Phân vùng ảnh trong Xử lý ảnh

NHẬP MƠN XỬ LÍ ẢNH

Tìm hiểu tác dụng của phân vùng ảnh trong phân tích ảnh. Trình bày và xây dựng ứng dụng thử nghiệm của phương pháp phân vùng
ảnh dựa trên phương pháp gia tăng vùng.


Nội dung chính:

1.
2.
3.

Tổng quan về phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh với thuật toán phát triển vùng
Demo


1. Tổng quan về phân vùng ảnh
1.1 Tổng quan về một hệ thống xử lí ảnh



Xử lý ảnh là một phân ngành trong xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý là ảnh. Đây là một phân ngành khoa học mới rất phát triển trong những năm gần đây. Xử lý ảnh gồm
4 lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Hình ảnh là một dạng thơng 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.



Mục tiêu của xử lý ảnh là:

-

Xử lí ảnh ban đầu để có được ảnh mới theo một yêu cầu xác định, ví dụ như ảnh mờ cần được xử lí để ảnh được rõ hơn.

-

Phân tích ảnh để thu được các thơng tin đặc trưng giúp cho việc phân tích loại, nhận biết ảnh.

-

Hiểu đầu vào để có những mơ tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn.


Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh được thể hiện bằng hình ảnh bên dưới:

Các bước cơ bản trong xử lí ảnh


Phần thu nhận ảnh: Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng
Tiền xử lí: sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lí để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lí
là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ nét hơn.
Phân đoạn (phân vùng): phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh.
Biểu diễn ảnh: đầu ra phân vùng ảnh chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lân cận. Việc biến đổi các
số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lí ảnh tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích đoạn đặc trưng
gắn với việc tách các đặc tính của ảnh đướiạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được.


Nhận dạng và nội suy ảnh: nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được lọc
(hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng.

Cơ sở tri thức: trong nhiều khâu xử lí phân tích ảnh ngồi việc đơn giản các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lí, người ta mong muốn

bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lí ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lí đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lí theo các phương pháp trí
tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.


Một hệ thống xử lí ảnh




Các ví dụ về xử lí ảnh



Giảm nhiễu


Điều chỉnh độ tương phản


Tìm biên


Nén ảnh


Phân vùng ảnh


Khôi phục ảnh




Xử lí ảnh có liên quan đến nhiều ngành như: hệ thống thông tin, lý thuyết thông tin, lý thuyết thống kê, trí tuệ nhân tạo, nhận dạng,…

Xử lí ảnh cũng tạo ra được rất nhiều ứng dụng hữu ích trong thực tế như: bài toán nhận dạng vân tay, chữ viết, giọng nói…


1.2 Tổng quan về phân vùng ảnh
1.2.1 Một số khái niệm

Phân vùng ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu
chuẩn để xác định các vùng liên thơng có thể là cùng mức xám, cùng màu hay cùng độ nhám.

Vùng ảnh (Region): là tập hợp các điểm ảnh có chung các thuộc tính về một đối tượng nào đó.

Minh họa phân vùng ảnh


1.2.2 Các phương pháp tiếp cận phân vùng ảnh



Phân vùng ảnh là chia ảnh thành các vùng không trùng lắp. Mỗi vùng gồm một nhóm pixel liên thơng và đồng nhất theo một tiêu chí nào đó. Tiêu chí này phụ
thuộc vào mục tiêu của q trình phân đoạn. Ví dụ như đồng nhất về màu sắc, mức xám, kết cấu, độ sâu của các layer… Sau khi phân đoạn mỗi pixel chỉ thuộc
về một vùng duy nhất. Để đánh giá chất lượng của quá trình phân đoạn là rất khó. Vì vậy trước khi phân đoạn ảnh cần xác định rõ mục tiêu của quá trình phân
đoạn là gì. Xét một cách tổng quát, ta có thể chia các hướng tiếp cận phân đoạn ảnh thành các nhóm chính như sau:



Dựa trên tính đồng đều ( độ tương tự của mức xám và các thuộc tính chung của các điểm ảnh trong mỗi vùng).



Phân vùng dựa trên sự biến thiên của hàm độ xám hoặc mức xám ( phân vùng dựa trên tách biên).


