›
›

Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 4: Phân vùng ảnh - Hoàng Văn Hiệp

Phát hiện biên (tiếp)
Đạo hàm cấp 1:
 Bằng 0 tại những điểm không đổi
 Khác 0 tại những điểm bắt đầu, kết thúc thay
đổi (bắt đầu, kết thúc dốc)
 Khác 0 tại những điểm nằm trên dốc
Đạo hàm cấp 2:
 Bằng 0 tại những điểm không đổi
 Khác 0 tại những điểm bắt đầu, kết thúc thay
đổi (2 giá trị)
o Một giá trị phía bên thấp (tối)
o Một giá trị phía bên cao (sáng)
 Bằng 0 tại những điểm trên dốc 
pdf 31 trang thamphan 27/12/2022 2800
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 4: Phân vùng ảnh - Hoàng Văn Hiệp", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_xu_ly_anh_chuong_4_phan_vung_anh_hoang_van_hiep.pdf

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 4: Phân vùng ảnh - Hoàng Văn Hiệp

  1. 10/26/2011 Xử lý ảnh Hoàng Văn Hiệp Bộ môn Kỹ thuật máy tính Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Email: hiephv@soict.hut.edu.vn 1 Nội dung Chương 1. Giới thiệu chung Chương 2. Thu nhận & số hóa ảnh Chương 3. Cải thiện & phục hồi ảnh Chương 4. Phát hiện tách biên, phân vùng ảnh Chương 5. Trích chọn các đặc trưng trong ảnh Chương 6. Nén ảnh Chương 7. Lập trình xử lý ảnh bằng Matlab và C 2 1
  2. 10/26/2011 Phát hiện điểm ảnh 5 Phát hiện điểm ảnh T = 90% giá trị max của mức xám 6 3
  3. 10/26/2011 Phát hiện đường thẳng Giả sử muốn tìm các đường thẳng theo hướng -45 độ 9 Phát hiện biên Xấp xỉ đạo hàm cấp 1, và cấp 2 10 5
  4. 10/26/2011 Phát hiện biên (tiếp) 13 Phát hiện biên (tiếp) 14 7
  5. 10/26/2011 Phát hiện biên (tiếp) Ảnh hưởng nhiễu . Nhận xét: o Nhiễu trên ảnh gốc nhỏ o Ảnh hưởng trên các đạo hàm rất lớn o Các phép lọc làm trơn ảnh (lọc nhiễu, làm mờ ảnh) thường được áp dụng trước khi lấy đạo hàm . Phát hiện biên o Đạo hàm cấp 1: toán tử gradient o Đạo hàm cấp 2: toán tử laplacian 17 Toán tử gradient Gradient của ảnh f(x, y) tại vị trí (x, y) được định nghĩa 18 9
  6. 10/26/2011 Toán tử gradient (tiếp) Toán tử gradient đường chéo 21 Toán tử gradient (tiếp) 22 11
  7. 10/26/2011 Toán tử gradient (tiếp) Để xác định một điểm ảnh có nằm trên biên hay không . Tính gradient . So sánh với ngưỡng 25 Toán tử Laplacian 26 13
  8. 10/26/2011 Laplacian of Gaussian (tiếp) 29 Laplacian of Gaussian (tiếp) Áp dụng LoG để phát hiện biên . Tính LoG cuar ảnh . Tìm các điểm cắt 0 (zero crossing) o Áp mặt nạ 3 x 3 cho mỗi pixel o Điểm cắt 0 là những điểm có 2 lân cận đối diện nhau trái dấu 30 15
  9. 10/26/2011 Laplacian of Gaussian 33 Bộ dò biên Canny Là bộ dò biên cho kết quả rất tốt (so với Prewitt, sobel, LoG ) . Tỷ lệ lỗi thấp . Phân vùng các điểm trên biên . Trả về biên mỏng (đơn điểm) 34 17
  10. 10/26/2011 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 2. Tính Gradient . Sử dụng bất kỳ mặt nạ Gradient nào . Cài đặt 37 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 3. Loại những điểm không cực đại . Tính độ lớn và góc của vector gradient . Quantize góc của vector gradient về góc 45 độ gần nhất 38 19
  11. 10/26/2011 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 4. Dò biên . Lựa chọn 2 giá trị ngưỡng (TH và TL): TH=kTL . Tính 2 ảnh dựa trên 2 ngưỡng này . Loại bỏ những điểm nằm trên biên “mạnh” 41 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 4 (tiếp) . Những điểm nằm trên biên “mạnh”, gNH được đánh dấu . Những điểm trên biên “yếu”, gNL o Step1. Duyệt qua từng điểm p trong gNH o Step2. Đánh dấu những điểm biên “hợp lệ” trong gNL nếu điểm đó liên thông với p (8 liên thông) o Step 3. Nếu tất cả các điểm khác 0, p trong gNH đều đã được thăm step 4, ngược lại step 1 o Step 4. Gán 0 tất cả những điểm trong gNL không được đánh dấu biên “hợp lệ” o Step 5. Thêm những điểm khác 0 trong gNL vào kết quả biên 42 21
  12. 10/26/2011 Bộ dò Canny (tiếp) 45 Bộ dò Canny (tiếp) 46 23
  13. 10/26/2011 Phương pháp xử lý nối biên cục bộ Tổng quát . Tính độ lớn và góc của vector gradient o M(x, y) và 훼( , ) o Áp mặt nạ (3x 3, hoặc 5 x 5) cho mỗi điểm ảnh (x, y) và kiểm tra . Nếu cả 2 điều kiện cùng thỏa mãn nối 2 điểm với nhau . Chi phí tính toán lớn 49 Phương pháp xử lý nối biên cục bộ (tiếp) Thuật toán đơn giản hơn . Tính độ lớn và góc của vector gradient o M(x, y) và 훼( , ) . Tạo ảnh nhị phân g(x, y) . Duyệt các dòng của g và điền (nối liền) các khoảng trắng có độ dài < K . Duyệt tất cả các hướng 휃, bằng cách o Quay g một góc 휃 áp dụng quét dòng như trên 50 o Quay g một góc -휃 25
  14. 10/26/2011 Phương pháp xử lý nối biên toàn cục Biến đổi Hough (Hough transform) . Xét điểm (xi, yi), đường thẳng đi quay (xi, yi) có dạng: y = ax + b yi = axi + b . Có thể viết dưới dạng: 53 Biến đổi Hough Cách tính toán . Với mỗi giá trị (x, y) trên miền không gian, quét và điền giá trị trên miền tham số 54 27
  15. 10/26/2011 Biến đổi Hough trong hệ tọa độ cực 57 Biến đổi Hough (tiếp) Chú ý: . Biến đổi Hough còn có thể áp dụng cho hình tròn, elipse hay bất cứ hàm nào có dạng o F(v, c) = 0  Trong đó: v là vector tọa độ  c là vector tham số 58 29
  16. 10/26/2011 Bài tập Sobel 16 Canny 4 61 31