Sau khi có đƣợc ảnh vỉa hè,các ành vỉa hè đƣợc xử lý để trích xuất các thông tin. Bốn bƣớc cần thiết cho việc phát hiện vỉa hè.
Hình 4.3 Các bước của quá trình xử lý ảnh vỉa hè
Nâng cao ảnh
Các ảnh vỉa hè bao gồm nền,nhiễu,và các vết nứt. Nhiễu trong ảnh,các đối tƣợng trên đƣờng,các thành phần vỉa hè và nền không đồng đều gây ra những khó khăn cho việc nhận dạng vết nứt và thậm chí thất bại trong quá trình lấy ngƣỡng. Để nhận ra sự lâm nguy với sự trung thực trên các bề mặt đƣờng,nhiều thuật toán đƣợc phát triển để loại trừ nhiễu và chuẩn hóa nền
Lấy ngƣỡng
Lấy ngƣỡng là kỹ thuật đƣợc sử dụng để phân loại các đối tƣợng từ nền. Từ khi các vết nứt luôn tối hơn các khu vực xung quanh,giá trị lấy ngƣỡng nên là một giá trị tƣơng đối thấp. Ngƣỡng mờ là kỹ thuật lấy ngƣỡng đƣợc thực hiện bằng Ảnh vỉa hè đầu vào Nâng cao ảnh Lấy ngƣỡng
Kết nối vết nứt Phân loại
việc xác định một hàm mờ và chiếu ảnh vỉa hè vào một vùng vết nứt mờ giữa 0 và 1.
Liên kết vết nứt
Các ảnh nhị phân trích xuất từ ảnh vỉa hè ln ln nhiễu. Các vết nứt trong ảnh nhị phân là khơng liên tục. Để có đƣợc thơng tin kích thƣớc của các vết nứt,các điểm nứt rời rạc cần đƣợc kết nối. Ngoài ra,bằng việc thiết lập một ngƣỡng đối với kích thƣớc vết nứt ,nhiễu có thể bị loại bỏ.
Phân loại
Theo chiều dài,độ rộng và hƣớng,các vết nứt đƣợc phân loại thành 4 loại : ngang, dọc,chéo và khối. Các loại khác nhau của lâm nguy vỉa hè đƣợc chỉ ra trong hình sau :
(a) Vết nứt dọc (b) Vết nứt ngang
Hầu hết các thuật toán cho việc loại bỏ nền khơng đồng đều sử dụng các thuộc tính thống kê của các ảnh vỉa hè hiểm họa.Trƣớc tiên,ảnh vỉa hè đƣợc chia thành các cửa sổ hình chữ nhật,giá trị trung bình của mỗi cửa sổ đƣợc kiểm tra,và sau đó một hệ số nhân đƣợc tính tốn cho mỗi cửa sổ có thể chuyển đổi giá trị trung bình của mỗi cửa sổ tới một giá trị mục tiêu.Phƣơng pháp này dựa trên giả định rằng sự chiếu sáng của ảnh vỉa hè đƣợc thay đổi mƣợt mà.Khi có sự giảm đột ngột,cửa sổ đƣợc coi nhƣ có vết nứt,và giá trị trung bình của cửa sổ đƣợc thay thế bởi trung bình các cửa sổ lân cận.Tuy nhiên,nếu có các vết nứt mà qua nhiều cửa sổ,thuật tốn này khơng làm việc.
Các ảnh vỉa hè đƣợc phân chia thành các cửa sổ nhỏ hơn. Xem xét các ảnh không vết nứt hoặc nhiễu,cƣờng độ của nền đƣợc coi là giá trị trung bình của cƣờng độ của mỗi cửa sổ.Nền có thể đƣợc thực hiện thống nhất bằng việc thay đổi giá trị trung bình của mỗi cửa sổ tới một giá trị mục tiêu B.Tuy nhiên,hình ảnh có vết nứt hoặc nhiễu,nó là cần thiết để loại bỏ ảnh hƣởng của các vết nứt hoặc nhiễu.Quá trình cải thiện hình ảnh đƣợc đề xuất cho một nền không đồng đều bao gồm các bƣớc sau đây:
1. Phân chia ảnh thành các cửa sổ hình chữ nhật.Kích thƣớc của cửa sổ có thể thay đổi với kích thƣớc và loại ảnh đầu vào.Ví dụ,hình 4-2(a) là 256*256, và nó đƣợc chia thành các cửa sổ nhỏ 16*16.Nhƣ minh họa trong hình 4-3 2. Đối với mỗi cửa sổ,tính tốn giá trị trung bình ( ),nhỏ nhất ( ) và
mức xám lớn nhất ( ).
3. Đối với mỗi cửa sổ,thiết lập một giới hạn trên ( ) và giới hạn dƣới ( ) cho các điểm với mức xám bên ngoài giới hạn đƣợc coi nhƣ những điểm đáng ngờ đối với nhiễu,các điểm ảnh vết nứt,hoặc các đối tƣợng khác trên đƣờng.Dải
đƣợc xác định theo phƣơng trình 4-3 và 4-4:
(4-3)
(4-4)
với là thành phần giới hạn.Nó có thể đƣợc thay đổi đối với các ảnh khác nhau.Từ các thí nghiệm,chúng ta thiết lập thành phần giới hạn là 60%.
Hình 4-4.Ảnh vỉa hè với các vết nứt ngang được chia thành các cửa sổ nhỏ.
4. Với việc miễn bỏ các điểm đáng ngờ,tính tốn lại giá trị trung bình của mức xám .Chú ý rằng đƣợc cập nhập giá trị trung bình của mỗi cửa sổ mà khơng có các thành phần nhiễu và các điểm ảnh vết nứt.