1.2.3 Các cơng đoạn chính của phân vùng ảnh
Gồm 3 cơng đoạn sau:



Tiền xử lí ảnh ( nếu có).



Q trình phân vùng ảnh ( thực hiện dựa trên các thuật toán).



Đánh nhãn cho các vùng ảnh được phân tách và điều chỉnh nếu cần.


1.2.4 Một số phương pháp phân vùng ảnh
Các loại phương pháp phân vùng ảnh sau đây hay được sử dụng:



Phân vùng dựa vào ngưỡng



Phân vùng dựa vào cạnh



Phân vùng dựa vào phát triển vùng



Kỹ thuật phân nhóm


Phương pháp phân vùng theo ngưỡng biên độ

Các đặc tính đơn giản, cần thiết nhất của ảnh là biên độ và các tính chất vật lý như: độ tương phản, độ truyền sáng, màu sắc hoặc đáp ứng phổ. Như vậy, có thể dùng ngưỡng biên độ để
Các
bước
chọn
phân vùng khi
biên
độ đủ
lớnngưỡng:
đặc trưng cho ảnh. Thí dụ, biên độ trong bộ cảm biến ảnh hồng ngoại có thể phản ánh vùng có nhiệt độ thấp hay vùng có nhiệt độ cao. Kỹ thuật phân ngưỡng theo
biên độ rất có• lợi
đốixét
vớilược
ảnhđồ
nhịxám

phân
đồcác
họa,đỉnh
ảnhvà
màu
X-quang.
Việc rắn
chọn
ngưỡng
rấtđỉnh
quanvàtrọng.
Xem
củanhư
ảnhvăn
để bản
xác in,
định
cáchay
khe.ảnh
Nếu
ảnh có dạng
lượn
(nhiều
khe), các khe có thể dùng để chọn ngưỡng.

• Chọn ngưỡng t sao cho một phần xác định trước η của toàn bộ số mẫu là thấp hơn t.

• Điều chỉnh ngưỡng dựa trên lược đồ xám của các điểm lân cận.

• Chọn ngưỡng theo lược đồ xám của những điểm thỏa mãn tiêu chuẩn chọn. Thí dụ, với ảnh có độ tương phản thấp, lược đồ của những điểm có biên độ Laplace g(m,n) lớn hơn

giá trị t định trước (sao cho từ 5% đến 10% số điểm ảnh với Gradient lớn nhất sẽ coi như biên) sẽ cho phép xác định các đặc tính ảnh lưỡng cực tốt hơn ảnh gốc.
• Khi có mơ hình phân lớp xác suất, việc xác định ngưỡng dựa vào tiêu chuẩn xác suất nhằm cực tiểu xác suất sai số hoặc dựa vào một số tính chất khác của luật Bayes.


Trong phân vùng dựa vào ngưỡng, các điểm ảnh của đầu vào được so sánh với một hoặc nhiều ngưỡng T, từ đó xếp các điểm ảnh vào các vùng khác nhau.

Biểu đồ xám và ngưỡng T

Hạn chế cơ bản của phương pháp này là biểu đồ không cung cấp thơng tin khơng gian, chỉ có phân phối các mức xám.



Các tiêu chuẩn lựa chọn ngưỡng:

