Lược đồ tổng quan lai ghép

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu một số thuật toán phân cụm dữ liệu nửa giám sát và ứng dụng phân đoạn ảnh x quang (Trang 44 - 46)

Trong hình 2.8 [6], luận văn minh họa mô hình kết hợp giữa Otsu – FCM – eSFCM bằng một sơ đồ tổng quan. Đầu vào là một ảnh X-Quang nha khoa với

một vài tham số do người dùng xác định như là số lượng cụm (C), số mờ hóa (m), ngưỡng Otsu (T) và ngưỡng dừng (𝜀).

Sai

Đúng Bắt đầu

Ảnh đầu vào và các tham số

Kiểm tra xem ảnh đầu vào có vùng nền

Dùng phương pháp tách ngưỡng Otsu để loại bỏ vùng nền trong ảnh

Dùng phương pháp phân cụm FCM để xác định ma trận độ thuộc

Dùng phương pháp phân cụm eSFCM để phân đoạn ảnh với thông tin bổ trợ xác định từ ma trận độ thuộc Đánh giá hiệu năng thuật toán bằng các tiêu chuẩn

Kết quả ảnh phân đoạn

Từ một ảnh X-Quang có thể có hoặc không có chứa các vùng nền, khi đó sử dụng một thủ thuật để kiểm tra điều này trước khi phân đoạn ảnh. Thuật toán Otsu được áp dụng để loại bỏ các khu vục nền từ ảnh. Vùng nền là phần có giá trị độ xám nhỏ nhất và là nền tảng của cấu trúc răng. Thuật toán này có ưu điểm là xử lý nhanh và hiệu quả, đồng thời có thể phân biệt nền với các phần chính của ảnh. Sau đó, tiến hành phân cụm mờ bằng thuật toán FCM. Các kết quả của quá trình phân cụm là các tâm cụm và ma trận độ thuộc. Khi đó kết quả nhận được là gần đúng với kết quả của bài toán, đồng thời sử dụng các kết quả đó là các thông tin bổ trợ cho các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ trong bước tiếp theo. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ (eSFCM) được áp dụng để cải thiện các kết quả của quá trình phân cụm trong giai đoạn xử lý phân đoạn ảnh sau đó.

Ý nghĩa của thuật toán lai ghép (Otsu – FCM - eSFCM):

 Khi sử dụng thuật toán Otsu [22] có thể xác định được các vùng độc lập dựa trên việc tách ngưỡng từ một ảnh X-quang nha khoa. Thuật toán này có ưu điểm là xử lý nhanh, hiệu quả và có thể xác định các vùng theo ngưỡng vì vậy được sử dụng trong các bước tiền xử lý của đề xuất.

 Cho phép sử dụng các thuật toán phân cụm mờ để xác định thông tin bổ trợ cho phân cụm bán giám sát mờ thông qua ma trận độ thuộc nhận được.  Cho phép sử dụng các thuật toán eSFCM để nâng cao chất lượng cụm của

quá trình phân cụm từ đó nâng cao chất lượng ảnh phân đoạn.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu một số thuật toán phân cụm dữ liệu nửa giám sát và ứng dụng phân đoạn ảnh x quang (Trang 44 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(82 trang)