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
10/26/2011 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 Phương pháp phân vùng dựa trên biên Phát hiện sự không liên tục (biến đổi bất thường) Phát hiện điểm ảnh Phát hiện đường thẳng Phát hiện biên Các phương pháp nối biên Các phương pháp làm mảnh đường biên đến 1 pixel 4 2
10/26/2011 Phát hiện đường thẳng Chọn mặt nạ thích hợp để phát hiện Lấy ngưỡng (thresholding) 7 Phát hiện đường thẳng 8 4
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
10/26/2011 Phát hiện biên (tiếp) 11 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 12 6
10/26/2011 Phát hiện biên (tiếp) Nhận xét Độ lớn của đạo hàm cấp 1: có thể xác định một điểm có nằm trên biên hay không Dấu trong đạo hàm cấp 2 cho biết điểm ảnh nằm ở vùng sáng hay vùng tối của biên o Đạo hàm cấp 2 luôn có 2 giá trị khác dấu ứng với các điểm trên biên o Điểm cắt 0 có ý nghĩa trong việc tìm biên mỏng 15 Phát hiện biên (tiếp) Ảnh hưởng của nhiễu đến đạo hàm Ảnh gốc + nhiễu Gaussian (mean = 0, delta = 0, 0.1 1, 10) 16 8
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
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
10/26/2011 Toán tử Laplacian (tiếp) Toán tử laplacian thường không được áp dụng trực tiếp để tìm biên Đạo hàm cấp 2 nhận 2 giá trị tại các điểm trên biên Rất nhạy với nhiễu Laplacian không tìm được hướng của biên Áp dụng Laplacian Smoothing ảnh Sử dụng thuộc tính cắt 0 (zero-crossing) Laplacian of Gaussian 27 Laplacian of Gaussian 28 14
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
10/26/2011 Laplacian of Gaussian (tiếp) 31 Laplacian of Gaussian (tiếp) Tính xấp xỉ LoG Có thể xấp xỉ LoG bằng DoG (different of gaussian) Với tỉ lệ: 1.6:1 thì DoG có thể xấp xỉ với LoG 32 16
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
10/26/2011 Bộ dò biên Canny (tiếp) Các bước thực hiện Bước 1. Smoothing Bước 2. Tính Gradients Bước 3. Loại những điểm không cực đại Bước 4. Dò các điểm trên biên bằng 2 ngưỡng 35 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 1. Smoothing Sử dụng bộ lọc Gaussian Cài đặt 36 18
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
10/26/2011 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 3 (tiếp) 39 Bộ dò biên Canny (tiếp) Bước 3 (tiếp) So sánh M(x, y) với M(x’, y’) theo hướng dương và âm của hướng gradient o Nếu M(x, y) > M(x’, y’) theo cả hai hướng giữ nguyên: gN(x, y) = M(x, y) o Ngược lại: loại bỏ: gN(x, y) = 0 Nếu: thì xét điểm (x+1,y) và (x-1, y) Nếu: thì xét điểm (x,y+1) và (x,y-1) Nếu: thì xét điểm (x+1,y+1) và (x-1,y-1) Nếu: thì xét điểm (x+1,y-1) và (x-1,y+1) 40 20
显示前 20 页。下载资料查看完整内容。
暂无评论。快来抢沙发吧！
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！