1.3.3. Phân đoạn dựa vào ngưỡng biên độ
1.3.3.4 Ngưỡng động cơ sở
Trong ví dụ 1.19, nhiều nhân tố cấu thành ảnh như sự chiếu sáng không đều có thể làm biến đổi từ 1 histogram có khả năng phân đoạn hiệu quả thành 1 histogram không thể phân đoạn tốt bằng 1 ngưỡng toàn cục đơn. Một cách khắc phục những trường hợp này là chia bức ảnh gốc thành các bức ảnh con rồi dùng các ngưỡng khác nhau cho từng ảnh con. Trọng tâm của phương pháp này là làm sao chia nhỏ bức ảnh ban đầu và làm sao tính toán được các ngưỡng cho từng ảnh con. Bởi vì
ngưỡng dùng cho mỗi pixel phụ thuộc vào việc pixel đó nằm ở trong bức ảnh con nào nên ngưỡng mang tính động (adaptive). Sau đây chúng ta sẽ minh họa cho ngưỡng động bằng 1 ví dụ đơn giản. Một ví dụ tổng quát hơn sẽ được cho trong phần tiếp theo.
Hình 1.22a chính là bức ảnh 1.19d – cái mà chúng ta không thể phân đoạn 1 cách hiểu quả bằng ngưỡng toàn cục đơn. Hình 1.22b là kết quả của việc phân đoạn bức ảnh bằng 1 ngưỡng toàn cục là giá trị tại rãnh trong histogram của ảnh trong hình 1.19e (việc xác định ngưỡng này làm bằng tay). Một cách để giảm tác hại của việc chiếu sáng không đồng đều là chia bức ảnh thành nhiều bức ảnh con nhỏ hơn mà trong mỗi bức ảnh con thì sự chiếu sáng có thể coi là “gần gần” đồng đều. Hình 1.19c là một cách phân chia : chia bức ảnh thành 4 phần bằng nhau, rồi lại chia mỗi phần nhỏ thành 4 phần bằng nhau nữa.
Hình 1.22 Minh họa kết quả phân đoạn dựa theo ngưỡng động cơ sở
Những ảnh con nào không chứa biên giữa vật thể và nền thì có sự dao động mức xám không quá 75. Còn bức ảnh con nào có chứa biên giữa vật thể và nền thì dao động mức xám lớn hơn 100. Mỗi bức ảnh con có dao động mức xám lớn hơn 100 được phân đoạn bằng 1 ngưỡng được xác định như giải thuật trong phần trước và ứng với ảnh con đó. Giá trị ngưỡng đầu tiên được lấy là trung bình của mức xám lớn nhất và mức xám nhỏ nhất của ảnh con. Tất cả các ảnh con có dao động mức xám không quá 100 được hợp lại như 1 bức ảnh và được phân đoạn bằng 1 ngưỡng đơn với cùng giải thuật.
Kết quả của việc phân đoạn như trên thể hiện trong hình 1.22d. Nếu bỏ qua 2 ảnh con hỏng thì ta thấy sự cải tiến so với hình 1.19b là rất rõ ràng. Đối với 2 bức ảnh con bị phân đoạn không hợp lý ta để ý thấy rằng đường biên giữa vật thể và nền của chúng nhỏ và tối, còn histogram của chúng thì hầu như chỉ có 1 dạng (chứ không chia ra 2 dạng với 1 rãnh chính giữa như histogram của các ảnh khác).
Hình 1.23a là 2 bức ảnh con từ hình 1.22c : một cái là ảnh con bị phân đoạn không hợp lý ở trên, còn 1 cái là ảnh con ngay phía trên nó – cái mà được phân đoạn hợp lý. Histogram của bức ảnh được phân đoạn hợp lý thì được chia làm đôi rõ ràng đến nỗi chúng ta có thể định nghĩa đỉnh và rãnh cho nó. Ngược lại, histogram kia thì hầu như chỉ có 1 dạng, không hề có sự phân chia cụ thể giữa vật thể và nền.
Hình 1.23 Chia nhỏ ảnh và áp dụng các ngưỡng khác nhau
Hình 1.23d thể hiện bức ảnh con thất bại đã được chia thành nhiều bức ảnh con nhỏ hơn nữa, và hình 1.23e là histogram của bức ảnh con ở phía trên, bên trái – bức ảnh con chứa đường biên giữa vật thể và nền. Bức ảnh con nhỏ hơn này có 1 histogram được phân đôi rõ ràng và có thể dễ dàng để phân đoạn. Sự phân đoạn này thể hiện trong hình 1.23f. Hình này cũng thể hiện sự phân đoạn cho tất cả các ảnh con nhỏ hơn khác. Những ảnh con nhỏ hơn còn lại này có 1 histogram hầu như chỉ có 1 dạng và mức xám trung bình của chúng thì gần với vật thể hơn với nền, do đó chúng được gán nhãn là vật thể. Điều này như 1 đề xuất rằng sự phân đoạn có thể đạt đến 1 độ chính xác đáng chú ý bằng cách chia bức ảnh tổng thể thành các bức ảnh con có kích thước như trong hình 1.23d.