Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 3) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chia sẻ: Star Star | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:37

Thêm vào BST

Báo xấu

85
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 6 (phần 3) tiếp tục trình bày những kiến thức về phân đoạn ảnh. Nội dung chính của chương này tập trung trình bày phương pháp dựa trên Watersheds: Cách tiếp cận vấn đề, mô tả thuật toán, ví dụ minh họa. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm các nội dung chi tiết.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 3) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chương 6: PHÂN ĐOẠN ẢNH (P3) Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016
 Phương pháp dựa trên Watersheds  Cách tiếp cận vấn đề  Mô tả thuật toán  Ví dụ minh họa 2
3 of 17 Topographic principle  Ảnh được xem như là một bề mặt địa hình 3D với các vùng thấp và cao khác nhau, mỗi pixel (x,y) tương ứngmột điểm (x,y, h) trên bề mặt, với chiều cao h là mức xám (gray level) của điểm ảnh
4 of 17 Idea proposal(by flooding) – Ý tưởng  S. Beucher and C. Lantuejoul (1979). “Use of watershed in contour detection”. In Proceedings of the International Workshop on Image Processing, Real-time Edge and Motion Detection (1979). http://cmm.ensmp.fr/~beucher/publi/watershed.pdf
5 of 17 Các biến đổi - Variants  Watershed by flooding  Inter-pixel watershed  Watershed by topographic distance (xem thêm)  Topological watershed (xem thêm)  etc
6 of 17 Watershed by flooding original image  Bề mặt địa hình 3D của một ảnh: − Ảnh được hình dung như bề mặt 3D bằng cách sử dụng tọa độ không gian và mức xám của điểm ảnh  Mỗi điểm ảnh được xác định bởi bộ ba (x,y,g), với x,y là tọa độ không gian và g là mức xám của nó.
7 of 17 3 types of points - 3 loại điểm  Điểm cực tiểu vùng (regional minimum)  Điểm catchment basin hay watershed của điểm cực tiểu vùng: là điểm chỉ giảm về duy nhất 1 cực tiểu vùng  Điểm crest line hay watershed lines. Mỗi điểm crest là điểm có khả năng giảm về nhiều hơn một cực tiểu vùng  Phương pháp này mục tiêu là xác định tất cả các pixel thuộc về loại thứ 3 (point of watershed line)
8 of 17 3 types of points
9 of 17 Mục tiêu  Tìm watershed line
10 of 17 Ý tưởng cơ bản  Ý tưởng đơn giản:  Tưởng tưởng một lỗ được thực hiện thông qua mỗi cực tiểu vùng do đó toàn bộ địa hình sẽ bị ngập nước khi tăng dần mức nước từ dưới lên  Khi nước dâng cao đến mức các catchment basin bắt đầu hòa nhập, Dam sẽ được xây dựng để ngăn chặn việc hòa nhập. Những đường biên Dam chính là watershed line
11 of 17 Ý tưởng cơ bản
12 of 17 Flooding paradigm
13 of 17 Thuật toán  Các bước cơ bản: − Bắt đầu với tất cả các điểm ảnh có giá trị thấp nhất: khởi tạo ban đầu cho watershed − Với mỗi cường độ k  Với mỗi tập pixels có cường độ = k If tiếp giáp với duy nhất một vùng hiện có, thêm các điểm đó vào vùng hiện tại Else If tiếp giáp với nhiều hơn 1 vùng, đánh dấu điểm này là biên Else phát hiện vùng mới
14 of 17 Example
15 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0
16 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0
17 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0
18 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0
19 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0
20 of 17 Flooding algorithm - Example 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 5 10 10 10 10 1 15 1 20 1 20 1 3 3 3 5 5 30 30 30 10 15 1 20 1 15 20 1 3 3 3 5 30 20 20 20 30 15 1 15 1 20 1 20 1 40 40 40 40 40 20 20 20 40 40 40 40 40 10 10 10 10 40 20 20 20 40 10 1 10 1 10 1 10 1 5 5 5 5 10 40 20 40 10 10 1 5 1 5 1 5 1 1 3 5 10 15 1 20 15 1 10 1 5 1 1 0 1 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0 1 1 3 5 10 15 20 15 10 5 1 0 0