0844 nghiên cứu phương pháp xử lý ảnh trong phát hiện bám một số chủng loại mục tiêu và áp dụng trong điều khiển vũ khí tự động luận văn tốt nghiệp

V i ệ c n g h i ê n cứu và xây dựng phân hệ trinh sát phát hiện tự động mục tiêu có vai trò quantrọng trong việc nâng cấp, cảitiến các hệ thống vũ khí thế hệ cũ, là cơ sở pháttriểncáchệt

Vào hồi giờ ngày tháng năm2017

Cóthểtìm hiểu luậnántạithư viện:

-Thư viện ViệnKhoa học và Côngnghệ quân sự

-Thư viện QuốcgiaViệtNam

MỞĐẦUPhân hệ tự động trinh sát phát hiện mục tiêu là một thành phần thenchốttrongcách ệ thốngvũk h í c ông nghệ c a o Nóg óp ph ầ n tă ng cư ờngđángkểhiệuquảhoạtđộngcủacáchệthốngvũkhí , vàgi ả m thiểusựthamgiatrựctiếpc ủ a c o n n g ư ờ i , đ ặ c b i ệ t t r o n g c á c m ô i t r ư ờ n g k h ắ c n g h i ệ t V i ệ c n g h i

ê n cứu và xây dựng phân hệ trinh sát phát hiện tự động mục tiêu có vai trò quantrọng trong việc nâng cấp, cảitiến các hệ thống vũ khí thế hệ cũ, là cơ sở

pháttriểncáchệthốngvũkhíthếhệmới.Luậnán“Nghiêncứuphươngphápxửlý

ảnh trong phát hiện, bám một số chủng loại mục tiêu và áp dụng trongđiều khiển vũ khí tự động” nhằm

đáp ứng nhu cầu thực tiễn này của quân độita

 Mụctiêuchínhcủal u ậ n á n l à n g h i n c ứ u â ự n g h ệ t h ố n g

t ự đ ộ n g phát hiện vàám cácmụctiêu quân sự ( etăng,ec ơ g i ớ i … ) s ử d ụ n g

c ô n g nghệxửlýảnhvàcácthuậttoánnhậndạng,phụcvụchoviệcđiềukhiểnvũkhí khítài,tự độngtiêu diệtmục tiêu

 Đối tượng nghiên cứu chính là hệ thống trinh sát phát hiện mục tiêucủacáchệthốngvũkhí.Cáchệthốngvũkhínàcómụctiêucầntiêudiệtlàcácđốitượngquân sự mặtđấtnhưetăngvàcácloạiecơ giới

 Phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung giải quyết các câu hỏinghiêncứunhư sau:

- Các đối tượng mục ti u của các loại vũ khí là gì? Chúng có đặc trưnggìnổiật so vớicác đốitượngnền trongảnh?

- Làmthếnàođểpháthiệnvànhậnạngtựđộngmụcti utrongảnhướicácđiều kiệntạo ảnh khácnhau?

- Làmt h ế n à o đ ể á m c h í n h á c m ụ c t i

u đ ư ợ c p h á t h i ệ n , v ớ i t h ờ i g i a n thực?

 Ýnghĩa khoa học của luậnán:

- Đề xuất một giải pháp xây dựng hệ thống trinh sát phát hiện mục tiêuchocác hệ thống vũ khí, sử dụng công nghệ xử lý ảnh và các thuật toán nhậndạngthôngminh

- Đề xuất một giải pháp mới, phát hiện tự động các mục tiêu quân sựtrongchuỗikhungảnh video

- Đề xuất một giải pháp mới, bám tự động mục tiêu quân sự trongchuỗikhungảnhvideo

 Ýnghĩathựctiễn:

- Kết quả của luận án là cơ sở lý thuyết quan trọng để xây dựng cáchệthốngtrinhsátpháthiệnvàbámcácmụctiêuquânsự:phụcvụchonhucầucải tiến, nâng cấp các hệ thống vũ khí thế hệ cũ và phát triển các hệ thống vũkhícôngnghệ cao

- Luận án cũng là một giải pháp phục vụ cho việc thay thế phân hệ trinhsátphát hiện mục tiêutrongcác hệ thốngvũ khícôngnghệ cao

Chương1:TỔNGQUANVỀPHÁT HIỆNVÀBÁMMỤCTIÊUTỪ

CHUỖIẢNHChương nàtrìnhà t ổ n g q u a n v ề p h á t h i ệ n , b á m

m ụ c t i ê u t r o n g c h u ỗ i ảnh video, hướng tiếp cận giải quyết bài toánphát hiện và bám các mục tiêuquânsự trongchuỗiảnh video

1.1 Phát hiệnmụctiêu từchuỗiảnh

1.1.1 Bàitoánpháthiệnmụctiêu

Bài toán phát hiện mục ti u có đầu vào là các khung ảnh được thu thậptừcamera, đầu ra là các vùng ảnh chứa mục tiêu nằm trong các khung ảnhđầuvào Trong hệ thống tự động dò bám theo mục tiêu, phát hiện mục tiêu làbàitoán đầu tiên cần phải giải quyết Nó đượcem như làư ớ c đ ầ u t i ê n

c ủ a t i ế n trình bámtheo mục tiêu

Hình1.1.Sơ đồkhốicác bướcthựchiện trongphát hiện mụctiêu.

Tr n cơ sởnghiên cứu các phương pháp phát hiệnmục tiêuđ ã đ ư ợ c

c ô n g bố.Để á c đị nhm ục ti ê u trongcácảnhđầ uvà o, m ỗi phư ơng phápnàđều gồmhaipha thực hiệnnhưtrongHình 1.1:

Pha 1:Xác định mô hình toán học biểu diễn mục tiêu Pha nàđược thựchiện

trên tập ảnh mẫu (tập ảnh học) để xây dựng mô hình toán biểu diễn

Đặc trưng màu là một trong những đặc trưng quan trọng để mô tả đặc tínhbề

ngoài của mục tiêu Đặc trưng màu của một điểm ảnhPlà một vectorf= (f 1 , f 2 ,

… ,f n ),trong đóf i là giá trị một thành phần màuiở vị tríPtrong

mộtkhônggianmàunhất địnhhoặctrongnhiềukhônggianmàukhácnhau.Đối

vớim ộ t v ù n g ả n h R ,đ ặ c t r ư n g m à u đ ư ợ c s ử d ụ n g p h ổ b i ế n đ ể b i ể u d i ễ n R trongphát hiệnmụctiêu làlượcđồmàu(ColorHistogram).

1.1.2.2 Đặctrưngkết cấu

Đặc trưng kết cấu (Texture) biểu thị mối quan hệ của một nhóm điểmảnhlânc ậ nnha u( m ột đi ể m ảnhvới c á c điểmảnhlâ nc ậ nnó), nóp hả n ánh

c ấ utrúc cục bộ của đối tượng Các đặc trưng kết cấu được sử dụng phổ biến trongphát hiện mục tiêu gồm:i)

đặc trưng gradient; ii) đặc trưng mẫu nhị phân cụcbộ LBP (Local Binary Pattern); iii) đặc trưng Haar-like; iv) đặc trưng phổ tầnsố.

1.1.2.3 Đặctrưnghìnhdạng

Hìnhạng là một đặc trưng quan trọng của một mục ti u và nó là đặctrưngđượcsửụ n g phổi ế n trongcácứngụ n g pháthiệnvàá m m ục tiutrongcác ảnh vi eo đầu vào Dựa vào cách tính toán, đặc trưng hìnhạng được

phânlàmhailoạichính:i)đặctrưnghìnhdạngdựavàođườngbaođượctríchchọn

ựa vào các điểm ảnh nằm tr n các đườngao đốit ư ợ n g ; i i ) đ ặ c t r ư n g

h ì n h dạng dựa vào vùng trong đường baođược trích chọnựa vào thông tin

của cảcác điểmảnh nằmtr n đườnga o v à n trongđườnga o mụctiu

1.1.3.1 Phát hiệnmụctiêudựavàophân vùngảnh

Các giải pháp thuộc nhóm này xác định các vùng ảnh mục tiêu trong ảnhđầuvào bằng các kỹ thuật phân vùng ảnh Các kỹ thuật phân vùng ảnhkhaithácthôngtin(màusắcvàkếtcấu)ởcấpđộđiểmảnhđểphântáchảnhđầuvào thành các cácvùngảnhchứacác điểmảnhcócácđặc tínhgiốngnhau

