Đang tải... (xem toàn văn)
NGHIÊN CỨU MỘT SỐPHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYỄN QUANG SƠN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO Thái Nguyên - 2008 2 MỤC LỤC Trang MỤC LỤC 2 LỜI CẢM ƠN . 4 DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH 5 MỞ ĐẦU . 7 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BIÊN 9 1.1. Tổng quan về xử lý ảnh . 9 1.1.1. Xử lý ảnh . 9 1.1.2. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 10 1.1.3. Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 14 1.2. Toán tử không gian với xử lý ảnh 18 1.2.1. Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính . 18 1.2.2. Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến 21 1.2.3. Lọc thông thấp, thông cao và lọc dải thông . 22 1.3. Tổng quan về biên 23 1.3.1. Biên và các kiểu biên cơ bản . 23 1.3.2. Vai trò của biên trong nhận dạng 26 CHƯƠNG II: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CỔ ĐIỂN . 28 2.1. Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên . 28 2.1.1. Phương pháp phát hiện biên trực tiếp . 28 2.1.2. Phương pháp phát hiện biên gián tiếp . 28 2.1.3. Quy trình phát hiện biên 29 2.2. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient 29 2.2.1. Pixel difference 30 2.2.2. Separated Pixel Difference . 31 2.2.3. Toán tử Robert (1965) 32 2.2.4. Toán tử Prewitt 33 3 2.2.5. Toán tử (mặt nạ) Sobel . 33 2.2.6. Toán tử Frie-Chen 34 2.2.7. Toán tử Boxcar 34 2.2.8. Toán tử Truncated Pyramid . 35 2.3 Các toán tử la bàn 36 2.3.1. Toán tử la bàn Kirsh 37 2.3.2. Toán tử la bàn Prewitt 38 2.3.3. Robinson 3 - Level . 39 2.3.4. Robinson 5 - Level . 40 2.4. Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 41 CHƯƠNG III: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN NÂNG CAO 45 3.1. Phương pháp Canny 45 3.1.1. Cơ sở lý thuyết thuật toán . 45 3.1.2. Hoạt động của thuật toán 47 3.2. Phương pháp Shen - Castan 52 3.2.1. Xây dựng bộ lọc tối ưu . 52 3.2.2. Hoạt động của thuật toán . 54 3.3. Phát hiện biên dựa vào Wavelet 56 CHƯƠNG IV: MỘT SỐ NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN iện biên' title='phương pháp phát hiện biên'>PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN 62 4.1. Phương pháp phát hiện biên dựa vào kỹ thuật Gradient . 62 4.2. Phương pháp đạo hàm bậc nhất và phương pháp đạo hàm bậc hai . 66 4.3. Đánh giá nhận xét về phương pháp Canny 69 4.4. Các phương pháp phát hiện biên (phương pháp Gadient, phương pháp Laplace, phương pháp Canny) 71 4.5. Đánh giá nhận xét về phương pháp Wavelet 73 KẾT LUẬN 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 76 4 LỜI CẢM ƠN Trước hết tôi muốn gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo ở Viện công nghệ thông tin và Khoa công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên đã quan tâm tổ chức chỉ đạo và trực tiếp giảng dạy khóa cao học của chúng tôi. Đặc biệt tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Ngô Quốc Tạo về những chỉ dẫn khoa học và tận tình hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình làm luận văn. Nếu không có sự giúp đỡ của thầy thì tôi khó có thể hoàn thành bản luận văn này. Cũng qua đây, tôi xin chân thành cảm ơn lãnh đạo Trung tâm ứng dụng tiến bộ Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học và Công nghệ Thái Nguyên, nơi tôi công tác, đã tạo mọi điệu kiện thuận lợi cho tôi trong thời gian hoàn thành các môn học cũng như trong suốt thời gian làm luận văn tốt nghiệp. Cuối cùng, tôi xin cảm gia đình, những người đã luôn ủng hộ và động viên để tôi yên tâm nghiên cứu và hoàn thành luận văn. 5 DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh 9 Hình 1.2: Các bước trong quá trình xử lý ảnh . 10 Hình 1.3: Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y) 16 Hình 1.4: Đường biên lý tưởng . 24 Hình 1.5: Đường biên dốc . 25 Hình 1.6: Đường biên không trơn . 26 Hình 2.1: Biên ảnh với Pixel Difference 31 Hình 2.2: Biên ảnh với Separated Pixel Difference . 32 Hình 2.3: Biên ảnh với toán tử Robert 33 Hình 2.4: Biên ảnh với toán tử Prewitt . 33 Hình 2.5: Biên ảnh với toán tử Sobel 34 Hình 2.6: Biên ảnh với toán tử Frie-Chen . 34 Hình 2.7: Biên ảnh với toán tử Boxcar . 35 Hình 2.8: Biên ảnh với toán tử Truncated Pyramid 36 Hình 2.9: Biên ảnh với toán tử Kirsh . 38 Hình 2.10: Biên ảnh với toán tử la bàn Prewitt 39 Hình 2.11: Biên ảnh với toán tử Robinson 3 level 40 Hình 2.12: Biên ảnh với toán tử Robinson 5 level 41 Hình 2.13: Biên ảnh với kỹ thuật Laplace . 42 Hình 2.14: Bộ lọc Laplace of Gauss 42 Hình 2.15: Biên ảnh với kỹ thuật Laplace of Gauss . 44 Hình 3.1: Đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng (x,y) 48 Hình 3.2: Hình mô tả các điểm biên lân cận 50 6 Hình 3.3: Biên ảnh theo phương pháp Canny . 52 Hình 3.4: Biên ảnh theo phương pháp Shen-Castan 55 Hình 3.5: Dùng DWT cho biến đổi Neurite . 56 Hình 3.6 Biên ảnh của một cái hộp đơn . 57 Hình 3.7: Biên ảnh con chó nằm ở bậc thang 57 Hình 3.8: Sử dụng 3 tiêu chuẩn cho ảnh con cho nằm bậc thang 58 Hình 3.9: Sử dụng 3 tiêu chuẩn cho ảnh của Filopodia 59 Hình 3.10: Sử dụng liên kết tự động trong ảnh hộp đơn 59 Hình 3.11: Sử dụng liên kết tự động trong ảnh con cho nằm bậc thang . 60 Hình 3.12: Sử dụng liên kết tự động trong ảnh của Filopodia 60 Hình 4.1: Hình mô phỏng kết quả tìm biên theo kỹ thuật Gradient . 65 Hình 4.2: Biên ảnh theo đạo hàm bậc nhất và bậc hai 68 Hình 4.3: Phát hiện biên với Canny ngưỡng cố định . 69 Hình 4.4: Phát hiện biên với Canny ngưỡng thay đổi σ =1 70 Hình 4.5: Biên ảnh theo Gradient, Laplace, Canny 71 Hình 4.6: Phát hiện biên theo phương pháp Wavelet 72 7 MỞ ĐẦU Thời đại công nghệ thông tin phát triển như vũ bão đã đi vào từng ngõ ngách của cuộc sống. Hiện nay, bất cứ sự phát triển của ngành công nghiệp nào đều có sự hiện diện và đóng góp rất to lớn của công nghệ thông tin. Xử lý ảnh là một trong những chuyên ngành quan trọng và lâu đời của Công nghệ thông tin. Xử lý ảnh được áp dụng trong nhiều lĩnh khác nhau như y học, vật lý, hoá học, tìm kiếm tội phạm, trong quân sự và trong một số lĩnh vực khác Phần lớn con người thu nhận thông tin bằng thị giác, cụ thể đó là các hình ảnh. Vì vậy xử lý ảnh là vấn đề không thể thiếu và hết sức quan trọng để thu được hình ảnh tốt hơn, đẹp hơn, nhằm đáp ứng yêu cầu thông tin khác nhau của người nhận. Trong xử lý ảnh, việc nhận dạng và phân lớp đối tượng cần trải qua các quá trình và các thao tác khác nhau. Phát hiện biên là một giai đoạn rất quan trọng vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào giai đoạn này. Mục đích của việc dò biên sẽ đánh dấu những điểm trong một ảnh số mà có sự thay đổi đột ngột về độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo nên một đường bao quanh ảnh (đường biên). Nhờ có đường biên mà chúng ta có thể phân biệt giữa đối tượng và nền, phân biệt giữa các vùng khác nhau và định vị được đối tượng từ đó mà nhận dạng đối tượng. Đây là cơ sở quan trọng trong việc ứng dụng phương pháp này vào thực tiễn của cuộc sống, đặc biệt là trong điều kiện đất nước ta đang từng bước phát triển và đi lên nên việc nghiên cứu các ứng dụng vấn đề này cần được quan tâm và phát triển. Xuất phát từ thực tế đó, luận văn lựa chọn đề tài " Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên". Mục đích chính của đề tài là hệ thống hóa kiến thức về các phương pháp phát hiện biên, từ các kỹ thuật dò biên cài đặt chương trình để đưa ra các nhận xét, so sánh, đánh giá về các phương pháp phát hiện biên. Qua đó có cái nhìn tổng quát về các phương pháp phát hiện biên. 8 Ngoài phần mở đầu và kết luận luận văn được chia làm 4 chương, nội dung cụ thể của các chương như sau: Chương I: Tổng quan về xử lý ảnh và biên Trong chương này trình bày sơ lược về xử lý ảnh, giới thiệu các bước xử lý trong một hệ thống xử lý ảnh. Một số thành phần cốt tử trong xử lý ảnh, như điểm ảnh, mức xám, biên,…được trình bày như là các khái niệm. Chương II: Các phương pháp phát hiện biên cổ điển Nội dung của chương này sẽ đề cập đến một số phương pháp phát hiện biên trong phương pháp đạo hàm bậc nhất và phương pháp đạo hàm bậc hai. Chương III: Các phương pháp phát hiện biên nâng cao Trong chương này đề cập đến phương pháp phát hiện biên Canny, phương pháp Shen-Castan và phương pháp Wavelet. Chương IV: Một số nhận xét đánh giá các phương pháp phát hiện biên Qua việc cài đặt thử nghiệm các phương pháp phát hiện biên đã trình bày trong các chương trước, từ các kết quả mô phỏng thực nghiệm khi chạy chương trình, trong chương này đưa ra các nhận xét đánh giá, so sánh các phương pháp phát hiện biên. Chỉ ra phương pháp phát hiện biên phù hợp với loại ảnh cần xử lý. Tuy nhiên, việc nghiên cứu một vấn đề khoa học đi đến kết quả là một khó khăn và nhiều thách thức do vậy luận văn chắc còn nhiều thiếu sót. Rất mong nhận được ý kiến đóng gópquý báu của các thầy cô và đồng nghiệp. Học viên Nguyễn Quang Sơn 9 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BIÊN 1.1. Tổng quan về xử lý ảnh 1.1.1. Xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Sự phát triển nhanh của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đã phát triển mạnh mẽ và ngày càng có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy. Quá trình xử lý nhận dạng ảnh là một quá trình thao tác nhằm biến đổi một ảnh đầu vào để cho ra một kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh "tốt hơn" hoặc một kết luận. Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Như vậy mục tiêu của xử lý ảnh có thể chia làm ba hướng như sau: - Xử lý ảnh ban đầu để cho ra một ảnh mới tốt hơn theo một mong muốn của người dùng (ví dụ: ảnh mờ cần xử lý để được rõ hơn). - Phân tích ảnh để thu được thông tin nào đó giúp cho việc phân loại và nhận biết ảnh (ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng vân tay). - Từ ảnh đầu vào mà có những nhận xét, kết luận ở mức cao hơn, sâu hơn (ví dụ: ảnh một tai nạn giao thông phác hoạ hiện trường tai nạn). Ảnh đầu vào Xử lý ảnh Ảnh tốt hơn Kết luận 10 1.1.2. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Quá trình xử lý một ảnh đầu vào nhằm thu được một ảnh đầu ra mong muốn thường phải trải qua rất nhiều bước khác nhau. Các bước cơ bản của một quá trình xử lý ảnh được thể hiện thông qua hình sau: Hình 1.2: Các bước cơ bản trong quá trình xử lý ảnh 1.1.2.1 Thu nhận ảnh Đây là bước đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh. Để thực hiện điều này, ta cần có bộ thu ảnh và khả năng số hoá những tín hiệu liên tục được sinh ra bởi bộ thu ảnh đó. Bộ thu ảnh ở đây có thể là máy chụp ảnh đơn sắc hay màu, máy quét ảnh, máy quay . Trong trường hợp bộ thu ảnh cung cấp chưa phải là dạng số hoá ta còn phải chuyển đổi hay số hoá ảnh. Quá trình chuyển đổi ADC (Analog to Digital Converter) để thu nhận dạng số hoá của ảnh. Mặc dù đây chỉ là công đoạn đầu tiên song kết quả của nó có ảnh hưởng rất nhiều đến công đoạn kế tiếp. Phân đoạn ảnh Biểu diễn và mô tả Tiền xử lý ảnh Thu nhận ảnh (Scaner, sensor, camera) Nhận dạng và nội suy CƠ SỞ TRI THỨC [...]... toán phát hiện biên đó là quá trình biến đổi về giá trị độ sáng của các điểm ảnh Tại điểm biên sẽ có sự biến đổi đột ngột về mức xám Đây chính là cơ sở của kỹ thuật phát hiện biên Xuất phát từ cơ sở này, có hai phương pháp phát hiện biên tổng quát, đó là phương pháp phát hiện biên trực tiếp và phương pháp phát hiện biên gián tiếp 2.1 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên 2.1.1 Phương pháp phát hiện biên. .. đề cập nghiên cứu chủ yếu phương pháp phát hiện biên trực tiếp 2.1.3 Quy trình phát hiện biên Bước 1: Do ảnh ghi được thường có nhiễu, bước một là phải lọc nhiễu theo các phương pháp đã tìm hiểu ở các phần trước Bước 2: Làm nổi biên sử dụng các toán tử phát hiện biên Bước 3: Định vị biên Chú ý rằng kỹ thuật nổi biên gây tác dụng phụ là gây nhiễu làm một số biên giả xuất hiện do vậy cần loại bỏ biên giả... trực tiếp Phương pháp phát hiện biên này nhằm làm nổi biên dựa vào sự biến thiên về giá trị độ sáng của điểm ảnh Kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là kỹ thuật đạo hàm - Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có phương pháp Gradient Phương pháp này bao gồm kỹ thuật Gradient và kỹ thuật la bàn - Nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh ta có phương pháp Laplace 2.1.2 Phương pháp phát hiện biên gián tiếp Là... gây ra một sự biến thiên ngẫu nhiên giữa các điểm ảnh Sự xuất hiện ngẫu nhiên của các điểm ảnh có mức xám chênh lệch cao làm cho các đường biên dốc trở lên không trơn chu mà trở thành các đường biên gồ ghề, mấp mô, không nhẵn, đây chính là đường biên trên thực tế Ngày nay, những phương pháp phát hiện biên hiện đại thường kết hợp nhiễu vào trong mô hình của bài toán và trong quá trình phát hiện biên cũng... một điểm có thể được gọi là biên nếu đây là một điểm đen và có ít nhất một điểm trắng nằm trong lân cận điểm đó Mỗi một biên là một thuộc tính gắn liền với một điểm riêng biệt và được tính toán từ những điểm lân cận nó Đó là một biến Vector bao gồm hai thành phần: - Độ lớn của Gadient - Hướng φ được quay đối với hướng Gradient ψ 1.3.1.1 Biên lý tưởng Việc phát hiện biên một cách lý tưởng là việc xác... thuộc một đối tượng Nếu các vùng của ảnh được xác định thì đường phân ranh giữa các vùng đó chính là biên ảnh cần tìm Việc phát hiện biên và phân vùng đối tượng là hai bài toán đối ngẫu Từ phát hiện biên ta có thể tiến hành phân lớp đối tượng, như vậy là đã phân 28 vùng được ảnh Và ngược lại, khi đã phân vùng được ảnh nghĩa là đã phân lập được thành các đối tượng, từ đó có thể phát hiện được biên cần... dạng thường được trích chọn từ biên, xương của đối tượng [3,5,8,18,33,38,39,45,46,48] Do vậy, việc nhận dạng có hiệu quả hay không phụ thuộc nhiều vào cách biểu diễn hình dạng và mô tả của vật thể 27 CHƯƠNG II CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CỔ ĐIỂN Biên là một phần đặc biệt quan trọng trong xử lý ảnh, hầu như trước khi sử dụng các thuật toán phát hiện biên phải trải qua một bước tiền xử lý, đó là quá... sử dụng trong một số trường hợp nhất định Song nhìn chung, ta có thể hiểu là: Một điểm ảnh có thể coi là biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu nó là điểm đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh 23 Tập hợp các điểm biên tạo thành biên, hay còn gọi là đường bao của ảnh (boundary) Chẳng hạn, trong một ảnh nhị phân, một điểm có thể... của nó một cách gần đúng không thay đổi quá nhiều với giá trị thực) 1.3 Tổng quan về biên 1.3.1 Biên và các kiểu biên cơ bản Các đặc trưng của ảnh thường bao gồm các thành phần như: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh Biên là một vấn đề chủ yếu và đặc biệt quan trọng trong phân tích ảnh vì các kĩ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên Hiện nay có nhiều định nghĩa về biên ảnh... đối tượng Biên là sự thay đổi đột ngột về mức xám nên sự thay đổi cấp xám giữa các vùng trong ảnh càng lớn thì càng dễ dàng nhận ra biên Hình minh hoạ điểm ảnh có sự biến đổi mức xám u(x) một cách đột ngột: u x Hình1.4: Đường biên lý tưởng Một biên được coi đó là biên lý tưởng khi mà có sự thay đổi cấp xám lớn giữa các vùng trong ảnh Biên này thường chỉ xuất hiện khi có sự thay đổi cấp xám qua một điểm
