Phương pháp hình thái học và một số thuật toán làm mảnh ảnh

Ngành CNTT trường ĐHDLHP MỤC LỤC CHƢƠNG 1: Tổng quan xử lý ảnh 1.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh 1.2 Một số định nghĩa 1.3 Các giai đoạn XLA 1.3.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) 1.3.2 Tiền xử lý ảnh (Image Processing) 1.3.3 Phân đoạn ảnh (Segmentation) 1.3.4 Biểu diễn mô tả ảnh (Image Representation) 1.3.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 1.3.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 1.3.7 Mô tả (biểu diễn ảnh) CHƢƠNG 2: Tổng quan làm mảnh ảnh 11 2.1 Một số khái niệm xƣơng làm mảnh ảnh 11 2.1.1 Khái niệm Xƣơng 11 2.1.2 Các khái niệm liên quan đến làm mảnh ảnh 12 2.2 Phân loại thuật toán làm mảnh ảnh 18 2.2.1 Lớp thuật toán làm mảnh 18 2.2.2 Lớp thuật toán làm mảnh song song 19 2.3 Các tính chất yêu cầu làm mảnh 20 2.3.1 u cầu tính hình học 20 2.3.2 Yêu cầu tính Tơpơ tính liên thơng 20 2.3.3 Yêu cầu tính đẳng hứơng tính bất biến 21 2.3.4 Yêu cầu khả tái tao lại mẫu ban đầu 21 2.3.5 Yêu cầu khả số phép tính tốn 21 CHƢƠNG 3: Phƣơng pháp hình thái học số thuật toán làm mảnh ảnh 23 Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP 3.1 Phép tốn hình thái học 23 3.1.1 Giới thiệu 23 3.1.2 Một số khái niệm định nghĩa 24 3.1.3 Một vài tính chất phép biến đổi hình thái 24 3.1.4 Làm mảnh ảnh dƣới góc độ lý hình thái học 25 3.2 Một số thuật toán làm mảnh ảnh 26 3.2.1 Thuật toán stentiford 26 3.2.2 Thuật toán Zhang-Suen 33 3.2.3 Thuật toán làm mảnh ảnh nhị phân theo phƣơng pháp song song 37 3.2.4 Thuật toán làm mảnh song song cho ảnh định dạng BMP 44 CHƢƠNG 4: Cài đặt thử nghiệm thuật toán Stentiford 55 4.1 L 55 4.2 Kết thử nghiệm 55 4.2.1 Giao diện chƣơng trình 55 4.2.2 Kết 56 Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đƣợc đồ án tốt nghiệp này, em đƣợc học hỏi kiến thức báu từ thầy, cô giáo Trƣờng Đại Học Dân Lập Hải Phịng suốt bốn năm đại học Em vơ biết ơn dạy dỗ, bảo tận tình thầy, cô thời gian học tập Em xin bày tỏ lòng biết ơn tới thầy Ngô Trƣờng Giang - Khoa công nghệ thông tin – Trƣờng Đại Học Dân Lập Hải Phịng tận tình bảo định hƣớng cho em nghiên cứu đề tài Thầy cho em lời khuyên quan trọng suốt q trình hồn thành đồ án Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình bạn bè tạo điều kiện thuận lợi, động viên giúp đỡ em suốt thời gian học tập, nhƣ q trình nghiên cứu, hồn thành đồ án Do hạn chế thời gian thực tập, tài liệu trình độ thân, đồ án em khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong thầy góp ý sửa chữa để đồ án tốt nghiệp em đƣợc hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hải Phòng … tháng … năm 2010 Sinh viên Nguyễn Đức Văn Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP LỜI MỞ ĐẦU Xƣơng đƣợc coi nhƣ hình dạng đối tƣợng với số điểm ảnh cách biểu diễn đối tƣợng cách đọng Nó thƣờng đƣợc ứng dụng nhiều lĩnh vực nhƣ đồ họa máy tính, tra cứu ảnh, nhận dạng ký tự Các thuật toán tìm xƣơng thƣờng xuất phát từ ý tƣởng làm mảnh dần đối tƣợng đến lại đặc điểm cô đọng Xƣơng kết việc làm mảnh, nhƣng phải thỏa mãn yêu cầu đặc tính riêng mục đích làm mảnh khác Đề tài trình bày số kỹ thuật tiếp cận làm mảnh ảnh phƣơng pháp làm mảnh ảnh để thu đƣợc ảnh đầu (Xƣơng) mong muốn thỏa mãn yêu cầu đặc tính riêng ngƣời sử dụng Đồ án bao gồm chƣơng Chƣơng Tổng quan xử lý ảnh Chƣơng Tổng quan làm mảnh ảnh Chƣơng Phƣơng pháp hình thái học số thuật toán làm mảnh ảnh Chƣơng Cài đặt thử nghiệm thuật toán Stentiford Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP CHƢƠNG 1: 1.1 Tổng quan xử lý ảnh Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Một số kiến thứ cần thiết nhƣ Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo đƣợc đề cập q trình phân tích nhận dạng ảnh Các phƣơng pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lƣợng ảnh phân tích ảnh Các phƣơng pháp tri thức nhân tạo nhƣ mạng nơ ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày đƣợc áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tƣởng tƣợng, xét bƣớc cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới đƣợc thu nhận qua thiết bị thu (nhƣ Camera, máy chụp ảnh) Trƣớc đây, ảnh thu qua Camera ảnh tƣơng tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng đƣợc lấy từ Camera, sau đƣợc chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; quét từ ảnh chụp máy quét ảnh 1.2 Một số định nghĩa Điểm ảnh (Pixel) phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thƣớc khoảng cách điểm ảnh đƣợc chọn thích hợp cho mắt ngƣời cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần nhƣ ảnh thật Mỗi phần tử ma trận đƣợc gọi phần tử ảnh Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định ảnh số đƣợc hiển thị Mức xám điểm ảnh cƣờng độ sáng đƣợc gán giá trị số điểm Ảnh đen trắng: ảnh có hai màu đen, trắng (khơng chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mơ tả 21 mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân Ảnh màu: khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, ngƣời ta thƣờng dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: 28 * = 224 ≈ 16,7 triệu màu Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật 1.3 Các giai đoạn XLA 1.3.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thƣờng ảnh nhận qua camera ảnh tƣơng tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dịng), có loại camera số hoá (nhƣ loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cƣờng độ sáng điểm ảnh Camera thƣờng dùng loại qt dịng, ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lƣợng ảnh thu nhận đƣợc phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trƣờng (ánh sáng, phong cảnh) Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP 1.3.2 Tiền xử lý ảnh (Image Processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tƣơng phản thấp nên cần đƣa vào tiền xử lý để nâng cao chất lƣợng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tƣơng phản để làm ảnh rõ hơn, nét 1.3.3 Phân đoạn ảnh (Segmentation) Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thƣ cho mục đích phân loại bƣu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên ngƣời thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn 1.3.4 Biểu diễn mô tả ảnh (Image Representation) Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trƣng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dƣới dạng thơng tin định lƣợng làm sở để phân biệt lớp đối tƣợng với đối tƣợng khác phạm vi ảnh nhận đƣợc Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thƣ, miêu tả đặc trƣng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác 1.3.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thƣờng thu đƣợc cách so sánh với mẫu chuẩn đƣợc học (hoặc lƣu) từ trƣớc Nội suy phán đốn theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP ngang phong bì thƣ đƣợc nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mơ hình tốn học ảnh đƣợc phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: Nhận dạng theo tham số Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tƣợng nhận dạng phổ biến đƣợc áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt ngƣời… 1.3.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Nhƣ nói trên, ảnh đối tƣợng phức tạp đƣờng nét, độ sáng tối, dung lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phƣơng pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, ngƣời ta mong muốn bắt chƣớc quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách ngƣời Trong bƣớc xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phƣơng pháp trí tuệ ngƣời Vì vậy, sở tri thức đƣợc phát huy Trong tài liệu, chƣơng nhận dạng ảnh có nêu vài ví dụ cách sử dụng sở tri thức 1.3.7 Mơ tả (biểu diễn ảnh) Ảnh sau số hoá đƣợc lƣu vào nhớ, chuyển sang khâu để phân tích Nếu lƣu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thơ, địi hỏi dung lƣợng nhớ cực lớn không hiệu theo quan điểm ứng dụng cơng nghệ Thơng thƣờng, ảnh thơ đƣợc đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản mã hoá) theo đặc điểm ảnh đƣợc gọi đặc trƣng ảnh (Image Features) nhƣ: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phƣơng pháp biểu diễn thƣờng dùng: Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Biểu diễn mã chạy (Run-Length Code) Phƣơng pháp hay dùng để biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân Một vùng ảnh R biểu diễn đơn giản nhờ ma trận nhị phân: m,n R m,n R U(m,n) = Với biểu diễn trên, vùng ảnh hay ảnh nhị phân đựoc xem nhƣ chuỗi hay đan xen Các chuỗi đƣợc gọi mạch Theo phƣơng pháp này, mạch đƣợc biểu diễn địa bắt đầu mạch chiều dài mạch theo dạng {, chiều dài} Biểu diễn mã xích (Chaine -Code) Mã xích thƣờng đƣợc dùng để biểu diễn biên ảnh Thay lƣu trữ tồn ảnh, ngƣời ta lƣu trữ dãy điểm ảnh nhƣ A, B…M Theo phƣơng pháp này, hƣớng vectơ nối điểm biên liên tục đƣợc mã hóa Khi ảnh đƣợc biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A với chuỗi từ mã Điều đƣợc minh họa hình dƣới đây: 1 1 A 5 1.1 Hƣớng điểm biên mã tƣơng ứng: A11070110764545432 Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code) Theo phƣơng pháp mã tứ phân, vùng ảnh coi nhƣ bao kín hình nhật Vùng đƣợc chia làm vùng (Quadrant) Nếu vùng gồm toàn điểm đen (1) hay toàn điểm trắng (0) khơng cần chia tiếp Trong trƣờng hợp ngƣợc lại, vùng gồm điểm đen trắng gọi vùng không đồng nhất, ta tiếp tục chia thành vùng tiếp kiểm tra tính đồng vùng Q trình chia dừng lại vùng chứa điểm đen điểm trắng Q trình tạo thành chia theo bốn phần gọi tứ phân Nhƣ vậy, biểu diễn ảnh gồm chuỗi ký hiệu b (black), w (white) g (grey) kèm theo ký hiệu mã hóa vùng Biểu diễn theo phƣơng pháp ƣu việt so với phƣơng pháp trên, so với mã loạt dài Tuy nhiên, để tính tốn số đo hình nhƣ chu vi, mơ men tƣơng đối khó khăn Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 10 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Hình 3.8 a hình 3.8 b hình 3.8 c Trong phần giới thiệu giải thuật hình 3.8 d mảnh ảnh nhị phân làm mảnh ảnh song song thực làm mảnh điểm dày giữ gìn điểm cuối Điều giải thuật bảo đảm kết nối láng giềng ZS giải thuật LW giảm bớt điểm cuối Tuy nhiên, giải thuật đƣợc đề xƣớng cho thấy cho hơn nhiều sản phẩm so với giải thuật trƣớc Giải thuật đƣợc đề xƣớng song song phƣơng pháp mỏng rút nét đậm điểm 3.2.4 Thuật toán làm mảnh song song cho ảnh định dạng BMP Việc nhận dạng ký tự quang học (OCR) trình việc chuyển đổi ảnh đƣợc quét máy in văn viết tay định dạng Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 44 Ngành CNTT trường ĐHDLHP máy tính Nhận dạng ký hiệu viết tay nhận nhiều ý đƣợc nhiều nhà nghiên cứu nghiên cứu Những giải thuật vectơ thƣờng đƣợc sử dụng trình vụ nhận dạng hàng gồm nhiều điểm đƣợc chuyển qua mỏng giảm bớt bề dày điểm hay tới vài điểm Ngƣời ta tiến hành làm mảnh theo phƣơng pháp song song Nhƣng giải thuật làm mỏng song song phát sinh xƣơng tồn điểm nói chung có khó khăn việc giữ gìn kết nối ảnh hay phát sinh nhánh giả mạo Việc làm mảnh thao tác hình thái học mà loại bỏ điểm ko cần thiết đƣợc lựa chọn từ ảnh nhị phân Và đặc biệt hữu ích cho việc tìm xƣơng Hình 3.9 hình 3.10 Hình 3.11 hình 3.12 Mục đích việc làm thƣa Trong thực tế có nhu cầu cho việc làm thƣa ảnh lý sau a Để giảm bớt số lƣợng liệu đƣợc yêu cầu để xử lý b Để giảm bớt thời gian đƣợc yêu cầu để xử lý c Để trích chọn đặc tính, điểm nối kết nối, thành phần ảnh Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 45 Ngành CNTT trường ĐHDLHP d Những giải thuật vectơ đƣợc dùng việc nhận dạng nhiệm vụ yêu cầu ảnh đc làm mảnh e Sự phân tích hình dạng mẫu tƣơng tự dễ dàng Những ứng dụng Ở giải thuật làm mỏng song song đƣợc đề xƣớng Một số ứng dụng quan trọng khác làm thƣa đƣợc đề cập dƣới : a Những đặc tính đƣợc viết tay in ấn b Nhận dạng dấu vân tay c Những nhiễm sắc thể & cấu trúc tế bào sinh học d Những sơ đồ mạch e Trong kỹ thuật nội họa Một sồ định nghĩa Một ảnh đƣợc nhập vào điểm đƣợc đại diện màu đen màu trắng Những điểm đen điểm trắng đƣợc biểu thị nhƣ Một số định nghĩa hữu ích giúp đỡ việc hiểu giải thuật làm mỏng đƣợc cho dƣới: Định nghĩa 1: Một điểm P Có láng giềng đƣợc biểu thị nhƣ X3, X5, X7 X9 Ngoài bốn láng giềng điểm P có bốn đƣờng chéo lân cận đƣợc biểu thị nhƣ X2, X4, X6 X8 Định nghĩa 2: Sự kết nối đƣợc xác định bởi: điểm P có kết nối có giá trị điểm P có kết nối có giá trị Định nghĩa 3: Một điểm P bị xóa P ko có kết nối với láng giềng X4 X5 X6 3.13 điểm P X3 P X7 X2 X9 X8 láng giềng đƣờng chéo đc gọi tập hợp láng giềng Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 46 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Giải thuật làm Cấu trúc chung giải thuật làm m đƣợc cho 3.14 đại diện cho bƣớc lặp lặp lại Một giải thuật làm mảnh gồm có nhiều lặp lặp lại phụ thuộc vào tính lơgic Sự xóa hay trì điểm (đen) ' P ' phụ thuộc vào điểm khu lân cận chứa 'P' Vịng lặp Xóa bỏ điểm khơng cần thiết ảnh Đến khơng có điểm ảnh để xóa Hình 3.14 Theo cách chúng tơi khảo sát điểm ảnh giải thuật làm mảnh đƣợc phân loại nhƣ ' Tuần tự' 'Đƣờng song song' Trong thuật toán tuần tự, điểm đƣợc khảo sát cho xóa chuỗi cố định, lặp lặp lại việc xóa điểm P vòng lặp lại phụ thuộc vào tất thao tác thực lúc này, thí dụ kết (n-1) vịng lặp; nhƣ điểm đƣợc xử lý ( n) vòng lặp Trong giải thuật song song, xóa điểm vịng lặp phụ thuộc vào kết vòng lặp lặp sau cùng; vậy, tất điểm đƣợc khảo sát độc lập vòng lặp giải thuật song song Ở hai giải thuật song song đƣợc bàn luận đƣợc ứng dụng vào chữ số A Một Giải thuật Song song làm mẫu Số Một ảnh đƣợc số hóa nhị phân đƣợc định nghĩa cửa sổ 3x3 nơi điểm đƣợc thể hay Ảnh điểm có đánh giá Sự biến đổi vịng lặp đƣợc ứng dụng vào điểm cửa sổ phù hợp Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 47 Ngành CNTT trường ĐHDLHP với tập hợp điểm láng giềng (h 3.15) Để giữ gìn kết nối ảnh, Mỗi vịng lặp đƣợc chia cắt làm phần vòng lặp đầu tiên, điểm p1 đƣờng viền bị xóa từ mẫu số thỏa mãn điều kiện sau đây: a ≤ B(p1) ≤ b A(p1) = c P2 * P4 * P6 = d P4 * P6 * P8 = Điểm (P1) mẫu đƣợc liên hệ đến điểm P2, P3, P4, … P8, P9 tám láng giềng P1 ( 3.13 trên), Và B(P1) số liên kết P1, Điều B (P1)= P2+ p3+ …+ P9 P9 (i-1,j-1) P8 (i,j-1) P7 (i+1,j-1) P2 (i-1,j) P1 (i-1,j) P6 (i+1,j) P3 (i-1,j+1) P3 (i-1,j+1) P5 (i+1,j+1) Hình 3.15 Nếu điều kiện khơng thỏa mãn P1 khơng bị Trong vòng lặp, điều kiện (c) ( d) đƣợc thay đổi nhƣ sau: c' p2* p4* p8= d' p2* p6* p8= Những điều kiện khác giữ nguyên Bởi điều kiện (c) Và (d) vịng lặp loại bỏ điểm không thuộc điều kiện tốt cho ảnh Điều kiện ( a), điểm kết thúc đƣợc giữ gìn Điều kiện ( b), Ngăn ngừa xóa điểm Vịng lặp tiếp tục khơng có nhiều điểm đƣợc loại bỏ Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 48 Ngành CNTT trường ĐHDLHP B Giải thuật xử lý nhận dạng ký tự đƣợc viết tay Giải thuật giảm bớt đặc tính đƣợc viết bàn tay vào chánh phân chia ký tự Mỗi phần tử gán giá trị '1' đƣợc phủ, giá trị ' 0' ngƣợc lại Giải thuật bao gồm hai việc sửa lại Trong lặp lặp lại mức dƣới ký tự đƣợc quét theo phƣơng nằm ngang cửa sổ 3x4 điểm (h 3.16 a) Bất kỳ hai điểm mà xét theo phƣơng nằm ngang kề bên đƣợc cô lập từ điểm khác, đƣợc phát p dụng thử sau liệu có phải P1,P4 bị thừa: P1 bị xóa số điều kiện sau đúng: SP1 p6= 1: SP2 p2= 1: [( P2 P3) Hay (P3 P2 P9)] Và [(P5 P6) Hay (P5 P6 P7)] Trong khi: SP1= P3 hay P2 hay P9 SP2= P6 hay P5 hay P7 Nếu p1 khơng thừa p4 phải bị xóa điều kiện sau khơng (P3 P10) Hay (P5 P12) Trong vòng lặp mức dƣới thứ hai hệ đƣợc quét thẳng đứng cửa sổ 4x3 điểm đƣợc đƣa vào (3.16 b) Bất kỳ hai điểm thẳng đứng kề bên thẳng đứng đƣợc cô lập từ điểm khác đƣợc phát Với p1 p6 đại diện cho điểm này, áp dụng thử sau để định vị điểm thừa P9 P8 P7 P2 P1 P6 P3 P4 P5 P10 P11 P12 Hình 3.16 a Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 49 Ngành CNTT trường ĐHDLHP P9 P8 P7 P12 P2 P1 P6 P11 P3 P4 P5 P10 Hình 3.16 b P1 bị xóa số điều kiện sau đúng: SP11 p4= 1: SP22 p8= 1: [( P8 P7) Hay (P7 P8 P9)] và[(Và P4 P5) Hay (P5 P4 P3)] Trong khi: SP11= P9 hay P8 Hay P7, SP22= P3 hay P4 Hay P5, Nếu p1 khơng thừa p6 phải bị xóa điều kiện sau không đúng: (P7 P12) Hay (P5 P10) Những tham số giải thuật Vì tăng nhanh giải thuật m mảnh, lựa chọn giải thuật cho ứng dụng có tốc độ nhanh trở nên khó khăn, nghiên cứu phải giáp mặt với câu hỏi sử dụng giải thuật Lý do, giải thuật đƣợc đề xƣớng ƣớc lƣợng thực hai làm thƣa để khảo sát hiệu ứng, dựa vào liệu thực Những giải thuật đƣợc lựa chọn cho ý nghĩa họ trình bày khác phƣơng pháp làm việc song song Sự thực giải thuật mỏng đƣợc tiếp tục đánh giá ƣớc lƣợng tham số sau đây: a Sự quy tụ ảnh b Kết nối c Những nhánh giả mạo d Thời gian xử lý Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 50 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Những giải thuật khác tiến hành song song làm thƣa cho kết khác thuật ngữ việc bảo trì kết nối quy tụ tới chiều rộng điểm Hai giải thuật làm mỏng song song bàn luận tiếp tục xin sở liệu mẫu chữ số cung cấp kết nhƣ h 3.17 Hai giải thuật mỏng song song đƣợc thực cho kết Hình 3.17 a: chữ số nguyên b: kết giải thuật c: kết giải thuật Bởi điểm khơng hội tụ để hình thành xƣơng rộng điểm đơn vị Bởi vậy, giải pháp tiến hành làm mỏng song song cho chữ số la mã đƣợc bàn luận: Một giải thuật làm mảnh song song thay Giải thuật thay đƣợc đề xƣớng mô tả trình việc làm mỏng chữ la mã đƣợc viết bàn tay Giải thuật đƣợc đề xƣớng đƣợc thiết kế giữ kết nối quy tụ mẫu đƣợc làm mỏng tới chiều rộng điểm đơn vị Giải thuật gồm nhiều vòng lặp loại bỏ ranh giới làm mỏng giải thuật Những giải thuật có vịng lặp loại bỏ ranh giới xóa điểm Trên ranh giới mẫu nhiều lần chiều rộng điểm đơn vị đƣợc làm mỏng dừng lại (h 3.18.) Để ngăn ngừa loại trừ toàn nhánh lặp lặp lại, giải thuật thông thƣờng đánh dấu tất điểm đƣợc xóa tất Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 51 Ngành CNTT trường ĐHDLHP điểm rõ, loại bỏ cuối vịng lặp Điều nói chung bảo đảm lớp điểm đƣợc loại bỏ chu trình X4 X5 X6 X3 P X7 X2 X1 X8 Hình 3.18 láng giềng p Phƣơng pháp để rút xƣơng tranh gồm có loại bỏ tất đƣờng viền đƣờng vẽ ngoại trừ điểm thuộc xƣơng Để giữ gìn kết nối, Mỗi vòng lặp đƣợc chia làm hai Những vòng lặp mức dƣới điểm đƣợc đánh dấu cho việc xóa dƣới sau bốn điều kiện: a Ít láng giềng đen gần ' P ' khơng đánh dấu Thí dụ 'P ' đƣợc cô lập hay điểm cuối b Xh(p)= bắt đầu vịng lặp c Nếu X3 (thì) rõ ràng, đặt X3= không thay đổi Xh(p) d Nếu X5 (thì) rõ ràng, đặt X5= khơng thay đổi Xh(p) Những điều kiện đƣợc đề cập chi tiết hóa lƣu đồ giải thuật dƣới a Liên kết điểm' P ' ký hiệu B( P) khác khơng, điều B ( P)= P 2+ P 3+ + P điều kiện kiểm tra' P ' đƣợc cô lập hay kết thúc ngăn ngừa mức làm mòn tập b Số đƣờng chéo đƣợc gọi số kết nối hay số Hilditch Xh(p) đƣợc tính tốn nhƣ mô tả dƣới Xh ( P)=∑Ci i= Trong khi: Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 52 Ngành CNTT trường ĐHDLHP Ci= 1; X2i -1= ( X2i = hay X2i +1= 1) Ci= 0; khác c Hai điều kiện việc phản chiếu X3 hay X5 đƣợc đánh dấu đặt làm làm Những điều kiện đƣợc dùng để giữ gìn hàng rộng hai điểm Kết Một sở liệu gồm có số La mã chữ số gurumukhi đƣợc viết bàn tay từ ngƣời sử dụng khác thƣờng làm cho giải thuật làm mỏng song song trực quan Hai giải thuật làm mảnh song song đƣợc bàn luận áp dụng sở liệu mẫu chữ số việc qui định kết phản chiếu kết nối Những kết hội tụ tới xƣơng rộng điểm đơn vị Những kết đƣợc đƣa 3.17 Nhƣng sau áp dụng giải pháp đƣợc đề xƣớng song song làm mỏng giải thuật, kết đƣợc đƣa vào h 3.19 Những khác đầu rõ ràng trực quan Hình 3.19: a: ảnh ban đầu b: giải thuật c: giải thuật d: giải thuật thay Những kết đƣa 3.19 giải pháp đƣợc đề xƣớng tiến hành song song làm thƣa giải thuật cung cấp tốt hơn kết nối quy tụ điểm tới chiều rộng điểm đơn vị Giải thuật đƣợc thực cho định dạng BMP mẫu chữ số Trong tƣơng lai, giải thuật đƣợc khái quát hóa cho ảnh thơng thƣờng sẵn có Xa đƣợc thực để Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 53 Ngành CNTT trường ĐHDLHP loại trừ nhánh giả mạo tới cải thiện phức tạp thời gian giải thuật đƣợc đề xƣớng Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 54 Ngành CNTT trường ĐHDLHP CHƢƠNG 4: 4.1 Cài đặt thử nghiệm thuật toán Stentiford n ch ++ không cao : Bộ vi xử lý Pentium Pentium Pro Window 2000 trở lên Bộ nhớ động RAM 256 MB 4.2 Kết thử nghiệm 4.2.1 Giao diện chƣơng trình Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 55 Ngành CNTT trường ĐHDLHP 4.2.2 Kết Ảnh ban : Ảnh kết quả: Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 56 Ngành CNTT trường ĐHDLHP KẾT LUẬN Để hoàn thành đề tài đồ án tốt nghiệp “Một số phƣơng pháp tiếp cận làm mảnh ảnh” em tìm hiểu xử lý ảnh , báo “A Parallel Thinning Algorithm for Numeral Pattern Images in BMP Format” tác giả Gulshan Goyal, Dr Maitreyee Dutta, Er Akshay Girdhar báo New Parrlel Binary Image Thinning Algorithm tác giả A Jagna V Kamakshiprasad, từ em thu đƣợc số thông tin nhƣ sau: Một số hƣớng tiếp cận làm mảnh ảnh Một số thuật toán làm mảnh ảnh Từ em xây dựng chƣơng trình mơ làm mảnh ảnh stentiford ngôn ngữ Visual C++ Tuy nhiên trình tìm hiểu báo chƣa có nhiều thời gian nên em chƣa tìm hiểu hết đƣợc mục tác giả đƣa phần tài liệu tham khảo Trong thời gian tới em cố gắng đọc tài liệu để hiểu thêm thuật toán liên quan làm mảnh ảnh Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 57 Ngành CNTT trường ĐHDLHP TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] , 2007 [2] ĐHQGHN, 2001 [3] , 2007 [4] R Gonzalez and R E Woods “Digital Image Processing” Prentice Hall, 2002 [5] A K Jain “Fundamentals of Digital Image Processing” PrenticeHall, 1986 [6] A Dutta and S K Parui “A robust parallel thinning algorithm for binary images” Pattern recognition,Vol, 27, No 9, pp, 11811192,1994 [7] W H Abdulla, A.O.N Saleh and A.H.Morad, “A preprocessing algorithm for hand-written character recognition” pattern recognition letters 7,1998 [8] M Ahmad and R Ward,” An Expert system for General Symbol Recognition”, Pattern Recognition, vol 33, no 12, pp 1975-1988, 2000 Đồ án tốt nghiệp – Nguyên Đức Văn – CT1002 58 ... góc độ lý hình thái học 25 3.2 Một số thuật toán làm mảnh ảnh 26 3.2.1 Thuật toán stentiford 26 3.2.2 Thuật toán Zhang-Suen 33 3.2.3 Thuật toán làm mảnh ảnh nhị phân... điểm ảnh p (điểm đen thuộc đối tƣợng) dựa vùng lân cận p Nhƣ vậy, lớp thuật tốn làm mảnh lặp đƣợc phân thành lớp thuật toán làm mảnh lớp thuật toán làm mảnh song song 2.2.1 Lớp thuật toán làm mảnh. .. B=(X B’ ) c 3.1.4 Làm mảnh ảnh dƣới góc độ lý hình thái học Ta đƣa số định nghĩa áp dụng phép tốn hình thái để làm mảnh ảnh sau: Định nghĩa 3: Trong xử lý hình thái, phép tốn làm mảnh đƣợc định nghĩa