Đánh giá:Nhìn chung, các giải pháp dựa vào phân vùng ảnh có độ chínhxác

phát hiện mục tiêu cao và có quá trình học các tham số cho mô hìnhbiểudiễnmục ti uđơn giản.Tuynhiên,nó có một số nhược điểmchính nhưsau:

- Tốc độ tính toán chậm, bởi vì quá trình phân vùng ảnh phải xem xét tấtcảcác khả năngcủa mỗiđiểmảnh

- Hiệu quả của việc phát hiện mục tiêu phụ thuộc rất lớn vào kỹ thuậtphânvùngảnh

1.1.3.2 Pháthiệnmục tiêudựa vàochuyểnđộng

Giải quyết bài toán phát hiện mục tiêu bằng cách đi tìm các vùngảnhchuyểnđ ộ n g [ 5 2 ] ,

[ 1 0 6 ] C ó h a i c á c h t i ế p c ậ n c h í n h đ ể x á c đ ị n h v ù n g ả n h

chuyển động: 1)Dựa vào tốc độ và hướng dịch chuyển của mục tiêu

(OpticalFlow); 2)Dựavào mô hìnhnềnthamchiếu (Background Model).

Đánhgiá:

-Các thuật toán có ưu điểm là chúng thích nghi với sự thay đổi của đốitượng

nềntrong cảnh,nhưng độchính xác thấpkhi mụctiêub ị t h a y đ ổ i b ở i các điềukiện chiếu sáng khác nhau hoặc có tốc độ và hướng dịch chuyển thayđổiđộtngột

- Các thuật toán dựa vào môh ì n h n ề n c ó t ố c đ ộ t í n h t o á n

c a o v à r ấ t h i ệ u quả trong các trường hợp mà cảnh nền ít bị thay đổi.Tuy nhiên, các thuật toánnày có độ chính xác phát hiện mục tiêu thấp khi màđối tượng nền trong cảnhthayđổi nhiều

1.1.3.3 Pháthiệnmụctiêudựa vàocác bộphânlớp

Các giải pháp phát hiện mục tiêu theo nhóm này sử dụng các bộ phânlớphọc có giám sát để xác định vùng ảnh mục tiêu từ các điểm ảnh nền trongảnhđầu vào [125], [126], [127], [128], [129], [130] Các bộ phân lớp học có

giámsát được sử dụng rộng rãi trong phát hiện mục tiêu gồm có: i)Mạng nơ

ron(Neural Networks); ii)Máy hỗ trợ vector(Support Vectors MachineSVM);

iii)Kết hợp đa bộ phân lớp yếu(AdaBoost).

Đánh giá:Giảip h á p t r ê n d ễ t h ự c h i ệ n v à c ó h i ệ u q u ả

c a o đ ố i v ớ i c á c trường hợp mà mục ti u có các đặc trưng ảnh khác biệt

rõ ràng so với các đốitượngnền Các nhược điểmchínhlà:

- Nó yêu cầu các tập dữ liệu mẫu của mục ti u và các đối tượng nềndùngchohuấn luyện phảiđủlớn.Đâylà điều rất khó thực hiện

- Độ chính xác phát hiện mục tiêu sẽ thấp khi sự khác biệt giữa cácđặctrưng ảnh biểu diễn mục ti u và các đặc trưng ảnh biểu diễn các đối tượngnềnlà nhỏ

1.1.3.4 Pháthiệnmục tiêudựa vàosokhớpmẫu

Trong các giải pháp thuộc nhóm này [131], [132], [133], [134], thuậttoánxácđịnh mục ti u đượcthực hiện vớihaiướcchính:

Đánh giá:Các giải pháp trên được sử dụng khá phổ biến bởi chúng có

độchính xác cao Hiệu quả của các giải pháp này phụ thuộc chủ yếu vào bộđặctrưng mẫu biểu diễn mục ti u Nhược điểm lớn nhất của các giải pháp nàylàchúng có tốc độ tính toán chậm, đặc biệt trong trường hợp kích thước vàsốlượngcủacác bộ đặc tả mục tiêulớn

1.2 Bám mụctiêutừchuỗi ảnh

1.2.1 Bàitoánbámmục tiêu

Bám mục tiêu là mộtài toán xác định qũy đạo chuyển động của mộthoặcnhiều mụctiêu theo thờigian,đượcthựchiện bằng việcxác định

cácv ị t r í mục tiêu trong mỗi khung ảnh [52] Các đặc điểm chính của bài toán bám mụctiêu là:- Đầu vào:

các chuỗi ảnh theo thời gian; thông tin về mục tiêu; thôngtin về đối tượng nền

-Đầu ra: vị trí của mục tiêu thuộc quỹ đạo chuyển độngtrongảnhđầu vào.

1.2.2 Cácgiảiphápbám mụctiêu

Dựa vào đặc trưng sử dụng để biểu diễn mục tiêu và mô hình biểu diễnquỹđạo chuyển động của mục tiêu [52], các giải pháp bám mục ti u đượcphânthànhba dạngchính như sau:

1.2.2.1 Bámmục tiêutheođiểm

Các giải phápám theo điểm biểu diễn mục tiêu cần tìm trong ảnh nhưmộtđiểm(điểmtâmcủamụctiêu)hoặcmộttậpđiểm(sửdụngcácđiểmđặcbiệttrnđườngbaomục ti ê u) Cónhiề ut huật toán ámtheođi ể m khácnha uvà lớpt

huậttoánnàyđượcchiathành2nhóm:cácthuậttoántấtđịnh(Deterministic

Algorithms) vàcác thuật toán thống kê xác suất(StatisticalAlgorithms).

Đánh giá:Ưu điểm của các thuật toán bám theo điểm là có tốc độ tính

toánnhanh,phùhợpvớicácứngdụngmàtốcđộvàquỹđạodịchchuyểncủamụctiuthayđổichậmtheothờigian.Tuynhiên,cácthuậttoánnàycóđộchínhxáckhông cao khi mục ti u thay đổi liên tục về tốc độ và quỹ đạo dịch chuyển.Mặtkhác việc sử dụng thông tin ở một số điểm ảnh để xác định mục tiêu sẽdễbịnhạycảmvớinhiễu nền

- Nhóm thứ haibiểu diễn sự dịch chuyển trong không gian của các

đườngbao mục tiêu giữa các khung ảnh liên tiếp nhau bằng một mô hìnhkhông giantrạngthái

Đánh giá: Các giải pháp bám mục tiêu dựa vào đặc trưng hình dạng có

độchính xác cao Tuy nhi n, các phương pháp này có độ phức tạp cao và tốcđộtínhtoán chậm

1.3 Đặcđiểmcủabàitoán pháthiện vàbámmụctiêuquânsự

Việc phát hiện và bám các mục tiêu quân sự so với các đối tượng mụctiêudân sựcó nhữngđặc điểmnổibậtnhư sau:

- Thứ nhất, các mục tiêu quân sự thường được ngụy trang để màu sắc

tươngđối giống với các đối tượng nền như các vùng cỏ và cây, do vậy rất khó phântáchcác mục tiêu quân sự

từ cácđốitượngnền trongảnh

- Thứ hai, việc phát hiện và bám các mục tiêu quân sự thường phải

thựchiệnởmộtkhoảngcáchxahàngtrămmétđếnhàngcâysố,chonêncácảnhthu thậpthườngchứa nhiềuđốitượngnền,nhiễutrongảnh

- Thứ ba, hệ thống phát hiện và bám mục tiêu quân sự phải có tốc độ

tínhtoánthờigianthực và có độ chính xáccao

Các đặc điểm tr n cũng chính là y u cầu cần phải giải quyết trong bàitoánphát hiện và bámmục tiêutrongluậnán này

1.4 Hướngtiếp cậncủaluậnán

1.4.1 Sơđồ khốicủa hệthống pháthiệnvà bámcácmụctiêuquânsự

Hệ thống phát hiện và bám các mục tiêu quân sự được thiết kế bao gồmbathànhphầnchính nhưtrongsơđồ khốinhưsau:

Hình 1.5 Sơ đồ khốicủahệthốngpháthiện vàbámmục tiêu quân sự

1- Khốithu n h ậ n ả n h :k h ố i n à y l à cá c c a m e r a c h u y ê n d ụ n g c ók h ả n ă n

g chụp đượccáccảnhởxa vớichấtlượngảnhtốt

2- Khốipháthiệnmụctiêu:từchuỗiảnhvideođượcthuthậptừkhốithun

hậnảnh,khốinàycónhiệmvụnhậndiệnsựxuấthiệncủacácmụctiêuquân

sự (người, xe tăng và xe cơ giới quân sự) trong cảnh Đầu ra của khối này làđầu

vào choư ớ c khởitạoa n đ ầ u củakhốibámmục tiêu.

