2.1. Bài toỏn phõn đoạn ảnh võn tay tự động
2.1.3 Một số thuật toỏn phõn đoạn liờn quan
Do sự đa dạng của cỏc loại phƣơng tiện thu nhận võn tay cũng nhƣ cỏc loại hỡnh ứng dụng, chủ đề phõn đoạn vẫn đang thu hỳt sự quan tõm của nhiều nhúm nghiờn cứu [21,24,49,84]. Với mức độ cao hơn, phõn đoạn võn tay hiện nay khụng dừng lại ở việc chỉ tỡm vựng võn quan tõm mà tiến tới xỏc định vựng chất lƣợng cao hay bản đồ chất lƣợng cũng đang là một chủ đề đƣợc tập trung nghiờn cứu [27,28,53,72,78]. Trờn cơ sở vựng chất lƣợng võn tay đƣợc xỏc định, ngƣời ta cú thể tiến hành đỏnh giỏ độ tin cậy của cỏc điểm ĐTCT dựa trờn thực tế là cỏc điểm ĐTCT trớch chọn đƣợc trờn vựng võn rừ nột thƣờng cú độ tin cậy cao hơn so với trờn vựng võn tay nhiễu và trờn vựng nền. Việc lập bản đồ chất lƣợng cho mỗi võn tay cũn là thụng tin quan trọng giỳp cho quỏ trỡnh đối sỏnh hiệu quả hơn nhờ chỉ tập trung vào cỏc ĐTCT cú độ tin cậy cao trờn miền giao chung của hai võn tay.
Hiện nay đó cú rất nhiều bài bỏo quan tõm đến vấn đề phõn đoạn ảnh và cú nhiều thuật toỏn đƣợc đề xuất (xem [21,39,70,74,80]). Chẳng hạn, thuật toỏn phõn đoạn ảnh của Yang [80] dựa trờn năng lƣợng của cỏc ảnh sau khi lọc Gabor, thuật toỏn phõn đoạn của Tabassi [70] dựa trờn sự biến đổi của trƣờng hƣớng trong cỏc ụ vuụng, thuật toỏn phõn đoạn ảnh của Hong [39] dựa trờn độ chắc chắn của trƣờng hƣớng, Wang [74], dựa trờn moment Gaussian-Hermite… Trong cỏc thuật toỏn đó cú, mỗi thuật toỏnđều cú ƣu điểm riờng nhƣng nhƣợc điểm chung của chỳng là sử dụng cỏch tiếp cận raster, phải xử lý cả mảng pixel để trớch chọn đặc trƣng, nờn thời gian xử lý chậm.
Với tầm quan trọng núi trờn, cú nhiều cụng trỡnh nghiờn cứu với nhiều thuật toỏn phõn đoạn để tỏch vựng võn chất lƣợng cao đƣợc đề xuất (xem [53,72,78]). Cỏc thuật toỏn phõn đoạn nhỡn chung đều tập trung giải quyết bài toỏn nhận dạng hai lớp (lớp nền và lớp vựng võn quan tõm) theo hƣớng khai thỏc cỏc thuộc tớnh ở mức pixel nhƣ tớnh giỏ trị trung bỡnh, phƣơng sai mức xỏm và độ hợp hƣớng (coherence), sau đú dựng cỏc bộ phõn loại tuyến tớnh hai lớp để tỏch vựng [27]. Tuy nhiờn, cỏc đỏnh giỏ đƣa ra đều chủ yếu dựng cỏc kết quả phõn tớch cỏc điểm ảnh và vựng cửa sổ lõn cận dựa theo hƣớng tiếp cận raster. Nhƣợc điểm của hƣớng tiếp cận này là độ phức tạp tớnh toỏn lớn do phải truy cập và phõn tớch tất cả cỏc điểm ảnh trong từng cửa sổ ảnh (block), nhạy cảm với sự đa dạng của
nhiễu cục bộ và phần lớn mới chỉ tiến hành trờn cỏc mẫu võn tay đơn lẻ, thu nhận từ thiết bị thu nhận võn tay sống cú phần nền cú nhiều điểm khỏc với phần nền trờn chỉ bản giấy nờn khi đƣa vào cài đặt để phõn đoạn chỉ bản giấy của nƣớc ta thỡ xuất hiện nhiều lỗi, đặc biệt là đối với cỏc chỉ bản cú nền giấy chất lƣợng xấu (màu xanh, màu tớm, màu ghi sẫm).