(Tiểu luận) đề tài nghiên cứu thuật toán phân cụm, ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu

1 BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - KHOA CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Tên đề tài: NGHIÊN CỨU THUẬT TỐN PHÂN CỤM, ỨNG DỤNG TÌM ẢNH GIỐNG ẢNH BAN ĐẦU Giảng Viên Hướng Dẫn: Nguyễn Thùy Dung Nhóm Sinh Viên: Trần Thị Lành DHTI13A3HN Phạm Quốc Trình DHTI13A3HN HÀ NỘI 2023 LỜI NĨI ĐẦU Lý chọn đề tài Lĩnh vực công nghệ thông tin có đổi đáng kể từ vài thập kỷ Với xuất mạng phát triển truyền tải web, số lượng hình ảnh có sẵn cho người dùng tiếp tục tăng lên Kết việc sản xuất hình ảnh kỹ thuật số lâu dài đáng kể nhiều lĩnh vực kiến trúc, hình ảnh vệ tinh, video giám sát, người máy, y học sức khỏe, minh họa, nghe nhìn, thực vật học, v.v điều xuất thiết bị thu nhận hình ảnh tạo ngày số lượng lớn hình ảnh Do đó, khối lượng liệu khơng có đáng quan tâm khơng thể dễ dàng tìm thấy thơng tin liên quan đến mối quan tâm đặc biệt Điều làm nảy sinh nhu cầu phát triển kỹ thuật tìm kiếm thơng tin đa phương tiện, đặc biệt tìm kiếm hình ảnh Danh sách ứng dụng có tìm kiếm hình ảnh theo nội dung lớn Mặc dù điều quan trọng lập mơ hình hình ảnh, nén, lưu trữ truyền tải chúng, điều quan trọng phải phát triển hệ thống hiệu để xử lý, phân loại lập mục hình ảnh truy cập chúng nhanh chóng sở liệu hình ảnh Với xuất nhiều thiết bị sử dụng để thu nhận hình ảnh, số lượng lớn hình ảnh xuất ngày Việc truy cập nhanh vào sưu tập hình ảnh khổng lồ truy xuất hình ảnh tương tự (Truy vấn) từ sưu tập hình ảnh khổng lồ đặt thách thức lớn yêu cầu thuật toán hiệu Mục tiêu hệ thống đề xuất cung cấp kết xác với thời gian tính tốn thấp hơn(với thời gian nhanh có thể) Do đó, chúng em định chọn đề tài “Nghiên cứu thuật tốn phân cụm ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu” làm đề tài để nghiên cứu Mục tiêu đề tài Nghiên cứu xử lý ảnh phân loại ảnh, thuật tốn phân cụm nói chung, thuật tốn K – Means nói riêng Từ đó, áp dụng kiến thức vào thực tiễn để giải tốn “ xây dựng ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu” Thử nghiệm ứng dụng Weka để thử nghiệm liệu xây dựng ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu Phương pháp nghiên cứu a Các phương pháp nghiên cứu lý thuyết - Phương pháp nghiên cứu tổng hợp lý thuyết - Phương pháp sơ đồ b Các phương pháp nghiên cứu thực tiễn - Phương pháp quan sát - Phương pháp điều tra - Phương pháp phân tích tổng kết kinh nghiệm Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Tìm hiểu phương pháp xử lý ảnh - Tìm hiểu thuật tốn phân cụm - Tìm hiểu thuật tốn K – Means - Xây dựng ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu Kết cấu đề tài(Nội dung đề tài) Chương 1: Đi từ tổng quan xử lý ảnh tới phân loại ảnh Chương cung cấp nhìn tổng quan lĩnh vực xử lý ảnh với tảng tư tưởng, tình hình nghiên cứu phương hướng phát triển nay.Nên đổi câu từ chỗ Chương 2: Đi từ tổng quan thuật toán phân cụm tới tập trung vào thuật toán tiêu biểu cho đề tài thuật toán K – Means Thuật toán thuật toán bật dễ tìm hiểu phân cụm liệu.( Đi từ tổng quan thuật toán phân cụm đến thuật toán cần tìm hiểu cho đề tài thuật tốn K-Means.Đây thuật toán tiêu biểu phổ biến phân cụm liệu.) Chương 3: Trình bày trình thực nghiệm với ứng dụng Weka tập liệu thực từ liệu thu thập Từ ứng dụng vào việc xây dựng ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu.( Demo tập liệu thu thập ứng dụng Weka Thực nghiệm xây dựng ứng dụng tìm ảnh giống ảnh ban đầu) CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÂN LOẠI ẢNH 1.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh số Con người thu nhận thơng tin qua giác quan,trong thị giác đóng vai trị quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính,xử lý ảnh đồ họa phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống.Xử lý ảnh đóng vai trị quan trọng tương tác người máy Qúa trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn.Kết đầu q trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận -Khối thu nhận ảnh : Có nhiệm vụ tiếp nhận ảnh đầu vào -Khối tiền xử lý : có nhiệm vụ xử lý nâng cao chất lượng ảnh giảm nhiễu ,phân vùng,tìm biên -Khối trích chọn đặc điểm : có nhiệm vụ trích chọn đặc trưng quan trọng ảnh tiền xử lý để sử dụng hệ định -Khối hậu xử lý:có nhiệm vụ xử lý đặc điểm trích chọn,có thể lược bỏ biến đổi đặc điểm để phù hợp với kỹ thuật cụ thể sử dụng hệ định -Khối hệ định lưu trữ : có nhiệm vụ đưa định(phân