Phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ

Một phần của tài liệu Bài giảng xử lý ảnh số (đại học nha trang) (Trang 63 - 65)

- K thut ly ngưỡng

Kỹ thuật này dựa trên một ý tưởng hết sức đơn giản. Một tham số θ, gọi là ngưỡng độ sáng, sẽđược chọn để áp dụng cho một ảnh a[m,n] theo cách sau:

Nếu a[ ]m,n ≥θ thì a[ ]m,n =object=1

Ngược lại a[ ]m,n =background =0

Thuật toán trên giả định rằng chúng ta đang quan tâm đến các đối tượng sáng (object) hay nền ảnh (background) bằng các giá trị “1” hoặc “0”.

Câu hỏi trung tâm trong kỹ thuật lấy ngưỡng khi đó sẽ là: Chúng ta nên chọn ngưỡng θ như thế nào? Mặc dù không có thuật toán chọn ngưỡng vạn năng nào có thể áp dụng cho mọi loại ảnh. Chúng ta cũng có nhiều phương pháp đưa ra dưới đây:

1. Ngưỡng cốđịnh

Phương pháp đầu tiên là chọn một ngưỡng độc lập với dữ liệu ảnh. Nếu chúng ta biết trước là chương trình ứng dụng sẽ làm việc với những ảnh có độ tương phản rất cao, trong đó các đối tuợng quan tâm rất tối còn nền gần như đồng nhất và rất sáng, thì giá trị ngưỡng không đổi 128 trên thang độ sáng từ 0 đến 255 sẽ là một giá trị chọn khá chính xác. Chính xác ở đây nên được hiểu theo nghĩa là số lượng các

điểm ảnh bị phân lớp sai là cực tiểu.

2. Ngưỡng da trên lược đồ

Trong hầu hết các trường hợp, ngưỡng được chọn từ lược đồ độ sáng của vùng hay ảnh cần được phân đoạn. Hình dưới đây cho chúng ta một ví dụ về ảnh và lược

Có rất nhiều kỹ thuật chọn ngưỡng tự động xuất phát từ lược đồ xám. Những kỹ

thuật phổ biến nhất trong sốđó sẽ được trình bày dưới đây. Những kỹ thuật này có thể tận dụng lợi thế do sự làm trơn dữ liệu lược đồ ban đầu mang lại, nhằm loại bỏ

những dao động nhỏ về độ sáng. Tuy nhiên các thuật toán làm trơn cần phải cẩn trọng không được làm dịch chuyển các vị trí đỉnh của lược đồ. Nhận xét này dẫn đến thuật toán làm trơn lược đồ dưới dây, với độ rộng của cửa sổ W là N, thông dụng là N=3 hoặc N=5 (bộ lọc trung bình 1-chiều):

[ ] ( ) ( ) [b i] h N b h N N i raw smooth = ∑− − − − = 2 / 1 2 / 1 1 2.1. Tut toán đẳng liu (Isodata)

Kỹ thuật chọn ngưỡng theo kiểu lặp này do Ridler và Calvard đưa ra. Thuật toán như sau:

- Chia lược đồ thành 2 đoạn bằng một giá trị ngưỡng khởi động 1 0 =2B

θ , tức

là bằng phần nửa thang độ xám động của ảnh.

- Sau đó tính toán độ sáng trung bình của 2 vùng: - mf,0 của những điểm ảnh thuộc đối tượng - mb,0 của những điểm ảnh nền. - Tính giá trị ngưỡng mới 2 0 , 0 , 1 b f m m + = θ

Quá trình này cứ thế sẽđược tiếp tục với các ngưỡng mới cho đến khi nào giá trị ngưỡng không thay đổi nữa thì dừng lại. Biểu diễn dưới dạng công thức toán học, chúng ta có: 2 1 , 1 , − + − = f k bk k m m θ cho tới khi θkk−1

2.2. Thut toán tam giác

Thuật toán này do Zack đưa ra trong (36) và được minh họa trong hình (trang bên). Trong hình này, chúng ta có thể quan sát thấy một đường thẳng đã được xây dựng bằng cách nối từ giá trị lớn nhất của lược đồ tại độ sáng bmax đến giá trị nhỏ

nhất của lược đồ tại độ sáng bmin .Với mỗi độ sáng b trong khong [bmax, bmin], chúng ta đi tính khoảng cách d từ giá trị lược đồ tại b là h[b] đến đường thẳng đã có. Giá trị

Kỹ thuật lấy ngưỡng không nhất thiét phải được áp dụng cho toàn bộảnh, mà có thể áp dụng cho từng vùng ảnh một. Hai tác giả Chow và Kaneko đã phát triển một biến thể của kỹ thuật lấy ngưỡng bằng cách chia một ảnh có kích thước MxN ra thành nhiều vùng không chồng chất lên nhau. Các giá trị ngưỡng được tính riêng biệt cho từng vùng một và sau đó được kết hợp lại thông qua phép nội suy để hình thành nên một mặt ngưỡng cho toàn bộ ảnh. Trong thuật toán mới này, kích thước của các vùng cần được chọn một cách thích hợp sao cho có một lượng đáng kể các

điểm ảnh ở trong một vùng, nhằm phục vụ cho việc tính lược đồ và xác định ngưỡng tương ứng. Tính hữu ích của thuật toán này, cũng như nhiêu thuật toán khác, sẽ phụ

Một phần của tài liệu Bài giảng xử lý ảnh số (đại học nha trang) (Trang 63 - 65)