Nghiên cứu kỹ thuật dán nhãn cho đối tượng 2d

i LỜI CAM ĐOAN Luận văn nghiên cứu kiến thức mà học viên thu thập, tìm hiểu trình học tập Trường Đại học Công nghệ thông tin truyền thông- Đại học Thái Nguyên, hướng dẫn, giúp đỡ thầy cô bạn bè Đặc biệt hướng dẫn thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Văn Huân Học viên xin cam đoan nội dung luận văn sản phẩm chép tài liệu khoa học Thái Nguyên, ngày 12 tháng năm 2015 Học viên Vũ Văn Anh ii LỜI CẢM ƠN Luận văn hoàn thành động viên, hỗ trợ nhiều người Trước hết xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Văn Huân người thầy bảo, giúp đỡ tận tình trình học tập, nghiên cứu hoàn thiện luận văn Xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô giáo trường Đại học Công nghệ thông tin truyền thông – Đại học Thái Nguyên, người trang bị kiến thức sở, tảng cho việc nghiên cứu, tiếp thu tri thức mới, mà từ hoàn thành tốt luận văn Quá trình thực đề tài không tránh khỏi thiếu sót Tôi hi vọng góp ý chân thành từ phía thầy, cô giáo, bạn bè, đồng nghiệp để đề tài nghiên cứu hoàn thiện Xin chân trọng cảm ơn! iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH VẼ TRONG LUẬN VĂN v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT vii MỞ ĐẦU Chương I TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DÁN NHÃN 1.1 Giới thiệu toán 1.2 Định nghĩa toán 1.3 Tư tưởng chung giải toán dán nhãn Chương MỘT SỐ THUẬT TOÁN DÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG 2.1 Thuật toán dán nhãn điểm GFPL 2.2 Kỹ Thuật toán ELP 15 2.2.1 Thuật toán ELP 15 2.2.2 Thuật toán Fast ELP: 17 2.3 Giới thiệu kỹ thuật NLP (Node Label Placement) 23 2.4 Kỹ thuật MLP (Multiple Label Placement) 24 2.4.1 Giới thiệu kỹ thuật MLP 24 2.4.2.Thuật toán Iterative 29 2.4.3 Thuật toán Flow-based 32 2.5 Kỹ thuật dán nhãn dựa vào hiệu chỉnh đối tượng 36 2.6 Thuật toán dán nhãn đường biên 37 2.6.1 Giới thiệu chung 37 2.6.2 Thuật toán 39 Chương CHƯƠNG TRÌNH CÀI ĐẶT ỨNG DỤNGError! Bookmark not defined.6 iv 3.1 Đánh giá thuật toán 466 3.2 Yêu cầu toán dán nhãn 49 3.3 Chương trình: 49 3.4 Kết thử nghiệm 50 KẾT LUẬN 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 v DANH MỤC HÌNH VẼ TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1 (a) Dán nhãn điểm, (b) Dán nhãn cạnh, (c) Dán nhãn vùng Hình 2.1 Bản vẽ hướng nơi nhãn định vị kỹ thuật phù hợp cho kỹ thuật GFLP Các nhãn đặt song song với trục ngang Hộp màu xám nút nhãn hộp trắng cạnh nhãn 12 Hình 2.2 Đồ thị với vị trí nhãn dán cho cạnh 13 Hình 2.3 Vị trí nhãn cho điểm 13 Hình 2.4 Xác định vị trí nhãn cho cạnh 18 Hình 2.5 (a) Một vẽ đơn giản với vị trí nhãn cho cạnh (b) Các đồ thị phù hợp tương ứng 19 Hình 2.6 Một kết dán nhãn thuật toán Fast ELP 21 Hình 2.7 Kết dán nhãn cạnh cho vẽ trực giao có nhiều cạnh nằm ngang, áp dụng Fast ELP 22 Hình 2.8 Bản vẽ hình tròn với nhãn cạnh, nơi nhãn phép chồng lên đối tượng hình khác, xây dựng kỹ thuật ELP 23 Hình 2.9 (a) Phân nhãn thích hợp (b) Đặt nhãn gây hiểu nhầm (c) Ràng buộc khoảng cách chặt chẽ (d) Xác định ràng buộc tự 27 Hình 2.10 (a) Gán nhãn thích hợp (b) Việc gán nhãn chấp nhận (c) Việc gán nhãn gây hiểu nhầm 29 Hình 2.11 Một vẽ trực giao với vị trí hai nhãn cạnh dụng thuật toán Iterative 31 Hình 2.12 Một vẽ phân cấp với vị trí hai nhãn cạnh dụng thuật toán Iterative 32 Hình 2.13 Đồ thị Flowbased 33 Hình 2.14 Bản vẽ với vị trí hai nhãn cạnh thuật toán Flow-based 34 vi Hình 2.15 Một vẽ vòng tròn với ba nhãn cho cạnh nút định vị thuật toán Flow-based Các ô màu trắng nhãn cạnh hộp đen nút nhãn 35 Hình 2.16 Bốn bước kĩ thuật lần, đánh nhãn thành phần 40 Hình 2.17 P điểm đầu đường biên ngoài,1 điểm đen chưa đánh nhãn 41 Hình 2.18 (A) P điểm khởi đầu đường biên trong, nằm đường biên (B) P điểm khởi đầu đường biên không nằm đường biên 1: điểm đen chưa đánh nhãn, : điểm đen đánh nhãn 41 Hình 2.19 P điểm chưa đánh nhãn, điểm lân cận trái N đánh nhãn 42 Hình 2.20 Các điểm trắng bao quanh đối tượng đánh dấu số âm 43 Hình 2.21 Các điểm trắng quanh đối tượng đánh dấu âm đường biên lần 43 Hình 2.22 Lần đường biên đối tượng 44 Hình 2.23 (A) đánh số thứ tự điểm lân cận P từ tới 7; (B) Nếu điểm biên trước P nằm bắt đầu tìm kiếm từ 44 Hình 2.24 Lần đường biên trong, đồng thời đánh dấu điểm trắng bao quanh 45 Hình 2.25 Ví dụ điểm biên P nằm đường biên 46 Hình 2.26 (A) Nếu P nằm đường biên ∂, điểm lân cận trái Q điểm trắng ∂ phải có điểm U Q P (B) Ngoài ra, đường kẻ dọc L qua Q không giao với phi Q Q điểm nằm thành phần (đối tượng xét) P điểm thuộc đường biên 48 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT GFLP Graphical Feature Label Placement ELP Edge Label Placement MLP Multiple Label Placement NLP Node Label Placement MỞ ĐẦU Lí chọn đề tài: Công nghệ thông tin bước phát triển cao số hóa tất liệu thông tin, luân chuyển mạnh mẽ kết nối tất lại với Mọi loại thông tin, số liệu âm thanh, hình ảnh đưa dạng kỹ thuật số để máy tính lưu trữ, xử lý chuyển tiếp cho nhiều người Những công cụ kết nối thời đại kỹ thuật số cho phép dễ dàng thu thập, chia sẻ thông tin hành động sở thông tin theo phương thức hoàn toàn mới, kéo theo hàng loạt thay đổi quan niệm, tập tục, thói quen truyền thống, chí cách nhìn giá trị sống Công nghệ thông tin mang lại cho người thành tựu to lớn nhiều lĩnh vực đời sống xây dựng kiến trúc, y tế, giáo dục, quảng cáo Đặc biệt lĩnh vực khoa học, nhiều ngành cần có hỗ trợ công nghệ thông tin Một ứng dụng quan trọng nghành công nghệ thông tin, đặc biệt đối tượng đò họa 2D đồ địa lí, hình ảnh việc dán nhãn cho đối tượng Tự động đặt vị trí nhãn lĩnh vực trực quan hóa thông tin Nhãn đoạn văn nhằm truyền đạt thông tin, làm rõ ý nghĩa cấu trúc phức tạp biểu diễn dạng đồ họa Bài toán tự động dán nhãn xác định lĩnh vực nghiên cứu quan trọng Bài toán có ứng dụng nhiều lĩnh vực bao gồm vẽ đồ, hệ thống thông tin địa lý vẽ đồ thị Hiện giới có nhiều công trình nghiên cứu toán dán nhãn tự động Tuy nhiên Việt Nam, toán đề cập đến cách hạn chế Từ định hướng cán hướng dẫn, vào phát triển ứng dụng toán này, định lựa chọn đề tài: “ Nghiên cứu kỹ thuật dán nhãn cho đối tượng 2D ”, đề tài có mang tính thực tiễn cao đồng thời mở nhiều hướng phát triển nghiên cứu 2.Lịch sử nghiên cứu Những tài liệu công bố liên quan đến toán dán nhãn toán dán nhãn cho đồ địa lí, toán đặc tả đồ có hai yếu tố cần phải đặc tả yếu tố hình chữ viết Một công bố liên quan đến toán dán nhãn Eduard Imhof[7] vào năm 1962, sau toán dán nhãn tự động xây dựng số nhà khoa học Pinhas Yoeli[5]…Vào thập niên 80 lượng nghiên cứu đến toán dán nhãn tự động có tăng thể qua nhiều báo công bố, nhiều nhà khoa học trong lĩnh vực khác quan tâm đến chủ đề thuộc lớp toán tối ưu tổ hợp có độ phức tạp tính toán cao 3.Mục đích đối tượng phạm vi nghiên cứu Bài toán dán nhãn tự động cho đối tượng cụ thể đồ, đối tượng 2D, đối tượng 3D… nghiên cứu công bố giới Tuy nhiên Việt Nam chưa quan tâm đến toán cách mức Vì đề tài xây dựng với mục đích: Tìm hiểu toán dán nhãn cho đối tượng, thực tiễn ứng dụng lĩnh vực, tìm hiểu số vấn đề đồ họa 2D, thuật toán liên quan từ đặt tảng nghiên cứu sâu vấn đề từ thiết kế chương trình thử nghiệm dán nhãn cho số đối tượng 2D Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài tập chung vào đối tượng 2D thuật toán dán nhãn tự động Phương pháp nghiên cứu Trong luận văn học viên sử dụng số phương pháp sau - Phương pháp lý thuyết - Phương pháp quan sát tìm hiểu thực tế - Phương pháp phân tích, tổng hợp Với mục đích nghiên cứu, phạm vi đối tượng nghiên cứu đề luận văn trình bày số nội dung sau: Với mục đích nghiên cứu, phạm vi đối tượng nghiên cứu đề ra, luận văn trình bày số nội dung trình bày phân bố chương sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan toán dán nhãn, tư tưởng chung để giải toán ba trường hợp: áp dụng cho dán nhãn riêng cho cạnh, riêng cho điểm, cho cạnh điểm Chương 2: Trình bày số thuật toán gán nhãn cho toán dán nhãn tổng hợp hay toán vị trí nhãn đối tượng đồ họa (GFLP: Graphical Feature Label Placement), tập hợp điểm (NLP: Node Label Placement), gán nhãn cho tập hợp đường cạnh (ELP: Edge Label Placement), nhiều nhãn đối tượng (MLP: Multiple Label Placement), kỹ thuật gán nhãn dựa vào hiệu chỉnh đối tượng kỹ thuật dán nhãn đối tượng cách lần theo đường biên; đánh nhãn cho thành phần; sau đánh giá tính đắn hiệu thuật toán Chương 3: Chương trình Ở đây, cài đặt theo thuật toán trình bày chương thuật toán lần theo đường biên đánh nhãn cho đối tượng ảnh, chạy minh họa ảnh chữ scan hay ảnh tự vẽ, dạng đuôi *.pcx 40 - Bước (2.16C): Khi quét đến điểm thuộc đường biên B’ đánh nhãn, tiếp tục quét nốt dòng để tìm hết dãy điểm đen (nếu tồn tại), đánh dấu nhãn giá trị nhãn B’ Hình 2.16 Bốn bước kĩ thuật lần, đánh nhãn thành phần Theo thủ tục này, ta quét qua ảnh lần, đánh cho điểm nhãn trùng với nhãn điểm trước đường quét Chi tiết giải thuật sau: Để đơn giản, ta coi điểm dòng trắng (nếu không, chèn thêm dòng trắng) Với ảnh nhị phân I cho trước, ta gắn với ảnh L, L lưu thông tin nhãn Khởi tạo, tất điểm L đặt (chưa đánh nhãn) Bắt đầu quét I để tìm điểm đen Gọi C số nhãn cho đối tượng, khởi tạo C = Bốn bước giảm ba bước logic: Bước đầu xử lí điểm thuộc đường biên gặp, tìm điểm thuộc đường biên Bước hai xử lí điểm thuộc đường biên gặp, tìm điểm thuộc đường biên Bước ba xử lí điểm chưa gặp hai bước Gọi P điểm thuật toán xử lí - Bước 1: Nếu P chưa đánh nhãn điểm thẳng P điểm trắng (Hình 2.17), P phải điểm thuộc đường biên thành phần gặp Đánh nhãn C cho P, chạy thủ tục contour tracing (thủ tục lần đường biên, giải thích sau) để tìm đường biên đánh nhãn C cho điểm Sau tăng C lên 41 Hình 2.17 P điểm đầu đường biên ngoài,1 điểm đen chưa đánh nhãn - Bước 2: Nếu điểm thẳng P điểm trắng chưa đánh dấu (việc đánh dấu điểm trắng làm thủ tục lần biên), P phải điểm thuộc đường biên gặp Có hai khả năng: Nếu P đánh nhãn (Hình 2.18A) P phải đồng thời điểm thuộc đường biên Nếu P chưa đánh nhãn (Hình 2.18B), trường hợp điểm N trước P đường quét (điểm lân cận trái P) phải đánh nhãn, ta đánh nhãn cho P trùng với nhãn N Ở hai trường hợp, thực thi thủ tục contour tracing tìm đường biên có chứa P, đánh nhãn cho điểm nhãn với P Hình 2.18 (A) P điểm khởi đầu đường biên trong, nằm đường biên (B) P điểm khởi đầu đường biên không nằm đường biên 1: điểm đen chưa đánh nhãn, : điểm đen đánh nhãn 42 Hình 2.19 P điểm chưa đánh nhãn, điểm lân cận trái N đánh nhãn - Bước 3: Nếu P điểm bước 1, (VD P điểm thuộc đường biên) điểm lân cận trái N P đánh nhãn (Hình 2.19) Đánh nhãn cho P giá trị với nhãn N Như mô tả hình 2.20, để tránh thực thủ tục Contour tracing điểm Q, ta đánh dấu điểm trắng bao quanh đối tượng số âm Vì vậy, đường quét tới Q, điểm Q không điểm trắng chưa đánh dấu, điểm trắng P chưa đánh dấu đường biên P chưa lần Bằng cách đánh dấu điểm trắng bao quanh, ta chắn đường biên lần lần Trong Hình 2.21, đường biên lần, điểm trắng R đánh dấu, quét tới R ta không cần lần đường biên (chỉ thực lần đường biên điểm lân cận điểm trắng chưa đánh dấu) 43 Hình 2.20 Các điểm trắng bao quanh đối tượng đánh dấu số âm Việc đánh dấu điểm trắng bao quanh làm thủ tục Tracer, gọi tới thủ tục lần biên Contour tracing Hai thủ tục miêu tả Contour tracing: Mục tiêu thủ tục để tìm đường biên hay từ điểm S Từ điểm S ta gọi thủ tục Tracer Nếu Tracer xác định S điểm cô tới cuối thủ tục Contour tracing Hình 2.21 Các điểm trắng quanh đối tượng đánh dấu âm đường biên lần Nếu không, Tracer trả điểm T thuộc đường biên, nối tiếp S Ta tiếp tục thực thi thủ tục Tracer để tìm điểm biên P Lặp lại cho 44 tới gặp hai điều kiện sau: (1) Tracer trả S; (2) điểm biên lần từ S trùng T Minh họa hình 2.22, S điểm bắt đầu, T điểm biên tiếp theo,đường lần Tracer STUTSVWVS Hình 2.22 Lần đường biên đối tượng Tracer: Với điểm biên P, mục tiêu Tracer tìm điểm biên P số điểm lân cận P Vị trí điểm lân cận P đánh số hình 2.23A Bắt đầu tìm kiếm theo chiều kim đồng hồ, từ “điểm khởi tạo” xác định theo cách sau: Hình 2.23 (A) đánh số thứ tự điểm lân cận P từ tới 7; (B) Nếu điểm biên trước P nằm bắt đầu tìm kiếm từ Nếu P điểm khởi đầu đường biên ngoài, bắt đầu tìm từ điểm vị trí số (do ta biết điểm P điểm trắng, điểm theo chiều kim đồng hồ số 7) Nếu P điểm khởi đầu đường biên điểm bắt đầu tìm từ điểm số Nếu tồn điểm biên trước P, ví dụ vị trí 3, điểm khởi tạo tìm kiếm điểm quét qua (Hình 2.23B) Tổng quát, P điểm đầu đường biên, với đường biên 45 biên ngoài, điểm khởi tạo tìm kiếm d + (mod 8), với d vị trí điểm biên trước P Hình 2.24 Lần đường biên trong, đồng thời đánh dấu điểm trắng bao quanh Khi khởi tạo vị trí tìm kiếm, tiến hành tìm theo chiều kim đồng hồ Gặp điểm đen điểm biên từ P Nếu không tìm thấy điểm đen quét hết vòng P điểm cô lập Minh họa hình 2.24, A điểm biên tại, C điểm biên tiếp theo, lần từ A tới C ta đánh dấu điểm trắng B số âm 46 Chương ĐÁNH GIÁ THUẬT TOÁN DÁN NHÃN THEO ĐƯỜNG BIÊN VÀ CHƯƠNG TRÌNH CÀI ĐẶT ỨNG DỤNG 3.1 Đánh giá thuật toán Tính đắn thuật toán Bổ đề 2.1 Thuật toán toán dò biên quét qua điểm ảnh không số lần định Chứng minh: Do ảnh quét lần, điểm không thuộc vào cạnh quét qua lần Với điểm biên, số lần thủ tục Contour tracing quét qua số đường biên chứa Một điểm biên nằm tối đa bốn đường biên (hình 2.20) Vì vậy, thuật toán quét qua điểm không thuộc biên lần, điểm biên không bốn lần Hình 2.25 Ví dụ điểm biên P nằm đường biên Định lí 2.1 Thuật toán dò biên chạy thời gian tuyến tính Contour tracing thủ tục phổ biến Điểm biên đụng phải trình quét điểm bên trái đường biên (do chiều quét) Ta gọi điểm điểm biên mở (opening pixel) Điểm biên mở đường biên thành phần (đối tượng) gọi điểm mở đối tượng Với thuật toán này, đối tượng gặp lần điểm mở đường biên lần từ điểm biên mở 47 Có thể thấy rõ ràng điểm đen đánh nhãn theo thứ tự định thuật toán Để chứng minh tính xác thuật toán, ta cần phải tất điểm đen thuộc thành phần đánh nhãn mội điểm đen thuộc thành phần khác đánh nhãn khác Bổ đề 2.2 Mội điểm thuộc thành phần đánh nhãn Chứng minh: Giả sử điểm mở thành phần đánh