Bài giảng Xử lý ảnh: Chương 4 - Hoàng Văn Hiệp (p1)

Bài giảng 'Xử lý ảnh - Chương 4: Phân vùng ảnh (p1)' cung cấp cho người học các kiến thức: Phương pháp phân vùng dựa trên biên (phát hiện sự không liên tục (biến đổi bất thường), các phương pháp nối biên, các phương pháp làm mảnh đường biên đến 1 pixel). Mời các bạn cùng tham khảo.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xử lý ảnh: Chương 4 - Hoàng Văn Hiệp (p1) 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 điểm ảnh 5 Phát hiện điểm ảnh T = 90% giá trị max của mức xám 6 3 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) 13 Phát hiện biên (tiếp) 14 7 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) 19 Toán tử gradient (tiếp) Cài đặt thực tế 20 10 10/26/2011 Toán tử gradient (tiếp) Toán tử gradient đường chéo 21 Toán tử gradient (tiếp) 22 11 10/26/2011 Toán tử gradient (tiếp) 23 Toán tử gradient (tiếp) 24 12 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 ...