Tìm hiểu phương pháp phân đoạn ảnh màu

LỜI CẢM ƠN Lời em xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới thầy PGS.TS Ngơ Quốc Tạo, Viện Công Nghệ Thông Tin – Viện Khoa Học Cơng Nghệ Việt Nam, ngƣời tận tình hƣớng dẫn, bảo, giúp đỡ em hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy PGS.TS Đỗ Năng Tồn, Viện Cơng Nghệ Thơng Tin - Viện Khoa Học & Công Nghệ Việt Nam Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô giáo môn Công nghệ thông tin trƣờng Đại học Dân Lập Hải Phòng nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cho em suốt năm học qua Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè ngƣời động viên giúp đỡ em nhiều suốt trình học tập trƣờng nhƣ trình làm đồ án Hải Phòng , tháng năm 2010 Sinh viên Vũ Văn Thành MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .1 LỜI MỞ ĐẦU .4 CHƢƠNG TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH .6 1.1 Giới thiệu vể xử lý ảnh 1.2 Quá trình xử lý ảnh 1.3 Tổng quan phân đoạn ảnh 1.4 Một số khái niệm 10 1.4.1 Điểm ảnh – Pixel .10 1.4.2 Mức xám - Gray level .10 1.4.3 Biên 10 1.4.4 Láng giềng .11 1.4.5 Vùng liên thông 11 1.4.6 Biểu diễn ảnh 11 1.4.7 Tăng cƣờng khôi phục ảnh 12 1.4.8 Biến đổi ảnh .12 1.4.9 Phân tích ảnh 12 1.4.10 Nhận dạng ảnh .12 1.4.11 Nén ảnh 12 1.5 Các định dạng xử lý ảnh 12 CHƢƠNG PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA VÀO NGƢỠNG .13 2.1 Giới thiệu chung 13 2.2 Chọn ngƣỡng cố định 14 2.3 Chọn ngƣỡng dựa lƣợc đồ (Histogram) 15 2.3.1 Thuật toán đẳng liệu .15 2.3.2 Thuật toán đối xứng 15 2.3.3 Thuật toán tam giác 17 2.3.4 Chọn ngƣỡng Bimodal Histogram .17 2.4 Phân ngƣỡng tối ƣu dựa khơng ổn định lớp tính đồng vùng 19 2.4.1 Giới thiệu 19 2.4.2 Cơ sở lý thuyết thuật toán 20 CHƢƠNG PHÂN ĐOẠN THEO MIỀN ĐỒNG NHẤT .33 3.1 Giới thiệu 33 3.2 Phƣơng pháp tách tứ phân 34 3.3 Phƣơng pháp phân vùng hợp 37 3.4 Phƣơng pháp tách hợp ( Split- Meger) 38 3.5 Nhận xét 39 CHƢƠNG PHÂN ĐOẠN DỰA VÀO ĐỒ THỊ 40 4.1 Giới thiệu 40 4.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị 41 4.3 Tính chất so sánh cặp miền 42 4.4 Thuật toán tính chất 43 4.5 Nhận xét 49 CHƢƠNG CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 50 5.1 Thuật toán Đẳng liệu : 50 5.2 Thuật toán Tam giác : 54 5.3 Thuật toán GraphBased : 57 5.4 Kết đạt đƣợc 60 KẾT LUẬN .62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 LỜI MỞ ĐẦU Cùng với phát triển ngày mạnh mẽ khoa học kĩ thuật vài thập kỷ gần đây, xử lý ảnh ngành khoa học tƣơng đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhƣng lĩnh vực phát triển nhanh thu hút quan tâm đặc biệt từ nhà khoa học, thúc đẩy trung tâm nghiên cứu, ứng dụng lĩnh vực hấp dẫn Điều hoàn tồn lý giải đƣợc từ định nghĩa đơn giản: Xử lý ảnh ngành khoa học nghiên cứu q trình xử lý thơng tin dạng hình ảnh, mà hình ảnh dạng thơng tin vơ phong phú, đa dạng phƣơng tiện giao tiếp, trao đổi chủ yếu ngƣời Thông tin hình ảnh ngày đƣợc xử lý dễ dàng máy tính, thế, năm gần kết hợp ảnh đồ hoạ trở nên chặt chẽ lĩnh vực xử lý thơng tin Mục tiêu xử lý ảnh thƣờng là: - Xử lý ảnh ban đầu để có đƣợc ảnh theo yêu cầu xác định (ví dụ nhƣ ảnh mờ cần xử lý để đƣợc ảnh rõ hơn) - Phân tích ảnh để thu đƣợc thông tin đặc trƣng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh (ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn đặc trƣng vân tay) - Hiểu ảnh đầu vào để có mơ tả ảnh mức cao hơn, sâu (ví dụ từ ảnh tai nạn giao thông phác họa trƣờng tai nạn) Qua đó, ta thấy xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng nhƣ ứng dụng thực tế khoa học kĩ thuật nhƣ sống thƣờng ngày Những ứng dụng dƣờng nhƣ vô hạn với khám phá ngƣời phát triển nhƣ vũ bão cơng nghệ số hóa, chẳng hạn, lĩnh vực nhƣ: sản xuất kiểm tra chất lƣợng, di chuyển Robot, phƣơng tiện lại tự trị, công cụ hƣớng dẫn cho ngƣời mù, an ninh giám sát, nhận dạng đối tƣợng, nhận dạng mặt, ứng dụng y học, sản xuất, hiệu chỉnh Video, chinh phục vũ trụ… Để xử lý đƣợc ảnh phải trải qua nhiều khâu khác tùy theo mục đích việc xử lý, nhƣng khâu quan trọng khó khăn phân đoạn ảnh Trong số lƣợng lớn ứng dụng xử lý ảnh hiển thị máy tính, phân đoạn đóng vai trị yếu nhƣ bƣớc trƣớc áp dụng thao tác xử lý ảnh mức cao nhƣ: nhận dạng, giải thích ngữ nghĩa, biểu diễn ảnh Nếu bƣớc phân đoạn ảnh khơng tốt dẫn đến việc nhận diện sai lầm đối tƣợng có ảnh Phân đoạn ảnh vấn đề nhận đƣợc nhiều quan tâm lĩnh vực xử lý ảnh Trong khoảng 30 năm trở lại có nhiều thuật toán đƣợc đề xuất để giải toán Các thuật toán hầu hết dựa vào hai thuộc tính quan trọng điểm ảnh so với điểm lân cận nó, là: khác nhau(dissimilarity) giống (similarity) chúng Các phƣơng pháp dựa khác điểm ảnh đƣợc gọi phƣơng pháp biên (boundary-based methods), phƣơng pháp dựa giống điểm ảnh đƣợc gọi phƣơng pháp miền (region-based methods) Tuy nhiên, thuật toán theo hai hƣớng chƣa cho kết phân đoạn tốt, hai loại phƣơng pháp nắm bắt đƣợc thuộc tính cục ảnh Do đó, thời gian gần đây, việc tìm thuật tốn nắm bắt đƣợc thuộc tính tồn cục ảnh trở thành xu hƣớng phổ biến Nhận thấy, xử lý ảnh lĩnh vực hay khó Đƣợc khuyến khích hỗ trợ thầy giáo hƣớng dẫn, em chọn đề tài nghiên cứu hệ thống số phƣơng pháp phân đoạn ảnh để làm luận văn tốt nghiệp CHƢƠNG TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH 1.1 Giới thiệu vể xử lý ảnh Trong xã hội loài ngƣời, ngôn ngữ phƣơng tiện trao đổi thông tin phổ biến trình giao tiếp Bên cạnh ngơn ngữ, hình ảnh cách trao đổi thơng tin mang tính xác, biểu cảm cao đặc biệt không bị cảm giác chủ quan đối tƣợng giao tiếp chi phối Thơng tin hình ảnh phong phú, đa dạng xử lý máy tính Chính vậy, năm gần kết hợp ảnh đồ hoạ trở nên chặt chẽ lĩnh vực xử lý thơng tin Cũng nhƣ xử lý liệu hình ảnh đồ hoạ, việc xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Việc xử lý liệu đồ hoạ đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh đƣợc xem xét nhƣ cấu trúc liệu đƣợc tạo chƣơng trình Xử lý ảnh số thao tác ảnh tự nhiên thông qua phƣơng pháp kỹ thuật mã hoá Ảnh sau đƣợc thu nhận thiết bị thu nhận ảnh đƣợc biến đổi thành ảnh số theo phƣơng pháp số hoá đƣợc nhúng thiết bị kĩ thuật khác đƣợc biểu diễn máy tính dƣới dạng ma trận chiều chiều Mục đích việc xử lý ảnh đƣợc chia làm phần: Biến đổi làm tăng chất lƣợng ảnh Tự động nhận dạng, đoán ảnh, đánh giá nội dung ảnh Phƣơng pháp biến đổi ảnh đƣợc sử dụng việc xử lý ảnh chụp từ khơng trung (Chƣơng trình đo đạc từ máy bay, vệ tinh ảnh vũ trụ ) xử lý ảnh y học (ảnh siêu âm, ảnh chụp cắt lát, vv…) Một ứng dụng khác biến đổi ảnh mã hóa ảnh, ảnh đƣợc xử lý để lƣu trữ truyền Các phƣơng pháp nhận dạng ảnh đƣợc sử dụng xử lý tế bào, nhiễm sắc thể, nhận dạng chữ viết, vv… Thực chất công việc nhận dạng phân loại đối tƣợng thành lớp đối tƣợng biết thành lớp đối tƣợng chƣa biết Bài toán nhận dạng ảnh tốn lớn, có nhiều ý nghĩa thực tiễn ta thấy để cơng việc nhận dạng trở nên dễ dàng ảnh phải đƣợc tách thành đối tƣợng riêng biệt, mục đích tốn phân đoạn ảnh Nếu phân đoạn ảnh không tốt dẫn đến sai lầm trình nhận dạng ảnh, ngƣời ta xem cơng đoạn phân đoạn ảnh q trình then chốt q trình xử lý ảnh nói chung 1.2 Quá trình xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh đƣợc mơ tả sơ đồ sau: Phân đoạn Biểu diễn mô tả ảnh Tiền xử lý ảnh CƠ SỞ Thu nhận TRI THỨC Nhận dạng giải thích Hình Q trình xử lý ảnh  Thu nhận ảnh: Đây công đoạn mang tính định q trình xử lý ảnh Ảnh đầu vào đƣợc thu nhận qua thiết bị nhƣ camera, sensor, máy quét, vv… sau tín hiệu đƣợc số hóa Các thơng số quan trọng bƣớc độ phân giải, chất lƣợng màu, dung lƣợng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị  Tiền xử lý: Ở bƣớc ảnh đƣợc cải thiện độ tƣơng phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch, vv… với mục đích làm cho chất lƣợng ảnh trở nên tốt thƣờng đƣợc thực lọc  Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh bƣớc then chốt xử lý ảnh, giai đoạn nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất đó, dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn đễ xác định vùng liên thơng màu, mức xám hay độ nhám, vv… Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp từ nhiều phần tử khác cấu tạo nên ảnh thô Vì lƣợng thơng tin chứa ảnh lớn, trong đa số ứng dụng cần trích chọn vài đặc trƣng đó, cần có q trình để giảm lƣợng thơng tin khổng lồ Q trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu  Biểu diễn mô tả ảnh: Kết bƣớc phân đoạn ảnh thƣờng đƣợc cho dƣới dạng liệu điểm ảnh thơ, hàm chứa biên vùng ảnh, tập hợp điểm ảnh thuộc vùng ảnh Trong hai trƣờng 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 dƣới dạng biên hay dƣới 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 trƣng hình dạng bên ngồi đối tƣợng, ví dụ nhƣ góc cạnh điểm uốn biên Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho ứng dụng khai thác tính chất bên đối tƣợng, ví dụ nhƣ vân ảnh hay cấu trúc xƣơng 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 phải đƣa phƣơng pháp mơ tả liệu đƣợc chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến đƣợc làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng  Nhận dạng giải thích: Đây bƣớc cuối trình xử lý ảnh Nhận dạng ảnh đƣợc nhìn nhận cách đơn giản việc gán nhãn cho đối tƣợng ảnh Giải thích cơng đoạn gán nghĩa cho tập đối tƣợng đƣợc nhận biết Chúng ta thấy rằng, khơng phải ứng dụng xử lý ảnh bắt buộc phải tuân theo bƣớc xử lý nêu trên, ví dụ nhƣ ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật dừng lại bƣớc tiền xử lý Một cách tổng quát chức xử lý bao gồm nhận dạng giải thích thƣờng có mặt hệ thống phân tích ảnh tự động bán tự động, đƣợc dùng để rút trích thơng tin quan trọng từ ảnh, ví dụ nhƣ ứng dụng nhận dạng kí tự quang học, nhận dạng chữ viết tay vv… 1.3 Tổng quan phân đoạn ảnh Để phân tích đối tƣợng ảnh, cần phải phân biệt đƣợc đối tƣợng cần quan tâm với phần lại ảnh, hay gọi ảnh Những đối tƣợng tìm đƣợc nhờ kĩ thuật phân đoạn ảnh, theo nghĩa tách phần tiền cảnh khỏi hậu cảnh ảnh Mỗi đối tƣợng ảnh đƣợc gọi vùng hay miền, đƣờng bao quanh đối tƣợng ta gọi đƣờng biên Mỗi vùng ảnh phải có đặc tính đồng ( nhƣ màu sắc, kết cấu, mức xám vv…) Các đặc tính tạo nên vector đặc trƣng riêng vùng giúp phân biệt đƣợc vùng khác Nhƣ vậy, hình dánh đối tƣợng đƣợc miêu tả tham số đƣờng biên tham số vùng mà chiếm giữ Sự miêu tả hình dáng dựa thơng tin đƣờng biên u cầu việc phát biên Sự mơ tả hình dáng dựa vào vùng đòi hỏi việc phân đoạn ảnh thành số vùng đồng Có thể thấy kĩ thuật phát biên phân vùng ảnh hai toán đỗi ngẫu Thực vậy, dò biên để thực phân lớp đối tƣợng phân lóp xong có nghĩa phân vùng đƣợc ảnh Ngƣợc lại, phân vùng ảnh đƣợc phân lập thành đối tƣợng ta phát biên Có nhiều kỹ thuật phân đoạn ảnh, nhƣng nhìn chung chia thành ba lớp khác nhau:  Các kỹ thuật cục (Local techniques) dựa vào thuộc tính cục điểm láng giềng  Các kỹ thuật tồn thể (global techniques) phân ảnh dựa thông tin chung tồn ảnh (ví dụ cách sử dụng lƣợc đồ xám ảnh – image histogram)  Các kỹ thuật tách (split), hợp (merge) growing sử dụng khái niệm đồng gần hình học 1.4 Một số khái niệm 1.4.1 Điểm ảnh – Pixel Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để XLA máy tính cần phải tiến hành số hố ảnh Trong q trình số hố, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hố khơng gian) lƣợng hố thành phần giá trị mà nguyên tắc mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề Trong trình ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi Pixel phần tử ảnh Nhƣ vậy, ảnh tập hợp Pixel 1.4.2 Mức xám - Gray level Mức xám kết mã hóa tƣơng ứng cƣờng độ sáng điểm ảnh với giá trị sáng, kết q trình lƣợng tử hóa Cách mã hóa kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức Phổ dụng mã hóa mức 256, mức Pixel đƣợc mã hóa bít 1.4.3 Biên Biên đặc tính quan trọng đối tƣợng ảnh, nhờ vào biên mà phân biệt đƣợc đối tƣợng với đối tƣợng Một điểm ảnh gọi điểm biên có thay đổi đột ngột mức xám Tập hợp điểm 10 // TODO: Add your command handler code here //Bat dau chung LPSTR lpDIBHdr; // Pointer to BITMAPINFOHEADER LPSTR lpDIBBits; // Pointer to DIB bits BYTE *lpDIBBytes; BOOL bSuccess=FALSE; // Success/fail flag HPALETTE hPal=NULL; HPALETTE hOldPal=NULL; // Our DIB's palette // Previous palette HDIB hDIB; DWORD height; DWORD width; DWORD size; CDibDoc *pDoc = CDibView::GetDocument(); hDIB = pDoc->GetHDIB (); /* Check for valid DIB handle */ if (hDIB == NULL) return; /* Lock down the DIB, and get a pointer to the beginning of the bit * buffer */ lpDIBHdr = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) hDIB); lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIBHdr); lpDIBBytes = (BYTE *)lpDIBBits; height = DIBHeight(lpDIBHdr); width = DIBWidth(lpDIBHdr); size = height*width; DWORD nBytes = (DWORD)(size/8); 51 ToGrey(lpDIBBytes,height,width); //MyTools DWORD i,j; //Ket thuc chung DWORD hist[256]; DWORD t; double tt, tOld; double m0, m1, mI; DWORD np0, np1; //Tinh histogram for (i=0; i