Xây dựng chương trình mô phỏng phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRẦN QUỐC HÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN SỰ PHÂN CHIA VÀ KẾT HỢP CÁC MIỀN KỀ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Khoa học máy tính HÀ NỘI – 2015 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRẦN QUỐC HÀ XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG PHÂN VÙNG ẢNH DỰA TRÊN SỰ PHÂN CHIA VÀ KẾT HỢP CÁC MIỀN KỀ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Khoa học máy tính Ngƣời hƣớng dẫn khoa học TS. LƢU THỊ BÍCH HƢƠNG HÀ NỘI – 2015 LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn cô giáo TS. Lƣu Thị Bích Hƣơng, ngƣời hƣớng dẫn tận tình bảo em nhiều suốt trình tìm hiểu nghiên cứu hoàn thành khóa luận tốt nghiệp. Em cảm ơn thầy, cô giáo khoa Công nghệ Thông tin trƣờng Đại học sƣ phạm Hà Nội tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu tạo điều kiện cho em hoàn thành khóa luận. Xin chân thành cảm ơn giúp đỡ, động viên tất bạn trình thực khóa luận. Em muốn cảm ơn ngƣời thân gia đình động viên, giúp đỡ tạo điều kiện để em hoàn thành khóa luận. Là sinh viên lần đầu nghiên cứu khoa học chắn khóa luận em không tránh khỏi thiếu sót, em mong đóng góp ý kiến thầy, cô giáo bạn để đề tài em đƣợc hoàn thiện. Một lần em xin chân thành cảm ơn công lao dạy dỗ bảo thầy, cô giáo. Kính chúc quý thầy, cô giáo mạnh khỏe tiếp tục đạt đƣợc nhiều thắng lợi nghiên cứu khoa học nghiệp trồng ngƣời. Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 05 năm 2015 Sinh viên thực Trần Quốc Hà LỜI CAM ĐOAN Tên em là: TRẦN QUỐC HÀ Sinh viên lớp : K37 – CNTT, khoa Công nghệ Thông tin , trƣờng Đại học sƣ phạm Hà Nội 2. Em xin cam đoan: 1. Đề tài: “Xây dựng chƣơng trình mô phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề” là nghiên cƣ́u của riêng em , dƣới sƣ̣ hƣớng dẫn của cô giáo TS. Lƣu Thị Bích Hƣơng. 2. Khóa luận hoàn toàn không chép tác giả khác. Nếu sai em xin hoàn toàn chị u trách nhiệm. Hà Nội, tháng 05 năm 2015 Sinh viên Trần Quốc Hà DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2: Các bƣớc trình xử lý ảnh Hình 1.3: Ví dụ nắn chỉnh hình biến dạng 12 Hình 2.1: Chọn ngƣỡng đƣờng ngang dọc 19 Hình 2.2: Phân vùng ảnh tƣợng đài Washington .20 Hình 2.3: Lƣợc đồ hình rắn lƣợn cách chọn ngƣỡng 21 Hình 2.4: Xác định ngƣỡng dựa thuật toán tam giác 21 Hình 2.5: Quá trình tính toán Pred(R) 27 Hình 2.6: Cây tứ phân ảnh R .28 Hình 2.7: liên thông liên thông 29 Hình 2.8: Làm mảnh ảnh 31 Hình 2.9: Loại bỏ đƣờng bao hở 33 Hình 2.10: Khép kín nhờ ngoại suy .33 Hình 2.11: Loại bỏ chân rết làm rõ biên 33 Hình 3.1: Form giao diện chƣơng trình .36 Hình 3.2: Form kết nhận đƣợc từ chức thay đổi mức xám 36 Hình 3.3: Form kết nhận đƣợc từ chức phân vùng ảnh 37 Hình 3.4: Form kết nhận đƣợc từ chức xem ảnh gốc .37 MỤC LỤC MỞ ĐẦU…… .1 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1. Xử lý ảnh vấn đề xử lý ảnh .5 1.1.1. Xử lý ảnh 1.1.2. Các vấn đề xử lý ảnh .7 1.1.2.1. Một số khái niệm .7 1.1.2.2. Độ phân giải ảnh .8 1.1.2.3. Mức xám ảnh 1.1.2.4. Nắn chỉnh biến dạng .11 1.1.2.5. Khử nhiễu 12 1.1.2.6. Chỉnh mức xám .12 1.1.2.7. Trích chọn đặc điểm 12 2.1.2.8. Nén ảnh……. .13 1.1.2.9. Một số thuộc tính cần quan tâm ảnh số 14 1.2. Khái quát phân vùng ảnh 14 1.2.1. Một số khái niệm 14 1.2.2. Các hƣớng tiếp cận phân vùng ảnh 16 1.2.3. Các công đoạn phân vùng ảnh .16 1.3. Một số thuộc tính điểm ảnh phân vùng ảnh 17 1.3.1. Một số thuộc tính điểm ảnh .17 1.3.2. Một số thuộc tính vùng ảnh .17 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÂN VÙNG ẢNH .18 2.1. Phân vùng ảnh dựa phƣơng pháp phân lớp 18 2.1.1. Khái quát phƣơng pháp phân lớp 18 2.1.2. Phân lớp điểm ảnh không gian thuộc tính chiều .18 2.2. Phân vùng ảnh dựa phân chia miền kề 23 2.2.1. Phƣơng pháp tách tứ phân .23 2.2.2. Phƣơng pháp cục .28 2.2.3. Phƣơng pháp tổng hợp .29 2.3. Phân vùng ảnh dựa theo đƣờng biên .30 2.3.1. Làm mảnh biên .30 2.3.2. Nhị phân hoá đƣờng biên .32 2.3.3. Miêu tả đƣờng biên 32 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG 35 3.1. Phát biểu toán 35 3.2. Thiết kế chƣơng trình 36 3.2.1. Giao diện chƣơng trình 36 3.2.2. Một số kết chƣơng trình 36 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN .38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 40 MỞ ĐẦU 1. Mục đích, lý chọn đề tài Trong năm gần đây, với phát triển vƣợt bậc khoa học máy tính, xử lý ảnh lĩnh vực đƣợc quan tâm. Nó ngành khoa học tƣơng đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, nhƣng lĩnh vực phát triển nhanh thu hút quan tâm đặc biệt từ nhà khoa học, thúc đẩy trung tâm nghiên cứu, ứng dụng lĩnh vực hấp dẫn này. Xử lý ảnh ngành khoa học nghiên cứu trình xử lý thông tin dạng hình ảnh, mà hình ảnh dạng thông tin vô phong phú, đa dạng phƣơng tiện giao tiếp, trao đổi chủ yếu ngƣời. Thông tin hình ảnh ngày đƣợc xử lý dễ dàng máy tính. Mục tiêu xử lý ảnh là: - Xử lý ảnh ban đầu để có đƣợc ảnh theo yêu cầu xác định (ví dụ nhƣ ảnh mờ cần xử lý để đƣợc ảnh rõ hơn). - Phân tích ảnh để thu đƣợc thông tin đặc trƣng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh (ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn đặc trƣng vân tay). - Hiểu ảnh đầu vào để có mô tả ảnh mức cao hơn, sâu (ví dụ từ ảnh tai nạn giao thông phác họa trƣờng tai nạn). Qua đó, thấy xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng nhƣ ứng dụng thực tế khoa học kĩ thuật nhƣ sống thƣờng ngày. Những ứng dụng dƣờng nhƣ vô hạn với khám phá ngƣời phát triển nhƣ vũ bão công nghệ số hóa, chẳng hạn, lĩnh vực nhƣ: Sản xuất kiểm tra chất lƣợng, di chuyển Robot, phƣơng tiện lại, công cụ hƣớng dẫn cho ngƣời mù, an ninh giám sát, nhận dạng đối tƣợng, nhận dạng mặt, ứng dụng y học, sản xuất, hiệu chỉnh Video, chinh phục vũ trụ… Để xử lý đƣợc ảnh phải trải qua nhiều khâu khác tùy theo mục đích việc xử lý, nhƣng khâu quan trọng khó khăn phân vùng ảnh. Trong số lƣợng lớn ứng dụng xử lý ảnh hiển thị máy tính, phân vùng ảnh đóng vai trò yếu nhƣ bƣớc trƣớc áp dụng thao tác xử lý ảnh mức cao nhƣ: Nhận dạng, giải thích ngữ nghĩa, biểu diễn ảnh. Nếu bƣớc phân vùng ảnh không tốt dẫn đến việc nhận diện sai lầm đối tƣợng có ảnh. Phân vùng ảnh vấn đề nhận đƣợc nhiều quan tâm lĩnh vực xử lý ảnh. Trong khoảng 30 năm trở lại có nhiều thuật toán đƣợc đề xuất để giải toán này. Trong thời gian gần đây, việc tìm thuật toán nắm bắt đƣợc thuộc tính toàn cục ảnh trở thành xu hƣớng phổ biến. Xuất phát hoàn cảnh em lựa chọn đề tài: “Xây dựng chƣơng trình mô phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề” để làm khóa luận tốt nghiệp. 2. Nhiệm vụ - Tìm hiểu xử lý ảnh - Tìm hiểu phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa phƣơng pháp phân lớp. - Tìm hiểu phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề. - Tìm hiểu phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa theo đƣờng biên. - Xây dựng ứng dụng phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề ngôn ngữ Visual C#. 3. Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu a. Đối tƣợng nghiên cứu - Các kỹ thuật phân vùng ảnh. b. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi khoá luận em dừng lại việc tìm hiểu phát triển ứng dụng phân vùng ảnh thông qua kĩ thuật phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu a. Phƣơng pháp nghiên cứu lý luận Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo tài liệu liên quan nhằm xây dựng sở lý thuyết đề tài biện pháp cần thiết để giải vấn đề đề tài. b. Phƣơng pháp nghiên cứu chuyên gia Tham khảo ý kiến chuyên gia để thiết kế chƣơng trình phù hợp với yêu cầu thực tiễn, nội dung xử lý nhanh đáp ứng đƣợc yêu cầu ngày cao ngƣời sử dụng. c. Phƣơng pháp nghiên cứu thực nghiệm Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu sở, lý luận đƣợc nghiên cứu kết đạt đƣợc qua phƣơng pháp trên. 5. Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn đề tài  Ý nghĩa khoa học: Phân vùng ảnh tính tất yếu định đến chất lƣợng hình ảnh. Mục tiêu phân vùng ảnh để đơn giản hóa thay đổi biểu diễn ảnh để dễ dàng phân tích. Phân vùng ảnh thƣờng đƣợc sử dụng để xác định vị trí đối tƣợng, đƣờng biên (đƣờng thẳng, cong.vv). Phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề giúp cho việc phân vùng ảnh trở lên nhanh chóng, rút ngắn thời gian thực cho kết xác.  Ý nghĩa thực tiễn: Việc xây dựng chƣơng trình mô phân vùng ảnh dựa phân chia kết hợp miền kề có ý nghĩa thực tiễn nhiều lĩnh vực khác nhƣ lĩnh vực hình ảnh y tế (medical imaging), phát nhận dạng đối tƣợng, hệ thống camera giám sát, hệ thống điều khiển giao thông… Kỹ thuật bƣớc tiền xử lý quan trọng hầu hết hệ thống xử lý ảnh, kết hợp phân vùng tốt giúp cho trình xử lý sau đạt hiệu cao Nếu Pred(R k ) = quay lại bƣớc 1. Khi tất Pred(R k ) = dừng lại vẽ tứ phân. Ví dụ: Sử dụng phƣơng pháp tách tứ phân để phân vùng ảnh R với ngƣỡng đánh giá độ đồng T=0,2. R= Tách ảnh R thành phần R1 , R , R , R . R1 R= R2 R3 R4 Xét vùng R1 :  (16 1)  16 m(R1 )  E(R1 )   (16  (1  1)2 )   T 16 Thỏa mãn điều kiện vùng không tách tiếp. Xét vùng R : m(R )  E(R )   (8 1   2)  1, 438 16  (8  (1  1, 438)   (2  1, 438) )  0, 25  T 16 26 Không thỏa mãn điều kiện vùng tiếp tục tách. Xét vùng R :  (8 1   2)  1, 438 16 m(R )  E(R )   (8  (1  1, 438)   (2  1, 438) )  0, 25  T 16 Không thỏa mãn điều kiện vùng tiếp tục tách. Xét vùng R : m(R )  E(R )   (2 1  14)  1,875 16  (2  (1  1,875)  14  (2  1,875) )  0,109  T 16 Thỏa mãn điều kiện vùng không tách tiếp. Tiếp tục nhƣ cho dến tất phần thỏa mãn điều kiện vùng. Sẽ phân vùng nhƣ sau: R1 R= R2 R3 R4 Quá trình tính Pred(R): R E (R k ), T = 0.2 Pred(R) R1 < 0.2 R2 0,25 > 0,2 R3 0,25 > 0,2 R4 0,109 < 0,2 R 21 0< 0,2 27 R 22 0< 0,2 R 23 0< 0,2 R 24 0< 0,2 R 31 0< 0,2 R 32 0< 0,2 R 33 0< 0,2 R 34 0< 0,2 Hình 2.5: Quá trình tính toán Pred(R) Khi tất Pred(R) = dừng có tứ phân sau: R R1 R4 R21 R 34 R2 R3 R 22 R 23 R 24 R 31 R 32 R 33 Hình 2.6: Cây tứ phân ảnh R 2.2.2. Phƣơng pháp cục Ý tƣởng phƣơng pháp xét ảnh từ miền nhỏ nối chúng lại thỏa mãn tiêu chuẩn để đƣợc miền đồng lớn hơn. Tiếp tục với miền thu đƣợc nối thêm đƣợc nữa. Số miền lại cho ta kết phân đoạn. Nhƣ vậy, miền nhỏ bƣớc xuất phát điểm ảnh. Phƣơng pháp hoàn toàn ngƣợc với phƣơng pháp tách. Song điều quan trọng nguyên lý nối vùng. Việc nối vùng đƣợc thực theo nguyên tắc sau: 28 - Hai vùng phải đáp ứng tiêu chuẩn, thí dụ nhƣ màu hay mức xám. - Hai vùng phải kế cận nhau. Khái niệm kế cận: Trong xử lý ảnh, ngƣời ta dùng khái niệm liên thông để xác định tính chất kế cận. Có hai khái niệm liên thông liên thông liên thông. Với liên thông điểm ảnh I(x,y) có kế cận theo hƣớng x y, với liên thông, điểm I(x,y) có liên thông theo hƣớng x, y liên thông khác theo hƣớng chéo 45 °. a) liên thông b) liên thông Hình 2.7: liên thông liên thông Dựa theo nguyên lý phƣơng pháp nối, ta có thuật toán: - Thuật toán tô màu (Blob Coloring): Sử dụng khái niệm liên thông, dùng cửa sổ di chuyển ảnh để so sánh với tiêu chuẩn nối. - Thuật toán đệ quy cực bộ: Sử dụng phƣơng pháp tìm kiếm để làm tăng kích thƣớc vùng. 2.2.3. Phƣơng pháp tổng hợp Hai phƣơng pháp nối (hợp) tách có nhƣợc điểm. Phƣơng pháp tách tạo nên cấu trúc phân cấp thiết lập mối quan hệ vùng. Tuy nhiên, thực việc chia chi tiết. Phƣơng pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, nhƣng cấu trúc hàng ngang dàn trải, không cho ta thấy rõ mối liên hệ miền. 29 Vì nhƣợc điểm này, ngƣời ta nghĩ đến phối hợp phƣơng pháp. Trƣớc tiên, dùng phƣơng pháp tách để tạo nên tứ phân, phân đoạn theo hƣớng từ gốc đến lá. Tiếp theo, tiến hành duyệt theo chiều ngƣợc lại hợp vùng có tiêu chuẩn. Với phƣơng pháp ta thu đƣợc cấu trúc ảnh với miền liên thông có kích thƣớc tối đa. Giải thuật tách hợp: Bước 1: Kiểm tra tiêu chuẩn đồng nhất. Bước 1.1: Nếu không thỏa mãn tiêu chuẩn đồng số điểm vùng nhiều 1, tách vùng ảnh làm miền (trên, dƣới, phải, trái) cách đệ quy. Nếu kết tách xong không tách đƣợc chuyển sang bƣớc 1.2. Bước 1.2: Nếu tiêu chuẩn đồng thỏa mãn tiến hành hợp vùng cập nhật lại giá trị trung bình vùng cho vùng này. Bước 2: Hợp vùng kiểm tra lân cận nhƣ nêu trên. Có thể có nhiều vùng thỏa mãn. Khi đó, chọn vùng tối ƣu tiến hành hợp. 2.3. Phân vùng ảnh dựa theo đƣờng biên Biên đặc trƣng quan trọng ảnh. Cũng mà nhiều ứng dụng, ngƣời ta sử dụng cách phân đoạn dựa theo biên. Việc phân đoạn ảnh dựa vào biên đƣợc tiến hành qua số bƣớc: - Phát làm biên. - Làm mảnh