Đang tải... (xem toàn văn)
Báo cáo powerponit Nhập môn xử lý ảnh, đề tài Tìm hiểu phân vùng ảnh trong phân tích ảnh, xây dựng ứng dụng thử nghiệm. Tài liệu tổng quan về lý thuyết xử lí ảnh, phương pháp phân vùng ảnh và ứng dụng.
NHẬP MƠN XỬ LÍ ẢNH Tìm hiểu tác dụng phân vùng ảnh phân tích ảnh Trình bày xây dựng ứng dụng thử nghiệm phương pháp phân vùng ảnh dựa phương pháp gia tăng vùng Nội dung chính: Tổng quan phân vùng ảnh Phân vùng ảnh với thuật toán phát triển vùng Demo Tổng quan phân vùng ảnh 1.1 Tổng quan hệ thống xử lí ảnh Xử lý ảnh phân ngành xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý ảnh Đây phân ngành khoa học phát triển năm gần Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh truy vấn ảnh Hình ảnh dạng thơng tin vơ phong phú, đa dạng phương tiện giao tiếp, trao đổi chủ yếu người Thơng tin hình ảnh ngày xử lý dễ dàng máy tính Mục tiêu xử lý ảnh là: - Xử lí ảnh ban đầu để có ảnh theo yêu cầu xác định, ví dụ ảnh mờ cần xử lí để ảnh rõ - Phân tích ảnh để thu thơng tin đặc trưng giúp cho việc phân tích loại, nhận biết ảnh - Hiểu đầu vào để có mơ tả ảnh mức cao hơn, sâu Tổng quan hệ thống xử lý ảnh thể hình ảnh bên dưới: Các bước xử lí ảnh Phần thu nhận ảnh: Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Tiền xử lí: sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lí để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lí lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ nét Phân đoạn (phân vùng): phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Biểu diễn ảnh: đầu phân vùng ảnh chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lân cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lí ảnh máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích đoạn đặc trưng gắn với việc tách đặc tính ảnh đướiạng thông tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Nhận dạng nội suy ảnh: nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn lọc (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Cơ sở tri thức: nhiều khâu xử lí phân tích ảnh ngồi việc đơn giản phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lí, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lí ảnh theo cách người Trong bước xử lí đó, nhiều khâu xử lí theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy Một hệ thống xử lí ảnh Các ví dụ xử lí ảnh Giảm nhiễu Điều chỉnh độ tương phản Tìm biên 1.2.2 Các phương pháp tiếp cận phân vùng ảnh Phân vùng ảnh chia ảnh thành vùng không trùng lắp Mỗi vùng gồm nhóm pixel liên thơng đồng theo tiêu chí Tiêu chí phụ thuộc vào mục tiêu q trình phân đoạn Ví dụ đồng màu sắc, mức xám, kết cấu, độ sâu layer… Sau phân đoạn pixel thuộc vùng Để đánh giá chất lượng trình phân đoạn khó Vì trước phân đoạn ảnh cần xác định rõ mục tiêu trình phân đoạn Xét cách tổng qt, ta chia hướng tiếp cận phân đoạn ảnh thành nhóm sau: Dựa tính đồng ( độ tương tự mức xám thuộc tính chung điểm ảnh vùng) Phân vùng dựa biến thiên hàm độ xám mức xám ( phân vùng dựa tách biên) 1.2.3 Các cơng đoạn phân vùng ảnh Gồm cơng đoạn sau: Tiền xử lí ảnh ( có) Q trình phân vùng ảnh ( thực dựa thuật toán) Đánh nhãn cho vùng ảnh phân tách điều chỉnh cần 1.2.4 Một số phương pháp phân vùng ảnh Các loại phương pháp phân vùng ảnh sau hay sử dụng: Phân vùng dựa vào ngưỡng Phân vùng dựa vào cạnh Phân vùng dựa vào phát triển vùng Kỹ thuật phân nhóm Phương pháp phân vùng theo ngưỡng biên độ Các đặc tính đơn giản, cần thiết ảnh biên độ tính chất vật lý như: độ tương phản, độ truyền sáng, màu sắc đáp ứng phổ Như vậy, dùng ngưỡng biên độ để Các bước chọn phân vùng biên độ đủ lớnngưỡng: đặc trưng cho ảnh Thí dụ, biên độ cảm biến ảnh hồng ngoại phản ánh vùng có nhiệt độ thấp hay vùng có nhiệt độ cao Kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ có• lợi đốixét vớilược ảnhđồ nhịxám phân đồcác họa,đỉnh ảnhvà màu X-quang Việc rắn chọn ngưỡng rấtđỉnh quanvàtrọng Xem củanhư ảnhvăn để xác in, định cáchay khe.ảnh Nếu ảnh có dạng lượn (nhiều khe), khe dùng để chọn ngưỡng • Chọn ngưỡng t cho phần xác định trước η toàn số mẫu thấp t • Điều chỉnh ngưỡng dựa lược đồ xám điểm lân cận • Chọn ngưỡng theo lược đồ xám điểm thỏa mãn tiêu chuẩn chọn Thí dụ, với ảnh có độ tương phản thấp, lược đồ điểm có biên độ Laplace g(m,n) lớn giá trị t định trước (sao cho từ 5% đến 10% số điểm ảnh với Gradient lớn coi biên) cho phép xác định đặc tính ảnh lưỡng cực tốt ảnh gốc • Khi có mơ hình phân lớp xác suất, việc xác định ngưỡng dựa vào tiêu chuẩn xác suất nhằm cực tiểu xác suất sai số dựa vào số tính chất khác luật Bayes Trong phân vùng dựa vào ngưỡng, điểm ảnh đầu vào so sánh với nhiều ngưỡng T, từ xếp điểm ảnh vào vùng khác Biểu đồ xám ngưỡng T Hạn chế phương pháp biểu đồ không cung cấp thông tin khơng gian, có phân phối mức xám Các tiêu chuẩn lựa chọn ngưỡng: - Xác suất lỗi cực tiểu - Giá trị cực tiểu - Phương sai nhóm cực tiểu - Kiểm tra mắt Ví dụ lấy ngưỡng Phương pháp phân vùng dựa vào cạnh Phân vùng dựa vào cạnh thường phương pháp phân vùng dựa vào cạnh ảnh Các phương pháp đơn giản áp dụng số phương pháp phát cạnh trước phân vùng Một số phương pháp phát cạnh thực theo độ dốc biến đổi Hilbert Kĩ thuật phân cụm Mặc dù phân nhóm/ cụm đơi dùng từ đồng nghĩa kĩ thuật phân vùng, song phân nhóm để kĩ thuật sử dụng chủ yếu thăm dị phân tích liệu mẫu Trong ngữ nghĩa này, phương pháp phân nhóm xếp mơ hình tương tự vào nhóm với ý nghĩa định Mục tiêu giống với ta làm phân vùng ảnh, thực số kĩ thuật phân nhóm dễ dàng áp dụng cho phân vùng ảnh Phương pháp dựa vào vùng Các phân vùng dựa phân vùng phân vùng ảnh vào vùng tương đồng / đồng điểm giống tập đại diện điểm ảnh Mỗi điểm ảnh vùng tương tự số đặc tính tính tốn cường độ, màu kết cấu Phát triển vùng bắt đầu với tạo vùng việc chọn số điểm ảnh làm hạt giống Tiếp theo kiểm tra điểm ảnh lân cận “điểm hạt giống” ban đầu xác định liệu điểm lân cận nên thêm vào vùng Phân vùng ảnh với thuật toán phát triển vùng 2.1 Thuật toán phát triển vùng Thuật toán phát triển vùng (region growing) thuật toán phân đoạn ảnh sử dụng để phân chia vùng khác ảnh Đặc điểm thuật tốn phát triển vùng phụ thuộc vào thơng số để kết thúc q trình tìm kiếm vùng Thơng thường, trình phát triển vùng dừng khơng có pixel thỏa mãn tiêu chuẩn vùng Khi thơng tin ban đầu khơng thể tìm kiếm được, trình phát triển vùng dựa vào pixel có đặc tính để định xem pixel có nằm vùng cần tính hay khơng Việc lựa chọn tiêu chuẩn tương đồng phụ thuộc đặc điểm đối tượng cần xét ảnh loại liệu ảnh Tiêu chuẩn bao gồm giá trị cường độ xám, đặc điểm cấu trúc số thống kê khơng tiến hành tính tốn lại pixel tính vùng Việc lựa chọn tiêu chuẩn xác làm tăng khả xác định thuật tốn phát triển vùng kích thước vùng xét hình dạng vùng 2.2 Một số thuật toán phát triển vùng 2.2.1 Phát triển vùng từ hạt Thuật toán phát triển vùng từ hạt ( Seeded Region Growing – SRG) phương pháp phân vùng dựa vào vùng đơn giản Thuật toán thực phân vùng ảnh với việc kiểm tra điểm ảnh lân cận tập hợp điểm, gọi điểm hạt định liệu điểm có phân loại thành nhóm điểm hạt hay khơng Quy trình thuật tốn thực sau: Hạn chế: Vấn đề điểm hạt tức chọn điểm hạt khác dẫn đến kết phân vùng ảnh khác Vấn đề làm giảm tính ổn định kết phân vùng ảnh từ ảnh Hơn nữa, việc định xem có điểm hạt vấn đề quan trọng ảnh khác có số phân vùng ảnh riêng phù hợp Một vấn đề tiêu tốn thời gian, SRG cần nhiều thời gian tính tốn, vấn đề nghiêm trọng SRG 2.2.2 Phát triển vùng khơng dùng hạt Thuật tốn phát triển vùng khơng dùng hạt (Unseed Region Growing-URG) đề xuất Lin cộng Sự khác biệt không cần chọn hạt Trong q trình phân vùng, hạt phát sinh cách tự động Vì thế, phương pháp thực phân vùng ảnh tự động đầy đủ với lợi ích thiết thực trở thành phân vùng ảnh dựa vào vùng 2.2.3 Tách vùng sát nhập vùng Mục đích tách vùng sát nhập vùng (Region Splitting and Merging) để phân biệt đồng ảnh Thuật tốn dựa lược đồ hình cây, có nghĩa nút có bốn gốc tương ứng với toàn ảnh Bên cạnh đó, nút đại diện cho nhánh nút vào bốn nút hậu duệ Trường hợp hiển thị hình (a), trường hợp hình (b), R4 chia nhỏ a) Cấu trúc lược đồ hình cây, R đại diện cho toàn vùng ảnh b) Phân vùng ảnh tương ứng Thuật toán tách vùng sát nhập vùng Bước Bước tách: Đối với vùng R i nào, P(Ri) FALSE, ta chia thành phần rời Bước Sát nhập: Khi tách thêm nữa, hợp vùng liền kề R j Rk mà P (Rj, Rk) = True Bước Chỉ dừng lại khơng có thêm sát nhập cịn khả Nhận xét thuật tốn tách sát nhập vùng: Ưu điểm: Ảnh chia dần độ phân giải theo yêu cầu để tạo số lượng cấp độ vùng xác định Ta phân chia ảnh cách sử dụng tiêu chí mà ta định, trung bình Ngồi ra, tiêu chí sát nhập khác với tiêu chí phân chia Nhược điểm: Thuật tốn tạo phân vùng ảnh dạng ô vuông Vấn đề phân vùng ảnh vng giảm cách chia tách cấp độ cao hơn, thời gian tính toán phát sinh Một số ứng dụng phân vùng ảnh Trong lĩnh vực nhận dạng đối tượng, trình phân vùng ảnh tách đối tượng khỏi vùng Đối tượng người vật chuyển động thuộc vùng tiền cảnh Đối tượng sau tách q trình phân vùng xử lý hệ thống đếm số lượng người vào, nhận dạng cử tay, nhận dạng khuôn mặt Trong lĩnh vực camera giám sát, trình phân vùng ảnh ứng dụng việc xác định, giám sát đối tượng vào vùng giám sát, cảnh báo chuyển động đối tượng di chuyển vào vùng giám sát Trong lĩnh vực hình ảnh y tế, kỹ thuật hình ảnh y tế chụp CT (Computer Tomography), chụp MRI (Magnetic Resonance Imaging), chụp X-Quang, USG (Ultrasound) khơng thể thiếu để phân tích xác nhiều bệnh lý khác nhau, qua hỗ trợ đáng kể bác sĩ việc chẩn đốn bệnh Trong q trình phân tích, người chẩn đốn cần phân trích xuất đường biên cần thiết, bề mặt phận thể khỏi hình, kỹ thuật gọi phân vùng Tuy nhiên, q trình phân vùng thủ cơng tốn thời gian khơng cho kết tốt Các phân vùng đường biên quan trọng bác sĩ Chính vậy, vài thập kỷ qua, nhiều thuật toán phân vùng ảnh y tế đề xuất nhằm tăng độ xác trình phân vùng ảnh Demo Ứng dụng thử nghiệm phương pháp phân vùng ảnh dựa phương pháp gia tăng vùng ... quan phân vùng ảnh Phân vùng ảnh với thuật toán phát triển vùng Demo Tổng quan phân vùng ảnh 1.1 Tổng quan hệ thống xử lí ảnh Xử lý ảnh phân ngành xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý ảnh Đây phân. .. phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Biểu diễn ảnh: đầu phân vùng ảnh chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng. .. tiêu giống với ta làm phân vùng ảnh, thực số kĩ thuật phân nhóm dễ dàng áp dụng cho phân vùng ảnh Phương pháp dựa vào vùng Các phân vùng dựa phân vùng phân vùng ảnh vào vùng tương đồng / đồng
