Phát hiện xương bằng phép toán hình thái trong xử lý ảnh
Thông tin tài liệu
| Tác giả | Bùi Duy Mạnh |
| university | Trường đại học dân lập Hải Phòng |
| Chuyên ngành | Công nghệ Thông tin |
| Loại tài liệu | Báo cáo tốt nghiệp |
| Ngôn ngữ | Vietnamese |
| Số trang | 42 |
| Định dạng | |
| Dung lượng | 2.19 MB |
Tóm tắt
I.Chapter 2 Technique of Bone Detection Thanks to Morphological Mathematics
Morphological mathematics encompasses a wide range of concepts, and considerable time is needed to fully understand and explore it. In the future, I intend to continue investigating noise reduction, image enhancement, and image segmentation algorithms using morphological mathematics. Therefore, I earnestly welcome any valuable feedback from professors and peers to help enhance this report.
2.1. Các phép toán hình thái và các tính chất
Phép toán hình thái là một phương pháp toán học được sử dụng để xử lý và phân tích các hình ảnh. Các phép toán hình thái cơ bản là phép giãn nhị phân (giúp mở rộng các đối tượng trong ảnh) và phép co nhị phân (giúp thu hẹp các đối tượng trong ảnh). Ngoài ra, còn có các phép toán khác như phép đóng ảnh, phép mở ảnh, phép bao lồi, phép làm mảnh và phép tìm xương.
2.2. Kỹ thuật tìm xương nhờ phép toán hình thái
Để tìm xương của một đối tượng trong ảnh bằng phép toán hình thái, ta có thể sử dụng các kỹ thuật sau:
- Trích biên (Boundary Extraction): Tách biệt các biên của đối tượng.
- Làm đầy (Region Filling): Điền đầy các khoảng trống trong đối tượng.
- Tách các thành phần liên thông (Extraction of connected components): Tách đối tượng thành các phần liên thông.
- Bao lồi (Convex Hull): Tìm đường bao ngoài của đối tượng.
- Làm mảnh (Thinning): Loại bỏ các điểm biên không cần thiết của đối tượng.
- Tìm xương (Skeleton): Tìm tập hợp các điểm trung tâm của đối tượng.
II.Outline and User Guide
The program is built on the C# platform and was created to illustrate various morphological operations like erosion, dilation, closing, opening, edge detection, and skeletonization. The status bar displays the progress of the image processing operation. For instance, in the case of erosion or dilation, the progress bar runs once because only one algorithm execution is needed for these operations. It runs twice for closing and opening operations because each of these operations requires two iterations of erosion and dilation algorithms. Other operations have similar status display functionality.
1. Outline
The document is divided into three chapters:
- Chapter I: Overview of image processing and bone processing
- Chapter II: Bone detection techniques through morphology
- Chapter III: Application of morphological operations to image processing and bone detection
2. User Guide
The content of the User Guide has not been mentioned in the provided document excerpt.
III.Chapter 3 Experimental Program
Due to the dynamic nature of human work and aesthetics, the demands and requirements for image processing are constantly evolving, becoming more diverse. Image processing is consequently undergoing continuous development towards a more comprehensive image processing workflow. The following are the main steps of the image processing program:
- Load the input image
- Apply the morphological operation (erosion, dilation, closing, opening, edge detection, or skeletonization) using the specified structural element
- Display the intermediate results
- Display the final result.
3.1. Bài toán
Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến công nghiệp. Các yêu cầu đa dạng đòi hỏi quy trình xử lý ảnh ngày càng hoàn thiện.
3.2. Giới thiệu chương trình
Chương trình minh họa các phép toán hình thái cơ bản, bao gồm co nhị phân, giãn nhị phân, đóng ảnh, mở ảnh, tìm biên và tìm xương. Nó cung cấp giao diện thân thiện giúp người dùng tương tác dễ dàng.
3.2.1. Giao diện chương trình
Giao diện chương trình gồm thanh menu, thanh công cụ, cửa sổ hiển thị ảnh và thanh trạng thái. Thanh trạng thái hiển thị tiến độ xử lý ảnh.
3.2.2. Hướng dẫn sử dụng
- Chọn ảnh đầu vào từ thanh menu.
- Áp dụng phép toán hình thái bằng cách nhấp vào nút tương ứng trên thanh công cụ.
- Chọn kích thước phần tử cấu trúc.
- Nhấp vào nút "Xử lý" để thực hiện phép toán.
- Kết quả sẽ được hiển thị trong cửa sổ hiển thị ảnh.
3.3. Thực nghiệm các phép toán hình thái
- Thực nghiệm phép co nhị phân với kích thước phần tử cấu trúc khác nhau.
- Thực nghiệm phép giãn nhị phân với kích thước phần tử cấu trúc khác nhau.
- Thực nghiệm phép đóng ảnh.
- Thực nghiệm phép mở ảnh.
- Thực nghiệm tìm biên.
- Thực nghiệm tìm xương.
3.4. Nhận xét
- Các phép toán hình thái xử lý ảnh hiệu quả, giúp cải thiện chất lượng ảnh và trích xuất các đặc điểm quan trọng.
- Kích thước phần tử cấu trúc ảnh hưởng đến kết quả xử lý.
- Chương trình cung cấp giao diện trực quan và dễ sử dụng. Tuy nhiên, nó có thể được cải thiện bằng cách thêm các tính năng như lưu và tải ảnh kết quả.
IV.Conclusion
Morphological operations are crucial in digital image processing, and topics related to morphological transformations are of interest to many researchers. These algorithms and basic operations provide a foundation for developing and extending other algorithms applicable to fields such as surveillance, artificial intelligence, motion detection using camera tracking, and object merging based on features or similarities. Morphological mathematics is a vast subject that requires extensive time to explore and understand. The research presented in this report provides a comprehensive overview of image processing, its historical evolution, and operational methods. It also introduces the fundamental concepts of morphological mathematics in the context of image processing, along with key concepts, properties, and basic applications in object shape processing and representation. Additionally, specific examples and explanations are provided, and the interconnections between these operations are discussed.
1. Tổng kết
- Các phép toán giãn nhị phân (Dilation), co nhị phân (Erosion), Phép mở ảnh (Opening), phép đóng ảnh (Closing), là các phép toán cơ sở trong phép toán hình thái, là điều kiện cho các thuật toán khác có tính ứng dụng cao hơn.
2. Hướng nghiên cứu tương lai
- Tìm hiểu các thuật toán lọc nhiễu, tăng cường ảnh, và phân đoạn ảnh… thông qua các phép toán hình thái.
3. Lời tri ân
- Xin cảm ơn các thầy cô giáo, bạn bè đã hỗ trợ, đóng góp ý kiến để hoàn thiện đồ án.