Các phương pháp phân đoạn ảnhCác công đoạn chính của phân đoạn ảnh: ◦ Tiền xử lý ảnh nếu có ◦ Phân đoạn ảnh dựa trên các thuật toán ◦ Đánh nhãn cho các vùng ảnh được phân tách và điều
Trang 1Tìm hiểu các phương pháp
phân đoạn ảnh
GVHD: TS Nguyễn Thị Thủy
Nhóm SVTH: Nguyễn Thị Diệp
Phạm Thị Định Nguyễn Thị Gấm Nguyễn Thị Nụ Lớp : THC 52
Trang 2Giới thiệu về hệ thống xử lý ảnh
Các bước cần thiết trong xử lý ảnh
Hình 1
Trang 3Các phương pháp phân đoạn ảnh
Các công đoạn chính của phân đoạn ảnh:
◦ Tiền xử lý ảnh ( nếu có )
◦ Phân đoạn ảnh dựa trên các thuật toán
◦ Đánh nhãn cho các vùng ảnh được phân tách và điều chỉnh nếu cần.
Các phương pháp phân đoạn ảnh:
◦ Phân đoạn dựa theo ngưỡng biên độ
◦ Phân đoạn dựa theo miền đồng nhất
◦ Phân đoạn dựa theo đường biên
◦ Phân đoạn dựa theo tính kết cấu
Trang 4Phân đoạn ảnh dựa theo ngưỡng biên độ
Đặc tính đơn giản nhất và có thể hữu ích nhất của ảnh
Ngưỡng dựa trên lược đồ: ngưỡng được chọn từ lược đồ
độ sáng của ảnh cần phân đoạn.
Trang 5Phân đoạn ảnh dựa theo ngưỡng biên độ
Hình 2 Chọn ngưỡng dựa trên lược đồ Các điểm bên dưới ngưỡng sẽ được gán nhãn là các điểm ảnh thuộc đối tượng, các điểm còn lại được coi là điểm ảnh nền.
Trang 6Phân đoạn ảnh dựa theo ngưỡng biên độ
Thuật toán tam giác: đem lại hiệu quả
cao khi các điểm ảnh thuộc đối tượng tạo nên một đỉnh yếu.
Trang 7Phân đoạn ảnh dựa theo ngưỡng biên độ
Hình 4 Kết quả sau khi phân đoạn dựa theo miền đồng nhất
Trang 8Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Dựa vào các tính chất của miền để xác định tiêu chuẩn phân vùng.
Thường dùng các tiêu chuẩn về: mức xám, màu sắc, kết cấu (texture), hoặc về chuyển động (đối với video).
Các phương pháp thường áp dụng là:
◦ Phương pháp tách cây tứ phân
◦ Phương pháp cục bộ
◦ Phương pháp tổng hợp
Trang 9Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Trang 10Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Phương pháp tách cây tứ phân:
Procedure PhanDoan (Mien)
End
◦ Tiêu chuẩn: có thể dựa vào mức xám, độ lệch chuẩn, hay độ
chênh giữa giá trị mức xám lớn nhất và nhỏ nhất Như: |Max – Min| < T (ngưỡng)
Trang 11Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Trang 12Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Phương pháp cục bộ hay phân đoạn bởi hợp: xem xét các miền nhỏ nhất kế cận nhau, hợp chúng lại theo các tiêu chuẩn (cùng màu, cùng độ xám…)để được miền đồng nhất lớn hơn.
Có 2 thuật toán: thuật toán tô màu & thuật toán đệ quy cục bộ.
Trang 13Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Thuật toán tô màu:
For each point I(x,y) do
/* Kiểm tra màu của các lân cận */
/* Hợp lại nếu các lân cận cùng màu */
If (Criteria(x,y)=Criteria(x-1,y)) and (Criteria(x,y)=Criteria(x,y-1)) Then hợp 2 vùng có cùng màu
End
Trang 14Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Thuật toán đệ quy cục bộ: sử dụng phương pháp tìm kiếm trong một cây để tăng kích thước tối đa của vùng, ưu tiên các lân cận.
Phương pháp tổng hợp: phối hợp 2 phương pháp tách & hợp.
Trước tiên, dùng phương pháp tách để tạo nên cây
tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến lá Tiếp theo, tiến hành duyệt cây theo chiều ngược lại và hợp các vùng có cùng tiêu chuẩn Kết quả thu được một miêu tả cấu trúc của ảnh với các miền liên thông có kích thước tối đa
Trang 15Phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất
Các bước chính của phương pháp tách – hợp:
Hình 8 Cây thu được từ hình 7 sau khi sử dụng phương pháp tách – hợp
Trang 16Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Đường biên (đường bao: boundary): tập hợp các điểm biên liên tiếp tạo thành một đường biên hay đường bao.
Hình 9 Đường bao của ảnh
Trang 17Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Các bước thực hiện phân đoạn ảnh dựa theo đường biên:
Trang 18Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Hình 10 Phát hiện biên
Trang 19Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Làm mảnh biên: thực chất là làm nổi biên với độ rộng chỉ 1 pixel.
Hình 11 Làm mảnh biên bằng loại bỏ điểm không cực đại
Trang 20Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Nhị phân hóa biên: xác định đường bao thật sự cần thiết bằng cách làm giảm nhiễu hoặc tránh hiện tượng kéo sợi trên ảnh.
Phương pháp hay được dùng là chọn ngưỡng thích nghi.
Miêu tả đường biên: biểu diễn bản đồ biên của ảnh dưới dạng thích hợp phục vụ cho việc phân tích & làm giảm lượng thông tin dùng để miêu tả đối tượng.
Quá trình miêu tả biên đối tượng là khá rộng vì có nhiều phương án, mỗi phương án liên quan mật thiết với các đặc thù của từng ứng dụng.
Trang 21Phân đoạn ảnh dựa theo đường biên
Hình 12 Làm rõ biên
Trang 22Phân đoạn ảnh dựa theo tính kết cấu
Tính kết cấu đặc trưng cho kiểu dạng xuất hiện lặp trên bề mặt nào đó của đối tượng Có 2 kiểu lặp: lặp ngẫu nhiên & lặp có tính chu kỳ
Trong phân tích ảnh, kết cấu được phân thành 2 loại chính: loại thống kê & loại cấu trúc
Khi các đối tượng xuất hiện trên một nền có tính kết cấu cao, việc phân đoạn dựa vào tính kết cấu trở nên khá quan trọng Việc phân đoạn dựa vào miền đồng nhất cũng có thể áp dụng cho các đặc trưng kết cấu và có thể dùng để phân đoạn các miền có tính kết cấu.
Trang 23Kết luận
Đầu vào: ảnh số đã qua tiền xử lý.
Đầu ra: ảnh nhị phân với các vùng được phân
rõ ràng.
Mục đích của phân đoạn ảnh: giảm lượng thông tin khổng lồ có trong ảnh, chỉ đưa ra thông tin cần thiết.
Ứng dụng: nhận dạng & tra cứu ảnh.
~~~~~~~~
Trang 24Tài liệu tham khảo
[1] Bài giảng Xử lý ảnh, TS Nguyễn Thị Thủy, trường Đại học Nông Nghiệp Hà Nội
[2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan; Xử lý ảnh; Học viện Công
nghệ bưu chính viễn thông; Hà Nội – 2006
[3] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy; Nhập môn xử lý
ảnh; NXB Khoa học & kỹ thuật; Hà Nội – 2003
[4] Rafael C.Gonzalez, Richard E.Woods; Digital Image
Processing (Second Edition), chapter 10; Upper Saddle
River, New Jersey 07458
