Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động

Xây dựng hệ thống phát hiên biển báo tự động. Đề tài tập trung nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động . Biên soạn tài liệu cho việc tra cứu và kiểm tra các cảm biến và camera trên ô tô. Để hoàn thành đề tài này, chúng em đã sử dụng các phương pháp : tìm, đọc và dịch, chọn và sắp xếp, suy luận và viết. Cụ thể như sau : • Tìm tài liệu: tìm tài liệu từ giáo trình, phần mềm python, trên Internet . • Đọc và dịch tài liệu: Sau khi có được tài liệu, chúng em đọc để hiểu được nội dung chứa trong tài liệu.. • Chọn và sắp xếp tài liệu: Tài liệu thì có rất nhiều và dài, việc chọn những nội dung thực sự cần thiết và quan trọng là điều không thể thiếu. Do tài liệu xuất phát từ nhiều nguồn nên phải sắp xếp theo một tổng thể thống nhất và có bố cục chặt chẽ và liên quan mật thiết đến nhau. Suy luận và viết: Để đảm bảo đề tài được rõ ràng, dễ hiểu, nhóm chúng em đã sử dụng những kiến thức chuyên ngành có sẵn kết hợp với những kiến thức mới, rồi tóm gọn và viết một cách khoa học nhất

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH



KHOA CƠ KHÍ - ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - Ô TÔ

(Font: Time New Romaơn Bold; Size: 16)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH

TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 08/2021

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CƠ KHÍ - ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - Ô TÔ

Bộ môn :Đồ án môn học điện và điện tử ô tô

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Sinh viên thực hiện:

Ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Ô Tô

1 Tên đề tài đồ án:

Xây dựng hệ thông phát hiện biển báo tự động

2 Nội dung chính của khoá luận:

Xây dựng được hệ thống nhận diện biển báo tự động

4 Kết quả đạt được

……….……… ……….………

……….……… ……….………

……….……… ……….………

……….……… ……….………

5 Ngày giao đồ án: ……… … Ngày nộp đồ án: ………

6 Kết luận: Nội dung và yêu cầu của Khoá luận tốt nghiệp đã được thông qua bởi: Họ và tên người hướng dẫn: Ký tên 1/……… ………

2/……… ………

Tp Hồ Chí Minh, ngày……tháng……năm……

(Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên)

LỜI CAM KẾT

- Tên đề tài: Xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động

- Giảng viên hướng dẫn:Nguyễn Hữu Luân

- Ngày nộp khoá luận tốt nghiệp:

- Lời cam kết: “Tôi xin cam đoan đồ án tốt nghiệp này là công trình do chính tôi

nghiên cứu và thực hiện Tôi không sao chép từ bất kỳ một bài viết nào đã được công bố mà không trích dẫn nguồn gốc Nếu có bất kỳ một sự vi phạm nào, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm”.

Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 20…

Một lần nữa em xin gửi lời cảm ơn đến thầy TS Nguyễn Hữu Luân và các thầy côtrong khoa đã giúp đỡ để em hoàn thành đồ án này.

TÓM TẮT ĐỒ ÁN

TÊN ĐỀ TÀI Xây dựng hệ thống phát hiên biển báo tự động.

Đề tài tập trung nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện biển báo tự động Biên soạn tài liệu cho việc tra cứu và kiểm tra các cảm biến và camera trên ô tô Để hoàn thành đề tài này, chúng em đã sử dụng các phương pháp : tìm, đọc và dịch, chọn và sắp xếp, suy luận

và viết Cụ thể như sau :

• Tìm tài liệu: tìm tài liệu từ giáo trình, phần mềm python, trên Internet

• Đọc và dịch tài liệu: Sau khi có được tài liệu, chúng em đọc để hiểu được nội dung

chứa trong tài liệu

• Chọn và sắp xếp tài liệu: Tài liệu thì có rất nhiều và dài, việc chọn những nội dung thực sự cần thiết và quan trọng là điều không thể thiếu Do tài liệu xuất phát từ nhiều nguồn nên phải sắp xếp theo một tổng thể thống nhất và có bố cục chặt chẽ và liên quan mật thiết đến nhau Suy luận và viết: Để đảm bảo đề tài được rõ ràng, dễ hiểu, nhóm chúng em đã sử dụng những kiến thức chuyên ngành có sẵn kết hợp với những kiến thức mới, rồi tóm gọn và viết một cách khoa học nhất ABSTRACT THESIS TITLE Size 12 ………

………

………

………

(Mẫu Tóm tắt khoá luận)

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ KHOÁ LUẬN i

LỜI CAM KẾT ii

LỜI CÁM ƠN iii

TÓM TẮT KHOÁ LUẬN iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC BẢNG BIỂU viii

DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VE ix

DANH MỤC TƯ VIẾT TẮT x

CHƯƠNG I GIỚI THIỆU 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

1.3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 4

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 5

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 6

1.5 Phương pháp nghiên cứu 6

1.5.1 Cơ sở phương pháp luận 7

1.5.2 Các phương pháp nghiên cứu cụ thể 9

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 11

2.1 Biển báo giao thông đường bộ việt nam 12 2.2 Phân loại ảnh………

….13 2.3 Phát hiện vùng ứng viên….14 CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 15

CHƯƠNG 4 PHƯƠNG HƯỚNG VÀ CÁC GIẢI PHÁP VÊ 25

CHƯƠNG 5 ĐÊ XUẤT CÔNG NGHỆ … / TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ 40

CHƯƠNG 6 CHẾ TẠO THỬ NGHIỆM / THỰC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ 50

CHƯƠNG 7 KẾT LUÂN - ĐÊ NGHỊ 65

TÀI LIÊU THAM KHẢO 70 PHỤ LỤC 1 I

(Mẫu Mục lục)

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: <Tên bảng> 23Bảng 1.2: <Tên bảng> 25Bảng 1.3: <Tên bảng> 24

- Chữ số thứ hai chỉ thứ tự bảng biểu trong mỗi chương

- Ở cuối mỗi bảng biểu trong mỗi chương phải có ghi chú, giải thích, nêu rõ nguồn

(Mẫu Mục lục)

DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ

Sơ đồ 1.1: <Tên sơ đồ > 11

Sơ đồ 1.2: <Tên sơ đồ > 12

Sơ đồ 1.3: <Tên sơ đồ > 16

…

Sơ đồ 3.7: <Tên sơ đồ > 37

…

Hình 1.1: <Tên hình > 13Hình 1.2: <Tên hình > 15Hình 1.3: <Tên hình > 18

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU.

1.1:Tính cấp thiết của đề tài :

Ngày nay công nghệ thông tin đang phát truyển mạnh mẽ và ứng dụng trong

Nhiều lĩnh vực , trong đó có lĩnh vực giao thông “Hệ thống phát hiện biển báo

tự Động” đang được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm

Để làm sáng tỏ hiệu quả trong thực tế nhóm em đã trọn đề tài “Xây dựng hệ

Thống nhận diện biển báo tự động” Khi có chiếc xe có hệ thống này nó sẽ cảnh báo Chủ nhân về những biển báo đã được xử lý giúp người lái xe tập trung hơn trong nhữngQuãng đường dài mệt mỏi

1.2: ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.

-ý nghĩa khoa học: dựa vào các nghiên cứu khoa học ,bài báo liên quan đã được công

bố trong và ngoài nước , áp dụng vào phương pháp nhận diện các biển báo giao thông

-Ý nghĩa thực tiễn: Mô phòng thành công phương pháp nhận diện biển báo giao thông

đường bộ ứng dụng vaofcoong nghệ tự động cho điều khiển giao thông

1.3:Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:

- Tạo ra một thiết bị thông minh giúp nâng cao đời sống con người.

- Tìm hiểu về cách sử dụng và lập trình Python.

- So sánh với đề tài được đặt ra.

- Tiến hành viết chương trình hệ thống.

- Mô phỏng hệ thống.

- Sửa chữa, khắc phục lỗi (nếu có).

1.4:Đối tượng nghiên cứu của đề tài:

-Các biển báo giáo thông hiện đang được sử dụng

-Các lý thuyết sử lý ảnh Các phương pháp giải thuật phát hiện ảnh Bênh cạnh đó cònnghiên cứu thêm về không gian màu , Phương pháp phân đoạn màu, kỹ thuật phát hiệnđối tượng, phân tích hình dáng và phương pháp trích đặc trưng ảnh Lý thuyết máy học-Thư viện sử lý ảnh và thị giác máy tính nguồn mở openCV

1.5 Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Cơ sở phương pháp luận

Trãi qua quá trình 4 năm học tại trường Đại học Nguyễn Tất Thành được sự chỉ dạy

và hướng dẫn của các thầy cô khoa Cơ khí – Điện – Điện tử - Ô tô, được tiếp thu các kiếnthức từ những môn cơ sở đến những môn chuyên ngành như kỹ thuật điện – điện tử, vi điểu khiển, hệ thống điện thân xe, … trên cơ sở đó nhóm chúng em đã vận dụng những kiến thức đã học được và khả năng tự nghiên cứu sâu về chuyên ngành điện mà nhóm đã hướng theo nên nhóm đã quyết định thực hiện đề tài “ Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo tự động trên ô tô”

Với lượng kiến thức học được chì chưa đủ để làm tốt đề tài nên nhóm đã nghiên cứu thêm một số nguồn tài liệu:”

-phương pháp lý thuyết Nội dung các văn bản liên quan đến ban hành, quy định và

ý nghĩa của biển báo an toàn giao thông đường bộ

+ Đọc phân tích, tổng hợp tài liệu từ những bài báo và nghên cứu khoa học liên quan

đã được công bố tại Việt Nam và trên thế giới.Kế thừa những phương pháp đạt kết quả tốt và phù hợp với nội dung cần đạt của đề tài.Phát hiện và cải tiến những phương pháp

đã có trước đây để xây dựng hướng tới kết quả tốt nhất

-Phương pháp thực nghiệp

+Truyển khai bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu(ảnh và video), thiết kế và xây dựng một

hệ thống dựa trên máy tính để có thể tự động phát hiện và nhận dạng các biển báo giao thông

CHƯƠNG 2:PHƯƠNG PHÁP NGHIN CỨU.

2.1 Báo hiệu giao thông đường bộ

Biển báo giao thông đường bộ hay còn được gọi là hệ thống báo hiệu đường bộ là hệ

thống rất nhiều biển báo giao thông được đặt ven đường cung cấp thông tin cụ thể cho

người tham gia giao thông Theo Quy chuẩn QCVN 41:2016/BGTVT - Quy chuẩn kỹ thuật

quốc gia về báo hiệu đường bộ, biển báo bao gồm 6 nhóm: biển báo cấm, biển báo nguy

hiểm và cảnh báo, biển hiệu lệnh, biển chỉ dẫn trên đường ôtô không phải là đường cao tốc,

biển phụ - biển viết bằng chữ, biển chỉ dẫn trên đường cao tốc Trong đề tài này chỉ nghiên

cứu trên 4 nhóm chính sau:

2.2 Tổng quan về xử lý ảnh

2.2.1. Xử lý ảnh là gì?

Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả

mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn”

hoặc một kết luận

1 Biển báo cấm có dạng hình tròn (trừ biển số 122 "

dừng lại" có hình bát giác đều)

Hầu hết các biển đều có viền

đỏ, nền màu trắng, trên nền cóhình vẽ màu đen, biển báo cấm gồm 40 kiểu, đánh số từ 101 đến 140;

-Đường biên (đường bao: boundary)

-Ý nghĩa của đường biên

2.3 Các mô hình màu

2.3.1 Giới thiệu

Mô hình màu hay không gian màu là một mô hình toán học dùng để mô tả các màu sắc trong thực tế được biểu diễn dưới dạng số học Trên thực tế có rất nhiều không gian màu khác nhau như RGB, HSV, CMYK, HLS, IHLS

2.3.2. Mô hình màu RGB Là không gian màu rất phổ biến được dùng trong đồ họa máy

tính và nhiều thiết bị kĩ thuật số khác Ý tưởng chính của không gian màu này là

sự kết hợp của 3 màu sắc cơ bản: màu đỏ (R, Red), xanh lục (G, Green) và xanh

lơ (B, Blue) để mô tả tất cả các màu sắc khác Thu nhận ảnh Số hóa Tiền xử lý Phân tích ảnh Nhận dạng ảnh

2.3.3 Mô hình màu HLS

Mô hình màu HLS xác định các màu bằng ba thông số: màu sắc (H Hue), độ sáng (L Lightness) và độ bão hòa (S - Saturation) Có thể minh họa mô hình màu HLS bằngmột hình nón lục giác đôi, có màu trắng ở đỉnh đầu màu đen ở dưới

-2.3.4 Mô hình màu IHLS

Mô hình màu IHLS được cải tiến từ mô hình màu HLS Mô hình màu này rất giống với

mô hình màuHLS nhưng nó tránh được sự bất tiện của các mô hình màu khác được thiết

kế cho đồ họa máy tính hơn là xử lý ảnh

2.3.5. Mô hình màu HSV Hệ không gian này dựa vào 3 thông số để mô tả màu sắc

H = Hue: màu sắc

S = Saturation: độ đậm đặc, sự bảo hòa

V = value: giá trị cường độ sáng

và thường được biểu diễn dưới dạng hình trụ hoặc hình nón

Theo đó, đi theo vòng tròn từ 0-360 độ là trường biểu diễn màu sắc (Hue) Trường này bắt đầu từ màu đỏ đầu tiên, tới màu xanh lục đầu tiên nằm trong khoảng 0-120 độ, từ 120-240 độ là màu xanh lục tới xanhlơ.Từ 240-360 là từ màu đen tới lại màu đỏ Theo như cách biểu diễn không gian màu theo hình trụ như trên, đi từ giá trị độ sáng (V) được biểu diễn bằng cách đi từ dướiđáy hình trụ lên và nằm trong khoảng từ 0 -1 Ở đáyhình trụ V có giá trị là 0, là tối nhất và trên đỉnh hình trụ là độ sáng lớn nhất (V = 1) Đi

từ tâm hình trụ ra mặt trụ là giá trị bão hòa của màu sắc (S) S có giá trị từ 0 - 1 0 ứng với tâm hình trụ là chỗ mà màu sắc là nhạt nhất S = 1 ở ngoài mặt trụ, là nơi mà giá trị màu sắc là đậm đặc nhất

Chuyển đổi từ RGB sang HSV

Giả sử ta có một điểm màu có giá trị trong hệ RGB là (R, G, B) ta chuyển sang không gian HSV như sau:

Đặt M = max(R, G, B), m = Min(R, G, B) và C = M -

m Nếu M = R, H' = (G - B)/C mod 6

Nếu M = B, H' = (R - G)/C + 4

H = H' x 60 Trong trường hợp C = 0, H = 0,

V = M; S = C/V Trong trường hợp V hoặc C bằng 0, S = 0

Chuyển đổi từ HSV sang RGB

Giả sử ta có không gian màu HSV

(X,C,0) Nếu 1<H’<2(0,C,X) Nếu 2<H’<3(0,X,C) Nếu 3<H’<4(X,0,C) Nếu 4<H’<5(C,0,X) Nếu 5<H’<6Đặt m = V - C và ta có kết quả cuối cùng:

(R, G, B) = (R1 + m, G1 + m, G1 +m)

2.4 Lọc số ảnh

2.4.1 Lọc số ảnh là gì?

Một hệ thống dùng để làm biến dạng sự phân bố tần số của các thành phần tín hiệu theocác chỉ tiêu đã cho được gọi là bộ lọc số Nguyên tắc chung của các phương pháp lọc là

cho ma trận ảnh nhân chập với một ma trận lọc (Kernel): Idst= M*Isrc Isrc, Idst là ảnh

gốc và ảnh sau khi thực hiện phép lọc ảnh bằng cách nhân với ma trận lọc M Với mỗi phép lọc ta có những ma trận lọc M khác nhau, không có quy định cụ thể nào cho việc xác định M, tuy nhiên ma trận này có một số đặc điểm như sau:

 Kích thước của ma trận thường là một số lẻ chẳng hạn 3x3, 5x5 … Khi đó, tâm của matrận sẽ nằm ở giao của hai đường chéo và là điểm áp đặt lên ảnh mà ta cần tính nhânchập

 Tổng các phần tử trong ma trận thông thường bằng 1 Nếu tổng này lớn hơn 1, ảnh qua phép lọc sẽ có độ sáng lớn hơn ảnh ban đầu Ngược lại ảnh thu được sẽ tối hơn ảnh ban đầu

là sử dụng một ma trận lọc (3x3) quét qua từng điểm ảnh của ảnh đầu vào Isrc Tại vị trímỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng (3x3) của ảnh gốc đặt vào ma trận lọc Giá trị điểm ảnh của ảnh đầu ra Idst là giá trị trung bình của tất cả các điểm trong ảnh trong ma trận lọc

2.4.3.2 Lọc trung vị

Lọc trung vị là lọc phi tuyến Một phép lọc phi tuyến là một kết quả không thể thu được

từ một tổng trọng số của các điểm ảnh lân cận Sau khi đã định nghĩa kích thước vùng lân cận, giá trị điểm ảnh trung tâm được thay bằng trung vị tức là giá trị chính giữa của tất cả các giá trị của các điểm trong vùng lân cận Lọc trung vị hiệu quả trong việc giảm

đi điểm nhiễu trong ma trận lọc lớn hay bằng một nửa số điểm trong ma trận lọc Cho một dãy số X1, X2, X3, , Xn được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần Khi đó

Phần lớn các phép toán của "Hình thái" được định nghĩa từ hai phép toán cơ bản là phép

"giãn nở" (Dilation) và phép "co" (Erosion)

2.5.2 Phép toán giãn nở (dilation)

Là một trong các hoạt động cơ bản trong hình thái toán học Phép toàn này có tác dụng làm cho đối tượng ban đầu trong ảnh tăng lên về kích thước (Giãn nở ra)

Công thức của phép toán giãn nở

2.5.4 Phép toán mở và đóng (opening, closing)

Phép toán mở (opening) và đóng (closing) là sự kết hợp của

phép co (erosion) và giản (dilation) chúng được định nghĩa như sau:

2.6 Phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông.Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng mức xám, cùng màu hay cùng độ nhám

Phân vùng có thể được tiếp cận từ hai quan điểm: bằng cách nhận dạng các đường biên(hoặc đường) hoặc bằng cách nhận ra các vùng (region, area) bên trong ảnh Các phép toán phân vùng có thể xem như là đối ngẫu của các phép toán tìm biên (hay tách cạnh), bởi vì khi tìm biên được kết thúc, điều đó tương đương với việc tách một vùng làm hai.Một cách lý tưởng, các phép toán tách cạnh và phân vùng sẽ cho cùng một kết quả

phân đoạn, tuy nhiên trong thực tế ít khi đạt được như vậy

Vùng ảnh là tập hợp các điểm ảnh có thuộc tính tương tự (gần giống nhau) Ta có thể xem một ảnh X chính là một tập các điểm ảnh pi , ký hiệu X= { pi }, i∈ [1, N.M],

với N.M là kích thước của hình ảnh Như vậy, phân vùng ảnh là quá trình tìm các tập con

Ri ={ tập các điểm ảnh có thuộc tính tương tự} của các vùng ảnh sao

cho:

Phân vùng ảnh là quá trình xử lý một ảnh số thành một tập các vùng, mỗi vùng là một tậphợp các điểm ảnh Chính xác hơn, phân vùng ảnh là quá trình gán nhãn cho mỗi điểmảnh trong ảnh sao cho các điểm ảnh có các thuộc tính tương tự nhau thì có cùng mộtnhãn

Đường bao quanh một vùng ảnh được gọi là đường biên

2.6.1 Phân vùng theo ngưỡng biên độ

2.6.2. Phân vùng theo miền đồng nhất

2.6.2.1 Phương pháp tách cây tứ phân

- Về nguyên tắc, phương pháp này kiểm tra tính hợp thức của tiêu chuẩn một cách tổngthể trên miền lớn của ảnh Nếu tiêu chuẩn được thỏa mãn, việc phân đoạn coi như kết thúc Trong trường hợp ngược lại, ta chia miền đang xét thành 4 miền nhỏ hơn Với mỗi miền nhỏ, ta áp dụng một cách đệ quy phương pháp trên cho đến khi tất cả các miền đềuthỏa

*Một vùng thỏa chuẩn sẽ tạo nên một nút lá, nếu không nó sẽ tạo nên một nút trong

và có 4 nút con tương ứng với việc chia làm 4 vùng Ta cứ tiếp tục như vậy cho đến khi phân xong Các nút của cây biểu diễn số vùng đã phân

*Tiêu chuẩn phân vùng ở đây là màu sắc Nếu mọi điểm của vùng đều là màu trắng thì

sẽ tạo nên nút lá trắng và tương tự như vậy với nút lá đen Nút màu ghi vùng khôngthuần nhất và phải tiếp tục chia

Với ngưỡng q cho trước, vùng thuần nhất phải thỏa điều kiện:

• Độ lệch chuẩn s <q

*Hoặc Max - Mia <θ với Max, Min lần lượt là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của mức xám trong vùng cần chia

-Ý tưởng của phương pháp là xét ảnh từ các miền nhở nhất rồi nối chúng lại nếu thỏa mãn yêu cầu tiêu chuẩn để đc một miền đồng nhất lớn hơn Tiếp tục với tất cả các miền thu được cho đến khi không thể nối 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 nổi 2 vùng Việc nối 2 vùng được thực hiện theo nguyên tắc sau : - Hai vùng phải đáp ứng tiêu chuẩn,thí dụ như cùng màu hay cùng mức xám - Hai vùng phải kế cận nhau.

Dựa theo nguyên lý của phương pháp nối, 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 nổi

- Thuật toán đệ quy cực bộ: sử dụng phương pháp tìm kiếm trong một cây để làm tăng kích thước vùng

2.6.2.3 Phương pháp tổng hợp

Hai phương pháp nổi (hợp) và tách đều có nhược điểm Phương pháp tách sẽ tạo nên mộtcấu trúc phân cấp và thiết lập mối quan hệ giữa các vùng Tuy nhiên, nó thực hiện việc chia quá chi tiết Phương pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, nhưng cấu trúc hàng ngang dàn trải, không cho ta thấy rõ mối liên hệ giữa các miền Vì nhược điểm này, người ta nghĩ đến phối hợp cả hai phương pháp Trước tiên, dùng phương pháp tách để tạo nên cây tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến lá Tiếptheo, tiến hành duyệt cây theo chiều ngược lại và hợp các vùng có cùng tiêu chuẩn Với phương pháp này ta thu được một câu trúc ảnh với các miền liên thông có kích thước tối

đa Giải thuật tách hợp gồm một số bước chính sau:

Bước1: Kiểm tra tiêu chuẩn đồng nhất

Nếu không thỏa mãn tiêu chuẩn đồng nhất và số điểm trong một vùng nhiều hơn 1, táchvùng ảnh làm 4 miền (trên, dưới, phải, trái) bằng cách đệ quy Nếu kết quả tách xong vàkhông tách được nữa chuyển sang bước 2 Nếu tiêu chuẩn đồng nhất thỏa mãn thì tiến hành hợp vùng và cập nhật lại giá trị trung bình của vùng cho vùng này

Bước 2:Hợp vùng

Kiểm tra 4 lân cận như đã nêu trên Có thể có nhiều vùng thỏa mãn Khi đó, chọn vùng tối ưu nhất rồi tiến hành hợp

2.6.3 Phân vùng theo kết cấu bề mặt

Kết cấu thường được nhận biết trên bề mặt của các đối tượng như gỗ, cát, vảivóc Kết cấu là thuật ngữ phản ánh sự lặp lại của các phần tử sợi (texel) cơ bản Sự lặplại này có thể ngẫu nhiên hay có tính chu kì hoặc gần chu kì Một texel chứa rất nhiềuđiểm ảnh

Trong phân tích ảnh, kết cấu được chia làm hai loại chính là: loại thống kê và loại cấu trúc

2.6.4 Phân vùng dựa trên sự phân lớp điểm ảnh

2.6.4.1 Mô hình bài toán

2.6.4.2 Thuật toán

Gradient là một véctơ có các phần biểu thị tốc độ thay đổi mức xám của điểm ảnh(theo hướng X,Y theo hướng ảnh hai chiều) tức là:

Ta có:

Trong đó dx và dy là khoảng cách giữa 2 điểm kế cận theo hướng x,y tương ứng(thực tứ chọn dx=dy=1)

• Nếu áp dụng Gradient vào xử lý ảnh, việc tính toán sẽ | rất phức tạp

• Để đơn giản mà không mất tính chất của phương pháp

Gradient, người ta sử dụng kĩ thuật Gradient dùng cặp mặt nạ HH, trực giao Nêu định nghĩa Ga, G, tương ứng là Gradient theo hai hướng x,y khi đó ta có vector | Gradient của một ảnh f(x,y) là:

2.7.1.2 Kỹ thuật phát hiện biên Laplace

• Các phương pháp đánh giá gradient ở trên làm việc khá

tốt khi mà độ sáng thay đổi rõ nét

• Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn

đó là phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace