Luận văn phân đoạn ảnh dựa trên thuật toán nở vùng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG - ISO 9001:2015 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Sinh viên : Nguyễn Đình Phúc Giảng viên hướng dẫn: TS Ngơ Trường Giang HẢI PHỊNG - 2018 Th■ah■■ng Mang Luôn 123doc thu■n l■icam s■ tr■ h■u k■t s■ nghi■m t■im■t d■ng s■website mang kho m■i th■ m■ l■i d■n CH■P vi■n nh■ng cho ■■u kh■ng ng■■i NH■N quy■n chia dùng, l■ CÁC s■l■i v■i và■I■U t■t công h■n mua nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N cho tàihi■n ng■■i li■u TH■A tài th■ hàng li■u dùng hi■n THU■N ■■u ■ t■t Khi ■■i, Vi■t c■ khách b■n l■nh Nam Chào online hàng v■c: Tác m■ng tr■ không tài phong thành b■n khác chun ■■n thành tíngì d■ng, v■i so nghi■p, viên 123doc v■i cơng c■a b■n hồn ngh■ 123doc g■c h■o, thơng B■n và■■ n■p có tin, cao th■ ti■n ngo■i tính phóng vào ng■, Khách trách tài to,kho■n nhi■m thu nh■ c■a ■■i hàng tùy123doc, v■i ý cót■ng th■b■n d■ ng■■i dàng s■ dùng ■■■c tra c■u M■c h■■ng tàitiêu li■u nh■ng hàng m■t■■u quy■n cáchc■a l■i123doc.net sau xác,n■p nhanh ti■n tr■ chóng thành website th■ vi■n tài li■u online l■n nh■t Vi■t Nam, cung c■p nh■ng tài li■u ■■c khơng th■ tìm th■y th■ tr■■ng ngo■i tr■ 123doc.net Nhi■u event thú v■, event ki■m ti■n thi■t th■c 123doc luôn t■o c■ h■i gia t■ng thu nh■p online cho t■t c■ thành viên c■a website Mangh■n Luôn Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc h■■ng phát thu■n l■i event cam s■ nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chun ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thơng B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i không t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Luônh■n 123doc Sau Th■a Xu■t h■■ng phát thu■n cam nh■n m■t t■k■t s■ t■i ýxác n■m t■■ng d■ng s■ nh■n website mang ■■i, t■o t■l■i c■ng ■■ng d■n 123doc CH■P nh■ng ■■u ■■ng h■ NH■N ■ã quy■n th■ng chia t■ng ki■m CÁC s■s■ l■i b■■c ti■n vàchuy■n ■I■U t■t mua online kh■ng nh■t bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh ng■■i li■u ph■n tài TH■A v■ li■u hàng thơng dùng tríTHU■N hi■u c■a ■■u tin Khi qu■ Vi■t xác khách nh■t, minh Nam Chào hàng uy tài l■nh Tác m■ng tín kho■n tr■ phong v■c cao thành b■n email nh■t tàichuyên ■■n li■u thành b■n Mong v■i nghi■p, viên kinh ■ã 123doc 123doc.net! mu■n ■■ng c■a doanh hoàn mang 123doc kýonline v■i h■o, Chúng l■ivà 123doc.netLink cho Tính ■■ n■p tơi c■ng cao ■■n cung ti■n tính ■■ng th■i vào c■p trách xác tài ■i■m D■ch xãkho■n th■c nhi■m h■itháng V■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i ■■■c ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c g■i t■ng tài 123doc v■ mô nguyên b■n ng■■i ■■a t■s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ th■c m■c ■ây) email M■c h■■ng quý 100.000 cho b■n tiêu báu, b■n, nh■ng ■ã hàng phong l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau vuingày, n■p lòng “■i■u giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Lnh■n Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Mang h■■ng phát thu■n l■i event cam s■ nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thông B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t u■t phát Nhi■u Mang Luôn 123doc Th■a Xu■t Sau h■n h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n t■ m■t tr■ t■ h■u ýk■t s■ thú nghi■m t■i ýt■■ng xác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event t■o kho m■i ■■i, t■o t■ c■ng th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■ng ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia ki■m t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c ti■n s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công online h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N b■ng sang b■ng cho tài ■■nh hi■n tài ng■■i li■u ph■n tài TH■A li■u tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng trí hi■u hi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin qu■ t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia nh■t, b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online uy hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác tín m■ng tín kho■n tr■ cao nh■p không tài phong v■c cao thành b■n nh■t email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tín Mong b■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã mu■n t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n mang hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i l■i h■o, Chúng l■i thông B■n cho 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có c■ng tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i ■■ng tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác xã tài ■i■m D■ch xã to,h■i kho■n th■c nhi■m h■i thum■t tháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ngu■n ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cótài g■i t■ng th■ tài 123doc nguyên v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t tri d■■i tri dùng ■■■c ch■ th■c tra th■c m■c ■ây) email c■u quý M■c h■■ng quý 100.000 cho tài báu, b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng phong ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u phú, quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a ■a l■i b■n vào d■ng, 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p giàu lòng “■i■u nhanh giàu ti■n giá s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u tr■ thành tr■ nh■p ■■ng 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email th■i vi■n th■i Thu■n mong c■a thành mong tài v■ li■u mu■n viên mu■n S■ online ■■ng D■ng t■o click t■o l■n ■i■u ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n ki■n V■” vào Vi■t 123doc cho top sau cho Nam, cho 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■i users website c■p users ■âynh■ng có ■■■c cóph■ thêm thêm tài bi■n g■i thu thu li■u t■t nh■p nh■t nh■p ■■c T■it■i Chính khơng t■ng Chính Vi■tth■i vìth■ Nam, vìv■y v■y ■i■m, tìm 123doc.net t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racó ■■i thu■c ■■i tr■■ng th■ nh■m nh■m c■p top ngo■i ■áp 3nh■t ■áp Google ■ng tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net nhu Nh■n nhuc■u c■u ■■■c chia theo chias■ quy■t danh s■tàitài hi■u li■u li■uch■t ch■t c■ng l■■ng l■■ng ■■ng vàvàki■m bình ki■mch■n ti■n ti■nonline online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Nhi■u Mang Ln 123doc Th■a Xu■t Sau h■n h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thông dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thông B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mơ ngun b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG - PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐỰA TRÊN THUẬT TOÁN NỞ VÙNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY NGÀNH: CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Sinh viên : Nguyễn Đình Phúc Giảng viên hướng dẫn : TS Ngơ Trường Giang HẢI PHỊNG - 2018 Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Sinh viên: Nguyễn Đình Phúc Lớp: CT1701 Mã SV: 1112401048 Ngành: Công nghệ thông tin Tên đề tài: Phân đoạn ảnh dựa thuật tốn nở vùng Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin cảm ơn thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin – Trường đại học Dân Lập Hải Phòng tạo điều kiện thuận lợi cho em trình học tập trường Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình TS Ngô Trường Giang – giảng viên khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Dân Lập Hải Phòng tạo điều kiện giúp đỡ em hoàn thành đồ án Mặc dù cố gắng tận tâm thầy giáo hướng dẫn xong trình độ cịn hạn chế, nội dung đề tài mẻ với em nên khó tránh khỏi sai sót trình tiếp nhận kiến thức Em mong dẫn thầy góp ý bạn bè để em hồn thiện đồ án em Cuối em xin gửi lời cảm ơn đặc biệt tới gia đình, bố, mẹ, người động viên, khích lệ để giúp em hồn thành đồ án Em mong nhận góp ý thầy cô giáo bạn sinh viên để đề tài em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hải Phòng, ngày 26 tháng năm 2018 Người thực Nguyễn Đình Phúc Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH CHƯƠNG 1: MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1 Một số khái niệm 1.1.1 Khái niệm ảnh số 1.1.2 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh 10 1.2 Kỹ thuật lọc nhiễu xử lý ảnh 11 1.2.1 Nhân chập 11 1.2.2 Lọc số gì? 13 1.2.3 Một số kỹ thuật lọc nhiễu 14 1.3 Kỹ thuật tìm biên xử lý ảnh 17 1.3.1 Một số khái niệm 17 1.3.2 Các phương pháp phát biên 17 1.4 Biến đổi khoảng cách 20 1.4.1 Giới thiệu 20 1.4.2 Thuật toán biến đổi khoảng cách đơn giản 20 1.5 Phân đoạn ảnh 21 1.5.1 Giới thiệu 21 1.5.2 Một số hướng tiếp cận phân đoạn ảnh 22 1.5.3 Phân đoạn dựa ngưỡng 26 CHƯƠNG 2: PHÂN ĐOẠN ẢNH VỚI THUẬT TOÁN NỞ VÙNG 29 2.1 Thuật toán nở vùng 29 2.2 Một số thuật toán nở vùng 29 2.2.1 Thuật toán nở vùng 29 2.2.2 Thuật toán nở vùng thống kê 30 2.2.3 Thuật toán nở vùng theo lưu vực 30 2.3 Phân đoạn ảnh theo biến đổi Watershed 31 Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng 2.3.1 Giới thiệu: 31 2.3.2 Thuật toán watershed dựa thành phần liên thông 35 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM 47 3.1 Phát biểu toán ứng dụng 47 3.2 Khái quát thư viện OpenCV 48 3.3 Các bước thực 48 3.3.1 Bước 1: Tiền xử lý 49 3.3.2 Bước 2: Tách đối tượng 54 3.3.3 Xác định ranh giới đối tượng 56 KẾT LUẬN 59 MỘT SỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1-1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh Hình 1-2 Hình ảnh minh họa phép lọc trung bình Hình 1-3 Hình ảnh minh họa phép lọc trung vị Hình 1-4 Kết lọc ảnh theo phương pháp trung bình trung vị Hình 1-5 Một số kiểu đường biên thơng dụng Hình 1-6 Tốn tử Sobel Hình 1-7 Tốn tử Prewitt Hình 1-8 Tốn tử Robert Hình 1-9 Ví dụ phân đoạn ảnh Hình 1-10 Một số hướng tiếp cận phân đoạn ảnh Hình 1-11 Ví dụ ảnh gốc trước áp dụng phân ngưỡng Hình 1-12 Ảnh sau phân ngưỡng tồn cục với mức ngưỡng 150 Hình 1-13 Ảnh phân ngưỡng với ngưỡng động Hình 2-1 Mơ tả hình ảnh lưu vực vùng Hình 2-2 Hình ảnh minh họa thuật tốn watershed Hình 2-3 Mơ tả thuật tốn watershed theo ngun lý nước dâng Hình 2-4 Thuật tốn dịng chảy ngưỡng chìm Hình 2-5 Ảnh gốc Hình 2-6 Các pixel lân cận liên kết tới điểm cực tiểu Hình 2-7 Nhãn gán cho điểm ảnh Hình 2-8 Giá trị mức xám ảnh đầu vào Hình 2-9 Giá trị v (p) điểm