Segmentazione di impronte digitali. Annalisa Franco

Transcript

1 Segmentazione di impronte digitali Annalisa Franco

2 2 La segmentazione Scopo di questa esercitazione è l implementazione di una tecnica di segmentazione di impronte digitali (basata sull analisi del gradiente), al fine di separare dallo sfondo la regione dell immagine occupata dall impronta. In particolare, data in input un immagine grayscale, l algoritmo dovrà produrre in output un immagine grayscale (maschera) con valore 255 nei pixel corrispondenti all impronta (foreground) e valore 0 nei pixel di background.

3 3 Segmentazione basata su gradiente Calcolo del gradiente tramite l operatore di Sobel x e y ; Calcolo del valore medio della magnitudo del gradiente: ҧ G = 1 N i,j I x 2 + y 2 dove N è il numero di pixel dell immagine I. Analizzare l immagine a blocchi (sovrapposti per il 50% della dimensione) Per ogni blocco b calcolare il valore medio della magnitudo del gradiente (G b ). Se G b G ҧ thr etichettare tutti i pixel del blocco foreground (255), altrimenti come background (0). Regolarizzare il risultato applicando l operazione morfologica di Chiusura (Dilation+Erosion).

4 4 L applicazione Parametri Input Maschera (no morfologia) Output Gradiente x Gradiente y Gradiente modulo

5 ҧ 5 Suggerimenti (1) È fornito come scheletro il progetto.net dell applicazione nel quale la gestione dell interfaccia (caricamento immagine di input e visualizzazione immagini) è già implementata. È necessario implementare il metodo Image<Gray, byte> SegmentFingerprintImage nel file FormSegmentation.cs. Il metodo riceve in input: Image<Gray, byte> img: immagine grayscale da segmentare int bsize: dimensione del blocco (bsize=8 blocco 8 8) float thr: fattore da applicare al valore di G per il calcolo della soglia

6 6 Suggerimenti (2) Il metodo restituisce in output: Una Image<Gray, byte> come valore di ritorno, che rappresenta la maschera risultante dalla segmentazione (0 background, 255 impronta); out Image<Gray, float> gx: gradiente nella direzione x out Image<Gray, float> gy: gradiente nella direzione y out Image<Gray, float> gmod: magnitudo del gradiente x 2 + y 2 out Image<Gray, byte> masknomorphology: maschera risultante dalla segmentazione, prima dell applicazione degli operatori morfologici. Per il calcolo del gradiente la classe Image<Gray, disposizione il metodo Sobel byte> mette a

7 7 Suggerimenti (3) Il metodo Sobel richiede tre parametri: int xorder : ordine della derivata in x int Yorder : ordine della derivata in y int aperturesize: dimensione del filtro Per il calcolo del gradiente (derivata prima) richiameremo dunque il metodo con i seguenti parametri: Gradiente in x: xorder=1, yorder=0, aperturesize=3 Gradiente in y: xorder=0, yorder=1, aperturesize=3 Altri metodi utili della classe Image: GetSubRect(Rectangle rect) estrae la sottoimmagine corrispondente al rettangolo rect. Per definire il rettangolo occorre specificare il corner top-left (x,y), la larghezza width e l altezza height. GetAverage(): calcola il valore medio dei pixel di un immagine; Dilate(int iterations): applica iterations volte l operazione di dilatazione con un elemento strutturante quadrato di dimensioni 3x3. Erode(int iterations): applica iterations volte l operazione di erosione con un elemento strutturante quadrato di dimensioni 3x3.