Xử lý ảnh: Các phép toán phụ thuộc không gian và biến đổi hình học 2 chiều

Giới thiệu

Vì lượng thông tin trong ảnh là lớn, trong khi đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trưng nào đó, phân đoạn ảnh là quá trình làm giảm lượng thông tin khổng lồ mà vẫn giữ được các đặc trưng cần thiết. Nhiệm vụ của quá trình phân đoạn ảnh là từ các ảnh đã có lấy ra những đối tượng đáng quan tâm hoặc những ảnh con phục vụ cho các bước tiếp theo của xử lý ảnh. Quá trình phân đoạn chia tách đối tượng ra khỏi nền, lựa chọn các ảnh riêng lẻ từ một bộ sưu tập ảnh các đối tượng hoặc phân tách các đối tượng phủ lên nhau.

Phương pháp phát hiện biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả và ít chịu ảnh hưởng của nhiễu, xong nếu sự biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp này tỏ ra kém hiệu quả.

Các phương pháp phân đoạn

• Phân đoạn theo miền đồng nhất

Max, Min là giá trị mức xám lớn nhất và nhỏ nhất trong miền đang xét 2.1 Phương pháp tách cây tứ phân (Quadtree code). Một vùng thoả mãn tiêu chuẩn sẽ tạo một nút lá; nếu không nó sẽ tạo nên một nút trong và có 4 nút con tương ứng với việc chia làm 4 vùng. Ý tưởng của phương pháp này là xem xét ảnh từ các miền nhỏ nhất rồi hợp chúng lại nếu thoả tiêu chuẩn để được một miền đồng nhất lớn hơn.

Bắt đầu từ điểm xuất phát P(x, y), tô màu cho điểm này, sau đó ta xét các lân cận của điểm này (lân cận 4), nếu điểm lân cận này có cùng tính chất với P(x, y) và chưa tô màu thì thực hiện tô màu điểm này. Thực hiện đệ quy cho các điểm khác cho đến khi duyệt toàn bộ ảnh. Kết quả ta thu được vùng màu những điểm có cùng tính chất. Lặp lại thuật toán tô màu khác cho những điểm chưa được tô. Kết quả cuối cùng ta sẽ thu được các vùng ảnh có cùng tính chất. Nhược điểm: nếu ảnh lớn có thể tràn bộ nhớ. + Khả năng hợp vùng. Tỷ số càng cao khả năng hợp càng lớn. Phải xét ngưỡng khi xét bảng trên, nếu 2 vùng mà độ chênh lệch màu quá ngưỡng θ1 thì chắc chắn không hợp được, còn lại thì xét tiếp tỉ số và so sánh với ngưỡng θ2. 2.3 Phương pháp tách hợp. Hai phương pháp vừa xét ở trên có một số nhược điểm. Phương pháp tách sẽ tạo nên một cấu trúc phân cấp và thiết lập mối quan hệ giữa các vùng. Tuy nhiên nó thực hiện việc chia quá chi tiết. Phương pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, nhưng cấu trúc hàng ngang dàn trải, khụng cho ta thấy rừ mối liờn hệ giữa cỏc miền. Chớnh vỡ những nhược điểm này, người ta nghĩ đến phối hợp cả 2 phương pháp. Trước tiên dùng phương pháp tách để tạo nên cây tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến lá. Tiếp theo tiến hành duyệt cây theo chiều ngược lại và hợp các vùng có cùng tiêu chuẩn. Với phương pháp này ta thu được một miêu tả cấu trúc của ảnh với các miền liên thông có kích thước tối đa. Giải thuật tách hợp gồm một số bước chính sau:. Kiểm tra tiêu chuẩn đồng nhất. a) Nếu không thoả và số điểm trong một vùng nhiều hơn một điểm, tách làm 4 vùng (trên, dưới, phải, trái) bằng cách gọi đệ qui. Nếu kết quả tách xong và không tách được nữa thì chuyển sang bước 2. b) Nếu tiêu chuẩn đồng nhất là thoả mãn thì tiến hành hợp vùng và cập nhật lại giá trị trung bình vùng cho vùng.

Các phương pháp phát hiện biên 1-Phương pháp tách cạnh gradient

Tỷ số càng cao khả năng hợp càng lớn. Phải xét ngưỡng khi xét bảng trên, nếu 2 vùng mà độ chênh lệch màu quá ngưỡng θ1 thì chắc chắn không hợp được, còn lại thì xét tiếp tỉ số và so sánh với ngưỡng θ2. 2.3 Phương pháp tách hợp. Hai phương pháp vừa xét ở trên có một số nhược điểm. Phương pháp tách sẽ tạo nên một cấu trúc phân cấp và thiết lập mối quan hệ giữa các vùng. Tuy nhiên nó thực hiện việc chia quá chi tiết. Phương pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, nhưng cấu trúc hàng ngang dàn trải, khụng cho ta thấy rừ mối liờn hệ giữa cỏc miền. Chớnh vỡ những nhược điểm này, người ta nghĩ đến phối hợp cả 2 phương pháp. Trước tiên dùng phương pháp tách để tạo nên cây tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến lá. Tiếp theo tiến hành duyệt cây theo chiều ngược lại và hợp các vùng có cùng tiêu chuẩn. Với phương pháp này ta thu được một miêu tả cấu trúc của ảnh với các miền liên thông có kích thước tối đa. Giải thuật tách hợp gồm một số bước chính sau:. Kiểm tra tiêu chuẩn đồng nhất. a) Nếu không thoả và số điểm trong một vùng nhiều hơn một điểm, tách làm 4 vùng (trên, dưới, phải, trái) bằng cách gọi đệ qui. Nếu kết quả tách xong và không tách được nữa thì chuyển sang bước 2. b) Nếu tiêu chuẩn đồng nhất là thoả mãn thì tiến hành hợp vùng và cập nhật lại giá trị trung bình vùng cho vùng. Tuy ta nói là lấy đạo hàm nhưng thực chất chỉ là mô phỏng và xấp xỉ đạo hàm bằng các kỹ thuật nhân chập (cuộn theo mẫu) vì ảnh số là tín hiệu rời rạc nên đạo hàm không tồn tại. Nếu các | Ti*I(x,y) | có giá trị gần như nhau thì các thông tin này không đáng tin cậy để xác định (x,y) là điểm biên. 5-Phương pháp Kim tự tháp. Nổi biên trội hơn. Xuống lớp k-1 tìm các điểm biên mà tạo nên các điểm biên ở lớp trên Ví dụ:. Tại ảnh I1. 6) Tách cạnh theo vết (Relaxed Crack).

(được xác định bằng cách duyệt ảnh lần lượt từ trên xuống dưới và từ trái sang phải, điểm đen đầu tiên gặp được cùng với điểm trắng trước đó (theo hướng 4) để tạo nên cặp nền vùng tiếp theo.).

Các phép toán giãn nở /co

• Phép toán Dilation (Phép giãn nở) Giả sử có ảnh I và mẫu T khi đó

Lấy một điểm ở trong T làm gốc và dịch chuyển gốc của T đến vị trí có giá trị là 1 trong ảnh (giá trị khác 0) và thay thế phần tử 1 bằng mẫu T, làm đối với mọi toạ độ, sau đó hợp kết quả lại thì được phép dãn nở của I theo T. Nhận xét: Trong quá trình thực hiện có thể có một số thao tác ra ngoài ảnh ta có thể mở rộng ảnh với phần mở rộng xem như là nền. Ý nghĩa: ta có thể phân tích các mẫu phức tạp trở thành các mẫu đơn giản, thuận tiện cho việc cài đặt.

Tìm xương của ảnh 1-Giới thiệu

Thuật toán làm mảnh là quá trình lặp, duyệt và kiểm tra tất cả các điểm thuộc đối tượng, trong mỗi lần lặp các điểm của đối tượng sẽ được kiểm tra nếu chúng thoả mãn điều kiện xoá nào đó thì chúng sẽ bị xoá đi. -Trong thuật toán này các điểm sẽ được kiểm tra theo một tuần tự nào đó chẳng hạn các điểm sẽ được xét từ trái sang phải, từ trên xuống dưới. Giá trị các điểm sau mỗi lần lặp không những phụ thuộc vào giá trị xuống dưới giá trị của các điểm láng giềng bên cạnh mà còn phụ thuộc vào các điểm đã được xét trước đó trong chính lần lặp đang xét.

+ Với khoảng cách ảnh đã được tính toán các điểm tương ứng với các giá trị lớn nhất được xem như nằm trên trục trung vị của đối tượng.

Các phương pháp nén ảnh 1-Phương pháp Huffman

Phương pháp mã hoá loạt dài lúc đầu được phát triển dành cho ảnh số 2 mức: mức đen(1) và mức trắng (0) như các văn bản trên nền trắng, trang in, các bức vẽ kỹ thuật. Nguyên tắc của phương pháp là phát hiện một loạt các bit lặp lại, thí dụ như một loạt các bit 0 nằm giữa 2 bit 1hay ngược lại một loạt các bit 1 nằm giữa 2 bit 0. Phương pháp nén từ điển dựa trên việc xây dựng từ điển lưu các chuỗi ký tự có tần suất lặp lại cao và thay thế bằng từ mã tương ứng mỗi khi gặp lại chúng.

Do kích thước bộ nhớ không phải vô hạn và dể đảm bảo tốc độ tìm kiếm, từ điển chỉ giới hạn 4096 phần tử dùng để lưu lớn nhất là 4096 giá trị của các từ mã.