nghiên cứu một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh slide

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ
THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
GVHD: PGS. TS Đỗ Năng Toàn
HVTH: Trần Lê Quang Thịnh
1
NỘI DUNG TRÌNH BÀY
 Đặt vấn đề

 Một số kỹ thuật xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh

 Chƣơng trình thử nghiệm

 Kết luận

2
 Trong xử lý ảnh, việc ảnh thu được sau quá trình thu nhận
ảnh thông qua các thiết bị chụp ảnh thường không thể tránh
khỏi biến dạng, nhiễu hay lỗ hổng bởi các thiết bị quang học
và điện tử, đôi khi bởi chính bản thân đối tượng vì vậy, cần
phải có các cách thức để tìm và phát hiện ra các điểm nhiễu
hay lỗ hổng.
3
ĐẶT VẤN ĐỀ
ĐẶT VẤN ĐỀ
 Bài toán cụ thể được đặt ra trong luận văn là khắc phục các
lỗi về lỗ hổng và nhiễu hay còn gọi chung là đối tượng nhỏ
trong quá trình nắn chỉnh biến dạng cuốn sách sau thu nhận.

 Xuất phát từ vấn đề vừa nêu, luận văn này sẽ “Nghiên cứu
một số kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ trong ảnh” và áp dụng vào
bài toán “Nắn chỉnh sách”.
4
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH

 Xóa đối tượng nhỏ dựa vào chu tuyến
 Xóa đối tượng nhỏ dựa vào nội suy
 Xóa đối tượng nhỏ dựa vào phép lọc

5
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
* Định nghĩa: (Chu tuyến)
Chu tuyến của một đối tượng ảnh là tập các điểm biên của
đối tượng p
0
,p
1
,,p
N
sao cho p
i-1
và p
i+1
là các 8-láng giềng
của pi và p
0

= p
N
.





Ma trận 8 láng giềng kề nhau Chu tuyến của ảnh

6
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
* Định nghĩa: (Chu tuyến đối ngẫu)
Hai chu tuyến C= <P
1
P
2
P
n
> và C = <Q
1
Q
2
Q
m
> được gọi
là đối ngẫu của nhau nếu và chỉ nếu ∀i ∃j sao cho:
- P

i
và Q
j
là 4-láng giềng của nhau.
- Các điểm P
i
là vùng thì Q
j
là nền và ngược lại




7
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH

 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
* Định nghĩa [Chu tuyến trong]
Chu tuyến C được gọi là chu tuyến trong nếu và chỉ nếu:
- Chu tuyến đối ngẫu C
⊥
là chu tuyến của các điểm nền
- Độ dài của C lớn hơn độ dài C
⊥

Chu tuyến trong


8
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
* Định nghĩa [Chu tuyến ngoài]
Chu tuyến C được gọi là chu tuyến trong nếu và chỉ nếu:
- Chu tuyến đối ngẫu C
⊥
là chu tuyến của các điểm nền
- Độ dài của C nhỏ hơn độ dài C
⊥





Chu tuyến ngoài


9
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
* Khái niệm [Nhiễu]
Nhiễu là đối tượng được xác định bởi chu tuyến ngoài và có
kích thước nhỏ hơn một ngưỡng  cho trước.
* Khái niệm [Lỗ hổng]

Lỗ hổng là đối tượng được xác định bởi chu tuyến trong và
có kích thước nhỏ hơn một ngưỡng  cho trước

10
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
Thuật toán xóa lỗ hổng và nhiễu
Để lấp đầy lỗ hổng hay xoá nhiễu được xác định bởi một chu
tuyến ta dùng phương pháp "làm mảnh" theo chu tuyến
Thuật toán lấp đầy lỗ hổng và xoá nhiễu gồm hai bước sau:
Bước 1 [Làm mảnh]:
Đối tượng được xác định bởi chu tuyến sẽ được làm mảnh.
Tùy theo đấy là lỗ hổng hay nhiễu mà bút xoá là điểm ảnh
hay điểm nền. Kết quả thu được sau bước làm mảnh là
đường xương của đối tượng.

11
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào chu tuyến
Bước 2 [Xoá xương]:
Sau bước làm mảnh, đối tượng là lỗ hổng hay nhiễu thu hẹp
chỉ còn lại phần xương, do tính chất bảo toàn tính liên thông
của thuật toán làm mảnh, ta thực hiện việc dò theo xương để
xoá nốt phần cuối còn lại, cũng tương tự như phần làm mảnh
đối tượng được xoá bởi bút xoá là điểm ảnh hay điểm nền
tuỳ theo đối tượng là lỗ hổng hay là nhiễu.

12
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Thuật toán xóa lỗ hổng và nhiễu


13
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào nội suy
Dựa trên ý tưởng lấp lỗ hổng M, người ta đã đưa ra
phương pháp nội suy tam giác để thực hiện việc lấp lỗ
hổng, tùy vào diện tích lỗ hổng cần lấp mà ta áp dụng
phương pháp thích hợp.

14
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào nội suy
Phương pháp nội suy tam giác:
Trong số các điểm đã được ánh xạ, ta chọn ra một số
điểm có khoảng cách đến lỗ hổng M là nhỏ nhất. Gọi các
điểm này là tập S.
Dựa vào thuật toán “lựa chọn 3 điểm thích hợp” để tìm ra
3 điểm thuộc S có ảnh hưởng đến M nhiều nhất. Gọi 3
điểm này là A, B, C. Ta cũng gọi A’ là điểm thuộc ảnh
gốc đã ánh xạ sang A, B’ ánh xạ sang B, C’ ánh xạ sang
C.

15

MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào nội suy
Phương pháp nội suy tam giác:
Từ phép nội suy tam giác ABC thành tam giác A’B’C’ ta
xác định được điểm M’ thuộc tam giác A’B’C’ tương ứng
với điểm M thuộc tam giác ABC.
Gán giá trị màu của M’ cho điểm M.
16
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào phép lọc
*Định nghĩa (Trung vị)
Cho dãy x
1
; x
2
; x
n
đơn điệu tăng (giảm). Khi đó trung vị của
dãy ký hiệu là Med({xn}), được định nghĩa:

- Nếu n lẻ:

- Nếu n chẵn: hoặc
17







1
2
n
x






2
n
x






1
2
n
x
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào phép lọc
* Kỹ thuật lọc (trung vị)
Giả sử ta có ảnh I ngưỡng θ cửa sổ W(P) và điểm ảnh P

Khi đó kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm
các bước cơ bản sau:
- Bước 1: Tìm trung vị
{I(q)| q ∈ W(P)} → Med (P)
- Bước 2: Gán giá trị

18
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào phép lọc
* Định nghĩa (Trung bình)
Cho dãy x
1
, x
2
…, x
n
khi đó trung bình của dãy ký hiệu
AV({x
n
}) được định nghĩa:
AV({x
n
})=round

19
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH









n
i
i
x
n
1
1
 Xóa đối tƣợng nhỏ dựa vào phép lọc
* Kỹ thuật lọc (trung bình)
Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P) và ngưỡng θ. Khi
đó kỹ thuật lọc trung bình phụ thuộc không gian bao gồm các
bước cơ bản sau:
- Bước 1: Tìm trung bình
{I(q)| q ∈ W(P)} → AV(P)
- Bước 2: Gán giá trị

20
MỘT SỐ KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ
TRONG ẢNH
CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
 Bài toán nắn chỉnh sách

 Giới thiệu chương trình

 Chương trình thử nghiệm

21
CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
 Bài toán nắn chỉnh sách
- Trong chương trình thử nghiệm này để giải quyết việc
xóa đối tượng nhỏ trong ảnh, đối tượng chính trong
trường hộp này là bài toán nắn chỉnh sách sau thu nhận.
- Ta có 1 quyển sách khi thu nhận thông qua các thiết bị
chụp ảnh thường không thể tránh khỏi biến dạng, méo
mó sau đó người ta thường nắn chỉnh nó theo khung và
các điểm biến dạng đó, khi thực hiện việc nắn chỉnh thì
một hàm f biến đổi sẽ tạo ra các lỗ hổng, bài toán đặt ra
là xóa các lỗ hổng đó.
22
CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
 Bài toán nắn chỉnh sách
* Phân tích bài toán nắn chỉnh sách
- Đối với kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ dựa vào chu tuyến theo
khái niệm thì chỉ xóa đối tượng nhỏ là ảnh nhị phân trong khi
ảnh trong bài toán nắn chỉnh sách có nhiều màu sắc.
- Đối với kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ dựa vào phép lọc thì nó
làm mất các ranh giới đường viền, đối với bài toán nắn chỉnh
sách ta cần khung của quyển sách nên phải có ranh giới đường
viền, vì vậy kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ dựa vào phép lọc là
không phù hợp vì nó làm mất các ranh giới đường viền.
23
CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
 Bài toán nắn chỉnh sách
* Phân tích bài toán nắn chỉnh sách

- Do đó em sẽ lựa chọn kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ dựa vào nội
suy để giải quyết bài toán nắn chỉnh ảnh.
- Dùng phương pháp nội suy dựa trên lưới tam giác và tập các
điểm đặc trưng là tìm ra ngay được công thức biến đổi đối với
mỗi điểm ảnh cần nội suy.



Ảnh gốc và ảnh được nắn chỉnh

24
CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
 Bài toán nắn chỉnh sách
* Phân tích bài toán nắn chỉnh sách
- Sau khi nắn chỉnh, hình ảnh của cuốn sách sẽ có hình dạng
giống như khung mẫu, các khuyết điểm như cong vênh, lỗ hổng
sẽ không còn. Để cuốn sách trở nên đẹp và rõ nét hơn có thể làm
trơn ảnh bằng phương pháp nội suy, khi đó ta thu được hình ảnh
cuốn sách như mong muốn.



Ảnh nắn chỉnh và được xóa đối tượng nhỏ “lỗ hổng”

25