Nghiên cứu các vấn đề về phân vùng ảnh (Image Region) trong xử lý ảnh số

Nghiên cứu các vấn đề về phân vùng ảnh (Image Region) trong xử lý ảnh số”Phân vùng ảnh là một bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là mức xám, cùng màu hay độ nhám…Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trong toàn cảnh. Nó là một tập hợp các điểm có cùng hoặc gần cùng một tính chất nào đấy: mức xám, mức màu, độ nhám… Vùng ảnh là một trong hai thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến tính chất bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh (boundary) là biên ảnh. Các điểm trong một vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tính kết cấu (texture) tương đồng.

Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số MỤC LỤC MỤC LỤC 1 LỜI NÓI ĐẦU 3 CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 4 CHƯƠNG II: NỘI DUNG ĐỀ TÀI 5 I.LÝ THUYẾT 5 I.1 KHÁI QUÁT VỀ PHÂN VÙNG ẢNH 5 I.1.1.Một số khái niệm: 5 I.1.2. Các hướng tiếp cận phân vùng ảnh 5 I.1.3. Các công đoạn chính của phân vùng ảnh: 5 I.1.4 Một số phương pháp phân vùng ảnh 5 I.2 MỘT SỐ THUỘC TÍNH CỦA ĐIỂM ẢNH VÀ VÙNG ẢNH 6 I.2.1 Một số thuộc tính của điểm ảnh 6 I.2.2. Một số thuộc tính của vùng ảnh 6 II.3 PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP. .7 II.3.1. Khái quát về phương pháp phân lớp 7 II.3.2. Phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều7 a, Xác định ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram 7 B, Xác định ngưỡng dựa trên thuật toán tam giác: 11 c, Xác định ngưỡng dựa trên thuật toán ISODATA 12 I.4. PHÂN VÙNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP CẤU TRÚC 13 I.4.1. Giới thiệu phương pháp: 13 I.4.2 Thuật toán gán nhãn thành phần liên thông 13 I.4.3 Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất 15 Thuật toán phân vùng dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề 17 a, Nguyên tắc thuật toán 17 b, Thuật toán phân chia các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân 17 c, Thuật toán kết hợp các miền kề 21 I.5. Phân đoạn dựa theo kết cấu bề mặt(texture) 23 I.5.1. Tiếp cận thống kê 23 I.5.2. Cách tiếp cận cấu trúc 26 I.5.3. Phân đoạn theo tính kết cấu 26 I.6. PHÂN VÙNG DỰA THEO ĐƯỜNG BIÊN 27 I.6.1. Làm mảnh biên 27 Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số I.6.2. Nhị phân hóa đường biên 28 I.6.3. Miêu tả đường biên 29 Mã hóa theo tọa độ Đềcác: 30 CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN 32 ĐÁNH GIÁ: 32 KẾT LUẬN: 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO: 33 Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số LỜI NÓI ĐẦU Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và đã trở thành môn học chuyên ngành của sinh viên hệ kỹ sư, hệ cử nhân ngành Công Nghệ Thông Tin cũng như một sso ngành kỹ thuật khác trong các trường Đại học kỹ thuật. Xử lý ảnh có liên quan đến nhiều ngành khác như: hệ thống thông tin, lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, trí tuệ nhân tạo, nhận dạng… Xử lý ảnh cũng đã tạo ra được rất nhiều ứng dụng hữu ích trong thực tế như: bài toán nhận dạng vân tay, chữ viết, giọng nói… Qua thời gian 15 tuần học trên lớp và khoảng 45 ngày nghiên cứu đề tài, chúng em đã tìm hiểu được một số nội dung cơ bản trong Môn học xử lý ảnh. Tuy nhiên do kiến thức còn hạn hẹp, kết quả chúng em nghiên cứu còn nhiều thiếu sót, kính mong nhận được sự góp ý, nhận xét của các thầy cô trong bộ môn. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm sinh viên. Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI “Nghiên cứu các vấn đề về phân vùng ảnh (Image Region) trong xử lý ảnh số” Phân vùng ảnh là một bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là mức xám, cùng màu hay độ nhám… Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trong toàn cảnh. Nó là một tập hợp các điểm có cùng hoặc gần cùng một tính chất nào đấy: mức xám, mức màu, độ nhám… Vùng ảnh là một trong hai thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến tính chất bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh (boundary) là biên ảnh. Các điểm trong một vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tính kết cấu (texture) tương đồng. Dựa vào đặc tính vật lý của vùng ảnh, người ta có nhiều kỹ thuật phân vùng. Nếu phân vùng dựa trên các miền liên thông, ta gọi là kỹ thuật phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề. Nếu muốn phân vùng dựa vào biên gọi là phân vùng biên. Ngoài ra, còn có kỹ thuật khác như phân vùng dựa vào biên độ, phân vùng theo kết cấu. Mục đích của phân tích ảnh là để có một miêu tả tổng hợp về nhiều phần tử khác nhau cấu tạo nên ảnh thô (brut Image). Vì lượng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, do vậy cần có một quá trình để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ yếu. Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số CHƯƠNG II: NỘI DUNG ĐỀ TÀI I.LÝ THUYẾT I.1 KHÁI QUÁT VỀ PHÂN VÙNG ẢNH I.1.1.Một số khái niệm: • Vùng ảnh (Region): là tập hợp các điểm ảnh có chung các thuộc tính thuộc về một đối tượng nào đó. • Phân vùng ảnh (Image Segmentation): là quá trình phân hoạch tập các điểm ảnh của X thành các tập con R (hay một vùng ảnh) thỏa mãn các điều kiện sau: + R ≠ ∅ + R ∩ R = ∅ (i ≠ j, ∀ i,j) + ∪ R = X, ∀ i R : bao gồm các pixel có chung các thuộc tính nào đó. I.1.2. Các hướng tiếp cận phân vùng ảnh Có 2 hướng tiếp cận phân vùng ảnh sau:  Dựa trên tính đồng đều ( độ tương tự của mức xám và các thuộc tính chung của các điểm ảnh trong mỗi vùng.  Phân vùng ảnh dựa trên sự biến thiên của hàm độ xám hoặc mức xám ( phân vùng dựa trên tách biên). I.1.3. Các công đoạn chính của phân vùng ảnh: Gồm 3 công đoạn sau: + Tiền xử lý ảnh ( nếu có ) + Quá trình phân vùng ảnh ( thực hiện dựa trên các thuật toán ) + Đánh nhãn cho các vùng ảnh được phân tách và điều chỉnh nếu cần I.1.4 Một số phương pháp phân vùng ảnh Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các thành phần có cùng tính chất nào đấy dựa vào biên hay những vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thê là cùng mức xám, cùng màu,…Vùng ảnh là một thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến kết cấu bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh gọi là biên ảnh. Một số phương pháp phân vùng chính như: - Dựa trên sự phân lớp - Dựa trên phương pháp cấu trúc - Dựa trên việc biểu diễn và xử lý đa phân giải - Phân vùng ảnh dựa trên phương pháp phân tích kết cấu I.2 MỘT SỐ THUỘC TÍNH CỦA ĐIỂM ẢNH VÀ VÙNG ẢNH I.2.1 Một số thuộc tính của điểm ảnh - Giả sử có một điểm ảnh X = { P } , trong đó P là pixel thứ i ( i = 1,…, M*N)  Có 2 loại ảnh sau: + Ảnh đơn màu : P được biểu diễn bằng giá trị mức xám ( độ xám ). Kí hiệu A(P) hoặc X(P). + Ảnh đa màu ( đa phổ ) : mỗi pixel được biểu diễn bởi một vecto màu mà ta gọi là vecto thuộc tính. P = - Độ tương phản giữa hai điểm ảnh ( S, S ) = | A(S) – A(S) | / ( L-1) Trong đó L : giá trị mức xám lớn nhất của ảnh I.2.2. Một số thuộc tính của vùng ảnh - Độ đồng đều mức xám của một vùng ảnh R : E(R) = ( A(P) – m ) Trong đó : card(R) là số phần tử của vùng R ( lực lượng của vùng R ) : A(P) là giá trị mức xám của một điểm ảnh : m là giá trị trung bình được tính bằng công thức sau m = A(P) - Hàm vị từ của R ( Pred (R) ) : để đo độ đồng đều của mức xám, được định nghĩa như sau: Pred(R) = Trong đó: θ là ngưỡng tự chọn : nếu Pred(R) = 1 thì vùng R là vùng đồng đều Pred(R) = 0 thì vùng R là không đồng đều Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số - Thuộc tính tần số, thuộc tính thống kê, thuộc tính cấu trúc II.3 PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP II.3.1. Khái quát về phương pháp phân lớp - Phương pháp phân lớp là việc phân các phần tử có chung một số thuộc tính nào đó về các lớp theo các tiêu chuẩn về thuộc tính. - Các phương pháp phân lớp: có hai phương pháp sau: + Phân lớp dựa trên các điểm ảnh trong không gian thuộc tính + Phân lớp dựa trên tiêu chuẩn phân lớp ( dựa trên khoảng cách nhỏ nhất giữa các vecto thuộc tính ). Phương pháp phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều dựa trên các thuộc tính biên độ  Có 2 phương pháp trong không gian thuộc tính một chiều : dựa vào giải thuật học ISODATA và thuật toán phân chia, kết hợp miền kề. II.3.2. Phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều - Khái niêm: Giả sử giá trị mức xám của điểm ảnh P là A(P). Có phương pháp đê phân lớp các pixel như sau: điểm P ∈ C nếu T ≤A(P) < T Trong đó T , T là giá trị ngưỡng dưới và ngưỡng trên của lớp C  Vấn đề : xác định các ngưỡng T , T giữa các lớp và kết quả của quá trình phân lớp là mỗi lớp C sẽ cho ta một vùng anh R tương ứng.  Có 2 phương pháp để xác định ngưỡng T , T + Xác định ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram (nếu có thể ) Chọn ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram + Phương pháp xác định ngưỡng tự động dựa trên quá trình học theo thuật toán ISODATA Sau đây, chúng ta sẽ lần lượt tìm hiểu về tường phương pháp xác định ngưỡng ở trên: a, Xác định ngưỡng dựa trên biểu đồ Histogram Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Việc tìm ngưỡng biên độ rất hữu ích khi các đặc điểm của biên độ đủ để mô tả đối tượng. Giá trị của biên độ là tiêu chuẩn đưa ra một khoảng đại diện cho các đặc trưng riêng biệt của đối tượng. Kỹ thuật xác định ngưỡng rất hữu ích trong việc phân vùng ảnh nhị phân như là các tài liệu in, các dòng vẽ và đồ họa, ảnh màu, ảnh tia X… Việc chọn ngưỡng là một bước rất quan trọng trong phương pháp này. Các bước chọn ngưỡng như sau: 1. Xem xét Histogram của ảnh được để xác định các đỉnh và các khe. Nếu ảnh có dạng rắn lượn (nhiều đỉnh và khe), thì các khe có thể được sử dụng để chọn ngưỡng. 2. Chọn ngưỡng t sao cho xác định được số ŋ của toàn bộ mẫu < t 3. Điều chỉnh ngưỡng dựa trên xem xét lược đồ xám của các điểm lân cận 4. Chọn ngưỡng bởi việc lấy mẫu histogrant chỉ của những điểm mà thỏa mãn tiêu chí để chọn. Ví dụ như, trong các ảnh có độ tương phản thấp, histogram cùa các pixel sẽ có độ lớn Laplacian g(m,n) lớn hơn giá trị t định trước (sao cho từ 5% đến 10% số điểm ảnh với gradient lớn nhất sẽ coi như biên) sẽ cho phép xác định các đặc tính ảnh lưỡng cực tốt hơn ảnh gốc. 5. Khi có một mô hình phân lớp xác suất, việc xác định ngưỡng dựa vào tiêu chuẩn nhằm cực tiểu của sai số hoặc một số tính chất theo định luật Bayes Ví dụ: Chúng ta phân vùng ảnh tượng đài Washington trên hình 9.50. Trước tiên, cường độ thấp là ngưỡng để tách các khu vực rất tối (các cây ở trong ảnh) để loại cây ra khỏi ảnh. Sau đó, chúng ta tìm một hình chữ nhật bao quanh tượng đài bởi việc chọn ngưỡng các đường ngang và dọc được ký hiệu dưới dạng: Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Hình 1 h(n) = u(m,n) / 1 v(n) = u(m,n) / 1 với h(n): hình chiếu bằng v(n): hình chiếu đứng Đường viền sau bao quanh đối tượng nằm trong hình chữ nhật cho ta các đối tượng đã được phân vùng. Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Quá trình nhị phân hóa cũng chính là việc phân theo ngưỡng, tức là: Out(x,y) = 1 với In(x,y) >T = 0 với In(x,y) <T Với T là ngưỡng cần xác định Trong một số trường hợp, ta cần biến đổi lược đồ xám theo công thức: H(i) = t(e(k,1)δ (f(k,1) – i Với e(k,1) là ảnh đầu ra của việc phát hiện biên δ (i) là hàm Delta t(e(k,1) tính bởi: t(e(k,1)) = Để hiểu rõ hơn về nguyên tắc phân vùng dựa vào ngưỡng biên độ ta xét thí dụ sau: Hình2 Lược đồ hình rắn lượn và cách chọn ngưỡng Giả sử ảnh có lược đồ xám như hình trên ta chọn các ngưỡng như hình vẽ: T = L, T = L. Ta có 5 ngưỡng và phân vùng thành 4 vùng, ký hiệu là C là vùng thứ k của ảnh, k=1, 2, 3, 4. Cách phân vùng theo nguyên tắc: P ∈ C nếu T <= A(P ) < T , k =1, 2, 3, 4 [...]... end Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN ĐÁNH GIÁ: Qua một thời gian tìm hiểu, nghiên cứu:  Về phần lý thuyết, chúng em đã tìm hiểu được phần cơ bản của vấn đề Phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số và đã trình bày ở trên  Về chương trình cài đặt: chúng em mới chỉ nghiên cứu được phần đọc ảnh đầu vào, chưa nghiên cứu được phần xử lý trong phân vùng. .. Do đó ta thực hiện các công việc sau: • phân các điểm ảnh theo các ngưỡng T đã tìm được • Đánh nhãn các vùng ảnh R bằng thuộc tính chung và hiển thị các vùng (phân tách) Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số • Ta hiệu chỉnh các vùng (số vùng theo kết quả hiển thị các vùng N có thể tăng, giảm: Nếu N thay đổi thì ta phải dự đoán lại số vùng và thực hiện lại từ đầu I.4 PHÂN VÙNG DỰA TRÊN PHƯƠNG... chưa nghiên cứu được phần xử lý trong phân vùng ảnh nên đoạn chương trình đọc ảnh đầu vào không được đưa vào đây KẾT LUẬN: Phân vùng ảnh là bước then chốt, vô cùng quan trọng trong việc xử lý ảnh số Phát triển việc phân vùng ảnh có ý nghĩa rất to lớn trong Xử lý ảnh Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số TÀI LIỆU THAM KHẢO: 1 Nhập môn xử lý ảnh số Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (ĐHBK) 2 Fundamentals... thể áp dụng cho các đặc trưng kết cấu và có thể dùng để phân đoạn các miền có tính kết cấu Nhìn chung, việc phân loại và phân vùng dựa vào kết cấu là một vấn đề khó Ở đây, phần trình bầy chỉ mang tính chất giới thiệu Có thể giải quyết vấn đề này trong thực tế nếu ta biết trước các loại kết cấu (dựa vào quy luật hay các phân bố) Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số I.6 PHÂN VÙNG DỰA THEO ĐƯỜNG... tầm nhìn hệ thống dựa trên việc phân tích các kết nối chạy dài được đưa ra trong hình Đối tượng đầu vào là các ảnh và các dữ liệu số hóa để đưa ra Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số một ảnh nhị phân Hình 9.53 đại diên cho dữ liệu chạy dài của chiếc khóa, sự phân vùng của nó thành mặt nghiêng ngoài cùng và 3 lỗ Hình 9.53 Với mỗi đối tượng, các tính năng như số lượng lỗ, diện tích lỗ, giới... sai số E (L) • Bước 3: hiển thị kết quả phân vùng dựa trên đồ thị các miền kề sau khi lọc tách các vùng và hiệu chỉnh nếu cần Trong ví dụ trên, sau khi kết hợp các miền kề đồ thị gồm 2 nút: Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Lưu ý: ta phải chọn θ sao cho ảnh được phân vùng chính xác không phải điều chỉnh θ Trong trường hợp nếu phải điều chỉnh thì phải thực hiện lại thuật toán kết hợp các. .. thể áp dụng cho từng vùng ảnh một .Các giá trị ngưỡng được tính riêng biệt cho từng vùng một và sau đó được kết hợp lại thông qua phép nội suy để hình thành nên một Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số mặt ngưỡng cho toàn bộ ảnh Trong thuật toán mới này, kích thước của các vùng cần được chọn một cách thích hợp sao cho có một lượng đáng kể các điểm ảnh ở trong một vùng, nhằm phục vụ cho việc... cả các miền R có hàm Pred(R) = 1, Ngược lại nếu tồn tại một vùng R nào đó có Pred(R) = 0 (chưa đồng đều)thì tiếp tục phân chia Nguyên tắc phân chia: Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Về nguyên tắc, phương pháp này kiểm tra tính hợp thức của tiêu chuẩn một cách tổng thể trên miền lớn của ảnh Nếu tiêu chuẩn được thỏa, việc phân đoạn coi như kết thúc Trong trường hợp ngươc lại, nếu 1 vùng ảnh. .. của việc phân vùng Các tiêu chuẩn hay được dùng là sự thuần nhất về mức xám, màu sắc đối với ảnh màu, kết cấu sợi và chuyển động Thí dụ, với ảnh hàng không, việc phân vùng theo màu cho phép phân biệt thảm thực vật: Cánh đồng màu xanh hay vàng, rừng xanh thẫm, đường màu xám, mái nhà màu đỏ, v v Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Đối với ảnh chuyển động, người ta tiến hành trừ 2 ảnh quan sát... c-1) Ảnh gốc khi làm mảnh c-2) ảnh sau Hình 6.9 Làm mảnh ảnh I.6.2 Nhị phân hóa đường biên Đề tài số 5: phân vùng ảnh trong xử lý ảnh số Nhị phân hóa đường biên là giai đoạn then chốt trong quá trình chích chọn vì nó xác định đường bao nào thực sự cần và đường bao nào có thể loại bỏ Nói chung, người ta thương nhị phân hóa đường biên theo cách thức làm giảm nhiễu hoặc tránh hiện tượng kéo sợi trên ảnh