í tưởng chớnh của thuật toỏn được đề xuất là: Xỏc định tất cả cỏc điểm nằm trờn biờn khụng theo hướng tỡm kiếm và sử dụng cỏc ma trận lọc, thụng qua việc so sỏnh độ chờnh lệch về mức xỏm của nú so với mức xỏm chung của cỏc điểm ảnh lõn cận (mức xỏm nền). Trước hết giỏ trị xỏm trung bỡnh của cỏc điểm ảnh nằm trong phạm vi của ma trận 3ì3 hoặc 5ì5 cú tõm là điểm ảnh đang xột sẽ được tớnh toỏn. Nếu như độ chờnh lệch mức xỏm giữa điểm đang xột với giỏ trị xỏm trung bỡnh thỏa món lớn hơn một mức tối thiểu δ1 nào đú (PTB+ δ1< P) thỡ chỳng ta sẽ coi nú là điểm biờn và ghi nhận lại, cũn cỏc điểm khụng thỏa món điều kiện trờn sẽ được coi là điểm nền.
x 0
M cứ xỏm
a) Ma trận điểm ảnh trước khi lọc b) Ma trận điểm ảnh sau khi lọc
Hỡnh 3.4. Ma trận điểm ảnh trước và sau lọc
Thuật toỏn cú thể được mụ tả như sau: for (i=0; i< biHeight; i++)
for (j=0; j< biWidth; j++) {
tt_GrayScale=0;
for (ii=i-1; ii<=i+1; ii++) for (jj=j-1; jj<=j+1; jj++) tt_GrayScale+=GetPoint(pOrgImg,ii,jj); if (tt_GrayScale>9*GetPoint(pOrgImg,i,j)+δ1) SetPoint(pBdImg,i,j,BLACK); } Trong đú:
• biWidth, biHeight: là chiều rộng và chiều cao của ảnh tớnh theo đơn
vị Pixel.
• pOrgImg, pBdImg: lần lượt là cỏc con trỏ trỏ đến cỏc vựng dữ liệu của ảnh gốc và ảnh biờn.
• tt_GrayScale: là tổng giỏ trị độ xỏm của cỏc điểm ảnh thuộc ma trận 3ì3 cú tõm là điểm ảnh đang xột.
• δ1: là độ chờnh lệch mức xỏm của điểm ảnh đang xột so với giỏ trị xỏm trung bỡnh của ma trận.
• SetPoint() và GetPoint(): là cỏc hàm đọc, ghi giỏ trị điểm ảnh.
Chỳng ta cú thể so sỏnh được hiệu quả của thuật toỏn phỏt hiện biờn này so với cỏc thuật toỏn phỏt hiện biờn truyền thống thụng qua cỏc hỡnh minh họa dưới đõy. Hỡnh 3.5a là ảnh gốc, Hỡnh 3.5b là ảnh biờn qua lọc Sobel Hx, Hỡnh 3.5c là ảnh biờn qua lọc Sobel Hy, Hỡnh 3.5d là ảnh biờn qua lọc Kirsh, Hỡnh 3.5e là ảnh biờn qua lọc Laplace. Hỡnh 3.6 là cỏc ảnh biờn thu được khi sử dụng thuật toỏn phỏt hiện biờn đề xuất dựa vào trung bỡnh cục bộ với giỏ trị δ1 khỏc nhau. Hỡnh 3.6a là ảnh biờn thu được với δ1= 25, Hỡnh 3.6b là ảnh biờn thu được với δ1= 250.
a) Ảnh gốc b) Ảnh qua lọc Sobel Hx c) Ảnh qua lọc Sobel Hy
d) Ảnh qua lọc Kirsh e) Ảnh qua lọc Laplace
Hỡnh 3.5. Cỏc ảnh biờn theo cỏc thuật toỏn phỏt hiện biờn truyền thống
a) Ảnh biờn thu được với δ1= 25 b) Ảnh biờn thu được với δ1= 250
Hỡnh 3.6. Cỏc ảnh biờn kết quả thu được theo thuật toỏn đề xuất
*Nhận xột:
Chỳng ta cú nhận xột là ảnh gốc sử dụng trong chương trỡnh cú mầu nền khỏ tối và cú rất nhiều nhiễu. Cỏc bộ lọc sử dụng trong minh họa trờn đều mắc phải vấn đề này. Thuật toỏn dũ biờn sử dụng trong chương trỡnh tuy đó hạn chế được nhiều nhiễu so với việc sử dụng cỏc bộ lọc và làm nổi rừ cỏc đường biờn nhưng vẫn khụng loại bỏ được hầu hết cỏc nhiễu. Khi ỏp dụng thuật toỏn trờn chỳng ta vẫn cú thể làm giảm bớt nhiễu đi nhiều hơn nữa bằng cỏch tăng giỏ trị của hệ số delta lờn. Nhưng khi đú cỏc đường biờn thu được cũng bị đứt đoạn và mờ đi nhiều.
Thuật toỏn cú độ phức tạp tỷ lệ với kớch thước ảnh và kớch thước cửa sổ. Với độ phức tạp của thuật toỏn là O(n2) nờn nú thực hiện việc tỡm biờn khỏ nhanh, ảnh biờn thu được chỉ gồm cỏc điểm ảnh và điểm biờn nờn dễ xử lý, bản thõn thuật toỏn này cũng ớt chịu ảnh hưởng của nhiễu hơn là kỹ thuật Sobel mặc dự nú cú khả năng phỏt hiện khỏ tốt cỏc vựng biờn nhiễu.
Nhưng cũng giống cỏc phương phỏp phỏt hiện biờn trực tiếp khỏc là nú cho kết quả đường biờn cú độ dày khụng đều.
3.5. PHÁT HIỆN BIấN DỰA VÀO CÁC PHẫP TOÁN HèNH THÁI