Đồ án: Tìm hiểu phương pháp DSE - Discrete Skeleton Evolution cho bài toán tìm xương của ảnh

(7)
110 lượt xem
Share

Đồ án Tìm hiểu phương pháp DSE - Discrete Skeleton Evolution cho bài toán tìm xương của ảnh giới thiệu tổng quan về xử lý ảnh, khái niệm về xương và một số phương pháp tìm xương; trình bày về phương pháp DSE (Discrete Skeletion Evolution); giới thiệu môi trường cài đặt và kết quả thu được

Mục lục nội dung

Đồ án: Tìm hiểu phương pháp DSE - Discrete Skeleton Evolution cho bài toán tìm xương của ảnh

1. Mở đầu

Xương có thể xem như việc biểu diễn hình dạng một cách cô đọng trong đó hình dạng có thể khôi phục lại hoàn toàn từ xương. Xương được sử dụng rộng rãi để phân tích hình dạng và nhận dạng đối tượng như tra cứu ảnh và đồ họa máy tính, nhận dạng kí tự, xử lý ảnh và phân tích các hình ảnh sinh học. Các thuật toán tìm xương đã được đưa ra nhưng đều gặp phải những hạn chế tương tự nhau đó là có độ nhạy cảm cao đối với nhiễu đường biên, những biến đổi nhỏ trên đường biên của đối tượng có thể làm thay đổi đáng kể xương nhận được, ảnh hưởng tới độ chính xác của xương. Đồ án trình bày kỹ thuật cắt tỉa xương bằng phương pháp DSE (Discete Skeleton Evolution) đã giải quyết những hạn chế nêu trên.

2. Nội dung

2.1 Tổng quan về xử lý ảnh

Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh

  • Xử lý ảnh là gì
  • Ảnh và điểm ảnh
  • Quan hệ giữa các điểm ảnh
  • Mức xám của ảnh
  • Độ phân giải

Các phép toán cơ bản trên ảnh nhị phân

  • Các phép toán logic
  • Các phép toán hình thái học

Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh

Một số ứng dụng cơ bản

2.2 Xương và các kỹ thuật tìm xương

Khái niệm xương 

Các hướng tiếp cận trong việc tìm xương 

  • Tìm xương dựa trên làm mản
  • Tìm xương không dựa trên làm mảnh

2.3 Cắt tỉa xương với DSE

Giới thiệu

Phương pháp DCE

  • Giới thiệu
  • Ý tưởng chính
  • Rời rạc hóa đường cong với DCE
  • Cắt tỉa xương với DCE

Phương pháp DSE

  • Ý tưởng chính
  • Các định nghĩa
  • Thuật toán DSE

2.4 Kết quả thực nghiệm

Môi trường cài đặt 

Chương trình thực nghiệm

  • Giao diện chương trình 
  • So sánh kết quả tìm xương với các phương pháp DCE
  • Hiệu quả của việc sử dụng ngưỡng (threshold)

3. Kết luận

Về lý thuyết, đồ án đã trình bày và hiểu được:

  • Tổng quan về xử lý ảnh số.
  • Môt số hướng tiếp cận trong tìm xương của ảnh.
  • Tìm hiểu thuật toán cắt tỉa xương của ảnh dựa vào DSE (Discrete Skeleton Evolution) do Xiang Baia, Login Jan Latec ki đề xuất.

Về thực nghiệm, đồ án đã tiến hành cài đặt thử nghiệm chương trình tìm xương và cắt tỉa xương dựa vào DSE (Discrete Skeleton Evolution) và so sánh với kết quả tìm xương với phương pháp DCE (Discrete Curve Evolution).

Tuy nhiên trong quá trình thực hiện, do năng lực còn nhiều hạn chế, nên đề tài mới chỉ dừng lại ở mức đọc, dịch hiểu và tìm hiểu tóm lược về phương pháp, chưa đánh giá tổng hợp được phương pháp. Nếu có điều kiện, em sẽ tìm đọc tài liệu để nghiên cứu nhằm tổng hợp nhiều phương pháp và đưa ra được những đánh giá kết luận dựa trên những gì đã tìm hiểu được.

4. Tài liệu tham khảo

Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình xử lý ảnh, Nhà xuất bản Đại học Thái Nguyên

Nguyễn Thị Hoa (2010), Tìm hiểu phương pháp DCE(Discrete Curve Evolution) cho bài toán tìm xương của ảnh, Đồ án tốt nghiệp,Trường ĐHDL Hải Phòng

Nguyễn Thị Lan (2011), Tìm hiểu phương pháp BPR (Bending Potential Ratio) cho bài toán tìm xương của ảnh, Đồ án tốt nghiệp, Trường ĐHDL Hải Phòng.

Xiang Baia, Login Jan Latec ki, Wen–Yu Liu (2007), Skeleton Prunning by Contour Partitionning with Discrete Curve Evolution, CVPR.

Xiang Baia, Login Jan Latec ki (2007), Skeleton Prunning with Discrete Skeleton Evolution, CVPR.

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Đồ án trên ---

(7)
110 lượt xem
Share
Ngày:01/09/2020 Chia sẻ bởi:Tuyết Trịnh
TẢI VỀ XEM ONLINE

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM