Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 45 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
45
Dung lượng
0,98 MB
Nội dung
Nhập môn xử lý ảnh Các phương pháp phát hiện biên 6/2/15Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 1 Nhằm trích chọn đặc điểm nhằm hiểu ảnh Chưa có định nghĩa chính xác về biên ◦ Thay đổi đột ngột trong mức xám Nếu là ảnh đen trắng thì điểm biên là điểm đen có ít nhất 1 điểm trắng bên cạnh Tập hợp các điểm biên là đường biên bao quanh đối tượng Có 2 cách cơ bản ◦ Phát hiện biên trực tiếp ◦ Phát hiện biên gián tiếp 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 2 Khái quát Nổi biện dựa vào biến thiên cấp xám Chủ yếu là lấy đạo hàm ◦ Bậc nhất (Gradient) ◦ Bậc hai (Laplace) Tương đối hiệu quả nếu biến đổi mức xám là đột ngột. Kết quả là ảnh biên 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 3 Phát hiện biên trực tiếp Nếu ảnh có thể được phân vùng thì ranh giới giữa các vùng là biên. Dò biên và phân vung là hai bài toán đối ngẫu nhau. Có thể dùng được trong trường hợp biến thiên của mức xám không đột ngột. Kết quả là đường biên. 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 4 Phát hiện biên gián tiếp Gradient là một vector có thành phần hiển thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh: ◦ dx và dy là khoảng cách theo hướng x, y ◦ Đây là giá trị gần đúng vì trong tín hiệu rời rạc, đạo hàm không tồn tại. Mô phỏng bằng nhân chập. 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 5 Phát hiện biên Gradient −+ ≈= ∂ ∂ −+ ≈= ∂ ∂ dy yxfdyyxf fy y yxf dx yxfydxxf fx x yxf ),(),(),( ),(),(),( Với dx=dy=1 ta có: Ma trận nhân chập là 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 6 Phát hiện biên Gradient −+≈= ∂ ∂ −+≈= ∂ ∂ ),()1,( ),(),1( yxfyxffy y f yxfyxffx x f ( ) − = −= 1 1 11 B A 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 7 Ví dụ: = 3330 3330 3330 0000 I =⊗ **** *003 *003 *000 AI =⊗ **** *000 *000 *330 BI =⊗+⊗ **** *003 *003 *330 BIAI Sử dụng ma trận nhân chập mô hình đạo hàm theo hai hướng 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 8 Kỹ thuật Prewitt − − − = 101 101 101 x H −−− = 111 000 111 x H 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 9 Ví dụ: = 000000 000000 005555 005555 005555 000000 I −− −− −− −− =⊗ ****** *5500* *101000* *151500* *101000* ****** x HI 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 10 Ví dụ: = 000000 000000 005555 005555 005555 000000 I −−−− −−−− =⊗ ****** *5151515* *5101515* *0000* *5101515* ****** y HI [...]... 32 Dò biên sử dụng quy hoạch động Thuật toán gồm các bước ◦ ◦ ◦ Xác định điểm xuất phát Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo Lặp bước 2 cho đến khi gặp điểm xuất phát Việc xác định điểm xuất phát sẽ quyết định tính chất của các đường biên thu được Để tăng hiệu quả của thuật toán ta có thể sử dụng cặp nền vùng thay vì chỉ một điểm biên 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 33 Dò biên sử... ◦ ◦ ◦ Xác định cặp nền-vùng xuất phát Xác định cặp nền-vùng tiếp theo Lựa chọn điểm biên vùng Thực hiện tiếp từ bước 2 cho đến khi gặp cặp nền-vùng xuất phát Để tìm cặp nền-vùng xuất phát có thể duyệt ảnh từ trên xuống dưới, từ trái qua phải 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 34 Dò biên sử dụng