Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
Mục lục
Mục lục..........................................................................................................................................................1
LỜI MỞ ĐẦU.................................................................................................................................................2
1.Phát biểu về đề tài.................................................................................................................................3
2.Phạm vi đề tài........................................................................................................................................3
3.Đối tượng...............................................................................................................................................4
4. Mục đích nghiên cứu.......................................................................................................................4
5.Nội dung chính của tiểu luận.............................................................................................................4
Chương II. CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÀ TÁCH BIÊN ẢNH TRONG XỬ LÝ ẢNH SỐ............................4
I. Các phương pháp phát hiện biên trong xử lý ảnh số............................................................................4
1. Một số khái niệm...............................................................................................4
2. Các phương pháp phát hiện biên........................................................................6
II.Các phương pháp tách biên ảnh trong xử lý ảnh số...........................................................................19
1.Cơ sở lý thuyết tách biên..................................................................................19
2. Các bộ tách biên...............................................................................................21
3. Tách biên ảnh màu dùng phương pháp Gradient.............................................25
Chương 3. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN.....................................................................31
1.Phát hiện biên trực tiếp: .....................................................................................................................31
2.Phương pháp phát hiện biên gián tiếp................................................................................................33
TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................................................................34
Page 1
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay, trong các trường đại học và cao đẳng, xử lý ảnh đã trở thành một môn
học chuyên ngành của sinh viên các ngành công nghệ thông tin, Viễn thông. Nhằm giúp
cho sinh viên những kiến thức cơ bản về các kỹ thuật xử lý ảnh, trong đó Nghiên cứu
các vấn đề về phát triển và tách biên ảnh là một trong nhưng mục tiêu quan trọng trong
lĩnh vực xử lý ảnh số. Sau giai đoạn tiền xử lí ảnh, ảnh đã được tăng cường hay khôi
phục để làm nổi các đặc trưng chủ yếu, tiếp theo là quá trình phân tích ảnh. Quá trình
phân tích ảnh gồm các giai đoạn trích trọn các đặc tính, sau đó là phân đoạn ảnh thành

bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hoặc tương tự)
gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người
lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh
phù hợp với các ứng dụng khác nhau.
Một trong những vấn đề trọng tâm nghiên cứu của lĩnh vực thị giác máy là biên và các
thao tác trên nó vì các kĩ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên. Nhìn chung về mặt
toán học, người ta coi điểm biên của ảnh là điểm có sự thay đổi nhanh hoặc đột ngột về
độ xám (hoặc màu). Ví dụ, trong một ảnh nhị phân, một điểm có thể gọi là biên nếu đó
là điểm đen và có ít nhất một điểm trắng ở bên cạnh. Tập hợp các điểm biên liên tiếp tạo
thành biên hay đường bao quanh của ảnh. Ý nghĩa của đường biên trong xử lý:
_ Thứ 1 : đường biên là một loại đặc trưng cục bộ tiêu biểu trong phân tích, nhận
dạng ảnh.
_ Thứ 2 : người ta sử dụng biên làm phân cách cá vùng xám (màu) cách biệt.
Ngược lại người ta cũng sử dụng các vùng ảnh để tìm đường phân cách.Tầm quan trọng
của biên.
Việc nhận dạng đối tượng phụ thuộc nhiều vào các đặc trưng trích chọn và
các đặc trưng này chủ yếu được trích chọn từ biên. Đây là một đề tài vẫn đang được
quan tâm và phát triển. Nhất là, ở Việt Nam hiện nay, chưa có nhiều nghiên cứu về
vấn đề nhận dạng các đối tượng ảnh. Mặc dù, những ứng dụng thực tế đòi hỏi có
những cách giải quyết cụ thể, chẳng hạn như phần mềm nhận dạng các đối tượng địa
lý, các biểu tượng trên bản đồ, phần mềm phát hiện và đếm các đối tượng chuyển
động.
2. Phạm vi đề tài
Nghiên cứu về các vấn đề phát hiện và tách biên ảnh trong xử lý ảnh số. Phát
hiện biên và tách biên là một phần trong phân tích ảnh, sau khi lọc ảnh (hay tiền xử
lý ảnh). Việc dò và tìm biên ảnh là một trong các đặc trưng thuộc khối trích chọn
đặc trưng.
Page 3
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
3. Đối tượng

Điểm Biên: Một điểm ảnh được coi là điểm biên nếu có sự thay đổi nhanh hoặc đột ngột
về mức xám (hoặc màu). Ví dụ trong ảnh nhị phân, điểm đen gọi là điểm biên nếu lân
cận nó có ít nhất một điểm trắng.
Đường biên (đường bao: boundary): tập hợp các điểm biên liên tiếp tạo thành một
đường biên hay đường bao.
Ý nghĩa của đường biên trong xử lý: ý nghĩa đầu tiên: đường biên là một loại đặc trưng
cục bộ tiêu biểu trong phân tích, nhận dạng ảnh. Thứ hai, người ta sử dụng biên làm
phân cách các vùng xám (màu) cách biệt. Ngược lại, người ta cũng sử dụng các vùng
ảnh để tìm đường phân cách.
Tầm quan trọng của biên: để thấy rõ tầm quan trọng của biên, xét ví dụ sau: khi người
họa sỹ muốn vẽ một danh nhân, họa sỹ chỉ cần vẽ vài đường nứt tốc họa mà không cần
vẽ một cách đầy đủ.
Mô hình biểu diễn đường biên, theo toán học: điểm ảnh có sự biến đổi mức xám u(x)
một cách đột ngột theo hình dưới.
Hình 4.1 Đường bao của ảnh
Các khái niệm và định nghĩa tóm tắt trên là cơ sở giúp ta hiểu và dùng để hiểu cách xây
dựng, thiết kế các kỹ thuật phát hiện biên ảnh.
Các bước của phân tích ảnh có thể mô tả theo sơ đồ dưới đây. Việc dò và tìm biên ảnh là
một trong các đặc trưng thuộc khối trích chọn đặc trưng.
Page 5
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
Hình 4.2 Các bước xử lý và phân tích ảnh
1.2 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên
Từ định nghĩa toán học của biên người ta sử dụng hai phương pháp phát hiện biên
như sau (phương pháp chính)
a, Phương pháp phát hiện biên trực tiếp: phương pháp này chủ yếu dựa vào sự biến
thiên độ sáng của điểm ảnh để làm nổi biên bằng kỹ thuật đạo hàm.
• Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh: ta có phương pháp Gradient
• Nếu lấy đạo hàm bậc hai của ảnh: ta có phương pháp Laplace.
Hai phương pháp này được gọi chung là phương pháp dò biên cục bộ.

(4-4)
Page 7
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
Kỹ thuật Gradient: Theo định nghĩa về Gradient, nếu áp dụng nó vào xử lý ảnh,
việc tính toán sẽ rất phức tạp. Để đơn giản mà không mất tính chất của phương pháp
Gradient, người ta sử dụng kỹ thuật Gradient dùng cặp mặt nạ H1, H2 trực giao (theo 2
hướng vuông góc). Nếu định nghĩa g1, g2 là Gradient theo hai hướng x, y tướng ứng thì
biên độ g(m,n) tại điểm (m,n) được tính:
Để giảm
độ phức
tạp tính
toán, A0 được tính gần đúng như sau:
Xét một số toán tử Gradient tiêu biểu như toán tử
Robert, Sobel, Prewitt, đẳng hướng (Isometric), 4-
lân cận như dưới đây.
• Toán tử Robert (1965).
Robert áp dụng công thức tính Gradient tại điểm
(x, y) như hình bên
Với mỗi điểm ảnh I(x,y) đạo hàm theo x, y được ký
hiệu tương ứng: gx, gy:
Các công thức kể trên được cụ thể hóa bằng các mặt nạ theo chiều x và y tương ứng như
sau:
Page 8
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
• Toán tử (mặt nạ) Sobel.
Toán tử Sobel được Duda và Hart [5] đặt ra năm 1973 với các mặt nạ tương tự như của
Robert nhưng cấu hình khác như sau:
• Mặt nạ đẳng hướng:
Một mặt nạn khác cũng được nêu như dưới đây gọi là mặt nạ đẳng hướng (Isometric).
• Toán tử 4-lân cận (4-Neighbour Operator).

đạo hàm riêng bậc nhất người ta nghĩ đến việc sử dụng đạo hàm riêng bậc hai hay toán
tử Laplace. Phương pháp dò biên theo toán tử Laplace hiệu quả hơn phương pháp toán
tử Gradient trong trường hợp mức xám biến đổi chậm, miền chuyển đổi mức xám có độ
trải rộng.
Toán tử Laplace được đĩnh nghĩa như sau:
Toán tử Laplace dùng một số kiểu mặt nạ khác nhau nhằm tính gần đúng đạo h àm
riêng bậc hai. Các dạng mặt na theo toán tử Laplace bậc 3x3 có thể:
Ghi chú: Mặt nạ H1 còn cải biên bằng việc lấy giá trị ở tâm bằng 8 thay vì giá trị 4.
Để thấy rõ việc xấp xỉ đạo hàm riêng bậc hai trong không gian hai chiều với mặt nạ H1
làm ví dụ, ta có thể tính gần đúng như sau:
Page 12
Nghiên cứu các vấn đề về phát hiện và tách biên ảnh( Image Extraction) trong xử lý ảnh số
do đó:
Kỹ thuật theo toán tử Laplace tạo đường biên mảnh (có độ rộng 1 pixel). Nhược
điểm của kỹ thuật này rất nhạy với nhiễu, do vậy đường biên thu được thường kém ổn
định.
d. Tách biên ảnh theo phương pháp canny
Bộ tác sườn ảnh theo Canny (1986) dựa trên cặp đạo hàm riêng bậc nhất với việc
làm sạch nhiễu. Mục này được để riêng vì đây là phương pháp tách đường biên khá phổ
biến được dùng theo toán tử đạo hàm. Như đã nói, phương pháp đạo hàm chịu ảnh
hưởng lớn của nhiễu. Phương pháp đạt hiệu quả cao khi xấp xỉ đạo hàm bậc nhất của
Gauss.
với fx, fy là đạo hàm riêng theo x và y của f.
do vậy:
Lấy đạo hàm riêng theo x và y của G ta được:
Page 13