Bài giảng Xử lý ảnh số: Phân tích ảnh

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 „ Trích thuộc tính „ Sườn và đường viền „ Tách sườn „ Trích đường viền „ Biểu diễn đường viền „ Biểu diễn miền „ Biểu diễn moment „ Cấu trúc „ Các thuộc tính hình dạng „ Hoa văn „ Đối sánh quang cảnh và phát hiện „ Phân đoạn ảnh „ Các kỹ thuật phân lớp „ 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 „ Hệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểu ảnh Thu nhận Tiền xử lý Trích thuộc tính Phân đoạn Tách thông tin Mã hoá Phân lớp Đối sánh Ngân hàng dữ liệu Lưu trữĐối tượng Quyết định 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 ∑ ∑ ∑ ∑ − = − = − = − = −= = −= = 1 0 1 ^ 1 0 1 0 1 ^ 1 0 )( )( )()( )( L x iu k ik L x iu k ik L x iu k ik L x iu k ik i i i i xPmxm xPx xPmxm xPxm µ µ Hàm moment bậc k m1: giá trị trung bình m2: trung bình bình phương Hàm moment trung tâm bậc k phương sai độ nghiêng Hàm moment tuyệt đối bậc k µ1: độ lớn µ2: độ méo Hàm moment trung tâm tuyệt đối bậc k : : 3 ^ 2 ^ m m 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 hướng ngang „ Toán tử gradien „ Toán tử Laplacian 2 2 2 2 2 2 ),(),( ),(),( )( )( )( y yxf x yxf y yxf x yxf x xf x xf xf ∂ ∂+∂ ∂ ∂ ∂+∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ Toán tử gradien mở rộng theo hai hướng Toán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng Các toán tử tách sườn „ Phương pháp gradien H1 Cắt ngưỡng )( 1 2 0 2 2 2 1 g garctg gg + + ϕ u(m,n) g(m,n)g1(m,n) g2(m,n) g(m,n) H2 Ө(m,n) Các toán tử tách sườn ⎥⎦ ⎤⎢⎣ ⎡ −=⎥⎦ ⎤⎢⎣ ⎡ −= ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − − − = ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ −−− = ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − − − = ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ −−− = 01 10 10 01 101 202 101 121 000 121 101 101 101 111 000 111 21 21 21 HH HH HH „Các mặt nạ Sobel, Prewitt, Kirsh Hình Thí dụ: g1(m,n) 000000000000 000000000000 000000000000 -2-3-3-3-3-2-100000 000000000000 233331-1-3-3-3-3-2 233331-1-3-3-3-3-2 000000000000 000000000000 000000000000 000000000000 000001233332 Các toán tử tách sườn „ Phương pháp Laplacian -1/4 -1/41-1/4 -1/4 H Cắt ngưỡngu(m,n) g(m,n) g(m,n) -1/4-1/4 1 -1/4-1/4 Các toán tử tách sườn „ Toán tử Compass Hi i - 0-7 Cắt ngưỡng )( }max{ 0 max 0 g garctg g i i +ϕ u(m,n) g(m,n)gi(m,n) g(m,n) Ө(m,n) Các mặt nạ compass H7H6H5H4 -3-3-35-3-355-3555 50-350-350-3-30-3 55-35-3-3-3-3-3-3-3-3 H3H2H1H0 -355-3-35-3-3-3-3-3-3 -305-305-305-30-3 -3-3-3-3-35-355555 Các mặt nạ compass H7H6H5H4 H3H2H1H0 Trích đường viền „ Tính liên thông „ Liên thông 4 „ Liên thông 8 „ Liên thông 6 (lưới lục giác) P4P8P7P6 