XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code)

XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) ....................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN HÌNH DẠNG vật THỂ (có code) .......................

VẬT THỂ

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ V DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VI DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VII

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH 8

1.1 GIỚI THIỆU 8

1.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠN BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 8

1.2.1 Cơ bản về xử lý ảnh 8

1.2.2 Ảnh và điểm ảnh 9

1.2.3 Khử nhiễu 9

1.2.4 Chỉnh mức xám 9

1.2.5 Trích chọn đặc điểm 10

1.2.6 Nhận dạng 10

1.2.7 Nén ảnh 11

CHƯƠNG 2 THU THẬP ẢNH VÀ TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH 12

2.1 CƠ CHẾ NHẬN ẢNH PINHOLE 13

2.2 CẢM BIẾN MÁY ÁNH (CCD) 15

2.3 TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH 16

2.3.1 Các kỹ thuật làm trơn ảnh 17

2.3.2 Làm trơn ảnh bằng lọc phi tuyến 17

2.3.3 Làm trơn lọc nhiễu bằng lọc tuyến tính 17

2.3.4 Gassian Blur 19

2.3.5 Ứng dụng của làm trơn ảnh 21

CHƯƠNG 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN 22

3.1 CÁC HÀM CHUYỂN ĐỔI KIỂU ẢNH 22

3.2 CHUYỂN ĐỔI ĐỊNH DẠNG CÁC FILE ẢNH 23

3.3 THAY ĐỔI KÍCH THƯỚC ẢNH 23

3.4 DÒ BIÊN VÀ PHÂN VÙNG ẢNH 26

3.4.1 Một số khái niệm 26

3.4.2 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên 27

3.4.3 Quy trình phát hiện biên 28

3.4.4 Phương Pháp biên cục bộ 28

3.4.5 Dò biên theo phương thức hoạt động 30

3.4.6 Phân vùng ảnh 32

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG XỬ LÝ ẢNH 33

4.1 CHỨC NĂNG CỦA PHẦN MÔ PHỎNG 34

4.2 CÁCH HOẠT ĐỘNG CỦA ĐOẠN CODE 34

CHƯƠNG 5 NHẬN XÉT 38

5.1 QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 38

VỀ LÝ THUYẾT VÀ HIỂU RÕ HƠN VỀ PHẦN XỬ LÝ ẢNH 38

5.2 KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG VÀO THỰC TẾ 38

5.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 38

CHƯƠNG 6 TÀI LIỆU THAM KHẢO 39

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

HÌNH 1.1 QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH 10

HÌNH 1.2 CÁC BƯỚC CƠ BẢN TRONG HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH 10

HÌNH 2.1 CẤU TẠO CỦA MỘT CAMERA SỐ 13

HÌNH 2.2 NGUYÊN LÝ TẠO ẢNH QUA KHE HẸP 14

HÌNH 2.3 MÁY ẢNH PINHOLE CỔ ĐIỂN 14

HÌNH 2.4 MÁY ẢNH DSLR VỚI "ỐNG KÍNH" POHOLE 15

HÌNH 2.5 CẤU TRÚC CỦA 1 CCD 17

HÌNH 2.6 CỬA SỔ LỌC TRONG 1D VÀ 2D 19

HÌNH 2.6 CAMERA ỨNG DỤNG LỌC 23

HÌNH 3.1 : ẢNH TRƯỚC VÀ SAU KHI IMRESIZE 25

HÌNH 3.2 CÁC LOẠI ĐƯỜNG BIÊN 29

HÌNH 4.1 GIAO DIỆN GUI 36

HÌNH 4.2 HÌNH MÀU XÁM 37

HÌNH 4.3 HÌNH ẢNH NHỊ PHÂN 38

HÌNH 4.4 HÌNH ẢNH NHỊ PHÂN ĐÃ ĐƯỢC INVERT 38

HÌNH 4.5 HÌNH ẢNH SAU KHI ĐÃ ĐƯỢC NHẬN DIZ 39

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH

1.1 Giới thiệu

Xử lý ảnh là một lĩnh vực đã và đang rất phát triển Khái niệm có liên quan tới nhiềungành học và hướng nghiên cứu khác nhau Hệ thống xử lý ảnh bao gồm lý thuyết và các

kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo ra một hệ thống nhân tạo có thể tiếp nhận thông tin

từ các hình ảnh thu được hoặc các tập dữ liệu đa chiều Xử lý ảnh có thể kết hợp với nhiềungành khác nhau như công nghệ thông tin, truyền thông, điện tử, điều khiển tự động, cơkhí… cho chúng ta rất nhiều ứng dụng trong đời sống hàng ngày Ngày nay, ứng dụng của

xử lý ảnh đã phổ biến rộng rãi hơn vào mọi lĩnh vực từ quân sự, khoa học, vũ trụ, cho đến yhọc, sản xuất, và tự động hóa tòa nhà

Ảnh đã xử lý

Kết luận

Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh

Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xemnhư là đặc trưng của cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vịtrí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm

n biến P (c1, c2, c3…) Do đó ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều

Hình 1.2 Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh

1.1.2 Ảnh và điểm ảnh

Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một tọa độ trong không giancủa đối tượng và ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh

1.1.3 Khử nhiễu

Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh:

 Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi

 Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục bằng các phép lọc

1.1.4 Chỉnh mức xám

Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra Thông thường có 2 hướng tiếp cận:

 Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành một

bó Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng

 Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gianbằng kỹ thuật nội suy Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh

1.1.5 Trích chọn đặc điểm

Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng trong quá trình

xử lý ảnh Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây:

 Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, biên độ, điểm uốn,…

 Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện

lọc vùng (zonal filtering) Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc 10 điểm” (feature mask)thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v )

 Đặc điểm biên và đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và do

vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến được dùng khi nhận dạng đốitượng Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử la bàn, toán

tử Laplace, toán tử “chéo không” (zero crossing) v.v

1.1.6 Nhận dạng

Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm cácmẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, được ứng dụng trong nhiều ngành khoahọc khác nhau

Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai

đoạn chủ yếu sau đây:

1 Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý

2 Biểu diễn dữ liệu

3 Nhận dạng, ra quyết định

Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:

1 Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn

2 Phân loại thống kê

3 Đối sánh cấu trúc

4 Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo

1.1.7 Nén ảnh

Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ Thường được tiến hành theo cả hai cách khuynhhướng là nén có bảo toàn và không bảo toàn thông tin Nén không bảo toàn thì thường cókhả năng nén cao hơn nhưng khả năng phục hồi thì kém hơn.

CHƯƠNG 2 THU THẬP ẢNH VÀ TĂNG CƯỜNG

CHẤT LƯỢNG ẢNH

Trong công nghệ xử lý ảnh thì công đoạn đầu tiên là chụp ảnh, nghĩa là chúng ta lấy được

dữ liệu của 1 bức ảnh trước khi xử lý Để làm được việc đó cần phải có thiết bị chụp ảnh màphổ biến là các camera Chất lượng của bức ảnh được quyết định cấu tạo và chất lượng củacamera

Về cơ bản, cấu tạo một camera số hay máy chụp hình kỹ thuật số gồm:

Hình 2.1 Cấu tạo của một camera số

trên một hiện tượng quang học vốn được khám phá hàng ngàn năm trước: Hiện tượng tạoảnh qua khe hẹp

Hình 2.2 Nguyên lý tạo ảnh qua khe hẹp.

Cấu tạo rất đơn giản: chúng là những hộp kín được đục lỗ nhỏ để tiếp nhận ánh sáng từbên ngoài Hình ảnh sẽ được thu nhận trên phim hoặc tấm nhạy sáng đặt bên trong hộp.Chính cái lỗ nhỏ trên thân máy giữ được chức năng của một ống kính máy ảnh.So với ốngkính thông thường, “ống kính” pinhole có độ mở nhỏ hơn hàng chục cho đến hàng trăm lần.Đường kính của “lỗ kim” này càng nhỏ, bề dày càng mỏng thì ảnh thu được càng nét.

