Luận văn: Phân đoạn ảnh dựa trên thuật toán nở vùng - Hướng dẫn chi tiết

• Tác giả: Nguyễn Đình Phúc
• Người hướng dẫn: TS. Ngô Trường Giang
• Trường học: Đại học Dân lập Hải Phòng
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phân đoạn ảnh dựa trên thuật toán nở vùng
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hải Phòng

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
• 1.1. Một số khái niệm
• 1.2. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh
• 1.3. Kỹ thuật lọc nhiễu trong xử lý ảnh
• 1.3.1. Nhân chập
• 1.3.2. Lọc số là gì?
• 1.3.3. Một số kỹ thuật lọc nhiễu
• 1.4. Kỹ thuật tìm biên trong xử lý ảnh
• 1.4.1. Một số khái niệm
• 1.4.2. Các phương pháp phát hiện biên
• 1.5. Biến đổi khoảng cách
• 1.5.1. Giới thiệu
• 1.5.2. Thuật toán biến đổi khoảng cách đơn giản
• 1.6. Phân đoạn ảnh
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN ĐOẠN ẢNH VỚI THUẬT TOÁN NỞ VÙNG
• 2.1. Thuật toán nở vùng
• 2.2. Một số thuật toán nở vùng
• 2.2.1. Thuật toán nở vùng cơ bản
• 2.2.2. Thuật toán nở vùng thống kê
• 2.2.3. Thuật toán nở vùng theo lưu vực
• 2.3. Phân đoạn ảnh theo biến đổi Watershed
• 2.3.1. Thuật toán watershed dựa trên các thành phần liên thông
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM
• 3.1. Phát biểu bài toán ứng dụng
• 3.2. Khái quát về thư viện OpenCV
• 3.3. Các bước thực hiện
• 3.3.1. Bước 1: Tiền xử lý
• 3.3.2. Bước 2: Tách đối tượng
• 3.3.3. Xác định ranh giới giữa các đối tượng
• MỘT SỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Phương pháp phân đoạn ảnh

Phân đoạn ảnh là một bước quan trọng trong xử lý ảnh, giúp tách biệt các đối tượng trong ảnh. Phương pháp phân đoạn ảnh sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, trong đó thuật toán nở vùng là một trong những phương pháp hiệu quả nhất. Kỹ thuật này dựa trên nguyên lý mở rộng các vùng ảnh từ các điểm khởi đầu, cho phép xác định các khu vực liên thông trong ảnh. Phân đoạn ảnh hiệu quả không chỉ giúp cải thiện chất lượng hình ảnh mà còn hỗ trợ trong các ứng dụng như nhận diện đối tượng và phân tích hình ảnh.

1.1. Khái niệm về thuật toán nở vùng

Thuật toán nở vùng là một phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên việc mở rộng các vùng từ các điểm khởi đầu. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách xác định các điểm ảnh có giá trị tương tự và kết hợp chúng thành một vùng. Phân vùng ảnh được thực hiện thông qua việc xác định các điểm ảnh lân cận và kiểm tra xem chúng có thuộc về cùng một vùng hay không. Kết quả là một bức ảnh được phân đoạn rõ ràng, giúp dễ dàng nhận diện các đối tượng trong ảnh.

1.2. Các loại thuật toán nở vùng

Có nhiều loại thuật toán nở vùng khác nhau, bao gồm thuật toán nở vùng cơ bản, thuật toán nở vùng thống kê và thuật toán nở vùng theo lưu vực. Mỗi loại thuật toán có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Ví dụ, thuật toán nở vùng cơ bản thường đơn giản và dễ triển khai, trong khi thuật toán nở vùng theo lưu vực có thể xử lý các hình ảnh phức tạp hơn. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của bài toán phân đoạn ảnh.

II. Kỹ thuật xử lý ảnh

Kỹ thuật xử lý ảnh là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn, bao gồm nhiều phương pháp và công nghệ khác nhau. Kỹ thuật xử lý ảnh không chỉ bao gồm phân đoạn ảnh mà còn bao gồm các bước như lọc nhiễu, phát hiện biên và biến đổi khoảng cách. Những kỹ thuật này giúp cải thiện chất lượng ảnh và tăng cường khả năng nhận diện đối tượng. Việc áp dụng các kỹ thuật này trong thực tế có thể mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực như y tế, an ninh và công nghiệp.

2.1. Lọc nhiễu trong xử lý ảnh

Lọc nhiễu là một bước quan trọng trong xử lý ảnh, giúp loại bỏ các nhiễu không mong muốn từ ảnh. Các phương pháp lọc như lọc trung bình và lọc trung vị thường được sử dụng để cải thiện chất lượng ảnh. Lọc trung bình giúp làm mờ ảnh, trong khi lọc trung vị hiệu quả hơn trong việc xử lý các nhiễu đốm. Việc lựa chọn phương pháp lọc phù hợp có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả cuối cùng của quá trình xử lý ảnh.

2.2. Phát hiện biên

Phát hiện biên là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý ảnh, giúp xác định các đường biên trong ảnh. Các phương pháp như Sobel, Prewitt và Canny thường được sử dụng để phát hiện biên. Những kỹ thuật này giúp xác định các khu vực chuyển tiếp trong ảnh, từ đó hỗ trợ cho quá trình phân đoạn ảnh. Việc phát hiện biên chính xác có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các ứng dụng nhận diện đối tượng.

III. Ứng dụng thực tiễn

Các phương pháp phân đoạn ảnh và xử lý ảnh có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống. Từ nhận diện khuôn mặt trong an ninh đến phân tích hình ảnh y tế, phân đoạn ảnh tự động và xử lý ảnh máy tính đã trở thành những công cụ không thể thiếu. Việc áp dụng các thuật toán như thuật toán nở vùng giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong các ứng dụng này. Sự phát triển của công nghệ cũng mở ra nhiều cơ hội mới cho việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp này.

3.1. Ứng dụng trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, phân đoạn ảnh được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế như MRI và CT. Việc phân đoạn chính xác các mô hình trong ảnh y tế giúp bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh hiệu quả hơn. Các thuật toán như thuật toán nở vùng có thể giúp xác định các khối u và các vùng bất thường trong ảnh, từ đó hỗ trợ cho quá trình điều trị.

3.2. Ứng dụng trong an ninh

Trong lĩnh vực an ninh, phân đoạn ảnh và xử lý ảnh được sử dụng để nhận diện khuôn mặt và theo dõi đối tượng. Các hệ thống an ninh hiện đại sử dụng các thuật toán phân đoạn để phân tích video và hình ảnh, giúp phát hiện các hành vi đáng ngờ. Việc áp dụng các phương pháp này không chỉ giúp tăng cường an ninh mà còn cải thiện khả năng phản ứng nhanh chóng trong các tình huống khẩn cấp.