-

Xác suất lỗi cực tiểu

-

Giá trị cực tiểu

-

Phương sai trong nhóm cực tiểu

-

Kiểm tra bằng mắt

Ví dụ lấy ngưỡng


Phương pháp phân vùng dựa vào cạnh
Phân vùng dựa vào cạnh thường chỉ ra phương pháp phân vùng dựa vào các cạnh trong một ảnh. Các phương pháp đơn giản áp dụng một số phương pháp phát hiện cạnh trước khi phân vùng. Một số
phương pháp phát hiện cạnh được thực hiện theo độ dốc và biến đổi Hilbert.
Kĩ thuật phân cụm
Mặc dù phân nhóm/ cụm đơi khi được dùng như một từ đồng nghĩa các kĩ thuật phân vùng, song ở đây phân nhóm để chỉ kĩ thuật được sử dụng chủ yếu thăm dị phân tích dữ liệu của các mẫu. Trong
ngữ nghĩa này, các phương pháp phân nhóm sắp xếp các mơ hình tương tự vào từng nhóm với một ý nghĩa nhất định. Mục tiêu này rất giống với những gì ta đang làm khi phân vùng một ảnh, và thực
sự một số kĩ thuật phân nhóm có thể dễ dàng áp dụng cho phân vùng ảnh.
Phương pháp dựa vào vùng
Các phân vùng dựa trên phân vùng là phân vùng của một ảnh vào các vùng tương đồng / đồng nhất của các điểm giống nhau giữa các tập đại diện của các điểm ảnh. Mỗi điểm trong ảnh trong một vùng
tương tự như đối với một số đặc tính hoặc tính tốn như cường độ, màu và kết cấu. Phát triển vùng bắt đầu với tạo vùng bằng việc chọn một số điểm ảnh làm hạt giống. Tiếp theo kiểm tra các điểm ảnh
lân cận của “điểm hạt giống” ban đầu và xác định liệu những điểm lân cận nên được thêm vào vùng.


2. Phân vùng ảnh với thuật toán phát triển vùng
2.1 Thuật toán phát triển vùng
Thuật toán phát triển vùng (region growing) là một thuật toán phân đoạn ảnh được sử dụng để phân chia các vùng khác nhau trên một ảnh. Đặc điểm của các thuật toán phát triển vùng phụ
thuộc vào thơng số để kết thúc q trình tìm kiếm trong vùng. Thơng thường, q trình phát triển vùng sẽ được dừng khi khơng có pixel thỏa mãn tiêu chuẩn của vùng đó.
Khi thơng tin ban đầu khơng thể tìm kiếm được, quá trình phát triển vùng sẽ dựa vào những pixel có cùng đặc tính để quyết định xem pixel có nằm trong vùng cần tính hay khơng. Việc lựa
chọn các tiêu chuẩn tương đồng phụ thuộc đặc điểm của đối tượng cần xét trên ảnh và loại dữ liệu ảnh. Tiêu chuẩn có thể bao gồm giá trị cường độ xám, đặc điểm cấu trúc hoặc chỉ số thống kê và
khơng tiến hành tính tốn lại các pixel đã tính trong vùng. Việc lựa chọn tiêu chuẩn chính xác sẽ làm tăng khả năng xác định của thuật tốn phát triển vùng cả về kích thước của vùng xét và hình dạng
của vùng.


2.2 Một số thuật toán phát triển vùng
2.2.1 Phát triển vùng từ các hạt

Thuật toán phát triển vùng từ các hạt ( Seeded Region Growing – SRG) là một trong những phương pháp phân vùng dựa vào vùng đơn giản nhất. Thuật toán thực hiện một

phân vùng ảnh với việc kiểm tra những điểm ảnh lân cận của một tập hợp điểm, được gọi là những điểm hạt và quyết định liệu những điểm này có được phân loại thành nhóm các
điểm hạt hay khơng.

Quy trình thuật tốn được thực hiện như sau:


Hạn chế:



Vấn đề điểm hạt đầu tiên tức là chọn các điểm hạt đầu tiên khác nhau dẫn đến những kết quả phân vùng ảnh khác nhau. Vấn đề này làm giảm tính ổn định của các
kết quả phân vùng ảnh từ cùng một ảnh. Hơn nữa, việc quyết định xem có bao nhiêu điểm hạt cũng là một vấn đề quan trọng bởi vì những ảnh khác nhau đều có
số phân vùng ảnh riêng phù hợp.



Một vấn đề nữa là tiêu tốn thời gian, vì SRG cần rất nhiều thời gian tính tốn, và đây cũng là vấn đề nghiêm trọng nhất trong SRG.


2.2.2 Phát triển vùng khơng dùng hạt

Thuật tốn phát triển vùng không dùng hạt (Unseed Region Growing-URG) được đề xuất bởi Lin và cộng sự. Sự khác biệt là không cần chọn hạt. Trong q trình
phân vùng, các hạt có thể được phát sinh một cách tự động. Vì thế, phương pháp này có thể thực hiện phân vùng ảnh tự động đầy đủ cùng với lợi ích thiết thực khi trở thành
một phân vùng ảnh dựa vào vùng.