xác suất liên hiệp của 2 điểm ảnh f k và f l với các mức xám k, l tương ứng cách nhau một khoảng d. Xác suất này dễ dàng tính được nhờ việc tính số lần xuất hiện n k, l của điểm ảnh (f k, f l) có mức xám k và l với khoảng cách d. Gọi n là tổng số cặp liên hiệp mức xám cd được tính như sau: c = (c ) Và c= P(k,l,d) = Ma trận xuất hiện liên hiệp mức xám Cd là ma trận vuông N*N phần tử (N là số mức xám của ảnh). Ma trận này chứa đựng các thông tin rất hữu ích về tổ chức kết cấu không gian. Nếu cấu tương đối thô thì các phần tử của ma trận tập trung xung quanh đường chéo chính. Ngược lại nếu kết cấu bề mặt mịn giá trị các phần tử của cd sẽ phân rải tương đối rõ: Dựa trên khái niệm này người ta định nghĩa về một số độ đo: -

Xác xuất cực đại: P = max C

-

Entropy: H d = - C ln(C)

Dễ dàng thấy entropy cực đại khi xác suất liên hiệp P(k, l, d) có phân phối đều. - Mô men hiệu bậc m: I = | k- 1| C

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Id cực tiểu khi các phần tử của ma trận C tập trung trên đường chéo chính vì khoảng cách | k- 1| là rất nhỏ. I d nhỏ có nghĩa là kết cấu khá thô. Người ta cũng còn đưa vào một số độ đo khác như hàm tự tương quan, phổ năng lượng. Để áp dụng cách tiếp cận này, cần cài đặt các giải thuật tính các đại lượng đo trên. I.5.2. Cách tiếp cận cấu trúc Kết cấu sợi có cấu trúc thuần nhất là những texels xác định, mà sự xuất hiện lập đi lặp lại tuân theo một luật tất định hay ngẫu nhiên nào đấy. Một texel về thực tế là một nhóm các pixel có cùng một số tính chất bất biến lặp trên ảnh. Một texel cũng có thể định nghĩa theo mức xám, theo bề mặt hay tính đồng nhất đối với một số các tính chất như kích thước, hướng, lược đồ bặc hai (ma trận tương tranh). Với các texel được phân bố ngẫu nhiên, tính kết cấu sợi tương ứng của nó được coi la yếu (weak) ngược lại với quy luật phân bố tất định gọi là khỏe (strong). Khi tính kết cấu sợi là yếu, luật phân bố có thể đo bởi: - Mật độ gờ. - Các loạt dài của các texel liên thông tối đa; - Mật độ cực trị tương đối: số pixel trên một đơn vị diện tích có mức xám cực trị cục bộ địa phương so với các lân cận. Ngoài hai cách tiếp cận trên, người ta còn dùng cách tiếp cận khác bằng cách lấy tổ hợp 2 cách trên và gọi là kĩ thuật mosaic. Mô hình này biểu diễn các quá trình hình học ngẫu nhiên, thí dụ nhu khảm ngẫu nhiên hay đều của một mặt phẳng vào các đường cong nổi lên tính kết cấu tế bào. I.5.3. Phân đoạn theo tính kết cấu. Khi đối tượng xuất hiện trên một nền có tính kết cấu cao. Việc phân đoạn dựa vào tính kết cấu trở nên khá quan trọng. Nguyên nhân là vì kết cấu sợi thường mật độ cao các gờ (edge) và làm cho phân đoạn dựa vào biên trở nên kém hiệu quả, trừ phi ta loại tính kết cấu. Việc phân đoạn dựa vào các miền đồng nhất cũng có thể áp dụng cho các đặc trưng kết cấu và có thể dùng để phân đoạn các miền có tính kết cấu. Nhìn chung, việc phân loại và phân vùng dựa vào kết cấu là một vấn đề khó. Ở đây, phần trình bầy chỉ mang tính chất giới thiệu. Có thể giải quyết vấn đề này trong thực tế nếu ta biết trước các loại kết cấu (dựa vào quy luật hay các phân bố).


I.6. PHÂN VÙNG DỰA THEO ĐƯỜNG BIÊN Biên là một trong những đặc trưng quan trọng của ảnh. Cũng vì thế mà trong nhiều ứng dụng, người ta sử dụng cách phân đoạn dựa theo biên. Việc phân đoạn ảnh dựa vào biên được tiến hành qua một số bước: - Phát hiện và làm nổi biên. o

o

o

Làm mảnh biên. Nhị phân hóa đường biên. Mô tả biên.

