Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 2) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chương 6 (phần 2) – Phân đoạn ảnh. Mục tiêu của chương này nhằm giúp người học có thể áp dụng được phương pháp region growing: Tư tưởng thuật toán, tư tưởng thuật toán; trình bày được phương pháp Region splitting and Merging. Mời các bạn cùng tham khảo.

1 Giới thiệu bài toán phân đoạn

2 Các phương pháp phân đoạn

 gray-level thresholding

 Probabilistic: xác suất

 Áp dụng được phương pháp region growing:

 Tư tưởng thuật toán

 Thuật toán

 Ví dụ minh họa

 Áp dụng thuật toán

 Phương pháp Region splitting and Merging

 Tư tưởng thuật toán

 Thuật toán

 Ví dụ minh họa

 Áp dụng thuật toán

3

Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh

Region Growing

 Bắt đầu tại những điểm “gieo” ( seed point )

 Phát triển vùng bằng cách thêm vào tập các điểm

tính chất cho trước (như mức xám, màu sắc, kết cấu) – thỏa mãn hàm P

 4 lân cận

 8 lân cận

Region Growing

 Seed point có thể được chọn bởi người sử dụng

hoặc tự động => seed-based method.

Seed-based Region Growing – Example 1

 Problem: Phân vùng tia sét

của ảnh bên phải

 Solution: Chọn những điểm

có giá trị mức xám lớn nhất

255 làm các điểm gieo

Seed-based Region Growing – Example 1

Threshold Area

0 50 100 150 200

Threshold Area

0 50 100 150 200

Threshold Area

0 50 100 150 200

Seed-based Region Growing – Example 3

 Phân ảnh thành các vùng có chứa giá trị lớn

nhất (sự sai khác < 3)

Seed-based Region Growing – Example 3

 Các điểm “gieo”

Seed-based Region Growing – Example 3

 Phát triển vùng

Region splitting and merging segmentation

 Region splitting:

 Không như kỹ thuật region growing bắt đầu

từ các điểm gieo

 Region splitting bắt đầu xem toàn bộ ảnh

như là một vùng duy nhất và chia nhỏ nó thành các vùng con

 Thực hiện đệ quy cho đến khi điều kiện về

tính đồng nhất là thỏa mãn

Region splitting and merging segmentation

 Region merging:

 Là kỹ thuật ngược lại của region splitting,

kỹ thuật này nhằm tránh over-segmentation

 Bắt đầu với vùng nhỏ (vd: 2 x 2 or 4 x 4) và

hợp nhất các vùng có tính chất tương tự (như là mức xám, phương sai)

Region Splitting: example

 Có nhiều kỹ thuật tách và hợp vùng

 Xem xét kỹ thuật tách và hợp vùng theo cấu

trúc cây tứ phân

Splitting & merging: data structures

• This is reminiscent of a quadtree structure

2

1 5

7 6

19 18

Split-and-Merge Approach

• Begin with an initial segmentation into regions

(1) split a region into four child regions if it fails the homogeneity condition

Split-and-Merge Approach

• Begin with an initial segmentation into regions

(1) split a region into four child regions if it fails the homogeneity condition

(2) merge adjacent regions with the same parent to form a single region that satisfies the homogeneity condition

Split-and-Merge Approach

2

1 5

7 6

19 18

Split-and-Merge Approach

• Gộp các vùng lân cận thành một vùng đồng nhất, nếu có thể

Splitting & merging segmentation algorithm

Region Splitting and quadtree

Tính độ lệch chuẩn

 Khi các vùng được gộp: tất cả các pixel trong vùng

nhận giá trị trung bình của vùng

Bài tập

dụng quan hệ láng riềng 4-conectivity.

dụng quan hệ láng riềng 8-conectivity.

Bài tập

ảnh kề nhau sai khác không lớn hơn 1, sử dụng quan

hệ 4-connectivity.

ảnh kề nhau sai khác không lớn hơn 1, sử dụng quan

hệ 8-connectivity