Tìm hiểu phương pháp cực tiểu năng lượng dựa trên độ đồng nhất và độ không ổn định cho phân đoạn ảnh

<p> TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP CỰC TIỂU NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN ĐỘ ĐỒNG NHẤT VÀ ĐỘ KHÔNG ỔN ĐỊNH CHO PHÂN ĐOẠN ẢNH Mục lục LỜI CẢM ƠN . .4 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT . 5 DANH SÁCH ẢNH . .6 LỜI MỞ ĐẦU . .7 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH . .8 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh . .8 1.1.1 XLA là gì? . .8 1.1.2 Sơ đồ tổng quát XLA . .9 1.1.3 Mô tả (biểu diễn ảnh) . 1 1 1.1.4 Các khái niệm cơ bản . 1 3 1.2 Tổng quan về phân đoạn ảnh . .1 5 CHƯƠNG 2: CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN CHÍNH TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH . 17 2.1 Các phương pháp dựa trên không gian đặc trưng . .17 2.2 Các phương pháp dựa trên không gian ảnh . 1 7 2.3 Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý . .1 8 2.4 Một số thuật toán phân đoạn ảnh . .2 3 2.4.1 Thuật toán Entropy cực đại . 2 3 2.4.2 Thuật toán độ lệch nhỏ nhất . .29 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP CỰC TIỂU NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN ĐỘ ĐỒNG NHẤT VÀ ĐỘ KHÔNG ỔN ĐỊNH CHO PHÂN ĐOẠN ẢNH . 3 6 3.1 Giới thiệu . .3 6 3.1.1 Cơ sở lý thuyết . .3 6 3.1.2 Tối ưu và tự động ngưỡng . .36 3.2 Lý thuyết . .37 3.2.1 Cường độ dựa trên độ không ổn định . 3 7 3.2.2 Bề mặt năng lượng và tối ưu ngưỡng . 3 8 3.3 Phương pháp . .38 3.3.1 Phân bố xác suất tiên nghiệm đối tượng o( )và nền B( ) . .3 9 3.3.2 Hàm mật độ  . 4 0 3.3.3 Bản đồ gradient chuẩn ∇σ . 4 0 3.3.4 Tối ưu giá trị của và σ trên bề mặt năng lượng E . 4 0 3.4 Tiến trình giải thuật: . .42 CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ . .4 4 4.1 Cài đặt chương trình . .44 4.1.1 Định dạng ảnh BMP . .44 4.1.2 Cài đặt thử nghiệm . .4 5 4.2 Một số kết quả và đánh giá . .5 4 KẾT LUẬN . .5 7 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 5 8 LỜI MỞ ĐẦU Trong vài thập kỷ qua, khai thác đa tầng của thông tin trong ảnh hai hay nhiều chiều vẫn là chủ đề của rất nhiều bài nghiên cứu. Đặc biệt sự thông dụng của kỹ thuật ảnh trong nhiều ngành như y học, vật lý, hóa học đã làm đẩy mạnh quá trình xử lý ảnh bằng máy tính để khai thác dữ liệu ảnh lớn nhằm đưa ra sản phẩm mong muốn. Phân đoạn là một nhiệm vụ nổi bật nhất trong ứng dụng ảnh cụ thể như những gì liên quan tới phân loại đối tượng, hình dạng, phân tích chuyển động Vì nhiều lý do mà xác định các đối tượng một cách chính xác và hiệu quả rất quan trọng trong xử lý ảnh trên máy tính và công việc này được gọi là phân đoạn ảnh. Trong thời gian đầu, các phương pháp phân vùng ảnh được đưa ra chủ yếu làm việc trên các ảnh mức xám do các hạn chế về phương tiện thu thập và lưu trữ. Ngày nay, cùng với sự phát triển về các phương tiện thu nhận và biểu diễn ảnh , các ảnh màu đã hầu như thay thế hoàn toàn các ảnh mức xám trong việc biểu diễn và lưu trữ thông tin do các ưu thế vượt trội hơn hẳn so với ảnh mức xám. Do đó, các kỹ thuật, thuật giải mới thực hiện việc phân vùng ảnh trên các loại ảnh màu liên tục được phát triển để đáp ứng các nhu cầu mới. Các thuật giải, kỹ thuật này thường được phát triển dựa trên nền tảng các thuật giải phân vùng ảnh mức xám đã có sẵn. Mục đích chính của em là tìm hiểu phương pháp cực tiểu năng lượng dựa trên độ đồng nhất và độ không ổn định cho phân đoạn ảnh. Và được trình bày trong 4 chương: Chương 1: Trình bày tổng quan về xử lý ảnh và phân đoạn ảnh bao gồm các khái niệm cơ bản, sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh, vai trò, nhiệm vụ của phân đoạn ảnh. Chương 2: Giới thiệu các hướng tiếp cận chính trong phân đoạn ảnh, bao gồm: các phương pháp dựa trên không gian đặc trưng, các phương pháp dựa trên không gian ảnh, các phương pháp dựa trên mô hình vật lý. Trong chương này, em cũng xin trình bày hai thuật toán phân đoạn ảnh, đó là thuật toán Entropy cực đại và thuật toán độ chia nhỏ nhất. Chương 3: Trình bày phương pháp cực tiểu năng lượng dựa trên độ đồng nhất và độ không ổn định cho phân đoạn ảnh bao gồm: giới thiệu tổng quan, cơ sở lý thuyết của phương pháp, tiến trình giải thuật. Chương 4: Cài đặt chương trình, đưa ra một số kết quả và đánh giá. </p>