MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chương SƠ LƯỢC VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Biểu diễn ảnh 1.2 Tăng cường ảnh - Khôi phục ảnh 1.3 Biến đổi ảnh 1.4 Phân tích ảnh 1.5 Nhận dạng ảnh 1.6 Nén ảnh Chương MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN ẢNH 2.1 Sơ lược phân đoạn ảnh 2.2 Phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ 10 2.2.1 Ngưỡng cố định .11 2.2.2 Ngưỡng tự động .11 2.3 Phân vùng theo miền đồng .12 2.3.1 Phương pháp tách tứ phân 14 2.3.2 Phương pháp cục hay phân vùng hợp 18 2.3.2.1 Thuật toán tô màu .19 2.3.2.2 Thuật toán đệ quy cục 20 2.3.3 2.4 Phương pháp tổng hợp .21 Phân vùng dựa theo đường biên 22 2.4.1 Phát biên làm biên 23 2.4.1.1 Phương pháp Gradient 25 2.4.1.2 Kỹ thuật Laplace .29 2.4.2 Làm mảnh biên 30 2.4.3 Nhị phân hoá đường biên 31 2.4.4 Miêu tả đường biên 32 Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng 2.4.4.1 Mã hoá theo toạ độ đề .34 2.4.4.2 Mã hoá Freeman .35 2.4.4.3 Xấp xỉ đoạn thẳng .38 Chương 40 CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH 40 3.1 Thuật toán phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng cố định 41 3.1.1 Tư tưởng thuật toán 41 3.1.2 Kết thực nghiệm nhận xét .42 3.2 Thuật toán tam giác .43 3.2.1 Tư tưởng thuật toán 43 3.2.2 Kết thực nghiệm nhận xét .47 3.3 Thuật toán JSEG .48 3.3.1 Giới thiệu .48 3.3.2 Tiêu chuẩn phân đoạn 50 3.3.2.1 Thuật toán lượng tử hoá ảnh màu 51 3.3.2.2 Tiêu chuẩn J 54 3.3.3 J-Image 58 3.3.4 Thuật toán phân hoạch không gian 62 3.3.4.1 Phát Valley 63 3.3.4.2 Phát triển Valley 67 3.3.5 3.4 Kết thực nghiệm nhận xét .69 Kết chương .72 KẾT LUẬN 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 -2- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng MỞ ĐẦU Ngày nay, công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng đời sống kinh tế, xã hội nhiều quốc gia giới, phần thiếu xã hội ngày đại Các nhu cầu thông tin ngày phức tạp Nó không đơn văn text trước Ảnh dạng thông tin phổ biến Người ta sử dụng ảnh để minh hoạ, để biểu diễn thông tin… Nó trở thành công cụ thiếu hình thức lưu trữ, biểu diễn thông tin Và từ nhu cầu xử lý ảnh để phục vụ cho nhiều mục đích khác dẫn đến việc hình thành môn khoa học, có tên là: “Xử lý ảnh” Nó lĩnh vực trọng, quan tâm Xử lý ảnh bao gồm nhiều kỹ thuật như: thu nhận ảnh, nén liệu ảnh, xử lý nâng cao chất lượng khôi phục ảnh, phát biên, phân vùng ảnh, nhận dạng ảnh… Trong kỹ thuật phân vùng ảnh bước khó hệ thống xử lý ảnh Nó tiền đề quan trọng cho bước nhận dạng, kỹ thuật có nhiều ứng dụng Phân đoạn ảnh trợ giúp đắc lực cho trình nhận dạng tìm kiếm ảnh để minh hoạ cho báo, tìm kiếm ảnh chụp đối tượng cho mục đích khác nhau, giúp phát đối tượng chuyển động film, hay đưa tỷ lệ diện tích đất liền biển khu vực qua ảnh vệ tinh… Người ta đưa số phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng biên độ, dựa vào miền đồng nhất, dựa theo đường biên Trong đề tài này, em tìm hiểu cài đặt số thuật toán phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng biên độ miền đồng nhất: Phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng cố định Phân đoạn ảnh thuật toán tam giác Phân đoạn ảnh dựa giá trị J – thuật toán JSEG Cấu trúc báo cáo tốt nghiệp sau: -3- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng  Chương 1: Sơ lược kỹ thuật xử lý ảnh Chương trình bày sơ lược kỹ thuật xử lý ảnh Bao gồm kỹ thuật sau: thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh, biến đổi phân tích ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh  Chương 2: Một số kỹ thuật phân đoạn ảnh Chương trình bày chi tiết số kỹ thuật phân đoạn ảnh Kỹ thuật phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ gồm kỹ thuật phân ngưỡng tự động kỹ thuật phân ngưỡng cố định Kỹ thuật phân vùng ảnh dựa theo miền đồng gồm phương pháp: phương pháp tách tứ phân, phương pháp phân vùng hợp phương pháp tổng hợp Và kỹ thuật phân vùng dựa theo đường biên gồm bước phát làm biên, làm mảnh biên, nhị phân hoá đường biên, mô tả biên  Chương 3: Cài đặt thử nghiệm số thuật toán phân đoạn ảnh Chương mô tả chi tiết ba thuật toán phân đoạn ảnh là: phân đoạn ảnh dựa theo ngưỡng cố định, phân đoạn ảnh theo thuật toán tam giác phân đoạn ảnh thuật toán JSEG -4- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng Chương SƠ LƯỢC VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh môn khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác Song bắt đầu xuất máy tính chuyên dụng cho lĩnh vực Người ta đưa cấu hình hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng gồm giai đoạn sau: Lưu trữ CAMERA Thu nhận ảnh SENSOR Số hoá Lưu trữ Phân tích ảnh Nhận dạng Hệ Q Định Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Trước hết trình thu nhận ảnh, ảnh thu nhận qua camera, qua cảm ứng (sensor), hay máy quét (scanner) Tiếp theo trình số hoá (digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hoá lượng hoá, trước chuyển sang giai đoạn xử lý cần phân tích lưu trữ lại Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng Có thể chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu làm cho ảnh bị suy biến Do vậy, cần phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc - trạng thái trước ảnh bị biến dạng Giai đoạn phát đặc tính biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc trưng… -5- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng Cuối cùng, theo mục đích ứng dụng, giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay định khác 1.1 Biểu diễn ảnh Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng phần tử đặc trưng ảnh pixel Nhìn chung xem hàm biến chứa thông tin biểu diễn ảnh Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta mô tả logic hay định lượng tính chất hàm Trong biểu diễn ảnh cần ý đến tính trung thực ảnh tiêu chuẩn thông minh để đo chất lượng ảnh tính hiệu kỹ thuật xử lý Việc xử lý ảnh số yêu cầu phải mẫu hoá lượng tử hoá Thí dụ, ảnh ma trận 512 dòng gồm khoảng 512x512 pixel Việc lượng tử hoá ảnh chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số (Analog Digital Convert) ảnh lấy mẫu sang số hữu hạn mức xám 1.2 Tăng cường ảnh - Khôi phục ảnh Tăng cường ảnh bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Nó gồm loạt kỹ thuật như: lọc tương phản, khử nhiễu, màu… ảnh đầu vào f ( ,  )  g ( x, y ) h( x , y ;  ,  ) f ( ,  ) Hệ thống thu nhận ảnh Nhiễu ảnh đầu g ( x, y)  Hình 1.2 Ảnh bị biến dạng nhiễu Khôi phục ảnh nhằm loại bỏ suy giảm (degradation) ảnh Với hệ thống tuyến tính, ảnh đối tượng biểu diễn bởi:  g ( x, y )    h( x, y; ,  ) f ( ,  )dd (   ( x, y ))    Trong đó: -  ( x, y ) hàm biểu diễn nhiễu cộng - f ( ,  ) hàm biểu diễn đối tượng -6- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng - g ( x, y ) ảnh thu nhận - h( x, y; ,  ) hàm tán xạ điểm (Point spread Function - PSF) Một vấn đề tiêu biểu tìm xấp xỉ f ( ,  ) PSF đo lường hay quan sát được, ảnh mờ tính chất xác suất trình nhiễu 1.3 Biến đổi ảnh Thuật ngữ biến đổi ảnh thường dùng để nói tới lớp ma trận đơn vị kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh Cũng tín hiệu chiều biểu diễn chuỗi hàm sở, ảnh biểu diễn chuỗi ma trận sở gọi ảnh sở Phương trình ảnh sở có dạng: A *kJ  ak al*T với ak cột thứ k ma trận A, A ma trận đơn vị Có nghĩa AA*T  I Các AkJ* định nghĩa với k,l = 0, 1, …, N-1 ảnh sở Có nhiều loại biến đổi dùng như: - Biến đổi Fourier, Sin, Cosin, Hadamard,… - Tích Kronecker - Biến đổi KL (Karhumen Loeve): biến đổi có nguồn gốc từ khai triển trình ngẫu nhiên gọi phương pháp trích chọn thành phần chình Do phải xử lý nhiều thông tin, phép nhân cộng khai triển lớn Do vậy, biến đổi nhằm làm việc xử lý ảnh hiệu 1.4 Phân tích ảnh Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định độ đo định lượng ảnh để đưa mô tả đầy đủ ảnh Các kỹ thuật sử dụng nhằm mục đích xác định biên ảnh Có nhiều kỹ thuật khác lọc vi phân hay dò theo quy hoạch động Người ta dùng kỹ thuật để phân vùng ảnh Từ ảnh thu được, người ta tiến hành kỹ thuật tách (split) hay hợp (fusion) dựa theo tiêu chuẩn đánh giá như: màu sắc, cường độ,… Các phương pháp biết đến Quad-Tree, mảnh hoá biên, nhị phân hoá đường biên Cuối cùng, phải kể đến kỹ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc Đây công việc vô quan trọng phức tạp Nó tiền đề cho nhiều ứng dụng ảnh Để hiểu rõ phân đoạn ảnh, số kỹ thuật trình kỹ chương cài đặt thử nghiệm chương 1.5 Nhận dạng ảnh -7- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Quá trình nhận dạng thường sau trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mô tả đối tượng: - Mô tả tham số (Nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc (Nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế, người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ,…) phục vụ cho nhiều lĩnh vực Ngoài hai kỹ thuật nhận dạng trên, kỹ thuật nhận dạng dựa vào kỹ thuật nhận dạng nơron áp dụng cho kết khả quan Một số khái niệm mạng nơron ứng dụng mạng nơron nhận dạng ký tự nghiên cứu đến 1.6 Nén ảnh Dữ liệu ảnh liệu khác cần phải lưu trữ hay truyền mạng Như nói lượng thông tin phải truyền lớn Ví dụ, ảnh đen trắng cỡ 512x512 với 256 mức xám chiếm 256 K bytes Do đó, làm giảm lượng thông tin hay nén liệu nhu cầu cần thiết Nhiều phương pháp nén liệu khác nghiên cứu áp dụng cho loại liệu đặc biệt -8- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng Chương MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN ẢNH 2.1 Sơ lược phân đoạn ảnh Phân tích ảnh bước then chốt xử lý ảnh Nhiệm vụ trình từ ảnh có, phân tích ảnh thành thành phần có tích chất hay lấy “những đối tượng đáng quan tâm” ảnh để phục vụ cho bước trình xử lý ảnh Quá trình phân đoạn chia tách đối tượng khỏi nền, lựa chọn ảnh riêng lẻ từ sưu tập ảnh đối tượng phân tách đối tượng phủ lên Quá trình phân đoạn sở cho trình đánh giá tế bào nhân mẫu cắt mô, nhận dạng chữ viết đánh giá ảnh chụp từ không trung Ta xem xét trình phân đoạn ảnh trình phân loại điểm ảnh ta phân biệt điểm ảnh điểm ảnh đối tượng, nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thông mức xám, màu hay độ nhám Nếu phân vùng dựa miền liên thông, ta gọi kỹ thuật phân vùng dựa theo miền đồng Nếu ta phân vùng dựa vào đường biên gọi kỹ thuật phân vùng biên Ngoài ra, có kỹ thuật khác phân vùng dựa vào ngưỡng biên độ, phân vùng theo kết cấu (texture segmentation) Mục đích phân tích ảnh để có miêu tả tổng hợp nhiều phân tử khác cấu tạo nên ảnh thô (brut image) Vì lượng thông tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần số thông tin đặc trưng Do vậy, cần có trình để giảm lượng thông tin khổng lồ Quá trình -9- Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc trưng chủ yếu Các kỹ thuật đề cập 2.2 Phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ Đặc tính đơn giản hữu ích ảnh biên độ tính chất vật lý ảnh như: độ phản xạ, độ truyền sang, màu sắc đáp ứng đa phổ Thí dụ, ảnh X-quang, biên độ mức xám biểu diễn đặc tính bão hoà phần hấp thụ thể làm cho ta có khả phân biệt xương với phần mềm, tế bào lành với tế bào bị nhiễm bệnh… Như vậy, dùng ngưỡng biên độ để phân vùng mà biên độ đủ lớn đặc trưng cho ảnh Thí dụ, biên độ cảm biến ảnh hồng ngoại phản ánh vùng nhiệt độ thấp hay vùng có nhiệt độ cao Kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ có ích ảnh nhị phân văn in, đồ hoạ, ảnh màu hay ảnh Xquang Trước hết cần đưa ảnh nhị phân cách đơn giản giá trị ngưỡng Các điểm ảnh ngưỡng T đối tượng ngưỡng T điểm Ta có hàm biến đổi tổng quát : 1, B( x, y )  T với  T  255 A( x, y )   0, B( x, y )  T (2.1) Hàm thực hoá bảng dò tìm (LUT - Look Up Table) ảnh xám B( x, y) biến đổi thành ảnh nhị phân AT ( x, y ), hay gọi trình nhị phân hoá Phương pháp ngưỡng vừa trình bày phân loại điểm ảnh dựa tính chất “giá trị xám” điểm đối tượng điểm Đặc điểm vùng lân cận điểm ảnh không quan tâm đến Khi định xem điểm ảnh có thuộc đối tượng hay không phương pháp hướng theo giá trị xám điểm ảnh Một kết ý đòi hỏi có ngưỡng tối ưu xác định, ngưỡng dễ dàng tìm nhiều ứng dụng Một số phương pháp sử dụng để tìm Đơn giản dùng ngưỡng cố định ảnh có độ sáng tối rõ ràng Nhưng để tìm ngưỡng cách tối ưu với - 10 - Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng if ((b.Height*b.Width) < (256*256)) scale = 2; else { if ((b.Height*b.Width) < (512*512)) scale = 3; else scale = 4; } } for(int y = 0; y < b.Height; ++y) for(int x = 0; x < b.Width; ++x ) { tam = GiaTriJ(x,y,scale,b,palet); mang.Enqueue(tam); if(tam > max) max = tam; } BitmapData bmData = b.LockBits(bounds, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); int stride = bmData.Stride; System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0; byte * p = (byte *)(void *)Scan0; int = stride - b.Width*3; for(int y = 0; y < b.Height; ++y) { for(int x = 0; x < b.Width; ++x ) { p[0] = p[1] = p[2] = (byte)Math.Round( (float)mang.Dequeue()*255/max,0 ); p += 3; } p += trong; } b.UnlockBits(bmData); return b; } Cỡ cửa sổ cục xác định cỡ phân vùng ảnh phát Các cửa sổ cỡ nhỏ có ích việc khoanh vùng cạnh intensity/color, cửa sổ rộng có ích việc phát đường biên texture Thường thì, multiple scale cần thiết để phân đoạn ảnh Trong thuật toán này, cửa sổ có scale nhỏ 9x9 mà góc, biểu diễn hình 3.13(a) Các góc bỏ làm cho cửa sổ tròn để lựa chọn cửa sổ đường chéo đối tượng hình chữ nhật Tỷ lệ nhỏ rõ scale Từ scale 1, cỡ cửa sổ gấp lên để thu scale rộng list bảng 3.12 - 60 - Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng Với lý tính toán, cửa sổ lấy mẫu thích hợp Hình 3.13(b) hiển thị cửa sổ gấp lần cỡ sở (scale 2), tỷ lệ lấy mẫu pixel dọc theo hướng x y Cửa sổ Lấy mẫu Cỡ ảnh Min Valley (pixels) (1/pixels) (pixels) (pixels) 9x9 / (1 x 1) 64 x 64 32 17 x 17 / (2 x 2) 128 x 128 128 33 x 33 / (4 x 4) 256 x 256 512 65 x 65 / (8 x 8) 512 x 512 2048 Scale Hình 3.12: Bảng mô tả cỡ cửa sổ Scale khác Hình 3.13: (a) cửa sổ cho việc tính toán giá trị J cục (b) minh hoạ mẫu cho cửa sổ scale Chỉ điểm ‘+’ sử dụng để tính toán giá trị J cục bộ, định dạng giống cửa sổ hình (a) Bảng 3.12 liệt kê tập hợp scale cỡ phân vùng phù hợp cho scale sử dụng cho thực thi hệ thống Ví dụ, cỡ - 61 - Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng ảnh lớn so với 256 x 256, nhỏ so với 512 x 512, scale sử dụng 3.3.4 Thuật toán phân hoạch không gian Bản đồ lớp gốc Với Scale lựa chọn Tính toán giá trị J cục Phát triển phân vùng Phát Valley Phát triển Valley Các phân vùng Ảnh phân đoạn Hình 3.14: Lưu đồ mô tả bước phân hoạch không gian Mô tả J-image cho phép sử dụng phương thức mở rộng phân vùng để phân đoạn ảnh Hình 3.14 biểu diễn lưu đồ bước thuật toán phân hoạch không gian (spatial segmentation algorithm) Chúng ta xem xét ảnh gốc phân vùng khởi đầu Thuật toán bắt đầu tính toán giá trị J ảnh scale lựa chọn Ta thu ảnh xám có tên JImage Sau đó, tính toán ngưỡng ảnh Từ đó, tìm Valley (thung lũng) ảnh Quá trình tính toán ngưỡng lặp lặp lại với điểm ảnh chưa phân vùng để làm sở gán điểm vào phân vùng - 62 - Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng 3.3.4.1 Phát Valley Ban đầu, tập hợp vùng khởi tạo nhỏ xác định để làm sở cho phát triển phân vùng Các vùng có giá trị J cục thấp gọi Valley Nói chung, để tìm thấy tập hợp Valley tốt phân vùng vấn đề không quan trọng Các thử nghiệm theo kinh nghiệm cho kết tốt: Tính toán trị trung bình độ lệch chuẩn giá trị J cục phân vùng, biểu  j  j Trị trung bình hay kỳ vọng:  j   p j J (3.7) j Độ lệch chuẩn biến ngẫu nhiên J:  j  VJ   p j J   2j (3.8) j Thiết lập ngưỡng T j là: T j   j  a j (3.9) Các pixel với giá trị J cục nhỏ T j xem xét đến ứng cử viên cho điểm valley Kết nối điểm valley dựa liên thông Nếu valley ứng cử có cỡ lớn so với cỡ nhỏ liệt kê bảng 3.12 với tỷ lệ tương ứng, phát để trở thành valley a lựa chọn từ tập giá trị tham số [-0.6; -0.4; -0.2; 0; 0.2; 0.4], sinh phần lớn số lượng valley Để tính toán giá trị ngưỡng T bước 2, đoạn mã cài đặt trình bày đây: /// /// Tính ngưỡng để loại bỏ bớt điểm chưa phân vùng /// /// hệ số /// ảnh xám JImage ảnh phân ngưỡng /// trả lại ngưỡng public static byte Nguong(float a, Bitmap anh) { byte nguong = 0; ArrayList SoLuong = new ArrayList(); ArrayList j = new ArrayList(); int dem = 0, s = 0; - 63 - Tìm hiểu số phương pháp phân đoạn ảnh khả ứng dụng bool kt; float muy = 0, tam = 0, XichMa = 0; Rectangle bounds = new Rectangle (0,0,anh.Width,anh.Height); BitmapData anhData = anh.LockBits(bounds, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); //Con trỏ trỏ tới điểm đầu ảnh: byte * p = (byte *)(void *)anhData.Scan0; int stride = anhData.Stride; int = stride - anh.Width*3; for(int y = 0; y < anh.Height; ++y) { for(int x = 0; x < anh.Width; ++x ) { if (p[0]==p[1] && p[1]==p[2]) { s += 1; kt = false; for (int i=0; i[...]... sáng nhỏ - 24 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng Có một số phương pháp phát hiện biên hay được sử dụng như: phương pháp Gradient, kỹ thuật Laplace 2.4.1.1 Phương pháp Gradient Phương pháp Gradient là phương pháp dò biên cục bộ dựa vào cực đại của đạo hàm Gradient là một véctơ có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh theo hai hướng x và y Các thành... dưới đây mô tả một ví dụ về phương pháp phân vùng bởi tách: a Ảnh gốc b Phân mức 1 - 16 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng c Phân mức 2 d Phân mức 3 Hình 2.2: Phân vùng bởi tách Một vùng thoả mãn tiêu chuẩn tạo nên một nút lá, nếu không sẽ tạo nên một nút trong và 4 nút con tương ứng của việc chia làm 4 vùng Mỗi nút lá của cây biểu diễn một vùng đã phân chia theo tiêu chuẩn... theo phương pháp tách hợp 2.4 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 theo biên Việc phân đoạn ảnh dựa vào biên được tiến hành qua một số bước: - Phát hiện biên và làm nổi biên - Làm mảnh biên - Nhị phân hoá đường biên - Miêu tả đường biên - 22 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả. .. lựa chọn tính đồng nhất: - Phương pháp phân tách – cây tứ phân (split – quad trees) - 13 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng - Phương pháp hợp (merge) - Phương pháp tách - hợp ( split – merge) Mức độ hiệu quả của các phương pháp là phụ thuộc vào việc lựa chọn tiêu chuẩn đánh giá độ thuần nhất Trên thực tế người ta hay sử dụng trung bình số học, và độ lệch chuẩn i cho vùng... Việc phân vùng ảnh thường dựa vào kết cấu texture của ảnh hoặc dựa vào một số yếu tố khác - 23 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng Mức xám a) Đường biên lý tưởng Mức xám b) Đường biên bậc thang Mức xám c) Đường bao thực x Hình 2.7: Đường biên của ảnh Cũng cần chú ý rằng kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh là hai bài toán đối ngẫu của nhau Thực vậy, dò biên để thực hiện phân. .. rết và khép kín các đường bao nhờ ngoại suy: - 32 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng a Loại bỏ các đường bao hở b Khép kín nhờ ngoại suy c Loại bỏ các chân rết Hình 2.10: Làm rõ biên Một số phương pháp mã hóa đường bao hay dùng như: mã hóa theo tọa độ đề các, mã hóa Freeman, xấp xỉ bởi đoạn thẳng sẽ được trình bày chi tiết dưới đây - 33 - Tìm hiểu một số phương pháp phân. .. bị mất một phần đường bao hay đường bao có chân, không khép kín, …, do đó sẽ bất lợi cho biểu diễn sau này Một phương pháp hay được dùng là chọn ngưỡng thích nghi Với cách chọn này, ngưỡng sẽ phụ thuộc vào hướng của gradient nhằm - 31 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng làm giảm sự xoắn của biên Lúc đầu, người ta định ra một ngưỡng nào đó và sau đó sử dụng một hệ số sinh... phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng Phương pháp này thu được kết quả số vùng là nhỏ hơn phương pháp tách 1 4 Hiện 3 thời 2 Hình 2.5: 4 lân cận của điểm hiện thời Với ví dụ trong hình 2.2, áp dụng phương pháp tách hợp ta thu được một cây chỉ có 2 phân vùng hay nói cách khác là phân đoạn ảnh thành 2 miền đồng nhất Rõ ràng là phương pháp này đạt hiệu quả tốt hơn so với phương pháp tách Hình 2.6:... bình và cập nhật lại ảnh đầu ra Giá trị trung bình được tính bởi: Tổng giá trị mức xám/ tổng số điểm 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 hình ảnh rõ nét về cấu trúc phân cấp các vùng tương ứng với tiêu chuẩn - 15 - Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng Hình dưới đây mô tả một. . .Tìm hiểu một số phương pháp phân đoạn ảnh và khả năng ứng dụng những ảnh không có độ sáng tối rõ ràng như vậy thì có thể dùng đến các phương pháp tìm ngưỡng tự động 2.2.1 Ngưỡng cố định Các ảnh với đối tượng sáng trên nền tối hoặc đối tượng tối trên nền sáng có thể được phân đoạn tương đối tốt bằng cách lựa chọn một ngưỡng cố định Ngưỡng này có thể do người sử dụng lựa chọn tuy theo ảnh, hoặc