Thuật toán phân vùng ảnh slic bằng các superpixels

ĐẠI HỌC THÁI NGUN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG Nguyễn Xn Kỳ THUẬT TỐN PHÂN VÙNG ẢNH SLIC BẰNG CÁC SUPERPIXELS LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Thái Ngun - 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG Nguyễn Xn Kỳ THUẬT TỐN PHÂN VÙNG ẢNH SLIC BẰNG CÁC SUPERPIXELS LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS ĐÀO NAM ANH Thái Ngun - 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học viết luận văn này, tơi nhận hướng dẫn, giúp đỡ góp ý nhiệt tình q thầy trường Đại học Cơng nghệ thơng tin truyền thơng – Đại học Thái Ngun Trước hết, tơi xin chân thành cảm ơn đến q thầy trường Đại học Cơng nghệ thơng tin truyền thơng – Đại học Thái Ngun, đặc biệt thầy tận tình dạy bảo cho tơi suốt thời gian học tập trường Tơi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Tiến sĩ Đào Nam Anh dành nhiều thời gian nhiệt tình hướng dẫn nghiên cứu giúp tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Nhân đây, tơi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu trường Đại học Cơng nghệ thơng tin truyền thơng – Đại học Thái Ngun q thầy tạo nhiều điều kiện để tơi học tập hồn thành tốt khóa học Mặc dù tơi có nhiều cố gắng hồn thiện luận văn tất nhiệt tình lực mình, nhiên khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp q báu q thầy bạn Thái Ngun, tháng năm 2013 Học viên Nguyễn Xn Kỳ Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu tơi, khơng chép Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng tài liệu liên quan, thơng tin tài liệu đăng tải tạp chí trang website theo danh mục tài liệu luận văn Tác giả luận văn Nguyễn Xn Kỳ Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ MỤC LỤC Danh mục thuật ngữ, từ viết tắt iii Danh mục hình vẽ, đồ thị iv Mở đầu Chương Tổng quan phân vùng ảnh 1.1 Phương pháp phân vùng dựa vào ngưỡng 1.2 Phân vùng dựa vào phát triển vùng 1.2.1 1.3 Phương pháp phân vùng dựa vào cạnh 1.3.1 1.4 Điểm ảnh lớn Thuật tốn phân vùng đập nước Phân lớp liệu 11 14 1.4.1 Phân lớp phân cấp 14 1.4.2 Thuật tốn phân chia thứ bậc 16 1.4.3 Phân cụm 17 Kết luận chương 23 1.5 Chương Thuật tốn điểm ảnh lớn dựa lặp tuyến tính 2.1 Các phương pháp điểm ảnh lớn 25 26 2.1.1 Các thuật tốn điểm ảnh lớn dựa vào đồ thị 26 2.1.2 Các thuật tốn điểm ảnh lớn tăng dần độ dốc 27 2.2 Thuật tốn điểm ảnh lớn dựa lặp tuyến tính 28 2.2.1 Thuật tốn 30 2.2.2 Phép đo khoảng cách 32 2.2.3 Hậu xử lý 34 i Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ 2.3 Độ phức tạp giải thuật 2.4 Ứng dụng thuật tốn phân vùng ảnh với điểm ảnh lớn SLIC 36 35 2.4.1 Xác định chấn thương 36 2.4.2 Nén ảnh JPEG 39 2.5 Kết luận chương 40 Chương Cài đặt thử nghiệm 41 3.1 Mơi trường cài đặt 41 3.2 Kết thực nghiệm 41 3.3 Kết luận chương 51 Kết luận 52 Tài liệu tham khảo 53 Error! Bookmark not defined ii Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC TỪ VIẾT TẮT CÁC THUẬT NGỮ Dendrogram Sơ đồ phân lớp Edge-Based Segmentation Method Phân vùng dựa vào cạnh Gradient Độ dốc Over-segmentation Phân vùng q Screen Resolution Độ phân giải hình Sensor Cảm ứng Similarity Giống Superpixel Điểm ảnh lớn True Color Màu tự nhiên Under-segmentation Phân vùng chưa hết Normalized cuts algorithm Thuật tốn cắt trung bình Gradient-ascent-based algorithms Thuật tốn tăng dần độ dốc Simple linear iterative clustering Thuật tốn điểm ảnh lớn dựa lặp tuyến tính CÁC TỪ VIẾT TẮT XLA Xử lý ảnh SLIC Simple linear iterative clustering iii Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1: Phân vùng ảnh theo ngưỡng Hình 2: Phân vùng ảnh theo hai ngưỡng biểu đồ Hình 3: Phân vùng ảnh theo vùng - phát triển vùng Hình 4: Điểm ảnh lớn Hình 5: Điểm ảnh lớn với kích thước nhỏ Hình 6: Phân vùng ảnh theo cạnh 10 Hình 7: Khái niệm đập nước dòng chảy 12 Hình 8: (a) ảnh đầu vào (b) - kết áp dụng thuật tốn đập nước 12 Hình 9: (a) Ảnh hiển thị đánh dấu nội (vùng sáng) đanh dấu bên ngồi (dòng nước chảy).(b) Kết phân vùng (a) 13 Hình 10: Mơ hình nhóm thành ba cụm 15 Hình 11: Dendrogram tương ứng với tám mẫu hình 12 cách sử dụng thuật tốn liên kết đơn 16 Hình 12: Thí dụ thuật tốn k-means, để phân vùng ban đầu 19 Hình 13: Kết phân vùng ảnh Lena cách sử dụng thuật tốn thay đổi trung bình 22 Hình 14: Phân vùng “q” - oversegmentation 244 Hình 15: Phân vùng ảnh kiến trúc với SLIC 245 Hình 16: Phân vùng ảnh thiên nhiên với SLIC 29 Hình 17: a tìm kiếm k-mean tồn ảnh, b SLIC tìm kiếm vùng 30 Hình 18: Kết phân điểm ảnh lớn SLIC cho loại ảnh khác với số điểm ảnh lớn 31 Hình 19: SLIC với dãy ảnh liên tục video 364 Hình 20: Kết SLIC với ảnh kiến trúc 365 Hình 21: Ảnh siêu âm (a) sợi khỏe mạnh (b) sợi yếu 366 Hình 22: Ảnh ban đầu khỏe mạnh ảnh nâng cao cấp độ màu xám 36 Hình 23: Kết phân vùng hình 22 37 Hình 24: Các vùng sợi từ hình 22 38 Hình 25: Tìm sợi lành mạnh bị hỏng từ hình 22 38 Hình 26: (a) Một ví dụ người đàn ơng (b) kết phân chia hình thang mũ ơng ta 39 iv Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ Hình 27: Kết tốt với i>=200 42 Hình 28: Kết tốt với i=500, ảnh có q nhiều chi tiết 43 Hình 29: Kết với i=200 chấp nhận được, nhiên với i=500 tốt 444 Hình 30: Kết i=100 tốt 455 Hình 31: với ảnh kiến trúc, mức độ chi tiết tương ứng với số điểm ảnh 46 Hình 32: Với ảnh kiến trúc, số điểm ảnh lớn cao phân vùng tốt 47 Hình 33: Với ảnh kiến trúc có khung cảnh thiên nhiên, cần số điểm ảnh lớn 48 Hình 34: Với ảnh có kiến trúc nét, cần số điểm ảnh lớn 49 Hình 35: Để phân biệt chi tiết kiến trúc cần chọn số điểm ảnh phù hợp 50 v Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Thơng tin ảnh đóng vai trò quan trọng hầu hết lĩnh vực sống Ngày nay, thơng tin ảnh xử lý kỹ thuật số Xử lý ảnh (XLA) chun ngành quan trọng lâu đời Cơng nghệ thơng tin áp dụng ứng dụng khác nhau, từ truyền hình đến chụp cắt lớp, từ nhiếp ảnh đển in ấn, từ robot đến cảm biến từ xa [1,2] Để xử lý ảnh phải trải qua nhiều bước, bước quan trọng khó khăn phân vùng ảnh Nếu bước phân vùng ảnh khơng tốt dẫn đến việc nhận diện sai lầm đối tượng có ảnh[3,4] Điểm ảnh lớn trở nên ngày phổ biến để sử dụng ứng dụng thị giác máy tính Superpixel điểm ảnh lớn, hay nhóm điểm ảnh cạnh có đặc tính tương đồng Điểm ảnh lớn dùng để đánh giá độ sâu ảnh, phân vùng ảnh, phát đối tượng ảnh, thường áp dụng cho ảnh màu Tuy nhiên, khơng phải thuật tốn superpixel tốt Để hiểu thuật tốn có, cần thiết phân tích, đánh giá ưu điểm mặt yếu thuật tốn Các yếu tố cần xem xét khả phát phân vùng ảnh, tốc độ tính tốn, hiệu sử dụng nhớ Trong thuật tốn có thuật tốn đệ qui tuyến tính có tên SLIC Thuật tốn có cách tiếp cận phân nhóm k-means để tạo điểm ảnh lớn hiệu Mặc dù thuật tốn đơn giản, SLIC có khả bám đường biên tốt Đồng thời, thuật tốn có tốc độ nhanh sử dụng nhớ hiệu quả, cải thiện hiệu suất phân vùng ảnh Mục đích luận văn nắm hướng tiếp cận phân vùng ảnh có phân vùng ảnh màu dựa Điểm ảnh lớn Luận văn tập trung tìm hiểu trình bày thuật tốn phân vùng ảnh đệ qui tuyến tính SLIC Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ Ngồi phần mở đầu kết luận, luận văn chia làm chương, cụ thể nội dung chương sau: Chương 1: Tổng quan phân vùng ảnh, thuật tốn tạo superpixel Các mơ hình phân vùng ảnh bản: theo đường biên, theo vùng Trong phân ảnh theo vùng, superpixel – điểm ảnh lớn hướng phát triển Chương 2: Thuật tốn phân vùng ảnh SLIC Trong chương số thuật tốn tạo superpixel – điểm ảnh lớn tập trung phân tích Sau trình bày chi tiết thuật tốn xây dựng điểm ảnh lớn SLIC theo phương pháp đệ qui tuyến tính, áp dụng cho ảnh màu Chương 3: Cài đặt thử nghiệm Cài đặt thuật tốn phân vùng ảnh màu, xây dựng điểm ảnh lớn SLIC ngơn ngữ C++ Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/ [...]... các chương như sau: Chương 1: Tổng quan về phân vùng ảnh, các thuật tốn tạo superpixel Các mơ hình phân vùng ảnh cơ bản: theo đường biên, theo vùng Trong phân ảnh theo vùng, superpixel – điểm ảnh lớn là một hướng phát triển Chương 2: Thuật tốn phân vùng ảnh SLIC Trong chương này một số thuật tốn tạo superpixel – điểm ảnh lớn sẽ được tập trung phân tích Sau đó trình bày chi tiết thuật tốn xây dựng các. .. thuật tốn tạo superpixel – điểm ảnh lớn sẽ được tập trung phân tích Sau đó trình bày chi tiết thuật tốn xây dựng các điểm ảnh lớn SLIC theo phương pháp đệ qui tuyến tính, áp dụng cho ảnh màu Chương 3: Cài đặt thử nghiệm Cài đặt thuật tốn phân vùng ảnh màu, xây dựng điểm ảnh lớn SLIC bằng ngơn ngữ C++ 2 Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc.tnu.edu.vn/