Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên

Download miễn phí Luận văn Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên

MỤC LỤC
Trang
MỤC LỤC.2
LỜI CẢM ƠN.4
DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH.5
MỞ ĐẦU.7
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀXỬLÝ ẢNH VÀ BIÊN.9
1.1. Tổng quan vềxửlý ảnh.9
1.1.1. Xửlý ảnh.9
1.1.2. Các bước cơbản trong xửlý ảnh.10
1.1.3. Một sốvấn đềcơbản trong xửlý ảnh.14
1.2. Toán tửkhông gian với xửlý ảnh.18
1.2.1. Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính.18
1.2.2. Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến.21
1.2.3. Lọc thông thấp, thông cao và lọc dải thông.22
1.3. Tổng quan vềbiên.23
1.3.1. Biên và các kiểu biên cơbản.23
1.3.2. Vai trò của biên trong nhận dạng.26
CHƯƠNG II: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CỔ ĐIỂN.28
2.1. Phân loại các kỹthuật phát hiện biên.28
2.1.1. Phương pháp phát hiện biên trực tiếp.28
2.1.2. Phương pháp phát hiện biên gián tiếp.28
2.1.3. Quy trình phát hiện biên.29
2.2. Kỹthuật phát hiện biên Gradient.29
2.2.1. Pixel difference.30
2.2.2. Separated Pixel Difference.31
2.2.3. Toán tửRobert (1965).32
2.2.4. Toán tửPrewitt.33
2.2.5. Toán tử(mặt nạ) Sobel.33
2.2.6. Toán tửFrie-Chen.34
2.2.7. Toán tửBoxcar.34
2.2.8. Toán tửTruncated Pyramid.35
2.3 Các toán tửla bàn.36
2.3.1. Toán tửla bàn Kirsh.37
2.3.2. Toán tửla bàn Prewitt.38
2.3.3. Robinson 3 - Level.39
2.3.4. Robinson 5 - Level.40
2.4. Kỹthuật phát hiện biên Laplace.41
CHƯƠNG III: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN NÂNG CAO.45
3.1. Phương pháp Canny.45
3.1.1. Cơsởlý thuyết thuật toán.45
3.1.2. Hoạt động của thuật toán.47
3.2. Phương pháp Shen - Castan.52
3.2.1. Xây dựng bộlọc tối ưu.52
3.2.2. Hoạt động của thuật toán.54
3.3. Phát hiện biên dựa vào Wavelet.56
CHƯƠNG IV: MỘT SỐNHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP
PHÁT HIỆN BIÊN.62
4.1. Phương pháp phát hiện biên dựa vào kỹthuật Gradient.62
4.2. Phương pháp đạo hàm bậc nhất và phương pháp đạo hàm bậc hai.66
4.3. Đánh giá nhận xét vềphương pháp Canny.69
4.4. Các phương pháp phát hiện biên (phương pháp Gadient, phương pháp
Laplace, phương pháp Canny).71
4.5. Đánh giá nhận xét vềphương pháp Wavelet.73
KẾT LUẬN.75
TÀI LIỆU THAM KHẢO.76


http://cloud.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2014-01-07-luan_van_nghien_cuu_mot_so_phuong_phap_phat_hien_b.02RPLw2ItQ.swf /tai-lieu/de-tai-ung-dung-tren-liketly-53807/
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

ảnh. Bộ lọc thông
cao dùng nhiều trong trích chọn biên và làm trơn ảnh, còn bộ lọc dải thông có hiệu
quả làm nổi cạnh. Về biên sẽ được trình bày kỹ trong các phần sau. Tuy nhiên, dễ
nhận thấy, biên là điểm có độ biến thiên nhanh về giá trị mức xám theo quan điểm
về tần số tín hiệu. Như vậy, các điểm biên ứng với các thành phần tần số cao. Từ đó,
có thể dùng bộ lọc thông cao để cải thiện nhiễu nghĩa là có thể lọc các thành phần
tần số thấp và giữ lại các thành phần tần số cao. Vì thế, lọc thông cao thường được
dùng làm trơn biên trước khi tiến thành các thao tác với biên ảnh. Dưới đây là một
số mặt nạ dùng trong lọc thông cao:







−
1- 1- 1-
1- 9 1-
1- 1- 1
)1(








0 1- 0
1- 5 1-
0 1- 0
)2(








1 2- 1
2- 5 2-
1 2- 1
)3(
Các nhân chập thông cao có đặc tính chung là tổng các hệ số của bộ lọc bằng
1. Nguyên nhân chính là ngăn cản sự tăng quá giới hạn của các giá trị mức xám (các
giá trị điểm ảnh vẫn giữ được giá trị của nó một cách gần đúng không thay đổi quá
nhiều với giá trị thực).
1.3. Tổng quan về biên
1.3.1. Biên và các kiểu biên cơ bản
Các đặc trưng của ảnh thường bao gồm các thành phần như: mật độ xám, phân
bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh. Biên là một vấn đề chủ yếu và đặc biệt
quan trọng trong phân tích ảnh vì các kĩ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên.
Hiện nay có nhiều định nghĩa về biên ảnh và mỗi định nghĩa được sử dụng
trong một số trường hợp nhất định. Song nhìn chung, ta có thể hiểu là:
Một điểm ảnh có thể coi là biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức xám.
Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu nó là điểm đen
có ít nhất một điểm trắng bên cạnh.
24
Tập hợp các điểm biên tạo thành biên, hay còn gọi là đường bao của ảnh
(boundary). Chẳng hạn, trong một ảnh nhị phân, một điểm có thể được gọi là biên
nếu đây là một điểm đen và có ít nhất một điểm trắng nằm trong lân cận điểm đó.
Mỗi một biên là một thuộc tính gắn liền với một điểm riêng biệt và được tính
toán từ những điểm lân cận nó. Đó là một biến Vector bao gồm hai thành phần:
- Độ lớn của Gadient.
- Hướng φ được quay đối với hướng Gradient ψ.
1.3.1.1 Biên lý tưởng
Việc phát hiện biên một cách lý tưởng là việc xác định được tất cả các đường
bao trong đối tượng. Biên là sự thay đổi đột ngột về mức xám nên sự thay đổi cấp
xám giữa các vùng trong ảnh càng lớn thì càng dễ dàng nhận ra biên.
Hình minh hoạ điểm ảnh có sự biến đổi mức xám u(x) một cách đột ngột:
Hình1.4: Đường biên lý tưởng
Một biên được coi đó là biên lý tưởng khi mà có sự thay đổi cấp xám lớn giữa
các vùng trong ảnh. Biên này thường chỉ xuất hiện khi có sự thay đổi cấp xám qua
một điểm ảnh.
1.3.1.2 Biên dốc
Biên dốc xuất hiện khi sự thay đổi cấp xám trải rộng qua nhiều điểm ảnh. Vị
trí của cạnh được xem như vị trí chính giữa của đường dốc nối giữa cấp xám thấp
và cấp xám cao. Tuy nhiên đây chỉ là đường dốc trong toán học, từ khi ảnh được kỹ
u
x
25
thuật số hoá thì đường dốc không còn là đường thẳng mà thành những đường lởm
chởm, không trơn.
Hình 1.5: Đường biên dốc
1.3.1.3 Biên không trơn
Trên thực tế, ảnh thường có biên không lý tưởng, các điểm ảnh trên ảnh
thường có sự thay đổi mức xám đột ngột và không đồng nhất, đặc biệt là ảnh nhiễu.
Trong trường hợp không nhiễu (biên lý tưởng), bất cứ một sự thay đổi cấp xám nào
cũng thông báo sự tồn tại của một biên. Trường hợp đó khó có khả năng xảy ra, ảnh
thường là không lý tưởng, có thể là do các nguyên nhân sau:
- Hình dạng không sắc nét.
- Nhiễu: do một loạt các yếu tố như: kiểu thiết bị nhập ảnh, cường độ ánh
sáng, nhiệt độ, hiệu ứng áp suất, chuyển động, bụi…, chưa chắc rằng hai điểm ảnh
có cùng giá trị cấp xám khi được nhập lại có cùng cấp xám đó trong ảnh. Kết quả
của nhiễu trên ảnh gây ra một sự biến thiên ngẫu nhiên giữa các điểm ảnh. Sự xuất
hiện ngẫu nhiên của các điểm ảnh có mức xám chênh lệch cao làm cho các đường
biên dốc trở lên không trơn chu mà trở thành các đường biên gồ ghề, mấp mô,
không nhẵn, đây chính là đường biên trên thực tế.
Ngày nay, những phương pháp phát hiện biên hiện đại thường kết hợp nhiễu
vào trong mô hình của bài toán và trong quá trình phát hiện biên cũng được tính
đến. Còn khái niệm về biên nêu ở trên được sử dụng để xây dựng các phương pháp
phát hiên biên trong quá khứ, những mô hình về cách này được coi là đơn giản và
sơ sài.
u
x
26
Hình1.6: Đường biên không trơn
1.3.2. Vai trò của biên trong nhận dạng
Đường biên là một loại đặc trưng cục bộ tiêu biểu trong phân tích nhận dạng
ảnh. Người ta sử dụng đường biên làm phân cách các vùng xám (màu) cách biệt.
Ngược lại, người ta cũng dùng các vùng ảnh để tìm đường phân cách.
Như đã đề cập tới ở phần tổng quan về một hệ thống nhận dạng và xử lý ảnh,
quá trình nhận dạng có hai giai đoạn cần thực hiện:
- Giai đoạn học: Các đặc điểm của đối tượng mẫu được lưu trữ (gọi là học
mẫu) và tập các phần tử mẫu được chia thành các lớp.
- Giai đoạn nhận dạng: Khi có đối tượng cần nhận dạng, các đặc điểm của đối
tượng sẽ được trích chọn và sử dụng hàm quyết định để xác định đối tượng cần
nhận dạng thuộc lớp nào.
Như vậy, việc nhận dạng sẽ chính xác nếu các đặc điểm được trích chọn chính
xác. Trong thực tế, các đặc điểm trích chọn phục vụ cho việc nhận dạng thường là
các bất biến [7,8,18,26,30,38,45], bởi vì vấn đề cơ bản trong bài toán nhận dạng ảnh
là xác định các đối tượng không phụ thuộc vào vị trí, kích thước và hướng quay.
* Có nhiều loại bất biến được trích chọn như:
- Bất biến thống kê: Các mô men, độ lệch chuẩn của tập ảnh hay các độ đo
thống kê khác không phụ thuộc các phép biến đổi tuyến tính.
- Bất biến hình học: Số đo kích thước của các đối tượng ảnh.
u
x
27
- Bất biến tô-pô: Biểu diễn các cấu trúc tô-pô của các ảnh như số điểm đỉnh, số
lỗ hổng v.v..
- Bất biến đại số: Chu tuyến, phân bố của các điểm ảnh, v.v.. dựa vào các việc
tổ hợp các hệ số của đa thức mô tả đối tượng ảnh.
Các bất biến dùng trong nhận dạng thường được trích chọn từ biên, xương của
đối tượng [3,5,8,18,33,38,39,45,46,48]. Do vậy, việc nhận dạng có hiệu quả hay
không phụ thuộc nhiều vào cách biểu diễn hình dạng và mô tả của vật thể.
28
CHƯƠNG II
CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN CỔ ĐIỂN
Biên là một phần đặc biệt quan trọng trong xử lý ảnh, hầu như trước khi sử
dụng các thuật toán phát hiện biên phải trải qua một bước tiền xử lý, đó là quá trình
loại bỏ nhiễu. Cơ sở của các phép toán phát hiện biên đó là quá trình biến đổi về giá
trị độ sáng của các điểm ảnh. ...