Xem mẫu
- Xử lý ảnh số
Ts.NGÔ VĂN SỸ
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
- Chương 4 Phân tích ảnh
Các bài toán phân tích ảnh Cấu trúc
Trích thuộc tính Các thuộc tính hình dạng
Sườn và đường viền Hoa văn
Tách sườn
Trích đường viền Đối sánh quang cảnh và phát hiện
Biểu diễn đường viền Phân đoạn ảnh
Biểu diễn miền Các kỹ thuật phân lớp
Biểu diễn moment Hiểu ảnh
- Các bài toán phân tích ảnh
Viễn thám (Remote sensing)
Khoa học hình sự (Forensic)
Ảnh ytế (Tomographs)
Nhận dạng chữ viết và chữ ký
(Character recognitions)
Phát hiện vật thể chuyển động
(Moving detection)
Nhận dạng mặt người (Human identification)
Người máy (Robotics)
- Trình tự phân tích ảnh
Trích Ngân hàng
Thu Tiền xử lý thuộc tính dữ liệu
nhận
Đối tượng Lưu trữ Phân đoạn Phân lớp Đối sánh
Tách Quyết
thông tin Mã hoá
định
Hệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểu
ảnh
- Các thuộc tính ảnh
Thuộc tính độ lớn
Phản xạ
Đâm xuyên
Thuộc tính hình học
Hình dáng
Đường nét
Thuộc tính không gian
Chi tiết
Nền
Thuộc tính biến đổi
Phổ tần không gian cao
Phổ tần không gian thấp
Thuộc tính màu sắc
Biểu diễn trong các hệ toạ độ màu khác nhau
Thuộc tính thống kê
Các hàm moment, moment tuyệt đối, moment trung tâm
- Các hàm moment L −1
Hàm moment bậc k mk = ∑ xik Pu ( xi )
xi = 0
m1: giá trị trung bình
m2: trung bình bình phương ^ L −1
m k = ∑ ( xi − m1 ) k Pu ( xi )
Hàm moment trung tâm bậc k xi = 0
^
m 2 : phương sai
^
m 3 : độ nghiêng L −1
µk =
k
∑ xi Pu ( xi )
Hàm moment tuyệt đối bậc k xi = 0
µ1: độ lớn
µ2: độ méo ^ L −1
µ mk = ∑ xi − m1 Pu ( xi )
k
Hàm moment trung tâm tuyệt đối bậc xi = 0
k
- Thuộc tính hình học
Điểm: toạ độ
Đoạn thẳng: toạ độ điểm đầu và cuối
Độ dốc
Độ cong
Điểm uốn
Khẩu độ
Giao điểm
Tiếp tuyến
Đa giác đều
- Thuộc tính sườn và đương viền
(edge and contour)
Sườn là tập hợp những điểm có giá trị đột biến
khi quét theo một hướng (ngang, đứng, chéo) nào
đó
Thường nằm ở vị trí ranh giới giữa đối tượng và
nền, hoặc ở các chi tiết.
Các điểm sườn liên kết lại thành đường viền,
đặc trưng cho hình dạng vật thể
Một đường viền phải thoả mãn tính liên thông
(connectivity) theo lưới lấy mẫu (chữ nhật, lục
giác) và hai miền được phân cách bởi nó phải
không liên thông (nonconnectivity) với nhau
- Nguyên lý tách sườn (edge detection)
Hàm ảnh 1D theo
f ( x)
hướng ngang
∂f ( x)
Toán tử gradien
∂x
∂ 2 f ( x)
Toán tử Laplacian ∂x 2
∂f ( x, y ) ∂f ( x, y )
+
Toán tử gradien mở rộng theo hai hướng ∂x ∂y
Toán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng ∂ 2 f ( x, y ) ∂ 2 f ( x , y )
+
∂x 2 ∂y 2
- Các toán tử tách sườn
Phương pháp gradien
g1(m,n) g(m,n) g(m,n)
H1 g12 + g 2
2
Cắt ngưỡng
u(m,n)
g2(m,n) g2
ϕ0 + arctg( ) Ө(m,n)
H2 g1
- Các toán tử tách sườn
Các mặt nạ Sobel, Prewitt, Kirsh
⎡1 1 1⎤ ⎡1 0 − 1⎤
H1 = ⎢ 0 0 0 ⎥
⎢ ⎥ H 2 = ⎢1 0 − 1⎥
⎢ ⎥
⎢− 1 − 1 − 1⎥
⎣ ⎦ ⎢1 0 − 1⎥
⎣ ⎦
⎡1 2 1⎤ ⎡1 0 −1 ⎤
⎢ ⎥
H1 = ⎢ 0 0 0⎥ H2 = ⎢ 2
⎢ 0 − 2⎥⎥
⎢− 1 − 2 − 1⎥ ⎢1 0 −1 ⎥
⎣ ⎦ ⎣ ⎦
⎡1 0 ⎤ ⎡ 0 1⎤
H1 = ⎢ ⎥ H2 = ⎢ ⎥
⎣0 − 1⎦ ⎣ − 1 0⎦
Hình
- Thí dụ: g1(m,n)
2 3 3 3 3 2 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
-2 -3 -3 -3 -3 -1 1 3 3 3 3 2
-2 -3 -3 -3 -3 -1 1 3 3 3 3 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 -1 -2 -3 -3 -3 -3 -2
- Các toán tử tách sườn
Phương pháp
Laplacian
g(m,n) g(m,n)
u(m,n)
H Cắt ngưỡng
-1/4 -1/4 -1/4
1 -1/4 1 -1/4
-1/4 -1/4 -1/4
- Các toán tử tách sườn
Toán tử Compass
gi(m,n) g(m,n) g(m,n)
u(m,n)
Hi max{g i }
Cắt ngưỡng
i - 0-7
g i max
ϕ 0 + arctg ( )
g0 Ө(m,n)
- Các mặt nạ compass
5 5 5 5 5 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3
-3 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 5 0 -3
-3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 -3 5 5 -3
H0 H1 H2 H3
-3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 5 5
-3 0 -3 -3 0 5 -3 0 5 -3 0 5
5 5 5 -3 5 5 -3 -3 5 -3 -3 -3
H4 H5 H6 H7
- Các mặt nạ compass
H0 H1 H2 H3
H4 H5 H6 H7
- Trích đường viền
Tính liên thông
Liên thông 4
Liên thông 8
Liên thông 6 (lưới lục giác)
P4 P3 P2 P2
P5 P0 P1 P3 P0 P1
P6 P7 P8 P4
Liên thông-8 Liên thông-4 Liên thông-6
- Nghịch lý liên thông
Nghịch lý liên thông
Đường viền thoả mãn tính liên thông 8 thì hai miền
cũng thoả mãn tính liên thông 8
Vì vậy phải chọn tính liên thông 4 cho miền trong và
ngoài đường viền.
- Thuật toán dò biên
Bước 1: Xuất phát từ
một điểm bất kỳ trên
biên, bước sang trái, nếu
điểm bên trái thuộc
miền đối tượng thì
chuyển sang bước 3,
nếu không chuyển sang
bước 2
Bước 2: Trở lại điểm
trước đó và bước sang
phải.
Bước 3: Xác định lại toạ
độ điểm biên và thực
hiện lại bước 1 và 2 cho
đến khi gặp lại điểm
xuất phát.
nguon tai.lieu . vn