quy hoạch động Toán tử dò biên ◦ ◦ 6/2/15 Xác định cặp xuất phát Xác định cặp tiếp theo Phạm... Giả định là biên quan trọng thường nằm trong những đường liên tục trong bức ảnh Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 23 Kỹ thuật Canny Bước 5: Phân ngưỡng ◦ ◦ ◦ Đầu tiên áp dụng ngưỡng cao để tìm ra các điểm biên quan trọng và chắc chắn Từ các điểm này theo dấu các đường biên sử dụng thông tin về hướng ở bước 3 Khi đi theo các biên này sử dụng ngưỡng thấp để có thể theo dấu các đường biên mờ chỉ với... môn xử lý ảnh 24 Kỹ thuật Canny 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 25 Lọc phát hiện biên dựa vào trung bình cục bộ Xác định biên không theo sự biến đổi mà dựa vào trung bình giá trị các điểm lân cận Với cửa sổ m x n với tâm là (i,j) thì nếu ◦ 6/2/15 ∑W (i, j ) > I (i, j ) + δ m*n thì điểm ảnh I(i,j) sẽ là điểm biên và ngược lại sẽ là điểm nền Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 26 Lọc trung... không phải là biên ◦ ◦ Nếu G(i,j) ≥ G1 và G(i,j) ≥ G2 thì mới giữ lại (i,j) ((i,j) là cực đại địa phương) ◦ 6/2/15 Xét (i,j), θ là gradient hướng tại (i,j), G1, G2 là hai điểm lân cận theo hướng θ Ngược lại thì xóa (i,j) vì (i,j) là điểm nền Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 22 Kỹ thuật Canny Bước 5: Phân ngưỡng để tìm biên ◦ ◦ ◦ 6/2/15 Điểm có gradient lớn hơn thường có khả năng là biên cao hơn... − 2 4 − 2 1 −2 1 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 17 Kỹ thuật Canny Đây là thuật toán cổ điển nhưng đến nay vận rât hiệu quả và được sử dụng rộng rãi Có khả năng đưa ra đường biên mảnh và phát hiện chính xác với ảnh có nhiễu Bao gồm năm bước Sau khi áp dụng, ảnh có thể được mã hóa thành các đường cong với công thức toán học 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 18 Kỹ thuật... 5 H= 115 4 9 12 9 4 2 4 5 4 2 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 19 Kỹ thuật Canny Bước 2: Tính gradient bằng ma trận Prewitt Gx = B ⊗ H x Gy = B ⊗ H y Có thể dùng các phép phát hiện bậc một khác (gradient đơn giản, Sobel ) Kết quả là 2 ảnh gradient theo hai hướng x và y 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 20 Kỹ thuật Canny Bước 3: Tính gradient hướng tại mỗi điểm... ngược lại sẽ là điểm nền Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 26 Lọc trung bình cục bộ 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 27 Lọc trung bình cục bộ 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 28 Dò biên theo quy hoạch động Xét ảnh I với kích thước M x N Điểm ảnh tại vị trí (i,j) có giá trị I(i,j) Chúng ta tạm xét ảnh đen trắng (0,1) cho đơn giản 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 29 . trắng thì điểm biên là điểm đen có ít nhất 1 điểm trắng bên cạnh Tập hợp các điểm biên là đường biên bao quanh đối tượng Có 2 cách cơ bản ◦ Phát hiện biên trực tiếp ◦ Phát hiện biên gián tiếp 6/2/15 Phạm. quả là ảnh biên 6/2/15 Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 3 Phát hiện biên trực tiếp Nếu ảnh có thể được phân vùng thì ranh giới giữa các vùng là biên. Dò biên và phân vung là hai bài toán. Nhập môn xử lý ảnh Các phương pháp phát hiện biên 6/2/15Phạm Việt Hưng – Nhập môn xử lý ảnh 1 Nhằm trích chọn đặc điểm nhằm hiểu ảnh Chưa có định nghĩa chính xác về biên ◦ Thay đổi đột ngột