Phân đoạn ảnh dựa trên phương pháp phát hiện biên

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Ngành công nghệ thơng tin HẢI PHỊNG - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Cơng nghệ Thơng tin HẢI PHỊNG - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ Thông tin Sinh viên thực hiện: Đinh Văn Vạn Giáo viên hướng dẫn: PGS TS Ngô Quốc Tạo Mã số sinh viên: 111136 HẢI PHÒNG - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG Độc lập – Tự – Hạnh phúc o0o NHIỆM VỤ THIẾT KẾ TỐT NGHIỆP Lớp: CT1201 Ngành: Công nghệ Thông tin Sinh viên:Đinh Văn Vạn Mã số: 111136 Tên đề tài: Phân đoạn ảnh dựa phương pháp phát biên NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI Nội dung yêu cầu cần giải nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp a Nội dung: Tìm hiểu phân đoạn ảnh phương pháp phát biên b Các yêu cầu cần giải quyết: - Tìm hiểu số khai niệm xử lý ảnh - Tìm hiểu phân đoạn ảnh - Tìm hiểu phương pháp phát biên, toán tử tách cạnh Sobel,prewitt, Kiresh, Laplace, Canny, Roberts Các số liệu cần thiết để thiết kế, tính toán Địa điểm thực tập CÁN BỘ HƯỚNG DẪN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Người hướng dẫn thứ nhất: Họ tên: Ngô Quốc Tạo Học hàm, học vị: Phó giáo sư, Tiến sĩ Cơ quan cơng tác: Viện Công nghệ thông tin, Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam Nội dung hướng dẫn: Phân đoạn ảnh dựa phương pháp phát biên Người hướng dẫn thứ hai: Họ tên: Học hàm, học vị: Cơ quan công tác: Nội dung hướng dẫn: Đề tài tốt nghiệp giao ngày 27 tháng 08 năm 2019 Yêu cầu phải hoàn thành trước ngày tháng 12 năm 2019 Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Sinh viên Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Cán hướng dẫn Đ.T.T.N Hải phòng, ngày…….tháng…….năm 2019 HIỆU TRƯỞNG GS.TS.NGƯT Trần Hữu Nghị PHẦN NHẬN XÉT TÓM TẮT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN Tinh thần thái độ sinh viên trình làm đề tài tốt nghiệp: ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… Đánh giá chất lượng đề tài tốt nghiệp (so với nội dung yêu cầu đề nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp) ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… Cho điểm cán hướng dẫn: (Điểm ghi số chữ) ………………………………………………………………………… …………… Ngày……tháng……năm 2019 Cán hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên) PHẦN NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ CỦA CÁN BỘ CHẤM PHẢN BIỆN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Đánh giá chất lượng đề tài tốt nghiệp (về mặt sở lý luận, thuyết minh chương trình, giá trị thực tế,…) ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… ………………………………………………………………………… …………… Cho điểm cán phản biện (Điểm ghi số chữ) ………………………………………………………………………… …………… Ngày…….tháng…….năm 2019 Cán chấm phản biện (Ký, ghi rõ họ tên) Mục lục Mục lục DANH MỤC HÌNH ẢNH LỜI CÁM ƠN .1 MỞ ĐẦU Chương GIỚI THIỆU .3 1.1 Tổng quan xử lý ảnh .3 1.1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.1.2 Các bước xử lý ảnh 1.1.2.1 