Xử lý ảnh số Ts.NGÔ VĂNSỸ ĐẠIHỌC BÁCH KHOA ĐẠIHỌC ĐÀNẴNG Chương 4 Phân tích ảnh  Các bài toán phân tích ảnh  Trích thuộc tính  Sườnvàđường viền  Tách sườn  Trích đường viền  Biểudiễn đường viền  Biểudiễnmiền  Biểudiễn moment  Cấutrúc  Các thuộctínhhìnhdạng  Hoa văn  Đối sánh quang cảnh và phát hiệ n  Phân đoạn ảnh  Các kỹ thuật phân lớp  Hiểu ảnh Các bài toán phân tích ảnh  Viễn thám (Remote sensing)  Khoa họchìnhsự (Forensic)  Ảnh ytế (Tomographs)  Nhậndạng chữ viếtvàchữ ký (Character recognitions)  Phát hiệnvậtthể chuyển động (Moving detection)  Nhậndạng mặtngười (Human identification)  Người máy (Robotics) Trình tự phân tích ảnh  Hệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểu ảnh Thu nhận Tiềnxử lý Trích thuộctính Phân đoạn Tách thông tin Mã hoá Phân lớp Đốisánh Ngân hàng dữ liệu Lưutrữ Đốitượng Quyết định Các thuộc tính ảnh  Thuộctínhđộ lớn  Phảnxạ  Đâm xuyên  Thuộc tính hình học  Hình dáng  Đường nét  Thuộc tính không gian  Chi tiết  Nền  Thuộctínhbiến đổi  Phổ tầnkhônggiancao  Phổ tầnkhônggianthấp  Thuộctínhmàusắc  Biểudiễntrongcáchệ toạ độ màu khác nhau  Thuộctínhthống kê  Các hàm moment, moment tuyệt đối, moment trung tâm Các hàm moment ∑ ∑ ∑ ∑ − = − = − = − = −= = −= = 1 0 1 ^ 1 0 1 0 1 ^ 1 0 )( )( )()( )( L x iu k ik L x iu k ik L x iu k i k L x iu k ik i i i i xPmxm xPx xPmxm xPxm µ µ Hàm moment bậck m 1 : giá trị trung bình m 2 : trung bình bình phương Hàm moment trung tâm bậck phương sai độ nghiêng Hàm moment tuyệt đốibậck µ 1 : độ lớn µ 2 : độ méo Hàm moment trung tâm tuyệt đốibậc k : : 3 ^ 2 ^ m m Thuộctínhhìnhhọc  Điểm: toạ độ  Đoạnthẳng: toạ độ điểm đầuvàcuối  Độ dốc  Độ cong  Điểmuốn  Khẩu độ  Giao điểm  Tiếptuyến  Đagiácđều Thuộc tính sườnvàđương viền (edge and contour)  Sườnlàtậphợpnhững điểm có giá trị độtbiến khi quét theo mộthướng (ngang, đứng, chéo) nào đó  Thường nằm ở vị trí ranh giớigiữa đốitượng và nền, hoặc ở các chi tiết.  Các điểmsườnliênkếtlạithànhđường viền, đặctrưngchohìnhdạng vậtthể  Một đường viềnphảithoả mãntínhliênthông (connectivity) theo lướilấymẫu(chữ nhật, lục giác) và hai miền được phân cách bởinóphải không liên thông (nonconnectivity) vớinhau Nguyên lý tách sườn (edge detection)  Hàm ảnh 1D theo hướng ngang  Toán tử gradien  Toán tử Laplacian 2 2 2 2 2 2 ),(),( ),(),( )( )( )( y yxf x yxf y yxf x yxf x xf x xf x f ∂ ∂ + ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ Toán tử gradien mở rộng theo hai hướng Toán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng Các toán tử tách sườn  Phương pháp gradien H 1 Cắtngưỡng )( 1 2 0 2 2 2 1 g g arctg gg + + ϕ u(m,n) g(m,n)g 1 (m,n) g 2 (m,n) g(m,n) H 2 Ө(m,n) [...]... 5 5 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 -3 5 5 -3 H0 H1 H3 H2 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 5 5 -3 0 -3 -3 0 5 -3 0 5 -3 0 5 5 5 5 -3 5 5 -3 -3 5 -3 -3 -3 H4 H5 H6 H7 Các mặt nạ compass H0 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 Trích đường viền Tính liên thông Liên thông 4 Liên thông 8 Liên thông 6 (lưới lục giác) P4 P3 P2 P2 P5 P0 P1 P3 P0 P1 P6 P7 P8 P4 Liên thông-8 Liên thông -4 Liên... 0 0 0 0 -2 -3 -3 -3 -3 -1 1 3 3 3 3 2 -2 -3 -3 -3 -3 -1 1 3 3 3 3 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -2 -3 -3 -3 -3 -2 Các toán tử tách sườn Phương pháp Laplacian u(m,n) -1 /4 H -1 /4 1 -1 /4 g(m,n) Cắt ngưỡng -1 /4 -1 /4 -1 /4 g(m,n) 1 -1 /4 -1 /4 Các toán tử tách sườn Toán tử Compass u(m,n) Hi gi(m,n) g(m,n) max{g i } i - 0-7 ϕ 0... (9 - 84) ∆ (m, n; i, j) là khoảng cách giữa(m, n) va (i, j) Xương là tập các điểm: {(m, n) : u k (m, n) ≥ u k (i, j), ∆ (m, n; i, j) ≤ 1} (9 - 85) Thuật toán làm mảnh Hình 9-3 2 Gọi Z0(P1) số lần dịch chuyển từ zero lên khác zero khi lần theo thứ tự từ P2, P3, P4, …P9, P2 Gọi NZ(P1) là số láng giềng khác không của P1 Khi đó P1 bị xoá nếu: (2 ≤ NZ ( P1) ≤ 6) (1) and ( Z 0( P1) = 1) and ({P 2.P 4. P8... phát Thuật toán liên kết sườn Heuristic Nguyên lý Bellman Biến đổi Hough Biểu diễn đường viền Chain code: 001111110…… 010 Hình 9-2 0 Mã độ cong : Hình 9-2 1 Mã xấp xỉ bằng các đoạn thẳng Hình 9-2 2 23 24 25 26 27 Biểu diễn miền Mã chạy theo chiều dài Hình 28 30 Thuật toán định xương Hình 9-3 1 Biến đổi khoảng cách: u i ( m , n ) = u 0 ( m , n ) + min {u k -1 (i, j); (i, j) : ∆ (m, n; i, j) ≤ 1}, ∆ ( m... Liên thông 8 Liên thông 6 (lưới lục giác) P4 P3 P2 P2 P5 P0 P1 P3 P0 P1 P6 P7 P8 P4 Liên thông-8 Liên thông -4 Liên thông-6 Nghịch lý liên thông Nghịch lý liên thông Đường viền thoả mãn tính liên thông 8 thì hai miền cũng thoả mãn tính liên thông 8 Vì vậy phải chọn tính liên thông 4 cho miền trong và ngoài đường viền Thuật toán dò biên Bước 1: Xuất phát từ một điểm bất kỳ trên biên, bước sang trái,... …P9, P2 Gọi NZ(P1) là số láng giềng khác không của P1 Khi đó P1 bị xoá nếu: (2 ≤ NZ ( P1) ≤ 6) (1) and ( Z 0( P1) = 1) and ({P 2.P 4. P8 = 0} or { Z0(P2) ≠ 1}) (2) (3a or 3b) and ({P 2.P 4. P 6 = 0} or {Z0(P4) ≠ 1}) (4a or 4b) . compass H 7 H 6 H 5 H 4 -3 - 3-3 5-3 -3 5 5-3 555 5 0-3 5 0-3 5 0-3 -3 0-3 5 5-3 5-3 - 3-3 - 3-3 - 3-3 -3 H 3 H 2 H 1 H 0 -3 5 5-3 -3 5-3 - 3-3 - 3-3 -3 -3 0 5-3 0 5-3 0 5-3 0-3 -3 - 3-3 - 3-3 5-3 55555 Các. g 1 (m,n) 000000000000 000000000000 000000000000 -2 - 3-3 - 3-3 - 2-1 00000 000000000000 23333 1-1 - 3-3 - 3-3 -2 23333 1-1 - 3-3 - 3-3 -2 000000000000 00000 0000000 000000000000 000000000000 000001233332