Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu

B ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC s PHẠM HÀ NỘI • • • • ===#oljDlGa=== NGUYỄN ĐỨC TOÀN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH VÀ ỨNG DỤNG CHO ẢNH TÀI LIỆU Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS TS NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI, 2015 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực luận văn thạc sỹ em nhận nhiều khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phía thày 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 đõ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn ừong luận văn rõ nguồn gốc Hà nội, ngày 01 tháng 07 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Toàn MỤC LỤC MỞ ĐẦU Lý chọn đề tà i Mục đích nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu Đổi tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: KHẮT NIỆM VỀ PHÂN ĐOẠN ẢNH .11 1.1 Xử lý ảnh, vấn đề xử ỉý ảnh 11 1.2 Quá trình xử lý ảnh 11 1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) _13 1.22 Tiền xửỉý (Image Processing) 14 1.23 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh _ 14 1.2A Biểu diễn ảnh (Image Representation) 15 1.2.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 15 1.2.6 Cơ sở tri thúc (Knowledge Base) 16 1.2.7 Mô tả ảnh 16 1.3 Phân đoan ảnh 19 1.3.1 Điểm ảnh (Picture Element) 19 132 Độ phân giải ảnh _ 20 1.33 Múc xám 1.3.4 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 đỗi ảnh Ợmage Transform) 25 1.3.5.2 Nén ảnh 25 1.3.5.3 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 spatiotemporal 55 2.2.3 Mô tả mặt LBP 57 2.2.4 Mở rộng ứng dụng 59 2.3 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa Histogram (Ngưỡng) 60 2.3.1 Thao tác với ảnh nhị phân 70 2.3.1.L 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 vói ảnh phong cảnh 83 3.4.1 Giao diện 83 3.4.2 Nhập hình ảnh 83 3.4.3 Sử dụng thuật toán Gray 84 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 84 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel 85 KẾT LUẬN VÀ KIÉN NGHỊ 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 ừa 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 thảnh phần 72 Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn 73 Bảng 2.7 Giả mã cho thủ tục F ind 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 ừa 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 thảnh 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 phàn 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 đời thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống người Anh 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 tử, 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 họp 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 Đổi tượng phạm vi 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 ủng dụng cho ảnh tài liệu” 72 Bảng 2.4: Định nghĩa thành phần Hên 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 nhãn thành phần 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 a) Anh nhị phẫn 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 3 0 5 5 1 3 3 0 0 0 1 0 4 0 0 0 2 2 2 2 b) Đ ảnh nhãn cho thành p h ẩn liên kểt 73 Có nhiều thuật toán khác để thao tác với thành phần liên thông Nhưng thuật cổ điển 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 có thuộc bên ừong 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 trị 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 thấy nút nút gốc ( nủt cha ); nhãn nhãn cha nhãn 1, nhãn ỉà nhãn cha nhãn 2,4,8 Lưu ý thành phần ừong mảng PARENT không sử dụng, giá trị nhãn biểu diễn cho điểm ảnh Bảng 2.6 Cấu trúc Union - Find với hai tập nhãn PARENT 2 3 o tì 7 o s Đầu vào thủ tục Find nhãn X mảng PARENT Thủ tục đơn giản duyệt ngược từ nhãn X ừong để tìm xem nhãn gốc mà X nằm Còn thủ tạc 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 hợp X nhãn ừong 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]!= j := PARENT[j]; while PARENT[k]!= k := PARENTM; if j!=k then PARENT[k]:=j; } Sau có cấu trúc Union-Find, thuật 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 Ưnion-Find Ngoài sử dụng hai thủ tục Union thủ tục Find, thuật toán sử dụng hai hàm tiện ích prỉor_neighbors labels Hàm prior_neỉghbors trả lại tập điểm ảnh láng riềng có giá trị phía bên ừên bên ừái điểm ảnh trung tâm Còn hàm labels ừả 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 phàn 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 ừên dòng L” for P:=0toMaxCol { 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 MaxRow for P:=0toMaxCol if B[L,P]==1 then LB[L,P]:=find(LB [L,P],PARENT); 78 Bảng 2.10 ứng dụng thuật toán gán nhãn cho thành phần ỉiên thông 1 o 6 1 o o 6 0 o 0 2 4 4 0 o 0 0 2 0 5 0 o 0 1 6 3 3 3 3 a) Sau burớc 1 1 6 0 0 1 G 4 4 0 o 0 3 o o o o 3 3 c) San buỡc PA REN T i 0 b) cẩu trúc Union-Find nhajn bang ELh.au ũ 23,1,3 Xác định sẳ từ ảnh tài liệu Các thành phần liên thông ảnh nhỉễu Những nhiễu tác động nhiều đến hình dạng từ Để làm đỉều này, cần tìm chiều cao chung thành phần liên thông CCch- Những thành phần có chiều cao nhỏ 70% CCch coi nhiễu Chiều cao từ gấp đôỉ chiều cao trung bìũh từ khác xuất phần bên ừên (ascender) phần bên {descender) Trong từ chữ thường cách khoảng 20% CCch- Như mở rộng hình chữ nhật biên bao quanh thành thành phần liên thông ( bounding box ) theo hai hướng ừái phải 20% CCch từ tìm tạo từ thành phần liên thông củã hình chữ nhật biên đè lên Phân đoan 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 dụng 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 hợp phân đoạn (segments) bao gồm toàn ảnh tập họp 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 ừên 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 từ 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 ttên ngôn ngữ c# 3.3 Xây dựng DEMO 3.3.1 Giao diên chính; 0O Ĩ@ Digital Im age P ro cessin g -N g yy ễn Đ ức T oàn - K17 - Đ H ỈP H N ỉ linage In Open Image Out Gray Segmentation Sũbel Prewitt Lọc trung vị Save 81 3.3.2 Nhập hình ảnh ^ C:\UsersvTO ANVDesttop\Tảí_Jiệu_v&_Hùng._Vư-ơngj p g J Image In Open Image Oui Gray Segmentation Sobel Prewitt Lọc trung 1Ậ 3.3.3 Sử dụng thuật toán Gray C:\Users\TO A N\Destíop\TàiJiệu_v& _H ùng_V u< ĩng.jpg Image In Open Image Oui Gray Segmentation Sobel Prewitt Lọc trung vị Save 82 3.3.4 Sử dụng thuật toán Segmentation D^ C :\U se r s \T O A N \D e s k to p \T i liệu v e H ù n g V n g ,j p g r Image In Open Image Out Gray Segmentation Sobd 3.3.5 Sử dụng thuật toán Sobel Prewitt L ọ c tru n g v ị Save 83 3.4 So sánh với ảnh phong cảnh 3.4.1 Giao diên “ r D igita l Im a g e P r o c e s ỉin g - N g u y ề n Đ ức T o n - K17 - H S P H N ĩ Image In Open Image Out Gray Segmentation 3.4.2 Nhập hình ảnh Sobel Prewitt Lọc trung vị 84 3.4.3 Sử dụng thuật toán Graỵ C :\U s e rs \P L ib lic \P ic tu re s \S a m p le P ic tu re s\H y d rd n g e a s jp g 3.4.4 Sử dụng thuật toán Segmentation 85 3.4.5 Sử dụng thuật toán Sobel t C :\U s e rs \P u b lic \P ic tu re s \S a fn p le P ỉc tu re s \ H y d r d n g e a s jp ib=iiln&ilrỂ3Mr 86 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết ỉuân * 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 trung toán nhận dạng Làm demo mô hình chung hệ thống phân đoạn ảnh Nắm vững công việc thực thi hệ thống tìm kiếm từ 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 phàn 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 dụng đề tài em hoàn thiện [...]... niệm về phân đoạn ảnh 1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản ừong 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 ừên miền đồng nhất 2.2 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên LBP (Local Binary Pattern) ( MỄu nhị phân cục bộ) 2.3 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên Histogram (Ngưỡng) Chưong 3: ứng dụng phưong pháp phân đoạn cho ảnh tài liệu. .. tiên xử lý phân đoạn phải chú ý đến các thông tin tòan cục và cả cục bộ Đồng thời đảm bảo tính liên tục 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... hóa ỉ ’ Ả nh tương tự Mô tả và -► N ôi suy Thu nhận ảnh > > r Hình 1.2 Sơ đô phân tích và xử lý ảnh và lưu đô thông tin giữa các khôi 19 1.3 Phân đoan ảnh Phân đoạn ảnh là một thao tác ở mức thấp và là bước then chốt ừong 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... 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 phàn 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 tò vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh Các phương pháp xử lý ảnh bắt đàu từ 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 đàu bằng công việc thu nhận ảnh và kết thúc là việc nhận dạng ảnh hoặc... thể phân làm ba hướng như sau: ■ Xử lý ảnh ban đầu để có được một ảnh mới theo yêu cầu xác định (ví dụ như ảnh mờ cần xử lý để 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. .. 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. .. của ảnh sau khi phân đoạn: là ảnh đen trắng (ảnh đơn màu) - Thử nghiệm với các dữ liệu 11 CHƯƠNG 1: KHÁI NIỆM VÈ PHÂN ĐOẠN ẢNH 1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, ừong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Những năm ừở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và. .. 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