I.6.1. Làm mảnh biên. Làm giảm hay mảnh biên thực chất là làm nổi biên với độ rộng chỉ 1pixel. Như đã biết kĩ thuật Laplace dùng trong phát hiện biên cho kết quả trực tiếp biên ảnh với độ rộng 1 pixel. Song với nhiều kỹ thuật khác thì không hoàn toàn như vậy. Khi thực hiện đạo hàm một ảnh, ta thu được những điểm cực tri cục bộ. Theo kỹ thuật gradient, những điểm cực trị cục bộ có thể coi như biên. Do vậy cần tách biệt những điểm cực trị đó để xách định chính xác biên ảnh và để giảm độ rộng biên ảnh. Một phương pháp hay dùng trong kỹ thuật làm mảnh biên chữ là phương pháp “Loại bỏ các điểm không cực đại”. Giả sử ảnh I(x, y) gồm gradient hướng và gradient biên độ (còn gọi là bản đồ biên độ và bản đồ hướng). Với mỗi điểm ảnh I(x, y), ta xác định các điểm lân cận của nó theo hướng gradient. Gọi các điểm đó là I(x 1, y1) và I(x2, y2) . Các điểm này được minh họa trên hình: I(x2, y2)

. . .

. . .

I(x, y)

f(y)

. . .

f(x)

I(x1, y1)

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Nếu I(x, y) lớn hơn cả I(x1, y1) và I(x2, y2) giá trị của I(x, y) sẽ được bảo toàn. Nếu không nó sẽ được đặt là 0 và coi như bị loại bỏ. Thuật toán này được sử dụng trong phương pháp Canny. Ngoài thuật toán kể trên còn nhiều kỹ thuật làm mảnh biên để xác định khung của đối tượng (ảnh hay kí tự) như kỹ thuật mảnh biên chữ do Sherman đề xuất sau đó được Fraser cải tiến cho ảnh nhị phân. Kỹ thuật này có thể mô tả tóm tắt như sau: - Nó là một điểm đen duy nhất kết nối với 2 điểm đen không kề nhau. - Nó là điểm đen duy nhất một lân cận cũng là điểm đen ngoại trừ không tồn tại một chuyển đổi nào tại phần tử trước nó. Cụ thể là điểm đó phải đồng thời thỏa mãn các điều kiện sau: 2≤NZ(P)≤6 Và Z0(P)=1 Và P*P*P=0 hay Z0(P ≠ 1) Và P*P*P ≠1 Với: - Z0(P1) là phần tử 0 chuyển sang phần tử khác 0 trong tập có thứ tự P 2, P4, P8, P1. - NZ(P1) số hàng xóm (lân cận) khác 0 của P1. Hình dưới mô tả một số tình huống áp dụng và không áp dụng được điều kiện này va thí dụ về ảnh sau khi làm mảnh. P3 P2 P9 P4 P1 P8 P5 P6 P7

1 0 0

1 0 P1 0 0 0

a)Điểm ảnh P1 b-1) xóa P1 sẽ tạo ra Và 8 lân cận. thành 2 miền.

c-1) Ảnh gốc khi làm mảnh.

