Khi đã có bản đồ biên của ảnh, cần phải biểu diễn nó dƣới dạng thích hợp phục vụ cho việc phân tích và làm giảm lƣợng thông tin dùng để miêu tả đối tƣợng. Nguyên tắc chủ yếu của miêu tả đƣờng biên là tách biệt mỗi biên
P5 P6 P7 1 1 0 0 P1 1 0 0 0 1 1 0 0 P1 0 0 0 0 1 0 0 1 P1 0 0 0 0 a) Điểm ảnh P1 và 8 lân cận. b) Xoá P1sẽ tạo thành 2 miền. c) Xoá P1sẽ gây ra ngắn đoạn. d) 2<Z(P1)<6 không xoá đƣợc 𝑃1. e) Ảnh gốc f) Ảnh sau khi làm mảnh
33
và gán cho nó một mã. Bắt đầu từ thời điểm này, sẽ không quan tâm tới cách biểu diễn quen thuộc của ảnh bởi ma trận số mà ta quan tâm đến cách miêu tả bởi một cấu trúc thích hợp và cô đọng.
Quá trình miêu tả biên đối tƣợng là khá rộng vì có nhiều phƣơng án khác nhau và mỗi phƣơng án có liên quan mật thiết với các đặc thù của từng ứng dụng. Thông thƣờng các cấu trúc cơ sở mã hóa đƣờng biên sẽ bao gồm bốn loại: Điểm, đoạn thẳng, cung và đƣờng cong.
Tuy nhiên, luôn có xung đột giữa độ phức tạp tính toán và khả năng biểu diễn ảnh của cách mã hóa thông tin. Việc tách biệt đƣờng bao có thể đƣợc tăng cƣờng thêm các điều kiện nhằm loại bỏ các đƣờng bao không khép kín hoặc khép kín nhờ phƣơng pháp ngoại suy, hay bỏ đi các chân rết bám theo các đƣờng bao kín. Hình 2.9: Loại bỏ đƣờng bao hở Hình 2.10: Khép kín nhờ ngoại suy • • •
34
Hình 2.11: Loại bỏ các chân rết làm rõ biên
Việc mã hóa đƣờng bao có thể thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Có thể dùng biểu diễn chính xác đƣờng bao hay xấp xỉ nhờ nội suy. Thông thƣờng các cấu trúc cơ sở mã hóa đƣờng bao gồm 4 loại: Điểm, đoạn thẳng, cung và đƣờng cong.
Tuy nhiên, cũng cần lƣu ý là luôn có xung đột giữa độ phức tạp tính toán và khả năng biểu diễn ảnh của cách mã hóa thông tin. Biểu diễn đƣờng bao bởi các điểm nói chung không phức tạp song lại rất nghèo nàn về cấu trúc và không cô đọng (vì có bao nhiêu điểm tạo nên biên ta phải mô tả bấy nhiêu). Trong khi đó, biểu diễn bằng đƣờng cong đa thức bậc cao làm tăng độ phức tạp tính toán, song bù lại cấu trúc dữ liệu lại rất cô đọng. Phƣơng pháp mã hóa đƣờng bao theo tọa độ Đề các sẽ đƣợc trình bày dƣới đây.
Mã hóa theo tọa độ Đề các:
Kiểu mã hóa này khá đơn giản. Đƣờng bao của ảnh đƣợc biểu diễn bởi một danh sách các điểm ảnh tạo nên đƣờng bao. Gọi C là đƣờng bao của ảnh và C(i, j) là các điểm. Rõ ràng cách mã hóa này bộc lộ nhƣợc điểm là không giảm đƣợc lƣợng thông tin. Tuy nhiên, việc tính toán lại khá nhanh và có thể cung cấp những phƣơng tiện phục vụ cho việc trích chọn các đặc trƣng hình học của ảnh.
Việc mã hóa đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp “đi theo đƣờng bao” (contour Following). Sử dụng kỹ thuật tìm kiếm thông tin theo chiều sâu trên cây. Nếu áp dụng một cách đơn thuần kỹ thuật này, có thể sẽ thu đƣợc đƣờng bao thô theo nghĩa có điểm có thể xuất hiện hai lần. Ngƣời ta thƣờng phối hợp với việc kiểm tra 8 liên thông để làm mịn biên.
35
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG 3.1. Phát biểu bài toán
Cho một ảnh có kích thƣớc (M x N) chƣa phân vùng và chƣa đồng đều. Dựa vào màu sắc hãy phân vùng ảnh thành các vùng có màu đồng đều.
Input: Ảnh R có kích thƣớc (M x N) chƣa phân vùng.
Output:Ảnh đã phân vùng.
