Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu ảnh và ứng dụng trong tra cứu cây thuốc

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC C VÀ Nguyễn Thị Bích Hạnh NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TRA CỨU CÂY THUỐC LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên – 2013 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC VÀ Nguyễn Thị Bích Hạnh NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TRA CỨU CÂY THUỐC Chuyên ngành: Khoa học máy t í nh Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Nguyễn Văn Tảo Thái Nguyên - 2013 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn với tên đề tài “Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu cứu ảnh và ứng dụng trong tra cứu cây thuốc” là kết quả nghiên cứu của bản thân học viên, dựa trên nghiên cứu và thu thập cơ sở dữ liệu thực tiễn dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Văn Tảo. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là hoàn toàn trung thực, chƣa từng đƣợc công bố dƣới bất cứ hình thức nào. Thái Nguyên, ngày 15 tháng 7 năm 2013 Ngƣời cam đoan Nguyễn Thị Bích Hạnh ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian hoàn thành luận văn nghiên cứu, tôi luôn nhận đƣợc giúp đỡ tận tình của thầy giáo hƣớng dẫn và biết bao ngƣời thân yêu bên tôi. Nhân dịp này, tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới TS. Nguyễn Văn Tảo về những chỉ dẫn khoa học, những góp ý quý báu và tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp. Tôi xin chân thành cảm ơn tập thể các Thầy, Cô giáo trong trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông đã luôn nhiệt tình quan tâm, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập tại trƣờng. Xin chân thành cảm ơn tới tập thể các thầy cô và các bạn đồng nghiệp Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển Nông Lâm nghiệp miền núi phía Bắc - Trƣờng Đại học Nông Lâm nơi tôi đang công tác; các bạn trƣờng Đại học Y Thái Nguyên đã luôn cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành luận văn của mình. Cuối cùng, tôi muốn bày tỏ lòng cảm ơn vô hạn tới bạn bè, tới những ngƣời thân yêu luôn bên tôi. Xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới bố mẹ, chồng, con và những ngƣời thân trong gia đình đã là điểm tựa tinh thần lẫn vật chất cho tôi trong những lúc khó khăn, luôn bên cạnh và động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp. Xin trân trọng cảm ơn tất cả sự giúp đỡ quý báu đó! Sinh viên Nguyễn Thị Bích Hạnh iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC HÌNH vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii PHẦN MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG 3 1.1. Tổng quan về xử lý ảnh 3 1.2. Khái quát về tra cứu ảnh 5 1.2.1. Đặc trưng màu 7 1.2.2. Đặc trưng màu vân 9 1.2.3. Đặc trưng về hình dạng 9 1.2.4. Thông tin không gian 9 1.2.5. Phân đoạn 11 1.3. Các chức năng cơ bản của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung 12 1.4. Những ứng dụng cơ bản của tra cứu ảnh dựa vào nội dung 15 1.5. Một số hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung tiêu biểu 16 1.5.1. Hệ thống QBIC 16 1.5.2. Hệ thống Photobook 16 1.5.3. Hệ thống VisualSEEK và WebSEEK 16 1.5.4. Hệ thống RetrievalWare 17 1.5.5. Hệ thống Imatch 17 1.5.6. Mô tơ tìm kiếm WWW ImageRover 17 Chƣơng 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG 18 2.1. Tra cứu ảnh dựa vào màu sắc 18 2.1.1. Màu sắc 18 2.1.2. Một số đặc tính đặc biệt về màu sắc 19 2.1.3. Các không gian màu 19 2.1.4. Lượng tử hóa màu và lược đồ màu 24 iv 2.1.5. Đo khoảng cách giữa các lược đồ màu 29 2.2. Tra cứu ảnh dựa vào hình dạng 32 2.2.1. Khái niệm về hình dạng 32 2.2.2. Đặc điểm hình dạng với việc tìm kiếm ảnh 32 2.2.3. Lược đồ hình dạng 34 2.2.4. Biểu diễn hình dạng trên cơ sở vùng và thước đo đồng dạng 35 2.3. Tra cứu ảnh dựa vào vân 39 2.3.1. Vân là gì? 39 2.3.2. Tra cứu ảnh dựa vào vân 40 2.3.3. Phân hoạch vùng nhị phân cục bộ 41 2.3.4. Phân đoạn vân 41 2.4. Phƣơng pháp tra cứu ảnh sử dụng dấu hiệu nhị phân 41 2.4.1. Giới thiệu 41 2.4.2. Kiến trúc hệ thống 43 2.4.3. Kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung dựa vào dấu hiệu nhị phân 44 2.4.4. Độ đo tương tự 48 Chƣơng 3. XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH TRA CỨU ẢNH CÂY THUỐC 52 3.1. Giới thiệu bài toán tra cứu ảnh cây thuốc 52 3.2. Phân tích bài toán 53 3.3. Các biểu đồ 57 3.3.1 Biểu đồ Use Case 57 3.3.2. Biểu đồ trình tự và biểu đồ hoạt động 57 3.4. Thiết kế cơ sở dữ liệu 62 3.5. Xây dựng chƣơng trình 63 3.5.1. Ngôn ngữ sử dụng 63 3.5.2. Giao diện chương trình 63 3.6. Thử nghiệm và đánh giá 68 PHẦN KẾT LUẬN 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Từ viết đầy đủ Diễn giải 1 VIR Visual Information Retrieval Tra cứu thông tin 2 CBIR Content Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào nội dung 3 QBE Query by Example Truy vấn bởi ảnh mẫu 4 QBF Query by Feature Truy vấn bởi đặc trƣng 5 QBIC Query By Image Content Truy vấn ảnh dựa vào nội dung 6 RGB Red Green Blue Đỏ, Xanh lục, Xanh lơ 7 HSV Hue, Saturation, Value Màu, độ bão hòa màu, độ sáng 8 CCV Color Coherence Vectors Véc tơ gắn kết màu 9 CIE Commission International d'E clairage Ủy ban quốc tế về màu sắc 10 CMY Cyan-Magenta-Yellow Lục lam, đỏ tƣơi, vàng 11 CBA Constant Bin Allocation Phân bổ bin liên tục 12 VBA Variable Bin Allocation Phân bổ biến bin 13 GCH Global Color Histogram Lƣợc đồ màu toàn cục 14 LCH Local Color Histogram Lƣợc đồ màu cục bộ 15 GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lý 16 CSDL Cơ sở dữ liệu vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Các bƣớc cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh 3 Hình 1.2: Kiến trúc hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung 13 Hình 2.1: Mô tả không gian màu RGB 20 Hình 2.2: Mô tả không gian màu HSV 21 Hình 2.3: Lƣợc đồ màu HIS cải tiến. 28 Hình 2.4: Khoảng cách dạng Minkowski. 29 Hình 2.5: Khoảng cách dạng toàn phƣơng. 30 Hình 2.6: Hình dạng sau khi đã chồng lƣới 35 Hình 2.7: Hình dạng trên hình 2.6 sau khi đã đƣợc chuẩn hóa 37 Hình 2.8: Đo hai hình dạng trên cơ sở chỉ mục 37 Hình 2.9: Một số loại vân tiêu biểu 40 Hình 2.10: Kiến trúc của kỹ thuật tra cứu ảnh sử dụng dấu hiệu nhị phân. 43 Hình 2.11: Mẫu thiết lập hình ảnh. 45 Hình 3.1: Kiến trúc tổng quát của hệ thống tra cứu ảnh. 54 Hình 3.2: Mô hình chi tiết của hệ thống tra cứu ảnh 55 Hình 3.3: Tiền xử lý ảnh dữ liệu. 57 Hình 3.4: Biểu đồ Use Case. 57 Hình 3.5: Biểu đồ trình tự của tác nhân tra cứu. 58 Hình 3.6: Biểu đồ cộng tác của tác nhân tra cứu. 58 Hình 3.7: Biểu đồ hoạt động của tác nhân tra cứu ảnh. 59 Hình 3.8: Biểu đồ trình tự của tác nhân quản lý CSDL ảnh. 60 Hình 3.9: Biểu đồ cộng tác của tác nhân quản lý CSDL ảnh 60 Hình 3.10: Biểu đồ hoạt động của chức năng quản lý cơ sở dữ liệu ảnh. 61 Hình 3.11: Màn hình khởi tạo của chƣơng trình. 63 Hình 3.12: Màn hình chọn cơ sở dữ liệu ảnh 64 Hình 3.13: Màn hình chọn ảnh cần truy vấn 1 65 Hình 3.14: Màn hình kết quả đối với ảnh truy vấn 1 65 Hình 3.15: Danh sách ảnh hiển thị thông tin đƣợc sắp xếp với ảnh truy vấn 1 66 Hình 3.16: Màn hình chọn ảnh truy vấn 2 67 Hình 3.17: Màn hình kết quả đối với ảnh truy vấn 2 67 Hình 3.18: Danh sách ảnh hiển thị thông tin đƣợc sắp xếp với ảnh truy vấn 2 68 vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Dấu hiệu nhị phân của hình 2.9 sử dụng CBA 46 Bảng 2.2: Dấu hiệu nhị phân của hình 2.9 sử dụng VBA 47 Bảng 2.3: Chuỗi dấu hiệu nhị phân minh họa sự giống và khác nhau của ảnh 47 Bảng 3.1: Bảng cơ sở dữ liệu ảnh. 62 Bảng 3.2: Bảng cơ sở dữ liệu nhị phân. 62 Bảng 3.3: Bảng kết quả thực hiện truy vấn 1. 62 Bảng 3.4: Bảng kết quả thực hiện truy vấn 2. 70 1 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày nay cùng với sự phát triển của các ngành khoa học khác, ngành công nghệ thông tin cũng có những bƣớc phát triển nhanh chóng, ngày càng có nhiều ứng dụng vào thực tiễn cuộc sống và đem lại hiệu quả cao. Việc quản lý thông tin rất cần tới các công cụ để thu thập, phân loại tổ chức ở các dạng dữ liệu khác nhau một cách hiệu quả. Trong khi các hệ thống quản lý thông tin dựa vào văn bản đã rất thành công nhƣng chúng vẫn không đáp ứng đƣợc việc quản lý, khai thác và xử lý dữ liệu với khối lƣợng khổng lồ nhƣ hiện nay. Ảnh số ngày càng thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều ngƣời, một phần là do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng phổ biến và có giá cả phù hợp, cho phép nhiều ngƣời có thể sở hữu và sử dụng. Tra cứu và quản trị cơ sở dữ liệu ảnh thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu từ những năm 1970. Với sự tăng nhanh về tốc độ máy tính và giảm chi phí bộ nhớ, các cơ sở dữ liệu ảnh chứa hàng nghìn thậm chí hàng triệu ảnh đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau nhƣ y học, ảnh vệ tinh, các cơ sở dữ liệu ảnh sinh học và các cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh Các ứng dụng này đòi hỏi độ chính xác tra cứu cao. Khi có nhu cầu tra cứu một vài bức ảnh nào đó trong một cơ sở dữ liệu có hàng trăm ngàn ảnh, điều này khó có thể thực hiện đƣợc khi ta tra cứu bằng tay theo cách thông thƣờng, nghĩa là xem từng tấm ảnh một cho đến khi thấy ảnh có nội dung cần tìm. Với sự tăng nhanh về số lƣợng ảnh, cách tiếp cận tra cứu ảnh dựa vào chú thích ảnh thủ công trở nên không khả thi về cả thời gian và chi phí. Do đó, khi số lƣợng ảnh đƣợc lƣu trữ trở nên rất lớn thì vấn đề đặt ra là phải có những phƣơng pháp tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh tốt cùng với những kỹ thuật tra cứu, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ chính xác cao và có hiệu năng tốt mới đáp ứng đƣợc nhu cầu ngày càng cao của con ngƣời. Việc xây dựng các hệ thống tra cứu ảnh là rất cần thiết. Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh số có rất nhiều ứng dụng quan trọng. Ví dụ trong lĩnh vực ngân hàng việc so sánh chữ ký của khách hàng với mẫu chữ ký đã đƣợc lƣu trữ sẵn có thể thực hiện rất nhanh và chính xác nếu có đƣợc một phần [...]... Các ứng dụng phức tạp hơn nhƣ so sánh mẫu vân tay, tra cứu ảnh tội phạm v.v là những bài toán tra cứu ảnh đƣợc áp dụng trong ngành khoa học hình sự Vì vậy, việc xây dựng các hệ thống tra cứu và xếp hạng ảnh là rất cần thiết và thực tế đã có nhiều công cụ tra cứu ảnh thƣơng mại xuất hiện Các công cụ tra cứu ảnh thƣờng dựa vào hai đặc trƣng chính là văn bản đi kèm ảnh hoặc nội dung ảnh Tra cứu ảnh theo... và khai thác đồng bộ trên cơ sở phát hiện, nhận dạng và bảo tồn các loài cây dƣợc liệu quý là một việc làm cấp thiết Xuất phát từ thực tế nêu trên, luận văn đƣợc lựa chọn là: Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu ảnh và ứng dụng trong tra cứu cây thuốc Bố cục luận văn gồm 3 phần: Phần mở đầu, phần kết luận và 3 chƣơng nội dung Chương 1: Tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội dung Chương 2: Một số kỹ thuật tra. .. Khái quát về tra cứu ảnh Tra cứu ảnh là một quá trình tra cứu trong một cơ sở dữ liệu ảnh những ảnh thỏa mãn một yêu cầu nào đó Ví dụ ngƣời sử dụng có thể tra cứu tất cả các ảnh chủ đề về Cây thuốc thảo dƣợc” trong một cơ sở dữ liệu ảnh hoặc một ngƣời sử dụng khác lại muốn phân loại cơ sở ảnh của mình thành các bộ sƣu tập có chủ đề khác nhau Một ví dụ khác là một ngƣời muốn tìm tất cả các ảnh tƣơng tự... hình ảnh quả táo hay logo của hãng Apple Bên cạnh đó phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa theo văn bản không thể áp dụng để tra cứu các cơ sở dữ liệu ảnh có số lƣợng ảnh lớn và kết quả tra cứu thì mang tính chủ quan và cảm ngữ cảnh Một trong những phƣơng pháp đƣợc nhiều ngƣời quan tâm nghiên cứu hiện nay là phƣơng pháp Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Based Images Retrieval CBIR) [16] Phƣơng pháp tra cứu. .. số kỹ thuật phân đoạn đã có đƣợc sử dụng trong cả thị giác máy và tra cứu ảnh Trong, Lybanon và các cộng sự đã nghiên cứu một cách tiếp cận phép toán hình thái học (mở và đóng) trong phân đoạn ảnh Họ đã kiểm tra cách tiếp cận của họ với các loại ảnh khác nhau, gồm các ảnh thiên văn và các ảnh hồng ngoại Trong khi cách tiếp cận này là hiệu quả trong xử lý các loại ảnh khoa học ở trên, hiệu năng của nó... đó của ảnh, sau đó việc tra cứu ảnh đƣợc thực hiện dựa trên những lời chú thích này Phƣơng pháp này khá đơn giản Phƣơng pháp tra cứu ảnh nhƣ trên còn đƣợc gọi là tra cứu ảnh theo từ khóa Tuy nhiên, việc tra cứu chỉ dựa vào văn bản đi kèm còn có nhiều nhập nhằng giữa nội dung hiển thị ảnh và nội dung văn bản đi kèm ảnh trong quá trình tra cứu Ví dụ, với truy vấn “Apple”, máy tra cứu khó phân biệt đƣợc... tra cứu ảnh dựa vào nội dung Chương 3: Xây dựng chƣơng trình tra cứu ảnh cây thuốc 3 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG 1.1 Tổng quan về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với các ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng. .. ảnh mẫu nào đó trong một cơ sở dữ liệu ảnh Theo Wikipedia: Hệ thống tra cứu ảnh là một hệ thống máy tính sử dụng để duyệt, tra cứu và tra cứu ảnh từ một cơ sở dữ liệu ảnh số lớn Trƣớc năm 1990, ngƣời ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp tra cứu ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval) Theo cách này ngƣời ta sẽ gán cho mỗi bức ảnh 6 một lời chú thích phù hợp với nội dung hoặc một đặc điểm nào đó của ảnh, ... sử dụng cũng nhƣ thu đƣợc đủ thông tin từ ngƣời sử dụng để trích rút các kết quả có ý nghĩa Các phƣơng pháp truy vấn dƣới đây đƣợc sử dụng phổ biến trong nghiên cứu tra cứu ảnh dựa vào nội dung  Truy vấn bởi ảnh mẫu Trong loại truy vấn bởi ảnh mẫu (QBE), ngƣời sử dụng hệ thống chỉ rõ một ảnh truy vấn đích, dựa trên ảnh truy vấn đó hệ thống sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu ảnh các ảnh tƣơng tự nhất Ảnh. .. ảnh là vô cùng khó so với việc sử dụng các phƣơng pháp chú thích Khả năng của các máy tính để thực hiện nhận dạng đối tƣợng tự động trên các ảnh chung vẫn là một vấn đề nghiên cứu mở Do đó hầu hết các nỗ lực nghiên cứu và thƣơng mại tập trung vào xây dựng các hệ thống thực hiện tốt với các phƣơng pháp QBE 1.4 Những ứng dụng cơ bản của tra cứu ảnh dựa vào nội dung Tra cứu ảnh dựa vào nội dung đƣợc ứng . luận văn với tên đề tài Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu cứu ảnh và ứng dụng trong tra cứu cây thuốc là kết quả nghiên cứu của bản thân học viên, dựa trên nghiên cứu và thu thập cơ sở dữ liệu. cứu kỹ thuật tra cứu ảnh và ứng dụng trong tra cứu cây thuốc . Bố cục luận văn gồm 3 phần: Phần mở đầu, phần kết luận và 3 chƣơng nội dung. Chương 1: Tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội. về tra cứu ảnh Tra cứu ảnh là một quá trình tra cứu trong một cơ sở dữ liệu ảnh những ảnh thỏa mãn một yêu cầu nào đó. Ví dụ ngƣời sử dụng có thể tra cứu tất cả các ảnh chủ đề về Cây thuốc