Thu nhận ảnh 1.1.2.2 Tiền xử lý 1.1.2.3 Phân đoạn ảnh .5 1.1.2.4 Biểu diễn mô tả 1.1.2.5 Nhận dạng nội suy ảnh .6 1.2 Các khái niệm xử lý ảnh .6 1.2.1 Điểm ảnh 1.2.2 Mức xám 1.2.3 Biên 1.2.4 Láng giềng 1.2.5 Vùng liên thông Chương PHÂN ĐOẠN ẢNH VÀ BIÊN 2.1 Tổng quan phân đoạn ảnh .8 2.2 Tổng quan biên .9 2.2.1 Biên kiểu biên 2.2.1.1 Biên lý tưởng 2.2.1.2 Biên dốc 10 2.2.1.3 Biên không trơn 11 2.2.2 Vai trò biên nhận dạng 12 Chương MỘT SỐ KĨ THUẬT PHÂN ĐOẠN ẢNH 14 3.1 Phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng 14 3.1.1 Giới thiệu 14 3.1.2 chọn ngưỡng cố định 15 3.1.3 Chọn ngưỡng lược đồ(Histogram) 15 3.1.3.1 Thuật toán đẳng liệu 15 3.1.3.2 Thuật toán đối xứng 16 3.1.3.3 Thuật toán tam giác 17 3.1.3.4 Chọn ngưỡng Bimodal Histogram 18 3.2 Phân đoạn theo miền đồng 19 3.3.1 Giới thiệu 19 3.3.2 Phương pháp tách tứ phân 19 3.3.3 Phương pháp phân vùng hợp 23 3.3.4 phương pháp tổng hợp 24 Chương MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN 26 4.1 Phân loại kĩ thuật phát biên 26 4.1.1 Phương pháp phát biên trực tiếp 26 4.1.2 Phương pháp phát biên gián tiếp 26 4.1.3 Quy trình phát biên 27 4.2 Kỹ thuật phát biên Gradient 27 4.2.1 Toán tử Sobel 28 4.2.2 Toán tử Prewitt 30 32 pháp Các mặt nạ sử dụng sau: Để tìm biên ảnh, điểm ảnh nhân xoắn với tất mặt nạ (tâm mặt nạ trùng với điểm ảnh xét) Kết toán tử điểm giá trị lớn tám kết việc nhân xoắn Ký hiệu Ai; i = 1,2, ,8 Gradient theo hướng mặt nạ kể trên, biên độ Gradient điểm ảnh (x,y) tính theo: A(x,y) = Max(|gi(x,y)|) i = 1,2, ,8 33 Hình 4.3 Kết với toán tử Kirsh 4.3.2 Toán tử la bàn Prewitt Toán tử la bàn Prewitt đưa mặt nạ nhân cuộn theo hướng khác Giá trị độ lớn điểm ảnh thực toán tử la bàn Kirsh Các mặt nạ có dạng sau: 34 Hình 4.4 Biên ảnh với tốn tử la bàn Prewitt 4.4 Kĩ thuật phát biên Laplace Để khắc phục hạn chế nhược điểm phương pháp Gradient, sử dụng đạo hàm riêng bậc người ta nghĩ đến việc sử dụng đạo hàm riêng bậc hai hay tốn tử Laplace Phương pháp dị biên theo toán tử Laplace hiệu phương pháp toán tử Gradient trường hợp mức xám biến đổi chậm, miền chuyển đổi mức xám có độ trải rộng Tốn tử Laplace xác định công thức (4.3): (4.3) Toán tử Laplace dùng số kiểu mặt nạ khác nhằm tính gần đạo hàm riêng bậc hai Các dạng mặt nạ theo toán tử Laplace bậc 3x3 có thể: (4.4) 35 (4.5) (4.6) Từ ta đưa mặt nạ nhân chập phương pháp đạo hàm bậc hai Kết cho mặt nạ thứ ba gọi phương pháp Four - neighbor Laplace (sử dụng bốn láng giềng) Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ rời rạc đạo hàm bậc hai Ba kiểu mặt nạ hay dùng với tốn tử Laplace: Giả sử có ảnh I, tìm biên ảnh cách lấy đạo hàm bậc ảnh I (phương pháp Laplace) nghĩa nhân cuộn ảnh I với mặt nạ trên: Ikq = I ⊗ H Kết mô thể hình 4.5 36 Hình 4.5 Biên ảnh với kỹ thuật Laplace 4.5 Phương pháp phát biên Canny Phương pháp John Canny phịng thí nghiệm MIT khởi xướng vào năm 1986 Canny đưa tập hợp ràng buộc mà phương pháp phát biện biên phải đạt Ơng trình bày phương pháp tối ưu để thực ràng buộc Và phương pháp gọi phương pháp