Luận Văn Tìm hiểu phương pháp phân đoạn ảnh màu

Thảo luận trong 'Công Nghệ Thông Tin' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    167
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    MỤC LỤC
    LỜI CẢM ƠN . .1
    LỜI MỞ ĐẦU . .4
    CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH . .6
    1.1. Giới thiệu vể xử lý ảnh . 6
    1.2 Quá trình xử lý ảnh . . 7
    1.3. Tổng quan về phân đoạn ảnh . 9
    1.4 Một số khái niệm cơ bản . 10
    1.4.1 Điểm ảnh - Pixel . .10
    1.4.2 Mức xám - Gray level . 1 0
    1.4.3 Biên . .1 0
    1.4.4 Láng giềng . 1 1
    1.4.5 Vùng liên thông . 1 1
    1.4.6 Biểu diễn ảnh . .11
    1.4.7 Tăng cường và khôi phục ảnh . 1 2
    1.4.8 Biến đổi ảnh . .1 2
    1.4.9. Phân tích ảnh . .1 2
    1.4.10 Nhận dạng ảnh . .1 2
    1.4.11 Nén ảnh . 1 2
    1.5 Các định dạng cơ bản trong xử lý ảnh . 12
    CHƯƠNG 2. PHÂN ĐOẠN ẢNH DỰA VÀO NGƯỠNG . .13
    2.1 Giới thiệu chung . 13
    2.2 Chọn ngưỡng cố định . . 14
    2.3 Chọn ngưỡng dựa trên lược đồ (Histogram) . . 15
    2.3.1 Thuật toán đẳng liệu . .15
    2.3.2 Thuật toán đối xứng nền . .15
    2.3.3 Thuật toán tam giác . .1 7
    2.3.4 Chọn ngưỡng đối với Bimodal Histogram . .1 7
    2.4 Phân ngưỡng tối ưu dựa trên sự không ổn định của lớp và tính đồng nhất
    của vùng . . 19
    2.4.1 Giới thiệu . .1 9
    2.4.2 Cơ sở lý thuyết và thuật toán . .2 0
    CHƯƠNG 3. PHÂN ĐOẠN THEO MIỀN ĐỒNG NHẤT . .33
    3.1 Giới thiệu . . 33
    3.2 Phương pháp tách cây tứ phân . 34
    3.3 Phương pháp phân vùng hợp . . 37
    3.4 Phương pháp tách hợp ( Split- Meger) . . 38
    3.5 Nhận xét . . 39
    CHƯƠNG 4. PHÂN ĐOẠN DỰA VÀO ĐỒ THỊ . 4 0
    4.1 Giới thiệu . . 40
    4.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị . . 41
    4.3 Tính chất của so sánh cặp miền . . 42
    4.4 Thuật toán và các tính chất . . 43
    4.5 Nhận xét . . 49
    CHƯƠNG 5. CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM . .5 0
    5.1 Thuật toán Đẳng liệu : . 50
    5.2 Thuật toán Tam giác : . . 54
    5.3 Thuật toán GraphBased : . . 57
    5.4 Kết quả đạt được . 60
    KẾT LUẬN . .6 2
    TÀI LIỆU THAM KHẢO . .65
    3




    LỜI MỞ ĐẦU
    Cùng với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của khoa học kĩ thuật trong một
    vài thập kỷ gần đây, xử lý ảnh tuy là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so
    với nhiều ngành khoa học khác nhưng hiện nay nó đang là một trong những lĩnh
    vực phát triển rất nhanh và thu hút sự quan tâm đặc biệt từ các nhà khoa học, thúc
    đẩy các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng về lĩnh vực hấp dẫn này. Điều này hoàn
    toàn có thể lý giải được từ một định nghĩa đơn giản: Xử lý ảnh là ngành khoa học
    nghiên cứu các quá trình xử lý thông tin dạng hình ảnh, mà hình ảnh là một dạng
    thông tin vô cùng phong phú, đa dạng và là phương tiện giao tiếp, trao đổi chủ yếu
    của con người. Thông tin hình ảnh ngày nay có thể được xử lý dễ dàng bằng máy
    tính, chính vì thế, trong những năm gần đây sự kết hợp giữa ảnh và đồ hoạ đã trở
    nên rất chặt chẽ trong lĩnh vực xử lý thông tin. Mục tiêu chính của xử lý ảnh thường
    là:
    - Xử lý ảnh ban đầu để có được ảnh mới theo một yêu cầu xác định (ví
    dụ như ảnh mờ cần xử lý để được ảnh rõ hơn)
    - Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân
    loại, nhận biết ảnh (ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng
    vân tay)
    - Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn
    (ví dụ từ ảnh một tai nạn giao thông phác họa hiện trường tai nạn).
    Qua đó, ta có thể thấy xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng như thế nào trong các ứng
    dụng thực tế về khoa học kĩ thuật cũng như trong cuộc sống thường ngày. Những
    ứng dụng này dường như là vô hạn cùng với sự khám phá của con người và sự phát
    triển như vũ bão của công nghệ số hóa, chẳng hạn, trong các lĩnh vực như: sản xuất
    và kiểm tra chất lượng, sự di chuyển của Robot, các phương tiện đi lại tự trị, công
    cụ hướng dẫn cho người mù, an ninh và giám sát, nhận dạng đối tượng, nhận dạng
    mặt, các ứng dụng trong y học, sản xuất, hiệu chỉnh Video, và chinh phục vũ trụ

    Để xử lý được một bức ảnh thì phải trải qua nhiều khâu khác nhau tùy theo mục
    đích của việc xử lý, nhưng khâu quan trọng và khó khăn nhất đó là phân đoạn ảnh.
    Trong một số lượng lớn các ứng dụng về xử lý ảnh và hiển thị máy tính, phân đoạn
    đóng vai trò chính yếu như là bước đầu tiên trước khi áp dụng các thao tác xử lý ảnh
    mức cao hơn như: nhận dạng, giải thích ngữ nghĩa, và biểu diễn ảnh. Nếu bước
    phân đoạn ảnh không tốt thì dẫn đến việc nhận diện sai lầm về các đối tượng có
    trong ảnh.
    Phân đoạn ảnh đã và đang là một trong những vấn đề nhận được nhiều sự
    quan tâm trong lĩnh vực xử lý ảnh. Trong khoảng 30 năm trở lại đây đã có rất nhiều
    các thuật toán được đề xuất để giải bài toán này. Các thuật toán hầu hết đều dựa vào
    hai thuộc tính quan trọng của mỗi điểm ảnh so với các điểm lân cận của nó, đó là:
    sự khác nhau(dissimilarity) và giống nhau (similarity) giữa chúng. Các phương
    pháp dựa trên sự khác nhau của các điểm ảnh được gọi là các phương pháp biên
    (boundary-based methods), còn các phương pháp dựa trên sự giống nhau của các
    điểm ảnh được gọi là phương pháp miền (region-based methods). Tuy nhiên, cho
    đến nay các thuật toán theo cả hai hướng này đều vẫn chưa cho kết quả phân đoạn
    tốt, vì cả hai loại phương pháp này đều chỉ nắm bắt được các thuộc tính cục bộ của
    ảnh. Do đó, trong thời gian gần đây, việc tìm ra các thuật toán nắm bắt được các
    thuộc tính toàn cục của bức ảnh đã trở thành một xu hướng phổ biến.
    Nhận thấy, xử lý ảnh là một lĩnh vực hay và khó. Được sự khuyến khích và hỗ trợ
    của thầy giáo hướng dẫn, em đã chọn đề tài nghiên cứu và hệ thống một số phương
    pháp phân đoạn ảnh để làm luận văn tốt nghiệp.
    5
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...