Nghiên cứu các phương pháp phân đoạn ảnh đa cấp xám và ảnh màu (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - ĐỖ ANH QUÍ NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐA CẤP XÁM VÀ ẢNH MÀU Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01.01 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2013 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Ngô Quốc Tạo Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: ………………………………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông PHẦN MỞ ĐẦU Xử lý ảnh mơn khoa học ứng dụng , chuyên ngành nghiên cứu ứng dụng rộng rãi với nhiều lĩnh vực khác vật lý, hóa học , y học xử lý ảnh thường hướng tới mục đích sau :  Xử lý ảnh ban đầu để có ảnh theo yêu cầu  Phân tích ảnh để thu thông tin nhằm hỗ trợ cho việc phân loại nhận biết ảnh  Phân đoạn ảnh (image segmentation) để nhận diện thành phần ảnh nhằm hiểu kết cấu ảnh mức độ cao Phân đoạn ảnh bước quan trọng q trình xử lý ảnh định độ xác nhận diện đối tượng ảnh năm gần phân đoạn ảnh tâm nghiên cứu với nhiều thuật toán đề xuất Sau tiếp cận môn học Xử Lý ảnh cộng thêm động viên thầy hướng dẫn định lựa chọn phân đoạn ảnh làm đề tài luận văn Tơi tập trung nghiên cứu hệ thống lại phương pháp phân đoạn ảnh như: phân đoạn theo ngưỡng, phân đoạn theo miền đồng cuối phân đoạn theo đường biên Luận văn bố trí theo phần sau: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh chương giới thiệu chung môn xử lý ảnh giới thiệu phương pháp phân đoạn ảnh Chương 2: Phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng biên độ Chương trình bày phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng, số kỹ thuật chọn ngưỡng dựa lược đồ xám – Histogram, phương pháp sử dụng tập mờ, độ ổn định thông tin (sử dụng entropy) Chương : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng Chương trình bày số phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào miền đồng Phương pháp tách tứ phân, phương pháp phân vùng hợp Chương : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo đường biên Chương trình bày kỹ thuật tác biên , phương pháp gradient với toán tử sobel, prewit, roberts Toán tử Laplace Chương : Kết đánh giá thực nghiệm Chương trình bày chương trình cài đặt thử nghiệm hoàn thành CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm nghiên cứu có nhiều ứng dụng quan trọng thực tế với phát triển công nghệ thông tin, thúc đẩy ngành kinh tế, xã hội khác phát triển Mục đích xử lý ảnh nêu sau:  Xử lý ảnh ban đầu để có ảnh theo yêu cầu xác định (Ví dụ ảnh mờ, cần xử lý để ảnh rõ hơn)  Phân tích ảnh để thu thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh  Hiểu ảnh đầu vào để có mơ tả ảnh mức cao hơn, sâu Một ảnh giới thực xem hàm hai biến thực a(x,y), với a độ sáng ảnh vị trí toạ độ thực (x,y) Một ảnh cịn chứa ảnh gọi “vùng quan tâm” Khái niệm vùng phản ánh thực tế ảnh thường chứa nhiều đối tượng, đối tượng tạo nên phần sở vùng Đối với hệ xử lý ảnh cao cấp, áp dụng nhiều phép tốn cho vùng ảnh một, ví dụ vùng