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

TIỂU LUẬN: MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỘ BIẾN ẢNH

Chia sẻ: 123968574 123968574 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:25

Thêm vào BST
Báo xấu
311
lượt xem 85
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phân tích ảnh là một qua trình gồm nhiều giai đoạn. Đầu tiên là giai đoạn tiền xử lý ảnh. Sau giai đoạn này, ảnh được tăng cường hay được khôi phục đề làm nồi các đặc tính ( feature extraction ), tiếp theo là phân đoạn ảnh (segmentation) thành các phần tử. Thí dụ, như phân đoạn dựa theo biên, dựa theo vùng,… Và tuỳ theo các ứng dựng, giai đoạn tiếp theo có thể là nhận dạng ảnh ( phân thành các lớp có miêu tả) hay là giải thích và miêu tả ảnh....

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: TIỂU LUẬN: MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỘ BIẾN ẢNH

  1. Đ ẠI H ỌC QUỐC GIA H À NỘI KHOA C ÔNG NGHỆ TIỂU LUẬN MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH Đề tài Biên và các phương pháp dò biên ảnh Ngưòi thực hiện: Trần Quang Duy Lớp: K10T3 HÀ NỘI – 06/2004
  2. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên MỤC LỤC Phần 1 TỔNG QUAN VỀ BIÊN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN .................. 3 1.1. Vị trí của bi ên trong phân tích ảnh........................................................................................ 3 1.2. Biên và các kỹ thuật dò biên ................................................................................................ 3 1.2.1. Khái ni ệm về biên ................................................................................................ .................... 3 1.2.2. Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên ....................................................................................... 4 1.2.3. Qui trình phát hi ện biên trực tiếp .............................................................................................. 4 1.3. Một số phương pháp phát hiện bi ên cục bộ ......................................................................... 5 1.3.1. Phương pháp gradient ................................................................ ................................ ............. 5 1.3.2. Phương pháp Laplace ............................................................................................................ 7 1.4. Các phương pháp do biên gián tiếp (phân vùng ảnh) .......................................................... 8 1.4.1. Gi ới thiệu ................................................................................................................................. 8 Phần 2 CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG ............................................................................. 9 2.1. Gi ới thiệu ............................................................................................................................. 9 2.2. Các chức năng trong chương trình ...................................................................................... 9 2.3. Chi tiết các chức năng dò biên và thuật toán ....................................................................... 9 2.3.1. Dò biên theo kỹ thuật Gradient ................................................................................................. 9 2.3.2. Phương pháp dò biên theo kỹ thuật Laplace .......................................................................... 11 2.3.3. Phương pháp dò biên gián ti ếp .............................................................................................. 12 2.4. Chương trình ..................................................................................................................... 13 2.4.1. Giao diện và các chức năng chính ......................................................................................... 13 2.4.2. Chức năng Gradient .............................................................................................................. 14 2.4.3. Chức năng Laplace................................................................................................................ 15 2.4.4. Chức năng dò biên gián ti ếp(Indirect Method) ................................ ................................ ........ 16 2.5. Một số hàm và thủ tục chính .............................................................................................. 17 Trang 2/25
  3. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên Phần 1 TỔNG QUAN VỀ BIÊN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN 1.1. Vị trí của biên trong phân tích ảnh Phân tích ảnh là m ột qua trình gồm nhiều giai đoạn. Đầu tiên là giai đoạn tiền xử lý ảnh. Sau giai đoạn này, ảnh được tăng cường hay được khôi phục đề làm nồi các đặc tính ( feature extraction ), tiếp theo là phân đoạn ảnh (segmentation) thành các phần tử. Thí dụ, như phân đoạn dựa theo biên, dựa theo v ùng,… Và tuỳ theo các ứng dựng, giai đoạn tiếp theo có thể là nhận dạng ảnh ( phân thành các lớp có miêu tả) hay là giải thích v à miêu tả ảnh. Hình 1.1 mô tả tóm lược các bước của quá trình phân tích ảnh: Trích chọn Phân Phân loại đặc tính đoạn Ảnh đầu ra của quá trình tiền XL Giải thích Hình 1.1. Các bước trong phân tích ảnh C ác đặc trưng của ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bổ xác xuất, phân bồ k hông gian, biên ảnh. Các kỹ thuật ph ân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên. D o đó, biên có tầm quan trọng đặc biệt trong qua trình phân tích ảnh. 1.2. B iên và các kỹ thuật dò biên Trong phần này chúng ta sẽ đề cập đến một số nội dung: khái niệm về biên, phân loại các phương pháp phát hiện biên và qui trình phát hiện biên. 1 .2.1. Khái niệm về biên Biên là m ột vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh v ì các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa v ào biên. Một điểm ảnh có thể coi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột v ề mức xám. Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay đường bao ảnh của ảnh (boundary). Thí dụ, trong một ảnh nhị phân, một điểm có thể gọi là biên nếu đó là điểm đen và có ít nhất một điểm trắng là lân cận. Đ ể hình dung tầm quan trọng của biên ta xét ví dụ sau: Khi người hoạ s ĩ vẽ một cái bàn gỗ, chỉ cần vài nét phác thảo về hình dáng như cái mặt bàn, c hân bàn mà không cần thêm các chi tiết khác, người xem đã có thể nhận ra Trang 3/25