3- Khối bám đối tượng:khi đầu ra của khốiphát hiện mục tiêuchỉ ra rằngcó

sự xuất hiện các mục quân sự trong cảnh Trong các chuỗi ảnh video

Nhiệm vụ 1:Nghiên cứu và xây dựng một giải pháp phát hiện mục tiêuquân

sự có hiệu quảvà tốc độ tính toán nhanh từ chuỗiả n h v i d e o đ ư ợ c

t h u thậptừ xa

Nhiệm vụ 2:Từ vùng ảnh mục tiêu được xác định trong các chuỗi ảnh

đầutiên, nghiên cứu và xây dựng một giải pháp bám mục tiêu quân sự có tốcđộtínhtoán và độ chính xác cao trongcác chuỗiảnhvideo tiếp theo

1.4.3 Hướng giảiquyếtbàitoánpháthiệnvà bámmụctiêu quânsự

Như đã trìnhày trong mục 1.1 và 1.2sẽ không đáp ứng được yêu cầu củabàitoán phát hiện và bám mục tiêu quân sự Trên cơ sở nghiên cứu, phân tíchcác

ưu điểm của giải pháp đã có và các đặc trưng mục tiêu quân sự, chúng tôixácđịnh hướng giải quyết bài toán phát hiện và bám các mục tiêu quânsựtrongchuỗiảnh video đầuvào như sau:

- Thứ nhấtlà thu hẹp không gian tìm kiếm mục tiêu trong ảnh đầu vào

sửdụngcác đặc trưngảnh vàcác đặc tínhchuyển độngcủa mục tiêu

- Thứ hailà lựa chọn đặc trưng ảnh phản ánh được các đặc tính riêng

biệtcủa mục tiêu so với các đối tượng nền Trong luận án này, chúng tôi sửdụngkết hợp các loại đặc trưng ảnh khác nhau để biểu diễn mục tiêu gồm:

1)Đặctrưng màu, 2)Đặc trưng hướng cạnhvà 3)Đặc trưng đặc tả hình dạng.

Sự kếthợp các loại đặc trưng này sẽ phản ánh được cả các đặc điểm cục bộ và toàncụccủa mục tiêu

- Thứ balà lựa chọn môh ì n h t o á n b i ể u d i ễ n c á c đ ặ c

t r ư n g ả n h c ó t ố c đ ộ tính toán nhanh và độ chính xác cao Các môhình toán biểu diễn đặc trưng ảnhđược tập trung nghiên cứu là các mô hình xác suất, các phép đo toán họctrongso khớp mẫu và các mô hình phân lớp được sử dụng trong các thuật toánnhậndạng

- Thứ tưlà thu thập các tập dữ liệu đủ lớn chứa các cảnh môi trường

khácnhau, dưới các điều kiện tạo ảnh khác nhau để: 1) Xây dựng các tập mẫudữliệu mục tiêu phục vụ cho việc học; 2) Đánh giá, phân tích hiệu quả củacácthuật toán pháthiệnvà bámmục tiêu

Trích chọn ROI

Xác định mục tiêu

Vùng ảnh mục tiêu

Chương 2:PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG ẢNH VIDEO SỬ DỤNG

CÁCĐẶCTRƯNGCHUYỂN ĐỘNG, MÀUSẮCVÀHÌNHDẠNG

2.1 Đặtvấnđề phát hiệnmụctiêu

Chương này trình bày một giải pháp mới để phát hiện các mục tiêu quân sựtừchuỗi ảnh video Giải pháp đề xuất để phát hiện mục tiêu trong các ảnhđầuvàobằnghaibước chính:

- Bước 1 : Trích chọn các vùng ảnh có khả năng chứa các điểm ảnh

mụctiêu,c á c v ù n g ả nh n à y đư ợc g ọi l à các v ù n g qua n t â m , k í hi ệ u l à R O I

C á c ROIđược xácđịnhdựatrên đặctrưngchuyển động

- Bước 2 : Xác định mục tiêu trên các ROI Để tìm mục tiêu trên các

ROI,chúng tôi sử dụng kết hợp đặc trưng màu và đặc trưng hình dạng để biểudiễncác vùng ảnh trong một mô hình toán học Mô hình toán học đo sự giốngnhaugiữa các đặc trưng ảnh của các vùng ảnh so sánh với các đặc trưng mẫucủamục tiêu đượcxác địnhtrongtập học

Giải pháp đề xuất được đánh giá trên các tập dữ liệu lớn của các loại mụctiêuquân sự khác nhau như xe tăng và các loại xe cơ giới Ngoài ra, giải phápđềxuất cũng được được đánh giá thông qua kết quả thực nghiệm trong so sánhvớicácgiảipháp pháthiệnmục tiêu khác

2.2 Giảiphápđềxuất pháthiện mụctiêuquânsự

Giảiphápđềxuấtpháthiệncácmụctiêuquânsựbaogồm02bướcchính:

Tríchchọn ROIvàXác địnhmục tiêunhư trongsơđồkhốiHình2.1.

Hình2.1 Sơ đồkhốicủa giải pháppháthiệnmụctiêuquân sự.

2.2.1 TríchchọnROI

Trích chọn ROI được thực hiện bằng việc đi tìm các vùng ảnh chuyểnđộngcủa mục tiêu Gọi Fivà Fjlà hai khung ảnh trong chuỗi ảnh video thunhậnđược từ camera, các chỉ số i và j thỏa mãn j > i Sự khác nhau D(x,y) ởmỗi vịtríđiểmảnh (x,y) giữa haikhungảnh đượctínhnhưsau:

𝐷(𝑥,𝑦)=1√(𝑤𝑟𝑑𝑟(𝑥,𝑦)+ 𝑤g𝑑g(𝑥,𝑦)+𝑤𝑏𝑑𝑏(𝑥,𝑦)) (2.1)

trênF i ,là một hằng số chuẩn hóaD(x,y) D(x,y)có giá trị nằm trong

dải[0,1].𝑤𝑟, 𝑤g, 𝑤𝑏là các trọng số màu, thỏa mãn𝑤𝑟+𝑤g+𝑤𝑏= 1 Mặtnạchuyểnđộngcủa các đốitượngtrongcảnhđượctrích chọn nhưsau:

𝑀(𝑥,𝑦)={1,0,k h i 𝐷(𝑥,𝑦)<𝑟khi𝐷(𝑥,𝑦)≥𝑟𝑀 𝑀

(a) haikhungảnh videođầu vào

(2.3)

(b) mặtnạchuyểnđộngvàcácvùngquantâm Hình2.2 Vídụminhhọa bướctríchchọn ROI.

Trong (2.3),𝑟 𝑀l àg i á t r ị n g ư ỡ n g đ ư ợ c c h ọ n q u a

t h ự c n g h i ệ m ( 0 < 𝑟𝑀1).C u ố i c ù n g , c á c t h a o t á c n h ị

p h â n M o r p h o l o g y đ ư ợ c á p d ụ n g t r ê n ả n h

m ặ t nạM(x,y)để nối các điểm ảnh sáng liền kề nhau thành các vùng ROI, các

vùngcó diện tích quá nhỏ so với kích thước ảnh được lọc bỏ Hình 2.2 (b) minh họakết quả trích chọn ROItừhaikhungảnh đầu vàotrongHình 2.2(a)

2.2.2 Xácđịnhđốitượngtừcácvùng đồngmầu

2.2.2.1 Phươngpháp xácđịnhmụctiêu

GọiR= {R 1 , R 2 , , R N }là tập hợp các ROI được trích trọn trong Mục

2.2.1.Quá trình xác định mục tiêu được thực hiện lần lượt trên mỗiR j Đối với

mỗivùng quan tâm (ROI)R i , một vùng ảnh hình chữ nhậtWđược xác định

từF i+k với điểm tâm trùng với điểm tâm củaR j (xem Hình 2.3) Vùng ảnhWsau

đóđượcphânmảnhthànhcácvùngđồngnhấtvềmàusắcS={S 1 ,S 2 , ,S M }.Từ

tập các vùngS, mục tiêu được xác định như là vùng ảnhZ<S,Zlà tập cácvùng

đồng màu {S k ,S g, } kết nối với nhau thành một vùng ảnh lớn, thỏa mãn02điềukiện trong(2.4) và (2.5):

𝑋𝑆(𝑍,

Trong công thức (2.4) và (2.5),theo công thức (2.17) (𝑋, 𝑂)ƒ là hàm đo

sựgiống nhau giữa một vùng ảnhXvới lớp mục tiêuO,𝑟𝑜là một giá trịngưỡng.Thuậttoántổngquát xác định mục tiêu được viếtdướidạnggiả mã nhưsau:

ềđặctrưngảnhso với mụctiêu(thỏamãnđiều kiệntrong(2.4))

(c) Kếtquả cácbướctrongmỗivònglặpcủaThuậttoán 1

(d) Mặt nạ mục tiêu và mục tiêu tìm được trên ảnh đầu

vào.Hình2.3 Kếtquả cácbướcthực hiệntrong Thuật toán1.

2.2.2.2 Thuật toánphânvùngảnh

Chúngtôisửdụngthuậttoándựavàolýthuyếtđồthịđượcđềxuấttrong[68]đểphânmảnhảnhđầuvàothànhcácvùngđồngnhấtvềmàusắc.Thuật

 Trích chọn đặc trưng màu: Đặc trưng màu củam ộ t v ù n g

ả n h S kS,làmột vectorck= {r k ,g k ,b k }, trong đór k ,g k , vàb k là các giá trị màu Red, Greenvà Blue trung bình của các điểm ảnh thuộc vùngS k Để đo sự giống nhau

vềmàu sắc của một vùng ảnh lớnXvới lớp đối tượngOcần tìm, luận án sử dụnghàmg(X,O) đượctính nhưsau:

Trong (2.11), |X| là tổng số vùng đồng màu trongX,𝑝𝑑ƒ(𝑐𝑅|𝑂)là hàm mậtđộ

xác suất điều kiện lớp của vector màuc R thuộc về mục tiêu lớpOđược xácđịnhqua tập dữliệu học.

 Trích chọn đặc trưng hình dạng: Đặc trưng hình dạng của mục tiêu

đượcxác định bằng việc sử dụng các bộ đặc tả về hình dạng (shape context)được đềxuất trong [69], chúng bất biến khi đối tượng bị xoay, dịch chuyển, méo,biếnđổithe ot ỷ lệ.Đặ c t r ư n g hìnhdạ ng 𝑠 c ủ a m ột m ụ c t i ê u ba og ồm cácđặ

c tả hình dạng của các điểm ảnh nằm trên đường biên ngoài của đối tượng Xét mộtmục tiêu cóc á c đ i ể m

m ẫ u 𝑝1, 𝑝2, 𝑝3… 𝑝𝑘trên ường viền Đặc tả hình dạngđường viền Đặc tả hình dạng của một điểm𝑝ilàmột lược ồ của các tọa ộ cực tương ối giữa𝑝đường viền Đặc tả hình dạng đường viền Đặc tả hình dạng đường viền Đặc tả hình dạng ivà− 1 iểmđường viền Đặc tả hình dạng cònlạitrênđườngviền của mục tiêunhư sau:

Gọi𝑇 =*𝑇1,𝑇2, 𝑇3, …+là tập các hình dạng mẫu của mục tiêu cần tìm Đốivới

mỗi một vùng ảnhX(nó có thể bao gồm nhiều vùng đồng màu), thì đặctrưng

hình dạng𝑠𝑋của𝑋là các đặc tả hình dạng của các điểm mẫu nằm trênđường baongoài của𝑋 Sự khác nhau về hình dạng giữa một vùng ảnh𝑍vàmột hìnhdạngmẫu𝑇của mụctiêu đượctính như sau:

𝐷(𝑠, 𝑇)=1

|𝑠𝑋|∑𝑝∈𝑠

𝑋

Trongcôngthức(2.15),|𝑠𝑋|biểuthịcho tổng sốđiểmmẫutrongX

Hàm đo sự giống nhau về đặc trưng hình dạng của một vùng ảnh𝑋với lớpđối

tượngOđượctính:

𝑠(𝑋,𝑂)= 𝑒 𝑥 𝑝 , − 𝛿 min𝑇∈𝑇𝐷(𝑠𝑋

,𝑇)-(2.16)Trong(2.16),𝛿làthamsố tỷlệ đượcxácđịnhthôngquatập dữ liệu mẫu

Kết hợpcácđặctrưng ảnh:

Từ việc trích chọn các đặc trưng màu và hình dạng ở trên, chúng tôi tínhtoán

hàmf(X,O)trong (2.4) và (2.5), để đo sự giống nhau giữa một vùng ảnhXvới lớp mục

tiêuOnhư sau: