Vấn đề gặp phải với phân bố màu
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.7 MB, 50 trang )
Vấn đề gặp phải với phân bố màu
Vấn đề gặp phải:
– Không tính đến sự gần giống giữa
các màu trong các màu (bin) gần
nhau
– Việc phân bố trong không gian các
màu điểm ảnh: 2 ảnh khác nhau,
histogram có thể giống nhau
28
Vấn đề gặp phải với phân bố màu
– Ảnh hưởng của nền: d(I1,I2) ? d(I1, I3)
I1
I3
I2
– Phụ thuộc cách biểu diễn màu (không gian màu), phụ thuộc
thiết bị, …
29
Đặc trưng kết cấu
Kết cấu (texture) ?
– Khó mô tả và biểu diễn
– Tập các primitive (mẫu) được sắp sếp theo quy tắc sắp chỗ
nào đó
– Primitive: tập 1 hoặc nhiều điểm liên thông với nhau có độ
xám (màu sắc) gần giống nhau
Kết cấu: có thể có chu kỳ, có thể không
30
primitive
Đặc trưng kết cấu (…)
31
Đặc trưng kết cấu (…)
Một vài ví dụ
32
Đặc trưng kết cấu (…)
Kết cấu có thể mô tả dựa trên
– Phân tích thống kê
Tham số tính từ biểu đồ phân bố màu (histogram)
Phân tích ma trận đồng xuất hiện (Co-occurrence matric)
Đặc trưng Haralick
– Phân tích trên miền tần số
Biến đổi Fourrier
Biến đổi Gabor, …
– Mô hình
33
Đặc trưng kết cấu(…)
Ma trận đồng xuất hiện:
CM d , (ci , c j )
card ({ p1 , p2 I ( p1 ) c1 , I ( p2 ) c2 , N d , ( p1 , p2 ) true})
N d , ( p1 , p2 ) true
34
card ({ p1, p 2 N d , ( p1 , p2 ) true})
p2 là lân cận của p1 ở khoảng cách d theo hướng
Đặc trưng kết cấu(…)
Một số đặc trưng tính từ ma trận đồng xuất hiện:
– Năng lượng:
CM (i, j)
(i j) CM
2
d
i
j
2
– Độ tương phản:
i
– Entropy
(i, j )
j
CM d (i, j ) log(CM d (i, j ))
i
35
d
j
Đặc trưng hình dạng
Các biểu diễn dựa trên đường biên (contour)
Chuỗi mã hóa, sấp xỉ đa giác, B-splines, …
Chu vi, tỷ số nén, độ lệch tâm, …
Các biểu diễn dựa trên vùng (region)
Bao lồi, trục trung vị, …
Diện tích, moments hình học (invariant moments),
36
Ví dụ: chuỗi mã hóa Freeman
37
Bài tập – Đặc trưng toàn cục
Câu 1: Tính khoảng cách giữa hai ảnh sau dựa trên phân
bố màu (histogram)
Câu 2: Tính ma trận đồng xuất hiện d=1, ß=90
38
Đặc trưng cục bộ
Mục đích:
Tìm các vùng/ các đối tượng tương tự
Truy vấn bộ phận (partial query)
Tìm những bức ảnh có chưa bông hoa hướng dương
Giải pháp:
Source: Slides of Valérie Goudet-Brunet
Mô tả cục bộ các vùng
39
Thêm mối liên hệ về không gian
Định nghĩa các vùng thế nào ?
Chia tự động
theo kế hoạch
định sẵn
40
Không theo nội dung
Trích chọn các
điểm đặc trưng
Phân vùng ảnh
Phân chia thích nghi theo nội dung
Biểu diễn ảnh – phân đoạn ảnh
41
Phân đoạn ảnh
Mục tiêu:
– Chia ảnh thành các vùng tương ứng với các đối tượng trong
ảnh
– Sau đó xác định các đặc trưng cho đối tượng
42
Source : Jean-Christophe Baillie, ENSTA, uei.ensta.fr/baillie/assets/ES322%20-%20Segmentation.ppt
Phân đoạn ảnh
Dựa trên:
– Sự không liên tục: các biên (edge, contour)
Sự thay đổi về giá trị ở biên giữa các vùng
– Sự đồng nhất: tương ứng cho các vùng
Cùng màu sắc, kết cấu,…
Một biên khép kín 1 vùng
43
Phân đoạn ảnh – cách tiếp cận
Tiếp cận điểm
Tiếp cận vùng: tìm các vùng đồng nhất trong ảnh
Tiêp cận biên: phát hiện sự không liên tục trong ảnh
Kết hợp biên -vùng
– Một biên khép kín tương đương 1 vùng
44
Source : www.snv.jussieu.fr/~wboudier/ens/cours_inb2/06_Segmentation.pdf
Phân đoạn bằng ngưỡng
Phương pháp đơn giản và thường được sử dụng cho
phân đoạn các đối tượng trong ảnh
Ý tưởng chính:
– IF value(pixel) >= threshold THEN value(pixel) = 1
– IF value(pixel) < threshold THEN value(pixel) = 0
Ảnh nhị phân
Không thuộc vào cách tiếp cận vùng
– Dựa trên điểm ảnh thường cần thêm các phép xử lý sau khi
phân đoạn
45
Phân đoạn bằng ngưỡng (…)
Có thể dùng n ngưỡng (n+1) vùng
Ngưỡng:
– Toàn cục: một ngưỡng cho toàn bộ ảnh
– Cục bộ: một ngưỡng cho 1 vùng của ảnh
– Thích nghi: ngưỡng được lựa chọn phù hợp với từng ảnh
hoặc từng vùng của ảnh
Lựa chọn ngưỡng thế nào ??
46
Ngưỡng dựa trên phân bố
1 if f(x,y) T
g ( x, y )
0 if f(x,y) T
Ngưỡng: toàn cục
– Phù hợp cho môi trường ổn định trong ứng dụng công
nghiệp
47
Ngưỡng dựa trên phân bố (…)
Đơn giản, nhanh
Nhược:
Class 1
Class 2
– Cần biết trước số lớp
– Không có ràng buộc về không gian
E1 E2
Xác định giá trị ngưỡng ?
T
– Bằng thử nghiệm, TB mức xám, TB max & min
– Giá trị cho phép cân bằng giữa các vùng của phân bố
Tự động: T sao cho lỗi là nhỏ nhất
48
Source : www.iro.umontreal.ca/~dift2730/
Vấn đề với ngưỡng toàn cục
Thay đổi về ánh sáng
49
Vấn đề với ngưỡng toàn cục (..)
sử dụng ngưỡng cục bộ. Ví dụ:
– Chia một ảnh thành các ảnh nhỏ và lựa chọn ngưỡng cho
từng ảnh
– Xác định kích thước của ảnh nhỏ
– Trước khi phân đoạn, kiểm tra giá trị phương sai để xác định
ảnh được chia có ít nhất 2 vùng
Ví dụ: nếu variance<100 thì không xác định ngưỡng
50
Ví dụ với ngưỡng cục bộ
51
Ví dụ với ngưỡng cục bộ
52
