Tải bản đầy đủ
Hình 3.7: Mô tả phương pháp lọc trung vị

Hình 3.7: Mô tả phương pháp lọc trung vị

Tải bản đầy đủ

Đây là quá trình phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ. Đặc tính đơn
giản nhất và có thể hữu ích nhất của ảnh đó là biên độ của các tính chất vật lý
của ảnh như: độ phản xạ, độ truyền sang, màu sắc hoặc đáp ứng đa phổ. Như
vậy, có thể dung biên độ để phân vùng khi mà biên độ đủ lớn đặc trưng cho
ảnh. Thí dụ, biên độ trong bộ cảm biến ảnh hồng ngoại có thể phản ánh vùng
nhiệt độ thấp hay vùng nhiệt độ cao hơn. Kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ
rất có ích đối với ảnh nhị phân như văn bản in, đồ họa, ảnh màu…
Trước hết cần đưa về ảnh nhị phân một cách đơn giản bằng một giá trị
nưỡng. các điểm ảnh ở trên một ngưỡng T sẽ là đối tượng còn dưới ngưỡng T
sẽ là những điểm nền. ta có một hàm biến đổi tổng quát:

Hàm này được hiện thực hóa bằng một bảng dò tìm(LUT- Look Up Table)
trên một ảnh xám B(x,y) được biến đổi thành một ảnh nhị phân A r(x,y), hay
còn gọi là một quá trình nhị phân hóa. Với phương pháp ngưỡng trên đây
phân loại điểm ảnh dựa trên đặc tính chất “giá trị xám” của các điểm đối
tượng và các điểm nền. Đặc điểm của vùng lân cận điểm ảnh không được
quan tâm đến. Khi quyết định xem một điểm ảnh nào đấy có thuộc về đối
tượng hay không phương pháp này chỉ hướng theo giá trị xám của một điểm
ảnh. Một kết quả như ý đòi hỏi có một ngưỡng tối ưu được xác định, ngưỡng
này có thể dễ dàng tìm được ở nhiều ứng dụng.
Như vậy, với sự phân biệt của màu sắc trên trai cocacola(ánh sáng
tương đối đồng đều), để dễ dàng cho việc xử lý ta tiến hành phân ngưỡng ảnh
ban đầu thành ảnh gồm 2 màu đen và trắng với ngưỡng cố định được chọn
T=128. Quá trình tạo ảnh đen trắng cũng là một kỹ thuật hiệu quả cho phần
giảm bớt nhiễu trong việc xử lý. Quá trình bao gồm các bước chính:
Bước 1: chuyển ảnh gốc về ảnh xám
60

Bước 2: Biến đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân
for(y=0; y{
for(x=0;x{
c=bm.GetPixel(x,y);
If(c.Rbitmap.SetPixel(x,y,color.FromArgb(0,0,0));
else
bitmap.SetPixel(x,y,color.FromArgb(255,255,255));
}
}
Qua lọc nhiễu và phân ngưỡng chúng ta thu được ảnh 2 màu đen và
trắng. Lấy nội dung của nó ra lưu vào một ma trận 2 chiều với số hàng là
chiều cao của ảnh số cột là chiều rộng của ảnh. Ta tiến hành xử lý trên ma trận
ảnh nhị phân đã đưa.

61

Anh.width

Anh.height
ảnh thu được

ảnh xử lý

Hình 3.8:quá trình phân ngưỡng ảnh sản phẩm
-

Nắp chai: Dọc theo chiều dài của ảnh ta tính vị trí trên cùng là nắp
chai. Trên ảnh đã phân ngưỡng nắp chai được thể hiện bởi các điểm

-

màu đen.
Mức nước: tiếp tục xét các điểm đen tìm thấy trong ma trận ảnh nhị
phân ta tiến hành kiểm tra mức nước. Dọc theo chiều cao của ảnh,

-

mức nước chuẩn được đưa ra theo mức nước trên ảnh mẫu.
Nhãn: Ta xác định dựa vào các chi tiết in trên nhãn sản phẩm được thể
hiện bởi các vùng màu trắng.

62

Giãn ảnh

Hình 3.9 : Làm rõ màu trắng của chi tiết in trên nhãn sản phẩm

63