TIỂU LUẬN MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH pptx
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (691.47 KB, 25 trang )
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
KHOA CÔNG 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
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
MỤC LỤC
Phần 1
1.1.
1.2.
TỔNG QUAN VỀ BIÊN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN .................. 3
Vị trí của biên trong phân tích ảnh........................................................................................ 3
Biên và các kỹ thuật dò biên ................................................................................................ 3
1.2.1.
1.2.2.
1.2.3.
1.3.
Một số phương pháp phát hiện biên cục bộ ......................................................................... 5
1.3.1.
1.3.2.
1.4.
Phần 2
Giới thiệu ............................................................................................................................. 9
Các chức năng trong chương trình ...................................................................................... 9
Chi tiết các chức năng dị biên và thuật tốn ....................................................................... 9
Dị biên theo kỹ thuật Gradient ................................................................................................. 9
Phương pháp dò biên theo kỹ thuật Laplace .......................................................................... 11
Phương pháp dị biên gián tiếp .............................................................................................. 12
Chương trình ..................................................................................................................... 13
2.4.1.
2.4.2.
2.4.3.
2.4.4.
2.5.
Giới thiệu ................................................................................................................................. 8
CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG ............................................................................. 9
2.3.1.
2.3.2.
2.3.3.
2.4.
Phương pháp gradient ............................................................................................................. 5
Phương pháp Laplace ............................................................................................................ 7
Các phương pháp do biên gián tiếp (phân vùng ảnh) .......................................................... 8
1.4.1.
2.1.
2.2.
2.3.
Khái niệm về biên .................................................................................................................... 3
Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên ....................................................................................... 4
Qui trình phát hiện biên trực tiếp .............................................................................................. 4
Giao diện và các chức năng chính ......................................................................................... 13
Chức năng Gradient .............................................................................................................. 14
Chức năng Laplace................................................................................................................ 15
Chức năng dò biên gián tiếp(Indirect Method) ........................................................................ 16
Một số hàm và thủ tục chính .............................................................................................. 17
Trang 2/25
Tiểu luận 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 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 khơi 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. Hình 1.1 mơ tả tóm lược các bước của q trình phân tích ảnh:
Trích chọn
đặc tính
Phân
đoạn
Phân loại
Ảnh đầu ra của
q trình tiền XL
Giải thích
Hình 1.1. Các bước trong phân tích ảnh
Các đặc trưng của ảnh thường gồm: mật độ xám, phân bổ xác xuất, phân bồ
không gian, biên ảnh. Các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên.
Do đó, biên có tầm quan trọng đặc biệt trong qua trình phân tích
ảnh.
1.2. Biên 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 một vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân
đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên.
Một điểm ảnh có thể coi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột
về 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.
Để hình dung tầm quan trọng của biên ta xét ví dụ sau: Khi người hoạ
sĩ vẽ một cái bàn gỗ, chỉ cần vài nét phác thảo về hình dáng như cái mặt bàn,
chân bàn mà không cần thêm các chi tiết khác, người xem đã có thể nhận ra
Trang 3/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dị biên
nó là một cái bàn. nếu ứng dụng của ta là phân lớp nhận diện đối tượng, thì
coi như nhiệm vụ đã hồn thành. Tuy nhiên nếu đòi hỏi thêm về các chi tiết
khác như vân gỗ hay màu sắc,…thì với chừng ấy thơng tin là chưa đủ.
Nhìn chung về mặt tốn học người ta coi điểm biên của ảnh là điểm có
sự 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
khi đó biến thiên mức 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
sáng của điểm ảnh. kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là kỹ thuật
đạo hàm. Nếu 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 dị biên cục bộ. ngồi ra người ta cịn sử dụng phương
pháp “đii theo đường bao”: dựa vào 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
vào 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
khi 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 dị biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả vì ít chịu ảnh
hưởng của nhiễu. song nếu sự biến thiên độ sáng không đột ngột, phương
pháp này lại kém hiệu quả. Phương pháp dị biên gián tiếp tuy có khó cài đặt
song 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.
việc khử nhiễu được thực hiện bằng các kỹ thuật khử nhiễu khác nhau.
b2) Làm nổi biên
Trang 4/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
Tiếp theo là làm nổi biên bởi các tốn tử đạo hàm
b3) Định vị điểm biên
Vì các kỹ thuật làm nổi biên có hiệu ứng phụ là tăng nhiễu , do vậy sẽ
có một số điểm biên giả cần loại bỏ.
b4) liên kết và trích chọn biên.