ảnh sau chạy bước Hình 2-10 Giá trị xám ảnh đầu vào Hình 2-11 Giá trị v (p) ảnh sau chạy bước Hình 2-12 Giá trị v (p) điểm ảnh sau chạy bước Hình 2-13 Giá trị v (p) sau hồn tất bước qt ảnh Hình 2-14 Mức xám điểm ảnh đầu vào Hình 2-15 Nhãn gán sau bước quét xuống lần Hình 2-16 Nhãn thay đổi thực phép quét từ lên lần Hình 2-17 Quét từ xuống lần Hình 2-18 Quét từ lên lần Hình 2-19 Quét ảnh từ xuống lần Hình 2-20 Hình ảnh gán nhãn cuối Hình 3-1 Ảnh thực nghiệm Hình 3-2 Giao diện chương trình cài đặt Hình 3-3 Hình ảnh đầu vào Hình 3-4 Ảnh xám sau chuyển đổi Hình 3-5 Kết bước làm mờ ảnh Hình 3-6 Kết trình phân ngưỡng Hình 3-7 Hình ảnh sau sử dụng hàm biến đổi khoảng cách Hình 3-8 Các đối tượng tách Hình 3-9 Hình ảnh phân đoạn thuật tốn watershed Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 10 14 15 16 17 19 19 19 21 22 27 28 28 31 32 33 35 36 36 36 37 38 39 40 40 40 42 42 42 43 43 43 44 47 49 50 52 53 54 55 55 58 Phân đoạn ảnh dựa thuật tốn nở vùng Hình 3-10 Số lượng đồng xu đếm Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 58 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng CHƯƠNG 1: MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1 Một số khái niệm 1.1.1 Khái niệm ảnh số Ảnh số tập hợp hữu hạn điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả gần với ảnh thật Số điểm ảnh xác định độ phân giải ảnh, độ phân giải cao thể rõ nét đặc điểm hình, làm cho ảnh trở nên thực sắc nét Điểm ảnh phần tử ảnh số tọa độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh Mức xám kết biến đổi tương ứng giá trị độ sáng điểm ảnh với giá trị ngun dương Thơng thường xác định khoảng từ đến 255 tùy thuộc vào giá trị mà điểm ảnh biểu diễn Độ phân giải ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Như trình bày trên, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều Ảnh đen trắng ảnh bao gồm màu: màu đen màu trắng Người ta phân mức đen trắng thành L mức Nếu sử dụng số bit B để mã hóa mức đen trắng (hay mức xám) L xác định: L  Nếu B=1, có B mức: mức mức 1, gọi ảnh nhị phân Mức ứng với màu sáng, mức ứng với màu tối Nói cách khác, với ảnh nhị phân điểm ảnh mã hóa bit Nếu L lớn ta có ảnh đa cấp xám Nếu dùng bit để biểu diễn mức xám, số mức xám biểu diễn 256 Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng 255, với mức biểu diễn cho mức cường độ đen 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng Ảnh màu ảnh tổ hợp từ màu bản: đỏ (R) , lục (G) , lam (B) Với ảnh màu, người ta lưu trữ thành màu riêng biệt, màu lưu trữ ảnh đa cấp xám nên không gian nhớ dành cho ảnh màu lớn lần ảnh đa cấp xám kích cỡ 1.1.2 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh ngành khoa học tương đối mẻ so với ngành khoa học khác, quy mô công nghiệp Tuy ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Tổng quan hệ thống xử lý ảnh thể hình ảnh bên dưới: Hình 1-1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh Trước hết q trình thu nhận ảnh, ảnh thu nhận qua camera, thường ảnh nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR) , tín hiệu số hóa (loại CCD-Charge Coupled Device) Ảnh thu nhận qua cảm ứng (sensor) , ảnh quét scanner Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 10 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng end if end for if lmin = LMAX and l[p] = then lmin ← New label + end if else if v[p] = then for each n of p if f (n) < fmin then fmin ← f[n] end if for each n of