Phânvùng dựa trên đồ thị: Sử dụng các thuật toán phân đoạn đồ thị để phân vùng hìnhảnh bằng cách xây dựng đồ thị từ hình ảnh và tìm kiếm các đường cắt tối ưu trênđồ thị.Phân vùng dựa trê
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LÝ THỊ NGỌC BÍCH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN CỤM VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN PHÂN VÙNG ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101 Người hướng dẫn: TS Nguyễn Hùng Cường Thái Nguyên - 2023 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn trước hết em xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại Học Công nghệ thông tin Truyền thông – Đại học Thái Nguyên tận tình truyền đạt kiến thức năm em học tập Đặc biệt, em xin gửi đến thầy TS Nguyễn Hùng Cường, người tận tình hướng dẫn, đưa lời nhận xét, kinh nghiệm quý báu, kinh nghiệm giúp em hoàn thiện thân Em xin cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp, bạn lớp cao học K20 KHMT hỗ trợ, động viên, đồng hành em trình học tập nghiên cứu Luận văn không tránh khỏi sai sót, em mong nhận ý kiến đóng góp thầy, để hồn thiện Một lần em xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày tháng năm 2023 Sinh Viên Lý Thị Ngọc Bích LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tơi thực hiện, hướng dẫn TS Nguyễn Hùng Cường Các kết lý thuyết trình bày luận văn tổng hợp từ kết cơng bố có trích dẫn đầy đủ Kết chương trình thực nghiệm đánh giá, nhận xét luận văn tác giả thực trung thực, sai tơi hồn tồn chịu trách nhiệm Thái Ngun, ngày tháng năm 2023 Học viên Lý Thị Ngọc Bích Mục lục DANH SÁCH BẢNG DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN BÀI TOÁN PHÂN VÙNG ẢNH SỐ 10 1.1 Tổng quan xử lý ảnh số 10 1.1.1 Một số khái niệm xử lý ảnh 1.1.2 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh 1.1.3 Một số thao tác xử lý ảnh 10 12 13 1.2 Phân vùng ảnh số 15 1.2.1 Khái niệm 1.2.2 Các ứng dụng tiêu biểu phân vùng ảnh số 1.2.3 Các phương pháp phân vùng 1.2.4 Phân vùng dựa phân cụm 15 15 16 19 1.3 Một số thước đo đánh giá chất lượng phân vùng ảnh 20 Chương MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM 25 2.1 Phân cụm Kmean 25 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Phân tích tốn học 2.1.3 Các phương pháp khởi tạo tâm cụm 2.1.4 Tìm số cụm tối ưu 2.1.5 Độ phức tạp Kmean 2.1.6 Hạn chế Kmean 2.1.7 Một thuật toán Kmean cải tiến 2.2 Phân cụm phân cấp 2.2.1 Giới thiệu 2.2.2 Chiến lược hợp 2.2.3 Khoảng cách hai cụm 2.2.4 Chiến lược phân chia (divisive) 2.2.5 Điều kiện dừng 2.2.6 Độ phức tạp thuật toán 25 26 29 30 33 33 34 35 35 37 38 40 42 42 2.3 Phân cụm DBSCAN 2.3.1 Giới thiệu 2.3.2 Phương pháp phân cụm dựa mật độ 2.3.3 Các bước thuật toán DBSCAN 2.3.4 Phân tích độ phức tạp thuật toán DBSCAN 43 43 44 47 48 Chương PHÂN VÙNG ẢNH SỬ DỤNG PHÂN CỤM 50 3.1 Các bước thực 50 3.1.1 Các bước