NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐA CẤP XÁM VÀ ẢNH MÀU

26 721 1
NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐA CẤP XÁM VÀ ẢNH MÀU

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐA CẤP XÁM VÀ ẢNH MÀU Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh chương này giới thiệu chung bộ môn xử lý ảnh và giới thiệu về phương pháp phân đoạn ảnh Chương 2: Phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng biên độ Chương này trình bày phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng, một số kỹ thuật chọn ngưỡng dựa trên lược đồ xám – Histogram, phương pháp sử dụng tập mờ, độ ổn định thông tin (sử dụng entropy). Chương 3 : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG ĐỖ ANH QUÍ NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH ĐA CẤP XÁM VÀ ẢNH MÀU Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Ngô Quốc Tạo Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: ………………………………………………………………………… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc: giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 PHẦN MỞ ĐẦU Xử lý ảnh là một môn khoa học ứng dụng , nó là một chuyên ngành được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi với nhiều lĩnh vực khác nhau như vật lý, hóa học , y học xử lý ảnh thường hướng tới các mục đích sau :  Xử lý ảnh ban đầu để có được một bức ảnh mới theo một yêu cầu  Phân tích ảnh để thu được các thông tin nhằm hỗ trợ cho việc phân loại và nhận biết ảnh  Phân đoạn ảnh (image segmentation) để nhận diện được các thành phần trong ảnh nhằm hiểu được kết cấu của bức ảnh ở mức độ cao hơn. Phân đoạn ảnh là bước quan trọng nhất trong quá trình xử lý ảnh nó quyết định độ chính xác nhận diện đối tượng trong ảnh . chính vì vậy trong những năm gần đây phân đoạn ảnh rất được chú tâm nghiên cứu với nhiều các thuật toán được đề xuất . Sau khi được tiếp cận môn học Xử Lý ảnh cộng thêm sự động viên của thầy hướng dẫn tôi quyết định lựa chọn phân đoạn ảnh làm đề tài luận văn của mình. Tôi tập trung nghiên cứu và hệ thống lại các phương pháp phân đoạn ảnh như: phân đoạn theo ngưỡng, phân đoạn theo miền đồng nhất và cuối cùng phân đoạn theo đường biên Luận văn được bố trí theo các phần như sau: Chương 1 : Tổng quan về xử lý ảnh chương này giới thiệu chung bộ môn xử lý ảnh và giới thiệu về phương pháp phân đoạn ảnh Chương 2: Phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng biên độ Chương này trình bày phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng, một số kỹ thuật chọn ngưỡng dựa trên lược đồ xám – Histogram, phương pháp sử dụng tập mờ, độ ổn định thông tin (sử dụng entropy). Chương 3 : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo miền đồng nhất 2 Chương này trình bày một số phương pháp phân đoạn ảnh dựa vào miền đồng nhất. Phương pháp tách cây tứ phân, phương pháp phân vùng bởi hợp Chương 4 : Phương pháp phân đoạn ảnh dựa theo đường biên Chương này trình bày các kỹ thuật tác biên cơ bản , phương pháp gradient với các toán tử sobel, prewit, roberts. Toán tử Laplace Chương 5 : Kết quả và đánh giá thực nghiệm Chương này trình bày chương trình cài đặt thử nghiệm đã hoàn thành. 