Đồ án tìm hiểu phép toán hình thái

Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái LỜI CẢM ƠN LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG I .5 SƠ LƯỢC VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÉP TỐN HÌNH THÁI 1.1 Xử lý ảnh 1.2 Các trình xử lý ảnh 1.3 Khái niệm phép tốn hình thái MORPHOLOGY CHƯƠNG II THAO TÁC VỚI HÌNH THÁI HỌC .8 2.1 Thao tác ảnh nhị phân 2.1.1 Phép dãn nhị phân(Dilation) 2.1.2 Phép co nhị phân (Erosion) 13 2.1.3 Các phép tốn đóng mở ảnh (closing and opening) .17 2.1.4 Kĩ thuật „ Đánh trúng Đánh trượt „ 23 2.1.5 Kĩ thuật đếm vùng 25 2.2 Thao tác ảnh xám 26 2.2.1 Phép co phép dãn .26 2.2.2 Các phép tốn đóng, mở 27 2.2.3 Làm trơn 28 2.2.4 Gradient 29 2.2.5 Phân vùng theo cấu trúc 30 2.2.6 Phân loại cỡ đối tượng 31 2.3 Thao tác ảnh màu 33 CHƯƠNG III 35 ỨNG DỤNG CỦA HÌNH THÁI HỌC 35 3.1 Ứng dụng thực tiễn .35 3.2 Xương làm mảnh 36 3.3 Các phương pháp lặp hình thái học 38 3.4 Nhận dạng biên .46 CHƯƠNG IV: 47 CÀI ĐẶT 47 KẾT LUẬN .50 TÀI LIỆU THAM KHẢO .52 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc thầy giáo hướng dẫn PGS.TS.Ngô Quốc Tạo, Viện Công Nghệ Thông Tin-Viện khoa học công nghệ Việt Nam tận tình giúp đỡ, bảo em thời gian vừa qua dành nhiều thời gian quí báu để giúp em hoàn thành đề tài giao Em xin gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu, Thầy cô giáo Trường Đại học Dân Lập Hải Phòng giảng dạy chúng em suốt quãng thời gian qua, cung cấp cho chúng em kiến thức chuyên môn cần thiết quý báu giúp chúng em hiểu rõ lĩnh vực nghiên cứu để hoàn thành đề tài giao Xin cảm ơn bạn bè gia đình động viên cổ vũ, đóng góp ý kiến, trao đổi, động viên suốt trình học làm tốt nghiệp, giúp em hoàn thành đề tài thời hạn Hải Phòng, tháng năm 2019 Sinh viên Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Công nghệ thông tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái LỜI NĨI ĐẦU Hình ảnh dạng liệu đóng vai trị quan trọng việc trao đổi, xử lý, lưu giữ thơng tin Trong có lẽ khơng có khơng sử dụng hình ảnh cho mục đích Trong nhiều ngành nghề, số loại hình cơng việc, người ta điều cần đến hình ảnh để mơ tả, minh chứng hay diễn đạt điều mà chữ viết hay ngôn ngữ nói khơng lột tả hết Đặt biệt hầu hết số ngành cơng nghiệp như: khí chế tạo, chế biến, sản xuất việc đọc hình ảnh nói thường xuyên quan trọng Bản vẽ kỹ thuật (một dạng hình ảnh) kết qủa ngơn ngữ kỹ thuật, Mà qua nó, qui trình cơng nghệ phải xây dựng q trình sản xuất, sở cho việc nghiệm thu cho sản phẩm Để lưu ảnh tài liệu, vẽ sửa đổi chúng chuyển chúng sang dạng đồ hoạ khác tiện cho việc nhận dạng, đối sánh mẫu để sử dụng sau điều cần thiết Nhưng phải tổ chức việc lưu dạng hình ảnh nào? Có cần xử lý trước lưu chúng khơng? Câu trả lời có Do tiền xử lý ảnh việc cần làm Có nhiều phương pháp, nhiều cơng cụ, nhiều phần mềm xử lý ảnh đời Tăng cường chất lượng ảnh, mà công đoạn bước tiền xử lý nhằm loại bỏ nhiễu, khắc phục khiếm khuyết bước thu nhận ảnh không tốt việc làm quan trọng Có nhiều phương pháp cho việc nâng cao chất lượng ảnh nói chung tiền xử lý nói riêng Trong luận văn mơ tả vài phương pháp tiền xử lý hình ảnh, (chú trọng đến ảnh nhị phân, ảnh vẽ kỹ thuật thường ảnh màu: đen, trắng) để cải thiện chất lượng hình ảnh thao tác Hình thái học (Morphology), vài kỹ thuật phát xương, làm mảnh Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Đồ án bao gồm : Chương 1:Sơ lược xử lý ảnh Morphology Giới thiệu sơ xử lý ảnh ứng dụng Chương :Thao tác với Morphology Chương chương giới thiệu thao tác với ảnh nhị phân, ảnh đa cấp xám Cụ thể thao tác : Phép dãn, phép co, phép đóng mở ảnh, đánh trúng đánh trượt kĩ thuật đếm vùng.Trong ảnh đa cấp xám, ta đề cập đến phép toán làm trơn ảnh, phương pháp gradient, cách phân vùng theo cấu trúc, cách phân loại cỡ đối tượng Bên cạnh thao tác có kèm theo ý nghĩa chúng, có thuật tốn có hình minh hoạ Chương 3:Ứng dụng Morphology Trong chương Đồ án giới thiệu ý nghĩa hình thái học thực tiễn ứng dụng nói chung thao tác hình thái Đặc biệt, chương có trình bày chi tiết ứng dụng phép tốn hình thái có tính thiết thực Chương 4:Cài đặt Trình bày trình cài đặt chi tiết số thao tác hình thái học Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Công nghệ thông tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái CHƯƠNG I SƠ LƯỢC VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÉP TỐN HÌNH THÁI 1.1 Xử lý ảnh Cũng xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm:  Thứ nhất: biến đổi ảnh làm đẹp ảnh  Thứ hai: tự động phân tích nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mơ tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thường sau q trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mơ tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc) Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác Dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh Kỹ thuật sử dụng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể) Trong thực tế, người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: Nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Nhận dạng chữ in đánh máy văn phục vụ cho việc tự động hoá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thông tin từ Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Công nghệ thông tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ, 1.2 Các trình xử lý ảnh Các trình xử lý ảnh tiến hành theo sơ đồ sau: Thu nhËn ảnh Tiền xử lý Phân đoạn Tách đặc tính Phân loại Hỡnh 1: S quỏ trỡnh x lý ảnh Thu nhận ảnh: Đây công đoạn mang tính định q trình XLA Ảnh đầu vào thu nhận qua thiết bị camera, sensor, máy scanner, vv …và sau tín hiệu số hố Việc lựa chọn thiết bị thu nhận ảnh phụ thuộc vào đặc tính đối tượng cần xử lý Các thơng số quan trọng bước độ phân giải, chất lượng màu, dung lượng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị Tiền xử lý: Ở bước này, ảnh cải thiện độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch, v.v với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở nên tốt nữa, chuẩn bị cho bước xử lý phức tạp sau trình XLA Quá trình thường thực lọc Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh bước then chốt XLA Giai đoạn nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng màu, mức xám hay độ nhám vv … Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp nhiều phần tử khác cấu tạo nên ảnh thơ Vì lượng thơng tin chứa ảnh lớn – trong đa số ứng dụng cần trích chọn vài đặc trưng đó, cần có trình để giảm lượng Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái thơng tin khổng lồ Q trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu Tách đặc tính: Kết bước phân đoạn ảnh thường cho dạng liệu điểm ảnh thơ, hàm chứa biên vùng ảnh, tập hợp tất điểm ảnh thuộc vùng ảnh đó.Trong hai trường hợp, chuyển đổi liệu thô thành dạng thích hợp cho việc xử lý máy tính cần thiết Để chuyển đổi chúng, câu hỏi cần phải trả lời nên biểu diễn vùng ảnh dạng biên hay dạng vùng hoàn chỉnh gồm tất điểm ảnh thuộc Biểu diễn dạng biên cho vùng phù hợp với ứng dụng quan tâm chủ yếu đến đặc trưng hình dạng bên ngồi đối tượng, ví dụ góc cạnh điểm uốn biên chẳng hạn Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho ứng dụng khai thác tính chất bên đối tượng, ví dụ vân ảnh cấu trúc xương Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho vùng ảnh phần việc chuyển đổi liệu ảnh thơ sang dạng thích hợp cho xử lý sau Chúng ta phải đưa phương pháp mô tả liệu chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng Phân loại : Đây bước cuối trình XLA Nhận dạng ảnh (image recognition) nhìn nhận cách đơn giản việc gán nhãn cho đối tượng ảnh Ví dụ nhận dạng chữ viết, đối tượng ảnh cần nhận dạng mẫu chữ, ta cần tách riêng mẫu chữ tìm cách gán ký tự bảng chữ tương ứng cho mẫu chữ thu ảnh Giải thích cơng đoạn gán nghĩa cho tập đối tượng nhận biết 1.3 Khái niệm phép tốn hình thái MORPHOLOGY Hiểu cách đầy đủ ” Morphology ” hình thái cấu trúc đối tượng, hay diễn tả phạm vi mối quan hệ phần đối tượng Hình thái học quen thuộc lĩnh vực ngôn ngữ học sinh học Trong ngơn ngữ học, hình thái học nghiên cứu cấu trúc từ, tập hợp từ, câu lĩnh vực nghiên cứu từ nhiều năm Còn sinh học, Hình thái học lại trọng tới hình dạng cá thể hơn, chẳng hạn phân tích hình dạng để từ nhận dạng loại gì; Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái nghiên cứu hình dạng nhóm vi khuẩn, dựa đặc điểm nhận dạng để phân biệt chúng thuộc nhóm vi khuẩn nào, v.v Tuỳ theo trường hợp cụ thể mà có cách phân lớp phù hợp với nó: Có thể phân lớp dựa hình dạng bao quanh (elip, trịn, ), kiểu mức độ hình dạng bất quy tắc (lồi, lõm, ), cấu trúc (lỗ, đường thẳng, đường cong, ) mà tích luỹ qua nhiều năm quan sát Tính khoa học Hình thái học số thực phát huy khả kể từ máy tính điện tử số đời làm cho Hình thái học trở nên thơng dụng, có nhiều tính Những đối tượng ảnh Hình thái học hầu như, ta coi tập hợp điểm ảnh, nhóm lại theo cấu trúc chiều Những thao tác toán học cụ thể tập hợp điểm sử dụng để làm rõ (tái ) nét đặc trưng hình dạng, mà tính tốn hay nhận biết chúng cách dễ dàng CHƯƠNG II THAO TÁC VỚI HÌNH THÁI HỌC 2.1 Thao tác ảnh nhị phân Trong trình xử lý ảnh, ảnh thu nhập vào máy tính phải mã hố Hình ảnh lưu trữ dạng tập tin phải số hoá Tiêu chuẩn đặt ảnh phải lưu trữ cho ứng dụng khác thao tác loại liệu Hiện có 30 kiểu lưu trữ ảnh khác nhau, ta thường gặp dạng ảnh sau: TIFF, GIF, BMP, PCX, JPEG, Nói chung kiểu lưu ảnh có ưu điểm riêng Những thao tác hình thái nhị phân xây dựng ảnh có cấp xám bao gồm điểm ảnh, ta kí hiệu đen (1) trắng (0) Trước hết, để bắt đầu, ta xem hình 2.1a Tập hợp điểm ảnh đen tạo nên đối tượng ảnh hình vng 2.1b, đối tượng ảnh hình vng hình vng lớn so với 2.1a điểm ảnh phía, nghĩa thay lân cận trắng điểm ảnh 2.1a thành điểm ảnh đen Đối tượng 2.1c thao tác tương tự, tức 2.1b tăng thêm điểm ảnh phía Thao tác coi phép Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái dãn đơn giản, phép dãn điểm ảnh phía Việc dãn thực toàn ảnh thay điểm ảnh đen Tuy nhiên thực tế, đối tượng ảnh xem tập hợp toán học điểm ảnh đen, điểm ảnh đen coi điểm khơng gian hai chiều xác định số hàng số cột Do vậy, đối tượng ảnh 2.1a viết lại { (3, 3) (3, 4) (4, 3) (4, 4) }, với điểm ảnh phía bên trái (0, 0) Tuy nhiên, việc viết dài dòng bất tiện nên ta gọi đơn giản đối tượng ảnh A, phần tử điểm ảnh Hình 2.1: Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ (a) ảnh ban đầu (b) ảnh dãn điểm ảnh (c) ảnh dãn điểm ảnh (so với ảnh ban đầu ) 2.1.1 Phép dãn nhị phân(Dilation) Bây ta số thao tác tập hợp đơn giản nhằm mục đích định nghĩa phép dãn nhị phân qua chúng.Phép dịch A điểm x(hàng, cột), định nghĩa tập (A)x = {c | c = a + x, a A} Chẳng hạn x có toạ độ (1, 2), điểm ảnh phía bên trái A dịch đến vị trí: (3, 3) + (1, 2) =(4, 5) Các điểm ảnh khác A dịch chuyển cách tương ứng, tức ảnh dịch sang phải (cột) điểm ảnh xuống phía (hàng) điểm ảnh Phép đối tập A định nghĩa sau: Â = {c | c = - a, a A} Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Công nghệ thông tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái phép quay A góc 180 so với ban đầu Phần bù tập A tập điểm ảnh không thuộc đối tượng A, điểm ảnh trắng Theo lý thuyết tập hợp thì: c A = {c | c A} Giao hai tập hợp A B tập phần tử thuộc A lẫn B Kí hiệu: A B = {c | (c A) (c B)} Hợp hai tập hợp A B tập phần tử thuộc A / B Kí hiệu: A B = {c | (c A) (c B)} Hiệu hai tập hợp A B tập: A - B = { c | (c A) (c B)} tập các phần tử thuộc A không thuộc B c hay A- B = A B Bây ta định nghĩa phép dãn (delation) qua lý thuyết tập hợp sau: Phép dãn tập A tập B, tập : A B = {c | c =a + b, a A, b B} (1) Dễ thấy toán học, phép tổng trực tiếp A B A đối tượng ảnh thao tác B gọi phần tử cấu trúc (viết tắt cấu trúc ) Để hiểu kĩ điều này, ta coi A đối tượng 2.1a B = {(0, 0) (0, 1)} Những phần tử tập C = A B tính dựa phương trình (1), viết lại sau: A B = (A + {(0, 0)}) (A + {(0, 1)}) Cụ thể: A (3, 3) (3, 4) (4, 3) (4, 4) (3, 3) (3, 4) + + + + + + B (0, 0) (0, 0) (0, 0) (0, 0) (0, 1) (0, 1) = = = = = = C (3, 3) (3, 4) (4, 3) (4, 4) (3, 4) (3, 5) 10 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái 2) Những hoạt động xương tình khơng hoạt động tình khác Làm mảnh thường bước chuẩn bị ảnh cho bước xử lý Tất nhiên, bước sau thường làm việc với đặc trưng (thuộc tính) cần thiết xương 3) Làm mảnh hoạt động việc nhận dạng xương không xác định thuật tốn dùng Đặc biệt, việc làm mảnh khơng phải luôn làm công việc xử lý lặp lại việc lột bỏ lớp bên điểm ảnh 3.3 Các phương pháp lặp hình thái học Phần lớn thuật tốn làm mảnh dựa vịng lặp lột bỏ dần lớp điểm ảnh khơng cịn nhiều lớp đựoc xố bỏ Có tập quy tắc để xác định điểm ảnh cần loại bỏ thông thường vài dạng cấu trúc mẫu phù hợp (template-matching) dùng để thực quy tắc Thơng thường quy tắc thiết kế cho dễ dàng nhận biết kết thúc: Đó khơng có thay đổi xảy sau lần duyệt qua ảnh Thuật toán (thuật toán Stentiford) đề xuất năm 1983 điển hình kiểu Nó sử dụng mẫu 3x3 cách thức hoạt động sau: Di mẫu ảnh, mẫu phù hợp ảnh loại bỏ (đặt trắng ) điểm ảnh trung tâm Thuật toán sau: 1) Tìm vị trí điểm ảnh (i, j), vị trí mà điểm ảnh ảnh I phù hợp với điểm ảnh mẫu M1(Hình 3.2a) 2) Nếu điểm ảnh trung tâm điểm cuối (endpoint) có giá trị liên kết đánh dấu điểm cho lần xố sau 3) Lặp lại bước cho tất vị trí điểm ảnh phù hợp với mẫu M1 4) Lặp lại bước 1-3 cho mẫu lại: M2, M3 M4 5) Nếu điểm ảnh đánh dấu cho thao tác xố bỏ xố chúng cách tạo cho chúng thành màu trắng 6) Nếu điểm ảnh xố bước 5) lặp lại tồn q trình xử lý từ bước 1), cịn khơng thuật tốn dừng 38 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Hình 3.2: Các mẫu dùng cho việc nhận dạng điểm ảnh bị xố thuật toán làm mảnh Stienford a Mẫu M1 b Mẫu M2 c Mẫu M3 d Mẫu M4 Những điểm đen trắng xác định mẫu phải tương ứng điểm mầu ảnh; Những điểm X định chỗ ảnh ta không cần quan tâm tới mầu Ảnh phải quét theo thứ tự riêng biệt mẫu Chức mẫu M1 tìm điểm ảnh có khả xoá dọc theo cạnh đối tượng tìm kiếm cho phù hợp từ trái sang phải, sau từ xuống Mẫu M2 phù hợp với điểm ảnh phía bên trái đối tượng, mẫu xoá từ lên ảnh, từ trái sang phải Mẫu M3 định vị điểm ảnh dọc theo cạnh xoá từ phải sang trái, từ lên Cuối cùng, tìm điểm ảnh xố phía bên phải đối tượng, phù hợp với mẫu M4 tính từ xuống dưới, từ phải sang trái Phương hướng thứ tự xác định áp dụng cho mẫu đảm bảo điểm ảnh bị xố theo cách đối xứng mà khơng cần đường chéo định hướng Có hai vấn đề tiếp tục cần giải mà vấn đề xuất phát từ bước Một điểm ảnh điểm cuối (endpoint) liên kết với điểm ảnh khác, nghĩa là, điểm ảnh đen có điểm đen bên ngồi 8-láng giềng Nếu điểm cuối bị xố đường thẳng đường cong mở bị xố hồn tồn, điều phần giống việc mở dây khoá quần áo(zipper) 39 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Khái niệm số liên kết (connectivity number) chút thách thức cho Bởi sử dụng phần nhỏ ảnh Vai trị đoạn ảnh tồn ảnh khơng rõ ràng Đơi khi, điểm ảnh đơn kết nối phần lớn đối tượng trực giác tất nhiên mà điểm ảnh đươc xoá Để làm ta phải tạo đối tượng có đối tượng nguyên Hình 3.3: Một minh hoạ số liên kết a Điểm trung tâm không liên kết với vùng bị xố Số liên kết b Nếu điểm trung tâm bị xố, hai phần trái phải trở thành khơng liên kết Số liên kết c Số liên kết d Số liên kết 4, cực đại e Liên kết Số kết nối đo lường xem có đối tượng mà điểm ảnh kết nối Một cách đo lường kết nối, thấy hình 3.3 (đẳng thức Yokoi 1973) là: Cn Nk ( Nk * Nk * Nk 2)( Eq31.) k S 40 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Trong Nk giá trị màu 8_láng giềng điểm ảnh liên kết S= {1, 3, 5, 7} N1 giá trị màu điểm ảnh bên phải điểm ảnh trung tâm chúng số hoá theo thứ tự ngược chiều kim đồng hồ, xung quanh điểm ảnh trung tâm Giá trị N k điểm ảnh điểm trắng (Điểm ảnh nền) giá trị Nk điểm ảnh điểm đen (điểm ảnh thuộc đối tượng) Điểm ảnh trung tâm N0 Nk=Nk - k>8 Một cách khác mà giá trị liên kết tính tốn cách xét điểm láng giềng theo thứ tự: N 1, N2, Ns, N1 Số thay đổi màu(đen-trắng) dùng đếm số vùng điểm ảnh trung tâm kết nối Hình 3.4 trình bày vịng lặp (đầu tiên) thuật tốn làm mảnh áp dụng cho đối tượng có hình dạng chữ T Một vòng lặp bao gồm trình duyệt qua mẫu mẫu cho Các điểm đen đánh dấu cho thao tác xố điều dễ nhận sơ đồ cách xác mẫu thực Mỗi vịng lặp hồn thành có hiệu xói mịn lớp điểm ảnh từ bên ngồi đối tượng khơng giống với phép co ảnh hình thái chuẩn, việc xố bỏ điểm ảnh khơng làm tính liên thơng Hình 3.4: Bốn phần phép lặp phương pháp làm mảnh Stentiford a Sau áp dụng mẫu M1 b Sau mẫu M2 c Sau M3 d Sau M4 Trong trường hợp, điểm đen đại diện cho chúng bị xoá lần lặp Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Để hồn chỉnh việc làm mảnh đối tượng đòi hỏi 13 vòng lặp (việc đếm vịng lặp cuối mà khơng có thao tác ngoại trừ hiển thị cho kết thúc) Hình 3.5 trình bày ảnh kết sau vịng lặp Hình 3.5: Tất phép lặp thuật toán làm mảnh Stienford áp dụng cho chữ T hai vòng lặp cuối tương tự, thêm lần quét phụ đảm bảo xương hồn chỉnh Một vịng lặp thực lần duyệt ảnh mà trường hợp duyệt qua 60x60 điểm ảnh hay 3600 điểm ảnh Như vậy, 187, 000 điểm ảnh kiểm tra để làm mảnh ảnh đơn giản Điều trở nên tồi tệ hơn: Mỗi q trình áp dụng mẫu xem xét kiểm tra điểm ảnh lần có phù hợp mẫu xảy ra, 18 điểm ảnh khác xem xét kiểm tra (giới hạn là: 10108800 điểm ảnh, có phần chúng kiểm tra thực hành) Cuối cùng, có thêm q trình duyệt vịng lặp để xoá điểm ảnh đánh dấu(10, 102, 000 ) 42 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Đây cách làm tốn để làm mảnh ảnh nhỏ phương pháp điển hình hồn chỉnh thuật tốn đánh dấu xố mẫu Có vài vấn đề cố hữu với thuật tốn làm mảnh mà chúng trình bày như tạo tác xương Chúng cố hữu chúng có khuynh hướng xuất nhiều thuật toán kiểu này, nhà nghiên cứu lĩnh vực nhận thức để đoán nhận chúng Thuật toán gọi “necking” mà điểm hẹp giao điểm hai đường thẳng kéo dãn thành đoạn thẳng nhỏ (hình 3.6a) Các phần tạo nơi khơng tồn việc làm mảnh mức nơi hai đường gặp góc nhọn (hình 3.6b) Cuối cùng, có lẽ phổ biến, khởi tạo đoạn thẳng phụ để chắp nối đoạn xương thực Nó gọi phép chiếu giả mạo, sợi tóc (Hình 3.6) Hình 3.6: Những tạo tác phép làm mảnh cổ điển a Cổ cột b Đuôi cột c Đường tạo thành có sợi 43 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Stentiord đề nghị giai đoạn tiền xử lý để cực tiểu hố chế tác làm mảnh Do đường sơ thường tạo bất quy tắc nhỏ theo đường biên đối tượng, nên phải tiến hành làm trơn trước làm mảnh đễ xóa bỏ chúng Điều q trình duyệt thực tất điểm ảnh, xố bỏ điểm ảnh có hai điểm láng giềng đen có giá trị liên kết nhỏ Để xử lý với “necking”, ông đề nghị thủ tục gọi thủ tục phân giác góc nhọn (acute angle amphasis), mà điểm ảnh gần khớp nối hai dịng tạo thành màu trắng chúng khép lại