Đồ án tôt nghiệp tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh

Đồ án tơt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh LỜI NÓI ĐẦU Ngày khoa học nhận dạng có vai trị vơ quan trọng ứng dụng to lớn nhiều lĩnh vực khoa học.Thining (làm mảnh) bước tiền xử lý nhằm phục vụ cho bước trình nhận dạng Đồ án giới thiệu khái niệm, cách phân loại, số thuật toán làm mảnh, đánh giá cho loại thuật toán Cấu trúc đồ án gồm chương bao gồm chương lý thuyết chương cài đặt thực nghiệm Chương 1: Tổng quan làm mảnh ảnh Chương 2: Các thuật toán làm mảnh Chương 3: Các thuật toán làm mảnh song song Chương 4: Cài đặt thực nghiệm Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LÀM MẢNH ẢNH 1.1 Xử lý ảnh Cũng xử lý liệu đồ họa, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải mã hoá ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm: ¾ Thứ nhất, biến đổi ảnh làm đẹp ảnh ¾ Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh Hình 1: giai đoạn xử lý ảnh 1.1.1 Biểu diễn ảnh Trong xử lý ảnh máy tính , ảnh phải đưa dạng biểu diễn số Một ảnh biểu diễn dạng ma trận hai chiều Mỗi phần tử ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ điểm ảnh tương ứng Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh (pixel) Tuỳ theo vùng giá trị xám điểm ảnh, mà ảnh phân chia thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân Khi ảnh tồn Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh giá trị ta nói ảnh nhị phân ảnh đen trắng điểm ảnh gọi điểm ảnh nhị phân Mỗi điểm ảnh nhị phân cần dùng bit để biểu diễn Với ảnh xám dùng Byte để biểu diễn số mức xám biểu diễn 28 hay 256 màu Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255 Với ảnh màu , việc biểu diễn tương tự ảnh xám khác phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm đỏ (red) , lục (green) , lam (blue) Để biểu diễn cho điểm ảnh cần 24 bit , chia làm khoảng bit , khoảng biểu diễn cho cường độ sáng màu 1.1.2 Nhận dạng Nhận dạng ứng dụng quan trọng làm mảnh Nhận biết đánh giá nội dung ảnh(nhận dạng) phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác Dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh , tách cạnh , phân đoạn ảnh v v Kỹ thuật dùng nhiều y học ( xử lý tế bào , nhiễm sắc thể ) , nhận dạng chữ văn Nhận dạng q trình liên quan đến mơ tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thường sau q trình trích chọn đặc tính đối tượng Có hai kiểu mơ tả đối tượng : • Mơ tả theo tham số ( nhận dạng theo tham số) • Mơ tả theo cấu trúc ( nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế người ta áp dụng nhận dạng chữ ( chữ , chữ số , chữ có dấu) Hiện có phương pháp nhận dạng chữ phương pháp cấu trúc , véctơ hoá đường nét ảnh đồ , nhận dạng theo cấu trúc topo Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Nhận dạng chữ in đánh máy phục vụ cho trình tự động đọc tài liệu , tăng tốc độ chất lượng thu nhận thông tin Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc cách viết , kiểu chữ ) phục vụ cho nhiều lĩnh vực Ngoài hai kỹ thuật nhận dạng kỹ thuật nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron áp dụng cho kết khả quan 1.2 Xương phương pháp tìm xương 1.2.1 Thế xương làm mảnh ảnh Kết việc làm mảnh đưa xương đối tượng ảnh , “xương ảnh gì?” Thuật ngữ “xương” dùng để kết mà khơng quan tâm đến hình dạng chuẩn mẫu phương thức sử dụng Cho đến nay, chưa có định nghĩa đáng thuyết phục xương ảnh Vì việc tìm xương ảnh, tức tìm nét đặc trưng cho đối tượng ảnh, điều khó khăn Xương coi hình dạng đối tượng, với số điểm ảnh Ta lấy thơng tin hình dạng nguyên đối tượng thông qua xương Vị trí, định hướng, độ dài đoạn xương đặc trưng cho đoạn ảnh Nhiệm vụ đặt phải định rõ đặc điểm thành phần đoạn ảnh Các kỹ thuật tìm xương ln chủ đề nghiên cứu xử lý ảnh Do tính phức tạp , có nỗ lực cho việc phát triển thuật tốn tìm xương phương pháp đưa bị mát thông tin Nghiên cứu làm mảnh ta cần ý vấn đề sau : ¾ Khơng phải tất đối tượng làm mảnh Làm mảnh hữu dụng với đối tượng đường, nghĩa chúng Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh thẳng cong khơng có tác dụng với đối tượng có hình dạng đóng vùng ¾ Làm mảnh thông thường bước chuẩn bị cho bước xử lý đối tượng ảnh Các bước làm việc thuộc tính cần thiết xương 1.2.2 Phân loại thuật toán tìm xương Có hai phương pháp tìm xương : ¾ Phương pháp thứ xử dụng phép biến đổi trục trung vị , trục trung vị xác định cách nối điểm trung tâm khối bao bọc đối tượng , điểm trung tâm thường tính hàm khoảng cách cực đại Phương pháp phương pháp tìm xương khơng dựa làm mảnh ¾ Phương pháp thứ hai bao gồm thuật toán làm mảnh(thinning) loại bỏ điểm cực trị ( điểm biên) mà không làm thay đổi tính liên thơng cấu trúc tơpơ ảnh độ rộng đường đơn vị (1 pixel) 1.2.3 Phương pháp thay đổi trục trung vị Có thể người định nghĩa xương Blum (1976), thông qua việc định nghĩa hàm trục trung vị (MFA) Hàm MFA xử lý tất điểm ảnh đường biên điểm nguồn mặt sóng trước Mỗi điểm ảnh lại tác động lên láng giềng với thời gian trễ tương ứng với khoảng cách, chúng trở thành phần sóng trước Sóng truyền qua điểm lần hai sóng gặp nhau, chúng triệt tiêu nhau, sinh góc Trục trung vị (MA) quĩ tích góc này, Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh mẫu xương đối tượng MAF sử dụng hai thông tin không gian lẫn thời gian, đảo ngược lại ảnh gốc Có cách để tìm trục trung vị sử dụng đường biên đối tượng Đối với điểm p đối tượng, bao đường biên Nếu có nhiều điểm biên có khoảng cách ngắn p nằm trục trung vị Bộ tất điểm lập thành trục trung vị đối tượng Điều phải thực với độ phân giải cao, khoảng cách Ơcơlit không nhau, điểm ảnh xương Ta dễ dàng thu xấp xỉ trục trung vị lưới đơn giản sau hai bước: ¾ Bước thứ nhất, tính tốn khoảng cách từ điểm ảnh đối tượng đến điểm biên gần Việc u cầu phải tính tốn khoảng cách tới tất điểm ảnh đường biên ¾ Bước thứ hai, khoảng cách ảnh tính tốn, điểm ảnh có giá trị rộng xem nằm trục trung vị Hình2: Trục trung vị Hầu hết nhà nghiên cứu cho thay đổi trục trung vị thường không mang lại xương chuẩn, thời gian tính tốn q dài, nhiên, mẫu phần lớn phương pháp làm mảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Phương pháp thay đổi trục trung vị coi phương pháp làm mảnh khơng lặp , ngồi cịn có vài thuật tốn duyệt điểm biên bên mẫu , tính điểm trung tâm đường nối điểm biên xương thu tập hợp điểm trung tâm ( line following) phương thức sử dụng chuỗi Fourier (Fourier transform) coi làm mảnh không lặp 1.2.4 Phương pháp tìm xương dựa làm mảnh Các phương pháp tìm xương dựa làm mảnh vấn đề mà đồ án nghiên cứu Đó dạng thuật tốn xố điểm biên mẫu cách có chọn lọc thu xương Việc xoá hay giữ lại điểm ảnh (điểm đen) p dựa vùng lân cận p Như xét điểm ảnh, thuật tốn phân lớp thành thuật toán hay song song Đối với thuật toán điểm ảnh xoá theo trật tự định vòng lặp giá trị điểm ảnh p sau vòng lặp không phụ thuộc vào giá trị láng giềng mà phụ thuộc vào điểm ảnh xét trước vịng lặp Đối với thuật toán làm mảnh song song , điểm ảnh xử lý lúc , giá trị điểm ảnh phụ thuộc vào giá trị láng giềng Chính mà thuật toán dạng xử dụng vi xử lý song song để tăng khả tính tốn Tuỳ theo số chu trình xử Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh dụng thuật toán mà làm mảnh song song chia thành kiểu sau : 1, , chu 1.3 Các khái niệm Xét điểm ảnh p(i,j) x4 x3 x2 x5 P x1 x6 x7 x8 trình làm mảnh điểm lân cận Hình3 : Điểm ảnh p láng giềng Láng giềng : điểm ảnh x1, x2, , x8 8_láng giềng p biểu thị N(p) chúng gọi kề p Các điểm ảnh x1, x3, x5, x7 gọi 4_láng giềng hay kề p Ta sử dụng xi để điểm ảnh xi điểm ảnh trắng đen tương ứng giá trị Số điểm ảnh đen N(p) gọi b(p) Đường : trật tự điểm ảnh y1, y2, ., yn gọi 8_đường (hoặc 4_đường đi) yi+1 8_láng giềng ( 4_láng giềng ) yi (i=1, 2, , n-1) Hai điểm gọi liên thông với tồn đường chúng Một Q ảnh P gọi 8_liên thông ( hay 4_liên thông) cặp điểm x, y Q tồn 8_đường (hoặc 4_đường đi) từ x đến y phù hợp với điểm Q Trong trường hợp này, Q gọi 8_thành phần (hoặc 4_thành phần) P Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Điểm biên : điểm ảnh xét để xoá điểm biên thường định nghĩa có láng giềng trắng Có loại biên liên kết liên kết Hình : điểm biên liên kết Điểm : điểm đen mà điểm biên gọi điểm ảnh Điểm cuối : điểm đen thoả mãn điều kiện b(p)=1 coi điểm cuối Điều kiện điểm cuối số tác giả đưa với dạng khác : p giữ lại có điểm ảnh đen phối hợp bên N(p), điều kiện áp dụng sau hai vòng lặp đầu tiên, bị bỏ qua hồn toàn để tránh nhánh giả Phần lớn khác thuật toán điều kiện đảm bảo tính liên thơng Điều kiện định nghĩa theo thuật ngữ số giao, số liên thông, điểm ảnh đơn Số giao : có hai định nghĩa số giao điểm ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Rutovitz [5] người đưa định nghĩa số giao, số giao số lần biến đổi từ điểm trắng sang điểm đen ngược lại điểm ảnh N(p) đặt theo thứ tự ngược chiều kim đơng hồ Do đó, số giao định nghĩa sau: XR(p) = ∑ i =1 |xi -1-xi| x0 = x8 Việc xố p không ảnh hưởng đến 4_liên thông XR(p) = Tuy nhiên, 4_thành phần tách rời 8_liên thông, xương thu sử dụng số giao có chứa điểm ảnh xố được, xương đơi nói 8_liên thơng cách chưa hồn chỉnh (Y S Chen [1]) Hilditch [4] định nghĩa số giao XH (p) số lần nhảy từ điểm trắng sang điểm đen điểm đặt thứ tự, cắt góc kề đen 4_láng giềng Do đó: XH (p)= ∑ i =1 bi với bi = ⎧ ⎨ ⎩ x2i - = (x2i=1 x2i+1=1) ngược lại p có 4_láng giềng đen, trường hợp XH (p) = Có thể thấy rằng, hai định nghĩa số giao, điểm ảnh có 8_láng giềng đen có số giao 0, điểm ảnh bị lập Nếu XH (p) = việc xố p khơng làm thay đổi tính 8_liên thơng mẫu Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh Trong thuật toán cài đặt cho xương tốt chữ in, đặc biệt thuật tốn Zhang-Suen xương kí tự tạo thành từ đường thẳng ngang dọc : E, F, H, I, L,T cho xương thẳng thuật toán khác Tuy nhiên hình có dạng đóng vùng hình vng, chữ nhật hình trịn thuật tốn khơng đảm bảo tính hình học , hình trịn xương thu điểm ảnh hình vng, hình chữ nhật xương thu đường thẳng điểm ảnh Vì nhìn vào xương khơng thể nhận biết hình dạng nguyên thuỷ chúng Các hàm chương trình Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 41 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đồ án tơt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh Hàm chuyển đổi ảnh nhị phân void nhiphan() { for(i=0;i