  4. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên nó là m ột cái bàn. nếu ứng dụng của ta là phân lớp nhận diện đối tượng, thì c oi như nhiệm vụ đã hoàn thành. Tuy nhiên nếu đòi hỏi thêm về các chi tiết k hác như vân gỗ hay màu sắc,…thì với chừng ấy thông tin là chưa đủ. N hìn chung về m ặt toán học người ta coi điểm biên của ảnh là điểm có s ự biến đổi đột ngột về độ xám.Như vậy phát hiện biên một cách lý tưởng là xác định được tất cả các đường bao trong các đối tượng. Định nghĩa toán học của biên ở trên là cơ sở cho các kỹ thuật phát hiện biên. Điều quan trọng là sự biến thiên mức xám giữa các ảnh trong một vùng thường là nhỏ, trong k hi đó biến thiên m ức xám của điểm vùng giáp ranh (khi qua biên) lại khá lớn. 1 .2.2. Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên Xuất phát từ định nghĩa toán học của biên người ta thường sử dụng 2 phương pháp phát hiện biên sau: 1 .2.2.1. Phương pháp phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này nhằm làm nổi biên dựa vào sự biến thiên về giá trị độ s áng của điểm ảnh. kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là k ỹ thuật đạo hàm. N ếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có phương pháp Gradient; nếu lấy đạo hàm bậc hai ta có kỹ thuật Laplace. Hai phương pháp trên được gọi là phương pháp dò biên cục bộ. ngoài ra người ta còn sử dụng phương pháp “đii theo đường bao”: dựa v ào nguyên lý qui hoạch hoạt động và được gọi là phương pháp dò biên tổng thể. 1 .2.2.2. Phương pháp gián tiếp: Nếu bằng cách nào đấy , ta phân được ảnh thành các vùng thì đường phân ranh giữa các vùng đó chính là biên. việc phân vùng ảnh thường dựa v ào kết cấu (texture) bề mặt của ảnh. Cũng cần lưu ý rằng, kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh là hai bài toán đối ngẫu của nhau. Thực vậy, dò biên để thực hiện phân lớp đối tượng và một k hi đã phân lớp xong có nghĩa là đã phân vùng được ảnh. Và ngược lại, khi phân vùng, ảnh đã phân lập được thành các đối tượng, ta có thể phát hiện được biên. Phương pháp dò biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả v ì ít chịu ảnh hưởng của nhiễu. song nếu sự biến thiên đ ộ sáng không đột ngột, phương pháp này lại kém hiệu quả. Phương pháp dò biên gián tiếp tuy có khó cài đặt s ong lại áp dụng khá tốt khi sự biến thiên độ sáng nhỏ. 1 .2.3. Qui trình phát hiện biên trực tiếp b1) Khử nhiễu ảnh Vì ảnh thu nhận thường có nhiễu, nên bước đầu tiên là phải khử nhiễu. v iệc khử nhiễu được thực hiện bằng các kỹ thuật khử nhiễu khác nhau. b2) Làm nổi biên Trang 4/25
  5. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên Tiếp theo là làm nổi biên bởi các toán tử đạo hàm b3) Đ ịnh vị điểm biên Vì các k ỹ thuật làm nổi biên có hiệu ứng phụ là tăng nhiễu , do vậy sẽ c ó một số điểm biên giả cần loại bỏ. b4) liên kết và trích chọn biên. N hư đã nói, phát hiện biên và phân vùng ảnh là một bài toán đối ngẫu. v ì thế cũng có thể phát hiện biên thông qua việc phân v ùng ảnh. 1.3. Một số phương pháp phát hiện biên cục bộ 1 .3.1. Phương pháp gradient Phương pháp gradient là phương pháp dò biên cục bộ dựa vào cực đạii của đạo hàm. Theo định nghĩa, gradient là một véctơ có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh theo hai hướng x và y . các thành phần của gradient được tính bởi: df(x,y) f(x+dx,y) – f(x,y) = fx  dx dx df(x,y) f(x,y+dy) – f(x,y) = fy  dy dy v ới dx là khoảng cách giữa các điểm theo hướng x ( khoảng các tính bằng số điểm) và tương tự với dy. Trên thực tế, người ta hay dùng v ới dx = dy = 1 Trong kỹ thuật gradient, người ta chia thành 2 kỹ thuật (do dùng 2 toán tử khác nhau): kỹ thuật gradient v à kỹ thuật la bàn. kỹ thuật gradient dùng toán tử gradient lấy đạo hàm theo hai hướng; c òn k ỹ thuật la bàn lấy đạo hàm theo 8 hướng chính: Bắc, Nam, Đông ,Tây và Đông Bắc, Tây Bắc, Đông N am, Tây Nam. 1 .3.1.1. K ỹ thuật gradient Kỹ thuật này sử dụng một cặp mặt nạ H1 v à H2 trực giao ( theo 2 hướng v uông góc). Nếu định nghĩa g1,g2 là gradient tương ứng theo 2 hướng x v à y, thì biên độ của gradient, ký hiệu là g tại điểm (m,n) được tính theo công thức: A0 = g(m,n) =  g² 1(m,n) + g22(m,n) (1.2) r(m,n) = tan-1g2(m,n)/ g1(m,n) (1.3) C hú ý: để giảm tính toán, công thức 1-2 được tính gần đúng bởi: A0 = | g1(m,n) | + | g2(m,n) | Trang 5/25
  6. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên C ác toán tử đạo hàm được áp dụng là khá nhiều. ở đây ta chỉ xét một s ố toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Sobel, Prewitt… Trước tiên chúng ta xét toán tử Robert. Toán tử này do Robert đề xuất v ào năm 1965. Nó áp dụng trực tiếp của các công thức đạo hàm tại điểm (x,y). v ới mỗi điểm ảnh I(x,y) của I, đạo hàm theo x, theo y được ký hiệu tương ứng bởi g x, gy được tính: gx = I(x +1,y) – I(x,y) gy =I(x,y+1) – I(x,y) điều này tương đương v ới việc chập ảnh với 2 mặt nạ H 1 và H2: 0 1 -1 0 H1 = H2 = -1 0 0 -1 Ta gọi H1,H2 là mặt nạ Robert. Trong trường hợp tổng quát, giá trị gradient biên độ g và gradient hướng r được tính bởi công thức 1.2 và 1.3. Thường để giảm thời gian tính toán, người ta c òn tính gradient theo các chuẩn sau: A1 = | g1(m,n) + g2(m,n) | hoặc A2 = max( | g1(m,n) | , | g2(m,n) |) C ần lưu ý rằng, do lạm dụng về ngôn từ, tuy ta lấy đạo hàm của ảnh nhưng thực ra chỉ là mô phỏng và xấp xỉ đạo hàm bằng kỹ thuật nhân chập do ảnh số là tín hiệu rời rạc, do vậy đạo hàm không tồn tại. Trong kỹ thuật Sobel và prewtt người ta sử dụng 2 mặt nạ: -1 0 1 -1 -1 -1 H1 = -1 0 1 H2 = 0 00 -1 0 1 1 01 N gang (hướng x) Dọc(hướng y) a) mặt nạ Sobel -1 0 1 -1 -2 -1 H1 = -2 0 2 H2 = 0 00 -1 0 1 1 21 Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) Trang 6/25
  7. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên b) mặt nạ Prewitt -1 0 1 -1 - 2 -1 0 0 0 H1 = H2 = -20 2 -1 0 1 1 1 2 Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) c ) m ặt nạ đẳng hướng (Isometric) Gradient được tính xấp xỉ công thức Gx=Hx  I v à Gy=Hy  I (Hx nhân chập với I, Hy nhân chập v ới I) Thực tế cho thấy rằng các toán tử Sobel v à Prewitt tốt hơn toán tử Sobel bởi c húng ít nhậy cảm với nhiễu. 1 .3.1.2. K ỹ thuật La bàn Về phương pháp kỹ thuật này tương tự k ỹ thuật Gradient. Tuy nhiên,điểm khác, kỹ thuật Gradient chỉ lấy đạo hàm theo 2 hướng. còn k ỹ thuật la bàn lấy đạo hàm theo 8 hướng chính: Bắc, Nam, Đông ,Tây v à Đông Bắc, Tây Bắc, Đông Nam, Tây Nam. Bằng cách sử dụng 8 mặt nạ cho 8 hướng khác nhau. 1 .3.2. Phương pháp Laplace C ác phương pháp đánh giá Gradient ở trên làm việc khá tốt khi m à độ s áng thay đổi rõ nét. Khi m ức sáng thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn đó là s ử dụng phương pháp đạo hàm bậc hai gọi là phương pháp Laplace. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp Gradient rất nhậy cảm với nhiễu và thường tạo nên biên kép. Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác nhau để xấp xỉ đạo hàm bậc hai. Dưới đây là 3 kiểu mặt nạ hay dùng. 0 -1 0 -1 -1 -1 1 -2 1 H2 H1= 4 -1 8 -1 H 2= -2 8 -2 -1 -1 = 0 -1 0 -1 -1 -1 1 -2 1 Kỹ thuật laplace cho đường biên mảnh, tức là đường biên có độ rộng bằng một pixel. Tuy nhiên, kỹ thuật này rất nhạy cảm với nhiễu v ì đạo hàm bậc hai thường không ổn định. Trang 7/25
  8. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên 1.4. C ác phương pháp do biên gián tiếp (phân vùng ảnh) 1 .4.1. Giới thiệu Như phần trên đã trình bày, Nếu bằng cách nào đấy, ta phân được ảnh thành các vùng thì đường phân ranh giữa các vùng đó chính là biên. việc phân vùng ảnh thường dựa vào kết cấu (texture) bề mặt của ảnh. Kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh là hai bài toán đối ngẫu của nhau. Thực vậy, dò biên để thực hiện phân lớp đối tượng và m ột khi đã phân lớp xong có nghĩa là đã phân vùng được ảnh. Và ngược lại, khi phân v ùng, ảnh đã phân lập được thành các đối tượng, ta có thể phát hiện được biên. D o vậy, Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các thành phần có cùng tính chất nào đấy dựa v ào biên hay những vung liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các v ùng liên thông có thể là cùng mức xám, cùng màu, v..v… Vùng ảnh là một thuộc tính quan trọng của ảnh. Nói đến vùng ảnh là nói đến kết cấu bề mặt. Đường bao quanh một vùng ảnh gọi là biên ảnh. Một số phương pháp phân vùng c hính như:  Phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ  Phân vùng ảnh dựa theo miền đồng nhất  Phân vùng ảnh dựa theo đường biên Trang 8/25
  9. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên Phần 2 CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 2.1. Giới thiệu Phần 1 đã trình bày khái quát v ề vai trò và tầm quan trọng của biên trong quá trình xử lý ảnh. Đồng thời, phần 1 cũng đ ã trình bày khái niệm về biên ảnh cũng như các phương pháp dò biên của ảnh nhị phân trong máy tính. Để áp dụng lý thuyết đã trình bày ở phần 1, Phần này sẽ giới thiệu một c hương trình ứng dụng tìm biên của ảnh. Chương trình này áp dụng các kỹ thuật do biên trực tiếp là kỹ thuật Gradient và Laplace. Trong kỹ thuật Gradient, các toán tử Sobel và Prewitt được sử dụng. Tiếp đó chương trình cũng giới thiệu một phương pháp dò biên gián tiếp thông qua việc phân vùng ảnh. Chương trình được v iết trên ngôn ngữ Visual C++ 6.0. 2.2. C ác chức năng trong chương trình C hương trình bao gồm các c hức năng chính sau:  Đ ọc một ảnh nhị phân: ảnh có thể là đen trắng, ảnh màu (16 màu hoặc 256 m àu) dạng bitmap (*.bmp).  Lưu ảnh: lưu ảnh đã biến đổi ra file  D ò biên ảnh bao gồm các chức năng sau o Theo kỹ thuật Gradient: bằng cách sử dụng toán tử Sobel v à Prewitt. o Theo k ỹ thuật Laplace: sử dụng toán tử Laplace-H2. o D ò biên gián tiếp theo phân vùng ảnh: dò biên theo màu của ảnh. 2.3. C hi tiết các chức năng dò biên và thuật toán 2 .3.1. Dò biên theo k ỹ thuật Gradient Theo như phần lý thuyết đã trình bày, k ỹ thuật Gradient dò biên theo 2 hướng x và y bằng cách sử dụng hai mặt nạ nhân chập theo hai hướng C hương trình s ử dụng hai toán tử là Sobel và Prewitt như sau. -1 0 1 -1 -1 -1 H1 = -1 0 1 H2 = 0 00 -1 0 1 1 01 N gang (hướng x) Dọc(hướng y) a) mặt nạ Sobel Trang 9/25
  10. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên -1 0 1 -1 -2 -1 H1 = -2 0 2 H2 = 0 00 -1 0 1 1 21 N gang (hướng x) Dọc(hướng y) b) mặt nạ Prewitt Giả sử Gx v à Gy là 2 ma trận điểm ảnh thu được sau khi nhân chập v ới 2 mặt n ạ theo hai hướng tương ứng. Ma trận điểm ảnh G được tính xấp xỉ theo c ông thức sau: G=|Gx| + |Gy|  Thuật toán dò biên theo phương pháp Gradient như sau: Đ ầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên: m ặt nạ I1 và I2 Đ ầu ra: Một ma trận ảnh (chứa c ác đường biên được tìm thấy). Giải thuật // Gradient Algorithm For (mỗi điểm ảnh của ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm trên đường v iền ảnh) G án giá trị các điểm ảnh trên đường v iền ảnh =0 (hoặc bằng màu nền ảnh). else { - Tính xấp xỉ Gradient theo chiều x (Gx): nhân chập v ới m ặt nạ I1 -Tính xấp xỉ Gradient theo chiều y (Gy): nhân chập v ới mặt nạ I2 -Tính giá trị đ iểm ảnh theo công thức xấp xỉ G: G=|Gx|+ |Gy| - N ếu giá trị đ iểm ảnh lớn hơn chỉ số màu của ảnh thì gán giá trị ảnh là giá trị m àu lớn nhất. } Trang 10/25
  11. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên Đ ể dễ hiểu, phần dưới đây sẽ minh hoạ thêm về giải thuật này: Ma trận ảnh vào Mặt nạ a11 a12 a13 .... a1n m11 m12 m13 a21 a22 a23 .... a2n m21 m22 m23 a31 a32 a33 .... a3n m31 m32 m33 .. .. .. .. Ma trận ảnh ra sau khi nhân chập b11 b12 b13 .... b1n b21 b22 b23 .... b2n b31 b32 b33 .... b3n .. .. .. .. Trong đó: b22=(a11*m11)+ (a12*m12)+ (a12*m13)+ (a21*m21) + (a22*m22) + (a23*m23) + (a31*m31)+ (a32*m32)+ (a33*m33). C ác giá trị nằm trên đường v iền được gán =0 (hay giá trị m àu nền). (b11,b12,...b1n,b11....bn1,b1n...bnn, bn1...bnn) Đ ây là công thức tính Gx và Gy Đ ể tính giá trị điểm ảnh đầu ra, s ử dụng công thức: G=|Gx|+ |Gy| 2 .3.2. Phương pháp dò biên theo kỹ thuật Laplace Kỹ thuật Laplace dò biên theo cách tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai dựa trên m ột mặt nạ. Chương trình sử dụng mặt nạ H2 trong cách dò biên theo k ỹ thuật Laplace. -1 -1 -1 H2= 8 -1 -1 -1 -1 -1 Trang 11/25
  12. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên G ọi G là ma trận điểm thu được sau khi nhân chập ma trận điểm ảnh (của ảnh cần tìm biên)v ới mặt nạ H2. G chính là ma trận điểm ảnh chứa các đường biên cần tìm .  Thuật toán dò biên theo phương pháp Gradient như sau: Đầu v ào: ma trận ảnh cần tìm biên: m ặt nạ H2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa các đường biên được tìm thấy). Giải thuật // Laplace Algorithm For (mỗi điểm ảnh của ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm trên đường v iền ảnh) G án giá trị các điểm ảnh trên đường v iền ảnh =0 (hoặc bằng màu nền ảnh). else { - Tính xấp xỉ Laplace G: nhân chập với mặt nạ I1 - N ếu giá trị đ iểm ảnh lớn hơn chỉ số màu của ảnh thì gán giá trị ảnh là giá trị m àu lớn nhất. } 2 .3.3. Phương pháp dò biên gián tiếp D ựa trên kỹ thuật phân vùng ảnh, Phương pháp này dò biên theo sự thay đổi m ức xám m àu của ảnh. N ếu những điểm ảnh nào có cùng màu hoặc c ó màu khác nhưng khoảng cách màu nằm trong phạm v i cho phép, đồng thời nằm kề nhau sẽ tạo thành một vùng.  Định nghĩa khoảng cách màu: Khoảng c ách màu là m ột khái niệm để chỉ sự khác nhau về giá trị màu của các điểm ảnh. Giả sử a và b là 2 giá trị m àu của 2 điểm ảnh. Khoảng c ách m àu d c ủa a và b được tính như sau: d(a,b)=|Ra-Rb| + |Ga-Gb| + |Ba-Bb| Trong đó Ra: là giá trị m àu đỏ tại điểm ảnh Ga: là giá trị m àu xanh (green)tại điểm ảnh Ba: là giá trị m àu xanh da trời (blue) tại đ iểm ảnh. Nếu k hoảng cách màu d=0 thì 2 điểm ảnh đó có cùng m àu. Đường biên giữ các vùng chính là các đường biên cần tìm . Trang 12/25
  13. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên  Thuật toán tìm đư ờng biên dựa trên sự biến thiên giá trị màu của các điểm ảnh. Đầu v ào: Ma trận điểm ảnh, khoảng cách màu tối thiểu Đầu ra: Ma trận điểm ảnh m ới (chứa các đường biên tìm thấy). Giải thuật: For (mỗi điểm ảnh của ảnh) { - Tính khoảng cách màu của điểm ảnh v ới c ác điểm ảnh lân c ận: Tính theo 8 hướng của điểm ảnh if(N ếu có một khoảng cách màu lớn hơn khoảng cách màu cho phép) { - Ghi nhận điểm ảnh này là m ột điểm biên m ới. } } 2.4. C hương trình 2 .4.1. Giao diện và các chức năng chính Màn hình chính khi chạy có giao diện như sau: Trang 13/25
  14. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên 2 .4.2. Chức nă ng Gradient  Bao gồm hai chức năng: o Sobel o Prewitt  Kết quả dò biên theo kỹ thuật Gradient với toán tử Sobel  Kết quả dò biên theo kỹ thuật Gradient với toán tử Sobel Trang 14/25
  15. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên N hận xét:  Khi áp dụng hai toán tử này cho ta c ùng m ột kết quả tương tự nhau  Phương pháp này tạo nên đường biên rất đậm 2 .4.3. Chức nă ng Laplace C hức năng này bao gồm  c hức năng Laplace -h2: sử dựng mặt nạ H2  Kết quả dò biên theo kỹ thuật Laplace Trang 15/25
  16. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên 2 .4.4. Chức nă ng dò b iên gián tiếp(Indirect Method)  Kết quả dò biên theo phương pháp này Trang 16/25
  17. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên 2.5. Một số hàm và thủ tục chính v oid CDemo3Doc::OnMethodSobel() { // TODO: Add your command handler code here if (image==0) return; if (!image->IsValid()) return; long Gx[3][3]; long Gy[3][3]; Gx[0][0] = -1; Gx[0][1] = 0; Gx[0][2] = 1; Gx[1][0] = -1; Gx[1][1] = 0; Gx[1][2] = 1; Gx[2][0] = -1; Gx[2][1] = 0; Gx[2][2] = 1; Gy[0][0] = -1; Gy[0][1] = -1; Gy[0][2] = -1; Gy[1][0] = 0; Gy[1][1] = 0; Gy[1][2] = 0; Gy[2][0] = 1; Gy[2][1] = 1; Gy[2][2] = 1; Gradient(Gx,Gy); // image->Filter(kernel,3,16,0); U pdateAllViews(NULL); } Trang 17/25
  18. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên bool CDemo3Doc::Gradient(long Gx[3][3], long Gy[3][3]) { //neu khong co du lieu anh if(!image->GetDIB()) return false; // Gradient Algorithm long sum; long sumx,sumy;//gia tri tinh gx, gy long x,y; //long r,g,b; long i,j,gx,gy; //RGBQUAD c; //CxImage tmp; B YTE cindex; //tmp=image->cop C xImage tmp; tmp.Copy (*image); long xmin,xmax,ymin,ymax; xmin = ymin = 0; xmax =(long) image->GetWidth(); ymax=(long)image- >GetHeight(); //neu anh la 8bit/1pixel if ((image->GetBpp() ==8)||(image->GetBpp() ==4)) { for(y=ymin; y
  19. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên //tinh theo chieu x for( i=-1; i
  20. Tiểu l uận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên if(!img->GetDIB()) return false; long x,y; //CxImage tmp; //tmp.Copy (*img); long xmin,xmax,ymin,ymax; B YTE preindex,posindex,index; xmin = ymin = 0; xmax =(long) img->GetWidth(); ymax=(long)img->GetHeight(); //neu anh la 8bit/1pixel if ((image->GetBpp() ==8) || (image->GetBpp() ==4)) { for(y=ymin; yGetPixelIndex(x,y) ; posindex=img->GetPixelIndex(x+1,y+1) ; //neu index tai diem x,y khong lon hon tai diem x-1,y-1 v a x+1,y+1 thi loai bo if ((indexIsValid()) return; Trang 20/25
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.11: Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Tài Chính Ngân Hàng
172 tài liệu
842 lượt tải
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