ảnh áp dụng phép toán loại bỏ hiệu ứng mờ chuyển động, vùng ảnh khác xử lý để nâng cao chất lượng màu sắc Các giá trị độ sáng ảnh thường thể dạng số thực số nguyên Thông thường, giá trị sáng kiểu số nguyên kết q trình lượng hố chuyển thang đo liên tục thành số mức rời rạc Tuy nhiên nhiều trình hình thành ảnh, độ lớn tín hiệu kết đếm số hạt photon thời điểm, độ lớn dĩ nhiên lượng hố sẵn Cịn số q trình tạo ảnh khác, ví dụ tạo ảnh siêu âm y khoa, phương pháp đo đạc vật lý trực tiếp cho giá trị phức, giá trị phức gồm giá trị độ lớn kết hợp với giá trị pha, hai dạng số thực 1.2 Các bước xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh số đầu vào nhằm thu ảnh đầu mong muốn thường phải trải qua nhiều bước khác Hình 1.1 giới thiệu bước q trình Phân đoạn ảnh Tiền xử lý ảnh Biểu diễn mô tả ảnh CƠ SỞ TRI THỨC Nhận dạng giải thích Thu nhận ảnh Hình 1.1: Các bước xử lý ảnh Trong hình 1.1, để hoàn thành mục tiêu xử lý cụ thể ứng với bước, đến phải sử dụng nhiều khái niệm, định nghĩa, công cụ, thuật toán, kỹ thuật vốn phát triển cải tiến trình hình thành nên ngành xử lý ảnh ngày Trong xử lý ảnh, công việc thu nhận ảnh, sơ đồ hình 1.1, bước Để thực hiện, cần có cảm biến lấy ảnh khả số hố tín hiệu liên tục sinh cảm biến Bộ cảm biến máy chụp ảnh đơn sắc/màu, máy chụp ảnh kiểu quét dòng cho dòng ảnh thời điểm cụ thể Sau có ảnh dạng số hố, cơng việc tiền xử lý ảnh 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 xử lý ảnh Bước thứ ba trình xử lý ảnh thường bước phân đoạn ảnh Có thể nói, phân đoạn ảnh việc chia ảnh đầu vào thành nhiều phần khác hay gọi đối tượng Việc phân đoạn tự động thành tập đối tượng khác nhiệm vụ phức tạp xử lý ảnh số hoá Nếu kết phân đoạn ảnh dừng lại mức độ thơ thiển, tồn bước xử lý không cho kết tốt, đạt thành công mặt ứng dụng Mặt khác, thuật toán phân đoạn không đủ mạnh, hoạt động không ổn định nguồn gốc dẫn đến thất bại giải pháp xử lý ảnh 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 Trong hai trường hợp, chuyển đổi liệu thơ thành dạng thích hợp cho việc xử lý máy tính cần thiết Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho vùng ảnh phần việc chuyển đổi liệu ảnh thô sang dạng thích hợp cho xử lý sau Chúng ta cịn phải đưa phương pháp mơ tả liệu chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng Trong xử lý ảnh, thuật ngữ mơ tả hay trích chọn đặc trưng đề cập đến rút trích từ ảnh đặc trưng cần thiết dẫn đến hình thành thơng tin định lượng liên quan đến đặc trưng Bước cuối sơ đồ nêu hình 1.1 nhận dạng giải thích Nhận dạng cơng đoạn gán nhãn cho đối tượng dựa thông tin mô tả đối tượng cung cấp Giải thích công việc gán nghĩa cho tập đối tượng dược nhận biết Trong hình 1.1 có đề cập đến “cơ sở tri thức” mối tương tác “cơ sở tri thức” bước xử lý Tri thức khơng gian tốn mã hoá vào hệ xử lý ảnh dạng sở liệu tri thức Tri thức đề cập đến đơn giản chi tiết hoá vùng ảnh, nơi biết trước có thơng tin đáng quan tâm để tìm lời giải cho tốn, giúp hệ thống thu hẹp phạm vi tìm kiếm giúp cho hệ thống tìm lời giải nhanh Ngồi mục đích hướng dẫn cách thức làm việc phù hợp cho bước xử lý ảnh, sở tri thức cịn giúp điều khiển mối tương tác bước xử lý với Trong hình 1.1, tương tác thể thông qua mũi tên hai chiều thay mũi tên chiều dùng để liên kết bước xử lý với bước xử lý tiếp sau Sự mô tả sơ đồ bước xử lý thường liên lạc với sở tri thức biết trước dạng kết mà chúng cần phải tạo Ngoài bước nêu trên, hệ thống xử lý ảnh cịn có cơng việc hiển thị ảnh, tốn phức tạp u cầu hiển thị ảnh đưa bước xử lý sơ đồ hình 1.1 Một vấn đề ứng dụng xử lý ảnh cần phải thực đầy đủ tất bước nêu, ví dụ ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật dừng lại bước tiền xử lý Một cách tổng quát chức xử lý bao gồm nhận dạng giải thích thường có mặt hệ thống phân tích ảnh tự động bán tự động, dùng để rút trích thơng tin quan trọng từ ảnh, ví dụ ứng dụng nhận dạng ký tự 1.3 Giới thiệu sơ lược phân đoạn ảnh (image segmentation) Hình dáng đối tượng miêu tả tham số đường biên tham số vùng mà chiếm giữ Sự miêu tả hình dáng dựa thơng tin đường biên yêu cầu việc phát biên Sự mô tả hình dáng dựa vào vùng địi hỏi việc phân đoạn ảnh thành số vùng đồng Như vậy, phát biên phân vùng hai cách tiếp cận đối ngẫu việc phân tích ảnh Các vùng ảnh u cầu phải có đặc tính đồng giúp phân biệt vùng Các đặc tính tạo nên vectơ đặc trưng để phân biệt vùng với vùng khác CHƯƠNG : PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA VÀO NGƯỠNG BIÊN ĐỘ 2.1 Giới thiệu Một đặc tính đơn giản hữu ích ảnh biên độ tính chất vật lý ảnh, như: độ phản xạ, độ truyền sáng, màu sắc đáp ứng đa phổ Do đó, biên độ đặc tính đặc trưng cho ảnh, ta dùng ngưỡng biên độ để phân đoạn ảnh Thí dụ, biên độ cảm biến hồng ngoại phản ánh vùng có nhiệt độ thấp hay vùng có nhiệt độ cao 2.2 Phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng cố định Phương pháp chọn ngưỡng độc lập với liệu ảnh Nếu biết trước chương trình ứng dụng làm việc với ảnh có độ tương phản cao, đó, đối tượng quan tâm tối gần đồng sáng, giá trị ngưỡng khơng đổi 128 thang độ sáng từ đến 255 giá trị ngưỡng tốt, tức số điểm ảnh bị phân lớp sai cực tiểu 2.3 Chọn ngưỡng dựa trêm lược đồ (histogram) Trong hầu hết trường hợp, ngưỡng chọn từ lược đồ độ sáng vùng hay ảnh cần phân đoạn Có nhiều kỹ thuật chọn ngưỡng tự động xuất phát từ lược đồ xám {h[b] | b = 0, 1, , 2B-1} đưa Tuy nhiên thuật toán làm trơn cần phải cẩn thận, không Kết bước phân đoạn ảnh thường cho dạng liệu điểm làm dịch chuyển vị trí đỉnh lược đồ Nhận xét dẫn đến thuật toán làm trơn đây: hsmooth [b]  W (W 1) / h raw w(W 1) / [b  w] W lỴ (2.2) 10 (điểm ứng với độ sáng nhỏ bmin) Với độ sáng b khoảng [bmax, bmin], tính khoảng cách d từ điểm Hb lược đồ (ứng với giá trị độ sáng b) đến  Giá trị b0 ứng với khoảng cách d lớn chọn làm giá trị ngưỡng T 2.3.4 Chọn ngưỡng Bimodal Histogram Ngưỡng T chọn vị trí cực tiểu địa phương histogram nằm hai đỉnh histogram Điểm cực đại địa phương histogram dễ dàng phát cách sử dụng biến đổi chóp mũ (top hat) Meyer đưa ra: Phụ thuộc