Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 7: Phân vùng ảnh. Nội dung chính trong chương này gồm có: Các thuộc tính của điểm ảnh và của vùng ảnh, khái quát chung, phương pháp phân lớp, phương pháp cấu trúc. Mời các bạn cùng tham khảo.
đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Chơng Phân vùng ảnh Khái quát chung ã Một vài khái niệm - Một vùng ảnh R (Region) : tập hợp điểm ảnh có chung thuộc tính thuộc đối tợng ảnh - Phân vùng ảnh (segmentation): trình phân hoạch tập hợp điểm ảnh X thành tập vùng ảnh Ri thoả mÃn ®iỊu kiƯn sau : ∀i Ri ≠ ∅ , ∀i, j i ≠ j, Ri ∩ R j = ∅ et X = ∪ Ri , Ri bao gåm c¸c pixel có thuộc tính chung i ã Các hớng tiếp cận phân vùng ảnh - Phân vùng dựa độ đồng đều, độ tơng tự mức xám thuộc tính pixel vùng - Phân vùng dựa tách biên dựa biến thiên hàm độ sáng hay mức xám ã Các công đoạn chủ yếu phân vùng ảnh : - Tiền xử lý - Quá trình phân vùng (thuật toán) - đánh nhÃn phân tách vùng hiệu chỉnh Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin ã Một số phơng pháp phân vùng - Phân vùng dựa phân lớp điểm ảnh không gian thuộc tính chiều không gian thuộc tính nhiều chiều, - Phân vùng theo phơng pháp cấu trúc, - Phân vùng dựa biểu diễn xử lý đa phân giải, - Phân vùng dựa phân tích kết cấu (texture) Các thuộc tính điểm ảnh vùng ảnh ã ã ã ã ã ã Thuộc tính biên độ độ đồng mức xám, độ tơng phản Thuộc tính tần số Thuộc tính thống kê, tham số thông kê Thuộc tính hình học, tham số hình học Thuộc tính cấu trúc (texture) Phơng pháp phân lớp ã Sự phân lớp - Khái niệm lớp cá thể (các phần tử) : tập hợp phần tử có chung thuộc tính - Sự phân lớp : phân loại phần tử lớp theo tiêu chuẩn thuộc tính - Một vùng ảnh Rk đợc xác định pixel thuộc lớp Ck Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin ã Phơng pháp phân lớp điểm ảnh không gian thuộc tính đa chiều Tiêu chuẩn phân lớp : khoảng cách vectơ thuộc tính ã Phân lớp điểm ảnh không gian thuộc tính chiều : thuộc tính biên độ - Tiêu chuẩn phân lớp dựa ngỡng giá trị mức xám vùng - Thuật toán ISODATA (Iterative Self Organization DATa Analysis) Bớc đầu (t = 0) + đoán nhận số lớp M + Lựa chọn giá trị ngỡng ban đầu lớp Tj(0) Bớc lặp (t = 1, ) : + Thùc hiƯn ph©n líp theo ngỡng Tj(t-1) + Tính giá trị trung bình lớp mk(t) + Tính giá trị ngỡng Tj(t) theo giá trị mk(t) + Kiểm tra điều kiện lặp Bớc cuối: + Phân lớp điểm ảnh theo giá trị ngỡng đạt đợc thuật toán hội tụ, + đánh nhÃn thuộc tính, phân tách vùng hiệu chỉnh số lớp cần, + Phân tách vùng Phơng pháp cấu trúc ã Thuật toán lan toả vùng ã Thuật toán phân vùng dựa phân chia kết hợp miền kề Nguyên tắc chia ảnh dựa cấu trúc tứ ph©n Rx Ri1 Ri2 Ri3 Ri4 R11 R12 R13 R14 Ri Xư lý ¶nh R121 R122 R123 R124 R131 R132 R133 R134 Nguyễn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Thuật toán phân chia miền kề cấu trúc tứ phân ã Chỉ tiêu phân chia Số đo độ đồng thc tÝnh cu¶ miỊn R: σ ( R) = NÕu ∑ ( A( s) − m( R)) vµ card ( R) s∈R σ(R) > θ th× Pred(R) = 0, Hàm vị từ : Pred(R) nghĩa độ không đồng ã Nguyên tắc thuật toán - Phân chia liên tiếp miền kề theo cấu trúc tứ phân đạt đợc tất miền đồng - Xây dựng tứ phân ảnh - Tính sai số bình phơng ảnh sau tr×nh chia VÝ dơ 1 1 1 2 Xư lý ¶nh 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 1 0 2 1 1 3 0 1 1 3 0 1 ,1 NguyÔn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Thuật toán kết hợp ã đồ thị miền kề G(V, E) V : Tập nút tơng ứng với miền kề E : Tập cung, liên kết Hai miền kề Ri Rj đợc nối cung mang giá trị độ đo không đồng thuộc tính miền E(Ri, Rj) ã Chỉ tiêu kết hợp Hai miền kề Ri Rj đợc kết hợp thµnh mét miỊn R : R = Ri ∪ R j giá trị độ đo không đồng thuộc tính miền nhỏ Quá trình kết hợp đợc dựa kiểm tra điều kiện sai số bình phơng nh sau : N E ( N ) = ∑ ∑ A( s) − m( R k ) k =1 s∈R k ( ã ) Nội dung thuật toán kết hợp - Bớc đầu : Bớc lặp : - Bớc cuối : Xây dựng đồ thị miền kề ảnh sau trình phân chia : G(V, E), chọn ngỡng Kết hợp miền kề Ri et Rj tơng ứng với cung có giá trị nhỏ Cập nhật đồ thị miền kề G(V, E) tính sai số E(N) sau lần kết hợp Kiểm tra điều kiện lặp dựa E(N) Kết phân vùng dựa đồ thị miền kề sau trình lặp, tách vùng hiệu chỉnh (nếu cân) m= 1,0 m= 1,3 0,9 m= 1,8 m= 2,0 a) 2,6 4,2 m= 1,9 m= 2,0 m= 2,0 0,9 2,6 m= 1,0 m= 1,0 Xư lý ¶nh 0,9 1,43 m= 1,0 2 1,8 1,8 b) Ngun ThÞ Hoµng Lan ... vùng - Phân vùng dựa phân lớp điểm ảnh không gian thuộc tính chiều không gian thuộc tính nhiều chiều, - Phân vùng theo phơng pháp cấu trúc, - Phân vùng dựa biểu diễn xử lý đa phân giải, - Phân... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 1 0 2 1 1 3 0 1 1 3 0 1 ,1 Nguyễn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Thuật toán kết hợp ã đồ thị miền kề G(V, E) V : Tập nút tơng ứng với miền... Rx Ri1 Ri2 Ri3 Ri4 R11 R12 R13 R14 Ri Xư lý ¶nh R121 R122 R123 R124 R131 R132 R133 R134 Nguyễn Thị Hoàng Lan đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Thuật toán phân chia miền kề cấu