Bài giảng Xử lý ảnh số - Phân tích ảnh. Xử lý ảnh nhị phân - Nguyễn Linh Giang

Xử lý ảnh số
Phân tích ảnh
Xử lý ảnh nhị phân
Chương trình dành cho kỹ sư CNTT
Nguyễn Linh Giang
• Khái niệm ảnh nhị phân;
• Các toán tử hình thái;
• Tìm xương và làm mảnh ảnh;
• Biểu diễn cấu trúc.
Xử lý ảnh nhị phân
Khái niệm ảnh nhị phân
• Ảnh nhị phân
– Điểm thuộc đối tượng ảnh: có giá trị ‘1’ - điểm đen;
– Điểm thuộc phông nền: có giá trị ‘0’ - điểm trắng.
– Ảnh nhị phân nhận được từ ảnh đơn sắc bằng phép lấy
ngưỡng;
– Đối tượng trong ảnh nhị phân là tập hợp các điểm đen
⎪⎩
⎪⎨
⎧
<
≥=
θ
θ
),(0
),(1),(
nmsif
nmsifnmu
⎪⎭
⎪⎬
⎫
⎪⎩
⎪⎨
⎧ =∈= 1)(:),( suSnmsB
• Biểu diễn mã hoá ảnh nhị phân
– Mã hóa đường biên bằng chuỗi vector - ảnh vector;
– Mã hoá vùng dựa trên cấu trúc cây tứ phân;
– Mã hoá dựa trên khuôn dạng ảnh đa mức xám.
• Xử lý ảnh nhị phân
– Xử lý ký hiệu;
– Xử lý cấu trúc hình học đối tượng;
– Cở sở của các phương pháp xử lý: 
• Lý thuyết tập hợp;
• Đại số logic;
• Lý thuyết đồ thị, ... 
Khái niệm ảnh nhị phân
• Các phương pháp xử lý ảnh nhị phân
– Các toán tử hình thái: biến hình theo lựa chọn;
– Xương ảnh và các phương pháp tìm xương ảnh và làm
mảnh ảnh;
– Xây dựng mô hình biểu diễn hình dạng đối tượng ảnh;
– Các phép biến đổi biểu diễn hình dạng:
• Phép biến đổi Hough
• Biểu diễn đặc trưng theo các đặc tả Fourier;
• Trích trọn các đặc trưng hình dạng;
• Nhận dạng đối tượng ảnh và phân tích cảnh (thị giác máy) 
Khái niệm ảnh nhị phân
Các toán tử hình thái
• Hình thái học:
– Là nhánh của sinh học, quan tâm tới hình dạng và
cấu trúc của các cơ quan và không bàn tới chức năng
của chúng
• Hình thái toán học:
– Là công cụ toán học để xử lý hình dạng trong ảnh. 
– Những đối tượng hình dạng ảnh bao gồm: đường
biên, xương ảnh, bao lồi, ... 
– Sử dụng các hướng tiếp cận theo lý thuyết tập hợp
– Phép chuyển dịch
(A)z = { c| c = a + z, for a ∈A } 
– Đối xứng
{ }BbbwwB ∈−== for ,|ˆ
Các toán tử hình thái
• Một số phép
toán tập hợp
đối với ảnh
– Phép hợp;
– Phép giao;
– Phép hiệu;
– Lấy phần bù
Các toán tử hình thái
• Các phép toán lo-gic đối với ảnh nhị phân
Các toán tử hình thái
• Toán tử cửa sổ:
Pxy là phần tử cấu trúc
• Một số dạng phần tử cấu trúc
})','( );','({)},({ xyPyxyyxxfyxfW ∈−−=
Các toán tử hình thái
• Phép giãn ( Dilation )
– P: phần tử cấu trúc
• Hiệu ứng của phép giãn:
– Tăng kích thước của đối tượng có kích thước bằng 1;
– Làm trơn đường biên đối tượng;
– Xóa các lỗ hỏng và các đoạn đứt gãy
( ){ }( )[ ]{ }
)}],({[
ˆ|
ˆ|
yxfWOR
AAPz
APzPA
z
z
=
∈∩=
∅≠∩=⊕
• Phép co ( bào mòn - Erosion )
• Hiệu ứng của phép co:
– Co kích thước của các đối tượng một giá trị;
– Làm trơn đường biên đối tượng;
– Loại bỏ các nhiễu nhỏ trên đối tượng
( ){ }
)}],({[
|
yxfWAND
APzPA z
=
⊆=Θ
Các toán tử hình thái
• Quan hệ giữa các phép giãn và phép co:
– Quan hệ thuận nghịch:phép co là phép giãn của nền
dilate (f ,W) = NOT[ erode( NOT[ f], W)]
erode (f,W) = NOT [dilate(NOT[ f], W)]
– Phép co không phải là phép toán ngược của phép giãn:
f (x, y) ≠ erode( dilate (f, W), W) ≠ dilate( erode( f, W), W)
• Là các phép tuyến tính bất biến dịch
( ) PAPA cc ˆ⊕=Θ
Các toán tử hình thái
• Ví dụ phép giãn:
Kích thước
178x178
Phép giãn
với phần tử
cấu trúc 3x3
Phép giãn
với phần tử
cấu trúc 7x7
Các toán tử hình thái
Các toán tử hình thái
• Ví dụ hoạt động của các toán tử hình thái
Các toán tử hình thái
• Ví dụ hoạt động của các toán tử hình thái
• Ứng dụng của các toán tử hình thái:
– Xác định đường biên bằng các toán tử hình thái;
– Làm mảnh ảnh;
– Làm dày ảnh;
– Tìm xương ảnh
Các toán tử hình thái