XỬ lý ẢNH đề tài phương pháp phân vùng ảnh và ứng dụng thử nghiệm trên phương pháp gia tăng vùng

Nghiên cứu phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất Nghiên cứu phương pháp phân vùng ảnh theo kết cấu bề mặt.. Thu nhận, các thiết bị thu nhận ảnh - Ảnh trên máy tính là kết quả t

Welcome

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KIẾN TRÚC HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

XỬ LÝ ẢNH

Đề tài: Phương pháp phân vùng ảnh và ứng dụng thử nghiệm trên

phương pháp gia tăng vùng

Nhóm 7: 1 Nguyễn Huy Tuấn

2 Nguyễn Ngọc Tú

3 Nguyễn Mạnh Tường

4 Phạm Thị Trang

5 Phạm Bá Vương

Xử lý ảnh có liên quan đến nhiều ngành khác.

Xử lý ảnh cũng đã tạo ra được rất nhiều ứng dụng hữu ích trong thực tế

3 Phân vùng ảnh luôn đóng một vai trò cơ bản và

thường là bước tiền xử lý đầu tiên trong toàn bộ

quá trình trước khi thực hiện các thao tác khác ở mức cao hơn

Đưa ra những ứng dụng thực tế của phân vùng

ảnh trong khoa học và

đời sống.

2

1 Nhiệm vụ

Nghiên cứu phương pháp phân vùng

ảnh theo ngưởng biên độ.

Nghiên cứu phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

Nghiên cứu phương pháp phân

vùng ảnh theo kết cấu bề mặt.

nghiên cứu các phương pháp phân vùng dựa trên không gian đặt trưng, không gian ảnh và

mô hình vật lý.

Chương I

Tổng quan về xử lý ảnh

1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

1.1.1 Xử lý ảnh là gì?

• Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó

Ảnh Xử lý ảnh

Ảnh “tốt hơn”

Kết luận

Quá trình “Xử lý ảnh”

Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh

“đặc điểm”

1.1.2 Các khái niệm cơ bản trong xử lí ảnh

Ảnh và các điểm ảnh:

Mức xám, màu: Là số các giá trị có thể có của các điểm ảnh của ảnh.

1.2 Thu nhập và biểu diễn ảnh

1.2.1 Thu nhận, các thiết bị thu nhận ảnh

- Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner các thiết bị thu

nhận này có thể cho ảnh đen trắng

- Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh

thông dụng : Raster, Vector.

1.2.2 Thu nhận, các thiết bị thu nhận ảnh

- Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá được nhúng trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mục đích:

• Tiết kiệm bộ nhớ

• Giảm thời gian xử lý

1.2.2.1 Mô hình Raster

Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh

được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm (điểm ảnh)

Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn Ngày nay

công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh

Raster phù hợp với tốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả

đầu vào và đầu ra

Hiện nay trên thế giới có trên 50 khuôn dạng ảnh thông dụng

bao gồm cả trong đó các kỹ thuật nén có khả năng phục hồi dữ

liệu 100% và nén có khả năng phục hồi với độ sai số nhận được

Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB

1.2.2.2 Mô hình Vector

Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ dễ dàng cho hiển thị và in ấn còn đảm bảo dễ

dàng trong lựa chọn sao chép di chuyển tìm kiếm

Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hoá như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chương trình số hoá Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất lượng cho cả đầu vào

và ra nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster

Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diển ảnh

Chương II

Khái quát về phân vùng ảnh

2.1 Một số khái niệm

Vùng ảnh (Region): là tập hợp các điểm ảnh có chung các

thuộc tính thuộc về một đối tượng nào đó

Phân vùng ảnh (Image Segmentation): là quá trình phân hoạch tập các điểm ảnh của X thành các tập con Ri (hay một

vùng ảnh) thỏa mãn các điều kiện sau

2.2 Các hướng tiếp cận phân vùng ảnh

- Phân vùng ảnh là chia ảnh thành các vùng không trùng lắp Mỗi vùng gồm một nhóm pixel liên thông và đồng nhất theo một tiêu chí nào đó Tiêu chí này phụ thuộc vào mục tiêu của quá trình phân đoạn.

Hình ảnh

Vùng được chọn bởi thuật

toán

Mô hình học máy xử lí Đầu ra

Xét một cách tổng quát, ta có thể chia các hướng tiếp cận phân đoạn ảnh thành các nhóm chính như sau:

- Dựa trên tính đồng đều ( độ tương tự của mức xám và các thuộc tính chung của các điểm ảnh trong mỗi vùng.

- Phân vùng ảnh dựa trên sự biến thiên của hàm độ xám hoặc mức xám ( phân vùng dựa trên tách biên).

2.3 Các công đoạn chính của phân vùng ảnh

• Phân vùng theo ngưỡng biên độ.

• Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

• Phân vùng ảnh theo kết cấu bề mặt.

2.4 Một số thuộc tính của ảnh và điểm ảnh

2.4.1 Một số thuộc tính của điểm ảnh

- Giả sử có một điểm ảnh X = { Pi } , trong đó Pi là pixel thứ i ( i = 1,…, M*N)

+ mi là giá trị trung bình được tính bằng công: A(P i )

- Hàm vị từ của Rk ( Pred (Rk) ) : để đo độ đồng đều của mức xám, được định nghĩa như sau:

Pred(R k )= 1,nếu E(Rk )<=Ɵc

0,nếu E(R k )>Ɵ c

- Trong đó: c là ngưỡng tự chọn

: nếu Pred(Rk) = 1 thì vùng Rk là vùng đồng đều

Pred(Rk) = 0 thì vùng Rk là không đồng đều

Thuộc tính tần số, thuộc tính thống kê, thuộc tính cấu trúc

Chương III

Các phương pháp phân vùng ảnh

1 Phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ

Các đặc tính đơn giản, cần thiết nhất của ảnh là biên độ và các tính chất vật lý như: độ tương phản, độ truyền sáng, màu sắc hoặc đáp ứng phổ Như vậy, có thể dùng ngưỡng biên độ

để phân vùng khi biên độ đủ lớn đặc trưng cho ảnh.

1.1 Kỹ thuật lấy ngưỡng

Một tham số q, gọi là ngưỡng độ sáng, sẽ được chọn để áp dụng

cho một ảnh a[m,n] theo cách sau:

+ Nếu a[m,n]>= 0 thì a[m,n] = object = 1

+ Ngược lại a[m,n] = background = 0

Thuật toán trên giả định rằng chúng ta đang quan tâm đến các đối tượng sáng (object) hay nền ảnh (background) bằng các giá trị “1”

hoặc “0”

a Ngưỡng cố định

Phương pháp đầu tiên là chọn một ngưỡng độc lập với dữ liệu ảnh Nếu chúng ta biết trước là chương trình ứng dụng sẽ làm việc với những ảnh có độ tương phản rất cao

b Ngưỡng dựa trên lược đồ

sáng của vùng hay ảnh cần được phân đoạn

2 Phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

Kỹ thuật phân vùng ảnh thành các miền đồng nhất dựa vào các tính chất quan trọng nào đó của miền ảnh Việc lựa chọn các tính chất của miền sẽ xác định tiêu chuẩn phân vùng Tính đồng nhất của một miền ảnh là điểm chủ yếu xác định tính hiệu quả của việc phân vùng

Các phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất thường áp dụng là:

–Phương pháp tách cây tứ phân

–Phương pháp cục bộ

–Phương pháp tổng hợp

3 Phân vùng ảnh theo kết cấu bề mặt

Kết cấu thường được nhận biết trên bề mặt của các đối tượng như

gỗ, cát, vải vóc…Kết cấu là thuật ngữ phản ánh sự lặp lại của các phần

tử sợi (texel) cơ bản Sự lặp lại này có thể ngẫu nhiên hay có tính chu kì hoặc gần chu kì Một texel chứa rất nhiều điểm ảnh

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

3.1 Phương pháp thống kê

Tính kết cấu ngẫu nhiên rất phù hợp với các đặc trưng thống kê Vì vậy, người ta có thể dùng các đặc trưng ngẫu nhiên để đo nó như: Hàm tự tương quan(AutoCorrelation Function-ACF), các biến đổi mật

Hình 2.1 Phân tích kết cấu sợi bằng dải tương quan

Trong mô hình này, trường kết cấu sợi trước tiên được giải chập bởi

bộ lọc lấy từ đầu ra của ACF Như vậy, nếu r(m, n) là ACF thì:

U(m, n) a(m, n) =  (m, n)

là một trường ngẫu nhiên không tương quan

3.2 Phương pháp cấu trúc

Kết cấu sợi có cấu trúc thuần nhất là những texels xác định, mà xuất hiện lặp đi lặp lại tuân theo 1 luật tất định hay ngẫu nhiên nào đó

Với các texel được phân bổ ngẫu nhiên, tính kết cấu sợi tương ứng được coi là yếu ( Weak ) ngược với qui luật phân bố tất định là khỏe ( Strong ) Khi tính kết cấu sợi là yếu, luật phân bố có thể đo bởi:

- Mật độ giờ

- Các loạt dải của các texel liên thông tối đa

- Mật độ giá trị tương đối

3.3 Tiếp cận theo tính kết cấu

Khi đối tượng xuất hiện trên một nền có tính kết cấu cao, việc phân đoạn dựa vào tính kết cấu trở nên quan trọng Nguyên nhân là kết cấu sợi thường chứa mật độ cao các gờ (edge) làm cho phân đoạn theo

biên kém hiệu quả, trừ khi ta loại tính kết cấu

Việc phân đoạn dựa vào miền đồng nhất cũng có thể áp dụng cho các đặt trưng kết cấu và có thể dùng để phân đoạn các miền có tính kết cấu

3.4 Phương pháp gia tăng vùng

Phương pháp gia tăng vùng xét lân cận của những điểm ảnh hạt giống Nếu chúng ta thỏa mãn điều kiện về độ tương đồng thì hợp lại thành một vùng

Sử dụng quan hệ 4 – lân cận

Cảm ơn thầy cô và các bạn đã

lắng nghe !