biên. - Nhị phân hóa đƣờng biên. - Mô tả biên. 2.3.1. Làm mảnh biên Làm giảm hay mảnh biên thực chất làm biên với độ rộng pixel. Nhƣ biết kĩ thuật Laplace dùng phát biên cho kết trực tiếp biên ảnh với độ rộng pixel. Song với nhiều kỹ thuật khác không hoàn toàn nhƣ vậy. Khi thực đạo hàm ảnh, thu đƣợc điểm cực trị cục bộ. Theo kỹ thuật gradient, điểm cực trị cục coi nhƣ biên. Do 30 cần tách biệt điểm cực trị để xách định xác biên ảnh để giảm độ rộng biên ảnh. Một phƣơng pháp hay dùng kỹ thuật làm mảnh biên chữ phƣơng pháp “Loại bỏ điểm không cực đại”. Giả sử ảnh I(x,y) gồm gradient hƣớng gradient biên độ (còn gọi đồ biên độ đồ hƣớng). Với điểm ảnh I(x,y), xác định điểm lân cận theo hƣớng gradient. Gọi điểm I(x1,y1) I(x2,y2). Nếu I(x, y) lớn I(x1,y1) I(x2,y2) giá trị I(x,y) đƣợc bảo toàn. Nếu không đƣợc đặt coi nhƣ bị loại bỏ. Thuật toán đƣợc sử dụng phƣơng pháp Canny. Ngoài thuật toán kể nhiều kỹ thuật làm mảnh biên để xác định khung đối tƣợng (ảnh hay kí tự) nhƣ kỹ thuật mảnh biên chữ Sherman đề xuất sau đƣợc Fraser cải tiến cho ảnh nhị phân. Kỹ thuật mô tả tóm tắt nhƣ sau: + Là điểm đen kết nối với điểm đen không kề nhau. + Là điểm đen lân cận điểm đen ngoại trừ không tồn chuyển đổi phần tử trƣớc nó. Hay điểm phải đồng thời thỏa mãn điều kiện sau: + ≤ NZ(P1 ) ≤ + Z0 P1 = + P2 ∗ P4 ∗ P8 = hay Z0 (P2 ) ≠ Với: - Z0 (P1 ) phần tử chuyển sang phần tử khác tập có thứ tự P2 , P4 , P8 , P1 . - NZ(P1 ) số hàng xóm (lân cận) khác P1 . Hình dƣới mô tả số tình áp dụng không áp dụng đƣợc điều kiện thí dụ ảnh sau làm mảnh. P3 P2 P9 P4 P1 P8 31 P5 P6 P7 P1 P1 P1 b) Xoá P1 tạo c) Xoá P1 gây d) 2[...]... hay tính kết cấu tƣơng đồng Dựa vào đặc tính vật lý của ảnh, ngƣời ta có nhiều kỹ thuật phân vùng: Phân vùng dựa theo miền liên thông gọi là phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề, phân vùng dựa vào biên gọi là phân vùng biên Ngoài ra còn có các kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo kết cấu… Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Là quá trình phân hoạch tập các điểm ảnh của... đƣợc chia thành ba phƣơng pháp cơ bản sau đây: - Phân vùng ảnh dựa trên phƣơng pháp phân lớp - Phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia miền kề - Phân vùng ảnh dựa theo đƣờng biên 1.2.2 Các hƣớng tiếp cận phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là chia ảnh thành các vùng không trùng lặp Mỗi vùng gồm một nhóm pixel liên thông và đồng nhất theo một tiêu chí nào đó Tiêu chí này phụ thuộc vào mục tiêu của quá trình phân. .. 2.2 Phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia miền kề Kỹ thuật phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia miền kề dựa vào các tính chất quan trọng nào đó của miền ảnh Việc lựa chọn các tính chất của miền sẽ xác định tiêu chuẩn phân vùng Tính đồng nhất của một miền ảnh là điểm chủ yếu xác định tính hiệu quả của việc phân vùng Các tiêu chuẩn hay đƣợc dùng là sự thuần nhất về mức xám, màu sắc đối với ảnh màu, kết. .. 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) 1.2.3 Các công đoạn chính của phân vùng ảnh Gồm 3 công đoạn sau: - Tiền xử lý ảnh (nếu có) 16 - Quá trình phân vùng ảnh (thực hiện dựa trên các thuật toán) - Đánh nhãn cho các vùng ảnh đƣợc phân tách và điều chỉnh nếu cần 1.3 Một số thuộc tính của điểm ảnh và phân vùng ảnh. .. phân chia lọc + Giai đoạn 2: Giai đoạn kết hợp, ta thực hiện kết hợp các miền kề nhau dựa trên đồ thị các miền kề và chỉ tiêu về sai số để tạo thành vùng ảnh (thuật toán kết hợp lặp) b, Thuật toán kết hợp các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân Chỉ tiêu: Để tìm các miền ảnh có độ đồng đều, thực hiện phân chia liên tiếp cho đến khi tất cả các miền Rk có hàm Pred(Rk) = 1 Ngƣợc lại nếu tồn tại một vùng. .. cuộc sống Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tƣơng tác ngƣời máy Quá 6 trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận Ảnh “Tốt hơn” Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh đƣợc xem nhƣ... với ảnh màu, kết cấu sợi và chuyển 23 động Các phƣơng pháp phân vùng ảnh theo sự phân chia miền kề thƣờng áp dụng là: - Phƣơng pháp tách cây tứ phân - Phƣơng pháp cục bộ - Phƣơng pháp tổng hợp 2.2.1 Phƣơng pháp tách cây tứ phân a, Nguyên tắc thuật toán Quá trình phân vùng ảnh gồm 2 giai đoạn liên tiếp nhau: + Giai đoan 1: Chia ảnh thành các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân cho đến khi đạt đƣợc... pháp phân lớp có hai phƣơng 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) Phƣơng pháp phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính một chiều dựa trên các thuộc tính biên độ Có 2 phƣơng pháp trong không gian thuộc tính một chiều: Dựa vào giải thuật ISODATA và thuật toán phân chia, ... tiếp theo Từ các bƣớc trên sẽ tìm đƣợc các ngƣỡng Tj là hằng số nên thuật toán hội tụ Do đó thực hiện các công việc sau: - Phân các điểm ảnh theo các ngƣỡng Tj đã tìm đƣợc - Đánh nhãn các vùng ảnh Rk bằng thuộc tính chung và hiển thị các vùng (phân tách) - Hiệu chỉnh các vùng (số vùng theo kết quả hiển thị các vùng Nc có thể tăng, giảm): Nếu Nc thay đổi thì sẽ phải dự đoán lại số vùng và thực hiện... phân chia Nguyên tắc phân chia: Về nguyên tắc, phƣơng pháp này kiểm tra tính hợp thức của tiêu chuẩn một cách tổng thể trên miền lớn của ảnh Nếu tiêu chuẩn đƣợc thỏa mãn, việc phân đoạn coi nhƣ kết thúc Trong trƣờng hợp ngƣợc lại, nếu một vùng ảnh R k nào có Pred(R k ) = 0, chia miền đang xét thành bốn miền nhỏ hơn Với mỗi miền nhỏ, áp dụng một cách đệ quy Phƣơng pháp trên cho đến khi tất cả các miền . pháp phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề. - Tìm hiểu phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa theo đƣờng biên. - Xây dựng ứng dụng phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp các. phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề để làm khóa luận tốt nghiệp. 2. Nhiệm vụ - Tìm hiểu cơ bản về xử lý ảnh - Tìm hiểu phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa trên phƣơng pháp phân. sƣ phạm Hà Nội 2. Em xin cam đoan: 1. Đề tà i: Xây dựng chƣơng trình mô phỏng phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề là nghiên cƣ́ u củ a riêng em, dƣớ i sƣ̣ hƣớ