Do độ mở của lỗ kín quá nhỏ, nên việc truyền tải ảnh tốt khá nhiều thời gian, và ảnh củaống kính Pinhole thì thường bị mờ và đen ở góc Ưu điểm duy nhất là ảnh không bị méohình ở mọi góc độ do không chịu hiện tượng cầu sai của thấu kính

Hình 2.4 Máy ảnh DSLR với "ống kính" pohole

1.4 Cảm biến máy ánh (CCD)

Hình 2.3 Máy ảnh pinhole cổ điển

Camera CCD (Charge CoupleDevice) là một thiết bị thu nhận ảnh dưới dạng tín hiệu

số bằng cách thu nhận cường độ sáng tại từng điểm thông qua một loại linh kiện có tên làphoto diode Cường độ sáng tại mỗi điểm này sẽ được mã hoá thành 3 giá trị màu cơ bản làRED, GREEN, BLUE theo lý thuyết màu do Thomson đưa ra năm 1802 Ảnh nhận được từCamera loại này là một ma trận Vector:

1.5 Tăng cường chất lượng ảnh

Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cường ảnh và khôi phụcảnh Tăng cường ảnh nhằm hoàn thiện các đặc tính của ảnh như sau :

 Lọc nhiễu

 Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh

 Làm nổi biên ảnh

1.1.8 Các kỹ thuật làm trơn ảnh

 Lọc trung bình (Mean Filter)

 Lọc thông thấp (Low pass Filter)

 Lọc đồng hình (Homomorphie Filter)

 Gaussian Blur

1.1.9 Làm trơn ảnh bằng lọc phi tuyến

 Lọc trung vị (Median Filter)

 Lọc ngoài (Outlier Filter)

 Lọc loại bỏ nhiễu đốm Crimmins (Crimmins Speckle Removal)

 Bộ lọc giữ biên (Kuwahara Filter)

1.1.10 Làm trơn lọc nhiễu bằng lọc tuyến tính

Lọc trung bình là bộ lọc sử dụng cửa sổ lọc của lớp tuyến tính(linear class) để lọcnhiễu và làm trơn ảnh Ý tưởng cơ bản của bộ lọc này là thay thế giá trị tại mỗi điểm ảnhbằng trung bình các giá trị của các điểm lân cận nhằm loại bỏ những điểm ảnh biến đổi lớn

so với điểm lân cận(nhiễu), và những điểm ảnh nằm trên biên cũng có sự biến đổi lớn so vớilân cận Chúng ta cùng xem một số ví dụ về cửa sổ lọc trong kĩ thuật lọc trung bình

Hình 2.6 Cửa sổ lọc trong 1D và 2D

Nếu trong kỹ thuật trên ta dùng các trọng số(của cửa sổ lọc) như nhau, phương trình trên sẽtrở thành :

Với : f(x,y) : ảnh đầu vào

g(x,y): ảnh đầu ra

a(k,l): cửa sổ lọc(mặt nạ)

Ưu điểm : Là bộ lọc tuyến tính đơn giản trong tính toán Ảnh đạt độ trơn mịn

Khuyết điểm: Không hoàn toàn loại bỏ các tác dụng của nhiễu, các điểm ảnh đơn

lẻ(nhiễu) sẽ ảnh hưởng đến giá trị trung bình của các pixel lân cận Độ sắc nét

ảnh kém Độ tương phản thấp

1.1.11 Gassian Blur

Gaussian blurring là cách làm mờ một ảnh bằng hàm Gaussian Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi và hiệu quả trong các phần mềm xử lý đồ họa Nó cũng là công cụ phổ biến để

thực hiện quá trình tiền xử lý hình ảnh dùng để làm dữ liệu đầu vào tốt cho các phân tích caocấp hơn trong Computer Vision, hoặc cho các giải thuật được thực hiện trong một tỉ lệ khác của hình đã được cho.

Trong không gian hai chiều, công thức này sản sinh ra những đường viền là những đườngtròn đồng tâm, tuân theo logic phân tán Gausian từ điểm trung tâm Giá trị từ hệ thống phântán này sẽ được sử dụng để xây dựng một ma trận tích chập dùng tính toán phép tích chậpvới ảnh gốc

1.1.12 Ứng dụng của làm trơn ảnh

Xét ở khía cạnh nào đó, ta có thể nói làm trơn ảnh sử dụng khá phổ biến trong nhiều lĩnh vực như giải trí, y học, an ninh và một số lĩnh vực khá Làm trơn ảnh nếu nó đứng riêng lẻ thì nó chỉ có mỗi chức năng là làm mịn ảnh, và giảm nhiễu Nhưng khi đặt nó vào trong quy trình xử lý thì nó rất quan trọng, kết quả của nó giúp các xử lý phía sau chính xác hơn

Hình 2.8 Camera ứng dụng lọc

CHƯƠNG 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN

Xử lý ảnh là bước cần thực hiện trước khi đưa ra các quyết định về hình ảnh Việc sửdụng phần mềm Matlab hỗ trợ rất trong trong xử lý ảnh

1.6 Các hàm chuyển đổi kiểu ảnh

Với các thao tác nhất định sẽ thật hữu ích khi có thể chuyển đổi ảnh từ dạng này sangdạng khác Khi ta áp dụng phép lọc tới ảnh RGB, Matlab sẽ lọc giá trị cường độ trong ảnhtương ứng Nếu ta cố gắng lọc ảnh chỉ số, Matlab đơn giản chỉ áp đặt phép lọc tới ma trậnảnh chỉ số và kết quả sẽ không có ý nghĩa

Chú ý: Khi chuyển đổi một ảnh từ dạng này sang dạng khác, ảnh kết quả có thể khác ảnh banđầu Chẳng hạn, nếu ta chuyển đổi một ảnh màu chỉ số sang một ảnh cường độ, kết quả ta sẽthu được một ảnh đen trắng

Danh sách sau đây sẽ liệt kê các hàm được sử dụng trong việc chuyển đổi kiểu ảnh:

 dither: Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh cường độ đen trắng bằng cách

trộn, tạo một ảnh chỉ số từ một ản RGB bằng cách trộn (dither)

 gray2id: Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh cường độ đen trắng.

 grayslice: Tạo một ảnh chỉ số từ một ảnh cường độ đen trắng bằng cách đặt

ngưỡng

 im2bw: Tạo một ảnh nhị phân từ một ảnh cường độ, ảnh chỉ số hay ảnh

RGB trên cơ sở của ngưỡng ánh sáng

 ind2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh chỉ số.

 ind2rgb: Tạo một ảnh RGB từ một ảnh chỉ số.

 mat2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ dữ liệu trong một ma trận bằng

cách lấy tỉ lệ giữ liệu

 rgb2gray: Tạo một ảnh cường độ đen trắng từ một ảnh RGB.

Toolbox xử lý ảnh biểu diễn màu sắc như các giá trị RGB ( trực tiếp trong ảnh chỉ số).

Tuy nhiên, có các phương pháp khá cho nhiều giá trị cụ thể và tinh tế hơn như: hue,saturation và các giá trị thành

Toolbox cung cấp một tập các hàm để chuyển đổi giữa các không gian chúng coi dữ

liệu màu sắc dưới dạng RGB tuy nhiên, ta có thể xử lý một ảnh màu khác nhau bằng cáchchuyển đổi nó thành RGB và chuyển đổi lại ảnh màu ban đầu

1.7 Chuyển đổi định dạng các file ảnh

Để thay đổi định dạng đồ hoạ của một ảnh, sử dụng hàm imread để đọc m

hàm imwrite đồng thời chỉ ra định dạng tương ứng

Để minh hoạ, ví dụ sau đây sử dụng hàm imread để đọc một file BMP vào hàm imwritelưu ảnh này dưới định dạng PNG

bitmap = imread('mybitmap.bmp','bmp'); imwrite(bitmap,'mybitmap.png','png');

1.8 Thay đổi kích thước ảnh

Để thay đổi kích thước của một ảnh, sử dụng hàm imresize Sử dụng hàm này ta có thể:

 Chỉ ra kích thước của ảnh

 Chỉ ra phương pháp nội suy đã được sử dụng

 Chỉ ra bộ lọc để ngăn ngừa hiện tượng răng cưa.

Sử dụng hàm imresize, ta có thể chỉ ra kích thước của ảnh kết quả theo hai cách:

 Bằng cách chỉ ra hệ số phóng đại trên màn hình

 Bằng cách chỉ ra chiều của ảnh

Sử dụng hệ số phóng đại ảnh để mở rộng một ảnh cần xử lý, chỉ ra được các hệ số phóngđại lớn hơn 1 Để thu nhỏ một ảnh, đưa ra hệ số phóng đại nằm giữa 0 và 1 Chẳng hạn, lệnhsau tăng kích thước của ảnh II lên 1.6 lần

Hình 3.1 : Ảnh trước và sau khi imresize

Chú ý: Nếu kích thước được chỉ ra không có cùng tỉ lệ với ảnh vào, ảnh ra sẽ bị biến dạng

Chỉ định phương pháp nội suy được sử dụng

- Theo mặc định, hàm imresize sử dụng phương pháp nội suy các pixel gần nhất (nearest –neighborinterpolation) để tính giá trị các pixel của ảnh ra Bảng sau đây liệt kê các phươngpháp nội suy để hỗ trợ từ phương pháp đến con người

Bảng 3.1 Phương pháp nội suy

Sử dụng bộ lọc để ngăn chặn hiện tượng răng cưa

Chú ý: Thậm chí đã sử dụng một bộ lọc thông thấp, chất lượng của ảnh vẫn bị ảnh hưởng dothông tin luôn bị mất trong quá trình nội suy

- Hàm imresize không sử dụng được cho bộ lọc thông thấp được, và cung cấp các hàm nộisuy để thực hiện công việc xử lý ảnh Phương pháp nội suy này ban đầu được sử dụng vớicác ảnh chỉ số và bộ lọc thông thấp không thích hợp cho kiểu ảnh này

- Ta cũng có thể chỉ ra một bộ lọc tự tạo thay cho các bộ lọc có sẵn

+ B=imresize(A,m): Trả lại một ảnh B lớn gấp m lần ảnh A (kích thước hình

học) sử dụng phương pháp nội suy mặc định (nearest - neighbor interpolcation) A có thể làmột ảnh chỉ số, ảnh đen trắng, RGB hoặc ảnh nhị phân

+ B=imresize(A,m,method): Trả lại một ảnh lớn gấp m lần ảnh A sử dụng

phương pháp nội suy method

+ B=imresize(A, [mrows ncols],method): Trả lại một ảnh với kích thước được chỉ rabởi vector Nếu kích thước được chỉ ra không cùng tỉ lệ với ảnh vào, ảnh sẽ bị biến dạng Khi kích thước của ảnh ra nhỏ hơn kích thước của ảnh vào và phương pháp nội suy được sửdụng là ‘bilinear’ hoặc ‘bicubic’, hàm imresize áp đặt một bộ lọc thông thấp

1.9 Dò biên và phân vùng ảnh

1.1.13 Một số khái niệm

Điểm Biên: Một điểm ảnh được coi là điểm biên nếu có sự thay đổi nhanh hoặc đột

ngột về mức xám (hoặc màu)

Đường biên (đường bao: boundary): gồm tập hợp các điểm biên xếp liên tiếp tạo thành

một đường hay đường bao

Ý nghĩa của đường biên trong xử lý: ý nghĩa đầu tiên: đường biên là một loại đặc

trưng được dùng trong phân tích, nhận dạng ảnh Thứ hai, người ta sử dụng biên làmphân cách các vùng xám (màu) cách biệt

Tầm quan trọng của biên: để thấy rõ tầm quan trọng của biên, xét ví dụ sau: khi người

họa sỹ muốn vẽ một danh nhân, họa sỹ chỉ cần vẽ vài đường nứt tốc họa mà không cần

vẽ một cách đầy đủ

Mô hình biểu diễn đường biên, theo toán học: điểm ảnh có sự biến đổi mức xám u(x)

một cách đột ngột theo hình dưới

Hình 3.2 Các loại đường biên

1.1.14 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên

Từ định nghĩa toán học của biên người ta sử dụng hai phương pháp phát hiện biên như sau(phương pháp chính)

1 Phương pháp phát hiện biên trực tiếp: phương pháp này chủ yếu dựa vào sự biến

thiên độ sáng của điểm ảnh để làm nổi biên bằng kỹ thuật đạo hàm

• Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh: ta có phương pháp Gradient

• Nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh: ta có phương pháp Laplace

2 Phương pháp phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đấy, chúng ta thu

đượng các vùng ảnh khác nhau thì đường phân cách giữa các vùng đó chính là biên Nóicách khác, việc xác định đường bao của ảnh được thực hiện từ ảnh đã được phân vùng