5. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.3.3.4. Chia và chọn vùng
Đặt R biểu diễn toàn bộ vùng ảnh và chọn tính chất p cho trƣớc. Một phƣơng pháp phân đoạn R là chia nó ra thành những vùng nhỏ hơn và những vùng tứ phân nhỏ hơn, đối với bất kì vùng Ri nào, P(Ri)=TRUE. Chúng ta bắt
47
đầu với toàn bộ vùng. Nếu P(R)=FALSE thì ta chia ảnh thành 4 phần. Nếu P là FALSE cho bất kì vùng tứ phân nào, chúng ta chia vùng tứ phân đó thành 4 phần nhỏ hơn, và cứ tiếp tục nhƣ thế. Kỹ thuật phân chia đặc biệt này có sự thuận lợi trong biễu diễn đƣợc gọi là cây tứ phân (Quadtree). Chú ý rằng gốc của cây tứ phân tƣơng ứng với toàn bộ ảnh và mỗi node tƣơng ứng với phần chia nhỏ hơn. Trong trƣờng hợp này, chỉ R4 đƣợc chia nhỏ hơn nữa.
Nếu chỉ phân chia thì phần cuối cùng sẽ chứa những vùng gần nhau có cùng thuộc tính. Trở ngại này có thể đƣợc khắc phục bằng cách hợp lại. Để thỏa mãn điều kiện đòi hỏi hợp chỉ những vùng gần nhau mà có những pixel tổng hợp thỏa tính chất p. Nghĩa là 2 vùng lân cận Ri và Rj đƣợc hợp lại nếu P(Ri U Rk)=TRUE.
Tóm lại có thủ tục sau:
- Chia thành 4 vùng bằng nhau bất kì vùng nào có P(Rj)= FALSE - Hợp những vùng kề nhau Ri và Rj vói P(Ri Rj)=TRUE
- Dừng nếu không thể phân chia hoặc không thể hợp đƣợc nữa.
Chúng ta định nghĩa P(Ri) = TRUE nếu có ít nhất 80% các pixel trong Rj có thuộc tính |zj-mi| < 2σi với Zj là mức xám của pixel thứ j trong vùng Ri, mi là mức xám của vùng đó, và σi là độ lệch chuẩn của mức xám trong Ri. Nếu P(Ri)=TRUE trong điều kiện này, giá trị của tất cả các pixel đƣợc đặt bằng với mi. Phân chia và hợp đƣợc thực hiện sử dụng thuật toán trên.