5. Hệ số biên độ hiệu chỉnh đƣợc tính tốn nhƣ , , với là giá trị nền mục tiêu,và trong thực nghiệm,giá trị trung bình của ảnh gốc đƣợc sử dụng nhƣ là .Sau đó các hình ảnh bị sửa đổi đƣợc thu bằng cách nhân hệ số với mỗi điểm của ảnh gốc,
(4-5)
với, là ảnh đƣợc cải thiện.Ảnh sau khi nâng cao đƣa ra một nền đồng đều theo cả hai hƣớng x và y.Tuy nhiên,nếu có nhiều điểm ảnh vết nứt trong một cửa sổ thì cƣờng độ của các điểm khơng nứt có thể tăng lên.Do đó,đối với tồn bộ các điểm ảnh có giá trị cƣờng độ cao hơn ,giá trị ban đầu của chúng không thay đổi hoặc đƣợc thay thế bằng giá trị .
Trong hình 4-4,ảnh đƣợc cải tiến của hình 4-2 đƣợc chỉ ra.Hình 4-4 (a) là ảnh vỉa hè nâng cao,đồ thị (b) và (c)chỉ ra cƣờng độ ảnh trung bình tƣơng ứng theo hƣớng x và y.Từ đồ thị (b) và (c),nó có thể thấy dễ dàng rằng sự chiếu sáng của ảnh sau khi cải tiến có một phân bố đều dọc theo các hƣớng.
(a) Ảnh đƣợc cải tiến
(c) Đồ thị mức xám trung bình theo hƣớng y của ảnh đã đƣợc cải tiến
Hình 4-5. Ảnh vỉa hè được cải tiến từ hình 4-1
Một số ví dụ nâng cao
Trong phần này,một số ví dụ nền nâng cao đƣợc trình bày.
Hình 4-5 (a) chỉ ra một ảnh vỉa hè với một nền không đồng đều.Cƣờng độ trong góc dƣới cùng bên phải cao hơn nhiều các khu vực cịn lại của ảnh.Có hai vết nứt ngang trong ảnh.Các kết quả của việc loại bỏ nền khơng đồng đều đƣợc chỉ ra trong hình 4-5 (b).
(b) Ảnh đã đƣợc cải tiến
Hình 4-5 (a) chỉ ra một ví dụ về một ảnh với cái bóng nổi bật.
Các kết quả sau khi cải tiến khơng đồng đều với kích thƣớc cửa sổ 16x16 và 4x4 đƣợc chỉ ra tƣơng ứng trong hình 4-6 (b) và (c).Nó chỉ ra rằng kích thƣớc cửa sổ nhỏ hơn đem lại các kết quả mƣợt mà hơn.Tuy nhiên,thuật tốn này khơng làm việc cho việc phát hiện với các vùng rộng lớn,ví dụ một lỗ có diện tích bao phủ tồn bộ cửa sổ. Do đó.các cửa sổ nhỏ hơn có nhiều khả năng gây ra các lỗi.
Từ các ví dụ,các thuật tốn mới đƣợc đề xuất đã chứng minh có thể khắc phục sự chiếu sáng của nền để làm cho ngƣỡng trung tín của nhiều loại nuồn ảnh vỉa hè khả thi. Ví dụ,một lỗ có diện tích bao gồm tồn bộ cửa sổ có thể sai thuật tốn.Sau khi loại bỏ thông tin nền không đồng đều,phƣơng pháp ngƣỡng đƣợc áp dụng để tách nền và các đặc trƣng.Với các ảnh nền đồng đều,nó có thể sử dụng một ngƣỡng giống nhƣ nhau để trích xuất các ảnh vết nứt từ các ảnh gốc.
(a) Ảnh vỉa hè gốc với bóng và các vết nứt.
(b) Ảnh đƣợc cải tiến sau khi loại bỏ nền khơng đồng đều với kích thƣớc cửa sổ 16x16
(c) Ảnh vỉa hè đƣợc cải thiện sau khi loại bỏ nền khơng đồng đều với kích thƣớc cửa sổ 4x4
Hình 4-6. So sánh cải thiện ảnh vỉa hè từ kích thước cửa sổ khác nhau.
Lấy ngƣỡng
Lấy ngƣỡng là phƣơng pháp đơn giản nhất của phân vùng ảnh.Từ ảnh tỷ lệ xám vỉa hè,lấy ngƣỡng có thể đƣợc sử dụng để tạo ra các vết nứt nhị phân.Đối với ảnh vỉa hè,khi các điểm ảnh vết nứt luôn đậm hơn các điểm ảnh bên cạnh,nếu một điểm ảnh có một giá trị cƣờng độ nhỏ hơn giá trị ngƣỡng,các điểm ảnh tƣơng ứng trong ảnh kết quả đƣợc coi là một hạt nứt,nếu khơng nó đƣợc coi nhƣ nền hoặc thơng tin không vết nứt khác.
Hình 4-7. Histogram của hình 4-6
Hình 4-7 là histogram của hình 4-6.Việc lựa chọn ngƣỡng thay đổi theo các hình ảnh khác nhau.Nhƣ hình 3-5,ngƣỡng đƣợc lựa chọn nhƣ sau,
(4-6)
Kết quả ngƣỡng đƣợc chỉ ra trong hình 4-8. Trong hình 4-8,rất nhiều điểm nhiễu và các vết nứt là không liên tục.Với điểm ảnh truyền thống dựa trên các thuật tốn,khó để loại bỏ nhiễu và kiểm tra liên kết các vết nứt là không quan trọng,tốn thời gian và dễ bị lỗi. Một biến đổi beamlet dựa trên thuật tốn có thể trích xuất đặc trƣng tuyến tính của các vết nứt đƣợc đề xuất trong các phần sau.
Hình 4-8. Ảnh vết nứt nhị phân của hình 4-6