Canny 4.5.1 Cơ sở lý thuyết thuật toán Ý tưởng thuật toán: Ý tưởng phương pháp định vị vị trí cách cực tiểu hố phương sai δ vị trí điểm cắt "Zero" hạn chế số điểm cực trị cục để tạo đường bao Các ràng buộc mà phương pháp phát biên Canny thực là: mức lỗi, định vị hiệu suất Trong đó: - Mức lỗi: có ý nghĩa phương pháp phát biên phải tìm tất biên, khơng biên tìm bị lỗi - Định vị: Điều nói đến độ chênh lệch cấp xám điểm biên phải nhỏ tốt - Hiệu suất: cho tách biên không nhận nhiều biên có biên tồn 37 Ràng buộc mức lỗi định vị dùng để đánh giá phương pháp phát biên Cịn ràng buộc hiệu suất tương đương với mức lỗi dương Canny giả thiết nhiễu ảnh tuân theo phân bố Gauss đồng thời ông cho phương pháp phát biên thực chất lọc nhân xoắn có khả làm mịn nhiễu định vị cạnh Vấn đề tìm lọc cho thoả mãn tối ưu ràng buộc Dưới việc xây dựng lọc tối ưu f xấp xỉ đạo hàm Bộ lọc f giả thiết f=0 đoạn (-w,+ w) Ba ràng buộc tương ứng với ba điều kiện sau: (4.7) (4.8) (4.9) Trong đó: SNR: (mức lỗi) nhằm tìm hàm f(x) phản đối xứng cho tỷ số tín hiệu nhiễu cực đại Các giá trị Localization đại diện cho nghịch đảo chênh lệch mức xám điểm biên lớn tốt XZC: ràng buộc nhằm hạn chế điểm cực trị cục với mục đích cung cấp đường bao Canny cố gắng tìm lọc f làm cực đại tích: SNR * Localization Nhưng cuối sấp xỉ có hiệu f lại đạo hàm bậc hàm Gauss 38 Khi G có đạo hàm theo hai hướng x y Sự xấp xỉ với lọc tối ưu thuật toán phát biên Canny G’ vậy, phép nhân xoắn ảnh vào với G’ ta thu ảnh E tách biên trường hợp ảnh có nhiều nhiễu Phép nhân xoắn thực cách dễ dàng việc tính tốn phức tạp, đặc biệt nhân xoắn với mảng hai chiều Tuy nhiên phép nhân xoắn với mảng hai chiều Gauss chia thành hai phép nhân xoắn với mặt nạ Gauss chiều Việc vi phân thực phép nhân xoắn mảng chiều tạo nên hai ảnh: ảnh việc nhân xoắn thành phần x với mảng chiều, ảnh hai việc nhân xoắn thành phần y 4.5.2 Hoạt động thuật toán a) Thuật toán: Thuật toán tiến hành qua bốn bước sau: - Đọc ảnh I cần xử lý: tiến hành làm trơn ảnh cách nhân xoắn ảnh với lọc Gauss - Đạo hàm bậc kết theo hai hướng x y: Điều tương ứng với việc nhân xoắn ảnh kết bước theo hai hướng (x y) với lọc dựa đạo hàm bậc (các lọc kỹ thuật Gradient) Từ đưa kết đạo hàm ảnh sau tiến hành nhân xoắn với Gauss - Cho ảnh kết bước tiến hành “Non-maximum Suppression” Nghĩa loại bỏ bớt điểm cạnh (loại bỏ bớt nhiễu), giữ lại điểm có mức xám cao - Tiến hành thực áp dụng ngưỡng (ngưỡng cao ngưỡng thấp) để loại bỏ số cạnh xấu b) Giải thích thuật tốn Bước : Tiến hành làm trơn ảnh Ở bước tiến hành nhân ảnh với lọc Gauss 39 Bước 2: Tiến hành đạo hàm kết bước Sau làm trơn ảnh ảnh bước (nhân ảnh với lọc Gauss) ta tiến hành đạo hàm bậc kết Kết đạo hàm S đạo hàm tích ảnh I hàm Gauss (x,y) Điều tương ứng với đạo hàm hàm Gauss sau nhân với ảnh I (4.10) Với: (4.11) Như vậy, kết ảnh bước hai tổng hợp đạo hàm Gauss theo hướng x nhân với ảnh I đạo hàm Gauss theo hướng y nhân với ảnh I Nghĩa ta đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng tiến hành nhân xoắn với ảnh thay nhân xoắn ảnh với hàm Gauss đạo hàm 4.6 Có thể minh hoạ sau đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng x y, xem hình 40 Hình 4.6 Đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng (x,y) Sau tiến hành nhân xoắn ảnh I với lọc Gauss bước ta có ảnh S làm trơn Tiến hành thực bước hai cách lấy đạo hàm ảnh theo hai hướng x y tổng hợp kết lại sau: Ở ta tiến hành nhân xoắn ảnh S với hai mặt nạ phương pháp Sobel theo hai hướng x y Sau tiến hành nhân xoắn ảnh theo hai hướng x y ta hai ảnh theo hai hướng Sx Sy, ta tiến hành tổng hợp hai kết kết cuối S': (4.12) Hướng biên θ sau: (4.13) 41 Ảnh S’ tìm kết bước Bước 3: Tiến hành loại bỏ số cạnh dư thừa: Đối với điểm ảnh ảnh S’ ta tiến hành so sánh giá trị điểm với giá trị hai điểm lân cận điểm Hai điểm lân cận hai điểm nằm đường thẳng chứa hướng đường biên θ Giả sử ta có điểm biên xét vị trí (x,y), ta có điểm biên lân cận điểm biên thể hình x.x Hình 4.7 Hình mơ tả điểm biên lân cận Tại điểm biên ta tiến hành tính giá trị góc hướng đường biên θ Nếu 0 hướng đường biên θ ≤ 22.5 θ > 157.5 đặt giá trị θ= hai điểm biên lân cận điểm biên vị trí (x-1, y) (x+1, y) Tương tự ta có kết hai điểm biên lân cận theo hướng biên khác nhau, kết nêu bảng 4.1 42 Giá trị θ Phương hướng θ ≤ 22,5 θ > 157,5 22,5 < θ ≤ 67,5 θ=0 0 67,5 < θ ≤ 112,5 0 112,5 < θ ≤ 157,5 Điểm ảnh (x-1,y) (x+1,y) θ=45 (x-1,y-1) (x+1,y+1) θ=90 (x-1,y-1) (x+1,y-1) θ = 1350 (x,y+1) (x,y-1) Bảng 4.1 bảng kết Ta tiến hành thực hiện: - Tại điểm ảnh ta tiến hành tính tốn hướng đường biên, sau so sánh kết tìm hai điểm biên lân cận - So sánh giá trị điểm ảnh xét với hai điểm biên trên: Nếu điểm ảnh lớn giữ lại điểm biên (đánh dấu điểm biên này), ngược lại nhỏ hai điểm biên lân cận điểm biên bị loại (cho giá trị điểm biên 0) Ta kết ảnh sau loại số điểm biên không phù hợp, Lúc số lượng biên ảnh nhìn thấy Điều đặc biệt có giá trị tốt để loại bỏ số biên dư thừa đặc biệt với ảnh có nhiều nhiễu Bước 4: Tiến hành áp dụng ngưỡng: Sau tiến hành bước ta tiến hành áp dụng ngưỡng: sử dụng hai ngưỡng, ngưỡng cao Th ngưỡng thấp Tl Những điểm biên đánh dấu (không bị loại) ta tiếp tục tiến hành áp dụng ngưỡng cao ngưỡng thấp: - Xét điểm ảnh I vị trí (x,y) - So sánh I(x,y) với hai ngưỡng Th Tl + Nếu I(x,y) ≥ Th: đánh dấu giữ lại điểm biên (đặt giá trị 1) + Nếu I(x,y) < Tl: Loại bỏ điểm biên (đặt giá trị 0) + Nếu Tl ≤ I(x,y) < Th: ta tiến hành so sánh giá trị I(x,y) với giá trị của điểm lân cận : 43 Nếu điểm lân cận có giá trị > Th: Tiến hành đánh dấu giữ lại điểm biên Ngược lại: Loại bỏ điểm biên (đặt giá trị 0) Kết sau thực phương pháp phát biên Canny: Hình 4.8 Biên ảnh theo phương pháp Canny 4.6 Toán tử Robert(1965) Trong phương pháp sử dụng hai mặt lạ để nhân xoắn Hx Hy thực theo hai hướng -45 45 Chiều dài đường biên ảnh rút cách dùng phép xử lý tuyến tính sau đây: (4.14) (4.15) Trong đó: y1(i,j) y2(i,j) đáp ứng rút từ mẫu Hx Hy (4.16) 44 Các phần tử mặt nạ gọi trọng số Di chuyển mặt nạ ảnh xét cho phần tử mặt nạ trùng với phần tử (i,j) xét ảnh Từ cho kết ảnh theo phương pháp Như vậy, ta có kết Gradient điểm ảnh (i,j): y(i,j)= |y(i,j+1)- y(i+1,j)| + |y(i,j)+y(i+1,j+1)| Kết toán tử Robert sau tiến hành tách biên: Hình 4.9 Biên ảnh với tốn tử Robert (4.17) 45 KẾT LUẬN Các kết đạt được: Trong trình nghiên cứu tài liệu thực đồ án định hướng thầy hướng dẫn em thấy thân đạt số kết sau:Tìm hiểu cách tổng quan vấn đề XLA phân đoạn ảnh Em có cách nhìn có hệ thống phương pháp phân đoạn ảnh thuật toán phương pháp Đồng thời biết điểm mạnh/yếu phương pháp đưa cách lựa chọn phương pháp phù hợp với loại ảnh Trong trình làm đồ án giúp em tích lũy thêm số kiến thức tốn học, kĩ lập trình đặc biệt rèn luyện kĩ để nghiên cứu khoa học Một số hạn chế cần khắc phục: Bên cạnh kết đạt em tự thấy số hạn chế: chưa đưa phương pháp phân đoạn hoàn toàn, đồ án tốt nghiệp em trình bày lại kiến thức tìm hiểu 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Lương Mạnh Bá,Nguyễn Thanh Thủy ,Nhập môn xử lý ảnh số,NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội Võ Đức Khánh(2003), Giáo trình xử lý ảnh ,NXB Thống kê, HàNội Tiếng Anh Advanced Edge Detection Techniques in Computational Vision: http://www.cpsc.ucalgary.ca/Research/vision/501/edgdetect.pdf [4]A.A.Alshennawy, A.A.Aly,"Edge Detection in Digital Images Using Fuzzy Logic Technique", World Academy of Science, Engineering and Technology 51 2009 Canny, J., “A Computational Approach to Edge Detection”, IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8:679-714, November 1986 M.Abdulghafour,”Image segmentation using Fuzzy logic and genetic algorithms”, Journal of WSCG, vol 11, no.1, 2003 M.Paulinas, A.Usinskas, “A Survey of Genetic Algorithms Applications for Image Enhancement and Segmentation”, Information Technology and Control, Vol.36, No.3, pp.278-284,2007 N Senthilkumaran, R Rajesh, "Edge Detection Techniques for Image Segmentation and A Survey of Soft Computing Approaches", International Journal of Recent Trends in Engineering, Vol 1, No 2, PP.250-254, May 2009 N Senthilkumaran, R Rajesh, “Edge Detection Techniques for Image Segmentation - A Survey”, Proceedings of the International Conference on Managing Next Generation Software Applications (MNGSA-08), 2008, pp.749760 Salem Saleh Al-amri et Al., Image Segmentation by Using Edge Detection, IJCSE, Vol 02, No 03, 2010, 804-807 ... quát, phương pháp phát biên trực tiếp phương pháp phát biên gián tiếp 4.1 Phân loại kĩ thuật phát biên 4.1.1 Phương pháp phát biên trực tiếp Phương pháp phát biên nhằm làm biên dựa vào biến thiên... SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN 26 4.1 Phân loại kĩ thuật phát biên 26 4.1.1 Phương pháp phát biên trực tiếp 26 4.1.2 Phương pháp phát biên gián tiếp 26 4.1.3 Quy trình phát. .. 111136 Tên đề tài: Phân đoạn ảnh dựa phương pháp phát biên NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI Nội dung yêu cầu cần giải nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp a Nội dung: Tìm hiểu phân đoạn ảnh phương pháp phát biên b Các yêu