intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 2) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chia sẻ: Star Star | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:33

Thêm vào BST
Báo xấu
119
lượt xem 12
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 6 (phần 2) – Phân đoạn ảnh. Mục tiêu của chương này nhằm giúp người học có thể áp dụng được phương pháp region growing: Tư tưởng thuật toán, tư tưởng thuật toán; trình bày được phương pháp Region splitting and Merging. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 2) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

  1. Chương 6: PHÂN ĐOẠN ẢNH (P2) Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016
  2. 1. Giới thiệu bài toán phân đoạn 2. Các phương pháp phân đoạn  gray-level thresholding  edge-based  region-based  Probabilistic: xác suất
  3.  Áp dụng được phương pháp region growing:  Tư tưởng thuật toán  Thuật toán  Ví dụ minh họa  Áp dụng thuật toán  Phương pháp Region splitting and Merging  Tư tưởng thuật toán  Thuật toán  Ví dụ minh họa  Áp dụng thuật toán 3
  4. Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh
  5. Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh
  6. Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh  Một số phương pháp  Phương pháp lan tỏa vùng ( gia tăng vùng – region growing )  Phương pháp phân chia và kết hợp vùng
  7. Region Growing  Bắt đầu tại những điểm “gieo” (seed point)  Phát triển vùng bằng cách thêm vào tập các điểm “seed” point những điểm lân cận thỏa mãn một tính chất cho trước (như mức xám, màu sắc, kết cấu) – thỏa mãn hàm P  4 lân cận  8 lân cận
  8. Region Growing
  9. Region Growing
  10. Region Growing  Seed point có thể được chọn bởi người sử dụng hoặc tự động => seed-based method.
  11. Seed-based Region Growing – Example 1  Problem: Phân vùng tia sét của ảnh bên phải  Solution: Chọn những điểm có giá trị mức xám lớn nhất 255 làm các điểm gieo
  12. Seed-based Region Growing – Example 1
  13. Seed-based Region Growing – Example 2 Threshold Area 6 1 200 Area (pixels) 150 100 50 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Gray-Level Threshold
  14. Seed-based Region Growing – Example 2 Threshold Area 13 113 200 Area (pixels) 150 100 50 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Gray-Level Threshold
  15. Seed-based Region Growing – Example 2 Threshold Area 23 180 200 Area (pixels) 150 100 50 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Gray-Level Threshold
  16. Seed-based Region Growing – Example 3  Phân ảnh thành các vùng có chứa giá trị lớn nhất (sự sai khác < 3)
  17. Seed-based Region Growing – Example 3  Các điểm “gieo”
  18. Seed-based Region Growing – Example 3  Phát triển vùng
  19. Region splitting and merging segmentation  Region splitting:  Không như kỹ thuật region growing bắt đầu từ các điểm gieo  Region splitting bắt đầu xem toàn bộ ảnh như là một vùng duy nhất và chia nhỏ nó thành các vùng con  Thực hiện đệ quy cho đến khi điều kiện về tính đồng nhất là thỏa mãn
  20. Region splitting and merging segmentation  Region merging:  Là kỹ thuật ngược lại của region splitting, kỹ thuật này nhằm tránh over-segmentation  Bắt đầu với vùng nhỏ (vd: 2 x 2 or 4 x 4) và hợp nhất các vùng có tính chất tương tự (như là mức xám, phương sai)
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2