Nghiên cứu kỹ thuật phân đoạn random walker restart

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CNTT&TT Vũ Mạnh Cƣờng NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN RANDOM WALKER RESTART LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2012 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CNTT&TT Vũ Mạnh Cƣờng NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN ĐOẠN RANDOM WALKER RESTART Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS ĐÀO NAM ANH Thái Nguyên - 2012 LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy TS Đào Nam Anh – Chủ nhiệm khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Công nghệ & Quản lý Hữu nghị tận tình hướng dẫn, bảo dành nhiều thời gian quí báu thầy cho em thời gian qua, giúp em hoàn thành luận văn thời hạn Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông Em xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu, Thầy cô giáo Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông (Đại học Thái Nguyên), Viện Công nghệ Thông tin-Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, giảng dạy cung cấp, trang bị cho chúng em kiến thức, chuyên ngành, chuyên môn chuyên sâu suốt thời gian hai năm qua Xin cảm ơn gia đình bạn bè động viên cổ vũ em suốt trình học tập thời gian làm luận văn, giúp em hồn thành khóa học, luận văn theo qui định LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu tôi, không chép Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng tài liệu liên quan, thông tin tài liệu đăng tải tạp chí trang website theo danh mục tài liệu luận văn Tác giả luận văn Vũ Mạnh Cƣờng MỤC LỤC DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC CÁC BẢNG iii DANH MỤC KÍ HIỆU iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ iv MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH, PHÂN ĐOẠN ẢNH 1.1 Các khái niệm xử lý ảnh, phân đoạn ảnh 1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh 1.2.1 Quan hệ điểm ảnh 1.2.2 Độ phân giải 1.3 Các phép toán ảnh nhị phân 1.4 Một số ứng dụng xử lý ảnh 16 1.5 Các hướng tiếp cận phân đoạn ảnh 17 1.5.1 Phân đoạn dựa vào ngưỡng 19 1.5.2 Phân đoạn dựa theo đường biên 23 1.5.3 Phân đoạn theo miền đồng 36 CHƢƠNG 2: PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA TRÊN RWR 42 2.1 Random Walker Restart (RWR) 45 2.2 Phương pháp phân đoạn ảnh dựa RWR 49 2.2.1 Xây dựng đồ thị trọng số cho hình ảnh 50 2.2.2 Tính xác suất 51 2.2.3 Gán nhãn để phân đoạn ảnh 53 2.3 Độ phức tạp thuật toán 54 CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM PHÂN ĐOẠN ẢNH 56 3.1 Môi trường cài đặt 56 3.2 Chương trình thực nghiệm phân đoạn ảnh sử dụng RWR 56 3.2.1 Thiết lập thông số 57 3.2.2 Kết phân đoạn RWR B_LIN với c=10-4 58 3.2.3 Một số so sánh 59 3.3 Kết luận kiến nghị 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC TỪ VIẾT TẮT CÁC THUẬT NGỮ Active Contour Đường viền động Blue Màu lam Boundary-Based Methods Phương pháp dựa vào biên Charge Coupled Device Thiết bị tích điện kép Closing Phép đóng Digitalizer Số hóa Dilation Phép dãn Dissimilarity Khác Distance Khoảng cách Erosion Phép co Global Toàn cục Graph Cuts Cắt đồ thị Green Màu lục Grey Màu xám Image Processing Xử lý ảnh Image Recognition Nhận dạng ảnh Intelligent Scissors Kéo thông minh Local Cục Opening Phép mở i Pixel Phần tử ảnh Random Walk Bước ngẫu nhiên Random Walk With Return Bước ngẫu nhiên với quay lại Red Màu đỏ Region-Based Methods Phương pháp dựa vào miền Scanner Quét ảnh Screen Resolution Độ phân giải hình Sensor Cảm ứng Similarity Giống True Color Màu tự nhiên CÁC TỪ VIẾT TẮT CCD Charge Coupled Device DPI Dot per inch GC Graph Cuts PĐA Phân đoạn ảnh RW Random Walk RWR Random Walk With Return XLA Xử lý ảnh ii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2-1: B_LIN 48 DANH MỤC KÍ HIỆU Kí hiệu W = [wi,j] ~ W Định nghĩa Đồ thị có trọng số, ≤ i, j ≤ n Ma trận trọng số bình thường liên quan đến W ~ W1 ~ Ma trận phân vùng kết hợp với W ~ ~ W2 Ma trận chéo phân vùng liên quan với W Q Hệ thống ma trận liên quan đến W: Q  I  cW U Ma trận n × t node- khái niệm S Ma trận t × t khái niệm - khái niệm V Ma trận t × n node - khái niệm Ma trận khối có tất thành phần  Vector bắt đầu n × 1, phần tử thứ i =1, phần tử lại ei  r i =[ ri, j ] ~ Vector xếp hạng n × 1, ri,j số điểm liên quan node j với node i c Xác suất khởi động lại, ≤ c ≤ n Tổng số node đồ thị k Số lượng phân vùng m Số lần lắp tối đa ξ1 Ngưỡng dừng trình lặp ξ2 Ngưỡng thưa thớt ma trận iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1-1: Quá trình xử lý ảnh Hình 1-2: Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1-3: minh họa thao tác nói với giá trị nhị phân “1” có màu đen, cịn giá trị nhị phân “0” có màu trắng Hình 1-4: Các phép tốn ảnh nhị phân 10 Hình 1-5: Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ 11 Hình 1-6: Phép co nhị phân 12 Hình 1-7: Phép co nhị phân hình chữ E 12 Hình 1-8: A dãn B 13 Hình 1-9: Sử dụng phép tốn mở 15 Hình 1-10: Phép đóng 15 Hình 1-11: Phép đóng mở 16 Hình 1-12: Ví dụ 1- Phân đoạn giúp xác định khu vực ảnh cần quan tâm 18 Hình 1-13: Ví dụ - Phân đoạn theo cấu trúc 18 Hình 1-14: Ví dụ - Phân đoạn ảnh chụp viễn thám vùng biển đảo 18 Hình 1-15: Lược đồ xám 21 Hình 1-16: Thuật tốn đối xứng 22 Hình 1-17: Thuật tốn tam giác 23 Hình 1-18: Đường biên lý tưởng 24 Hình 1-19: Đường biên bậc thang 25 Hình 1-20: Đường biên thực 25 Hình 2-1: Phân đoạn đơn nhãn 44 Hình 2-2: Kết phân đoạn 53 Hình 2-3: So sánh độ phức tạp thuật tốn 55 iv nhất, maximum flow), trạng thái ổn định nắm bắt tồn mối quan hệ hai điểm ảnh Sự phân bố hạt giống p ( x mlk |lk) định nghĩa phân bố đồng / Mk Vì khả p (xi | lk) tính trung bình phân phối điểm ảnh tất hạt giống với nhãn lk, phương pháp phụ thuộc vào số lượng hạt giống Quá trình phân đoạn ảnh dựa RWR gồm bước: Xây dựng đồ thị trọng số cho hình ảnh  l Tính xác suất trạng thái ổn định p xi | xmk , l k  mà RW bắt đầu l k hạt giống x m mở điểm ảnh xi đồ thị Ước tính khả p (xi | lk) theo (2.6) Gán nhãn với xác suất tối đa theo (2.5) vào điểm ảnh Bảng 2-1: Phân đoạn ảnh RWR B_LIN Sau chi tiết bước 2.2.1 Xây dựng đồ thị trọng số cho hình ảnh Cho ảnh I, cần xây dựng đồ thị vô hướng G=(V,E) với nút vV, cạnh eE Mỗi nút vi V xác định điểm ảnh xi Cạnh E hai nút xác định hệ thống láng giềng Trọng số wi jW gán cho cạnh ei jE kéo dài nút v, vV Nó tính khả nút lân cận vi, vj có nhãn Sự thay đổi trọng số mã hóa màu ảnh sử dụng nhiều thuật toán phân đoạn đồ thị Ở đây, trọng số wij định nghĩa trọng số chức Gaussian: 50  g g  i j Wij  exp          (2.7) Trong đó, gi gj cho thấy màu ảnh hai nút vi vj dải màu thí nghiệm Nó cung cấp thơng số đo lường, số khoảng 1, giống cặp điểm ảnh Chức Gaussian có chất đo đạc khoảng cách Ví dụ, phép nhân hai trọng số wi j, wj k:  g g 2 g g  i j j k wij w jk  exp          đo lường tương tự nút vi, vk Tính chất phù hợp với thuật tốn 2.2.2 Tính xác suất lk Giả sử RW hạt giống thứ m điểm ảnh x m nhãn lk đồ thị G RW truyền qua lại tới cạnh bên với xác suất tỷ lệ thuận với trọng số cạnh chúng [7] Cũng bước, có xác suất khởi l động lại c để trở hạt giống x mk Sau hội tụ, thu xác suất khả rimlk mà RW lại cuối điểm ảnh xi Ở đây, thuật toán sử dụng xác suất trạng thái phân phối p( xmlk , lk ) công thức (2.6): lk p( xim )  rimlk (2.8) l k Bằng cách biểu thị rim , i = 1, , N điều khoản vector N chiều rimk  [rimk ]N 1 xác định ma trận kề W = [wi j]N×N sử dụng l l cơng thứ (2.6), RWR xây dựng sau: 51 rmlk  (1  c) Prmlk  cbmlk  c( I  (1  c) P) 1 bmlk  Qbmlk (2.9) Trong bmlk  [bi ]N 1 vector N-chiều với bi=1 X i  xmk l bi=0, chuyển đổi ma trận P  [ pij ]N  N ma trận kề W chuẩn hóa: P = D-1 × W, (2.10) Trong D = diag (D1, , DN), Di   j 1Wij N Nếu xác suất trạng thái r lk im chèn vào (2.6) theo định nghĩa, khả p (xi | lk) (i = 1, , N) tính bằng: ~ lk [ p( xi | lk )]N 1  Q b ~ lk (2.11) ~ ~ Trong b  [bi ]N 1 vector N chiều với b  1, if xi  X l k b i  ngược lại Xét RWR, Q  [qij ]N  N sử dụng để tính liên quan hai pixel Nói cách khác, qi j khả qi có nhãn gán cho qj Tính theo công thức sau: Q  cI  1  c P   c t  1  c t P t 1  (2.12) Q định nghĩa tổng trọng số tất ma trận Pt, t=0, , ∞ Lưu ý Pt ma trận chuyển đổi thứ t, mà thành phần pti j hiểu tổng xác suất cho RW bắt đầu vi kết thúc vj với t lần lặp, xem xét tất đường có hai điểm ảnh Bằng cách thay đổi số lần vịng lặp t, thấy rõ ràng mối quan hệ quy mô khác ảnh, tăng t, có hy vọng tìm cấu trúc thơ (coarser) Vì vậy, RWR tìm tác động kết cấu cách xem xét tất đường hai điểm ảnh tất quy mô (bất kỳ số vòng lặp (t = 0, , ∞)) hình 52 ảnh Vì điểm ảnh kề có giá trị tương đồng cao, tăng t, Pt có trọng số thấp hơn, (1-c)t (0