Page 1
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
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
Chương 4. Phân vùng ảnh Hai phương pháp chính áp dụng trong phân vùng ảnh Phương pháp dựa trên biên: phát hiện biên Phương pháp dựa trên vùng ảnh 3
Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng Segmentation Detect Detect discontinuity similarity Edge detection Gradient Zero crossing Optimal Boundary operator (LoG) thresholding thresholding edge Hough Edge linking Transform Region growing 4
Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng (tiếp) Cơ sở Khi đối tượng và nền được nhóm lại trong các vùng Lựa chọn một ngưỡng T có thể phân tách các vùng Điểm ảnh p(x, y) o Nếu f(x, y) > T p(x, y) thuộc đối tượng o Nếu f(x, y) < T p(x, y) thuộc nền Có thể có nhiễu ngưỡng 5
Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng (tiếp) Lấy ngưỡng có thể coi là bài toán xác định hàm T: T = T[x, y, p(x, y), f(x, y)] f(x, y): biểu diễn mức xám của điểm ảnh (x,y) p(x, y): hàm mô tả thuộc tính cục bộ của ảnh Ảnh sau lấy ngưỡng Hai cấp (bi-level) Đa cấp (multi-level) o 6
Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng (tiếp) Vấn đề: làm sao để chọn giá trị ngưỡng T thích hợp Nếu T chỉ phụ thuộc f(x, y): phép lấy ngưỡng toàn cục Nếu T phụ thuộc vào P(x, y) và f(x, y): phép lấy ngưỡng cục bộ Nếu T phụ thuộc x, y: Phép lấy ngưỡng thích nghi (adaptive thresholding) 7
Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng (tiếp) Các phương pháp lấy ngưỡng Lấy ngưỡng cứng Lấy ngưỡng toàn cục Lấy ngưỡng cục bộ Lấy ngưỡng thích nghi Lấy ngưỡng dựa trên kiểm chứng Lấy ngưỡng dựa trên phân nhóm (gom nhóm) 9
Lấy ngưỡng cứng (tiếp) Phụ thuộc chủ quan phân tích histogram Dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu Ảnh hưởng bởi thay đổi độ sáng 11
Lấy ngưỡng toàn cục Cách tiếp cận heuristic Bước 1. Xác định giá trị khởi tạo của T (thường là giá trị trung bình mức xám ảnh) Bước 2. Chia ảnh thành 2 vùng: G1 (gồm các điểm ảnh mức xám >= T) và vùng 2 (gốm những điểm ảnh mức xám < T) Bước 3. Tính giá trị trung bình mức xám của G1 là m1, G2 là m2 Bước 4. Cập nhật T = (m1 + m2)/2 Bước 5. Quay lại bước 2 đến khi nào ∆𝑇 ≤ 𝜀 15
Lấy ngưỡng thích nghi Ý tưởng Ngưỡng toàn cục bị ảnh hưởng bởi độ sáng, nhiễu Chia nhỏ ảnh thành các phần, sau đó áp dụng tìm ngưỡng khác nhau cho từng phần nhỏ o Vấn đề: Chia như thế nào là hợp lý Tìm ngưỡng cho từng phần nhỏ 17
Lấy ngưỡng tối ưu Giả sử ảnh có 2 vùng chính rõ rệt (vùng đối tượng và nền) Một điểm (x, y) trong ảnh có 2 khả năng H0: Không thuộc vùng đối tượng H1: Thuộc vùng đối tượng Gọi z là giá trị mức xám trong ảnh (z coi như biến ngẫu nhiên) Các xác suất Xác suất tiên nghiệm: P1= p(𝑧𝜖𝐻1); P2= p(𝑧𝜖𝐻0); 20
Affichage des 20 premières pages. Téléchargez le document pour le voir en entier.
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !