Chương 4 – Các cấu trúc dữ liệu. Chương này cung cấp cho người học những nội dung chính sau: Các mức biểu diễn dữ liệu hình ảnh, traditional data structures, hierarchical data structures. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm các nội dung chi tiết.
Chương 4: CÁC CẤU TRÚC DỮ LIỆU Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016 Các mức biểu diễn liệu hình ảnh Traditional data structures Hierarchical data structures Mô tả mức biểu diễn hình ảnh Giải thích lý sử dụng cấu trúc liệu/mã để biểu diễn ảnh Nhận diện mục đích sử dụng cấu trúc/mã: Chain Run-length Topology Hierarchical • Iconic image: mức biểu diễn thấp nhất, ma trận số nguyên chứa giá trị độ sáng pixel • Segmented image: pixel thuộc vùng đối tượng • Geometric representations: hình dạng 2D, 3D • Relational model: cho khả xử lý liệu hiệu mức độ trừu tượng cao • Ma trận - Matrices • Mã xích – Chain Codes • Mã loạt dài - Run Length Codes • Đồ thị - Graphs • Relational databases • Cấu trúc liệu phổ biến đại diện cho hình ảnh mức thấp (low-level) 100 116 126 129 103 106 113 119 98 101 106 109 96 98 101 105 100 116 126 129 103 106 113 119 98 101 106 109 96 98 101 105 • Ảnh nhị phân: ma trận chứa giá trị • Vùng ảnh (phân đoạn) biểu diễn đường biên vùng • Chain code: đại diện cho đường biên chuỗi kết nối đoạn đường thẳng có độ dài hướng • Có thể dùng 4-neighbor 8-neighbor • Thơng tin hữu ích từ chuỗi Chain code: Chu vi vùng = số phần tử chuỗi chain code • Thay chuỗi giá trị brightness bởi: (hàng, cột bắt đầu, cột kết thúc) 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b ) ) 16 17 18 19 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w g( ) ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w g( b ) ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w g( b b ) ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w g( b b w ) ) ) 16 17 18 19 20 21 22 23 Code: g( g( b b w w ) b w g( b b w g( b b w w ) ) ) Level of image data representation Data structures together with algorithms are used to devise solutions to computational tasks Data structures for vision may be loosely classified as * Iconic * Segmented * Geometric * Relational *Boundaries between these layers may not be well defined Traditional image data structures The matrix (2D array) is the most common data structure used for lowlevel representations, implemented as an array Matrices hold image data explicitly Spatial characteristics are implicitly available Binary images are represented by binary matrices; multispectral images are represented by binary matrices; Hierarchical image structures are represented by matrices of different dimensions; The co-occurrence matrix is an example of global information derived from an image matrix; it is useful in describing texture Traditional image data structures cont Chains may be used to describe pixel paths, especially borders Chain codes are useful for recognition based on syntactic approaches Run length codes are useful for simple image compression Graph structures may be used to describe regions and their adjacency These may be derived from a region map, a matrix of the same size as the image Relational structures may be used to describe semantic relationships between image regions Hierarchical data structures Hierarchical structures can be used to extract large-scale features, which may be used to initialize analysis They can provide significant computational efficiency M-pyramids and T-pyramids provide data structures to describe multiple image resolutions Quadtrees are a variety of T-pyramid in which selected areas of an image are stored at higher resolution than others, permitting selective extraction of detail Many algorithms for manipulation of quadtrees are available Quadtrees are prone to great variation from small image differences Leaf codes provide a more efficient form of quadtree Many ways of deriving pyramids exist, dependent on choice of reduction window ... ( 347 ,107) Right lung 35 ( 145 ,159) Left lung 35 (357, 146 ) Heart 142 (259,165) Aorta 148 (280,319) Phân tích hình ảnh độ phân giải khác nhau: – M-pyramids (matrix-pyramids) – T-pyramids (tree-pyramids)... mức biểu diễn liệu hình ảnh Traditional data structures Hierarchical data structures Mô tả mức biểu diễn hình ảnh Giải thích lý sử dụng cấu trúc liệu/mã để biểu diễn ảnh Nhận diện mục đích... ML-2 ML-3 ML -4 ML-5 • ML represents the original image • Mi-1 is derived from Mi by reducing the resolution by a factor of ML ML-1 ML-2 ML-3 ML -4 ML-5 256 x 256 128 x 128 64 x 64 32 x 32 16 x