loại) dựa liệu học lưu khối lưu trữ -Khối kết luận : đưa kết luận dựa vào định khối định 1.2 Những vấn đề xử lý ảnh 1.2.1 Một số khái niệm *Ảnh điểm ảnh - Ảnh số tập hợp hữu hạn điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật Số điểm ảnh xác định độ phân giải ảnh Ảnh có độ phân giải cao thể rõ nét đặt điểm hình, làm cho ảnh trở lên chân thực sắc nét - Điểm ảnh phần tử ảnh số toạ độ (x, y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh *Mức xám,màu -Là số giá trị có điểm ảnh ảnh.Kết biến đổi tương ứng giá trị độ sáng điểm ảnh với giá trị ngun dương Thơng thường, xác định khoảng [0, 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà điểm ảnh biểu diễn Các thang giá trị mức xám thông thường bao gồm: 16, 32, 64, 128, 256 (trong mức 256 mức phổ dụng, kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám, tương đương: 28 = 256 mức, tức từ đến 255) *Độ phân giải ảnh Độ phân giải(Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều Ví dụ: Độ phân giải ảnh hình CGA (Color Graphic Adaptor) lưới điểm theo chiều ngang hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, hình CGA, loại 12 inch ta nhận thấy mịn hình CGA 17 inch độ phân giải 320*200 Bởi vì, mật độ diện tích hình rộng độ mịn Trên phương diện toán học, ảnh số xem ma trận nguyên dương gồm m hàng n cột, phần tử ma trận đại diện cho điểm ảnh Dựa theo màu sắc ta chia ảnh số thành ba loại ảnh nhị phân, ảnh đa cấp xám ảnh màu (true color) Ảnh nhị phân Ảnh nhị phân ảnh có hai màu, màu đại diện cho màu màu lại đại diện cho đối tượng ảnh Nếu hai màu đen trắng gọi ảnh đen trắng Như vậy, ảnh nhị phân xem ma trận nhị phân Ảnh đa mức xám Ảnh đa cấp xám ảnh nhận tối đa 256 mức sáng khác khoảng màu đen - màu trắng Như vậy, ảnh đa mức xám xem ma trận khơng âm có giá trị tối đa 255 Mỗi điểm ảnh ảnh đa cấp xám biểu diễn cường độ sáng ảnh điểm Ảnh màu Ảnh màu ảnh điểm ảnh biểu diễn số byte (thường byte) đại diện cho ba thành phần màu xem ảnh màu ba ma trận nguyên ứng với ba thành phần màu điểm ảnh Hệ màu RGB bao gồm ba ma trận màu tương ứng với giá trị Red, Green Blue Đây hệ màu sử dụng phổ biến Ngồi ra, ảnh cũng phân thành hai loại: Ảnh có tần số cao ảnh có tần số thấp Hình 1.1.1.2 mơ tả ảnh màu Hình 1.1.1 Ảnh màu 1.2.2.Khử nhiễu -Có loại nhiễu trình thu nhận ảnh mà cần loại bỏ: +Nhiễu hệ thống: nhiễu có quy luật khử phép biến đổi +Nhiễu ngẫu nhiên : vết bẩn khơng rõ ngun nhân khắc phục phép lọc 1.2.3 Chỉnh số mức xám -Chỉnh số mức xám nhằm khắc phục tính không đồng hệ thống xử lý ảnh thông thường có hướng tiếp cận: +Giảm số mức xám: Thực cách nhóm mức xám gần thành bó.Trường hợp giảm xuống mức xám ảnh đen trắng +Tăng số mức xám : Thực nội suy mức xám trung gian kỹ thuật nội suy.Kỹ thuật nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh 1.2.4 Xử lý ảnh số Xử lý ảnh trình chuyển đổi hình ảnh sang dạng kỹ thuật số thực thao tác định để nhận số thông tin hữu ích từ hình ảnh Hệ thống xử lý hình ảnh thường coi tất hình ảnh tín hiệu 2D áp dụng số phương pháp xử lý tín hiệu xác định trước Các loại xử lý hình ảnh chính: Nhận diện – Phân biệt phát đối tượng hình ảnh Làm sắc nét phục hồi – Tạo hình ảnh nâng cao từ hình ảnh gốc Nhận dạng mẫu – Đo mẫu khác xung quanh đối tượng hình ảnh Truy xuất – Duyệt tìm kiếm hình ảnh từ sở liệu lớn gồm hình ảnh kỹ thuật số tương tự hình ảnh gốc Xử lí ảnh đối tượng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn người sử dụng Xử lí ảnh gồm q trình phân tích, phân lớp đối tượng, làm tăng chất lượng, phân đoạn tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay trình biên dịch thơng tin hình ảnh ảnh Cũng xử lí liệu đồ họa, xử lí ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lí liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lí ảnh số bao gồm phương pháp kĩ thuật biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Mục đích xử lí ảnh gồm: - Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh - Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá nội dung ảnh Các trình xử lí ảnh: - Thu nhận ảnh 10 - Tiền xử lí - Phân đoạn - Tách đặc tính - Nhận dạng giải thích 1.2.5 Phương pháp nghiên cứu Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho q trình xử lý ảnh sơ thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Để dễ tưởng tượng, xét bước cần thiết xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý (Máy ảnh số thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; quét từ ảnh chụp máy quét ảnh