TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP BPR (BENDING POTENTIAL RATIO) CHO BÀI TOÁN TÌM XƢƠNG CỦA ẢNH

Trong lời đầu tiên của báo cáo Đồ án Tốt Nghiệp “Tìm hiểu phương pháp BPR(Bending Potential Ratio) cho bài toán tìm xương của ảnh” này, em muốn gửi những lời cám ơn và biết ơn chân thành nhất của mình tới tất cả những người đã hỗ trợ, giúp đỡ em về kiến thức, và tinh thần trong quá trình thực hiện Đồ án.

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o - TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP BPR (BENDING POTENTIAL RATIO) CHO BÀI TỐN TÌM XƢƠNG CỦA ẢNH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY NGÀNH CƠNG NGHỆ THÔNG TIN Sinh viên thực hiên: Nguyễn Thị Lan Giáo viên hướng dẫn: Ths Ngô Trƣờng Giang Mã số sinh viên: 110853 HẢI PHÒNG - 2011 _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 LỜI CẢM ƠN Trong lời báo cáo Đồ án Tốt Nghiệp “Tìm hiểu phương pháp BPR(Bending Potential Ratio) cho tốn tìm xương ảnh” này, em muốn gửi lời cám ơn biết ơn chân thành tới tất người hỗ trợ, giúp đỡ em kiến thức, tinh thần trình thực Đồ án Trước hết, em xin chân thành cám ơn Thầy Giáo Ths Ngô Trường Giang, Giảng viên Khoa Cơng Nghệ Thơng Tin, Trường ĐHDL Hải Phịng, người trực tiếp hướng dẫn, nhận xét, giúp đỡ em suốt trình thực Đồ án Xin chân thành cảm ơn Thầy Cô Khoa Công Nghệ Thông Tin tồn Thầy Cơ Trường Đại Học Dân Lập Hải Phòng giúp đỡ em suốt trình học tập Em xin bày tỏ lịng biết ơn đến gia đình người bạn ln giúp đỡ động viên em nhiều trình học tập làm Đồ án Tốt Nghiệp Do thời gian thực có hạn, kiến thức cịn nhiều hạn chế nên Đồ án thực chắn không tránh khỏi thiếu sót định Em mong nhận ý kiến đóng góp Thầy Cơ giáo bạn để em có thêm kinh nghiệm tiếp tục hồn thiện báo cáo Em xin chân thành Cám ơn! Hải Phòng, tháng 7/2011 Sinh viên Nguyễn Thị Lan _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 MUC LỤC MUC LỤC MỞ ĐẦU DANH MỤC HÌNH VẼ CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Các khái niệm xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Ảnh điểm ảnh 1.1.3 Độ phân giải 1.1.4 Mức xám 1.2 Các phép toán ảnh nhị phân 1.2.1 Phép toán logic ảnh nhị phân 1.2.2 Các phép tốn hình thái ảnh nhị phân 1.3 Các giai đoạn Xử lý ảnh 17 1.4 Một số ứng dụng xử lý ảnh 18 CHƢƠNG 2: XƢƠNG VÀ CÁC THUẬT TỐN TÌM XƢƠNG 20 2.1 Khái niệm xương 20 2.2 Các hướng tiếp cận việc tìm xương 20 2.2.1 Phương pháp tìm xương dựa làm mảnh 20 2.2.2 Tìm xương khơng dựa làm mảnh 22 2.3 Cắt tỉa xương ảnh 29 2.3.1 Khái niệm cắt tỉa xương 29 2.3.2 Kỹ thuật cắt tỉa xương với DCE 29 CHƢƠNG 3: KỸ THUẬT CẮT TỈA XƢƠNG DỰA VÀO ĐỘ UỐN 33 3.1 Giới thiệu 33 3.2 Phương pháp cắt tỉa xương theo BPR (Bending Potential Ratio) 35 3.2.1 Định nghĩa 35 3.2.2 Tỷ lệ uốn (BPR – Bending Potential Ratio) 37 3.2.3 Đề xuất cho phát triển cắt tỉa xương 41 _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 3.2.4 Kết luận 44 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 45 4.1 Môi trường cài đặt 45 4.2 Một số kết thử nghiệm 45 4.2.1 Giao diện chương trình 45 4.2.2 Một số kết tìm xương khác phương pháp 46 4.2.3 Hiệu việc sử dụng ngưỡng t 48 KẾT LUẬN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 MỞ ĐẦU Xương coi hình dạng đối tượng, với số điểm ảnh cách biểu diễn đối tượng cách đọng Ta lấy thơng tin hình dạng ngun đối tượng thơng qua xương Vị trí, định hướng, độ dài đoạn xương đặc trưng cho đoạn ảnh Vì mà xương ứng dụng nhiều lĩnh vực đồ họa máy tính, tra cứu ảnh, nhận dạng ký tự, Các thuật tốn tìm xương đưa gặp phải hạn chế tương tự có độ nhạy cảm cao nhiễu đường biên, biến đổi nhỏ đường biên đối tượng làm thay đổi đáng kể xương nhận ảnh hưởng tới độ xác xương Để giải hạn chế khó khăn Đồ án trình bày kỹ thuật cắt tỉa xương ảnh phương pháp BPR(Bending Potential Ratio) để làm mịn xương cho hình dạng xương phù hợp với cấu trúc đối tượng Đồ án bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh Chương 2: Xương kỹ thuật tìm xương Chương 3: Kỹ thuật cắt tỉa xương ảnh dựa vào độ uốn Chương 4: Kết thực nghiệm _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hình minh họa phép tốn ảnh nhị phân Hình 1.2 Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ 10 Hình 1.3 A dãn B 11 Hình 1.4 Dãn điểm ảnh 12 Hình 1.5 Dãn ảnh sử dụng phần tử cấu trúc 12 Hình 1.6 Phép co nhị phân 13 Hình 1.7 Sử dụng phép tốn mở 15 Hình 1.8 Phép đóng 15 Hình 1.9 Phép đóng với độ sâu lớn 16 Hình 1.10 Các giai đoạn Xử lý ảnh 17 Hình 2.1 Trục trung vị 23 Hình 2.2 Xương Voronoi rời rạc ảnh hưởng hàm hiệu chỉnh khác 25 Hình 2.3 Minh họa thuật tốn trộn hai sơ đồ Voronoi 27 Hình 2.4 Minh họa thuật tốn thêm điểm biên vào sơ đồ Voronoi 28 Hình 2.5 Minh họa cắt tỉa xương với DCE 32 Hình 3.1 Minh họa xương ảnh 34 Hình 3.2 Định nghĩa điểm ghost BPR 37 Hình 3.3 Vùng điểm ghost 38 Hình 3.4 Mẫu hình chữ nhật với đỉnh thêm vào đường biên hình 40 Hình 3.5 Xương chân lạc đà 42 Hình 4.1 Giao diện chương trình 45 Hình 4.2 Xương táo thu phương pháp 46 Hình 4.3 Xương lạc đà thu phương pháp 47 Hình 4.4 Minh họa xương đối tượng việc sử dụng ngưỡng khác nhau, t giá trị ngưỡng 49 _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Các khái niệm xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Cũng xử lý liệu đồ họa, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Xử lý ảnh lĩnh vực nghiên cứu, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh tuân thủ tính chất đặc trưng riêng xử lý Có mục đích xử lý ảnh: Cải thiện chất lượng phục vụ cho quan sát Chuẩn bị điều kiện cho việc trích chọn đặc trưng phục vụ cho việc nhận dạng định 1.1.2 Ảnh điểm ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng chúng biểu diễn hàm biến thực phức kí hiệu f(x, y) Trong x, y giá trị tọa độ không gian giá trị f tỷ lệ với độ sáng ảnh điểm Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong q trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lượng tử hóa thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thường không phân biệt hai điểm kề Trong trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết tắt Pixel – phần tử ảnh Như vậy, ảnh tập hợp Pixel _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 Ảnh số ảnh xử lý máy tính thu từ ảnh liên tục q trình số hóa, thường biểu diễn mảng hai chiều I(n, p): n dịng p cột Người ta thường kí hiệu I(x, y) để pixel Một pixel lưu trữ 1, 4, 8, 16 hay 24 bít Thường kí hiệu I[m, n] 1.1.3 Độ phân giải Độ phân giải (Resolution) mật