Chương 4: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH ĐỘ ĐO TƯƠNG TỰ TRONG XỬ LÝ ẢNH
4.2 Phương pháp Histogram dòng,cột
Đây là một trong các phương pháp đơn giản nhất để xác định độ đo tương tự giữa hai ảnh mà sử dụng các đặc trưng về màu sắc.
Phương pháp thực hiện như sau: trên từng dòng (cột) tương ứng của hai ảnh đầu vào, thực hiện xác định một hàm phân bố màu sắc cho dòng (cột) đó, tiếp theo tiến hành so sánh hai hàm đó với nhau kết quả thu được là một hệ số tương quan tương ứng cho dòng (cột).Trên cơ sở các hệ số tương quan của dòng (cột) thu được thực hiện phân tích và đánh giá để đi đến kết quả cuối cùng là rút ra được một độ đo tương tự cho hai ảnh đầu vào, phương pháp đơn giản nhất là lấy hai giá trị trung bình cộng tất cả các độ tương quan thu được trên dòng và cột sau đó xử lý theo một tỉ lệ xác định (thường là theo kích thước của ảnh) để thu về kết quả là độ đo tương tự cần tìm.
Thuật toán để xác định Histogram theo dòng (cột): HisRow[ImageHeight][255] = [0]; //giả sử ảnh là ảnh xám. For ( i = 0; i < ImageHeight; i++)
For ( j = 0; j < ImageWidth; j++) {
HisRow[i][I(i,j)] ++; //I(i,j) là giá trị màu của pixel ở vị trí (i,j) }
Đây là một phương pháp dựa trên đặc trưng hết sức cơ bản của ảnh số đó là đặc trưng màu, do đó nó đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác trên phương diện màu sắc.Ưu điểm lớn nhất của phương pháp này là dễ cài đặt, dễ hiểu phù hợp cho các tìm hiểu ban đầu về vấn đề xác định độ đo tương tự giữa hai ảnh số.Tuy nhiên nó có một nhược điểm là có độ chính xác không cao mà trong nhiều trường hợp kết quả thu được không thể đánh giá được một các trực quan (đây là điều kiện tiên quyết trong thao tác với ảnh số) .Việc cài đặt phương pháp này trong các ứng dụng là hết sức dễ dàng, chính vì lẽ đó nên nó được được khai thác và sử dụng trong các ứng dụng xử lý ảnh từ rất lâu.Trong giai đoạn hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của xử lý ảnh cũng như sự hỗ trợ mạnh mẽ của các thiết bị tiên tiến phương pháp này đã trở nên ko còn phù hợp nữa, nó đòi hỏi phải có một phương pháp phức tạp hơn và đem lại độ chính xác cao hơn.