Nghiên cứu phương pháp Genetic, phép toán hình thái và ứng dụng

TR I H C QU C GIA HÀ N I NG I H C CỌNG NGH BÙI C GIANG NGHIÊN C U PH NG PHÁP GENETIC, PHÉP TOÁN HÌNH THÁI VÀ NG D NG NG IH NG D N: PGS TS NGỌ QU C T O L ic m n hoƠn thƠnh lu n v n nƠy, đƣ nh n đ c s tr giúp r t nhi u c a th y, b n vƠ ng i thơn gia đình Tr c tiên xin g i l i bi t n chơn thƠnh nh t t i PGS TS Ngô Qu c T o, ng i đƣ h ng d n vƠ cho nh ng ý ki n quý báu, nh ng l i khuyên su t trình tìm hi u vƠ hoƠn thƠnh lu n v n nƠy Xin chơn thƠnh c m n th y! Tôi c ng xin bƠy t lòng bi t n đ n th y cô Vi n Công ngh thông tin vƠ Tr ng i h c Công ngh đƣ d y d su t hai n m h c cao h c v a qua Tôi xin cám n th y, anh ch vƠ b n B môn Công ngh ph n m m ậ i h c Công ngh đƣ giúp đ r t nhi u th i gian h c vƠ công tác t i b môn Trong trình hoƠn thƠnh lu n v n, nh n đ c s giúp đ r t nhi t tình c a b n l p K11T1 Xin chơn thƠnh c m n b n c a tôi: Ơo Thanh Khi t, Tr n Th Mai Th ng, ng Thanh H i, Phan Vi t C ng Cu i xin bƠy t lòng bi t n sơu s c t i gia đình, n i ng h , giúp đ vƠ bên m i hoƠn c nh khó kh Hà N i, tháng 12/2007 Bùi c Giang M CL C DANH M C CÁC HÌNH V Ch ng 1: M U Ch ng I: Các khái ni m c b n v toán h c hình thái I.1 Quan h gi a khái ni m t p h p vƠ phép toán hình thái I.1.1 M t s khái ni m c b n v t p h p 10 I.1.2 Các phép toán logic nh nh phơn Error! Bookmark not defined I.2 Phép toán lƠm béo (Dilation) vƠ lƠm g y (Erosion) .Error! Bookmark not defined I.2.1 LƠm béo Error! Bookmark not defined I.2.2 LƠm g y Error! Bookmark not defined I.2.3 Phép toán Opening vƠ Closing Error! Bookmark not defined I.2.4 Bi n đ i Hit or Miss Error! Bookmark not defined I.3 M t s thu t toán d a phép toán hình tháiError! Bookmark not defined I.3.1 Trích ch n biên Error! Bookmark not defined I.3.2 Tô mi n Error! Bookmark not defined I.3.3 Tách thƠnh ph n liên thông Error! Bookmark not defined I.3.4 LƠm m nh Error! Bookmark not defined I.3.5 LƠm d y Error! Bookmark not defined I.3.6 Tìm x Ch ng c a nh Error! Bookmark not defined ng II: Thu t toán di truy n Error! Bookmark not defined II.1 Thu t toán di truy n lƠ gì? Error! Bookmark not defined II.2 S d ng thu t toán di truy n toán h c hình thái Error! Bookmark not defined II.3 Ho t đ ng c a thu t toán di truy n Error! Bookmark not defined II.3.1 Quá trình lai ghép (phép lai) Error! Bookmark not defined Lai ghép m t m Error! Bookmark not defined Lai ghép hai m Error! Bookmark not defined C t vƠ ghép Error! Bookmark not defined Ví d v phép lai Error! Bookmark not defined II.3.2 Quá trình đ t bi n (phép đ t bi n) Error! Bookmark not defined II.3.3 Quá trình sinh s n vƠ ch n l c (phép tái sinh vƠ phép ch n) Error! Bookmark not defined II.4 Mô hình thu t toán Error! Bookmark not defined Ch ng III: M t cách ti p c n di truy n bƠi toán phơn rƣ ph n t c u trúc Error! Bookmark not defined III.1 Ti p c n ng u nhiên Error! Bookmark not defined III.2 C u trúc d li u Error! Bookmark not defined III.3 Gi i thu t d a thu t toán tìm ki m di truy n .Error! Bookmark not defined CH NG IV TH C NGHI M Error! Bookmark not defined IV.1 Mô t bƠi toán vƠ gi thuy t Error! Bookmark not defined IV.2 Giao di n c a ch ng trình Error! Bookmark not defined IV.3 M t s k t qu th nghi m Error! Bookmark not defined V K T LU N Error! Bookmark not defined TƠi li u tham kh o 12 DANH M C CÁC HÌNH V Hình I.1.1 nh nh phơn Hình I.1.2 nh đa c p xám 10 Hình I.1.3 Các phép toán c b n t p h p 11 HÌnh I.1.4 Các phép toán c b n Error! Bookmark not defined Hình I.2.1 Phép toán dilation Error! Bookmark not defined Hình I.2.2 ng d ng c a phép toán dilation Error! Bookmark not defined Hình I.2.3 Lo i b thƠnh ph n nhi u Error! Bookmark not defined Hình I.2.4 Phép toán Opening Error! Bookmark not defined Hình I.2.5 Phép toán Closing Error! Bookmark not defined Hình I.2.6 Phép toán Opening vƠ Closing Error! Bookmark not defined Hình I.2.7 X lý nhi u nh vơn tay Error! Bookmark not defined Hình I.2.8 Phép toán Hit Miss Error! Bookmark not defined Hình I.3.1 Trích ch n biên Error! Bookmark not defined Hình I.3.2 nh đ c trích ch n biên Error! Bookmark not defined Hình I.3.3 Ví d thu t toán tô mi n Error! Bookmark not defined Hình I.3.4 Tìm thƠnh ph n liên thông nh Error! Bookmark not defined Hình I.3.5 Xác đ nh v t th l nh Error! Bookmark not defined Hình I.3.6 LƠm m nh nh Error! Bookmark not defined Hình I.3.7 LƠm d y nh Error! Bookmark not defined Hình I.3.8 Tìm x ng c a nh Error! Bookmark not defined Hình II.1 Mô ph ng trình ti n hóa Error! Bookmark not defined Hình II.2 Lai ghép m t m Error! Bookmark not defined Hình II.3 Lai ghép hai m Error! Bookmark not defined Hình II.4 C t vƠ ghép Error! Bookmark not defined Hình II.5 Ví d v phép lai Error! Bookmark not defined Hình II.6 t bi n t i bít th Error! Bookmark not defined Hình II.7 Mô t ho t đ ng thu t toán Error! Bookmark not defined Hình III.1 C u trúc d li u Error! Bookmark not defined Hình III.2 Ví d v c t vƠ ghép n i Error! Bookmark not defined M U X lý nh lƠ m t ngƠnh phát tri n m nh m khoa h c máy tính S phát tri n c a đ c ti p s c b i công ngh m i x lý nh s , b vi x lý m i thi t b l u tr ph bi n Nh ng ngƠnh nghiên c u tr c ch y u x d ng nh t ng t đƣ chuy n sang h th ng nh s s linh đông vƠ d đáp ng c a Các thí d quan tr ng có th k đơy nh y h c, s n xu t phim vƠ video, nhi p nh, v.v Nh ng ngu n d li u nƠy đƣ t o m t l ng kh ng l d li u nh s X lý nh quan tơm ch y u đ n vi c trích ch n thông tin h u ích t nh Các thu t toán x lý nh đ c phơn lƠm m c M c th p nh t lƠ ph ng pháp thao tác tr c ti p v i d li u thô, giá tr m nh có th b nhi u M c th hai lƠ t n d ng k t qu m c đ đ a k t qu t t h n nh : phơn đo n nh, liên k t nh M c th ba lƠ ph ng pháp trích tr n ng ngh a thông tin d a k t qu c a m c th p h n, ví d nh : nh n d ng ch vi t tay, nh n d ng m t ng iầ Toán h c hình thái (Mathematic Morphology) lƠ m t l nh v c riêng bi t x lý nh Không gi ng nh cách ti p c n khác thiên v toán h c tính toán, MM d a c u trúc vƠ hình d ng, dùng toán hình thái c b n đ lƠm đ n gi n nh nh ng v n gi l i nh ng đ c tr ng MM lƠ m t công c c b n đ trích ch n thƠnh ph n nh, nh biên nh, x ng nh, r t h u d ng cho vi c bi u di n các vùng khác m t nh Nh ng k thu t dùng toán hình thái nh l c nh, lƠm m nh nh hay lƠm d y nh có s d ng toán h c hình thái c ng đ c s d ng trình ti n x lý nh NgoƠi ra, m t ng d ng quan tr ng mƠ đ c p lu n v n nƠy lƠ: Phơn rƣ ph n t c u trúc thƠnh ph n t c u trúc nh h n Ph n t c u trúc lƠ ph n t tham gia phép toán hình thái, vƠ vi c phơn rƣ ph n t c u trúc ho c nói m t cách khác lƠ ma tr n m nh có ba l i ích quan tr ng: Th nh t, lƠm gi m phép toán ng d ng mƠ ph n t tham gia Th hai, gi m không gian l u tr nh Th ba, đ i v i h th ng ch h tr t p l nh SIMD ph n t nh h n nhi u ph n t c u trúc, vi c phơn rƣ ph n t c u trúc thƠnh ph n t c u trúc nh h n lƠ c n thi t Trong khuôn kh c a lu n v n th c s nƠy, mu n t p trung sơu vƠo tìm hi u phép toán hình thái vƠ m t s ng d ng c a phép toán hình thái x lý nh Ph n c a lu n v n, s trình bƠy m t s k t qu đ t đ c vi c ng d ng thu t toán di truy n đ gi i quy t bƠi toán phơn rƣ ph n t c u trúc x lý nh B c c c a lu n v n nƠy đ c t ch c thƠnh ch ng: Ch ng 1: Trình bƠy ki n th c c b n v phép toán hình thái bao g m khái ni m, thu t toán vƠ ng d ng tiêu bi u c a phép toán hình thái Ch ng 2: Trình bƠy ng n g n khái ni m liên quan đ n thu t toán di truy n Ch ng 3: T p trung gi i quy t bƠi toán phơn rƣ ph n t c u trúc b ng ph ng pháp ti p c n ng u nhiên d a thu t toán di truy n Ch ng 4: Trình bƠy k t qu th c nghi m: Phơn rƣ ph n t c u trúc kích th c 9x9 thƠnh ph n t c u trúc kích th c 3x3 Ph n k t lu n nêu tóm t t k t qu đ t đ t n đ ng đ nơng cao hi u n ng c a thu t toán c vƠ đ a nh ng v n đ Ch ng I: Các khái ni m c b n v toán h c hình thái I.1 Quan h gi a khái ni m t p h p vƠ phép toán hình thái Toán h c hình thái (MM) d a khái ni m v t p h p, vƠ nh có khái ni m nƠy mƠ toán h c hình thái mang l i m t cách ti p m i c n đ i v i bƠi toán x lý nh Trong h u h t tr ng h p, phép toán hình thái đ u th hi n m t tính ch t nƠo c a phép toán liên quan đ n khái ni m t p h p B ng khái ni m đ n gi n v phép toán h p, giao, ph n bù v.v, có th xơy d ng phép toán r t h u ích cho k thu t x lý nh nh s lƠ s bi u di n nh d i d ng tín hi u t ng t ho c tín hi u s Trong bi u di n s c a nh đa m c xám, t p h p m nh đ c bi u di n d i d ng m t ma tr n hai chi u M i ph n t c a ma tr n bi u di n cho m c xám hay c ng đ c a nh t i v trí đó, ph n t ma tr n đ c g i lƠ m t ph n t nh, thông th ng kí hi u lƠ PEL (Picture Element) ho c lƠ m nh (Pixel) i v i nh nh phơn, ta ng m đ nh m nh th hi n đ i t mƣ hóa b i m nh có giá tr T m nh có giá tr nh đa c p xám có th đ ng ng v i đó, n n s đ ng nh đ c mƣ hóa b i c bi u di n b i t p h p t p c a t p Z3 Hình I.1.1 nh nh phơn 10 c M i m t ph n t đ c đ i di n b i m t b ph n t (x1,x2,x3) t ng ng lƠ to đ m nh vƠ m c xám t i nh Hình I.1.2[17] mô t m t th hi n đ n gi n c a nh đa c p xám Hình I.1.2 nh đa c p xám Nh v y, ta đƣ hình dung đ c m i quan h gi a nh vƠ khái ni m t p h p i v i m i nh s có t ng ng m t t p h p th hi n nh vƠ ng c l i, t m t t p h p, ta có th d ng l i nh t ng ng I.1.1 M t s khái ni m c b n v t p h p Gi s A lƠ m t t p thu c Z2 N u a=(a1,a2) lƠ m t ph n t c a A, ta kí hi u lƠ: aA T ng t nh v y, tr ng h p a không ph i lƠ ph n t c a A kí hi u: aA T p h p không ch a ph n t nƠo đ 11 c g i lƠ t p r ng Trong khuôn kh c a lu n v n nƠy, s quan tơm t i khái ni m ph n t c a m t t p h p ph m vi c a nh nh phơn Ví d , ta vi t Cw  {|wd   , dD  } ngh a lƠ C lƠ t p ph n t w lƠ đ i c a ph n t t ng ng c a t p D qua g c t a đ N u nh v i m i ph n t A đ u thu c t p B ta nói r ng t p A lƠ m t t p c a t p B vƠ kí hi u lƠ : A B H p c a hai t p A vƠ t p B lƠ t p t t c ph n t ho c thu c A ho c thu c B CAB T ng t nh v y giao c a hai t p A vƠ t p B lƠ t t c ph n t v a thu c A l i đ ng th i thu c B : Hình I.1.3 Các phép toán c b n t p h p Ph n bù c a t p A lƠ t p t t c ph n t không thu c A C A  { w |wA } Hi u A vƠ B, kí hi u lƠ A-B đ c đ nh ngh a b i NgoƠi ra, toán h c hình thái ng ngh ch c a A : 12 i ta đ a hai đ nh ngh a khác, t p TƠi li u tham kh o [1] P Angeline, G Saunders, and J Pollack, “An Evolutionary Algorithm That Constructs Recurrent Neural Networks,” IEEE Trans Neural Networks, vol 5, pp 5465, Jan 1994 [2] A Broggi, “ Speeding-Up Mathematical Morphology Computations with SpecialPurpose Array Processors,” Proc 27th Hawaii Int’l Conf System Sciences, T.N Mudge and B.D Shriver, eds., vol 1, pp 321-330, Maui, Hawaii, Jan 4-7 1994 Los Alamitos, Calif.: IEEE Computer Society [3] E Falkenauer, “A New Representation and Operators for Genetic Algorithms Applied to Grouping Problems,” Evolutionary Computation, vol no 2, 1994 [4] Giovanni Anelli, Alberto Broggi, Giulio Destri, "Decomposition of Arbitrarily Shaped Binary Morphological Structuring Elements Using Genetic Algorithms," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 20, no 2, pp 217224, Feb., 1998 [5] Marcos Quintana, “Genetic programming applied to morphological image processing”, PhD thesis, pp 9-30, 2004 [6] D.E Goldberg, B Korb, and K Deb, “Messy Genetic Algorithms: Motivation, Analysis, and First Results,” Complex Systems, vol 3, pp 493-530, 1989 [7] D.E Goldberg, B Korb, and K Deb, “Messy Genetic Algorithms Revisited: Studies in Mixed Size and Scale,” Complex Systems, vol 4, pp 415-444, 1990 [8] R.M Haralick, S.R Sternberg, and X Zhuang, “ Image Analysis Using Mathematical Morphology,” IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 9, no 4, pp 532-550, Apr 1987 [9] J Holland, Adaption Natural and Artificial Systems Ann Arbor, Mich.: Univ of Michigan Press, 1975 [10] S.W Mahfoud, “Crossover Interactions Among Niches,” Proc First IEEE Conf on Evolutionary Computation, pp 188-193, 1994 13 [11] G Matheron, Random Sets and Integral Geometry New York: John Wiley, 1975 [12] Z Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs Berlin: Springer-Verlag, 1992 [13] H Park and R.T Chin, “Optimal Decomposition of Convex Structuring Elements for a 4-Connected Parallel Array Processor,” IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 16, no 3, Mar 1994 [14] H Park and R.T Chin, “Decomposition of Arbitrarily Shaped Morphological Structuring Elements,” IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 17, no 1, Jan 1995 [15] J Serra, Image Analysis and Mathematical Morphology London: Academic Press, 1982 [16] M Srinivas and L Patnaik, “Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithm,” IEEE Trans System, Man, and Cybernetics, vol 24, no 4, Apr 1994 [17] R van den Boomgaard, Mathematical Morphology: Extensions Towards Computer Vision, PhD thesis, Universiteit Van Amsterdam, 1992 [18] R van den Boomgaard and R van Balen, “Methods for Fast Morphological Image Transforms Using Bitmapped Binary Images,” Computer Vision, Graphics, and Image Processing: Graphical Models and Image Processing, vol 54, no 3, pp 252-258, May 1992 [19] S.S Wilson, “ Theory of Matrix Morphology,” IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 14, no 6, pp 636-652, June 1992 [20] X Zhuang and R.M Haralick, “Morphological Structuring Element Decomposition,” Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol 35, pp 370382, Sept 1986 [21] N R Harvey New Techniques for the Design of Morphological Filters using Genetic Algorithms PhD thesis, University of Strathclyde, Glasgow, UK, 1997 [22] N R Harvey and S Marshall Mathematical Morphology and Its Applications to Image Procesing, chapter Using Genetic Algorithms in the Design of Morphological Filters, pages 53-59 Kluwer Academic Publishers, 1994 14 [23] N R Harvey and S Marshall Rank-order morphological _lters: A new class of _lters In IEEE Workshop on nonlinear signal and image processing, pages 975978,Halkidiki, Greece, 1994 [24] N R Harvey and S Marshall The use of genetic algorithms in morphological _filter design Signal Processing: Image Communication, 8(1):55-72, Jan 1996 [25] M Yu, N Eua-anant, A Saudagar, and L Udpa Genetic algorithm approach to image segmentation using morphological operations In International Conference on Image Processing, volume 3, pages 775-779, 1998 [26] GONALEZ RC WOOD, Digital image processing, 2002 by Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey, Chapter 15 ... cao hi u n ng c a thu t toán c vƠ đ a nh ng v n đ Ch ng I: Các khái ni m c b n v toán h c hình thái I.1 Quan h gi a khái ni m t p h p vƠ phép toán hình thái Toán h c hình thái (MM) d a khái ni... bƠy ki n th c c b n v phép toán hình thái bao g m khái ni m, thu t toán vƠ ng d ng tiêu bi u c a phép toán hình thái Ch ng 2: Trình bƠy ng n g n khái ni m liên quan đ n thu t toán di truy n Ch ng... tìm hi u phép toán hình thái vƠ m t s ng d ng c a phép toán hình thái x lý nh Ph n c a lu n v n, s trình bƠy m t s k t qu đ t đ c vi c ng d ng thu t toán di truy n đ gi i quy t bƠi toán phơn