P1P0P3P1P0P5 P2P2P3P4 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. Thuật toán liên kết sườn „ Heuristic „ Nguyên lý Bellman „ Biến đổi Hough Biểu diễn đường viền „ Chain code: „ 001111110……..010 „ Hình 9-20 „ Mã độ cong : „ Hình 9-21 „ Mã xấp xỉ bằng các đoạn thẳng „ Hình 9-22 „ 23 „ 24 „ 25 „ 26 „ 27 Biểu diễn miền „ Mã chạy theo chiều dài „ Hình 28 „ 30 Thuật toán định xương „ Hình 9-31 „ Biến đổi khoảng cách: „ là khoảng cách giữa „ „ Xương là tập các điểm: 85)-(9 1}j)i,n;(m,j),(i,un)(m,u:n){(m, j)(i, van)(m, j)i,n;(m, 84)-(9 1,2,...k ),(),( 1},j)i,n;(m,:j)(i,j);(i,{u),(),( kk 0 1-k ),;,( 0 min ≤∆≥ ∆ == ≤∆+= ∆ nmunmu nmunmu jinm i Thuật toán làm mảnh „ Hình 9-32 „ Gọi Z0(P1) số lần dịch chuyển từ zero lên khác zero khi lần theo thứ tự từ P2, P3, P4, …P9, P2. „ Gọi NZ(P1) là số láng giềng khác không của P1 „ Khi đó P1 bị xoá nếu: 4b)or (4a })1{Z0(P4)or }06.4.2({ 3b)or (3a })1 Z0(P2){or }08.4.2({ (2) )1)1(0( (1) )6)1(2( ≠= ≠= = ≤≤ PPPand PPPand PZand PNZ Các toán tử erosion và dilation „ 33 „ 33b „ 34 „ 35 „ 36 „ 37a „ 37b „ 37c „ 38 „ 39 „ 40 „ 41 „ 42 „ 43 „ 44 „ 45 „ 46 „ 47a „ 47b „ 48 „ 49 „ 50 „ 51 „ 52ab „ 53 „ 54a „ 54b „ 55 „ 56a „ 5bc „ 57abc „ 58 „ 59 „ 60 „ 61 „ 62 „ 63abc „ 64 „ 65 66 Bài tập „ Thử nghiệm với các toán tử tách sườn „ P9.7 „ P9-8abc P9-12 „ P9-12ab Đề cương ôn tập Phần lý thuyết „ Mô hình thị giác, số hoá tín hiệu 2D và các đặc trưng của ảnh số. „ Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh và các kỹ thuật xử lý ảnh căn bản. „ Histogram và các toán tử xử lý điểm làm nổi thuộc tính ảnh „ Các toán tử histogram (cân bằng và hiệu chỉnh) „ Các toán tử không gian tuyến tính và phi tuyến „ Các toán tử biến đổi „ Xử lý ảnh đa phổ và xử lý ảnh màu. „ Mô hình giảm cấp, bài toán khôi phục ảnh và các bộ lọc khôi phục. „ Nguyên lý làm nổi sườn và các toán tử Gradien, Laplacian, Compass. „ Thụât toán dò biên và ứng dụng trong nhận dạng vật thể „ Các heuristic liên kết sườn „ Biểu diễn đường viền „ Biểu diễn miền „ Thuật toán định xương (Skeleton location) „ Thuật toán làm mảnh (Thinning) Đề cương ôn tập Phần lập trình „ Viết chương trình con tính Histogram „ Viết chương trình con hiển thị Histogram trên một cửa sổ định trước „ Viết chương trình con tính tổng chập 2D. „ Viết chương trình con thực hiện xử lý điểm sử dụng LUT „ Viết chương trình con cân bằng Histogram „ Viết chương trình con thực hiện dò biên „ Viết chương trình con đọc ảnh từWebCam và lưu trữ theo một khuôn dang ảnh chuẩn (bmp, pcx, jpg .v.v…) „ Viết chương trình con chuyển đổi hệ toạ độ màu „ Viết chương trình con tìm đường tâm (thinning) „ Viết chương trình con định cấu trúc xương (skeleton location)