tạo thành góc nhọn Điều thực cách dùng mẫu thấy hình 3.7 Một phù hợp với mẫu đánh dấu điểm ảnh trung tâm cho thao tác xoá tạo vịng lặp khác số phân giác góc nhọn quan trọng dùng ba mẫu kiểu Nếu điểm ảnh xoá bỏ, lần duyệt cuối dùng mẫu kiểu thực Hình 3.7: Các mẫu dùng cho bước xử lý phân giác góc nhọn Làm trơn (Smoothing) hồn thành đầu tiên, tất trình duyệt qua ảnh phân giác góc nhọn Cuối bước làm mảnh ảnh Hình 3.8 trình bày xương kết cuối ký tự hình 3.8 Khi bước tiền xử lý gộp vào 44 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Hình 3.8: Những kí tự làm mảnh cuối cùng, sau hai bước xử lý làm mảnh Hơn nữa, hầu hết xương xuất dùng phương pháp bị rạn nứt Cách dùng giai đoạn phân giác góc nhọn không hiệu ký tự dày, mẫu không phù hợp với tất tình mà gây cổ cột đuôi cột Cũng vậy, bước làm trơn không bắt gặp bất quy tắc mà bất quy tắc tạo nên đưịng sơ Mặc dù vậy, việc hồn chỉnh thuật tốn không mong đợi phương pháp tương đối tốt, đặc biệt bước tiền xử lý cho việc nhận dạng ký tự Một thuật toán làm mảnh dường cơng cụ cho người, thuật toán Zhang_Suen(Zhang 1984) Thuật toán sử dụng tảng sở cho việc so sánh thuật tốn làm mảnh nhiều năm, nhanh, đơn giản thực Thuật toán phương pháp song song, có nghĩa giá trị cho điểm ảnh tính tốn dùng giá trị biết từ vịng lặp trước Do đó, máy tính có CPU cho điểm ảnh cung cấp trước, xác định tồn q trình lặp cách đồng thời Vì hầu hết khơng có máy tính có kích cỡ vậy, đó, xem xét phiên chương trình mà dùng CPU Thuật tốn ngắt thành hai vịng lặp con, ví dụ, thay vịng lặp thuật tốn Stentiford Trong vòng lặp con, điểm ảnh I(i, j) xoá (hay đánh dấu cho thao tác xoá bỏ) điều kiện sau thoả mãn: 1) Giá trị liên kết cuả 2) Nó có điểm láng giềng đen nhỏ không lớn 3) Một điểm đen nhỏ nhất: I(i, j+1), I(i-1, j) I(i, j-1) điểm nền(điểm màu trắng) 45 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khoá - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái 4) Một điểm nhỏ nhất: I(i-1, j), I(i+1, j) I(i, j-1) điểm ảnh Tại cuối vòng lặp điểm đánh dấu xố bỏ Vịng lặp sau làm tương tự ngoại trừ bước 1) Một điểm đen nhỏ nhất: I(i, j+1), I(i-1, j) I(i, j-1) điểm nền(màu trắng) 2) Một điểm nhỏ I(i-1, j), I(i+1, j) I(i, j-1) điểm ảnh Trở lại, điểm ảnh đánh dấu xố bỏ Nếu cuối vịng lặp khác khơng có điểm xố xương hồn tồn xác định chương trình kết thúc 3.4 Nhận dạng biên Những điểm ảnh biên đối tượng điểm ảnh biên mà có điểm ảnh lân cận thuộc Do lân cận cụ thể trước mà phải tìm, khơng thể tạo cấu trúc đơn mà cho phép phép co phép dãn dò biên, thực tế, phép co phần tử cấu trúc đơn giản xác xố điểm biên Mặt khác ta lại áp dụng điều để thiết kế phép tốn hình thái dị biên Biên tách cách sử dụng phép co ảnh co sau trừ ảnh gốc Tương tác để lại cho ta điểm ảnh mà co, biên Điều viết sau: Biên = A - (A Cấu trúc đơn giản ) Hình 3.9: Kết làm mảnh a) Ảnh ban đầu b) Áp dụng Erosion c) Ảnh ban đầu – ảnh biến đổi 46 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái CHƯƠNG IV: CÀI ĐẶT Cài đặt thử nghiệm phép tốn hình thái : co ảnh, dãn ảnh ,open , close , làm mảnh phát biên ngơn ngữ Visual C Giao diện chương trình 47 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Một số kết chương trình đạt  Kết phép dãn (dilation)  Kết phép co(Erosion) 48 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái  Kết phép đóng (close)  Kết phép mở(open) 49 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái  Kết làm mảnh KẾT LUẬN Đồ án có cách nhìn tổng qt Morphology cách sử dụng chúng  Sơ lược xử lý ảnh Morphology nêu : - Hệ thống xử lý ảnh tổng quát - Các giai đoạn trình xử lý ảnh - Khái niệm xử lý ảnh, Morphology,ảnh nhị phân  Thao tác với Morphology giới thiệu : - Định nghĩa phép tốn hình thái : dãn, co, đóng, mở, nhận dạng biên, đánh trúng, đánh trượt - Cách sử dụng thao tác, chủ yếu ảnh nhị phân ảnh xám, có kèm minh hoạ sử dụng chúng  Ứng dụng Morphology trình bày : - Ứng dụng Morphology thực tiễn 50 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái - Trình bày ứng dụng quan trọng Morphology làm mảnh phát biên  Cài đặt thử nghiệm chương trình : - Minh hoạ cách chi tiết số thao tác hình thái học như: Dãn, co, đóng, mở,làm mảnh, nhận dạng biên Đồ án tài liệu tham khảo cho người bắt đầu tìm hiểu xử lý ảnh nói chung thao tác hình thái học (Morphology) nói riêng, giúp họ có khái niệm, đánh giá sơ đẳng, thuận tiện cho việc nghiên cứu sau Vì thời gian có hạn nên Đồ án đề cập đến số thao tác, khái niệm bản, ứng dụng chủ yếu ảnh nhị phân ảnh xám khơng thể tránh khỏi sơ suất thiếu sót Rất mong nhận thơng cảm góp ý thêm Em xin chân thành cảm ơn 51 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Dia1lam chiviec Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái TÀI LIỆU THAM KHẢO Đỗ Năng Tồn, Ngơ Quốc Tạo (1998), "Kết hợp phép tốn hình thái học làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét", Tạp chí Tin học Điều khiển học, Tập 14, số 3, tr 23-29 Bạch Hưng Khang, Lương Chi Mai, Ngơ Quốc Tạo, Đỗ Năng Tồn, et al., An Examination of Techiques for Raster to Vector Process and Its Implementation Mapscan Package Software, International Symposium, AMPST 96, University of Braford, UK, 26-27 March, 1996 Najman L (2004), “Using mathematical morphology for document skew estimation”, In procs SPIE Document Recognition and Retrieval XI, pp 182-191 Paker J R (1997), Algorithms for Image processing and Computer Vision John Wiley & Sons, Inc www.cuasoit.com www.diendantinhoc.com 52 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin ... nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái Hình vẽ 2.6 minh hoạ rõ cách dùng cấu trúc cho phép co ảnh ngữ cảnh thực tế Hình 2.6:Xố hình thái dịng ngang khng nhạc a.Ảnh gốc b.Phần tử cấu trúc c Kết phép. .. nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái 2.2.2 Các phép tốn đóng, mở Phép đóng mở ảnh xám thực theo cách tương tự trước đây, ngoại trừ phép co dãn ảnh xám sử dụng; là, phép mở phép co theo sau phép dãn... nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình thái  Kết phép đóng (close)  Kết phép mở(open) 49 Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Hà - Lớp CT901 - Khố - Ngành Cơng nghệ thơng tin Đề tài tốt nghiệp Tìm hiểu phép tốn hình