[Tự học xử lý ảnh] CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN

Share:






4.1. Khái quát về biên các kỹ thuật biên
4.1.1 Khái quát ̀ biên
Biên vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh. Cho đến nay chưa định nghĩa chính xác về biên, trong mỗi ứng  dụng người ta đưa ra các độ đo khác nhau về biên, một trong các độ đo đó  độ đo về sự thay đổi đột ngột về cấp xám. dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi điểm biên nếu điểm đen ít nhất một điểm trắng bên cạnh. Tập hợp các điểm biên tạo nên biên hay đường bao của     đối tượng. Xuất phát từ sở này người ta thường sử dụng hai phương   pháp phát hiện biên bản:
4.1.1 Phát hiện biên trực tiếp
Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến thiên mức xám của ảnh. Kỹ thuật chủ  yếu dùng để phát hiện biên ở  đây dựa vào sự biến  đổi cấp xám theo hướng. Cách tiếp cận theo đạo  hàm bậc nhất của ảnh dựa trên kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh dựa trên biến đổi gia ta kỹ thuật Laplace.
4.1.2 Phát hiện biên gián tiếp
Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân được ảnh thành các vùng thì ranh giới giữa các vùng đó gọi biên. Kỹ thuật biên phân vùng ảnh hai bài toán đối ngẫu nhau biên để thực hiện phân lớp đối tượng khi đã phân lớp xong nghĩa đã phân vùng được ảnh ngược lại, khi đã phân vùng ảnh đã được phân lớp thành các đối tượng, do đó thể phát hiện được biên.
Phương pháp phát hiện biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả ít chịu ảnh hưởng của nhiễu, song nếu sự biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp tỏ ra kém hiệu quả, phương pháp phát hiện biên gián tiếp tuy khó cài đặt, song lại áp dụng khá tốt trong trường hợp này.
4.2. Phương pháp phát hiện biên cục bộ
Hay còn gọi là phương pháp phát hiện biên trực tiếp, trong phương pháp này có các kỹ thuật sau:
4.2.1.Kỹ thuật phát hiện biên Gradient
Theo định nghĩa, gradient một véctơ các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh, ta :
Trong đó, dx, dy khoảng cách (tính bằng số điểm) theo hướng x y.
* Nhận xét:
Tuy ta nói lấy đạo hàm nhưng thực chất chỉ pháng xấp xỉ đạo hàm bằng các kỹ thuật nhân chập (cuộn theo mẫu) ảnh số tín hiệu rời rạc nên đạo hàm không tồn tại.
dụ: Với dx = dy = 1, ta :
Chẳng hạn, ta có ma trận ảnh sau:
4.2.2.Kỹ thuật Prewitt
Kỹ thuật sử dụng 2 mặt nạ nhập chập xấp xỉ đạo hàm theo 2 hướng x    y :

Các bước tính toán của kỹ thuật Prewitt
Ví dụ ta có ảnh I:
4.2.3.Kỹ thuật Sobel
Tương tự như kỹ thuật Prewitt kỹ thuật Sobel sử dụng 2 mặt nạ nhân chập theo 2 hướng x, y :
Các bước tính toán tương tự Prewitt
Bài tập dành cho sinh viên, hãy tính toán tương ̣ với ảnh I đã tính toán với kỹ thuật Prewitt.
4.2.4.Kỹ thuật la bàn
Kỹ thuật sử dụng 8 mặt nạ nhân chập theo 8 hướng 00, 450, 900, 1350, 1800, 2250, 2700, 3150
Các bước tính toán thuật toán La bàn:
Trong đó, Hi được cho như sau:

4.2.3.Kỹ thuật phát hiện biên Laplace
Các phương pháp đánh giá gradient ở trên làm việc khá tốt khi độ sáng thay đổi nét. Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu quả hơn đó phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace. 
Toán tử Laplace được định nghĩa như sau:
Nên ta dùng:
Trong thực tế, người ta thường dùng nhiều kiểu mặt nạ khác nhau để xấp xỉ rời rạc đạo hàm bậc hai Laplace. Dưới đây ba kiểu mặt nạ  thường dùng:
Bài tập cho sinh viên, hãy tính toán dùng mặt nạ H, cho ảnh sau:


Bài tập cuối chương 4
Bài tập 4.1. Viết chương trình đọc vào 1 ảnh và ̉ dụng kỹ thuật Prewitt để phát hiện biên cho ảnh, hiển thị biên của ảnh.
Bài tập 4.2. Viết chương trình đọc vào 1 ảnh và ̉ dụng kỹ thuật Sobel để phát hiện biên cho ảnh, hiển thị biên của ảnh.
Bài tập 4.3. Viết chương trình đọc vào 1 ảnh và ̉ dụng kỹ thuật la bàn để phát hiện biên cho ảnh, hiển thị biên của ảnh.
Bài tập 4.4. Viết chương trình đọc vào 1 ảnh và ̉ dụng kỹ thuật phát hiện biên Laplace để phát hiện biên cho ảnh, hiển thị biên của ảnh.