Lí thuyếtHôm nay mình xin giới thiệu về một số phương pháp xử ảnh nhị phân sẽ được dùng trong quá trình preprocessing hoặc postprocessing. Tuỳ theo dữ liệu mà chúng ta sẽ áp dụng những phương pháp xử lý cho phù hợp với những bộ lọc phù hợp nó sẽ giúp cho hình ảnh sau khi xử lý loại bỏ bớt nhiễu, cân bằng sáng.. gây ảnh hưởng tới chất lượng của ảnh. Bài hôm nay mình xin giới thiệu 4 phương pháp:
Trước khi đi vào tìm hiểu chúng ta sẽ cùng nhìn qua các hình ảnh dưới đây để hình dung qua về quá trình xử lý của các phương pháp trên. a-original image Ta có công thức xác định erosion và dialation như sau : Với : và Với s là ma trận pixel của ảnh, f là filter có thể là 1 mảng hoặc một ma trận nhị phân tuỳ theo từng loại dữ liệu mà ta sẽ chọn kích thước fiter cho phù hợp. ErosionErosion hay còn gọi là xói mòn là một trong hai toán tử cơ bản trong lĩnh vực hình thái toán học (
mathematical morphology). Nó thường được áp dụng trong những hình ảnh nhị phân tuy nhiên có một số phiên bản sẽ được áp dụng trên những hình ảnh xám tuy nhiên trong phạm vi bài viết của mình hôm nay thì chỉ tập trung vào những hình ảnh nhị phân.
DilationDilation hay còn còn là sự giãn nở là toán tử còn lại mà đã nêu ở trên, nó ngược lại với erosion cũng được áp dụng trong các ảnh nhị phân. Mục đích của phương pháp này sẽ
giúp:
OpeningOpen = Erode next Dilate ClosingClose = Dilate next Erode Với Ta có hình ảnh trực quan
sau : Tuỳ theo từng loại dữ liệu và yêu cầu của bài toán thì sẽ áp dụng các phương pháp linh hoạt. Thực hànhCode thôi nào, phần mình hứng thú nhất đây rồi Erosion
Dilation
Tài liệu tham khảo:Bài viết trên được mình tổng hợp khi mình tham gia học lớp của thầy Đinh Viết Sang - giảng viên trường Đại học Bách Khoa Hà Nội và một số tài liệu mình tham khảo dưới đây:
All rights reserved |