thực với Kmean 3.1.2 Các bước thực với phân cụm phân cấp 3.1.3 Các bước thực với DBSCAN 3.2 Một số kết ứng dụng Kmean phân vùng ảnh 3.2.1 Công cụ môi trường cài đặt 3.2.2 Dữ liệu 3.2.3 Ứng dụng Kmean trực tiếp 3.2.4 Thuật toán phân vùng ảnh sử dụng Kmean cải tiến 50 51 52 53 53 53 53 54 Kết luận 59 Tài liệu tham khảo 62 Danh sách bảng 3.1 So sánh thời gian phân cụm KMeans wiKMeans 56 3.2 Khoảng cách tâm sinh từ wiKMeans 57 3.3 Khoảng cách tâm sinh từ KMeans 58 Danh sách hình vẽ 1.1 Hệ màu RGB 11 1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh 12 2.1 Ví dụ với ba cụm liệu không gian chiều 26 2.2 Biểu đồ số cụm giá trị inertia 31 2.3 Lựa chọn số cụm k dựa điểm số silhouette 31 2.4 Phân tích đồ thị silhouette với giá trị k khác 32 2.5 Kmean phân cụm ba khối elip cách phù hợp 34 2.6 Đồ thị dendrogram 36 2.7 Minh họa chiến lược hợp điểm liệu 37 2.8 Minh hoạ phương pháp phân chia thuật toán phân cụm phân cấp 41 2.9 So sánh kết phân cụm thuật toán k-Means thuật toán DBSCAN 44 2.10 Minh họa ba loại điểm thuật toán DBSCAN 46 3.1 Phân vùng ảnh sử dụng kmean 53 3.2 Ảnh gốc đầu vào thử nghiệm 56 3.3 Kết phân vùng KMeans wiKMeans 56 3.4 Biểu đồ so sánh thời gian phân cụm Kmean Wikmean 57 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Image segmentation Object Detection CT MRI USG Kmean DBSCAN RGB HSV, LAB Edge Detection GMM, LBP Rd || x || L(Y, M) Argmin Hierachi-cal Clustering dendrogram Homogeneity Phân vùng ảnh Nhận dạng đối tượng Computer Tomography - loại ảnh y tế agnetic Resonance Imaging - loại ảnh y tế (Ultrasound - loại ảnh y tế Thuật tốn phân cụm k điểm trung bình Thuật tốn phân cụm mật độ Red - Green - Blue - Hệ màu Các mơ hình màu khơng gian Phát cạnh, dị cạnh Gaussian Mixture Models Local Binary Patterns Khơng gian d chiều Chuẩn 2, chuẩn euclide véc tơ Hàm mát Bài toán tối ưu tham số Phân cụm phân cấp Đồ thị trình phân chia Độ đồng MỞ ĐẦU Bài toán Phân đoạn ảnh phân nhánh lĩnh vực thị giác máy tính Nhiệm vụ tốn chia hình ảnh thành khu vực khác Mục tiêu chung Phân đoạn ảnh tương tự việc Nhận dạng đối tượng, phát vùng chứa đối tượng ảnh gán nhãn cho chúng Tuy nhiên, tiêu chuẩn độ xác Phân đoạn ảnh cao so với Nhận dạng đối tượng, u cầu phải dự đốn xác pixel.[1] Mặc dù Phân đoạn ảnh đòi hỏi mức độ chi tiết cao hơn, đổi lại, thuật toán lĩnh vực giúp hiểu sâu nội dung ảnh Chúng ta khơng biết vị trí đối tượng ảnh, mà cịn biết hình dạng cụ thể chúng việc pixel thuộc đối tượng Phân đoạn hình ảnh đóng vai trị then chốt nhiều lĩnh vực khác lĩnh vực y học hình ảnh, phát nhận dạng đối tượng, hệ thống giám sát qua camera, hệ thống điều khiển giao thông [7], [9] Kỹ thuật đóng vai trị quan trọng giai đoạn tiền xử lý hầu hết hệ thống xử lý ảnh Việc thực phân đoạn chất lượng đóng góp vào hiệu suất sau cách giảm thiểu chi phí tính tốn thời gian, việc nâng cao độ xác cho