Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 6: Phân đoạn ảnh - Võ Quang Hoàng Khang (Phần 2)

Chương 6:
PHÂN ĐOẠN ẢNH
(P2)
Võ Quang Hoàng Khang
TPHCM - 2016
1. Giới thiệu bài toán phân đoạn
2. Các phương pháp phân đoạn
 gray-level thresholding
 edge-based
 region-based
 Probabilistic: xác suất
 Áp dụng được phương pháp region growing:
 Tư tưởng thuật toán
 Thuật toán
 Ví dụ minh họa
 Áp dụng thuật toán
 Phương pháp Region splitting andMerging
 Tư tưởng thuật toán
 Thuật toán
 Ví dụ minh họa
 Áp dụng thuật toán
3
Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh
Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh
Phân vùng ảnh trực tiếp dựa trên miền ảnh
 Một số phương pháp
 Phương pháp lan tỏa vùng ( gia tăng vùng –
region growing )
 Phương pháp phân chia và kết hợp vùng
Region Growing
 Bắt đầu tại những điểm “gieo” (seed point)
 Phát triển vùng bằng cách thêm vào tập các điểm
“seed” point những điểm lân cận thỏa mãn một
tính chất cho trước (như mức xám, màu sắc, kết
cấu) – thỏa mãn hàm P
 4 lân cận
 8 lân cận
Region Growing
Region Growing
Region Growing
 Seed point có thể được chọn bởi người sử dụng
hoặc tự động => seed-based method.
Seed-based Region Growing – Example 1 
 Problem: Phân vùng tia sét
của ảnh bên phải
 Solution: Chọn những điểm
có giá trị mức xám lớn nhất
255 làm các điểm gieo
Seed-based Region Growing – Example 1 
Threshold Area
6 1
0
50
100
150
200
A
re
a
 (
p
ix
e
ls
)
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Gray-Level Threshold
Seed-based Region Growing – Example 2 
Threshold Area
13 113
0
50
100
150
200
A
re
a
 (
p
ix
e
ls
)
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Gray-Level Threshold
Seed-based Region Growing – Example 2 
Threshold Area
23 180
0
50
100
150
200
A
re
a
 (
p
ix
e
ls
)
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Gray-Level Threshold
Seed-based Region Growing – Example 2 
Seed-based Region Growing – Example 3 
 Phân ảnh thành các vùng có chứa giá trị lớn 
nhất (sự sai khác < 3)
Seed-based Region Growing – Example 3 
 Các điểm “gieo”
Seed-based Region Growing – Example 3 
 Phát triển vùng
Region splitting and merging segmentation
 Region splitting:
 Không như kỹ thuật region growing bắt đầu
từ các điểm gieo
 Region splitting bắt đầu xem toàn bộ ảnh
như là một vùng duy nhất và chia nhỏ nó
thành các vùng con
 Thực hiện đệ quy cho đến khi điều kiện về
tính đồng nhất là thỏa mãn
Region splitting and merging segmentation
 Region merging:
 Là kỹ thuật ngược lại của region splitting,
kỹ thuật này nhằm tránh over-segmentation
 Bắt đầu với vùng nhỏ (vd: 2 x 2 or 4 x 4) và
hợp nhất các vùng có tính chất tương tự
(như là mức xám, phương sai)
Region Splitting: example
Region Splitting: example
 Có nhiều kỹ thuật tách và hợp vùng
 Xem xét kỹ thuật tách và hợp vùng theo cấu 
trúc cây tứ phân
Splitting & merging: data structures
Splitting & merging: data structures
• This is reminiscent of a quadtree structure . . .
2
1
5
76
16 17
1918
16 17 18 19
20 21
2322
1 2
7 6 5 
20 21 22 23
Split-and-Merge Approach
• Begin with an initial segmentation into regions 
(1) split a region into four child regions if it 
fails the homogeneity condition 
Split-and-Merge Approach
• Begin with an initial segmentation into regions 
(1) split a region into four child regions if it 
fails the homogeneity condition 
(2) merge adjacent regions with the same 
parent to form a single region that satisfies the 
homogeneity condition
Split-and-Merge Approach
2
1
5
76
16 17
1918
20 21
2322
16 17 18 19
1 2
7 6 5 
20 21 22 23
Split-and-Merge Approach
• Gộp các vùng lân
cận thành một vùng
đồng nhất, nếu có
thể
Splitting & merging segmentation algorithm
Region Splitting and quadtree 
Tính độ lệch chuẩn
 Khi các vùng được gộp: tất cả các pixel trong vùng
nhận giá trị trung bình của vùng
Bài tập
1. Thực hiện thuật toán phân đoạn Region Growing với
quan hệ các điểm ảnh trên vùng là giá trị mức xám sai
khác giá trị trung bình trên vùng không lớn hơn 1, sử
dụng quan hệ láng riềng 4-conectivity.
2. Thực hiện thuật toán phân đoạn Region Growing với
quan hệ các điểm ảnh trên vùng là giá trị mức xám sai
khác giá trị trung bình trên vùng không lớn hơn 1, sử
dụng quan hệ láng riềng 8-conectivity.
Bài tập
3. Thực hiện thuật toán phân đoạn Region Spliting and
Merging với quan hệ các điểm ảnh trên vùng là hai điểm
ảnh kề nhau sai khác không lớn hơn 1, sử dụng quan
hệ 4-connectivity.
4. Thực hiện thuật toán phân đoạn Region Spliting and
Merging với quan hệ các điểm ảnh trên vùng là hai điểm
ảnh kề nhau sai khác không lớn hơn 1, sử dụng quan
hệ 8-connectivity