Kĩ thuật phân tích ảnh trả lại thông tin về cấu trúc của một ảnh. Các kĩ thuật này bao gồm:
- Phát hiện cạnh (Edge Detection)
- Quadtree Decomposition
2.8.3.1 Phát hiện cạnh (Edge Detection)
Ta sử dụng hàm edge để phát hiện các cạnh trong một ảnh mà tương ứng với vùng biên của các đối tượng. Để tìm cạnh, hàm này tìm các vị trí trong ảnh có giá trị cường độ thay đổi rất nhanh sử dụng một trong những tiêu chuẩn sau:
Các vị trí mà tích phân đầu của cường độ lớn hơn biên độ của một số ngưỡng nào đó. Các vị trí mà tích phân thứ hai của cường độ giao với 0
Hàm edge cung cấp một số bộ ước lượng tích phân, mỗi cái ứng dụng một trong các định nghĩa trên. Với một số bộ ước lượng này, ta có thể chỉ ra các thao tác có nhạy với cạnh nằm ngang, nằm dọc hoặc cả hai hay không. Hàm trả về một ảnh nhị phân chứa giá trị 1 tại nơi cạnh được tìm thấy và 0 ở các chỗ khác.
- Phương pháp phát hiện cạnh mạnh nhất mà hàm edge cung cấp là phương pháp Canny. Phương pháp này khác với các phương pháp khắc ở chỗ nó sử dụng hai giá trị ngưỡng khác nhau (để phát hiện cạnh mạnh hay yếu) và bao gồm các cạnh yếu ở ảnh ra chỉ nếu chúng được kết nối với các cạnh khoẻ (strong edges).
2.8.3.2 Tìm vết của biên (Boundary Tracing)
Toolbox cung cấp hai hàm ta có thể sử dụng để tìm biên của các đối tượng trong một ảnh:
- Hàm bwtraceboundary
- Hàm bwboundaries
Hàm bwtraceboundary trả lại toạ độ hàng và cột của tất cả các pixel trên biên của một đối tượng trong ảnh. Ta phải chỉ ra vị trí của một pixel biên trên đối tượng như là điểm bắt đầu của việc tìm vết.
Hàm bwboundaries trả lại toạ độ hàng và cột của các pixel biên của tất cả các đối tượng trong một ảnh.
Với cả hai hàm, các pixel khác 0 thuộc về một đối tượng và pixel với giá trị 0 (zero) tạo thành nền ( background)
2.8.3.3 Kĩ thuật chia 4 (Quadtree Decomposition Technique)
Đây là một kĩ thuật phân tích bao gồm việc chia nhỏ một ảnh ra thành các khối đồng đều hơn ảnh. Kĩ thuật này thể hiện những thông tin về cấu trúc của ảnh. Nó cũng hữu dụng như là bước đầu tiên trong giải thuật nén thích nghi (adaptive compression).
Ta có thể thực hiện kĩ thuật này bằng cách sử dụng hàm qtdecomp. Hàm này làm việc bằng cách chia một ảnh vuông thành 4 khối vuông có cùng kích cỡ và sau đó kiểm tra mỗi khối để xem nếu nó hợp với một số tiêu chuẩn đồng đều (chẳng hạn nếu tất cả các pixel trong khối là ở trong một khoảng riêng biệt). Nếu một khối hợp tiêu chuẩn, nó sẽ không được chia thêm nữa. Nếu không, nó sẽ được chia tiếp thành 4 khối con và quá trình kiểm tra tiêu chuẩn lại được áp dụng lên các khối này. Quá trình này được lặp lại cho đến khi mỗi khối hợp tiêu chuẩn. Kết quả có thể chứa các khối với kích thước khác nhau.