LOGO
BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC HỌC LẠC HỒNG
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
GVHD: PGS.TS Ngô Quốc Tạo
Học Viên: Nguyễn Văn Thành.
MSHV: 911000056
Lớp : 11CC911- Niên khóa: 2011 – 2013
ĐỀ TÀI:
“PHÂN TÍCH MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP
PHÂN ĐOẠN ẢNH CÓ GIÁM SÁT.”
NỘI DUNG TRÌNH BÀY
NỘI DUNG THỰC HIỆN
MỤC TIÊU
ĐẶT VẤN ĐỀ
KẾT LUẬN
2 Học viên: Nguyễn Văn Thành
A. ĐẶT VẤN ĐỀ
Phân đoạn ảnh luôn là bưc tiền xử lý đầu tiên trưc khi
thực hiện các thao tác ở mức cao hơn như nhận dạng đối
tượng, biểu diễn đối tượng, nén ảnh dựa trên đối tượng,
hay truy vấn ảnh dựa vào nội dung.
Các thuật toán dựa vào hai thuộc tính quan trọng của
mỗi điểm ảnh so vi các điểm lân cận của nó: sự khác
(dissimilarity) và giống nhau (similarity).
3 Học viên: Nguyễn Văn Thành
A. ĐẶT VẤN ĐỀ
Các phương pháp dựa trên sự khác nhau của các điểm
ảnh được gọi là các phương pháp biên (boundary-based
Methods).
Các phương pháp dựa trên sự giống nhau của các điểm

1. Các hƣớng tiếp cận trong phân đoạn ảnh.
 Phân vùng theo miền đồng nhất.
 Các tiêu chuẩn hay được dùng là sự thuần nhất về
mức xám, màu sắc đối vi ảnh màu, kết cấu sợi và
chuyển động.

8 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
1. Các hƣớng tiếp cận trong phân đoạn ảnh.
 Phân vùng ảnh dựa trên phân tích kết cấu
 Kết cấu thường được nhận biết trên bề mặt của các
đối tượng như gỗ, cát…
 Kết cấu được chia làm hai loại chính là: thống kê và
cấu trúc.
9 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
1. Các hƣớng tiếp cận trong phân đoạn ảnh.
 Phân vùng ảnh dựa trên sự phân lp điểm ảnh
 Phân vùng ảnh X chính là phân lp tập X thành các
lp C
i
sao cho từ C
i
phát triển thành các vùng R
i
. Chỉ
tiêu phân lp ở đây chính là độ đồng đều (tương tự)
về thuộc tính của các điểm ảnh.
10 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN

Có 3 loại thuật toán phân đoạn giám sát.
 Dựa trên ranh gii mong muốn.
 Đưa ra một ranh gii ban đầu sát vi ranh gii mong
muốn.
 Người sử dụng cung cấp một nhãn ban đầu của một
số điểm ảnh.
14 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
2. Phƣơng pháp phân đoạn ảnh có giám sát.
a. Phƣơng pháp GrabCut.
 Dựa trên hàm năng lượng được giảm thiểu thông
qua kỹ thuật tối ưu hóa rời rạc.
 Thiết lập các cạnh có tổng trọng số nhỏ nhất.
 Sử dụng GMM cho không gian màu.
 Sử dụng thủ tục Lặp lại.
 Giảm tương tác người dùng.
15 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
2. Phƣơng pháp phân đoạn ảnh có giám sát.
b. Phƣơng pháp RW.
 Sau khi xác suất tiền nghiệm RW bắt đầu từ một
điểm ảnh đầu tiên đạt đến một trong nhưng hạt
giống vi mỗi nhãn được gán, điểm ảnh đó được
gán nhãn vi xác suất tối đa.

16 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
2. Phƣơng pháp phân đoạn ảnh có giám sát.
b. Phƣơng pháp RW.
 Vì một RW bắt đầu từ một điểm ảnh đầu tiên phải

i
ecrWcr )1(
~
i
r

~
W

i
e
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
2. Phƣơng pháp phân đoạn ảnh có giám sát.
c. Phƣơng pháp RWR.
 Có ba giải pháp RWR.
 Tính toán trưc và lưu trư các ma trận nghịch đảo.
Đặc điểm là nhanh nhưng không gian hạn chế .
 Tính toán nghịch đảo ma trận. Lợi thế là tính nhanh
nhưng chậm về thời gian truy vấn
 B_LIN nhanh chóng và thực tế.

20 Học viên: Nguyễn Văn Thành
C. NỘI DUNG THỰC HIỆN
2. Phƣơng pháp phân đoạn ảnh có giám sát.
c. Phƣơng pháp RWR.
 Quá trình phân đoạn ảnh dựa trên RWR
 Xây dựng đồ thị trọng số cho một hình ảnh.
 Tính xác suất trạng thái ổn định.
 Gán nhãn vi xác suất tối đa.
21 Học viên: Nguyễn Văn Thành

 RWR nắm bắt cấu trúc kết cấu tốt và thu được chi
tiết đối tượng.

25 Học viên: Nguyễn Văn Thành