1 1 0

0 P1 0

0 0 0

1 0 0

1 0 P1 1 0 0

b-2)xóa P1 sẽ gây ra. B-3) 2
c-2) ảnh sau


Hình 6.9. Làm mảnh ảnh. I.6.2. Nhị phân hóa đường biên Nhị phân hóa đường biên là giai đoạn then chốt trong quá trình chích chọn vì nó xác định đường bao nào thực sự cần và đường bao nào có thể loại bỏ. Nói chung, người ta thương nhị phân hóa đường biên theo cách thức làm giảm nhiễu hoặc tránh hiện tượng kéo sợi trên ảnh. Điều này cũng giải thích tại sao phân đoạn dựa theo biên có hiệu quả khi ảnh có độ tương phản tốt. Trong trường hợp ngược lại, có thể sẽ bị mất một phần đường bao hay đường bao có chân, không khép kín, v.v, do đó bất lợi cho biểu diễn sau này. Một phương pháp hay được dùng là chọn ngưỡng thích nghi. Với cách này, ngưỡng sẽ phụ thuộc vào hướng của gradient nhàm làm giảm sự xoắn của biên độ. Lúc đầu người ta định ra một ngưỡng nào đó và sau đó sử dụng hệ số sinh thich nghi thông qua lời giải toán tử đạo hàm theo hướng tìm được để tinh chỉnh. I.6.3. Miêu tả đường biên. Khi đã có bản đồ biên của ảnh, ta cần phải biểu diễn nó dưới dạng thích hợp phục vụ cho việc phân tích và làm giảm lượng thông tin dùng để miêu tả đối tượng. Nguyên tắc chủ yếu là tách biệt mỗi biên và gán cho nó một mã. Bắt đầu từ thời điểm này, chúng ta không quan tâm tới cách biểu diễn quen thuộc của ảnh bởi ma trận số mà ta quan tâm đến cách miêu tả bởi một cấu trúc thích hợp và cô đọng Quá trình miêu tả biên đối tượng là khá rộng vì có nhiều phương án khác nhau và mỗi phương án có liên quan mật thiết với các đặc thù của từng ứng dụng. Việc tách biệt đường bao có thể được tăng cường thêm các điều kiện nhằm loại bỏ các đường bao không khép kín hoặc khép kín nhờ phương pháp ngoại suy, hay bỏ đi các chân rết bám theo các đường bao kín.


a) Loại bỏ đường bao hở

b) Khép kín nhờ ngoại suy.

c) Loại bỏ các chân rết. Hình: làm rõ biên. Việc mã hóa đường bao có thể thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Có thể dùng biểu diễn chính xác đường bao hay xấp xỉ nhờ nội suy. Thông thường các cấu trúc cơ sở mã hóa đường bao gồm 4 loại: điểm, đoạn thẳng, cung và đường cong. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý là luôn có xung đột giữa độ phức tạp tính toán và khả năng biểu diễn ảnh của cách mã hóa thông tin. Biểu diễn đường bao bởi các điểm nói chung không phức tạp song lại rất nghèo nàn về cấu trúc và không cô đọng (vì có bao nhiêu điểm tạo nên biên ta phải mô tả bấy nhiêu). Trong khi đó, biểu diễn

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số bằng đường cong đa thức bậc cao làm tăng đọ phức tạp tính toán, song bù lại cấu trúc dữ liệu lại rất cô đọng. Phương pháp mã hóa đường bao theo tọa độ Đềcác sẽ được trình bày dưới đây. Mã hóa theo tọa độ Đềcác: Kiểu mã hóa này khá đơn giản. Đường bao của ảnh được biểu diễn bởi một danh sách các điểm ảnh tạo nên đường bao. Gọi C là đường bao của ảnh và C(i, j) là các điểm. Rõ ràng cách mã hóa này bộc lộ nhược điểm là không giảm được lượng thông tin. Tuy nhiên, việc tính toán lại khá nhanh và có thể cung cấp những phương tiện phục vụ cho việc trích chọn các đặc trưng hình học của ảnh. Việc mã hóa được thực hiện theo phương pháp “đi theo đường bao” (contour Following). Sử dụng kỹ thuật tìm kiếm thông tin theo chiều sâu trên cây. Nếu áp dụng một cách đơn thuần kỹ thuật này, có thể sẽ thu được đường bao thô theo nghĩa có điểm có thể xuất hiện hai lần. Người ta thường phối hợp với việc kiểm tra 8 liên thông để làm mịn biên. Thuật toán Contour Following có xem xét 8 liên thông có thể mô tả như sau: for each point I(x, y) do begin if I(x, y) ∈ C then root <- I(x, y); KQ <- CountFoll(root, 0); if KQ then dem <-dem +1; end function ContFoll(Pic, Depth) Begin if (Depth <> 0) and (pic = root ) then Control = true; else if 8pixel = 0 then Control = False; (vì đây là đường chân rết cần loại) else begin push Stack all the pixels <> 0; reset all these pixel; repeat for each pixel in stack do KQ <- ContFoll(i, Depth+1) Until KQ = OK or Stack empty; end; end


CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN ĐÁNH GIÁ: Qua một thời gian tìm hiểu, nghiên cứu:

Phan Vung Anh_nhom 5

Recommend Documents