vào tình phải làm việc với đối tượng sáng tối hay đối tượng tối sáng mà phép biến đổi top hat có hai dạng sau: a/ Các đối tượng sáng: TopHat( A, B)  A  ( A  B)  A  max(min ( A)) B (2.5) B b/ Các đối tượng tối: TopHat( A, B)  A  ( A  B)  A  (max( A)) B (2.6) B Việc tính tốn giá trị cực tiểu địa phương histogram khó histogram nhiễu Trong số ứng dụng định, cường độ đối tượng hay thay đổi chậm Trong trường hợp này, histogram ảnh khơng chứa hai thuỳ phân biệt rõ ràng, phải dùng ngưỡng thay đổi theo khơng gian Hình ảnh chia thành khối hình vng, histogram ngưỡng tính cho khối tương ứng Nếu histogram cục khơng phải bimodal histogram ngưỡng tính cách nội suy ngưỡng khối láng giềng Khi ngưỡng cục có áp dụng thuật tốn phân ngưỡng hình 2.1 cho khối 11 2.4 Phương pháp sử dụng entropy Entropy phép đo nội dung ảnh 2.5 Phương pháp sử dụng tập mờ (fuzzy set) Bước xác định hàm thành viên hay xác suất thuộc đối tượng xác suất thuộc điểm ảnh ứng với phân ngưỡng ban đầu cho trước Sau có giá trị trên, để tối thiểu hố tính mờ, ta thử tất giá trị ngưỡng t chọn giá trị sinh độ mờ nhỏ làm ngưỡng cần tìm trích thơng tin quan trọng từ ảnh, ví dụ ứng dụng nhận dạng ký tự 12 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH THEO MIỀN ĐỒNG NHẤT 3.1 Giới thiệu Kỹ thuật phân đoạn ảnh thành miền đồng dựa vào thuộc tính quan trọng miền Mỗi thuộc tính sử dụng có tiêu chuẩn phân đoạn tương ứng Một số thuộc tính tiêu biểu là: mức xám, màu sắc (đối với ảnh màu), kết cấu sợi Có ba cách tiếp cận chủ yếu phân vùng ảnh theo miền đồng độc lập với tiêu chuẩn lựa chọn tính đồng nhất: - Phương pháp phân tách – tứ phân (split – quad trees) - Phương pháp hợp (merge) - Phương pháp tách - hợp ( split – merge) 3.2 Phương pháp tách tứ phân (quad tree) Phương pháp kiểm tra tính hợp thức tiêu chuẩn đồng cách tổng thể miền lớn Nếu tiêu chuẩn thoả việc phân đoạn coi kết thúc Trong trường hợp ngược lại ta chia miền xét thành miền nhỏ hơn, ta lại áp dụng đệ quy phương pháp cho miền nhỏ tất miền thoả mãn 3.3 Các phương pháp tách hợp Ý tưởng phương pháp xem xét ảnh từ miền nhỏ hợp chúng lại thoả tiêu chuẩn để miền đồng lớn Ta lại tiếp tục với miền thu khơng thể hợp Số miền cịn lại cho ta kết phân đoạn ảnh Miền nhỏ bước xuất phát điểm ảnh Việc hợp vùng thực theo nguyên tắc sau: 13 - Hai vùng phải đáp ứng tiêu chuẩn, màu hay mức xám - Chúng phải kế cận 3.4 Phương pháp tách hợp (split-merge) Trước tiên dùng phương pháp tách để tạo nên tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến Tiếp theo tiến hành duyệt theo chiều ngược lại hợp vùng có tiêu chuẩn Với phương pháp ta thu miêu tả cấu trúc ảnh với miền liên thơng có kích thước tối đa 3.4.1 Thuật tốn tơ màu Thuật tốn sử dụng khái niệm liên thông Người ta dùng cửa sổ di chuyển ảnh để so sánh với tiêu chuẩn hợp 3.4.2 Thuật toán đệ quy cục Thuật toán đệ quy cục sử dụng phương pháp tìm kiếm để làm tăng kích thước vùng Trước tiên, người ta tìm kiếm lân cận để tăng kích thước tối đa vùng sau quan tâm đến vùng khác áp dụng