Luận văn: Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện đối tượng ảnh dựa vào kết cấu và ứng dụng : Luận văn ThS Công nghệ thông tin : 1.01.10
Tổng quát về kết cấu và phát hiện đối tượng dựa vào kết cấu trong một hệ thống thị giác máy tính. Trình bày các kỹ thuật áp dụng thông tin về kết cấu cho việc giải thích ảnh. Nêu các phương pháp cơ bản về biểu diễn thông tin kết cấu cho máy tính. Đánh giá, so sánh các nghiên cứu hiệu quả của các phương pháp biểu diễn kết cấu phổ biến đã qua thực nghiệm, tạo cơ sở cho việc chọn lựa biểu diễn kết cấu thích hợp với các ứng dụng khác nhau. Giới thiệu ứng dụng của phương pháp nêu trên bằng toán tử không gian LBP để điều khiển chất lượng sản phẩm công nghiệp. Xây dựng một số module chương trình cho hệ thống điều khiển chất lượng vải sợi
MỞ ĐẦU..............................................................................................................
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KẾT CẤU VÀ PHÁT HIỆN ĐỐI TƢỢNG...
1.1 Tổng quan về kết cấu và ứng dụng.............................................................
1.1.1 Định nghĩa kết cấu ...............................................................................
1.1.2 Các ứng dụng của kết cấu ....................................................................
1.2 Phát hiện đối tƣợng dựa vào kết cấu. .........................................................
1.2.1 Phát hiện đối tƣợng..............................................................................
1.2.2 Các thành phần của hệ thống phát hiện đối tƣợng...............................
1.2.3 Vai trò của kết cấu trong phát hiện đối tƣợng .....................................
CHƢƠNG 2: CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN KẾT CẤU...........................
2.1 Biểu diễn hình học......................................................................................
2.2 Biểu diễn thống kê......................................................................................
2.3 Biểu diễn dựa vào mô hình.........................................................................
2.4 Biểu diễn dựa trên kỹ thuật xử lý tín hiệu ..................................................
CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG..................................................................................
3.1 Bài toán.......................................................................................................
3.2 Phân tích bài toán. ......................................................................................
3.2.1 Xây dựng phƣơng pháp biểu diễn kết cấu ...........................................
3.2.2 Xây dựng chức năng phân loại đối tƣợng............................................
3.3 Thực nghiệm minh họa...............................................................................
KẾT LUẬN..........................................................................................................
TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................
Phân tích kết cấu đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy
tính. Trong các ứng dụng nhƣ vậy, việc “hiểu ảnh” chính xác là một trong những
yếu tố chính dẫn đến thành công của hệ thống. Thông thƣờng việc sử dụng dựa
vào yếu tố màu sắc của đối tƣợng để hiểu ảnh (hay giải thích ảnh) là một trong
những kỹ thuật chính để hình thành nên các hệ thống này. Tuy nhiên, trong nhiều
trƣờng hợp sử dụng thông tin màu sắc để giải thích ảnh là chƣa đủ, hay không
thể thực hiện đƣợc trong hệ thống.
Trong các ứng dụng giám sát giao thông, hay kiểm tra chất lƣợng sản
phẩm công nghiệp thì thông tin về kết cấu đã đƣợc sử dụng để tăng độ chính xác
cho việc sử dụng các thông tin màu sắc đơn thuần [1,3]. Trong một số ứng dụng
khác nhƣ điều khiển chất lƣợng sản xuất vải sợi, so sánh ảnh mây vệ tinh hay địa
chất thì việc sử dụng thông tin kết cấu gần nhƣ là bắt buộc vì các thông tin về
màu sắc, hình dạng không thể hiện đƣợc trong hệ thống [11]. Thông tin kết cấu
cũng có thể đƣợc sử dụng trong phân tích ảnh y học, xác thực cho các hệ thống
an toàn bảo mật dựa vào sinh trắc học, truy vấn ảnh dựa vào nội dung, phân tích
tài liệu, mô hình hóa môi trƣờng,…
Trong vài năm gần đây, có hàng loạt các công trình nghiên cứu, các bài
báo cụ thể liên quan đến việc làm thế nào để có một mô tả kết cấu đủ hiệu quả
cho các ứng dụng thị giác máy tính. Xét một cách trực quan, kết cấu cung cấp
một lƣợng thông tin phong phú về bề mặt tự nhiên của hình ảnh. Tuy nhiên, việc
phân tích kết cấu nói chung và biểu diễn kết cấu một cách đầy đủ, hiệu quả nói
riêng vẫn là một vấn đề khó do bởi sự đa dạng và phức tạp của vấn đề kết cấu tự nhiên.
Nội dung của bản luận văn này sẽ giới thiệu về cơ sở lý thuyết cũng nhƣ
hƣớng ứng dụng của việc biểu diễn thông tin kết cấu cho chức năng phát hiện đối
tƣợng của một hệ thống thị giác máy tính điển hình. Trên cơ sở đó tiến hành thử
nghiệm xây dựng một bộ các module chƣơng trình cho việc phát hiện, phân loại
đối tƣợng dựa vào kết cấu bề mặt của đối tƣợng. Về cơ bản nội dung của luận
văn đƣợc chia thành 3 chƣơng chính sau:
Chương 1: Trình bày một cách tổng quát về kết cấu và phát hiện đối
tƣợng dựa vào kết cấu trong một hệ thống thị giác máy tính. Chƣơng này cũng
trình bày về các kỹ thuật áp dụng thông tin về kết cấu cho việc giải thích ảnh.
Việc trình bày về cơ sở lý thuyết của kết cấu và cách thức áp dụng thông tin kết
cấu vào từng thành phần của hệ thống phát hiện đối tƣợng cũng là một phần
chính của chƣơng mở đầu này.
Chương 2: Trình bày các phƣơng pháp cơ bản về biểu diễn thông tin kết
cấu cho máy tính. Trên cơ sở đó nhấn mạnh về khái niệm và cách thức áp dụng
phƣơng pháp biểu diễn kết cấu dựa vào toán tử không gian LBP cho một hệ
thống phát hiện đối tƣợng. Do việc mô tả kết cấu cũng nhƣ các phƣơng pháp biểu
diễn kết cấu là phức tạp và có rất nhiều phƣơng pháp đƣợc nghiên cứu. Chƣơng
này cũng sẽ trình bày tóm lƣợc một số đánh giá, so sánh của các nghiên cứu về
hiệu quả của các phƣơng pháp biểu diễn kết cấu phổ biến đã đƣợc thực hiện trên
thực tế bằng thực nghiệm nhằm tạo cơ sở cho việc chọn lựa biểu diễn kết cấu
thích hợp với các ứng dụng khác nhau.
Chương 3: Chƣơng này giới thiệu cách thức ứng dụng của phƣơng pháp
biểu diễn kết cấu bằng toán tử không gian LBP cho một ứng công cụ thể trong
điều khiển chất lƣợng sản phẩm công nghiệp. Trên cơ sở đó tiến hành xây dựng
một số module chƣơng trình mục đích minh họa thí nghiệm cũng nhƣ đánh giá
các ƣu nhƣợc điểm khi sử dụng phƣơng pháp LBP cho một hệ thống điều khiển
chất lƣợng vải sợi.
tăng độ chính xác cho toán tử LBP, để có thể làm việc tốt với miền không gian
lớn hơn mà không làm mất đi ƣu điểm của các tính chất LBP bằng cách tập hợp
các toán tử. Cách dễ dàng nhất để hỗ trợ miền không gian lớn hơn cho LBP là tập
hợp các toán tử LBP với các giá trị P, R khác nhau cho mỗi điểm ảnh. Bằng cách
này mỗi điểm ảnh lấy N mã LBP khác nhau. Thông tin chính xác nhất đƣợc lấy
dựa vào thông tin về phân bố chung của các mã này. Tuy nhiên với việc tính toán
cho nhiều phân bố xác suất chung nhƣ vậy sẽ làm tăng đáng kể thời gian tính
toán, làm giảm hiệu quả của LBP. Ví dụ chỉ với phân bố của 3 mẫu LBP8,1,
LBPu216,3, LBPu224,5 đã chứa tất cả 256 x 243 x 555 ~ 3.5x107 bin cho tất cả các
mẫu. Cách tập hợp các mẫu để đƣợc một hỗ trợ toán tử LBP tốt nhất phần nhiều
dựa vào kinh nghiệm. Ngoài ra một phƣơng pháp hay đƣợc sử dụng khác là dựa
vào lọc Gaussian để lấy thông tin về mối quan hệ không gian lớn hơn giữa các
lân cận, phƣơng pháp này đƣợc trình bày chi tiết trong [3] cũng hay đƣợc cài đặt
cho các ứng dụng thực tế. Phần các module cải tiến sẽ đƣợc tiến hành cài dặt cho
cả phƣơng pháp cải tiến này của LBP.
