350
Ch¬ng 18
NHẬN DẠNG MẪU:
PHÂN ĐOẠN ẢNH
18.1. GIỚI THIỆU
Từ trước đến nay, trong cuốn sách này, chúng ta đã xem xét những phương pháp
chủ yếu để cải thiện ảnh hiển thị. Trong chương 16, tham vọng chúng ta là đạt được
một ảnh gần giống hơn so với ảnh ban đầu, ảnh không suy biến.
Trong chương này và hai chương tiếp theo, chúng ta sẽ đưa ra một vài hướng
phân tích nội dung của một ảnh. Nghĩa là chúng ta cố gắng tìm ra những gì có trong
ảnh. Chúng ta sẽ xem xét hai cách tiếp cận, nhận dạng mẫu thống kê và mạng nơ ron,
mỗi một phương pháp đều có thể áp dụng vào ảnh số. Các cuốn sách đã viết nhiều
về cả hai phương pháp này, giúp độc giả những người mong muốn tiếp tục tìm hiểu
với những giới thiệu về lĩnh vực này rất nhiều.
Trong 3 chương về nhận dạng mẫu này, chúng ta sẽ đưa ra một tập các chủ đề về
lĩnh vực này. Trong thực tế, chúng ta nghiên cứu nhận dạng mẫu thống kê, được thực
hiện bằng các kỹ thuật xử lý ảnh số. Việc này trước hết bao gồm việc định vị và cô
lập các đối tượng trong một ảnh và sau đó nhận biết (phân loại) những đối tượng đó
sử dụng kỹ thuật dựa trên lý thuyết quyết định thống kê. Chúng ta cũng xem qua việc
sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho việc nhận dạng mẫu.
18.1.1. Nhận dạng mẫu thống kê
Chi nhánh thị giác máy của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu bằng cách
phát triển các thuật giải phân tích nội dung ảnh. Một sự đa dạng của những phương
pháp tiếp với mục đích hiểu ảnh đã được dùng, nhưng việc hiểu nó là nền tảng cho
sự nhận thức toàn bộ quá trình nhận dạng mẫu, tuy nhiên nó có thể được thực hiện.
Nhận dạng mẫu thống kê giả thiết rằng ảnh có thể chứa một hay nhiều đối tượng
và mỗi đối tượng đó thuộc một trong các kiểu, các loại hay các lớp mẫu đã định
nghĩa trước đây. Trong khi có thể thực hiện nhận dạng mẫu bằng nhiều cách, chúng
ta chỉ quan tâm tới việc thực hiện nó bằng các kỹ thuật xử lý ảnh số.
Cho một ảnh số có chứa một vài đối tượng, quá trình nhận dạng mẫu gồm có 3
pha chính. (Xem Hình 18-1) Pha đầu tiên được gọi là phân đoạn ảnh hay cô lập đối
tượng, trong đó mỗi đối tượng được tìm ra và ảnh của nó tách ra khỏi cảnh còn lại.
Pha thứ hai gọi là trích chọn đặc trưng. Đây là pha mà các đối tượng được đo
lường. Một số đo là giá trị của một tính chất nào đó có thể xác định số lượng của một
đối tượng. Một đặc trưng là một hàm của một hay nhiều số đo, được tính toán sao
cho nó có thể nó xác định được một tính chất quan trọng nào đấy của đối tượng. Quá
trình trích chọn đặc trưng tạo ra một tập các đặc trưng, cùng nhận được, bao gồm vec
tơ đặc trưng. Điều này đã làm giảm khối lượng thông tin (so với ảnh ban đầu) biểu
diễn mọi tin tức mà các quyết định thống kê phải dựa vào đó. Thật là hữu ích để nhận
thức hoá một không gian n chiều mà trong đó mọi vec tơ đặc trưng n phần tử có thể
có đều tập trung vào. Vì thế, một đối tượng riêng biệt bất kỳ đều tương ứng với một
điểm trong không gian đặc trưng.
Pha thứ ba trong nhận dạng mẫu là phân loại, đầu ra của nó chỉ đơn thuần là một
quyết định về lớp các đối tượng. Mỗi đối tượng được coi như thuộc một loại cụ thể,
và sự nhận dạng được thực hiện như một quá trình phân loại. Từng đối tượng được
351
ấn định vào một trong nhiều nhóm (lớp) đã thiết lập trước đó biểu diễn cho tất cả các
loại đối tượng có thể có trong ảnh. Một lỗi không phân loại nhầm sẽ xảy ra nếu đối
tượng bị ấn định vào một lớp không thích hợp. Khả năng để xảy ra điều này là tỉ số
lỗi phân loại nhầm.
Sự phân loại chỉ dựa vào vec tơ đặc trưng. Trong hai chương tiếp theo, chúng ta
sẽ xem xét kỹ thuật phân loại xuất phát từ các phạm trù trong lý thuyết quyết định
thống kê và mạng nơ ron.
HÌNH 18-1
Hình 18-1 Ba pha nhận dạng mẫu
18.1.2. Ví dụ về nhận dạng mẫu
Các khái niệm cơ bản về nhận dạng mẫu thống kê có thể được minh hoạ tốt nhất
bằng một ví dụ. Giả sử chúng ta muốn thực hiện một hệ thống sắp xếp trái cây đổ
xuống trên một băng truyền. Việc sắp xếp thực sự có thể bị ảnh hưởng bởi các phần
có thể di chuyển từ trên xuống và làm chệch hướng đi của các loại trái cây khác nhau
ra khỏi băng truyền và rơi vào trong các hộp chuyên chở thích hợp, như minh hoạ
trong hình 18-2. Hãy giả sử rằng đó là các quả là các trái anh đào, các quả táo, chanh
và các quả nho. Những gì chúng ta cần là một hệ thống xử lý ảnh mà có thể quan sát
các quả đang đến gần, phân ra từng loại và thả phần đã phân loại thích hợp đúng lúc
vào hộp đựng trái cây tương ứng.
HÌNH 18-2
Hình 18-2 Hệ thống sắp xếp trái cây
Chúng ta có thể cài đặt một camera truyền hình số trên băng truyền và thực hiện
quyết định phân loại bằng một máy tính. Với ví dụ này, hãy xác định hai tham số cho
từng mẫu trái cây: đờng kính và màu sắc của nó. Chương trình máy tính sẽ xử lý
352
từng ảnh số hoá và tính đường kính trái cây theo đơn vị milimet và một tham số biểu
thị màu sắc.
Giả sử chúng ta sử dụng một camera TV màu và chương trình tính độ sáng của
từng đối tượng theo các kênh đỏ, lục và lam. (Xem chương 21) Sau đó có thể nhận
được một đặc trưng (ví dụ tỷ lệ độ sáng đỏ-lục) nhận các giá trị thấp cho quả màu
vàng và các giá trị cao cho quả màu đỏ. Chúng ta có thể gọi tham số này là độ đo sắc
đỏ.
Hình 18-3 cho thấy không gian hai đặc trưng chiều định nghĩa bằng hai tham số,
đường kính và sắc đỏ, và các nhóm được đưa ra tương ứng với mỗi một trong bốn
lớp quả. Bằng cách đặt các đường quyết định xấp xỉ trong không gian đặc trưng,
chúng ta có thể phân chia nó ra thành mỗi vùng thuộc một lớp và thiết lập một quy
tắc phân loại.
Khi một quả nào đó đến gần camera TV, nó sẽ được xác định, và các đặc trưng
xác định một điểm trong không gian hai chiều. Tuỳ thuộc vào nơi mà điểm này nằm
trong không gian, mà trái cây được ấn định vào một trong bốn lớp. Ngay khi quyết
định phân loại được thực hiện, cơ chế bỏ vào phần mà sau đó sẽ được làm lệch
hướng đi để đẩy quả vào trong thùng chứa thích hợp.
HÌNH 18-3
Hình 18-3 Không gian đặc trưng
Trong khi hệ thống tiền xử lý không được sử dụng rộng rãi trong ngành công
nghiệp đóng gói trái cây, nhưng nó đáp ứng được việc minh hoạ nhận dạng mẫu
thống kê. Vai trò của thống kê trong thiết kế và hoạt động của hệ thống sẽ trở nên rõ
ràng hơn ở hai chương tiếp theo. Bây giờ đủ điều kiện để nói rằng mỗi lớp quả tạo ra
một PDF trong không gian đặc trưng. Các dòng quyết định có thể được xác định, từ
tác động qua lại giữa các PDF đó, theo cách để tránh hay có ít ra là tối thiểu hoá, các
lỗi phân loại nhầm.
18.1.3. Thiết kế hệ thống nhận biết mẫu
Thiết kế một hệ thống nhận biết mẫu thường được thực hiện theo năm bước liệt kê
trong bảng 18.1: thiết kế bộ định đối tượng, chọn lựa đặc trưng, thiết kế bộ phân loại
và thực hiện việc đánh giá.
Bộ định vị đối tượng là thuật toán tách ảnh của đối tượng riêng biệt trong một ảnh
phức hợp. Việc phân tách các đối tượng được gọi là phân đoạn ảnh hay phân đoạn
cảnh, sẽ được trình bày trong chương này. Chọn lựa đặc trưng có tác dụng quyết
định thuộc tính của đối tượng (kích thức, hình dạng,…). điểm khác biệt nhất giữa các
lớp đối tượng cần phải tính toán. Thiết kế bộ phân loại bao gồm việc thiết lập một cơ
sở toán học cho thủ tục phân loại. Các tham số có thể điều chỉnh (ngưỡng quyết
định) của chính bộ phân loại bắt buộc phải có trong công đoạn huấn luyện bộ lọc.
353
Cuối cùng, nó thường cần được thiết lập các tỷ lệ lỗi phân loại khi hệ thống hoạt
động. Đây là bước thực hiện việc đánh giá.
18.2. QUÁ TRÌNH PHÂN ĐOẠN ẢNH
Chúng ta có thể định nghĩa quá trình phân đoạn ảnh như là việc phân chia một ảnh
số thành các vùng rời nhau (không chờm lên nhau). Đối với mục đích của chúng ta,
một vùng là một tập liên thông của các điểm ảnh-tức là, một tập trong đó tất cả các
điểm ảnh gần kề hay sát nhau. Định nghĩa chuẩn của tính liên thông như sau: giữa
hai điểm ảnh bất kỳ trong một tập liên thông, tồn tại một đường liên thông trong
phạm vi tập, ở đó một đường liên thông là một đường luôn luôn di chuyển giữa các
điểm ảnh lân cận. Do đó, trong một tập liên thông, bạn có thể tìm thấy một đường
liên thông giữa hai điểm ảnh bất kỳ trong tập.
BẢNG 18-1 THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẪU
Bước Hàm
1. Thiết kế bộ định vị đối tượng Chọn thuật giải phân đoạn ảnh để phân
tách các đối tượng riêng biệt trong ảnh.
2. Lựa chọn đặc trưng Quyết định các tính chất đối tượng mà có
thể phân biệt các loại đối tượng tốt nhất
và làm thế nào để đo lường chúng.
3. Thiết kế bộ phân loại Thiết lập cơ sở toán học cho thuật giải
phân loại, và lựa chọn kiểu cấu trúc của
bộ phân loại để sử dụng.
4. Huấn luyện bộ phân loại Cố định các tham số điều chỉnh khác
nhau (các đường biên quyết định,…)
trong bộ phân loại cho phù hợp với đối
tượng được phân loại.
5. Đánh giá hiệu suất Đánh giá tỷ số các lỗi phân loại nhầm có
thể nhận được khác nhau.
Có hai quy tắc liên thông, và một trong số đó có thể chấp nhận. Nếu chỉ các điểm
lân cận bên (trên, dưới, trái, phải) được coi là thuộc liên kết, thì đây là liên thông 4
và các đối tượng là liên kết 4. Vì thế, mỗi điểm ảnh chỉ có 4 lân cận để có thể liên
kết. Thêm vào đó, nếu các điểm ảnh lân cận chéo (lân cận 450) cũng được tính đến
trong liên kết thì chúng ta có liên thông 8, và các đối tượng là liên kết 8. Mỗi điểm
ảnh có 8 lân cận để có thể liên kết. Cũng có thể sử dụng quy tắc liên thông kia, miễn
là thích hợp. Thông thường liên thông 8 mang lại kết quả được coi là gần với trực
giác của con người hơn cả.
Khi một người quan sát một cảnh, quá trình xử lý đặt trong hệ thống thị giác sẽ
phân đoạn cảnh đó cho người đó. Việc này được thực hiện hiệu quả đến nỗi ta trông
nó không như một cảnh phức tạp, nhưng đúng hơn là người ta coi điều đó như là tập
hợp cáca đối tượng. Tuy nhiên, bằng xử lý số, chúng ta phải tách các đối tượng trong
một ảnh bằng cách phân chia ảnh thành tập các điểm ảnh, mỗi tập là ảnh của một đối
tượng. Trong khi công việc phân đoạn ảnh hầu như không có bản sao trong kinh
nghiệm nhìn nhận của con người, thì đây là một công việc không tầm thường trong
phân tích ảnh số.
Phân đoạn ảnh có thể tiếp cận từ ba lý thuyết phối cảnh khác nhau. Trong trường
hợp chúng ta tiếp cận vùng, ta ấn định mỗi điểm ảnh cho một đối tượng hay vùng cụ
thể. Trong phương pháp tiếp cận đường biên, ta chỉ thử định vị các đường biên đã có
giữa các vùng. Trong phương pháp tiếp cận đỉnh, ta có thể tìm cách nhận biết các
điểm biên và sau đó liên kết chúng với nhau tạo thành đường biên cần có. Tất cả ba
cách tiếp cận đều hữu dụng trong việc nhìn nhận vấn đề.
354
Trong chương này, chúng ta xem xét một vài kỹ thuật phân tách các đối tượng
trong một ảnh số. Mỗi lần phân tách, các đối tượng có thể được đo lường và phân
loại. Các kỹ thuật cho những hoạt động này được chỉ ra trong hai chương tiếp theo.
18.3. PHÂN ĐOẠN ẢNH BẰNG PHÂN NGƯỠNG
Phân ngưỡng là một kỹ thuật phổ biến để tiếp cận vùng, hữu ích đối với những
cảnh có chứa những đối tượng đồng màu trên nền tương phản. Mục đích là để đơn
giản trong tính toán và luôn xác định được những vùng có các đường biên đóng và
liên thông.
Khi sử dụng qui tắc phân ngưỡng để phân vùng ảnh, người ta ấn định tất cả những
điểm ảnh nằm bên trên mức xám ngưỡng thuộc về đối tượng. Còn tất cả những điểm
ảnh không nằm trên mức xám ngưỡng sẽ nằm ngoài đối tượng. Đường bao là tập tất
cả những điểm nằm bên trong và mỗi điểm có ít nhất một điểm lân cận nằm ngoài
đối tượng.
Phân ngưỡng sẽ được thực hiện hoàn hảo nếu đối tượng được xét có mức xám bên
trong đồng nhất và nằm trên nền có mức xám đồng nhất khác. Nếu một vài tính chất
(ngoài mức xám, tính kết cấu chẳng hạn) của các đối tượng khác nền của chúng, thì
đầu tiên người ta có thể chuyển đổi tính chất đó thành mức xám. Sau đó tiến hành
phân ngưỡng mức xám để có thể phân vùng ảnh.
18.3.1. Phân ngưỡng tổng thể
Trong quá trình xác định đường biên bằng phân ngưỡng đơn giản nhất, giá trị mức
xám ngưỡng là hằng số được sử dụng trong toàn bộ ảnh. Nếu mức xám nền là hằng
số hợp lý và nếu các đối tượng đều có độ tương phản xấp xỉ bằng nhau, thì một
ngưỡng tổng thể cố định thường được dùng để qui định mức xám ngưỡng hợp lý
được chọn.
18.3.2. Phân ngưỡng thích nghi
Trong nhiều trường hợp mức xám nền không phải là hằng số và độ tương phản
của các đối tượng trong ảnh hoàn toàn khác nhau, thường xảy ra trường hợp một
ngưỡng áp dụng thích hợp cho một vùng ảnh này nhưng lại không thích hợp cho
những vùng khác. Trong những trường hợp đó, thuận tiện nhất là sử dụng mức xám
ngưỡng là một hàm biến thiên chậm theo vị trí trong ảnh.
Hình 18-4 cho thấy ảnh hiển vi của các nhiễm sắc thể từ một tế bào máu người.
Trong ảnh này, mức xám nền thay đổi do sự chiếu sáng không đồng đều và độ tương
phản thay đổi từ nhiễm sắc thể này sang nhiễm sắc thể khác. Trong hình 18-4a, một
mức xám ngưỡng không đổi được sử dụng cho toàn bộ ảnh để phân tách các nhiễm
sắc thể. Mỗi nhiễm sắc thể được bao bởi một đường và một dãy số. Trong hình 18-
4b, ngưỡng được thay đổi từ nhiễm sắc thể này sang nhiễm sắc thể khác tương xứng
với nền cục bộ và độ tương phản của nhiễm sắc thể. Điều này đã tạo ra một vài sai số
phân đoạn-trong đó nhiều nhiễm sắc thể bị dính vào nhau hay các nhiễm sắc thể
riêng biệt bị phá vỡ. Một nghiên cứu tương tự cho thấy rằng độ chính xác của phép
đo diện tích các nhiễm sắc thể đã được cải tiến bằng phân ngưỡng thích nghi. Trong
hình 18-4b, ngưỡng đối với mỗi nhiễm sắc thể được đặt xấp xỉ mức trung bình giữa
mức xám trung bình của đối tượng và mức xám nền cục bộ.
18.3.3. Lựa chọn ngưỡng tối ưu
Trừ phi đối tượng trong ảnh có các mặt cực kỳ dốc đứng, còn thì giá trị chính xác
của mức xám ngưỡng có thể có tác động đáng kể lên vị trí đường biên và toàn bộ
kích thước đối tượng được trích chọn. Nghĩa là các số đo kích thước liên tiếp-khu
vực riêng biệt-nhạy cảm với mức xám ngưỡng. Vì lý do đó mà chúng ta cần sự tối ưu
hay ít ra cũng là phương pháp thiết lập ngưỡng.