Laboratorium: Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnaªów Proste metody segmentacji 1 Cel i zakres wiczenia Celem wiczenia jest zapoznanie si z prostymi metodami segmentacji: progowaniem, wykrywaniem i aproksymacj kraw dzi. 2 Przykªady Progowanie mo»na przeprowadzi przy pomocy bloku Threshold (rys. 2). Parametry bloku (rys. 1) to: Threshold - warto± progowa, Threshold type - metoda do wyboru spo±ród: CV_THRESH_BINARY - binaryzacja z progiem Threshold, CV_THRESH_BINARY_INV - negacja powy»szej, CV_THRESH_TRUNC - ograniczenie od góry do Threshold, CV_THRESH_TOZERO - zerowanie poni»ej Threshold, CV_THRESH_TOZERO_INV - zerowanie powy»ej Threshold, Max Value - warto± obszaru wyró»nionego po binaryzacji. Obserwuj c histogram obrazu przed progowaniem mo»na znale¹ warto±ci jasno±ci (na osi odci tych histogramu), dla których wyst puj wyra¹ne doliny i u»y ich jako warto±ci progu (rys. 2). Znajdowanie punktów, przez które prawdopodobnie przechodzi kraw d¹, mo»na wykona szukaj c du»ych warto±ci moduªu gradientu funkcji obrazu. 1
Rysunek 1: Konguracja bloku Threshold Rysunek 2: Dobieranie progu na podstawie histogramu 2
Skªadowe gradientu obrazu f mo»na uzyska operatorem Sobela, a moduª mo»na wyliczy korzystaj c z normy euklidesowej lub taksówkowej: g e = ( x f) 2 + ( y f) 2, g t = x f + y f. Bloki przydatne do wyliczania tych norm to Power (podnoszenie do pot gi caªkowitej) i Sqrt (pierwiastkowanie). Wskazówka: a = a 2. Binarny obraz kraw dzi mo»na uzyska przez odpowiednie progowanie moduªu gradientu. Bardziej zaawansowanym operatorem do wykrywania kraw dzi jest detektor Canny. Konguracja bloku Canny (rys. 3) obejmuje dwa progi dla warto±ci moduªu gradientu (Threshold1 i Threshold2) oraz rozmiar okna operatora Sobela (Opening). Rysunek 3: Kongurowanie detektora Canny Wi kszy z progów jest progiem radykalnym (wpªywaj cym na liczb znajdowanych fragmentów kraw dzi), a mniejszy - liberalnym (decyduj cym o ich dªugo±ci). Zwi kszanie rozmiaru okna operatora gradientowego Sobela powoduje zmniejszanie czuªo±ci metody na szumy. Uwaga: operator Sobela nie jest normalizowany. Zwi kszanie okna ltru zwi ksza jego wzmocnienie, co nale»y uwzgl dni przy wyborze progów. Do aproksymacji kraw dzi mo»na wykorzysta transformacj Hougha. Jest ona realizowana przez dwa bloki: Detect Hough Circles oraz Detect Hough Lines (rys. 4). Wyj±cie bloku Detect Hough Circles (typu IMG) zawiera obraz wej- ±ciowy z wrysowanymi kolorem czerwonym okr gami b d cymi wynikiem detekcji. Parametry tego bloku przedstawiono na rys. 5. Resolution (dp) jest wspóªczynnikiem redukcji rozmiarów (a wi c i rozdzielczo±ci) akumulatora parametrów w stosunku do rozmiarów obrazu wej- ±ciowego. 3
Rysunek 4: Detekcja okr gów i linii prostych metod Hougha Rysunek 5: Kongurowanie bloku Hough Circles 4
Minimal distance between two circles wpªywa na rozmiar klastra w przestrzeni parametrów, przetwarzanego na jeden okr g. Im jest wi kszy, tym wi cej s siaduj cych skupisk trae«ª czy si w jeden klaster. Przy jego zmniejszaniu mo»liwe jest wykrycie wielu okr gów o ±rodkach poªo»onych blisko siebie. Threshold for edge detector decyduje o czuªo±ci operatora wykrywaj cego punkty uwa»ane za kraw dziowe. Quality Threshold for detected circles decyduje o liczbie trae«niezb dnych do uznania,»e okr g zostaª wykryty. Wykrycie okr gów speªniaj cych wybrane kryterium selekcji jest sygnalizowane liczb binarn na wyj±ciu typu DB. Kryterium na rys. 5 pozwala okre±li obszar, w którym powinien si znale¹ ±rodek okr gu oraz zakres akceptowalnych warto±ci promienia. Odmienne kryterium selekcji stanowi mo»e liczba znajdowanych okr gów (rys. 6). Rysunek 6: Kongurowanie liczby wykrywanych okr gów Wyj±cie bloku Detect Hough Lines (typu IMG) zawiera obraz wej- ±ciowy z wrysowanymi kolorem czerwonym odcinkami b d cymi wynikiem detekcji. Parametry tego bloku przedstawiono na rys. 7. 5
Rysunek 7: Kongurowanie bloku Hough Lines Quality Threshold decyduje o liczbie trae«niezb dnych do uznania,»e odcinek zostaª wykryty. Minimal Length oznacza najmniejsz dopuszczaln dªugo± wykrywanego odcinka. Maximum tolerable gap oznacza dªugo± najwi kszej akceptowalnej przerwy pomi dzy wykrytymi fragmentami linii, która zostanie zignorowana (fragmenty zostan poª czone w jeden odcinek). Wykrycie odcinków speªniaj cych wybrane kryterium selekcji jest sygnalizowane liczb binarn na wyj±ciu typu DB. Kryterium selekcji jest formu- ªowane przez podanie koªowych obszarów poªo»enia ko«ców akceptowalnego odcinka, zadawanych przez wspóªrz dne ich ±rodka i promie«. 3 Zadania do wykonania 1. Wykona progowanie obrazu dobieraj c próg na podstawie histogramu. Porówna wyniki dla obrazu oryginalnego i zaszumionego addytywnie. Sprawdzi wpªyw zastosowania ltracji dolnoprzepustowej przed progowaniem na jego wynik. 2. Znale¹ kraw dzie przy pomocy progowania normy gradientu Sobela 6
dla wybranych obrazów. Porówna uzyskane wyniki z rezultatami operatora Canny. W obu przypadkach zaobserwowa wpªyw zastosowanych parametrów na wynik detekcji. 3. Wykorzysta transformacj Hougha do wykrywania na obrazach odcinków linii prostych i okr gów. Zaobserwowa wpªyw doboru parametrów na wynik detekcji. Uwaga: wyj tkowo w tym przypadku zaleca si wykorzysta obrazy barwne (tylko ze wzgl du na sposób wizualizacji wyników). 4 Uwagi pomocnicze 1. Operator progowania: F ilters and Color Conversion T hreshold; 2. Operatory do wykrywania kraw dzi: Gradients, Edges and Corners [Sobel, Canny]; 3. Operatory do wyliczania norm: Math F unctions [P ower, Sqrt]; 4. Transformacja Hougha: F eature Detection [Detect Hough Lines, Detect Hough Circles]. 5. Przykªadowe obrazy do transformacji Hougha: /usr/share/harpia/cantata/[miniauto.png, rover.png] /usr/share/harpia/hough/*.png 5 Forma sprawozdania Analogicznie jak w wiczeniu EX0, zamieniaj c w odpowiednich miejscach EX0 na EX5. Marek Wnuk 7