CHƢƠNG 4 : CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM
4.1 Thiết lập các tham số cài đặt
4.1.1 Đối với ảnh đơn sắc
Cũng giống nhƣ các phƣơng pháp phân đoạn ảnh theo hƣớng tiếp cận bằng đồ thị khác. Chúng tôi định nghĩa một đồ thị G = (V,E), trong đó mỗi điểm ảnh pi tƣơng đƣơng với một đỉnh viV của đồ thị. Tập cạnh E đƣợc xây dựng bằng cách định nghĩa các điểm lân cận của một điểm. Ở đây chúng tôi sử dụng lân cận 8-điểm (có thể sử dụng lân cận với số lƣợng điểm khác). Để tính đƣợc trọng số của mỗi cạnh, chúng tôi dựa vào giá trị tuyệt đối của hiệu cƣờng độ sáng của hai điểm ở đầu mỗi cạnh. Tức là: w(vi,vj) I(pi)I(pj) , trong đó I(pi) là cƣờng độ sáng của điểm ảnh
pi. Chúng tôi đã sử dụng bộ lọc Gaussian để làm trơn cƣờng độ sáng trƣớc khi tính trọng số của các cạnh. Trong thực hành chúng tôi sử dụng bộ lọc Gaussian với tham số 0.8.
4.1.2 Đối với ảnh màu
Với các ảnh màu chúng tôi đã thực hiện thuật toán 3 lần, một lần đối với thành phần màu đỏ (red), một lần với thành phần màu xanh lá cây (green) và một lần với màu xanh da trời (blue). Chúng tôi cũng đã thử chạy một lần với cả 3 màu trên, khi đó trọng số của các cạnh đƣợc lấy bằng sự khác nhau về màu sắc của các điểm ảnh trong khôn gian màu. Tuy nhiên, kết quả thực hành cho thấy chúng tôi thu đƣợc kết quả tốt nhất khi chạy với từng thành phần màu riêng của ảnh.
Tham số k khi thực hiện thuật toán đƣợc chọn nhàm tính ra giá trị của hàm ngƣỡng . Nhƣ trong chƣơng 3 đã nói, hàm ngƣỡng của thành phần Cđƣợc tính
Chẳng hạn với ảnh có độ phân giải 128 x 128 điểm ảnh thì gía trị của k đƣợc lựa chọn là k = 150. Còn đối với ảnh 320 x 240 thì sử dụng k với giá trị k = 300. Ảnh có độ phân giải càng cao thì giá trị của k đƣợc chọn càng lớn. Kết quả thực nghiệm với một số bức ảnh cụ thể đƣợc chúng tôi minh hoạ trong phần sau.