Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu

1 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực luận văn thạc sỹ em nhận nhiều khích lệ, động viên, giúp đỡ tò phía thầy cô, cha mẹ bạn bè xung quanh Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy giáo, PGS TS Ngô Quốc Tạo, người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành luận văn thạc sỹ Cảm ơn đề tài: " Hệ thống đeo tay hỗ trợ đọc sách tiếng Việt dành cho người khiếm thị” Mã số VAST01.07/15-16 hỗ trợ thực luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô trường Đại học Sư phạm Hà Nội Em cố gắng học tập hoàn thành luận văn thạc sỹ luận văn thạc sỹ thiếu sót Em mong nhận góp ý, bảo thầy cô bạn để luận văn thạc sỹ hoàn thiện Hà nội, ngày 01 tháng 07 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Toàn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà nội, ngày 01 tháng 07 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Toàn MỤC LỤC MỞ ĐÀU .8 Lý chọn đề tà i Mục đích nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu .8 Đổi tượng phạm vỉ nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: KHÁI NIỆM VÈ PHÂN ĐOẠN ẢNH 11 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề Ctf xử lý ảnh 11 1.2 Quá trình xử lý ảnh .11 12.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) 13 12.2 Tiền xử lý (Image Processing) 14 12.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh 14 12.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) .15 1.2.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 15 12.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 16 1.2.7 Mô tả ảnh 16 1.3 Phân đoan ảnh 19 13.1 Điểm ảnh (Picture Element) .19 13.2 Độ phân giải ảnh 20 1.3.3 Mức xám ảnh .20 13A Quan hệ điểm ảnh 21 1.3.4.1 Các lân cận điểm ảnh (Image Neighbors) 21 1.3.4.2 Khoảng cách điểm ảnh 22 1.3.4.3 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 24 1.3.5 Những vấn đề khác xử lý ảnh .25 1.3.5.L Biến đổi ảnh Ợmage Transform) .25 13.5.2 Nén ảnh 25 I.3.5.3 Các định dạng xử lý ảnh 26 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH 27 Trộn vùng .38 2.1 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa miền đồng 47 2.1.1 Phương pháp tách tứ phân 48 2.1.2 Phương pháp cục b ộ 50 2.2 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa LPB (Local Binary PatternMẩu nhị phân cục bộ) 52 2.2.1 LBP miền không gian 53 2.2.2 LBP spatỉotemporal 55 2.2.3 Mô tả mặt LBP 57 2.2.4 Mở rộng ứng dụng 59 2.3 Phưong pháp phân đoạn ảnh dựa Histogram (Ngưỡng) 60 23.1 Thao tác vói ảnh nhị phân 70 23.1.1 Điểm ảnh điểm láng riềng 70 2.3.1.2 Connected components labeling 71 2.3.1.3 Xác định số từ ảnh tài liệu 78 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN CHO ẢNH TÀI LIỆU 80 • • • 3.1 Yêu cầu toán: Giải viết học sinh 80 3.2 Cách giải yêu cầu toán 80 3.3 Xây dựng DEMO 80 3.3.1 Giao diên chính; 80 3.3.2 Nhập hình ảnh 81 3.3.3 Sử dụng thuật toán Gray 81 3.3.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 82 3.3.5 Sử dụng thuật toán Sobel 82 3.4 So sánh với ảnh phong cảnh 83 3.4.1 Giao diên 83 3.4.2 Nhập hình ảnh 83 3.4.3 Sử dụng thuật toán Gray 84 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentatìon 84 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel 85 KẾT LUÂN VÀ KIẾN NGHI 86 • • TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 DANH MỤC BẢNG • Hình 2.1 Các phương pháp phân đoạn ảnh 28 Bảng 2.2.