thuật toán Thuật toán sử dụng thủ tục đệ quy GiaTang để thực việc tăng kích thước vùng cách đệ quy 3.5 Thuật toán tham lam dựa lý thuyết đồ thị 3.5.1 Giới thiệu Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị phương pháp phân đoạn dựa thuộc tính tồn cục (non-local) ảnh đầu vào Phương pháp phát biên hai vùng ảnh cách so sánh khác nội vùng (inter-component) với khác với vùng khác Thuật toán phân đoạn dựa vào đồ thị tuân theo chiến lược tham lam, có thời gian chạy gần tuyến tính, đảm bảo việc phân đoạn xác hiệu 14 Phương pháp phân đoạn dựa việc chọn cạnh từ đồ thị Đồ thị xây dựng cách coi điểm ảnh đỉnh, hai điểm ảnh kề nối cạnh vô hướng, trọng số cạnh thể khác hai điểm ảnh Phương pháp phân đoạn dựa vào đồ thị tìm dấu hiệu đường biên hai vùng cách so sánh hai đại lượng: dựa vào cường độ khác dọc theo đường biên hai dựa vào cường độ khác điểm ảnh với vùng 3.5.2 Một số khái niệm lý thuyết đồ thị phân đoạn dựa lý thuyết đồ thị 3.5.2.1 Các khái niệm Đồ thị, đường chu trình - Đơn đồ thị vô hướng G = (V,E) bao gồm V tập đỉnh, E tập cặp khơng có thứ tự gồm hai phần tử khác V gọi cạnh - Đường độ dài n từ đỉnh u đến đỉnh v, n số ngun dương, đồ thị vơ hướng G = (V,E) dãy x0, x1,…, xn-1, xn Trong u = x0 , v = xn , (xi, xi+1)  E, i= 0, 1, 2, …, n-1 Đường nói cịn biểu diễn dạng dãy cạnh: (x0, x1), (x1, x2), …,(xn-1, xn) Đỉnh u gọi đỉnh đầu, đỉnh v gọi đỉnh cuối đường Đường có đỉnh đầu trùng với đỉnh cuối (tức u = v) gọi chu trình Đường hay chu trình gọi đơn khơng có cạnh bị lặp lại.[10] b) Đồ thị liên thông 15 Đồ thị vô hướng G = (V,E) gọi liên thơng ln tìm đường hai đỉnh 3.5.2.2 Phân đoạn dựa vào lý thuyết đồ thị Cho G = (V,E) đồ thị vô hướng với đỉnh vi V, tập hợp phần tử cần phân đoạn cạnh (vi ,vj)  E, tương ứng với cặp đỉnh lân cận Mỗi cạnh (vi ,vj)  E có trọng số tương ứng, trọng số số không âm đo khác hai phần tử lân cận vi vj, ký hiệu w(vi,vj) Trong xử lý phân đoạn ảnh V tập hợp tất điểm ảnh ảnh, E tập hợp cạnh nối hai điểm ảnh trọng số cạnh đo khác hai điểm ảnh nối cạnh 3.5.3 Cơ sở lý thuyết thuật toán 3.5.3.1 Cơ sở lý thuyết Thuật toán phân đoạn dựa đồ thị gần với thuật toán Kruskal xây dựng tỏa nhánh tối thiểu (hay gọi khung nhỏ nhất) đồ thị 3.5.3.2 Tính chất so sánh cặp miền Để dễ dàng nhận biết dấu hiệu đường biên hai vùng ảnh, ta định nghĩa tính chất D Tính chất dựa vào độ đo khác điểm ảnh dọc theo đường biên hai thành phần liên quan (vùng ảnh liên quan) nhằm đo khác điểm ảnh lân cận thành phần (vùng) Kết so sánh khác nội vùng (intercomponent) với khác với vùng khác Trước hết, ta định nghĩa độ-khác-nội vùng (internal difference) độkhác-giữa-hai-vùng (difference between two components) Độ-khác-nội-vùng (internal difference) thành phần (vùng) C  V trọng số lớn tỏa nhánh tối thiểu thành phần (vùng) đó, kí hiệu Int(C) Khi đó: 16 Int(C) max w(e) (3.13) eMST(C,E) Độ-khác-giữa-hai-vùng (difference between two components) C1, C2  V, trọng số nhỏ cạnh nối hai điểm ảnh hai vùng, kí hiệu Dif(C1, C2) Khi đó: Dif (C1 , C ) (3.14) vi