Page 2
Xử lý ảnh nhị phân • Khái niệm ảnh nhị phân; • Các toán tử hình thái; • Tìm xương và làm mảnh ảnh; • Biểu diễn cấu trúc.
Page 3
Khái niệm ảnh nhị phân • Ảnh nhị phân – Điểm thuộc đối tượng ảnh: có giá trị ‘1’ - điểm đen; – Điểm thuộc phông nền: có giá trị ‘0’ - điểm trắng. – Ảnh nhị phân nhận được từ ảnh đơn sắc bằng phép lấy ngưỡng; ⎧ ⎪1 if s(m,n) ≥θ u(m,n) = ⎨ ⎪0 if s(m,n)<θ ⎩ – Đối tượng trong ảnh nhị phân là tập hợp các điểm đen ⎧⎪ ⎫⎪ B = ⎨s(m,n)∈S : u(s) =1⎬ ⎪⎩ ⎪⎭
Page 4
Khái niệm ảnh nhị phân • Biểu diễn mã hoá ảnh nhị phân – Mã hóa đường biên bằng chuỗi vector - ảnh vector; – Mã hoá vùng dựa trên cấu trúc cây tứ phân; – Mã hoá dựa trên khuôn dạng ảnh đa mức xám. • Xử lý ảnh nhị phân – Xử lý ký hiệu; – Xử lý cấu trúc hình học đối tượng; – Cở sở của các phương pháp xử lý: • Lý thuyết tập hợp; • Đại số logic; • Lý thuyết đồ thị, ...
Page 5
Khái niệm ảnh nhị phân • Các phương pháp xử lý ảnh nhị phân – Các toán tử hình thái: biến hình theo lựa chọn; – Xương ảnh và các phương pháp tìm xương ảnh và làm mảnh ảnh; – Xây dựng mô hình biểu diễn hình dạng đối tượng ảnh; – Các phép biến đổi biểu diễn hình dạng: • Phép biến đổi Hough • Biểu diễn đặc trưng theo các đặc tả Fourier; • Trích trọn các đặc trưng hình dạng; • Nhận dạng đối tượng ảnh và phân tích cảnh (thị giác máy)
Page 6
Các toán tử hình thái • Hình thái học: – Là nhánh của sinh học, quan tâm tới hình dạng và cấu trúc của các cơ quan và không bàn tới chức năng của chúng • Hình thái toán học: – Là công cụ toán học để xử lý hình dạng trong ảnh. – Những đối tượng hình dạng ảnh bao gồm: đường biên, xương ảnh, bao lồi, ... – Sử dụng các hướng tiếp cận theo lý thuyết tập hợp
Page 7
Các toán tử hình thái • Một số phép toán tập hợp đối với ảnh – Phép hợp; – Phép giao; – Phép hiệu; – Lấy phần bù – Phép chuyển dịch (A)z = { c| c = a + z, for a ∈A } – Đối xứng Bˆ ={w| w = −b,for b∈B}
Page 9
Các toán tử hình thái • Toán tử cửa sổ: W{f (x, y)}={f (x − x', y − y'); (x', y')∈P } xy Pxy là phần tử cấu trúc • Một số dạng phần tử cấu trúc
Page 10
Các toán tử hình thái • Phép giãn ( Dilation ) – P: phần tử cấu trúc A⊕ P = {z |(Pˆ) ∩ A ≠ ∅} { [( )z ] } = z | Pˆ ∩ A ∈ A z = OR[W{f (x, y)}] • Hiệu ứng của phép giãn: – Tăng kích thước của đối tượng có kích thước bằng 1; – Làm trơn đường biên đối tượng; – Xóa các lỗ hỏng và các đoạn đứt gãy
Page 11
Các toán tử hình thái • Phép co ( bào mòn - Erosion ) AΘP = {z |(P) ⊆ A} z = AND[W{f (x, y)}] • Hiệu ứng của phép co: – Co kích thước của các đối tượng một giá trị; – Làm trơn đường biên đối tượng; – Loại bỏ các nhiễu nhỏ trên đối tượng
Page 12
Các toán tử hình thái • Quan hệ giữa các phép giãn và phép co: – Quan hệ thuận nghịch:phép co là phép giãn của nền (AΘP)c = Ac ⊕ Pˆ dilate (f ,W) = NOT[ erode( NOT[ f], W)] erode (f,W) = NOT [dilate(NOT[ f], W)] – Phép co không phải là phép toán ngược của phép giãn: f (x, y) ≠ erode( dilate (f, W), W) ≠ dilate( erode( f, W), W) • Là các phép tuyến tính bất biến dịch
Page 13
Các toán tử hình thái • Ví dụ phép giãn: Kích thước Phép giãn Phép giãn 178x178 với phần tử với phần tử cấu trúc 3x3 cấu trúc 7x7
Page 16
Các toán tử hình thái • Ứng dụng của các toán tử hình thái: – Xác định đường biên bằng các toán tử hình thái; – Làm mảnh ảnh; – Làm dày ảnh; – Tìm xương ảnh
Affichage des 16 premières pages. Téléchargez le document pour le voir en entier.
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !