Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 7: Phân vùng ảnh - Nguyễn Thị Hoàng Lan

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 7: Phân vùng ảnh - Nguyễn Thị Hoàng Lan

1. đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Ch−ơng 7 Phân vùng ảnh 1. Khái quát chung • Một vài khái niệm - Một vùng ảnh R (Region) : là tập hợp của các điểm ảnh có cùng chung các thuộc tính thuộc về một đối t−ợng trong ảnh. - Phân vùng ảnh (segmentation): là quá trình phân hoạch tập hợp các điểm ảnh X thành các tập con của các vùng ảnh Ri thoả mãn các điều kiện sau : ∀i Ri ≠ ∅ , ∀i, j i ≠ j, Ri ∩ R j = ∅ et X = ∪Ri , Ri bao gồm các pixel có thuộc tính chung. i • Các h−ớng tiếp cận của phân vùng ảnh - Phân vùng dựa trên độ đồng đều, độ t−ơng tự về mức xám và về các thuộc tính của các pixel trong mỗi vùng. - Phân vùng dựa trên tách biên dựa trên sự biến thiên của hàm độ sáng hay mức xám • Các công đoạn chủ yếu của phân vùng ảnh : - Tiền xử lý - Quá trình phân vùng (thuật toán) - đánh nhãn phân tách các vùng và hiệu chỉnh Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan
2. đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin • Ph−ơng pháp phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính đa chiều Tiêu chuẩn phân lớp : khoảng cách giữa các vectơ thuộc tính • Phân lớp các điểm ảnh trong không gian thuộc tính 1 chiều : thuộc tính biên độ - Tiêu chuẩn phân lớp dựa trên các ng−ỡng giá trị mức xám giữa các vùng - Thuật toán ISODATA (Iterative Self Organization DATa Analysis) B−ớc đầu (t = 0) + đoán nhận số lớp M + Lựa chọn các giá trị ng−ỡng ban đầu giữa các lớp Tj(0) B−ớc lặp (t = 1, 2 ) : + Thực hiện phân lớp theo các ng−ỡng Tj(t-1) + Tính giá trị trung bình trong mỗi lớp mk(t) + Tính các giá trị ng−ỡng mới Tj(t) theo các giá trị mk(t) + Kiểm tra điều kiện lặp B−ớc cuối: + Phân lớp các điểm ảnh theo các giá trị ng−ỡng đạt đ−ợc khi thuật toán hội tụ, + đánh nhãn thuộc tính, phân tách các vùng và hiệu chỉnh số lớp nếu cần, + Phân tách các vùng 4. Ph−ơng pháp cấu trúc • Thuật toán lan toả vùng • Thuật toán phân vùng dựa trên sự phân chia và kết hợp các miền kề Nguyên tắc chia ảnh dựa trên cấu trúc cây tứ phân Rx R R11 R12 R13 14 Ri1 Ri2 Ri Ri3 Ri4 R R R123 R R R R R 121 122 124 131 132 133 134 Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan
3. đại học Bách khoa Hà nội Khoa Công nghệ thông tin Thuật toán kết hợp • đồ thị các miền kề G(V, E) V : Tập các nút t−ơng ứng với các miền kề. E : Tập các cung, các liên kết Hai miền kề Ri và Rj đ−ợc nối bởi một cung trên đó mang giá trị về độ đo sự không đồng đều thuộc tính giữa 2 miền E(Ri, Rj). • Chỉ tiêu kết hợp Hai miền kề Ri và Rj sẽ đ−ợc kết hợp thành một miền R : R = Ri ∪ R j nếu giá trị độ đo về sự không đồng đều thuộc tính giữa 2 miền là nhỏ nhất. Quá trình kết hợp đ−ợc dựa trên sự kiểm tra điều kiện về sai số bình ph−ơng nh− sau : N 2 E(N) = ∑∑()A(s)−m(Rk) k=∈1s Rk • Nội dung thuật toán kết hợp - B−ớc đầu : Xây dựng đồ thị các miền kề của ảnh sau quá trình phân chia : G(V, E), và chọn ng−ỡng - B−ớc lặp : Kết hợp các miền kề Ri et Rj t−ơng ứng với các cung có giá trị nhỏ nhất. Cập nhật đồ thị các miền kề G(V, E) và tính sai số E(N) sau mỗi lần kết hợp Kiểm tra điều kiện lặp dựa trên E(N) - B−ớc cuối : Kết quả phân vùng dựa trên đồ thị các miền kề sau quá trình lặp, tách các vùng và hiệu chỉnh (nếu cân) 0,9 m= 1,0 m= 1,3 0 0,9 m= 1,0 1,43 m= 1,8 m= 2,0 2,6 0,9 0 0 2,6 1,8 m= 1,0 m= 1,0 0 4,2 m= 1,9 22 m= 2,0 m= 2,0 1,8 0 a) b) Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan