Tài liệu Đồ án tôt nghiệp - Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh docx

Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 1 LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay khoa học nhận dạng có một vai trò vô cùng quan trọng bởi các ứng dụng to lớn của nó trong nhiều lĩnh vực khoa học.Thining (làm mảnh) là một bước tiền xử lý nhằm phục vụ cho những bước tiếp theo trong quá trình nhận dạng. Đồ án này giới thiệu các khái niệm, cách phân loại, và một số thuật toán làm mảnh, những đánh giá cho từng loại thuật toán. Cấu trúc của đồ án gồm 4 chương bao gồm 3 ch ương lý thuyết và 1 chương về cài đặt thực nghiệm. Chương 1: Tổng quan về làm mảnh ảnh. Chương 2: Các thuật toán làm mảnh tuần tự. Chương 3: Các thuật toán làm mảnh song song. Chương 4: Cài đặt thực nghiệm. Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 2 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÀM MẢNH ẢNH 1.1 Xử lý ảnh Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ họa, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên . Mục đích của xử lý ảnh gồm: ¾ Thứ nhất, biến đổi ảnh và làm đẹp ảnh. ¾ Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh và đánh giá các nội dung của ảnh. Hình 1: các giai đoạn chính trong xử lý ảnh 1.1.1 Biểu diễn ảnh Trong xử lý ảnh bằng máy tính , ảnh phải được đưa về dạng biểu diễn số . Một ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận hai chiều. Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ của điểm ảnh tương ứng. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là phần tử ảnh (pixel). Tuỳ theo vùng các giá trị xám của điểm ảnh, mà các ảnh được phân chia ra thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ tồn tại các Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 3 giá trị 0 hoặc 1 thì ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân . Mỗi điểm ảnh nhị phân chỉ cần dùng 1 bit để biểu diễn. Với ảnh xám nếu dùng 1 Byte để biểu diễn thì số mức xám có thể biểu diễn là 2 8 hay 256 màu. Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255. Với ảnh màu , việc biểu diễn tương tự ảnh xám chỉ khác các phần tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm đỏ (red) , lục (green) , lam (blue) . Để biểu diễn cho một điểm ảnh cần 24 bit , chia làm 3 khoảng 8 bit , mỗi khoảng biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính. 1.1.2 Nhận dạng Nhận dạng là một ứng dụng quan trọng của làm mảnh. Nhận biết và đánh giá nội dung của ảnh(nhận dạng) là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phương pháp nhận dạng cơ bản như nhận dạ ng biên của một đối tượng trên ảnh , tách cạnh , phân đoạn ảnh .v v Kỹ thuật này được dùng nhiều trong y học ( xử lý tế bào , nhiễm sắc thể ) , nhận dạng chữ trong văn bản. Nhận dạng là quá trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thường đi sau quá trình trích chọn các đặc tính của đối tượng. Có hai kiểu mô tả đối tượng : • Mô tả theo tham số ( nhận dạng theo tham số) • Mô tả theo cấu trúc ( nhận dạng theo cấu trúc) Trên thực tế người ta đã áp dụng nhận dạng chữ ( chữ cái , chữ số , chữ có dấu) Hiện nay có các phương pháp nhận dạng chữ bằng phương pháp cấu trúc , véctơ hoá đường nét các ảnh bản đồ , nhận dạng theo cấu trúc topo Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 4 Nhận dạng chữ in hoặc đánh máy phục vụ cho quá trình tự động đọc tài liệu , tăng tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin. Nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc về cách viết , kiểu chữ ) phục vụ cho nhiều lĩnh vực. Ngoài hai kỹ thuật nhận dạng trên còn kỹ thuật nhận dạng mới dựa vào kỹ thuật mạng nơron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan. 1.2 Xương và các phương pháp tìm xương 1.2.1. Thế nào là xương và làm mảnh ảnh Kết quả của việc làm mảnh là đưa ra xương của đối tượng ảnh , vậy “xương ảnh là gì?”. Thuật ngữ “xương” dùng để chỉ kết quả mà không quan tâm đến hình dạng chuẩn của mẫu hoặc các phương thức được sử dụng. Cho đến nay, vẫn chưa có một định nghĩa đáng thuyết phục nào về xương ảnh. Vì vậy việc tìm xương ả nh, tức là tìm ra những nét đặc trưng cho một đối tượng ảnh, là một điều hết sức khó khăn. Xương được coi như hình dạng cơ bản của một đối tượng, với số ít các điểm ảnh cơ bản. Ta có thể lấy được các thông tin về hình dạng nguyên bản của một đối tượng thông qua xương. Vị trí, sự định hướng, độ dài của một đoạn xương đặc trưng cho đoạn ảnh đó. Nhiệm vụ đặt ra là phải định rõ đặc điểm thành phần của đoạn ảnh. Các kỹ thuật tìm xương luôn là chủ đề nghiên cứu trong xử lý ảnh. Do tính phức tạp của nó , mặc dù có những nỗ lực cho việc phát triển các thuật toán tìm xương nhưng các phương pháp đưa ra đều bị mất mát thông tin. Nghiên cứu về làm mảnh ta cần chú ý các vấn đề sau : ¾ Không phải tất cả các đối tượng đều có thể làm mảnh. Làm mảnh chỉ hữu dụng với các đối tượng là đường, nghĩa là chúng chỉ Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 5 thẳng hoặc cong và nó không có tác dụng với các đối tượng có hình dạng đóng trong một vùng. ¾ Làm mảnh thông thường là bước chuẩn bị cho các bước tiếp theo xử lý một đối tượng ảnh. Các bước tiếp theo làm việc trên các thuộc tính cần thiết của xương. 1.2.2. Phân loại các thuật toán tìm xương Có hai phương pháp tìm xương cơ bản : ¾ Phương pháp thứ nhất xử dụng phép biến đổi trục trung vị , trục trung vị được xác định bằng cách nối các điểm trung tâm của khối bao bọc đối tượng , các điểm trung tâm thường được tính bằng hàm khoảng cách cực đại . Phương pháp này là phương pháp tìm xương không dựa trên làm mảnh. ¾ Phương pháp thứ hai bao gồm các thuật toán làm mảnh(thinning) bằng các loại bỏ các điểm cực trị ( điểm biên) mà không làm thay đổi tính liên thông và cấu trúc tôpô của ảnh cho đến khi độ rộng của các đường bằng 1 đơn vị (1 pixel). 1.2.3. Phương pháp thay đổi trục trung vị Có thể người đầu tiên định nghĩa xương là Blum (1976), thông qua việc định nghĩa hàm trục trung vị (MFA). Hàm MFA xử lý tất cả các điểm ảnh trên đường biên như các điểm nguồn của một mặt sóng trước. Mỗi một điểm ảnh lại tác động lên các láng giềng của nó với một thời gian trễ tương ứng với khoảng cách, do vậy chúng cũng trở thành một phần củ a sóng trước. Sóng truyền qua mỗi điểm chỉ một lần và khi hai sóng gặp nhau, chúng sẽ triệt tiêu nhau, sinh ra một góc. Trục trung vị (MA) là quĩ tích của các góc này, và là Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 6 mẫu xương của một đối tượng. MAF sử dụng hai thông tin cả về không gian lẫn thời gian, và có thể đảo ngược lại một ảnh gốc. Có một cách để tìm ra trục trung vị là sử dụng đường biên của đối tượng. Đối với bất cứ một điểm p nào đó trên đối tượng, đều có thể bao nó bởi một đường biên. Nếu như có nhiều hơn m ột điểm biên có khoảng cách ngắn nhất thì p nằm trên trục trung vị. Bộ tất cả các điểm như vậy lập thành trục trung vị của đối tượng. Điều đó phải được thực hiện với độ phân giải cao, hoặc khoảng cách Ơcơlit là không bằng nhau, và như thế các điểm ảnh xương sẽ mất đi. Ta dễ dàng thu được mộ t xấp xỉ của trục trung vị trên một lưới đơn giản sau hai bước: ¾ Bước thứ nhất, tính toán khoảng cách từ mỗi điểm ảnh của đối tượng đến điểm biên gần nhất. Việc này yêu cầu phải tính toán khoảng cách tới tất cả các điểm ảnh đường biên. ¾ Bước thứ hai, khoảng cách ảnh đã được tính toán, và các điể m ảnh có giá trị rộng nhất được xem là nằm trên trục trung vị. Hình2: Trục trung vị Hầu hết các nhà nghiên cứu đều cho rằng thay đổi trục trung vị thường không mang lại một xương chuẩn, và thời gian tính toán quá dài, tuy nhiên, nó là mẫu cơ bản của phần lớn các phương pháp làm mảnh. Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 7 Phương pháp thay đổi trục trung vị được coi là một phương pháp làm mảnh không lặp , ngoài ra còn có một vài thuật toán duyệt các điểm biên 2 bên mẫu , tính điểm trung tâm của các đường nối giữa các điểm biên đó và xương thu được là tập hợp các điểm trung tâm đó ( line following) hoặc các phương thức sử dụng chuỗi Fourier (Fourier transform) cũng được coi là làm mảnh không lặp. 1.2.4. Phương pháp tìm xương dựa trên làm mảnh Các phương pháp tìm xương dựa trên làm mảnh chính là vấn đề mà đồ án này nghiên cứu. Đó chính là các dạng thuật toán xoá các điểm biên của mẫu một cách có chọn lọc cho đến khi thu được xương. Việc xoá đi hay giữ lại một điểm ảnh (điểm đen) p dựa trên vùng lân cận của p. Như vậy chúng ta xét các điểm ảnh, các thuật toán có thể được phân lớp thành các thuật toán tuần tự hay song song. Đối với thuật toán tuần tự các điểm ảnh được xoá đi theo một trật tự nhất định trong mỗi vòng lặp và giá trị của điểm ảnh p sau mỗi vòng lặp không chỉ phụ thuộc vào giá trị của các láng giềng mà còn phụ thuộc vào các điểm ảnh đã được xét trước đó trong chính vòng lặp đó. Đối với thuật toán làm mảnh song song , các điểm ảnh có thể được xử lý cùng một lúc , giá trị của điểm ảnh chỉ phụ thuộc vào giá trị của các láng giềng. Chính vì thế mà các thuật toán dạng này được xử dụng trên các bộ vi xử lý song song để tăng khả năng tính toán. Tuỳ theo số chu trình con được xử Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 8 dụng trong thuật toán mà làm mảnh song song được chia ra thành các kiểu như sau : 1, 2 , hoặc 4 chu trình con. 1.3 Các khái niệm cơ bản trong làm mảnh Xét điểm ảnh p(i,j) và các điểm lân cận Hình3 : Điểm ảnh p và các láng giềng Láng giềng : các điểm ảnh x 1 , x 2 ,. , x 8 là 8_láng giềng của p và được biểu thị bởi N(p) và chúng còn được gọi là kề 8 của p. Các điểm ảnh x 1 , x 3 , x 5 , x 7 được gọi là 4_láng giềng hay kề 4 của p. Ta sẽ sử dụng x i để chỉ các điểm ảnh và x i là điểm ảnh trắng hoặc đen tương ứng giá trị 0 hoặc 1 của nó. Số các điểm ảnh đen trong N(p) được gọi là b(p). Đường đi : một trật tự của các điểm ảnh y 1 , y 2 ,. , y n được gọi là một 8_đường đi (hoặc 4_đường đi) nếu y i+1 là một trong 8_láng giềng ( hoặc 4_láng giềng ) của y i (i=1, 2, ., n-1). Hai điểm được gọi là liên thông với nhau nếu tồn tại đường đi giữa chúng. Một bộ con Q của ảnh P được gọi 8_liên thông ( hay 4_liên thông) nếu mọi cặp điểm x, y trong Q đều tồn tại 8_đường đi (hoặc 4_đường đi) từ x đến y phù hợp với các điểm của Q. Trong trường hợp này, Q được gọi là một 8_thành phần (hoặc 4_thành phần) của P. x 4 x 3 x 2 x 5 P x 1 x 6 x 7 x 8 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 9 Điểm biên : các điểm ảnh được xét để xoá là các điểm biên và thường được định nghĩa là có ít nhất 1 trong các láng giềng là trắng. Có 2 loại biên 4 liên kết và 8 liên kết. Hình 4 : các điểm biên liên kết 8 Điểm trong : các điểm đen mà không phải là điểm biên được gọi là điểm trong của ảnh. Điểm cuối : một điểm đen thoả mãn điều kiện b(p)=1 thì đượ c coi là điểm cuối. Điều kiện điểm cuối này được một số tác giả đưa ra với các dạng khác nhau : p có thể được giữ lại khi có 2 hoặc 3 các điểm ảnh đen phối hợp trên một bên của N(p), điều kiện này có thể được áp dụng chỉ sau hai vòng lặp đầu tiên, hoặc rất có thể nó sẽ bị bỏ qua hoàn toàn để tránh các nhánh giả. Phần lớn sự khác nhau giữa các thuật toán là ở điều kiện đảm bảo tính liên thông. Điều kiện này được định nghĩa theo các thuật ngữ số giao, số liên thông, và điểm ảnh đơn. Số giao : có hai định nghĩa về số giao của một điểm ảnh. [...]... THUẬT TOÁN LÀM MẢNH SONG SONG Trong làm mảnh song song, các điểm ảnh được kiểm tra để xoá dựa trên kết quả của vòng lặp trước đó Vì nguyên nhân này, các thuật toán làm mảnh song song phù hợp để cài đặt trên các bộ xử lý song song, các điểm ảnh phải Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 23 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh thoả mãn tập các điều kiện để có thể được xoá đồng thời Nhưng đáng... dày 2 điểm ảnh, các điểm ảnh được qui cho xương dựa trên tiêu chuẩn liên thông Do đó, các điểm ảnh này được giữ lại trong quá trình làm mảnh 1.4 Các tính chất và yêu cầu đối với làm mảnh Phần này giới thiệu về các yêu cầu, tính chất đối với một thuật toán làm mảnh và khả năng đáp ứng của từng loại thuật toán Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 11 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Các... thứ hai 3 3 LÀM MẢNH SONG SONG 4 CHU TRÌNH CON 3.3.1 Thuật toán của Bel-lan và Monoto Đây là một thuật toán 4_vòng lặp con, ở đây, các điểm ảnh xương được tìm thấy trên mỗi vòng lặp được phân định số vòng lặp để cho các phép tính toán độ rộng của đối tượng tiếp sau đó Các giá trị của các điểm ảnh xương từ Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 34 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh các vòng... 8_láng giềng , kí tự C biểu diễn cho điểm trung tâm như hình 6a NW N NE W E C SW S SE Hình 6a cửa sổ 3x3 các điểm ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 26 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Đôi khi quá trình làm mảnh hoàn thành , vẫn còn có những điểm ảnh có thể xoá được Chủ yếu là dạng cầu thang gác , gần như một nửa số điểm ảnh trong một cầu thang gác có thể xoá được mà không làm ảnh. .. 8 Cửa sổ các láng giềng của Suzuki Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 33 Đồ án tôt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh 3.2.3 Thuật toán của Guo Thuật toán này cũng sử dụng XH (p) thực hiện việc làm mảnh trên 2_chu trình con, ảnh được chia thành 2 trường con riêng biệt trên một bảng kiểm tra mẫu và mỗi một vòng lặp con lại xoá đi các điểm ảnh p trên một trường con nếu p là điểm ảnh đường biên,... + x7 = 0 D6-D8 nhận được từ do việc quay D3-D5 1800 Người ta cũng đã đề nghị rằng nên sử dụng 2 vòng lặp con cho thuật toán này, vòng thứ nhất xoá những điểm ảnh thoả mãn các điều kiện D1-D5, vòng lặp thứ hai xóa những điểm ảnh phù hợp với D1,D2 và D6-D8 Tất Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 25 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh nhiên, thuật toán này xoá đi những điểm ảnh đã bị cô... ảnh nào bị xoá 3.2 LÀM MẢNH SONG SONG 2 CHU TRÌNH CON 3.2.1 Thuật toán của Zang-Suen Đây là phép cài đặt dựa trên tập các điều kiện D1-D8 trong thuật toán Rutovitz theo 2 vòng lặp con Vòng thứ nhất, p được xoá đi nếu nó thoả mãn các điều kiện sau: Z1: 2 ≤ b(p) ≤ 6 Z2: XR (p) = 2 Z3: x1.x3.x7 = 0 Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 31 Đồ án tôt nghiệp ảnh Z4: x1.x7.x5 = 0 Tìm hiểu phương pháp làm mảnh. .. sinh Thuật toán này cũng được cài đặt trên môi trường phân tán bằng cách gán các tập con không gối lên nhau của mẫu cho các bộ điều khiển khác nhau để làm mảnh sau đó đồng bộ hoá thông tin của các biên khi kết thúc mỗi vòng lặp Trong một số sản phẩm gần Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 19 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh đây, một điểm biên được xoá đi nếu tất cả 4_láng giềng của... cuối thực Để tránh sự xói mòn quá mức và việc tạo ra các điểm cuối giả tạo cùng một lúc, chúng ta phải có những cách khác nhau nhằm loại trừ điều kiện điểm cuối, tạo ra những điều kiện tổng quát và thích hợp hơn, hoặc chỉ áp dụng điều kiện trên các giai đoạn trước làm mảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 13 Đồ án tôt nghiệp ảnh Tìm hiểu phương pháp làm mảnh CHƯƠNG 2 CÁC THUẬT TOÁN LÀM MẢNH TUẦN TỰ... không đầy đủ của các thuật toán Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 12 Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh 1.4.4 Yêu cầu tính liên thông và tính Tô pô Việc duy trì tính liên thông và tính chất Tô pô khi làm mảnh cũng đã được giải quyết bằng những cách khác nhau Trong các thuật toán tuần tự, kiểm tra một vùng 3 × 3 láng giềng dưới dạng số giao Các thuật toán song song giải quyết vấn đề . Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên -. Đồ án tôt nghiệp Tìm hiểu phương pháp làm mảnh ảnh Sinh viên Hà Đức Kiên - CT702 Trang 2 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÀM MẢNH ẢNH 1.1 Xử lý ảnh