Như đã nói, phát hiện biên và phân vùng ảnh là một bài tốn đối ngẫu.
vì thế cũng có thể phát hiện biên thông qua việc phân vùng 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)
dx
df(x,y)
dy
= fx
= fy
f(x+dx,y) – f(x,y)
dx
f(x,y+dy) – f(x,y)
dy
với 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 với
dx = dy = 1
Trong kỹ thuật gradient, người ta chia thành 2 kỹ thuật (do dùng 2 toán
tử khác nhau): kỹ thuật gradient và kỹ thuật la bàn. kỹ thuật gradient dùng
toán tử gradient lấy đạo hàm theo hai hướng; còn kỹ thuật la bàn lấy đạo
hàm theo 8 hướng chính: Bắc, Nam, Đơng ,Tây và Đông Bắc, Tây Bắc, Đông
Nam, Tây Nam.
1.3.1.1. Kỹ thuật gradient
Kỹ thuật này sử dụng một cặp mặt nạ H1 và H2 trực giao ( theo 2 hướng
vng góc). Nếu định nghĩa g1,g2 là gradient tương ứng theo 2 hướng x và y,
thì biên độ của gradient, ký hiệu là g tại điểm (m,n) được tính theo cơng thức:
A0 = g(m,n) = g² 1(m,n) + g22(m,n)
r(m,n) = tan-1g2(m,n)/ g1(m,n)
(1.2)
(1.3)
Chú ý: để giảm tính tốn, cơng thức 1-2 được tính gần đúng bởi:
A0 = | g1(m,n) | + | g2(m,n) |
Trang 5/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dị biên
Các tốn tử đạo hàm được áp dụng là khá nhiều. ở đây ta chỉ xét một
số toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Sobel, Prewitt…
Trước tiên chúng ta xét toán tử Robert. Toán tử này do Robert đề xuất
vào năm 1965. Nó áp dụng trực tiếp của các công thức đạo hàm tại điểm
(x,y). với 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 với việc chập ảnh với 2 mặt nạ H 1 và H2:
H1 =
0
1
-1
0
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 cơng thức 1.2 và 1.3. Thường để giảm thời gian tính
tốn, người ta cịn tính gradient theo các chuẩn sau:
A1 = | g1(m,n) + g2(m,n) |
hoặc
A2 = max( | g1(m,n) | , | g2(m,n) |)
Cần 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
H1 = -1 0 1
-1 -1 -1
H2 =
Ngang (hướng x)
0 0
1
-1 0 1
0
0 1
Dọc(hướng y)
a) mặt nạ Sobel
-1 0 1
H1 = -2 0 2
-1 -2 -1
H2 =
-1 0 1
Ngang (hướng x)
0
0 0
1
2 1
Dọc(hướng y)
Trang 6/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
b) mặt nạ Prewitt
-1
H1 =
0
- 2 0
-1
0
1
2
-1 - 2
-1
0
0
H2 =
1
0
1
Ngang (hướng x)
1
2
Dọc(hướng y)
c) mặt nạ đẳng hướng (Isometric)
Gradient được tính xấp xỉ cơng thức
Gx=Hx I và Gy=Hy I (Hx nhân chập với I, Hy nhân chập với I)
Thực tế cho thấy rằng các toán tử Sobel và Prewitt tốt hơn tốn tử Sobel bởi
chúng ít nhậy cảm với nhiễu.
1.3.1.2. Kỹ thuật La bàn
Về phương pháp kỹ thuật này tương tự kỹ thuật Gradient. Tuy
nhiên,điểm khác, kỹ thuật Gradient chỉ lấy đạo hàm theo 2 hướng. còn kỹ
thuật la bàn lấy đạo hàm theo 8 hướng chính: Bắc, Nam, Đơng ,Tây và Đơng
Bắc, Tây Bắc, Đơng Nam, Tây Nam. Bằng cách sử dụng 8 mặt nạ cho 8
hướng khác nhau.
1.3.2. Phương pháp Laplace
Các phương pháp đánh giá Gradient ở trên làm việc khá tốt khi mà độ
sáng thay đổi rõ nét. Khi mức sáng thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng,
phương pháp cho hiệu quả hơn đó là sử 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
0
-1
4
-1
0
H1=
-1
-1
0
-1
H2
=
-1
-1
1
-1
8
-1
H2= -2
-1
-1
-1
1
-2
1
8
-2
-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 vì đạo hàm
bậc hai thường khơng ổn định.
Trang 7/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
1.4. Các 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 một khi 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.
Do 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
vào biên hay những vung liên thơng. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên
thơng 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 chính 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
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dị biên
Phần 2 CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG
2.1. Giới thiệu
Phần 1 đã trình bày khái qt về vai trị và tầm quan trọng của biên trong
quá trình xử lý ảnh. Đồng thời, phần 1 cũng đã 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
chương 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 tốn tử Sobel và Prewitt được sử dụng.
Tiếp đó chương trình cũng giới thiệu một phương pháp dị biên gián tiếp
thơng qua việc phân vùng ảnh.
Chương trình được viết trên ngôn ngữ Visual C++ 6.0.
2.2. Các chức năng trong chương trình
Chương trình bao gồm các chức năng chính sau:
Đọc một ảnh nhị phân: ảnh có thể là đen trắng, ảnh màu (16 màu hoặc
256 màu) dạng bitmap (*.bmp).
Lưu ảnh: lưu ảnh đã biến đổi ra file
Dò biên ảnh bao gồm các chức năng sau
o Theo kỹ thuật Gradient: bằng cách sử dụng toán tử Sobel và
Prewitt.
o Theo kỹ thuật Laplace: sử dụng tốn tử Laplace-H2.
o Dị biên gián tiếp theo phân vùng ảnh: dò biên theo màu của ảnh.
2.3. Chi tiết các chức năng dò biên và thuật tốn
2.3.1. Dị biên theo kỹ thuật Gradient
Theo như phần lý thuyết đã trình bày, kỹ thuật Gradient dị biên theo 2
hướng x và y bằng cách sử dụng hai mặt nạ nhân chập theo hai hướng
Chương trình sử dụng hai toán tử là Sobel và Prewitt như sau.
-1 0 1
H1 =
-1 0 1
-1 -1 -1
H2 =
Ngang (hướng x)
0 0
1
-1 0 1
0
0 1
Dọc(hướng y)
a) mặt nạ Sobel
Trang 9/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
-1 0 1
H1 = -2 0 2
-1 -2 -1
H2 =
Ngang (hướng x)
0 0
1
-1 0 1
0
2 1
Dọc(hướng y)
b) mặt nạ Prewitt
Giả sử Gx và Gy là 2 ma trận điểm ảnh thu được sau khi nhân chập với 2
mặt nạ theo hai hướng tương ứng. Ma trận điểm ảnh G được tính xấp xỉ theo
cơng thức sau:
G=|Gx| + |Gy|
Thuật tốn dị biên theo phương pháp Gradient như sau:
Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên:
mặt nạ I1 và I2
Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa các đường biên được tìm thấy).
Giải thuật
// Gradient Algorithm
For (mỗi điểm ảnh của ảnh)
if(Nếu điểm ảnh nẳm trên đường viền ảnh)
Gán giá trị các điểm ảnh trên đường viền ảnh =0 (hoặc
bằng màu nền ảnh).
else
{
- Tính xấp xỉ Gradient theo chiều x (Gx): nhân chập
với mặt nạ I1
-Tính xấp xỉ Gradient theo chiều y (Gy): nhân chập với
mặt nạ I2
-Tính giá trị điểm ảnh theo công thức xấp xỉ G:
G=|Gx|+ |Gy|
- Nếu giá trị điểm ảnh lớn hơn chỉ số màu của ảnh thì
gán giá trị ảnh là giá trị màu lớn nhất.
}
Trang 10/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
Để dễ hiểu, phần dưới đây sẽ minh hoạ thêm về giải thuật này:
Ma trận ảnh vào
Mặt nạ
a11
a12
a13
....
a1n
a21
a22
a23
....
a2n
a31
a32
a33
....
a3n
..
m12
m13
m21
m22
m23
m31
m32
m33
..
..
m11
..
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).
Các giá trị nằm trên đường viền được gán =0 (hay giá trị màu nền).
(b11,b12,...b1n,b11....bn1,b1n...bnn, bn1...bnn)
Đây là cơng thức tính Gx và Gy
Để tính giá trị điểm ảnh đầu ra, sử dụng cơng thức: G=|Gx|+ |Gy|
2.3.2. Phương pháp dị biên theo kỹ thuật Laplace
Kỹ thuật Laplace dị biên theo cách tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai dựa
trên một mặt nạ. Chương trình sử dụng mặt nạ H2 trong cách dị biên theo kỹ
thuật Laplace.
-1
H2=
-1
-1
-1
8
-1
-1
-1
-1
Trang 11/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
Gọi G là ma trận điểm thu được sau khi nhân chập ma trận điểm ảnh (của
ảnh cần tìm biên)với mặt nạ H2.
G chính là ma trận điểm ảnh chứa các đường biên cần tìm.
Thuật tốn dò biên theo phương pháp Gradient như sau:
Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên:
mặt 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 viền ảnh)
Gán giá trị các điểm ảnh trên đường viền ảnh =0 (hoặc
bằng màu nền ảnh).
else
{
- Tính xấp xỉ Laplace G: nhân chập với mặt nạ I1
- Nếu giá trị điểm ảnh lớn hơn chỉ số màu của ảnh thì
gán giá trị ảnh là giá trị màu lớn nhất.
}
2.3.3. Phương pháp dò biên gián tiếp
Dựa trên kỹ thuật phân vùng ảnh, Phương pháp này dò biên theo sự
thay đổi mức xám màu của ảnh. Nếu những điểm ảnh nào có cùng màu hoặc
có màu khác nhưng khoảng cách màu nằm trong phạm vi cho phép, đồng
thời nằm kề nhau sẽ tạo thành một vùng.
Định nghĩa khoảng cách màu:
Khoảng cách màu là một khái niệm để chỉ sự khác nhau về giá trị
màu của các điểm ảnh.
Giả sử a và b là 2 giá trị màu của 2 điểm ảnh. Khoảng cách màu d
của a và b được tính như sau:
d(a,b)=|Ra-Rb| + |Ga-Gb| + |Ba-Bb|
Trong đó Ra: là giá trị màu đỏ tại điểm ảnh
Ga: là giá trị màu xanh (green)tại điểm ảnh
Ba: là giá trị màu xanh da trời (blue) tại điểm ảnh.
Nếu khoảng cách màu d=0 thì 2 điểm ảnh đó có cùng màu.
Đường biên giữ các vùng chính là các đường biên cần tìm.
Trang 12/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dị biên
Thuật tốn tìm đường biên dựa trên sự biến thiên giá trị màu
của các điểm ảnh.
Đầu vào: Ma trận điểm ảnh, khoảng cách màu tối thiểu
Đầu ra: Ma trận điểm ảnh mới (chứa các đường biên tìm thấy).
Giải thuật:
For (mỗi điểm ảnh của ảnh)
{
- Tính khoảng cách màu của điểm ảnh với các điểm ảnh lân
cận: Tính theo 8 hướng của điểm ảnh
if(Nếu có một khoảng cách màu lớn hơn khoảng cách màu
cho phép)
{
- Ghi nhận điểm ảnh này là một điểm biên mới.
}
}
2.4. Chương trình
2.4.1. Giao diện và các chức năng chính
Màn hình chính khi chạy có giao diện như sau:
Trang 13/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
2.4.2. Chức năng Gradient
Bao gồm hai chức năng:
o Sobel
o Prewitt
Kết quả dò biên theo kỹ thuật Gradient với tốn tử Sobel
Kết quả dị biên theo kỹ thuật Gradient với toán tử Sobel
Trang 14/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dị biên
Nhận xét:
Khi áp dụng hai tốn tử này cho ta cùng một kết quả tương tự nhau
Phương pháp này tạo nên đường biên rất đậm
2.4.3. Chức năng Laplace
Chức năng này bao gồm
chức năng Laplace-h2: sử dựng mặt nạ H2
Kết quả dò biên theo kỹ thuật Laplace
Trang 15/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
2.4.4. Chức năng dò biên gián tiếp(Indirect Method)
Kết quả dò biên theo phương pháp này
Trang 16/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
2.5. Một số hàm và thủ tục chính
void 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);
UpdateAllViews(NULL);
}
Trang 17/25
Tiểu luận 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;
BYTE cindex;
//tmp=image->cop
CxImage 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
for(x=xmin; x
sumx=0;
sumy=0;
sum=0;
//kiem tra toa do x,y co nam trong anh hay khong
if (image->SelectionIsInside(x,y))
{
//xu ly cac toa do o duong vien anh
if(y==0 || y == ymax-1)
sum=0;
else if(x==0 || x==xmax-1)
sum=0;
//tinh xap xi gradient
else
{
Trang 18/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
//tinh theo chieu x
for( i=-1; i<=1 ; i++)
for(j=-1; j<=1; j++)
{
//lay gia tri mau
CString s1;
cindex=image>GetPixelIndex(x+i,y+j);
gx=Gx[i+1][j+1];
sumx=sumx+ (cindex* gx);
}
//tinh theo chieu y
for( i=-1; i<=1 ; i++)
for(j=-1; j<=1; j++)
{
//lay gia tri mau
cindex=image>GetPixelIndex(x+i,y+j);
gy=Gy[i+1][j+1];
sumy=sumy+ (cindex* gy);
}
//lay xap xi
sum=abs(sumx)+abs(sumy);
sum=(BYTE)min(255, sum);
}
//AfxMessageBox(sum);
tmp.SetPixelIndex(x,y,255-(BYTE)sum);
}
}
}
}
//chuyen doi anh
image->Transfer(tmp);
return true;
}
CxImage CDemo3Doc::LamManhBien(CxImage *img)
{
Trang 19/25
Tiểu luận 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;
BYTE 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; y
for(x=xmin; x
preindex=img->GetPixelIndex(x-1,y-1) ;
index=img->GetPixelIndex(x,y) ;
posindex=img->GetPixelIndex(x+1,y+1) ;
//neu index tai diem x,y khong lon hon tai diem x-1,y-1
va x+1,y+1 thi loai bo
if ((index<=preindex || index<=posindex))
img->SetPixelColor( x,y,RGB(0,0,0)); //dat mau
den
}
}
}
return *img;
}
void CDemo3Doc::OnMethodPrewitt()
{
// TODO: Add your command handler code here
// TODO: Add your command handler code here
if (image==0) return;
if (!image->IsValid()) return;
Trang 20/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
long Gx[3][3];
long Gy[3][3];
Gx[0][0] = -1; Gx[0][1] = 0; Gx[0][2] = 1;
Gx[1][0] = -2; Gx[1][1] = 0; Gx[1][2] = 2;
Gx[2][0] = -1; Gx[2][1] = 0; Gx[2][2] = 1;
/* 3x3 GY Sobel mask. Ref: www.cee.hw.ac.uk/hipr/html/sobel.html */
Gy[0][0] = -1; Gy[0][1]=-2; Gy[0][2] =-1;
Gy[1][0] = 0; Gy[1][1] = 0; Gy[1][2] = 0;
Gy[2][0] = 1; Gy[2][1] = 2; Gy[2][2] = 1;
if(Gradient(Gx,Gy)==false) AfxMessageBox("Khong co du lieu anh");;
UpdateAllViews(NULL);
}
bool CDemo3Doc::Laplace(long G[3][3])
{
//neu khong co du lieu anh
if(!image->GetDIB()) return false;
//
// Gradient Algorithm
long sum;
long sumx;
long x,y;
//long r,g,b;
long i,j,g;
//RGBQUAD c;
//CxImage tmp;
BYTE cindex;
CxImage 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
for(x=xmin; x
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
{
sum=0;
//kiem tra toa do x,y co nam trong anh hay khong
if (image->SelectionIsInside(x,y))
{
//xu ly cac toa do o duong vien anh
if(y==0 || y == ymax-1)
sum=0;
else if(x==0 || x==xmax-1)
sum=0;
//tinh xap xi laplace
else
{
//tinh theo chieu x
for( i=-1; i<=1 ; i++)
for(j=-1; j<=1; j++)
{
//lay gia tri mau
cindex=image>GetPixelIndex(x+i,y+j);
//lay gia tri ma tran Gx tuong
ung
//
//gx=Gx[i+1 + 3*[j+1)];
//gx=Gx[j+1 + 3*[i+1)];
g=G[i+1][j+1];
sum=sum+ (cindex* g);
sum=min(255,sum);
}
sum=(BYTE)min(255, 255-sum);
}
//AfxMessageBox(sum);
tmp.SetPixelIndex(x,y,(BYTE)sum);
//tmp.SetPixelIndex(x,y,0);
}
}
}
//
}
//chuyen doi anh
image->Transfer(LamManhBien(&tmp));
Trang 22/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
image->Transfer(tmp);
return true;
}
void CDemo3Doc::OnMethodLaplace()
{
// TODO: Add your command handler code here
if (image==0) return;
if (!image->IsValid()) return;
long Gx[3][3];
Gx[0][0] = -1; Gx[0][1] =-1; Gx[0][2]= -1;
Gx[1][0] = -1; Gx[1][1] = 8; Gx[1][2]= -1;
Gx[2][0] = -1; Gx[2][1] =-1; Gx[2][2]= -1;
if(Laplace(Gx)==false) AfxMessageBox("Khong co du lieu anh");
UpdateAllViews(NULL);
}
bool CDemo3Doc::DoBien()
{
//neu khong co du lieu anh
if(!image->GetDIB()) return false;
//
//
//
//
long sum;
long sumx;
long x,y;
long d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8;
long r,g,b;
long i,j;
//RGBQUAD c;
//CxImage tmp;
//BYTE cindex;
RGBQUAD c,c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8;
RGBQUAD bc;
int dis_min=0;
//CoArray
CxImage tmp;
tmp.Copy (*image);
Trang 23/25
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
long xmin,xmax,ymin,ymax;
xmin = ymin = 0;
xmax =(long) image->GetWidth(); ymax=(long)image->GetHeight();
for(y=ymin; y
for(x=xmin; x
//dat mau trang cho anh tam
tmp.SetPixelColor(x,y,RGB(255,255,255));
}
}
//bc=image->GetPixelIndex (0,0);
//neu anh la 8bit/1pixel
if ((image->GetBpp() ==8) || (image->GetBpp() ==4))
{
for(y=ymin; y
for(x=xmin; x
//dat mau den cho anh tam
//tmp.SetPixelColor(x,y,RGB(0,0,0));
c=image->GetPixelColor (x,y);
//
if(image->GetPixelIndex (x,y)==image->GetPixelIndex (0,0))
{
c1.rgbGreen)+
c2.rgbGreen)+
c3.rgbGreen)+
c4.rgbGreen)+
c1=image->GetPixelColor(x-1,y);
c2=image->GetPixelColor(x+1,y);
c3=image->GetPixelColor(x,y-1);
c4=image->GetPixelColor(x,y+1);
c5=image->GetPixelColor(x-1,y-1);
c6=image->GetPixelColor(x+1,y+1);
c7=image->GetPixelColor(x+1,y-1);
c8=image->GetPixelColor(x-1,y+1);
//tinh khoang cach giua hai mau
d1=abs(c.rgbRed-c1.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c1.rgbBlue );
d2=abs(c.rgbRed-c2.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c2.rgbBlue );
d3=abs(c.rgbRed-c3.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c3.rgbBlue );
d4=abs(c.rgbRed-c4.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c4.rgbBlue );
Trang 24/25
-
Tiểu luận môn xử lý ảnh - Biên và các phương pháp dò biên
c5.rgbGreen)+
c6.rgbGreen)+
c7.rgbGreen)+
c8.rgbGreen)+
d5=abs(c.rgbRed-c5.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c5.rgbBlue );
d6=abs(c.rgbRed-c6.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c6.rgbBlue );
d7=abs(c.rgbRed-c7.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c7.rgbBlue );
d8=abs(c.rgbRed-c8.rgbRed)+abs(c.rgbGreen
abs(c.rgbBlue -c8.rgbBlue );
if(d1>dis_min || d2>dis_min || d3>dis_min
d4>dis_min || d5>dis_min ||d6>dis_min||d7>dis_min ||d8>dis_min)
{
-
||
//dat mau den tai cac diem bien
bc=tmp.GetPixelColor(x,y-1);
//neu diem truoc la diem bien
if(bc.rgbBlue==0 ||bc.rgbGreen ==0 || bc.rgbRed ==0 )
{
tmp.SetPixelColor(x,y,RGB(0,0,0));
}
else
{
tmp.SetPixelColor(x,y,RGB(0,0,0));
}
//
}
}
}
}
}
image->Transfer(tmp);
return true;
}
void CDemo3Doc::OnIndirectMethod()
{
// TODO: Add your command handler code here
DoBien();
UpdateAllViews(NULL);
}
Trang 25/25
