1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

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

39 9 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 39
Dung lượng 300,93 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Nghiên cứu phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất nghiên cứu các phương pháp phân vùng dựa trên không gian đặt trưng, không gian ảnh và mô hình vật lý... Thu nhận, các thiết bị th

Trang 1

dĩỉb

Trang 2

iẩ7 A

dịịb djịb dịịb

Trang 3

dịịb djịb dịịb

Trang 4

Welco

Trang 6

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KIẾN TRÚC HÀ NỘI

KHOA CỒNG 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 Tuân

3 Nguyễn Mạnh Tường

4 Phạm Thị Trang

5 Phạm Bá Vương

Trang 7

Lý do chọn đề tài

1 Ngành công nghệ phát triển vượt bậc, nhiều lĩnh

vực

nhận được sự quan tâm lớn, trong đó có xử lý ảnh.

2 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

Trang 8

mức cao hơn

Trang 9

Giúp người dùng công

ảnh trong khoa học và

1.

Mục tiêu

Trang 10

đời sống.

Trang 11

Nhiệm vụ

Nghiên cứu phương pháp phân

vùng ảnh theo kết cấu bề mặt. •i

Trang 12

Nghiên cứu phương pháp phân vùng

ảnh theo ngưởng biên độ.

Nghiên cứu phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

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

mô hình vật lý

Trang 14

Kị, _ *

Chương I

Tổng quan về xử lý ảnh

Trang 15

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 “tốt hơn”

Kết luận

Quá trình “Xử lý ảnh”

Trang 16

Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh

Hệ quyết định Lưu trữ

“đặc điểm”

Hậu

xử lý

Đối sanh đưa ra kết luận

Trang 17

1.1.2 Các khái niệm cơ bản trong xử lí ảnh

ỉ I > - > I

Anh và các điểm ảnh:

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

Trang 18

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

• Tiết kiệm bộ nhớ

• Giảm thời gian xử lý

Trang 19

1.2.2.1 Mô hình Raster

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.

R 93%

Ũ 93%

Trang 20

I.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.

ec VECTOR raster RASTER.

Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diển ảnh

Trang 23

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

Trang 24

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.

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

của các điểm ảnh trong mỗi vùng.

vùng dựa trên tách biên).

«

thuật toán

Mô hình học

Trang 25

F 2.3 các công đoạn chính của phân vùng ảnh

I \ 1 • -■'■*

3 CÔNG ĐOẠN CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN VÙNG

• Phân vùng theo ngưỡng biên độ.

• Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

• Phân vùng ảnh theo kết cấu bề mặt.

Đánh nhãn cho các vùng ảnh

được phân tách và điều chỉnh

nếu cần

■ -'Ị / \

Tiền xử lý ảnh

Quá trình phân vùng ảnh

Trang 26

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)

Trang 27

2.4.2 Một số thuộc tính của vùng ảnh

I \ 1 ■ - *

E(Rk) = - J/ P ; _ Ẹ_ < A(Pi) - m ) 21

card(Rk) Pi " Rt

- Trong đó : + card(Rk) là số phần tử của vùng Rk ( lực lượng của vùng Rk )

+ A(Pi) là giá trị mức xám của một điểm ảnh

Hàm vị từ của Rk ( Pred (Rk) ) : để đo độ đồng đều của mức xám,

Trang 29

► 1 Phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ

■1^ 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.

Trang 30

ĩ ■ 1.1 Kỹ thuật lấy ngưỡng

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

r 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 = 0Thuật toán trên giả định rằng chúng ta đang quan tâm đến các đốitượng sáng (object) hay nền ảnh (background) bằng các giá trị “1”hoặc "0"

a Ngưỡng cố định

t

Trang 31

-HP \ iSĩ ' 1 ' t

XXX

2 Phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

HỆ 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 củamiền sẽ xác định tiêu chuẩn phân vùng Tính đồng nhất của một miềnảnh là điểm chủ yếu xác định tính hiệu quả của việc phân vùng

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

-Phương pháp tách cây tứ phân

-Phương pháp cục bộ

-Phương pháp tổng hợp

t

Trang 32

-3 Phân vùng ảnh theo kết câu 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 kìhoặc gần chu kì Một texel chứa rất nhiều điểm ảnh

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

t

Trang 33

-ỉ 3.1 Phương pháp thống kê

IK 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

Trang 34

Đặc tính sợi

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:

Trang 35

3.2 Phương pháp cấu trúc

X|

/■■' 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 ứngđược 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

t

Trang 36

-r— - Á ■ \ì ^■■1

Trang 37

3.3 Tiếp cận theo tính kết cấu

í

1 \ 1 / ■■'*

/ 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 chocác đặt trưng kết cấu và có thể dùng để phân đoạn các miền có tính kếtcấu

Trang 38

n 3.4 Phương pháp gia tăng vùng

X Phương pháp gia tăng vùng xét lân cận của những điểm ảnh hạt

/Ị giống Nếu chúng ta thỏa mãn điều kiện về độ tương đồng thì hợp

lại thành một vùng

f (x, y)f (x0 , y0 ) □ 2

Sử dụng quan hệ 4 - lân cận

Trang 39

Cảm ơn thầy cô và các bạn đã

lắng nghe !

Ngày đăng: 06/01/2022, 19:46

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình ảnh Vùng được - XỬ lý ẢNH đề tài phương pháp phân vùng ảnh và ứng dụng thử nghiệm trên phương pháp gia tăng vùng
nh ảnh Vùng được (Trang 24)
Hình 2.1. Phân tích kết cấu sợi bằng dải tương quan - XỬ lý ẢNH đề tài phương pháp phân vùng ảnh và ứng dụng thử nghiệm trên phương pháp gia tăng vùng
Hình 2.1. Phân tích kết cấu sợi bằng dải tương quan (Trang 34)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w