p if f (n) = fmin and l[n] > and l[n] < lmin then lmin←l[n] end if else for each n of p if f (n) = f (p) and v[n] = v[p] − and l[n] > and l[n] < lmin then lmin ← l[n] end if end if if lmin ≠ LMAX and l (p) ≠ lmin then l[p] ← lmin end if end function Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 46 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM 3.1 Phát biểu tốn ứng dụng Đếm tách đối tượng có hình dạng đơn giản khơng dính dễ Chỉ cần lấy biên từ ảnh nhị phân biết số lượng đường biên Nhưng đối tượng dính đè chồng, khó Ví dụ hình 3-1A, lấy ngưỡng hình 3-1B số lượng biên Để kết đúng, cần sử dụng kết hợp kỹ thuật khác xử lý ảnh Trong phần này, đồ án thực nghiệm kết hợp kỹ thuật biến đổi khoảng cách để tách đếm đối tượng, sau áp dụng kỹ thuật phân đoạn ảnh theo phép biến đổi Watershed để xác định ranh giới đối tượng Thực nghiệm cài đặt sử dụng visual studio 2015 với thư viện OpenCV3 Hình 3-1 Ảnh thực nghiệm Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 47 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng 3.2 Khái quát thư viện OpenCV Giới thiệu thư viện OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision) thư viện mã nguồn mở thị giác máy với 500 hàm 2500 thuật toán tối ưu xử lý ảnh, vấn đề liên quan tới thị giác máy OpenCV thiết kế cách tối ưu, sử dụng tối đa sức mạnh dòng chip đa lõi… để thực phép tính tốn thời gian thực, nghĩa tốc độ đáp ứng đủ nhanh cho ứng dụng thông thường OpenCV thư viện thiết kế để chạy nhiều tảng khác (cross-patform) , nghĩa chạy hệ điều hành Window, Linux, Mac, iOS … Việc sử dụng thư viện OpenCV tuân theo quy định sử dụng phần mềm mã nguồn mở BSD bạn sử dụng thư viện cách miễn phí cho mục đích phi thương mại lẫn thương mại Dự án OpenCV khởi động từ năm 1999, đến năm 2000 giới thiệu hội nghị IEEE vấn đề thị giác máy nhận dạng, nhiên OpenCV tới tận năm 2006 thức công bố năm 2008 1 (pre-release) đời Tháng 10 năm 2009, OpenCV hệ thứ hai đời (thường gọi phiên x) , phiên có giao diện C++ (khác với phiên trước có giao diện C) có nhiều điểm khác biệt so với phiện thứ Thư viện OpenCV ban đầu hỗ trợ từ Intel, sau hỗ trợ bở Willow Garage, phịng thí nghiệm chun nghiên cứu công nghệ robot Cho đến nay, OpenCV thư viện mở, phát triển nguồn quỹ không lợi nhuận (none -profit foundation) hưởng ứng lớn cộng đồng[4] 3.3 Các bước thực Hình ảnh sử dụng tốn ảnh đồng xu chồng lấp phần lên Trong phần đồ án thực đếm xác định ranh Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 48 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng giới đối tượng đồng xu đè chồng lên cách sử dụng hàm biến đổi khoảng cách Distance transform thuật tốn Watershed Hình 3-2 Giao diện chương trình cài đặt 3.3.1 Bước 1: Tiền xử lý Bước gồm có thao tác cần thực hiện: Lọc nhiễu phân ngưỡng Đọc ảnh (Input Image) : Ta có ảnh đầu vào đọc hàm Imread có sẵn thư viện OpenCV Hàm Imread hàm dùng để đọc hình ảnh từ file với đối số Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 49 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng truyền vào input đầu vào chứa tên file, đối số thứ hai biến định cách mà OpenCV load hình Cấu trúc hàm imread thư viện OpenCV trình bày sau: Mat image; Image=imread (INPUT, CV_LOAD_IMAGE_COLOR) ; Trong đó:  INPUT file ảnh đầu vào cần đọc  CV_LOAD_IMAGE_COLOR: Hình ảnh load lên định dạng kênh màu RBG (Red, Green, Blue)  CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE: Hình ảnh load lên dạnh hình ảnh xám  CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED: Hình ảnh load lên giữ nguyên cấu trúc  Mat cấu trúc dùng để lưu giữ data hình ảnh sử dụng OpenCV Sau load ảnh hàm Imread ta có hình ảnh 3-4: Hình 3-3 Hình ảnh đầu vào Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 50 Phân đoạn ảnh dựa thuật tốn nở vùng Lọc nhiễu: Sau có ảnh đầu vào, thao tác cần thực bước tiền xử lý lọc nhiễu cho ảnh đầu vào Mục đích thao tác lọc nhiễu để loại bỏ số loại nhiễu khơng cần thiết ảnh hưởng đến trình tìm kiếm đối tượng sau Để thực thao tác lọc nhiễu, ta cần chuyển hình ảnh đầu vào từ ảnh màu qua ảnh xám để áp dụng số kỹ thuật lọc: Trong OpenCV sử dụng hàm CvtColor để thực chuyển ảnh đầu vào từ ảnh màu qua ảnh xám Cấu trúc hàm CvtColor OpenCV trình bày sau: Mat bw; CvtColor (src, bw, CV_BGR2GRAY) ; Trong đó:  src đối số đầu vào  bw đối số đầu  CV_BGR2GRAY code quy định chuyển đổi từ mã màu sang mã màu Ở ta thực việc chuyển đổi từ mã ảnh màu sang ảnh xám Sau chuyển đổi hệ màu ảnh gốc sang ảnh xám hàm CvtColor OpenCV ta có hình ảnh 3-4: Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 51 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng Hình 3-4 Ảnh xám sau chuyển đổi Thao tác cần thực lọc nhiễu cho ảnh Để lọc nhiễu cho ảnh này, đồ án sử dụng lọc làm mờ Blur Là phép lọc làm cho trơn ảnh khử nhiễu hạt lọc trung bình Trong OpenCV hàm Blur trình bày sau: blur (src, dst, Size ksize, (-1, -1) , 4) Trong đó:  src ảnh đầu vào  dst ảnh sau thực phép lọc  ksize kích thước ma trận lọc   (-1, -1) giá trị mặc định ma trận lọc giá trị giá trị mặc định dùng để ước lượng chỉnh điểm ảnh phép lọc chúng vượt khỏi giới hạn ảnh Sau thực lọc ảnh hàm Blur OpenCV ta kết ảnh làm mờ: Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 52 Phân đoạn ảnh dựa thuật tốn nở vùng Hình 3-5 Kết bước làm mờ ảnh Phân ngưỡng Tiếp theo thao tác chuyển qua ảnh nhị phân, hay gọi phân ngưỡng, ảnh sau lọc hàm Blur thao tác loại bỏ nhiễu thao tác việc chọn mức ngưỡng phù hợp Mục đích thao tác phân ngưỡng ảnh dùng để phục vụ cho việc tách đối tượng thuật toán Để thực việc phân ngưỡng OpenCV ta sử dụng hàm threshold, OpenCV hàm threshold trình bày sau: Threshold (src, dst, 40, 255, CV_THRESH_BINARY) Trong đó:  src ảnh xám đầu vào  dst ảnh đầu  40 giá trị ngưỡng  255 giá trị gán pixel giá trị lớn giá trị ngưỡng  CV_THRESH_BINARY loại phân ngưỡng Tùy theo loại phân ngưỡng mà pixel gán giá trị khác nhau:  THRESH_BINARY: Nếu giá trị pixel lớn ngưỡng gán maxval Ngược lại gán Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 53 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng  THRESH_BINARY_INV: Nếu giá trị pixel lớn ngưỡng gán Ngược lại gán maxval  THRESH_TRUNC: Nếu giá trị pixel lớn ngưỡng gán giá trị ngưỡng Ngược lại giữ nguyên giá trị Sau thực phân ngưỡng hàm threshold OpenCV ta kết ảnh phân ngưỡng sau: Hình 3-6 Kết trình phân ngưỡng 3.3.2 Bước 2: Tách đối tượng Hình ảnh sử dụng hình ảnh đồng xu chồng lấp phần lên nhau, tìm biên đếm số biên từ hình ảnh nhị phân kết khơng xác trường hợp Để đếm xác số tượng đồng xu ảnh ta phải tách đối tượng hình ảnh thành đối tượng không trùng lặp Để thực việc tách đối tượng ảnh thành vùng không trùng lặp, đồ án sử dụng thuật toán biến đổi khoảng cách (Distance transform) Trong trường hợp này, với điểm ảnh đối tượng thay khoảng cách tới điểm ảnh gần Nghĩa sau sử dụng thuật toán, điểm ảnh gần