C1 , v j C , ( vi , v j ) E Nếu khơng có cạnh nối hai vùng C1 C2 đặt Dif (C1, C2 )   3.5.4 Thuật toán phân đoạn dựa lý thuyết đồ thị Input: Đồ thị G = (V,E), gồm n đỉnh m cạnh Output: Một phân đoạn V thành thành phần S = (C1, C2,…) Thuật toán: - Bước 0: Sắp xếp cạnh G theo thứ tự không giảm trọng số   (o1, o2 , ,o m ) - Bước 1: Bắt đầu với phân đoạn S0, lúc đỉnh nằm thành phần - Bước 2: Lặp lại bước với q = 1,…,m - Bước 3: Xây dựng Sq từ Sq-1 sau: Cho vi vj hai đỉnh nối với cạnh thứ q, tức oq = (vi,vj) Nếu vi vj nằm hai thành phần tách rời Sq-1 w(oq) nhỏ khác-nhau-nội-vùng hai thành phần trộn hai thành phần với nhau, ngược lại không làm Cụ thể, gọi Ciq1 thành phần Sq-1 chứa vi Cjq-1 thành phần Sq-1 chứa vj Nếu Ciq1  C qj1 w(oq )  MInt(Ciq1, C qj1 ) Sq thu từ Sq-1 cách trộn Ciq-1 với Cjq-1 Ngược lại Sq = Sq-1 - Bước 4: Trả kết S = Sm 17 CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA THEO ĐƯỜNG BIÊN 4.1 Giới thiệu Biên vấn đề chủ yếu phân tích ảnh kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên Một điểm ảnh coi biên có thay đổi đột ngột mức xám so với điểm lân cận Tập hợp điểm biên tạo thành biên hay đường bao ảnh (boundary) Việc phân đoạn ảnh dựa theo đường biên tiến hành qua số bước: + Phát biên làm biên + Làm mảnh biên + Nhị phân hoá đường biên + Miêu tả đường biên 4.2 Cơ sở lý thuyết tách biên Tách biên phương pháp thông dùng để tách theo nghĩa gián đoạn giá trị cường độ Sự gián đoạn tách sử dụng đạo hàm bậc đạo hàm bậc hai Đạo hàm bậc lựa chọn xử lý ảnh gradient Có nhiều định nghĩa đường biên, điển hình có ba loại đường biên chính: + Đường biên lý tưởng định nghĩa thay đổi giá trị cấp xám vị trí xác định Vị trí đường biên vị trí thay đổi cấp xám + Đường biên bậc thang xuất thay đổi cấp xám trải rộng qua nhiều điểm ảnh Vị trí đường biên xem vị trí đường nối cấp xám thấp cấp xám cao 18 + Đường biên thực: Đó thay đổi cấp xám nhiều điểm khơng trơn Định nghĩa tốn học biên sở cho kỹ thuật phát biên Điểm quan trọng biến thiên điểm ảnh thường nhỏ, biến thiên độ sáng điểm biên (khi qua biên) lại lớn 4.2.1 Phương pháp gradient Phương pháp gradient phương pháp dò biên cục dựa vào cực đại đạo hàm Gradient véctơ có thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh theo hai hướng x y Trong phương pháp gradient, người ta chia nhỏ thành hai kỹ thuật (tương ứng với hai toán tử khác nhau): + Kỹ thuật gradient dùng toán tử gradient, lấy đạo hàm theo hướng + Kỹ thuật la bàn dùng toán tử la bàn, lấy đạo hàm theo tám hướng: Bắc, Nam, Đông, Tây, Đông Bắc, Tây Bắc, Đông Nam, Tây Nam 4.2.1.1 Kỹ thuật gradient Kỹ thuật gradient sử dụng cặp mặt nạ H1, H2 trực giao (theo hai hướng vng góc) Gọi: + gx gradient theo hướng x + gy gradient theo hướng y thì: - Biên độ gradient điểm (i,j) ký hiệu g(i,j) tính theo cơng thức: 2 g(i, j)  A0  gx (i, j)  g y (i, j) (4.5) 19 - Góc :  r (i , j )  arctan( g x (i , j ) ) g y (i , j ) (4.6) 4.2.1.1.1 Toán tử biên sobel 4.2.1.1.2 Toán tử biên prewitt 4.2.1.1.3 Toán tử biên Roberts 4.2.1.2Toán tử la bàn Toán tử la bàn đo gradient theo tám hướng,mỗi hướng cách ngược chiều kim đồng hồ 4.2.1.3 Toán tử laplace Các phương pháp đánh giá gradient làm việc tốt độ sáng thay đổi rõ nét qua biên Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng phương pháp đánh giá gradient tỏ bớt hiệu Có phương pháp hiệu trường hợp này, phương pháp Laplace Đó phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai 4.3 Làm mảnh biên Làm mảnh biên việc làm biên với độ rộng pixel Trong phần trên, ta thấy, kỹ thuật Laplace dùng việc phát biên cho kết trực tiếp biên ảnh với độ rộng pixel Cịn với kỹ thuật khác, ví dụ kỹ thuật Gradient khơng vậy, ta phải có bước làm mảnh biên để thu biên với độ rộng pixel Khi thực đạo hàm ảnh, ta thu điểm cực trị cục Theo kỹ thuật Gradient, điểm cực trị cục coi biên Do cần tách biệt điểm cực trị để xác định xác biên ảnh để giảm độ rộng biên ảnh Một phương pháp hay dùng phương pháp “Loại bỏ điểm không cực đại” 450 20 4.4 Nhị phân hố đường biên Nhị phân hóa đường biên giai đoạn then chốt q trình trích chọn xác định đường bao thực cần đường bao loại bỏ Nói chung, người ta thường nhị phân hóa đường biên theo cách thức làm giảm nhiễu tránh tượng kéo sợi ảnh Điều giải thích phân đoạn dựa theo biên có hiệu ảnh có độ tương phản tốt Trong trường hợp ngược lại, bị phần đường bao hay đường bao có chân, khơng khép kín, v.v , bất lợi cho biểu diễn sau Một phương pháp hay dùng chọn ngưỡng thích nghi Với cách chọn này, ngưỡng phụ thuộc vào hướng gradient nhằm làm giảm xoắn biên Đầu tiên, người ta định ngưỡng sau sử dụng hệ số sinh thích nghi thơng qua lời giải tốn tử đạo hàm theo hướng tìm để tinh chỉnh 4.5 Miêu tả đường biên Khi có đồ biên ảnh, ta cần phải biểu diễn dạng thích hợp phục vụ cho việc phân tích làm giảm lượng thơng tin dùng để miêu tả, lưu trữ đối tượng Người ta thường thực theo nguyên tắc: tách riêng biên gán cho biên mã Có nhiều phương pháp miêu tả đường biên khác nhau, phương pháp thích hợp với loại ứng dụng Việc tách đường bao phải bổ xung thêm điều kiện nhằm loại bỏ đường bao khơng khép kín, bỏ chân rết bám theo đường bao kín Có nhiều cách mã hóa đường bao, biểu diễn xác đường bao hay xấp xỉ nhờ nội suy Một số cấu trúc sở mã hóa đường bao thường dùng là: điểm, đoạn thẳng, cung, đường cong Có số phương pháp mã hóa đường bao hay dùng như: mã hóa theo tọa độ Đề các, mã hóa Freeman, xấp xỉ đoạn thẳng, xấp xỉ đa thức 21 4.6 Tách biên ảnh màu Đơn vị tế bào ảnh số pixel Tùy theo định dạng ảnh màu hay ảnh xám mà pixel có thơng số khác Đối với ảnh màu pixel mang thông tin ba màu tạo màu khả kiến Đỏ (R), Xanh (G) Xanh biển (B) [Thomas 1892] Trong pixel ảnh màu, ba màu R, G B bố trí sát có cường độ sáng khác Thông thường, mổi màu biểu diễn tám bit tương ứng 256 mức độ màu khác Như pixel có 283 = 224 màu (khoảng 16.78 triệu màu) Đối với ảnh xám, thông thường pixel mang thông tin 256 mức xám (tương ứng với tám bit) ảnh xám hồn tồn tái đầy đủ cấu trúc ảnh màu tương ứng thông qua tám mặt phẳng bit theo độ xám Trong hầu hết trình xử lý ảnh, chủ yếu quan tâm đến cấu trúc ảnh bỏ qua ảnh hưởng yếu tố màu sắc Do bước chuyển từ ảnh màu thành ảnh xám cơng đoạn phổ biến q trình xử lý ảnh làm tăng tốc độ xử lý giảm mức độ phức tạp thuật toán ảnh Một ảnh RGB xem xếp ba ảnh mức xám mà cho vào ngõ red, green blue hình màu tạo ảnh màu hình Trong hệ RGB, điểm ảnh màu tạo từ ba ảnh xám tương ứng đỏ - lục – lam Cách chọn tỷ lệ ba màu tạo màu khác Mơ hình màu mơ hình tốn học trừu tượng mơ tả cách biểu diễn màu dạng số Mơ hình màu phương pháp cho phép định nghĩa màu để lưu giữ ảnh màu 22 Các mơ hình màu bản: RGB – ( Red – Green – Blue ) HSV – ( Hue – Saturation – Value ) CMY – ( Cyan – Magenta – Yellow ) … mô hình dùng cho hiển thị ảnh màu Mọi điểm ảnh biểu diễn từ ba màu bản: Đỏ(Red), Lục(Blue), Lam(Green) Gradient tính theo mặt nạ sobel, prewitt, Roberts, laplace … phương pháp thường dung để tách biên ảnh xám Phương pháp ứng dụng 2D khơng mở rộng cho khơng gian có chiều lớn Để sử dụng với ảnh RGB la tính gradient thành phần màu sau kết hợp với kết 23 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM Tôi tiến hành cài đặt số thuật tón phân đoạn ảnh trình bày luận văn Các thuật toán quen thuộc sử dụng ngưỡng cố định, phát biên, thuật toán đẳng liệu,… cài đặt ngơn ngữ C++ Ngồi ra, để minh hoạ phương pháp sử dụng phương pháp đồ thị, tiến hành cài đặt theo thuật tốn trình bày, kết thực nghiệm cho thấy phương pháp hiệu phương pháp cổ điển Thuật toán chạy nhanh phân đoạn ảnh tương đối xác 24 KẾT LUẬN Với mục đích nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng phương pháp trình xử lý ảnh,luận văn đạt kết sau: - Trình bày tổng quan xử lý ảnh nói chung, giai đoạn xử lý ảnh,vai trò phân đoạn ảnh tồn q trình - Hệ thống lại phương pháp phân đoạn cách tồn diện chi tiết - Cài đặt chạy thử nghiệm số phương pháp quen thuộc Bên cạnh kết đạt luận văn số hạn chế: - Luận văn chưa ứng dụng thực tế thuật toán phân đoạn - Trong q trình thử nghiệm, tơi so sánh vài phương pháp phân đoạn ảnh với nhau, chưa so sánh hết tất phương pháp có Việc đánh giá tốt thuật toán dựa kết thực nghiệm - Do thời gian cịn hạn chế nên chưa có điều kiện tập trung nhiều vào phân đoạn ảnh màu, chưa tìm giải pháp để tăng tốc độ xử lý thuật toán đưa -Trong luận văn chưa việc ứng dụng cụ thể thuật toán phân đoạn, xem xét phù hợp phương pháp loại ứng dụng cụ thể ... : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng Chương trình bày số phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào miền đồng Phương pháp tách tứ phân, phương pháp phân vùng hợp Chương : Phương pháp phân đoạn. .. mục đích nghiên cứu phương pháp phân đoạn ảnh ứng dụng phương pháp trình xử lý ảnh, luận văn đạt kết sau: - Trình bày tổng quan xử lý ảnh nói chung, giai đoạn xử lý ảnh, vai trò phân đoạn ảnh tồn... Lý ảnh cộng thêm động viên thầy hướng dẫn định lựa chọn phân đoạn ảnh làm đề tài luận văn Tơi tập trung nghiên cứu hệ thống lại phương pháp phân đoạn ảnh như: phân đoạn theo ngưỡng, phân đoạn