Cách giải quyết bài toán: Dựa vào thuật toán kết hợp các miền kề dựa trên cấu trúc cây tứ phân để xây dựng chƣơng trình. Tiêu chuẩn phân vùng ở đây là màu sắc. Nếu mọi điểm của vùng đều là màu trắng thì sẽ tạo lên nút lá trắng và tƣơng tự nhƣ vậy với nút lá đen. Nút màu ghi vùng không thuần nhất và phải tiếp tục chia.
Về nguyên tắc, thuật toán này kiểm tra tính hợp thức của tiêu chuẩn một cách tổng thể trên miền lớn của ảnh. Nếu tiêu chuẩn đƣợc thỏa mãn, việc phân vùng coi nhƣ kết thúc. Trong trƣờng hợp ngƣợc lại, nếu một vùng ảnh
Rk nào có Pred(Rk) = 0 thì chia miền đang xét thành bốn miền nhỏ hơn. Với mỗi miền nhỏ, áp dụng một cách đệ quy. Phƣơng pháp trên cho đến khi tất cả các miền đều thỏa mãn tức là Pred(Rk) = 1.
36
3.2. Thiết kế chƣơng trình
3.2.1. Giao diện của chƣơng trình
Hình 3.1: Form giao diện chính
3.2.2. Một số kết quả của chƣơng trình
37
Hình 3.2: Form kết quả nhận đƣợc từ chức năng thay đổi mức xám
b. Kết quả nhận đƣợc từ chức năng phân vùng ảnh
Hình 3.3: Form kết quả nhận đƣợc từ chức năng phân vùng ảnh
38
Hình 3.4: Form kết quả nhận đƣợc từ chức năng xem ảnh gốc
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
1. Kết luận
Trong quá trình nghiên cứu tài liệu và thực hiện đề tài khóa luận dƣới sự định hƣớng của cô giáo TS. Lƣu Thị Bích Hƣơng, khóa luận của em đã đạt đƣợc một số kết quả nhƣ sau:
Tìm hiểu đƣợc một cách tổng quan các vấn đề về xử lý ảnh và phân vùng ảnh. Hệ thống hoá các phƣơng pháp phân vùng ảnh. Qua đó, có một cách nhìn có hệ thống các phƣơng pháp phân vùng ảnh và các thuật toán sử dụng trong mỗi phƣơng pháp. Đồng thời biết đƣợc ƣu, nhƣợc điểm của từng phƣơng pháp để có thể đƣa ra cách lựa chọn phù hợp với từng loại ảnh.
Tìm hiểu và cài đặt phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp miền kề là một trong những phƣơng pháp phân vùng tối ƣu nhất hiện nay. Phƣơng pháp này đạt hiệu quả phân vùng nhanh và hiệu quả cả về không gian và thời gian.
39
vẫn chƣa đƣợc hoàn chỉnh và còn nhiều khuyết điểm. Khuyết điểm lớn nhất của chƣơng trình là tốc độ thực thi còn khá chậm và đây là một điều thực sự cần đƣợc cải tiến trong tƣơng lai.
Ngoài ra, trong quá trình tìm hiểu em cũng tự tích luỹ thêm cho mình các kiến thức về toán học, về kỹ thuật lập trình,… Và quan trọng là rèn luyện kỹ năng để thực hiện một nghiên cứu khoa học. Tuy mới chỉ là bƣớc đầu, nhƣng những kết quả này sẽ giúp ích cho em trong những nghiên cứu sau này để thu đƣợc những kết quả tốt hơn.
2. Hƣớng phát triển của đề tài
Dựa vào những kết quả bƣớc đầu đã đạt đƣợc trong khóa luận, tiếp tục nghiên cứu đề xuất một số cải tiến phƣơng pháp phân vùng ảnh dựa trên sự phân chia và kết hợp miền kề hiệu quả hơn trong tƣơng lai. Tiếp tục nghiên cứu các đặc điểm về hình dạng, các đặc điểm màu sắc và kết cấu để tăng hiệu quả cho việc phân vùng ảnh.
Xây dựng một ứng dụng xử lý ảnh hoàn chỉnh dựa theo các phƣơng pháp phân vùng ảnh đã trình bày trong khóa luận.
Em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin trƣờng Đại học sƣ phạm Hà Nội 2 đã tạo điều kiện đóng góp ý kiến và giúp đỡ em thực hiện khoá luận này. Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô giáo TS. Lƣu Thị Bích Hƣơng, ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ em hoàn thành khóa luận này.
41
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hoàng Kiếm, Nguyễn Ngọc Kỷ và các tác giả (1992), Nhận dạng các phương pháp và ứng dụng, NXB Thống kê.
[2] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học và kỹ thuật.
[3] Nguyễn Kim Sách (1997), Xử lý ảnh và Video số, NXB Khoa học và kỹ thuật.
[4] Nguyễn Quốc Trung (2004), Xử lý tín hiệu và lọc số, NXB Khoa học và kỹ thuật.
[5] Võ Đức Khánh, Hoàng văn Kiếm (2003), Giáo trình xử lý ảnh số,