3.2.2 Xây dựng chức năng phân loại đối tƣợng
Để loại ra các khung hình chứa đối tƣợng lỗi, ta tiến hành so sánh đặc
trƣng LBP của khung hình chuẩn với các đặc trƣng LBP của các đối tƣợng khung
hình liên tiếp mỗi khi đọc một khung hình mới. Để có thể phân loại nhanh theo
tốc độ của mỗi khung hình đƣợc đọc vào, ta sử dụng một độ đo tƣơng tự giữa hai
đặc trƣng kết cấu. Theo [1] , các nghiên cứu đánh giá của Puzicha (1999) chứng
minh rằng phân loại không tham số với thống kê G tỏ ra phù hợp bằng thực
nghiệm của các đặc trƣng kết cấu biểu diễn theo phƣơng pháp LBP với các tối ƣu
cho yêu cầu thời gian thực. Mặc dù có nhiều phƣơng pháp phân loại khác nhau
đƣợc ứng dụng biểu diễn kết cấu dạng toán tử không gian nhƣ bản đồ tự tổ chức
(SOM) kết hợp với vector khoảng cách Euclidean hay các phƣơng pháp dựa vào
phân loại lân cận gần nhất khác [1,11]. Tuy nhiên với với yêu cầu đơn giản của
ứng dụng mẫu, khung hình đối tƣợng chỉ cần phân loại vào hai lớp để xác định
chất lƣợng của vải sợi. Thêm nữa với mục đích tối ƣu hóa về tốc độ và các mục
tiêu về thời gian thực cho hệ thống điều khiển chất lƣợng sản phẩm, ta sẽ áp dụng
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Tổng quát về kết cấu và phát hiện đối tượng dựa vào kết cấu trong một hệ thống thị giác máy tính. Trình bày các kỹ thuật áp dụng thông tin về kết cấu cho việc giải thích ảnh. Nêu các phương pháp cơ bản về biểu diễn thông tin kết cấu cho máy tính. Đánh giá, so sánh các nghiên cứu hiệu quả của các phương pháp biểu diễn kết cấu phổ biến đã qua thực nghiệm, tạo cơ sở cho việc chọn lựa biểu diễn kết cấu thích hợp với các ứng dụng khác nhau. Giới thiệu ứng dụng của phương pháp nêu trên bằng toán tử không gian LBP để điều khiển chất lượng sản phẩm công nghiệp. Xây dựng một số module chương trình cho hệ thống điều khiển chất lượng vải sợi
MỞ ĐẦU..............................................................................................................
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KẾT CẤU VÀ PHÁT HIỆN ĐỐI TƢỢNG...
1.1 Tổng quan về kết cấu và ứng dụng.............................................................
1.1.1 Định nghĩa kết cấu ...............................................................................
1.1.2 Các ứng dụng của kết cấu ....................................................................
1.2 Phát hiện đối tƣợng dựa vào kết cấu. .........................................................
1.2.1 Phát hiện đối tƣợng..............................................................................
1.2.2 Các thành phần của hệ thống phát hiện đối tƣợng...............................
1.2.3 Vai trò của kết cấu trong phát hiện đối tƣợng .....................................
CHƢƠNG 2: CÁC PHƢƠNG PHÁP BIỂU DIỄN KẾT CẤU...........................
2.1 Biểu diễn hình học......................................................................................
2.2 Biểu diễn thống kê......................................................................................
2.3 Biểu diễn dựa vào mô hình.........................................................................
2.4 Biểu diễn dựa trên kỹ thuật xử lý tín hiệu ..................................................
CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG..................................................................................
