2. Mục đích nghiên cứu
3.1.3Phát hiện các khối
Sau khi phát hiện foreground và loại bỏ nhiễu, các điểm ảnh foreground được nhóm lại thành các khối (blobs) và dán nhãn. Sau khi tìm thấy các khối riêng rẽ tương ứng với các đối tượng, thuật toán sẽ sinh ra hình chữ nhật bao quanh đối tượng.
Đầu vào: Ảnh nhị phân cấp xám foreground của quá trình trước Đầu ra: Danh sách các blob với các đặc trưng như vị trí, diện tích. Phương pháp: Sử dụng thuật toán loang với các liên thông 4 hoặc liên thông
Việc này bao gồm phân tích hình ảnh nhị phân, tìm thấy tất cả các blobs và tính toán số liệu thống kê cho mỗi một blob. Thông thường, các đốm màu các tính năng thường được tính là diện tích (số lượng điểm ảnh có trong các blob), chu vi, vị trí và hình dạng blob. Trong quá trình, nó có thể để lọc các đốm màu khác nhau bởi tính năng của chúng. Ví dụ, nếu blobs tìm kiếm có để khu vực quan sát, một số đốm màu có thể được loại bỏ nếu chúng không thỏa mãn các điều kiện (nó cho phép hạn chế số lượng của các blob, do đó làm giảm chi phí tính toán).Có hai cách để tìm điểm liên thông. Một là bao gồm có các điểm ảnh lân cận dọc theo chiều thẳng đứng, và các điểm ảnh ngang dính liền. Và một là bằng cách bao gồm các điểm ảnh lân cận theo đường chéo (hình minh họa).
Hình 3.4: Các phép liên thông
Thiết lập các quy tắc cho việc liên kết các điểm ảnh là rất quan trọng bởi vì kết quả của việc tìm các blob có thể khác nhau. Ví dụ (hình minh họa ), nhóm các điểm ảnh sẽ là xem xét như là một blob nếu thuật toán sử dụng mạng với tám kết nối và hai đốm màu khác nhau nếu nó được sử dụng mạng tinh thể khác.
Hình 3.5: Ví dụ sự khác biệt các phép liên thông
Kết quả của việc thực hiện các thuật toán phân tích blob phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng của các phân khúc. Với phân khúc xấu, phân tích blob có thể phát hiện một số blob không liên quan hoặc tồi tệ hơn có thể hợp nhất một số blob khác nhau do điều kiện ánh sáng hoặc tiếng ồn trong hình ảnh.
Hình 3.6: Phép bóc tách các blob