độ ảnh ấn định ảnh số hiển thị Như khoảng cách điểm ảnh chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc chọn tạo nên mật độ phân bổ độ phân giải phân bổ liên tục theo x, y 1.1.4 Mức xám Mức xám (Gray level): Giá trị I[x, y] biểu diễn cường độ sáng mã hóa điểm ảnh (x, y) Giá trị cịn gọi mức xám (grey level) I[x, y] có giá trị rời rạc để tiện xử lý, ta coi giá trị I[x, y] nguyên: I[x, y] {0, 1, …, L-1} với L mức xám tối đa dùng để biểu diễn Ảnh có nhiều mức xám gọi ảnh đa cấp xám Ảnh có mức xám gọi ảnh nhị phân Cách mã hóa kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hóa 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức pixel mã hóa 8bit Ảnh nhị phân, pixel mã hóa 1bit; cịn ảnh 256 màu, pixel mã hóa 8bit Ảnh màu ảnh tổ hợp từ màu bản: đỏ (Red), lục (Green), lam (Blue) thường thu nhận dải băng tần khác Để biểu diễn cho điểm ảnh màu cần 3byte để mô tả 24bit màu Ảnh xám trường hợp đặc biệt ảnh màu Mỗi điểm ảnh màu có giá trị (Red, Green, Blue), giá trị ta có ảnh xám _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 1.2 Các phép toán ảnh nhị phân 1.2.1 Phép toán logic ảnh nhị phân Phép toán sử dụng xử lý ảnh là: phép AND, phép OR phép tốn NOT Các tính chất chúng định nghĩa bảng đây: Hình 1.1 minh họa thao tác nói với giá trị nhị phân “1” có màu đen, cịn giá trị nhị phân “0” có màu trắng Hình 1.1 Hình minh họa phép toán ảnh nhị phân 1.2.2 Các phép tốn hình thái ảnh nhị phân Hình thái (morphology) có nghĩa “hình thức cấu trúc đối tượng”, cách xếp mối quan hệ bên phần đối tượng Hình thái có liên quan đến hình dạng, hình thái số cách để mơ tả phân tích hình dạng đối tượng số _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 10 Những thao tác hình thái nhị phân xây dựng ảnh có mức xám 1, “0” ứng với màu trắng, “1” ứng với màu đen Trước hết, để bắt đầu, ta xem hình 1.2a Tập hợp điểm ảnh đen tạo nên đối tượng ảnh hình vng hình 1.2b, đối tượng ảnh hình vng hình vng lớn so với hình 1.2a điểm ảnh phía, nghĩa thay lân cận trắng điểm ảnh hình 1.2a thành điểm ảnh đen Đối tượng hình 1.2b thao tác tương tự, tức hình 1.2b tăng thêm điểm ảnh phía Thao tác coi phép dãn đơn giản, phép dãn điểm ảnh phía Việc dãn thực toàn ảnh thay điểm ảnh đen Do vậy, đối tượng ảnh hình 1.2a viết lại là{(3, 3) (3, 4) (4, 3) (4,4)}, với điểm ảnh phía bên trái (0, 0) Tuy nhiên, việc viết dài dòng bất tiện nên ta gọi đơn giản đối tượng ảnh A, phần tử điểm ảnh Hình 1.2 Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ (a) Ảnh ban đầu (b) Ảnh dãn điểm ảnh (c) Ảnh dãn điểm ảnh so với ảnh ban đầu _ Sinh viên: Nguyễn Thị Lan – CT1102 ... loại tìm thuật tốn tìm xương bản: Các thuật tốn tìm xương dựa làm mảnh Các thuật tốn tìm xương khơng dựa làm mảnh 2.2.1 Phƣơng pháp tìm xƣơng dựa làm mảnh 2.2.1.1 Sơ lƣợc thuật toán làm mảnh Nghiên...2 LỜI CẢM ƠN Trong lời báo cáo Đồ án Tốt Nghiệp ? ?Tìm hiểu phương pháp BPR( Bending Potential Ratio) cho tốn tìm xương ảnh? ?? này, em muốn gửi lời cám ơn biết ơn chân thành tới tất người... ảnh phương pháp BPR( Bending Potential Ratio) để làm mịn xương cho hình dạng xương phù hợp với cấu trúc đối tượng Đồ án bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh Chương 2: Xương kỹ thuật tìm