ƯU nhược điểm phương pháp phân vùng 28 Bảng 2.3 Bảng tra màu 33 Bảng 2.3 Biểu đồ tần xuất histogram ảnh 61 Bảng 2.4 : Định nghĩa thành phần liên thông 72 Bảng 2.5 Anh nhị phân nhãn thành phần 72 Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn 73 Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find .74 Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union 74 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 76 Bảng 2.10 ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 78 DANH MỤC HÌNH • Hình 2.1 Các phương pháp phân đoạn ảnh 28 Bảng 2.2.ƯU nhược điểm phương pháp phân vùng 28 Bảng 2.3 Bảng tra màu 33 Bảng 2.3 Biểu đồ tần xuất histogram ảnh 61 Bảng 2.4 : Định nghĩa thành phần liên thông 72 Bảng 2.5 Anh nhị phân nhãn thành phần 72 Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn .73 Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find 74 Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union 74 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 76 Bảng 2.10 ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông 78 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần công nghệ thông tin phát triển với tốc độ nhanh chóng Sự phát triển công nghệ thông tin thúc đẩy phát triển nhiều lĩnh vực xã hội khác như: y học, giáo dục, giải trí, kinh tế Lĩnh vực xử lý ảnh công nghệ thực ảo đòi thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống người Ảnh thu sau qua trình thu nhận ảnh phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tò, phần khác thân phép biến đổi toàn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh nhà khoa học phân đoạn ảnh để làm rõ nét cho ảnh cần xử lý tăng cường nâng cao chất lượng ảnh Xuất phát hoàn cảnh “Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng cho ảnh tài liệu” em chọn làm đề tài Mục đích nghiên cứu Tìm hiểu tổng quan phân đoạn ảnh, phương pháp phân đoạn ảnh chọn phương pháp phân đoạn ảnh cụ thể Trên sở kiến thức thu thập nghiên cứu, tổng hợp kỹ thuật để hướng đến ứng dụng thực tế phân đoạn cho ảnh tài liệu Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu khái niệm phân đoạn ảnh Các phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng phương pháp phân đoạn cho ảnh tài liệu Đối tượng phạm vỉ nghiên cứu Đối tượng, phạm vi nghiên cứu tổng quan phân đoạn ảnh, phương pháp phân đoạn ảnh chọn phương pháp phân đoạn cho ảnh cụ thể ứng dụng thực tế phân đoạn cho ảnh tài liệu Phương pháp nghiên cứu Thu thập tài liệu, phân tích, suy luận, tổng hợp, đánh giá Từ đề xuất nghiên cứu tìm hiểu: “Nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng cho ảnh tài ỉỉệu” 10 NÔI DUNG Chương 1: Khái nỉệm phân đoạn ảnh 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử lý ảnh 1.2 Quá trình xử lý ảnh 1.3 Phân đoạn ảnh Chương 2: Phương pháp phân đoạn ảnh 2.1 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa miền đồng 2.2 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa LBP (Local Binary Pattern) ( Mẩu nhị phân cục bộ) 2.3 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa Histogram (Ngưỡng) Chương 3: ứng dụng phương pháp phân đoạn cho ảnh tài liệu - Yêu cầu toán: Giải viết học sinh - Đặc thù ảnh sau phân đoạn: ảnh đen trắng (ảnh đơn màu) - Thử nghiệm với liệu 72 Bảng 2.4: Định nghĩa thành phần ỉỉên thông 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 Nhãn ký hiệu mà đặt tên cho thành phần Cũng dùng cách chữ để làm ký hiệu thông thường để thuận tiện người ta hay dùng số nguyên dương lớn không Bảng 2.5 Ảnh nhị phân nhẵn cảc thành phần 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 a) Ảnh nhị phần 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 5 1 5 0 0 1 3 3 0 0 ữ 1 0 4 0 0 0 2 2 2 2 b) Đảnh nhãn cho thảnh phẩn liẽn kết 73 Có nhiều thuật toán khác để thao tác với thành phần liên thông Nhưng thuật cổ đỉển mà hay dùng thuật toán đánh nhãn theo dòng {Row-by-row Labeling Algorithm ) sử dụng cấu trúc Union-Find Mục đích việc sử dụng cấu trúc Union-Find lưu tập tập rời rạc thực thỉ hiệu thao tác Union ( gộp hai tập thành m ột) thủ tục Find ( xác định thành phần đố có thuộc bên tập hay không) Mỗi tập lưu cấu trúc dạng cây, nút đại diễn nhãn Để biểu diễn tập sử dụng mảng vector PARENT Chỉ số mảng PARENT tập nhãn giá tri phần tử ứng với số nhãn nút cha Nếu giá trị nút cha nút nút gốc Như ta quan sát nhãn nút gốc nhãn gốc cho tập đầu tiên, tập thứ hai nhãn nút gốc nhãn gốc Các giá trị mảng PARENT cho chứng ta thấy nút nút gốc ( nút cha ); nhãn nhãn cha nhãn 1, nhãn nhãn cha nhãn 2,4,8 Lưu ý thành phần mảng PARENT không sử dụng, giá trị nhẫn biểu diễn cho điểm ảnh Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn PARENT 2 3 o ^1 "7 7 o s Đầu vào thủ tục Find nhãn X mảng PARENT Thủ tục đơn giản duyệt ngược từ nhãn X để tìm xem nhãn gốc mà X nằm Còn thủ tục Union hai nhãn X,Y mảng 74 PARENT Thủ tục gộp tập chứa X vào tập chứa Y cần thiết Nó duyệt ngược nhãn X, Y đến nhãn cha nó, đến nhãn gốc Nếu nhãn gốc giống nhau, nhãn gốc nhãn nhãn gốc Thủ tục đánh dấu theo kích thước tập để gán tập nhỏ vào tập lớn Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục Find Tính nhãn cha tập họp X nhãn tập PARENT mảng chứa cấu trúc Union-Find procedure find(X, PARENT) { j:=X ; while PARENT£j]!=0 j := PARENT[j]; return j; } Bảng 2.8 : Giả mã cho thủ tục Union Xây dựng thủ tục Union hai tập X nhãn tập thứ Y nhãn tập thứ hai PARENT mảng chứa cấu trúc Union-Find procedure union(X,Y,PARENT) { 75 j:=X ; k:=Y; while PARENT[j]!=0 j := PARENT[j]; while PARENT[k]!=0 к := PARENT[k]; if j!=k then PARENT [k]:=j; } Sau có cấu trúc Union-Find, ứiuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông gồm hai bước Bước thứ thực công việc lan truyền nhãn điểm ảnh đến điểm ảnh láng riềng theo hướng bên phải bên trái so với Bất hai nhãn khác mà lan truyền đến điểm ảnh , nhãn nhỏ lan truyền hai hai nhãn lan truyền đẩy vào cấu trúc Union-Find.Sau bước nhãn hoàn toàn xác định có nhãn Bước thứ hai sau duyệt ảnh gán lại nhãn cho điểm ảnh từ mảng cấu trúc Union-Find Ngoài sử dụng hai thủ tục Union thủ tục Find, thuật toán sử dụng hai hàm tiện ích prior_neỉghbors labels Hàm prior_neỉghbors trả lại tập điểm ảnh láng riềng có giá trị phía bên bên trái điểm ảnh trung tâm Còn hàm labels trả tập nhãn thời gán cho tập điểm ảnh 76 Bảng 2.9 Giả mã thuật toán gán nhãn cho thành phần liên thông Tìm thành phần liên thông ảnh nhị phân B ảnh nhị phân gốc LB ảnh nhị phân đánh nhãn cho thành phần liên thông procedure connected_components_labeling(B ,LB) { “Khởi tạo mảng PARENT” label:=0; for i:=0 to MaxLab PARENT[i] :=0; “Bước 1: Gán nhãn ban đầu đến dòng L ảnh” for L:=0 to MaxRow { “Khởi tạo tất nhãn dòn L 0” for P:=0 to MaxCol LB[L,B]:=0; “Xử lý dòng L” for P:=0 to MaxCol { ifB[L,B]==lthen { A: =prior_neighbors(L,P); 77 if isempty(A) then{ M:=label;label+= 1;}; else M:=min(labels(A)); LB[L,P]:=M; for X in labels(A) and X != M union(M,X, PARENT); } } } “Bước 2: Gán lại nhãn bước 1” for L:= to Max Row for P:=0 to MaxCol if B[L,P]==1 then LB[L,P]:=find(LB[L,P],PARENT); 78 Bảng 2.10 ứng dụng thuật toán gán nhẵn cho thành phần ỉỉên thông 1 o 2 o 1 1 1 1 □ 0 3 1 1 o 1 o o o o o 3 o □ A o o □ □ o o o 3 ữ 4 ữ 4 0 ữ 0 3 □ 0 4 □ 0 3 D 6 D o ũ o o o 6 7 & □ 3 a.) S a u b ó c c ) S a u b urớ c PARENT ũ b ) C ẩ u tru e U iiio n - F in d c h ỉ n k ữ n g Iiliằn b an g nh.au 23.13 Xác định số từ ảnh tài liệu Các thành phần liên thông ảnh nhiễu Những nhiễu tác động nhiều đến hình dạng từ Để làm điều này, chúĩìg ta cần tìm chiều cao chung thành phần liên thông CCch Những thành phần có chiều cao nhỏ hom 70% CCch coi nhiễu Chiều cao từ gấp đôi chiều cao trung bình từ khác xuất phần bên (ascender) phần bên (descender) Trong từ chữ thường cách khoảng 20% CCch Như mở rộng hình chữ nhật biên bao quanh thành mẫỉ thành phần liên thông ( bounding box ) theo hai hưứng trái phải 20% CCch từ tìm tạo từ thành phần liên thông hình chữ nhật bỉên đè lên Phân đoan vả phân vùng: Trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision), phân vùng ảnh trình chia ảnh số thành nhiều phần khác (tập hợp điểm ảnh, hay gọi superpixels) Mục tiêu phân vùng ảnh để đơn giản hóa thay đổi biểu diễn ảnh vào điều có ý nghĩa dễ dàng để phân tích[l] Phân vùng ảnh thường sử đụng để xác định vị 79 trí đối tượng, đường biên (đường thẳng, cong.vv) Hay nói cách khác phân vùng ảnh trình gán nhãn (assigning a lablel) cho điểm ảnh ảnh, điểm ảnh nhãn có đặc tính giống màu sắc, cường độ kết cấu ảnh Kết việc phân vùng ảnh tập họp phân đoạn (segments) bao gồm toàn ảnh tập hợp đường biên chiết xuất từ hình ảnh Các điểm ảnh vùng có đặc tính tương tự màu sắc, cường độ kết cấu Các vùng lân cận khác đáng kể đặc trưng 80 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN CHO ẢNH TÀI LIỆU • • • 3.1 Yêu cầu toán: Giải viết học sinh Bài viết học sinh chụp ảnh tò máy điện thoại di động máy ảnh, sau chụp xong đưa vào phần mềm để phân đoạn cho ảnh tài liệu 3.2 Cách giải yêu cầu toán Dựa vào sở liệu thuật toán viết ngôn ngữ c# 3.3 Xây dựng DEMO 3.3.1 Giao diên chính; 81 3.3.2 Nhập hình ảnh 3.3.3 Sử dụng thuật toán Gray 82 3.3.4 Sử dụng thuật toán Segmentation tT T ' C:\u se rsYTOA N\Desktop\Tàì_liệu_vé_Hủng_'vrương ,J pg Image In Image Out 'ĩiỷ* 1 ::: H - i Open Gray Segmentation Sobel 3.3.5 Sử dụng thuật toán Sobel Prewitt Lọc trung vi Save 83 3.4 So sánh vói ảnh phong cảnh 3.4.1 Giao diên D ig ita l Im a g e P r o c e iiin g - N g u y ễ n Đ ứ c T o n - K L - Đ H S P H N Im age In Open Image Oui G ray Segmentation 3.4.2 Nhập hình ảnh Lọ c trung vi 84 3.4.3 Sử dụng thuật toán Gray C:\Users\PubiicVPictures\Sample Pỉctures\Hydrangeas.jpg 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentation C:\U sefs\Pubfk\Pktures\Sam ple Pktures\Hydrangeas.jpg ilcea 85 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel C:\Users\PubỉÉc\Pĩi:tijres\5ample Pỉctures\Hỵdrangeas.jpg 86 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luân * Các kết đạt được: Từ thông tin có ảnh xây dựng demo Xử dụng demo ứng dụng thuật toán thao tác, xử lý ảnh So sánh đặc trưng hay sử dụng để phục vụ cho công việc đối sánh, áp dụng đặc trưng toán nhận dạng Làm demo mô hình chung hệ thống phân đoạn ảnh Nắm vững công việc thực thi hệ thống tìm kiếm tò ảnh, thuật toán, thủ tục hệ thống ngôn ngữ lập trình c# * Những hạn chế: Demo chưa đáp ứng toàn thuật toán phân đoạn ảnh Sự so sánh thuật toán chưa nhiều Kiến nghị Để tăng cường khả tìm kiếm hệ thống mở rộng phạm vi ứng dụng, nhược điểm nêu cần khắc phục Hướng phát triển hệ thống phải: Sử dụng nhiều thuật toán hơn, đặc biệt thuật toán phân đoạn ảnh Ngoài ra, phần demo cải thiện phân đoạn nhiều ảnh Do đề tài triển khai xây dựng dựa ngôn ngữ c# cần xây dựng phương pháp phân đoạn tối ưu để thực chức phân đoạn ảnh tốt Trên phần tổng kết đạt mặt hạn chế phần demo, đề xuất hướng phát triển tương lai đề tài Cuối cùng, em mong đóng góp ý kiến thầy cô, bạn bè để xây dựng đề tài em hoàn thiện [...]... quá trình phân tích và nhận dạng ảnh Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu tò các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York từ những năm 1920 vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng... trong không gian ảnh Vì vậy, ở đây ta sẽ đi sâu vào các thuật toán phân đoạn: phương pháp phân đoạn yếu của B.G Prasad áp dụng trong hệ thống truy vấn ảnh của ông; phương pháp phân đoạn trung bình-k thích nghi; phương pháp phân đoạn theo ngưỡng cục bộ thích nghi Việc chọn số lượng màu phân biệt trong không gian màu giảm là một sự trao đổi giữa sự thể hiện và tốc độ đối với một ứng dụng riêng biệt Với... Tích Thông K ê/ CãU trúc Mô tả và — ► N ội suy Thu nhận ảnh Hình 1.2 Sơ đồ phân tích và xử lỷ ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối 19 1.3 Phân đoan ảnh Phân đoạn ảnh là một thao tác ở mức thấp và là bước then chốt trong quá trình xử lý ảnh Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những vùng rời rạc có cùng tính chất nào đó dựa vào việc xác định biên và các vùng liên thông cho từng vùng Tiêu chuẩn để xác... liệu nén (Data Compression): số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header ■Bảng màu (Palette Color): Bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và sử dụng trong việc hiển thị màu của ảnh Anh đen trắng không nhất thiết phải có bảng màu 27 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH • Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng... tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (Máy ảnh số hiện nay là một thí 13 dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu tò các ứng dụng chính như nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh Do vậy, quá trình xử lý ảnh bao giờ cũng bắt đầu bằng công việc thu nhận ảnh và kết thúc là việc nhận dạng ảnh hoặc... Các phương pháp phân đoạn ảnh Bảng 2.2 Ưu nhược điểm của các phương pháp phân vùng Phương pháp phân vùng Ưu điểm Khuyết điểm Featured-based techniques Clustering ■ Phân loại không cần ■ Không quan tâm đến giám sát ■ Tồn tại các phương các thông tin trong không gian ảnh pháp heuristic và hữu ■ Có vấn đề trong việc hạn xác định số lượng các cụm ban đầu ■ Khó khăn trong việc điều chỉnh các cụm sao cho. .. lý ảnh Trong thực tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc điểm ứng dụng Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối một cách khá đầy đủ Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh. .. được ảnh rõ hơn, lọc nhiễu, phân đoạn ảnh để lấy được những yêu cầu cần thiết ) ■ Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại, nhận dạng ảnh (Ví dụ như phân tích nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ viết, nhận dạng ảnh tài liệu )■ Đưa ra một kết luận ở mức cao hơn, sâu hơn (ví dụ như từ ảnh một tai nạn giao thông phác họa hiện trường tai nạn 1.2 Quá trình xử lý ảnh Xử lý ảnh. .. nhiều kỹ thuật phân vùng như phân vùng dựa theo miền liên thông gọi là phân vùng dựa theo miền đồng nhất hay miền kề; phân vùng dựa và biên gọi là phân vùng biên Ngoài ra còn có các kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, dựa vào kết cấu 1.3.1 Điểm ảnh (Picture Element) Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lý ảnh bằng máy tính thì ảnh cần phải được số hóa số hóa ảnh là sự biến... kết cấu tương đồng Dựa vào đặc tính vật lý của ảnh, người 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 28 Tóm lại, một cái nhìn tổng quan về các phưong pháp phân đoạn ảnh như sau: Color Image