s1081545 作業7

 作業說明：

數學型態學影像處理應用 Morphological Image Processing

利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。

請呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋子數量的螢幕截圖。

開發環境：

·     Windows 10

·     Visual Studio 2013

·     C#

實作方法：

1.      讀取測試影像檔案，先將彩色圖轉成亮度圖，並依據門檻值，自動進行二值化處理，轉成黑白圖。

2.     由於黑色棋子有程度不一的碰觸或重疊，先簡單地利用3x3大小structuring element，針對二值化後的黑白圖進行Morphology的Opening process (先做Erosion，再做Dilation)。

3.     由於黑色棋子有圓形的特性，圓形的公式為(x-C_x)²+(y-C_y)²=R²，其中(C_x, C_y)是圓心座標，R是半徑。因此，可透過Hough Transform，針對所有邊緣點做(C_x, C_y, R)的三維空間投票，找出邊緣點落在哪些可能的圓形上。

(1).      將前述進行Morphology的Opening process後結果圖，進行邊緣點偵測。

(2).      設定圓心座標可能的範圍，以及圓形半徑的範圍後，即可利用Hough Transform，找出可能的圓形區域。並透過圓形位置檢查，避免因誤差而找出重複圓形區域；再透過圓內正方形的黑點數比例檢查，避免找出錯誤的圓形區域。

執行結果：

1.     程式執行後，介面如下。

2.     按下『Load』鈕讀取測試影像Jpeg檔案，設定二值化所需的門檻值後，再按『Binarization』鈕，將原彩色圖自動轉為亮度圖，並依據二值化門檻值，自動轉為二值化黑白圖。

3.     先按『Erosion』鈕，再按『Dilation』鈕則可進行Morphology的Opening process。

4.     按『Boundary』鈕，可自動針對Morphology的Opening process結果，進行邊緣點的偵測。

5.     按『Hough Transform』鈕，即可針對所有邊緣點做(C_x, C_y, R)的三維空間投票，找出邊緣點落在哪些可能的圓形上。並透過圓形位置檢查，以及圓內正方形的黑點數比例檢查，避免找出重複或錯誤的圓形區域。介面上會以紅色標示找出的圓形區域，並顯示數量。

6.     其他兩張測試影像的偵測結果，如下所示。

錯誤分析：

透過邊緣點的Hough Transform，仍無法找出的圓形區域，主要有兩個原因。

1.     與相鄰黑棋的疊合區域大，導致該圓形的邊緣點數量不足。

2.     透過Morphology的Opening process後，黑棋內的反光區域仍大，檢查圓形區域內正方形的黑點數比例，誤判為非正常圓形，而被去除。

程式執行結果：