Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 6 (phần 1) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chia sẻ: Star Star | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

Thêm vào BST

Báo xấu

69
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 6 trang bị cho người học những kiến thức chủ yếu về phân đoạn ảnh. Nội dung chính của chương này giới thiệu bài toán phân đoạn và trình bày các phương pháp phân đoạn như: gray-level thresholding, edge-based, region-based, Probabilistic: xác suất. 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 1) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

Chương 6: PHÂN ĐOẠN ẢNH (P1) Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016
1. Giới thiệu bài toán phân đoạn 2. Các phương pháp phân đoạn  gray-level thresholding  edge-based  region-based  Probabilistic: xác suất
 Mục đích chính của phân đoạn ảnh.  Áp dụng được kỹ thuật phân đoạn ảnh dựa trên ngưỡng*  Giải thích được kỹ thuật phân đoạn ảnh dựa trên cạnh.  Giải thích được kỹ thuật phân đoạn ảnh dựa trên vùng.  Áp dụng được phương pháp region growing*  Áp dụng được phương pháp Watershed*  Giải thích được kỹ thuật phân đoạn ảnh dựa trên matching. 3
 Phân đoạn nhằm chia ảnh thành các vùng hoặc đối tượng có thể xử lý được.
 Nếu phân đoạn tốt, các contours của đối tượng sẽ xuất hiện và có thể trích để sử dụng.  Có thể xác định hình dáng đối tượng.  Dựa trên màu sắc, texture, có thể xác định rõ đối tượng.  Phân đoạn ảnh được sử dụng nhiều trong tìm kiếm tương tự (similarity searches)
 Phân đoạn ảnh là bài toán khó trong xử lý ảnh.  Vẫn là một chủ đề quan trọng trong các hội thảo/hội nghị liên quan đến thị giác máy tính, xử lý ảnh.  Phân đoạn cho phép trích xuất các đối tượng trong ảnh.
 Các thuật toán phân đoạn dựa trên các tính chất cơ bản: màu sắc, giá trị xám, hay texture: discontinuity và similarity .  Phân chia ảnh dựa trên sự thay đổi độ sáng đột ngột, nhằm phát hiện biên trong ảnh. Tuy nhiên, không luôn xác định được biên để tạo vùng.  Phân chia ảnh thành các vùng tương tự theo tiêu chuẩn xác định (mức xám, texture, color,…).  Dựa trên sự tương tự giữa các pixel kề nhau nhằm xây dựng các đối tượng.
 Kiểu phân đoạn phụ thuộc vào ứng dụng  Có nhiều thuật giải phân đoạn  Phân đoạn dựa trên đường viền vùng (edge detection)  Phân đoạn dựa trên clustering (hoặc grouping)  Phân đoạn dựa trên phân hoạch (partition) đồ thị  Ứng dụng: finding people, summarizing video, annotation figures, background subtraction, finding buildings/rivers in trong ảnh vệ tinh.
 Edges dựa trên KHÁC NHAU (DIFFERENCES hay DISCONTINUITY) giữa các pixel kề nhau.  Regions dựa trên sự TƯƠNG TỰ (SIMILARITIES) giữa các pixel kề nhau.

 Phân đoạn bằng mắt thường  Old man và các thứ khác ???  Hai người và con chó ???
 Input: ảnh xám  Output: ảnh nhị phân  Mục đích: tách được foreground và background.  Thực hiện bằng cách chọn ngưỡng T, và tạo ảnh ouput theo công thức: 1 if f ( x, y )  T g ( x, y )   0 if f ( x, y )  T
 Imagine a poker playing robot that needs to visually interpret the cards in its hand Original Image Thresholded Image
 Nếu chọn ngưỡng sai kết quả có thể là thảm họa ??? Threshold Too Low Threshold Too High