ứng dụng Trong lĩnh vực nhận dạng đối tượng, việc phân đoạn hình ảnh có chức tách đối tượng khỏi phông Đối tượng người vật thể di chuyển phạm vi trước mắt Sau đối tượng phân đoạn, chúng xử lý hệ thống đếm số lượng người vào, nhận dạng cử tay, nhận dạng khuôn mặt Ở lĩnh vực camera giám sát, việc phân đoạn hình ảnh áp dụng để xác định giám sát đối tượng chúng nhập vào vùng giám sát Nó sử dụng để cảnh báo di chuyển vùng giám sát Trong lĩnh vực y học hình ảnh, kỹ thuật hình ảnh CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), X-Quang siêu âm thiếu để phân tích tình trạng bệnh lý khác nhau, hỗ trợ bác sĩ q trình chẩn đốn Trong q trình này, việc phân đoạn giúp trích xuất đường biên, bề mặt phận thể cần thiết từ hình ảnh Tuy nhiên, việc thực phân đoạn thủ công tốn nhiều thời gian không đảm bảo kết tốt Các kết phân đoạn biên giới có ý nghĩa quan trọng việc hỗ trợ bác sĩ q trình chẩn đốn [9] Có số phương pháp tiếp cận khác để giải tốn phân đoạn hình ảnh Phương pháp tiếp cận dựa tương đồng, tìm kiếm tương đồng pixel hình ảnh để tạo thành phân đoạn, thường dựa ngưỡng cố định Các thuật toán học máy phân cụm thường sử dụng phương pháp để phân đoạn hình ảnh Phương pháp thứ hai tiếp cận theo hướng gián đoạn, dựa vào ngắt quãng giá trị cường độ pixel hình ảnh Các kỹ thuật phát biên, điểm đường thường áp dụng tiếp cận gián đoạn để tạo phân đoạn trung gian, sau kết tiếp tục xử lý để tạo phân đoạn cuối Luận văn tập trung vào kỹ thuật phân đoạn dựa phân cụm, với hướng tiếp cận tương đồng Phân cụm loại thuật tốn học máy khơng giám sát Các thuật toán phân cụm mà luận văn nghiên cứu, tổng hợp so sánh áp dụng vào toán phân đoạn hình ảnh bao gồm: K-means Clustering, phân cụm phân cấp DBSCAN Đề tài “Nghiên cứu số kỹ thuật phân cụm ứng dụng toán phân vùng ảnh” xác định đối tượng phạm vi sau: Đối tượng: Nghiên cứu tổng hợp Các kỹ thuật phân cụm để giải toán phân vùng ảnh, theo hướng tiếp cận tương đồng Phạm vi: Phân vùng ảnh tĩnh, sử dụng số kỹ thuật phân cụm phổ biến Kmean, DBScan, phân cụm phân cấp biến thể Ngơn ngữ lập trình demo Python thư viện hỗ trợ Những nội dung nghiên cứu chính: Chương 1: Các kiến thức tảng, trình bày toán phân vùng ảnh hướng tiếp cận Chương 2: Một số thuật toán phân cụm Tìm hiểu thuật tốn, chế hoạt động cách thức ứng dụng thuật toán thực tiễn Chương 3: Phân vùng ảnh sử dụng phân cụm Tìm hiểu, nghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm để phân vùng ảnh Chương trình thực nghiệm Huấn luyện mơ hình so sánh đánh giá kết Đề tài tổng hợp số kỹ thuật phân cụm áp dụng cho toán phân vùng ảnh, làm tài liệu tốt cho học viên cao học, sinh viên chuyên ngành Tuy vậy, khơng thể tránh khỏi có sai sót cách trình bày kiến thức cịn hạn hẹp Mong góp ý xây dựng thầy cô bạn Em xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày tháng năm 2023 HỌC VIÊN LÝ THỊ NGỌC BÍCH