3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm nghiên cứu và có nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tế cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin, thúc đẩy các ngành kinh tế, xã hội khác phát triển. Mục đích chính của xử lý ảnh có thể nêu ra như sau:  Xử lý ảnh ban đầu để có được ảnh mới theo một yêu cầu xác định (Ví dụ như ảnh mờ, cần xử lý để được ảnh rõ hơn).  Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh.  Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn. Một ảnh trong thế giới thực được xem như là một hàm hai biến thực a(x,y), với a là độ sáng của ảnh tại vị trí toạ độ thực (x,y). Một ảnh còn có thể chứa những ảnh con gọi là các “vùng quan tâm”. Khái niệm vùng phản ánh một thực tế là trong ảnh thường chứa nhiều đối tượng, mỗi đối tượng tạo nên phần cơ sở của một vùng. Đối với một hệ xử lý ảnh cao cấp, chúng ta có thể áp dụng nhiều phép toán cho từng vùng ảnh một, ví dụ như một vùng ảnh này sẽ được áp dụng các phép toán loại bỏ hiệu ứng mờ do chuyển động, trong khi một vùng ảnh khác sẽ được xử lý để nâng cao chất lượng màu sắc của nó. Các giá trị độ sáng của ảnh thường được thể hiện dưới dạng số thực hoặc số nguyên. Thông thường, những giá trị sáng kiểu số nguyên là kết quả của một quá trình lượng hoá chuyển một thang đo liên tục thành một số mức rời rạc. Tuy nhiên trong nhiều quá trình hình thành ảnh, độ lớn của tín hiệu là kết quả đếm số hạt photon ở từng thời điểm, do vậy độ lớn ấy dĩ nhiên đã được lượng hoá sẵn. Còn trong một số quá trình tạo ảnh khác, ví dụ như tạo ảnh siêu âm 4 trong y khoa, phương pháp đo đạc vật lý trực tiếp sẽ cho ra các giá trị phức, mỗi giá trị phức này gồm một giá trị độ lớn kết hợp với một giá trị pha, và cả hai đều ở dạng số thực. 1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Quá trình xử lý một ảnh số đầu vào nhằm thu được một ảnh đầu ra mong muốn thường phải trải qua nhiều bước khác nhau. Hình 1.1 giới thiệu những bước cơ bản của quá trình đó. Phân đoạn ảnh Biểu diễn và mô tả ảnh Tiền xử lý ảnh Thu nhận ảnh CƠ SỞ TRI THỨC Nhận dạng và giải thích Hình 1.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Trong hình 1.1, để hoàn thành được mục tiêu xử lý cụ thể ứng với mỗi bước, chúng ta sẽ đến phải sử dụng rất nhiều khái niệm, định nghĩa, công cụ, thuật toán, kỹ thuật vốn đã được phát triển và cải tiến trong quá trình hình thành nên ngành xử lý ảnh như ngày nay. Trong xử lý ảnh, công việc đầu tiên là thu nhận ảnh , trong sơ đồ của hình 1.1, nó chính là bước đầu tiên. Để thực hiện, chúng ta cần có một bộ cảm biến lấy ảnh và khả năng số hoá các tín hiệu liên tục được sinh ra bởi bộ cảm 5 biến đó. Bộ cảm biến ở đây có thể là một máy chụp ảnh đơn sắc/màu, hoặc một máy chụp ảnh kiểu quét dòng cho ra một dòng ảnh ở một thời điểm cụ thể. Sau khi đã có ảnh dưới dạng số hoá, công việc kế tiếp là tiền xử lý ảnh đó. Ở bước này, ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch, v.v với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở nên tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bước xử lý phức tạp hơn về sau trong quá trình xử lý ảnh. Bước thứ ba trong quá trình xử lý ảnh thường là bước phân đoạn ảnh . Có thể nói, phân đoạn ảnh là việc chia một ảnh đầu vào thành nhiều phần con khác nhau hay còn gọi là các đối tượng. Việc phân đoạn tự động thành những tập đối tượng khác nhau là nhiệm vụ phức tạp nhất trong xử lý ảnh số hoá. Nếu kết quả phân đoạn ảnh chỉ dừng lại được ở mức độ thô thiển, thì toàn bộ những bước xử lý tiếp theo sẽ không cho kết quả tốt, và như vậy không thể đạt được thành công nào về mặt ứng dụng. Mặt khác, các thuật toán phân đoạn không đủ mạnh, hoạt động không ổn định cũng sẽ là nguồn gốc dẫn đến thất bại của một giải pháp xử lý ảnh. Kết quả của bước phân đoạn ảnh thường được cho dưới dạng dữ liệu điểm ảnh thô, trong đó hàm chứa biên của một vùng ảnh, hoặc tập hợp tất cả các điểm ảnh thuộc về chính vùng ảnh đó. Trong cả hai trường hợp, sự chuyển đổi dữ liệu thô này thành một dạng thích hợp hơn cho việc xử lý trong máy tính là rất cần thiết. Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho một vùng ảnh chỉ mới là một phần trong việc chuyển đổi dữ liệu ảnh thô sang một dạng thích hợp hơn cho các xử lý về sau. Chúng ta còn phải đưa ra một phương pháp mô tả dữ liệu đã được chuyển đổi đó sao cho những tính chất cần quan tâm đến sẽ được làm nổi bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng. Trong xử lý ảnh, thuật ngữ mô tả hay trích chọn đặc trưng đề cập đến sự rút trích từ ảnh những đặc trưng cần thiết 6 dẫn đến sự hình thành các thông tin định lượng liên quan đến những đặc trưng đó. Bước cuối cùng trong sơ đồ đã nêu ra ở hình 1.1 là nhận dạng và giải thích . Nhận dạng là công đoạn gán nhãn cho một đối tượng dựa trên thông tin do bộ mô tả của đối tượng đó cung cấp. Giải thích là công việc gán nghĩa cho một tập các đối tượng đã dược nhận biết. Trong hình 1.1 có đề cập đến “cơ sở tri thức” và mối tương tác giữa “cơ sở tri thức” và các bước xử lý. Tri thức về một không gian bài toán sẽ được mã hoá vào trong một hệ xử lý ảnh dưới dạng cơ sở dữ liệu tri thức. Tri thức được đề cập đến có thể chỉ đơn giản là sự chi tiết hoá các vùng trong ảnh, nơi được biết trước là sẽ có những thông tin đáng quan tâm để tìm ra lời giải cho bài toán, do vậy giúp hệ thống thu hẹp phạm vi tìm kiếm và giúp cho hệ thống tìm ra lời giải nhanh hơn. Ngoài mục đích hướng dẫn cách thức làm việc phù hợp cho mỗi bước xử lý ảnh, cơ sở tri thức còn có thể giúp điều khiển mối tương tác giữa các bước xử lý với nhau. Trong hình 1.1, sự tương tác này được thể hiện thông qua các mũi tên hai chiều thay vì các mũi tên một chiều dùng để liên kết bước xử lý này với một bước xử lý tiếp sau. Sự mô tả như trong sơ đồ chỉ ra rằng các bước xử lý thường liên lạc với nhau trên cơ sở tri thức biết trước về dạng của kết quả mà chúng cần phải tạo ra. Ngoài những bước đã nêu trên, trong các hệ thống xử lý ảnh còn có một công việc nữa đó là hiển thị ảnh, cũng là một bài toán phức tạp. Yêu cầu hiển thị ảnh có thể được đưa ra ở bất kỳ một bước xử lý nào trong sơ đồ ở hình 1.1. Một vấn đề nữa là không phải ứng dụng xử lý ảnh nào cũng cần phải thực hiện đầy đủ tất cả các bước đã nêu, ví dụ như các ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật chỉ dừng lại ở bước tiền xử lý. Một cách tổng quát thì những chức năng xử lý bao gồm cả nhận dạng và giải thích thường chỉ có mặt trong những hệ thống 7 phân tích ảnh tự động hoặc bán tự động, được dùng để rút trích ra những thông tin quan trọng từ ảnh, ví dụ như các ứng dụng nhận dạng ký tự. 1.3 Giới thiệu sơ lược về phân đoạn ảnh (image segmentation) Hình dáng của một đối tượng có thể được miêu tả hoặc bởi các tham số của đường biên hoặc các tham số của vùng mà nó chiếm giữ. Sự miêu tả hình dáng dựa trên thông tin đường biên yêu cầu việc phát hiện biên. Sự mô tả hình dáng dựa vào vùng đòi hỏi việc phân đoạn ảnh thành một số vùng đồng nhất. Như vậy, phát hiện biên và phân vùng là hai cách tiếp cận đối ngẫu trong việc phân tích ảnh. Các vùng ảnh yêu cầu phải có các đặc tính đồng nhất giúp phân biệt được từng vùng. Các đặc tính này tạo nên các vectơ đặc trưng để phân biệt một vùng với các vùng khác. 8 CHƯƠNG 2 : PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA VÀO NGƯỠNG BIÊN ĐỘ 2.1 Giới thiệu Một đặc tính đơn giản nhưng rất hữu ích của ảnh đó là biên độ của các tính chất vật lý của ảnh, như: độ phản xạ, độ truyền sáng, màu sắc hoặc đáp ứng đa phổ. Do đó, khi biên độ là đặc tính đặc trưng cho ảnh, ta có thể dùng ngưỡng biên độ để phân đoạn ảnh. Thí dụ, biên độ trong bộ cảm biến hồng ngoại có thể phản ánh vùng có nhiệt độ thấp hay vùng có nhiệt độ cao. 2.2 Phân đoạn ảnh dựa vào 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, trong khi đó, các đối tượng quan tâm rất tối còn nền gần như đồng nhất và rất sáng, thì giá trị ngưỡng không đổi bằng 128 trên thang độ sáng từ 0 đến 255 sẽ là một giá trị ngưỡng rất tốt, tức là số điểm ảnh bị phân lớp sai là cực tiểu. 2.3 Chọn ngưỡng dựa trêm lược đồ (histogram) Trong hầu hết các trường hợp, ngưỡng được chọn từ lược đồ độ sáng của vùng hay ảnh cần phân đoạn. Có rất nhiều kỹ thuật chọn ngưỡng tự động xuất phát từ lược đồ xám {h[b] | b = 0, 1, , 2 B -1} đã được đưa ra. Tuy nhiên các thuật toán làm trơn cần phải cẩn thận, không Kết quả của bước phân đoạn ảnh thường được cho dưới dạng dữ liệu điểm được làm dịch chuyển các vị trí đỉnh của lược đồ. Nhận xét này dẫn đến thuật toán làm trơn dưới đây: h smooth [ b ]  1 W ( W  1) / 2  h raw w  ( W  1) / 2 [ b  w ] W lÎ (2.2) [...]... thấy phương pháp này hiệu quả hơn các phương pháp cổ điển Thuật toán chạy nhanh hơn và phân đoạn của bức ảnh tương đối chính xác 24 KẾT LUẬN Với mục đích nghiên cứu về các phương pháp phân đoạn ảnh và các ứng dụng của các phương pháp này trong quá trình xử lý ảnh, luận văn đã đạt được các kết quả sau: - Trình bày tổng quan về xử lý ảnh nói chung, các giai đoạn trong xử lý ảnh, vai trò của phân đoạn ảnh. .. ba ảnh mức xám mà khi cho vào các ngõ red, green và blue của một màn hình màu sẽ tạo ra một ảnh màu trên màn hình Trong hệ RGB, các điểm ảnh màu được tạo từ ba ảnh xám tương ứng là đỏ - lục – lam Cách chọn tỷ lệ ba màu tạo ra các màu khác nhau Mô hình màu là mô hình toán học trừu tượng mô tả cách biểu diễn màu dưới dạng một bộ số Mô hình màu là phương pháp cho phép định nghĩa màu để lưu giữ ảnh màu. .. lại các phương pháp phân đoạn đó một cách toàn diện và chi tiết - Cài đặt và chạy thử nghiệm đối với một số phương pháp quen thuộc Bên cạnh những kết quả đạt được luận văn vẫn còn một số hạn chế: - Luận văn cũng chưa chỉ ra được các ứng dụng thực tế của các thuật toán phân đoạn - Trong quá trình thử nghiệm, tôi mới chỉ so sánh được một vài phương pháp phân đoạn ảnh với nhau, chưa so sánh hết tất cả các. .. thước một vùng một cách đệ quy 3.5 Thuật toán tham lam dựa trên lý thuyết đồ thị 3.5.1 Giới thiệu Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị là một phương pháp phân đoạn dựa trên thuộc tính toàn cục (non-local) của ảnh đầu vào Phương pháp này phát hiện ra biên giữa hai vùng của ảnh bằng cách so sánh sự khác nhau giữa nội vùng (inter-component) với sự khác nhau với các vùng khác Thuật toán phân đoạn dựa vào đồ thị tuân... nhất dựa vào các thuộc tính quan trọng nào đó của miền Mỗi một thuộc tính khi sử dụng thì có một tiêu chuẩn phân đoạn tương ứng Một số thuộc tính tiêu biểu là: mức xám, màu sắc (đối với ảnh màu) , kết cấu sợi Có ba cách tiếp cận chủ yếu trong phân vùng ảnh theo miền đồng nhất và độc lập với tiêu chuẩn lựa chọn tính đồng nhất: - Phương pháp phân tách – cây tứ phân (split – quad trees) - Phương pháp hợp... đảm bảo được việc phân đoạn chính xác và hiệu quả 14 Phương pháp phân đoạn dựa trên việc chọn các cạnh từ một đồ thị Đồ thị này được xây dựng bằng cách coi mỗi điểm ảnh là một đỉnh, hai điểm ảnh kề nhau thì được nối bởi một cạnh vô hướng, trọng số trên một cạnh thể hiện sự khác nhau giữa hai điểm ảnh Phương pháp phân đoạn dựa vào đồ thị sẽ tìm dấu hiệu đường biên giữa hai vùng bằng cách so sánh hai... cấu trúc của một ảnh màu tương ứng thông qua tám mặt phẳng bit theo độ xám Trong hầu hết quá trình xử lý ảnh, chúng ta chủ yếu chỉ quan tâm đến cấu trúc của ảnh và bỏ qua ảnh hưởng của yếu tố màu sắc Do đó bước chuyển từ ảnh màu thành ảnh xám là một công đoạn phổ biến trong các quá trình xử lý ảnh vì nó làm tăng tốc độ xử lý là giảm mức độ phức tạp của các thuật toán trên ảnh Một ảnh RGB có thể được... thu được từ Sq-1 bằng cách trộn Ciq-1 với Cjq-1 Ngược lại Sq = Sq-1 - Bước 4: Trả về kết quả S = Sm 17 CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA THEO ĐƯỜNG BIÊN 4.1 Giới thiệu Biên là một vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên Một điểm ảnh có thể coi là biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám so với các điểm lân cận Tập hợp các điểm biên tạo thành... cong Có một số phương pháp mã hóa đường bao hay dùng như: mã hóa theo tọa độ Đề các, mã hóa Freeman, xấp xỉ bởi đoạn thẳng, xấp xỉ đa thức 21 4.6 Tách biên ảnh màu Đơn vị tế bào của ảnh số là pixel Tùy theo mỗi định dạng là ảnh màu hay ảnh xám mà từng pixel có thông số khác nhau Đối với ảnh màu từng pixel sẽ mang thông tin của ba màu cơ bản tạo ra bản màu khả kiến là Đỏ (R), Xanh lá (G) và Xanh biển... như cùng màu hay cùng mức xám - Chúng phải kế cận nhau 3.4 Phương pháp tách hợp (split-merge) Trước tiên dùng phương pháp tách để tạo nên cây tứ phân, phân đoạn theo hướng từ gốc đến lá Tiếp theo tiến hành duyệt cây theo chiều ngược lại và hợp các vùng có cùng tiêu chuẩn Với phương pháp này ta thu được miêu tả cấu trúc của ảnh với các miền liên thông có kích thước tối đa 3.4.1 Thuật toán tô màu Thuật . tin đáng quan tâm để tìm ra lời giải cho bài toán, do vậy giúp hệ thống thu hẹp phạm vi tìm kiếm và giúp cho hệ thống tìm ra lời giải nhanh hơn. Ngoài mục đích hướng dẫn cách thức làm việc. 5. 2.3.1 Thuật toán đẳng liệu Đây là kỹ thuật chọn ngưỡng theo kiểu lặp do Ridler và Calvard đưa ra. Trước hết, lược đồ sẽ được phân đoạn thành hai phần bằng một giá trị ngưỡng. chuyển trên ảnh để so sánh với tiêu chuẩn hợp. 3.4.2 Thuật toán đệ quy cục bộ. Thuật toán đệ quy cục bộ sử dụng phương pháp tìm kiếm trong một cây để làm tăng kích thước

Ngày đăng: 23/10/2014, 20:49

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan