งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

1 Image Processing & Computer Vision Texture Segmentation.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "1 Image Processing & Computer Vision Texture Segmentation."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 1 Image Processing & Computer Vision Texture Segmentation

2 2 ลวดลาย หรือ Texture เป็นส่วนสำคัญอย่างหนึ่ง ทางด้าน image processing และ computer vision ที่ใช้ในการแบ่งแยกลวดลายต่าง ๆ ภายใน ภาพๆ หนึ่ง ออกเป็นส่วน ๆ อย่างชัดเจน ดัง ตัวอย่างจากภาพด้านล่าง จะสามารถแบ่งเป็นโซน ใหญ่ ๆ ได้ 4 โซน เช่น Texture of tiger Texture of grass Texture of water Unmatched texture

3 3 Texture Segmentation การแบ่งส่วนรูปภาพให้เป็นกลุ่ม (region) โดยดูจากลายของรูปภาพ หรือ Texture โดยใช้ Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM).

4 4 Texture Segmentation Example of Texture

5 5 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Three different co-occurrence matrices for a gray-tone image. Vertical HorizontalDiagonal

6 6 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) GLCM คือ ตารางแสดงความแตกต่างระหว่าง pixel โดยใช้ความสว่าง (brightness) ในระดับ gray level ที่เกิดขึ้นในรูปภาพมาแสดงผลในตาราง 0  black 1  dark gray 2  light gray 3  white Test image pattern (gray level) 4 gray level ตัดบางส่วนของ texture ออกมา เพื่อทำ GLCM

7 7 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) การแบ่งช่วงสีเช่น 4-gray level ช่วง pixel intensity 0 – 63  0 ช่วง pixel intensity 64 – 127  1 ช่วง pixel intensity 128 – 191  2 ช่วง pixel intensity 192 – 255  4 การแบ่งช่วงสีสามารถทำได้มากกว่า 4 level ตาม ความละเอียดของ texture ( ลวดลาย )

8 8 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Fill in Count Matrix (Right spatial Relationship or Horizontal Relationship) Test image pattern Count Matrix (Count Matrix)

9 9 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Transpose Matrix เพื่อทำให้ Matrix สมมาตร หรือ Symmetric Count MatrixTranspose Matrix Count Matrix + Transpose Matrix = Symmetrical Matrix

10 10 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Normalized symmetrical Horizontal GLCM Symmetrical Matrix / Sum of elements = Horizontal GLCM (1/24) * = Horizontal GLCM นี้จะแสดงเป็นค่า Probability

11 11 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Vertical Co-occurrence นอกจากจะทำการนับค่า Co-occurrence ในระดับแนวนอน (Horizontal) แล้ว ยังสามารถที่จะทำในระดับแนวตั้ง (Vertical) หรือแนวทแยงมุม (Diagonal) ได้อีกด้วย ดังนี้ Diagonal Co-occurrence

12 12 Example of Vertical GLCM Vertical Co-occurrenceCount Matrix Transpose Matrix

13 13 Example of Vertical GLCM( ต่อ ) Symmetrical Matrix Vertical GLCM (Probability)

14 14 Example of Diagonal GLCM Count Matrix Transpose Matrix Diagonal Co-occurrence

15 15 Example of Diagonal GLCM( ต่อ ) Symmetrical Matrix Diagonal GLCM (Probability)

16 16 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) สร้าง Count Matrix ดู relation ใน ส่วนของภาพที่ตัดมา ระหว่างจุดอ้างอิงและจุด พิกเซลเพื่อนบ้านตามทิศทางที่กำหนด (Neighbour pixel) นับจำนวนความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้น (occurrence) และเติมลงใน Count Matrix จะเกิด Count Matrix ของจำนวนความสัมพันธ์ขึ้น Transpose Matrix เพื่อทำให้เป็นสมมาตร (Symmetrical matrix) ทำการบวก Count Matrix และ Transpose Matrix แปลง Matrix ที่รวมกันแล้วให้เป็น Probability โดยนำเอาค่าของ Matrix แต่ละช่อง หารด้วยผลรวมทั้งหมด เมื่อหา Probability Matrix ได้แล้ว ก็สามารถนำเอา Matrix นี้ไป หา Texture ในภาพจริงได้ โดยต้องทำภาพจริงที่จะหา Texture ให้เป็น gray level ระดับเดียวกันกับ Matrix ที่สร้างขึ้นไว้ก่อน จากนั้นก็ทำการหา GLCM ของภาพจริง และนำมาเปรียบเทียบ กับ GLCM ที่เราสร้างไว้เป็นต้นแบบ

17 17 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) หา GLCM ในภาพจริง แล้ว นำไปเปรียบเทียบ กับ Horizontal GLCM ที่สร้าง ไว้แล้ว ถ้ามีค่า Probability ใกล้เคียง กันหรือเหมือนกัน ในตำแหน่ง เดียวกัน ถือว่าเป็นลายเดียวกัน Horizontal GLCM Input image

18 18 Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) นอกจากจะใช้แค่ Probability Matrix ในการหา Texture แล้วเรายังสามารถหารายละเอียดของ Texture ได้อีก โดยการหา Contrast ( ความแตกต่างของสี ) Dissimilarity( ความแตกต่างของลวดลาย ) Homogeneity หรือ similarity( ความเป็นเนื้อ เดียวกันหรือความเหมือนกัน ) ได้อีกด้วย

19 19 GLCM and Contrast weight Contrast weight Horizontal GLCM * = Contrast Matrix

20 20 GLCM and Dissimilarity Weight Dissimilarity weight Horizontal GLCM * = Dissimilarity Matrix = 0.418

21 21 GLCM and Homogeneity (Similarity) similarity weight Horizontal GLCM * = Similarity Matrix = 0.804


ดาวน์โหลด ppt 1 Image Processing & Computer Vision Texture Segmentation.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google