Đang tải... (xem toàn văn)
Giáo trình Xử lý ảnh
NHẬP MÔN XỬ LÝ Ảnh Chương 9: Phân vùng ảnh BỘ MƠN KHOA HỌC MÁY TÍNH KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Biên soạn: TS Ngơ Hữu Phúc NỘI DUNG • Mục đích, tầm quan trọng phân vùng ảnh xử lý phân tích ảnh số • Phương pháp phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ • Phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng • Phương pháp phân vùng theo kết cấu bề mặt tổng quát vài phương pháp khác GIỚI THIỆU • Phân vùng ảnh giai đoạn nhằm phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thơng • Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng mức xám, màu hay độ nhám • Khái niệm "vùng ảnh" (Segmentation): – Vùng ảnh chi tiết, thực thể trơng tồn cảnh Nó tập hợp điểm có gần tính chất : mức xám, mức màu, độ nhám… – Vùng ảnh hai thuộc tính ảnh Nói đến vùng ảnh nói đến tính chất bề mặt – Đường bao quanh vùng ảnh (Boundary) biên ảnh Các điểm vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng hay tính kết cấu tương đồng • Dựa vào đặc tính vật lý ảnh, người ta có nhiều kỹ thuật phân vùng : – Phân vùng dựa theo miền liên thông gọi phân vùng dựa theo miền đồng hay miền kề ; – Phân vùng dựa vào biên gọi phân vùng biên – Ngồi cịn có kỹ thuật phân vùng khác dựa vào biên độ, phân vùng dựa theo kết cấu PHÂN VÙNG ẢNH THEO NGƯỠNG BIÊN ĐỘ • Các đặc tính đơn giản, cần thiết ảnh biên độ tính chất vật lý như: – độ tương phản, – độ truyền sáng, – màu sắc – đáp ứng phổ • Như vậy, dùng ngưỡng biên độ để phân vùng biên độ đủ lớn đặc trưng cho ảnh • Thí dụ, kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ có lợi ảnh nhị phân văn in, đồ họa, ảnh màu hay ảnh X-quang Các bước chọn ngưỡng phân vùng • Xem xét lược đồ xám ảnh để xác định đỉnh khe Nếu ảnh có dạng rắn lượn (nhiều đỉnh khe), khe dùng để chọn ngưỡng • Chọn ngưỡng t cho phần xác định trước tồn số mẫu thấp t • Điều chỉnh ngưỡng dựa lược đồ xám điểm lân cận • Chọn ngưỡng theo lược đồ xám điểm thỏa mãn tiêu chuẩn chọn – Thí dụ, với ảnh có độ tương phản thấp, lược đồ điểm có biên độ Laplace g(m,n) lớn giá trị t định trước (sao cho từ 5% đến 10% số điểm ảnh với Gradient lớn coi biên) cho phép xác định đặc tính ảnh lưỡng cực tốt ảnh gốc • Khi có mơ hình phân lớp xác suất, việc xác định ngưỡng dựa vào tiêu chuẩn xác suất nhằm cực tiểu xác suất sai số dựa vào số tính chất khác luật Bayes Ví dụ chọn ngưỡng • T0 =Lmin,…,T4=Lmax Ta có ngưỡng phân ảnh thành vùng, ký hiệu Ck vùng thứ k ảnh, k=1,2,3,4 Cách phân vùng theo nguyên tắc : • P(m,n) Ck Tk-1 ≤ P(m,n) < Tk , k=1,2,3,4 PHÂN VÙNG ẢNH THEO MIỀN ĐỒNG NHẤT • Kỹ thuật phân vùng ảnh thành miền đồng dựa vào tính chất quan trọng miền ảnh • Việc lựa chọn tính chất miền xác định tiêu chuẩn phân vùng • Tính đồng miền ảnh điểm chủ yếu xác định tính hiệu việc phân vùng • Các tiêu chuẩn hay dùng mức xám, màu sắc ảnh màu, kết cấu sợi chuyển động Ví dụ phân vùng theo miền đồng • Đối với ảnh hàng khơng, việc phân vùng theo mầu cho phép phân biệt thảm thực vật: cánh đồng, rừng, đường, mái nhà… • Đối với ảnh chuyển động, sử dụng phép trừ ảnh hai thời điểm khác ∆t Phần ảnh không thay đổi nhận giá trị 0, phần khác dịch chuyển ảnh Nếu ∆t nhỏ, đó: ∆I I (t + τ ) − I (t ) = ∆ τ Với cách biếtt tốc độ dịch chuyển ảnh Nếu có tín hiệu dương cho ta xác định xuất đối tượng, có tín hiệu âm cho ta xác định biến đối tượng Các phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng • Phương pháp tách tứ phân (split-quad trees) • Phương pháp cục (hợp) • Phương pháp tổng hợp (tách hợp) • Để đánh giá độ nhất, thường sử dụng trung bình số học mi độ lệch chuẩn ∂i cho vùng ảnh Ii có ni điểm ảnh mi = ni ∑ I (k , l ) I ( k ,l )∈Z i δi = ni ( I (k , l ) − mi ) ∑ I ( k ,l )∈Zi mi − m j < kδ i – Khi đó, miền hợp với δ i < T nếu: – Miền Ii gọi nếu: , với T ngưỡng Phương pháp tách tứ phân • Về nguyên tắc, phương pháp kiểm tra tính đắn tiêu chuẩn đề cách tổng thể miền lớn ảnh • Nếu tiêu chuẩn thỏa mãn, việc phân đoạn coi kết thúc • Trong trường hợp ngược lại, chia miền xét thành miền nhỏ • Với miền nhỏ, áp dụng cách đệ quy phương pháp tất miền thỏa mãn điều kiện Thuật tốn tơ mầu Thuật tốn sử dụng khái niệm liên thông Người ta dùng cửa sổ di chuyển ảnh để so sánh với tiêu chuẩn hợp Thuật tốn mơ tả sau: For each point I(x,y) /* Kiểm tra mầu lân cận */ Begin If Criteria(x,y)=Criteria(x-1,y) then M(x,y)=M(x-1,y) Else If Criteria(x,y)=Criteria(x,y-1) then M(x,y) = M(x, y-1) Else M(x,y) = NewM; End /* Hợp lại lân cận mầu */ If Criteria(x,y) = Criteria(x-1,y) and Criteria(x,y) = Criteria(x,y-1) then Hợp vùng với giá trị mầu Thuật toán đệ quy cục • Thuật tốn sử dụng phương pháp tìm kiếm để làm tăng kích thước vùng • Trước hết, người ta tìm kiếm lân cận để tăng kích thước tối đa vùng sau quan tâm đến vùng khác áp dụng thuật toán Thuật toán đệ quy cục (tiếp) Thủ tục Procedure ĐQCB Begin For each point I(x,y) If I(x,y)0 then Begin Save(I(x,y)) GiaTang(x,y) NSeg ← NSeg +1 End End Thuật toán đệ quy cục (tiếp) Thủ tục GiaTang I(x,y) ← /* đặt I(x,y) để xét lại */ For point kế cận I(x,y) Begin If (I(x,y)0) and (Criteria(point) = Criteria_BD) Then GiaTang(Pixel); End; Phương pháp tổng hợp Hai phương pháp nối (hợp) tách có nhược điểm Phương pháp tách tạo nên cấu trúc phân cấp thiết lập mối quan hệ vùng Tuy nhiên, thực việc chia chi tiết Phương pháp hợp cho phép làm giảm số miền liên thông xuống tối thiểu, cấu trúc hàng ngang dàn trải, không cho ta thấy rõ mối liên hệ miền Vì nhược điểm này, người ta nghĩ đến phối hợp phương pháp Trước tiên, – dùng phương pháp tách để tạo nên tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến – tiến hành duyệt theo chiều ngược lại hợp vùng có tiêu chuẩn Với phương pháp ta thu cấu trúc ảnh với miền liên thơng có kích thước tối đa Các bước giải thuật tách hợp Kiểm tra tiêu chuẩn đồng a) Nếu không thỏa mãn tiêu chuẩn đồng số điểm vùng nhiều 1, tách vùng ảnh làm miền (trên, dưới, phải, trái) cách đệ quy Nếu kết tách xong không tách chuyển sang bước b) Nếu tiêu chuẩn đồng thỏa mãn tiến hành hợp vùng cập nhật lại giá trị trung bình vùng cho vùng Hợp vùng Kiểm tra lân cận nêu Có thể có nhiều vùng thỏa mãn Khi đó, chọn vùng tối ưu tiến hành hợp PHÂN VÙNG DỰA THEO BIÊN Giữa biên vùng có mối quan hệ đối ngẫu Việc phân vùng theo biên thực qua số bước sau: –Phát biên làm biên –Nhị phân hóa đường biên –Mơ tả biên Phát biên làm biên • Việc phát biên ảnh sử dụng đạo hàm bậc (gradient) đạo hàm bậc • Quy trình phát biên thường qua bước: – Khử nhiễu ảnh – Làm biên toán tử đạo hàm – Định vị điểm biên (loại bỏ điểm biên giả) – Liên kết trích chọn biên Làm mảnh biên • Làm mảnh biên thực chất làm biên với độ rộng pixel • Khi thực đạo hàm ảnh, thu điểm cực trị cục Với kỹ thuật gradient, điểm coi biên Do đó, cần tách điểm cực trị để xác định xác biên ảnh giảm độ rộng biên ảnh a Phương pháp hay sử dụng “Loại bỏ điểm khơng cực đại” Phương pháp: • Giả sử với điểm I(x,y) gồm gradient hướng gradient biên độ Với điểm I(x,y), ta xác định điểm lân cận theo hướng, gọi điểm I(x1,y1) I(x2,y2) • Nếu I(x,y) lớn I(x1,y1) I(x2,y2), giá trị I(x,y) bảo tồn; khơng bị đặt (coi loại bỏ) Làm mảnh biên (tiếp) b Kỹ thuật mảnh biên Sherman – Fraser Phương pháp: • Tại vị trí cửa sổ, phần tử trung tâm xóa (đổi thành trắng) thỏa mãn điều kiện sau: • Nó điểm đen kết nối điểm đen khơng kề • Nó điểm đen có lân cận đen ngoại trừ không tồn chuyển đổi phần tử trước Làm mảnh biên (tiếp) Điều kiện kỹ thuật mảnh biên Sherman – Fraser 2 ≤ NZ ( P ) ≤ Z 0( P ) = P2 × P4 × P8 = hay Z 0( P2 ) ≠ P4 × P6 × P8 = hay Z 0( P6 ) ≠ Với: • Z0(P1) số phần tử chuyển sang phần tử khác tập có thứ tự P2, P4, P8, P1 • NZ(P1) số hàng xóm khác P P1 • Ký hiệu điểm dạng: P P5 P2 P P6 P9 P8 P7 Nhị phân hóa đường biên Nhị phân hóa đường biên giai đoạn xác định đường biên cần đường biên loại bỏ Nói chung, nhị phân hóa đường biên thường thực hiện: – Giảm nhiễu – Chọn ngưỡng phụ thuộc vào gradient để giảm xoắn biên Việc chọn ngưỡng sử dụng hàm tự thích nghi q trình lựa chọn Miêu tả đường biên Mã hóa theo tọa độ Đề • Kiểu mã hóa đơn giản Đường bao ảnh biểu diễn danh sách điểm tạo nên đường bao Gọi C đường bao ảnh C(i,j) điểm • Phương pháp khơng giảm lượng thơng tin, nhiên việc tính tốn nhanh, sử dụng để cung cấp thơng tin phục vụ cho việc trích chọn đặc trưng hình học ảnh • Việc mã hóa thực theo phương pháp: “đi theo đường bao (contour following)” Sử dụng kỹ thuật tìm kiếm theo chiều sâu Phương pháp thường kiểm tra liên thơng để làm mịn biên Thuật tốn Contour following có xem xét liên thơng For each point I(x,y) Begin If I(x,y) C then Root ← I(x,y) KQ ← CountFoll(root,0) If KQ then Dem ← Dem+1 End; Function CountFoll(Pic, Depth) Begin If (Depth0) and (pic=root) then CountFoll=True Else if pixels = then CountFoll = false Else begin Push stack all pixels Reset all pixel Repeat For each pixel in stack KQ ← CountFoll(i,depth+1) Until KQ = ok or stack empty End End; PHÂN VÙNG ẢNH THEO KẾT CẤU BỀ MẶT • Kết cấu thường nhận biết bề mặt đối tượng gỗ, cát, vải vóc… • Kết cấu thuật ngữ phản ánh lặp lại phần tử sợi (texel) Sự lặp lại ngẫu nhiên hay có tính chu kì gần chu kì Một texel chứa nhiều điểm ảnh Trong phân tích ảnh, kết cấu chia làm hai loại là: – Phương pháp thống kê – Phương pháp cấu trúc ...NỘI DUNG • Mục đích, tầm quan trọng phân vùng ảnh xử lý phân tích ảnh số • Phương pháp phân vùng ảnh theo ngưỡng biên độ • Phương pháp phân vùng ảnh theo miền đồng • Phương pháp phân vùng theo... đặc trưng cho ảnh • Thí dụ, kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ có lợi ảnh nhị phân văn in, đồ họa, ảnh màu hay ảnh X-quang Các bước chọn ngưỡng phân vùng • Xem xét lược đồ xám ảnh để xác định... – Đường bao quanh vùng ảnh (Boundary) biên ảnh Các điểm vùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng hay tính kết cấu tương đồng • Dựa vào đặc tính vật lý ảnh, người ta có nhiều kỹ