tâm đối tượng có giá trị cao hơn, điểm ảnh gần biên có giá trị nhỏ Trong OpenCV hàm biến đổi khoảng cách trình bày sau: Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 54 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng distanceTransform (bw, dist, CV_DIST_L2, 3) ; Sau thực thuật toán biến đổi khoảng cách thực chuẩn hóa kết khoảng [0, 1], tức điểm sau thực biến đổi khoảng cách có thơng số giá trị, điểm xa biên có giá trị lớn, điểm gần biên có giá trị nhỏ, giá trị nằm khoảng [0, 1] Hình ảnh kết sau biến đổi khoảng cách chuẩn hóa: Hình 3-7 Hình ảnh sau sử dụng hàm biến đổi khoảng cách Để hoàn thành việc tách đối tượng thành vùng rời rạc ta thực phân ngưỡng lần ảnh thực phép biến đổi khoảng cách: Hình 3-8 Các đối tượng tách Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 55 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng Sau đối tượng tách thành vùng rời rạc, việc cần làm tìm biên chúng Để thực việc tìm biên đối tượng sử dụng hàm findContours Trong OpenCV hàm tìm biên trình bày sau: findContours (dist_8u, contours, CV_RET_EXTRNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE) ; Trong đó:  dist_8u hình ảnh cần tìm biên  Contours biến lưu trữ đường biên tìm được, đường biên lưu trữ dạng vecto điểm  CV_RET_EXTRNAL sử dụng hàm hàm lấy đường biên bên ngoài, đường biên bên đối tượng bị loại bỏ  CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE hàm có tác dụng nén đường viền trước lưu trữ, nén phân đoạn theo chiều ngang, chiều dọc chéo Sau đếm số biên hàm findContours có số lượng biên tương ứng với số đối tượng Để biết có đường biên tương ứng với đối tượng tìm ta sử dụng câu lệnh sau OpenCv: int ncomp = contours size () ; 3.3.3 Xác định ranh giới đối tượng Ở bước áp dụng thuật tốn watershed để tìm ranh giới đối tượng riêng biệt Để thực thuật toán watershed việc phải làm tạo ảnh marker Ảnh marker ảnh cho thuật toán watershed đối tượng xét đâu đối tượng Trong OpenCV, thuật toán tạo ảnh marker trình bày sau: Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 56 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng Mat markers = Mat zeros (dist size () , CV_32SC1) ; For (int i=0; i< ncomp; i++) drawContours (marker, coutour, i, cv::Scalar::all (i+1) , -1) ; Trong thuật tốn tạo ảnh marker phía có sử dụng vịng lặp for nhằm mục đích truy cập đến đường biên đối tượng tìm thuật toán findCoutours để vẽ đường viền hàm drawContours cho Các đường viền dùng để nhận biết đối tượng mảnh marker Ngoài cần phải vẽ marker để thuật toán watershed phân biệt Giả sử đối tượng định ảnh cần vẽ marker gần cạnh ảnh Thuật toán vẽ marker trình bày sau OpenCV: Circle (markers, Point (5, 5) , 3, CV_RGB (255, 255, 255) , -1) Sau tạo ảnh marker ta thực thuật toán watershed: watershed (src, markers) ; Bước cần thực tạo màu ngẫu nhiên cho đối tượng: Tạo màu ngẫu nhiên cho đối tượng OpenCV: vector colors; for (int i = 0; i < ncomp; i++) { int b = theRNG () uniform (0, 255) ; int g = theRNG () uniform (0, 255) ; int r = heRNG () uniform (0, 255) ; colors push_back (Vec3b ( (uchar) b, (uchar) g, (uchar) r) ) ; } Tạo ảnh kết quả: Nguyễn Đình Phúc _ CT1701 57 Phân đoạn ảnh dựa thuật toán nở vùng Mat dst = cv::Mat::zeros (markers size () , CV_8UC3) ; Điền đối tượng gán nhãn với màu sắc ngẫu nhiên for (int i = 0; i < markers rows; i++) { for (int j = 0; j < markers cols; j++) { int index = markers at (i, j) ; if (index > && index