nhãn C Theo bước thuật toán, điểm đường biên đánh nhãn C Ta dùng quy nạp chứng điểm lại thành phần đánh nhãn C Giả sử điểm P, điểm đen gặp trước P trình quét đánh nhãn C Ta cần phải chứng minh P đánh nhãn C Không tính tổng quát, coi P điểm thuộc đường biên Có ba trường hợp xảy ra: Trường hợp 1: P không thuộc đường biên P không thuộc đường biên P phải điểm nằm đối tượng Lân cận trái Q P điểm đen Do Q gặp trước đường quét, theo giả thiết Q đánh nhãn C Theo bước thuật toán P phải đánh nhãn C Trường hợp 2: P nằm đường biên ∂ điểm mở ∂ Gọi Q điểm mở ∂, Q phải quét qua trước P Theo giả thiết quy nạp Q đánh nhãn C, theo bước thuật toán P phải đánh nhãn C Trường hợp 3: P điểm mở đường biên Vậy điểm lân cận trái Q trước P điểm đen vì: Nếu Q điểm trắng, P nằm đường biên   phải có điểm U nằm dòng Q P (Hình 11) Điều trái giả thiết P điểm mở  Vậy Q điểm đen Q quét tới trước P nên Q đánh nhãn C theo giả thiết quy nạp Theo bước thuật toán P đánh nhãn C Vậy trường hợp P đánh nhãn C 48 Hình 2.26 (A) Nếu P nằm đường biên ∂, điểm lân cận trái Q điểm trắng ∂ phải có điểm U Q P (B) Ngoài ra, đường kẻ dọc L qua Q không giao với phi Q Q điểm nằm thành phần (đối tượng xét) P điểm thuộc đường biên Bổ đề 2.3 Mọi điểm thuộc đối tượng khác đánh nhãn khác Chứng minh: Từ bổ đề trước, điểm thành phần đánh nhãn với điểm mở thành phần Mặt khác, bước thuật toán đảm bảo điểm mở thành phần đánh nhãn Vậy thành phần khác có nhãn khác Từ bổ đề 2.2 2.3 ta có định lí sau: Định lí 2.2 Kết đánh nhãn cho đối tượng thuật toán xác Tính hiệu thuật toán Thuật toán đề cập có số ưu Thứ nhất, thuật toán cần lần quét qua ảnh Các điểm thuộc đường biên đối tượng phải quét qua nhiều lần thủ tục lần đường biên, nhiên không vượt số lần định Thứ hai, thuật toán không đòi hỏi cần bước đánh nhãn lại Khi điểm ảnh đánh số thứ tự, giá trị không đổi Thứ ba, kết ta thu tất đường biên thứ tự 49 điểm ảnh đường biên Thứ tư, kết chạy thử nghiệm cho thấy thời gian chạy thuật toán nhanh so với thuật toán cổ điển Thuật toán áp dụng hiệu lĩnh vực mà ta cần phát đối tượng ảnh nhị phân phân loại chúng dựa đặc điểm đường biên Ví dụ cụ thể lĩnh vực phân tích nhận dạng văn bản, thuật toán có hiệu cao Công việc nhận dạng văn cần phát thành phần (ví dụ phân biệt chữ cái, kí tự), sau nhận dạng đối tượng tìm Các đối tượng ảnh có tính thứ tự ảnh đốt chấm (half-tone picture, ảnh tạo nên từ đốt chấm kích cỡ khác nhau), kí tự, dòng hay vùng text cần phân loại trước đưa vào phân tích nhận dạng Có nhiều phương pháp để phân loại đối tượng dựa đặc điểm đường biên 3.2 Yêu cầu toán dán nhãn Luận văn tập trung vào vấn đề dán nhãn cho đối tượng 2D Để củng cố phần lý thuyết đề cập, chương trình cài đặt minh họa cho kỹ thuật dán nhãn lần theo đường biên nêu chương II, áp dụng cho đối tượng cụ thể, ảnh nhị phân dạng đuôi pcx Bài toán đặt sau: - Đầu vào: Một ảnh chuyển sang dạng nhị phân, đặt đuôi pcx - Đầu ra: Phân tách, xác định lần theo đường biên đối tượng 3.3 Chương trình: Về thuật toán dò biên cho đối tượng 2D nhằm phát chu tuyến bao gồm bước sau: Bước : Xác định điểm xuất phát b0 Bước : Dựa vào điểm biên bn+1 Bước 3: lặp lại bước hai gặp điểm biên xuất phát Do xuất phát từ tiêu chuẩn định nghĩa khác điểm biên quan hệ liên thông ,nên toán tử dò biên thường cho hình thức sắc thái khác Kết tác động toán tử dò biên lên 50 điểm biên bn điểm biên bn+1 láng giềng bn Thông thường toán tử xây dựng hàm đại số Bool Trên tám láng giềng bn cách xây dựng toán tử phụ thuộc vào định nghĩa quan hệ liên thông điểm biên có khó khăn tương ứng cho việc khảo sát tính chất đường biên Ngoài bước vào biên phải kiểm tra láng giềng điểm nên thuật toán thường hiệu qủa để khắc phục hạn chế ta tách thuật toán dò biên thành hai bước Bước 1: Xác định cặp vùng xuất phát Bước : lựa chon điểm biên Trong bước thực chức ánh xạ tập vùng lên tập vùng ,bước thực chức chọn điểm biên Do thuật toán tổng quát sau: Bước 1: Xác định cặp vùng xuất phát Bước : Xác địng cặp vùng Bước 3: Lựa chọn điểm biên Bước 4: Nếu gặp cặp xuất phát dừng ,nếu không quay lại bước 3.4 Kết thử nghiệm Dưới kết chạy thử nghiệm thuật toán lần theo đường biên Hình ảnh tự vẽ ảnh nhị phân kết trả đường biên đối tượng 51 KẾT LUẬN Dán nhãn cho đối tượng 2D chủ đề rộng lớn có tính thực tiễn cao Đề tài nêu, mô tả so sánh số kỹ thuật khác việc dán nhãn đối tượng đồ họa Xây dựng hệ thống tự động dán nhãn có nhiều ứng dụng lĩnh vực như: nghiên cứu, vẽ đồ địa lí, đồ thị, nhận dạng chữ Trên giới có nhiều công trình nghiên cứu, đề xuất thuật toán xây dựng hệ thống đưa vào ứng dụng thực tế Tuy nhiên, Việt Nam vấn đề nghiên cứu, nhiều vấn đề cần quan tâm Với mục tiêu nghiên cứu số kỹ thuật toán dán nhãn, luận văn đạt số kết sau : - Trình bày số tư tưởng để giải toán dán nhãn tổng quát, áp dụng cho dán nhãn riêng cho đối tượng 2D - Trình bày thuật toán tách thành phần ảnh nhị phân cách xác định đường biên chúng đánh nhãn; đánh giá tính đắn hiệu thuật toán - Cài đặt thử nghiệm chương trình cho thuật toán tách thành phần ảnh nhị phân - Thiết kế chương trình demo sử dụng kĩ thuật nghiên cứu để kiểm chứng thể kiến thức nghiên cứu Kiến nghị hướng nghiên cứu Trên sở lí thuyết tìm hiểu, nghiên cứu trình chạy thử nhiệm chương trình minh họa cho thuật toán lần theo đường biên để dán nhãn đối tượng, luận văn đạt số kết định Tuy nhiên để đáp ứng yêu cầu đưa vào ứng dụng, thuật toán lần theo biên để dán nhãn đối tượng trình bày luận văn cần nhiều cải tiến để xử lí ảnh thực tế Do đó, có số kiến nghị hướng nghiên cứu như: 52 - Phát triển thuật toán để xử lí ảnh màu Chương trình gặp nhiều khó khăn quét, xử lí ảnh có chất lượng, độ phân giải không tốt Ảnh nguồn cần chuyển qua dạng nhị phân trước xử lí quét Do bước chuyển định dạng ảnh này, đối tượng ảnh bị biến dạng, phân tách hay thay đổi đường biên Vì vậy, ta sử dụng số giải pháp không làm biến dạng ảnh phân cụm màu - Xử lí nhiễu ảnh Ảnh scan hay ảnh chụp bị nhiễu hay xoay ảnh Tuy nhiên thuật toán chưa tính toán tới nhiễu ảnh chưa xác định hướng xoay ảnh - Phát triển thuật toán dán nhãn biên để xây dựng ứng dụng cho vẽ đồ, đồ thị, tính toán đến trường hợp dán đa nhãn cho đối tượng đồ họa đặc biệt đối tượng 2D Mặc dù có nhiều cố gắng nghiên cứu thực luận văn, bảo nhiệt tình thầy giáo hướng dẫn, động viên giúp đỡ bạn bè, đồng nghiệp luận văn tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận góp ý bổ sung thầy giáo, cô giáo người để luận văn hoàn thiện 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt : [1] Một số kỹ thuật phát bám sát đối tượng - Trần Thanh Việt, Trần Công Chiến, Huỳnh Cao Tuấn, Nguyễn Hữu Nam, Đỗ Năng Toàn [2] Frank A.Netter - Dịch giả: Nguyễn Quang Quyền, Phạm Đăng Diệu, 2012 Atlas giải phẫu người, NXB Y học [3] Đỗ Năng Toàn, 2002 Biên ảnh số tính chất, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Tập 40, Số ĐB, 41-48 Tài liệu tiếng Anh : [4] R.H Haralick, 1981 Some neighborhood operations, in: M Onoe, K Preston, A Rosenfeld (Eds.), RealTime/Parallel Computing Image Analysis, Plenum Press, New York [5] K G Kakoulis and I G Tollis, 2006 Algorithms for the Multiple Label Placement Problem Computational Geometry, 35(3):143–161… [6] A Rosenfeld, P Pfaltz, 1966 Sequential operations in digital picture processing, J Assoc Comput Mach 12, 471–494 [7] E Imhof, 1975 Positioning names on maps The American Cartographer, 2(2):128–144 [8] A Rosenfeld, P Pfaltz, 1966 Sequential operations in digital picture processing, J Assoc Comput Mach 12, 471–494 [9] F Chang, Y.C Lu, T Pavlidis, 1999 Feature analysis using line sweep thinning algorithm, IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 21, 145–158 54 Thái Nguyên, ngày 15 tháng năm 2015 Xác nhận giáo viên hướng dẫn Học viên Vũ Văn Anh ... THUẬT TỐN DÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG 2.1 Thuật tốn dán nhãn điểm GFPL Giới thiệu Các nghiên cứu giải tốn dán nhãn tập trung vào việc dán nhãn nhãn cho đối tượng 2D tập thành phần đối tượng 2D. Thành phần... tưởng chung giải tốn dán nhãn Hầu hết nghiên cứu tốn dán nhãn gần tập trung vào dán nhãn cho đối tượng đồ vật lý đồ kỹ thuật Bài tốn vị trí nhãn thường chia làm ba loại: (a) dán nhãn điểm (VD : thành... có độ phức tạp tính tốn cao 3.Mục đích đối tượng phạm vi nghiên cứu Bài tốn dán nhãn tự động cho đối tượng cụ thể đồ, đối tượng 2D, đối tượng 3D… nghiên cứu cơng bố giới Tuy nhiên Việt Nam chưa