3.1 Bài toán.......................................................................................................
3.2 Phân tích bài toán. ......................................................................................
3.2.1 Xây dựng phƣơng pháp biểu diễn kết cấu ...........................................
3.2.2 Xây dựng chức năng phân loại đối tƣợng............................................
3.3 Thực nghiệm minh họa...............................................................................
KẾT LUẬN..........................................................................................................
TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................
Phân tích kết cấu đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy
tính. Trong các ứng dụng nhƣ vậy, việc “hiểu ảnh” chính xác là một trong những
yếu tố chính dẫn đến thành công của hệ thống. Thông thƣờng việc sử dụng dựa
vào yếu tố màu sắc của đối tƣợng để hiểu ảnh (hay giải thích ảnh) là một trong
những kỹ thuật chính để hình thành nên các hệ thống này. Tuy nhiên, trong nhiều
trƣờng hợp sử dụng thông tin màu sắc để giải thích ảnh là chƣa đủ, hay không
thể thực hiện đƣợc trong hệ thống.
Trong các ứng dụng giám sát giao thông, hay kiểm tra chất lƣợng sản
phẩm công nghiệp thì thông tin về kết cấu đã đƣợc sử dụng để tăng độ chính xác
cho việc sử dụng các thông tin màu sắc đơn thuần [1,3]. Trong một số ứng dụng
khác nhƣ điều khiển chất lƣợng sản xuất vải sợi, so sánh ảnh mây vệ tinh hay địa
chất thì việc sử dụng thông tin kết cấu gần nhƣ là bắt buộc vì các thông tin về
màu sắc, hình dạng không thể hiện đƣợc trong hệ thống [11]. Thông tin kết cấu
cũng có thể đƣợc sử dụng trong phân tích ảnh y học, xác thực cho các hệ thống
an toàn bảo mật dựa vào sinh trắc học, truy vấn ảnh dựa vào nội dung, phân tích
tài liệu, mô hình hóa môi trƣờng,…
Trong vài năm gần đây, có hàng loạt các công trình nghiên cứu, các bài
báo cụ thể liên quan đến việc làm thế nào để có một mô tả kết cấu đủ hiệu quả
cho các ứng dụng thị giác máy tính. Xét một cách trực quan, kết cấu cung cấp
một lƣợng thông tin phong phú về bề mặt tự nhiên của hình ảnh. Tuy nhiên, việc
phân tích kết cấu nói chung và biểu diễn kết cấu một cách đầy đủ, hiệu quả nói
riêng vẫn là một vấn đề khó do bởi sự đa dạng và phức tạp của vấn đề kết cấu tự nhiên.
Nội dung của bản luận văn này sẽ giới thiệu về cơ sở lý thuyết cũng nhƣ
hƣớng ứng dụng của việc biểu diễn thông tin kết cấu cho chức năng phát hiện đối
tƣợng của một hệ thống thị giác máy tính điển hình. Trên cơ sở đó tiến hành thử
nghiệm xây dựng một bộ các module chƣơng trình cho việc phát hiện, phân loại
đối tƣợng dựa vào kết cấu bề mặt của đối tƣợng. Về cơ bản nội dung của luận
văn đƣợc chia thành 3 chƣơng chính sau:
Chương 1: Trình bày một cách tổng quát về kết cấu và phát hiện đối
tƣợng dựa vào kết cấu trong một hệ thống thị giác máy tính. Chƣơng này cũng
trình bày về các kỹ thuật áp dụng thông tin về kết cấu cho việc giải thích ảnh.
Việc trình bày về cơ sở lý thuyết của kết cấu và cách thức áp dụng thông tin kết
cấu vào từng thành phần của hệ thống phát hiện đối tƣợng cũng là một phần
chính của chƣơng mở đầu này.
Chương 2: Trình bày các phƣơng pháp cơ bản về biểu diễn thông tin kết
cấu cho máy tính. Trên cơ sở đó nhấn mạnh về khái niệm và cách thức áp dụng
phƣơng pháp biểu diễn kết cấu dựa vào toán tử không gian LBP cho một hệ
thống phát hiện đối tƣợng. Do việc mô tả kết cấu cũng nhƣ các phƣơng pháp biểu
diễn kết cấu là phức tạp và có rất nhiều phƣơng pháp đƣợc nghiên cứu. Chƣơng
này cũng sẽ trình bày tóm lƣợc một số đánh giá, so sánh của các nghiên cứu về
hiệu quả của các phƣơng pháp biểu diễn kết cấu phổ biến đã đƣợc thực hiện trên
thực tế bằng thực nghiệm nhằm tạo cơ sở cho việc chọn lựa biểu diễn kết cấu
thích hợp với các ứng dụng khác nhau.
Chương 3: Chƣơng này giới thiệu cách thức ứng dụng của phƣơng pháp
biểu diễn kết cấu bằng toán tử không gian LBP cho một ứng công cụ thể trong
điều khiển chất lƣợng sản phẩm công nghiệp. Trên cơ sở đó tiến hành xây dựng
một số module chƣơng trình mục đích minh họa thí nghiệm cũng nhƣ đánh giá
các ƣu nhƣợc điểm khi sử dụng phƣơng pháp LBP cho một hệ thống điều khiển
chất lƣợng vải sợi.
tăng độ chính xác cho toán tử LBP, để có thể làm việc tốt với miền không gian
lớn hơn mà không làm mất đi ƣu điểm của các tính chất LBP bằng cách tập hợp
các toán tử. Cách dễ dàng nhất để hỗ trợ miền không gian lớn hơn cho LBP là tập
hợp các toán tử LBP với các giá trị P, R khác nhau cho mỗi điểm ảnh. Bằng cách
này mỗi điểm ảnh lấy N mã LBP khác nhau. Thông tin chính xác nhất đƣợc lấy
dựa vào thông tin về phân bố chung của các mã này. Tuy nhiên với việc tính toán
cho nhiều phân bố xác suất chung nhƣ vậy sẽ làm tăng đáng kể thời gian tính
toán, làm giảm hiệu quả của LBP. Ví dụ chỉ với phân bố của 3 mẫu LBP8,1,
LBPu216,3, LBPu224,5 đã chứa tất cả 256 x 243 x 555 ~ 3.5x107 bin cho tất cả các
mẫu. Cách tập hợp các mẫu để đƣợc một hỗ trợ toán tử LBP tốt nhất phần nhiều
dựa vào kinh nghiệm. Ngoài ra một phƣơng pháp hay đƣợc sử dụng khác là dựa
vào lọc Gaussian để lấy thông tin về mối quan hệ không gian lớn hơn giữa các
lân cận, phƣơng pháp này đƣợc trình bày chi tiết trong [3] cũng hay đƣợc cài đặt
cho các ứng dụng thực tế. Phần các module cải tiến sẽ đƣợc tiến hành cài dặt cho
cả phƣơng pháp cải tiến này của LBP.
3.2.2 Xây dựng chức năng phân loại đối tƣợng
Để loại ra các khung hình chứa đối tƣợng lỗi, ta tiến hành so sánh đặc
trƣng LBP của khung hình chuẩn với các đặc trƣng LBP của các đối tƣợng khung
hình liên tiếp mỗi khi đọc một khung hình mới. Để có thể phân loại nhanh theo
tốc độ của mỗi khung hình đƣợc đọc vào, ta sử dụng một độ đo tƣơng tự giữa hai
đặc trƣng kết cấu. Theo [1] , các nghiên cứu đánh giá của Puzicha (1999) chứng
minh rằng phân loại không tham số với thống kê G tỏ ra phù hợp bằng thực
nghiệm của các đặc trƣng kết cấu biểu diễn theo phƣơng pháp LBP với các tối ƣu
cho yêu cầu thời gian thực. Mặc dù có nhiều phƣơng pháp phân loại khác nhau
đƣợc ứng dụng biểu diễn kết cấu dạng toán tử không gian nhƣ bản đồ tự tổ chức
(SOM) kết hợp với vector khoảng cách Euclidean hay các phƣơng pháp dựa vào
phân loại lân cận gần nhất khác [1,11]. Tuy nhiên với với yêu cầu đơn giản của
ứng dụng mẫu, khung hình đối tƣợng chỉ cần phân loại vào hai lớp để xác định
chất lƣợng của vải sợi. Thêm nữa với mục đích tối ƣu hóa về tốc độ và các mục
tiêu về thời gian thực cho hệ thống điều khiển chất lƣợng sản phẩm, ta sẽ áp dụng
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links
Last edited by a moderator: