Trên thực tế người ta hay sử dụng trung bình số học mi và độ lệch chuẩn σi cho vùng Ri có ni điểm: mi = 1 ni ( , ) ( , ) i k l R I k l σi = 2 ( , ) 1 ( ( , ) )) i i k l R i I k l m n ni: là số điểm của vùng i.
Vùng Ci được coi là thuần nhất nếu σi < ( là ngưỡng)
Tách vùng theo cây tứ phân
Trong phương pháp này ta sử dụng một cây tứ phân để đánh dấu các vùng, mỗi nút trong cây được gán nhãn duy nhất, quá trình tách vùng diễn ra như sau:
36
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
+ Nếu một nút của cây chưa là vùng đồng nhất thì chia tiếp làm 4 vùng con, quá trình chia chỉ dừng lại khi tất cả các nút lá đều là vùng đồng nhất hoặc không thể chia được nữa.
+ Giá trị xám tại mỗi nút là giá trị xám trung bình của vùng.
Hợp vùng
Ý tưởng của phương pháp là xét ảnh từ các miền nhỏ nhất rồi hợp chúng lại nếu thỏa mãn tiêu chuẩn để được một miền đồng nhất lớn hơn. Tiếp tục với các miền thu được cho đến khi không thể hợp thêm được nữa. Số miền còn lại cho ta kết quả phân đoạn. Như vậy, miền nhỏ nhất của bước xuất phát là điểm ảnh. Phương pháp này hoàn toàn ngược với phương pháp tách. Song điều quan trọng ở đây là nguyên lý nối 2 vùng.
Việc nối 2 vùng được thực hiện theo nguyên tắc sau :
- Hai vùng phải đáp ứng tiêu chuẩn, ví dụ như cùng mức xám. - Hai vùng phải kề cận nhau
Dựa theo nguyên lý của phương pháp hợp, ta có 2 thuật toán :
- Thuật toán tô màu (Blob Coloring) : sử dụng khái niệm 4 liên thông, dùng một cửa sổ di chuyển trên ảnh để so sánh với tiêu chuẩn nối.
- Thuật toán đệ quy cục bộ: sử dụng phương pháp tìm kiếm trong một cây để làm tăng kích thước vùng.
Phương pháp tổng hợp
Hai phương pháp trên tuy thực hiện nhanh nhưng có những nhược điểm, ở phương pháp chia sẽ phân mảnh ảnh quá chi tiết, còn phương pháp hợp cho phép giảm số vùng xuống tối thiểu nhưng cấu trúc vùng dàn trải không cho ta thấy rõ được liên hệ của các miền. Do đó ta đưa ra thuật toán kết hợp giữa 2 phương pháp trên.
37
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Bƣớc 2: Ta xét các vùng liền kề đã được chia trong bước 1, nếu thỏa mãn điều kiện hợp vùng thì tiến hành hợp vùng và tính toán lại giá trị xám cho vùng mới. Ta xét ví dụ sau: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Chia ảnh trên theo cây tứ phân với ngưỡng = 0.2
m = 1,0 m = 1,0 m = 1,3 m = 1,8 m = 2,0 m = 1,0 m = 1,0 m = 2 m = 2,0 m = 2,0 Sau đó ta tiến hành hợp vùng = 0,4
38
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
m = 1,0
m=2