Tra cứu địa danh du lịch dựa vào hình ảnh

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG KHUẤT DUY TỒN TRA CỨU ĐỊA DANH DU LỊCH DỰA VÀO HÌNH ẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS Đỗ Năng Tồn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ii THÁI NGUYÊN - 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan tồn nội dung luận văn tự sưu tầm, tra cứu xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu đề tài Nội dung luận văn chưa công bố hay xuất hình thức khơng chép từ cơng trình nghiên cứu cảm ơn thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Nếu sai tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm Thái Ngun, ngày 10 tháng 10 năm 2013 Tác giả luận văn Khuất Duy Tồn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ii LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn này, em nhận hướng dẫn, bảo tận tình PGS TS Đỗ Năng Tồn, Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam cán trực tiếp hướng dẫn khoa học cho em Em xin chân thành cảm ơn giúp đỡ quý báu Em xin chân thành cảm ơn Thầy, Cô giáo khoa Công nghệ thơng tin cán bộ, nhân viên phịng Đào tạo Sau đại học, trường Đại học công nghệ thông tin Truyền thông anh chị đồng nghiệp quan tạo điều kiện thuận lợi cho em học tập nghiên cứu trường Đại học công nghệ thông tin Truyền thông Xin chân thành cảm ơn anh, chị bạn học viên lớp Cao học K10B trường Đại học công nghệ thông tin Truyền thông động viên, giúp đỡ nhiệt tình chia sẻ với em kinh nghiệm học tập, cơng tác suốt khố học Cuối cùng, muốn gửi lời cảm ơn vô hạn tới gia đình bạn bè, người thân u ln bên cạnh động viên tơi suốt q trình thực khóa luận tốt nghiệp Mặc dù cố gắng, song luận văn tránh khỏi thiếu sót, kính mong dẫn quý thầy cô bạn Thái Nguyên, ngày 10 tháng 10 năm 2013 Tác giả luận văn Khuất Duy Tồn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH ẢNH v MỞ ĐẦU Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ TRA CỨU ẢNH VÀ BÀI TOÁN TRA CỨU ĐỊA DANH DU LỊCH .5 1.1 Khái quát tra cứu ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh 1.1.2 Một số khái niệm xử lý ảnh .7 1.1.3 Một số phương pháp biểu diễn ảnh 1.1.4 Phương pháp phát biên ảnh .9 1.1.5 Phân vùng ảnh 10 1.1.6 Một số phương pháp tra cứu ảnh 14 1.2 Bài toán tra cứu địa danh du lịch .17 1.2.1 Địa danh du lịch 17 1.2.2 Đặc trưng địa danh du lịch ảnh địa danh du lịch 17 1.2.3 Ứng dụng kỹ thuật tra cứu ảnh vào toán tra cứu địa danh du lịch 17 Chƣơng 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU ĐỊA DANH DU LỊCH QUA ẢNH 19 2.1 Kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung 19 2.2 Kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào màu sắc .21 2.2.1 Không gian màu 22 2.2.2 Các moment màu 23 2.2.3 Lược đồ màu (histogram màu) 24 2.2.4 Véc tơ gắn kết màu 26 2.2.5 Sơ đồ tương quan màu 26 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ iv 2.2.6 Các đặc điểm bất biến màu .27 2.3 Kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng 28 2.3.1 Biên phương pháp phát biên 29 2.3.2 Xử lý ảnh miền tần số biến đổi Fourier [3, 4, 5] .32 2.3.3 Mô tả Fourier 36 2.3.4 Các bất biến moment .38 2.3.5 Các hàm xoay/góc xoay 39 2.3.6 Độ tròn, độ lệch tâm hướng trục 40 Chƣơng 3:CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 41 3.1 Giới thiệu toán tra cứu địa danh du lịch qua ảnh 41 3.2 Phấn tích tốn .42 3.3 Xây dựng chương trình 43 3.3.1 Sơ đồ khối tổng quát .43 3.3.2 Tra cứu theo màu sắc 44 3.3.3 Sử dụng chương trình ứng dụng 45 3.4 Khả mở rộng chương trình .47 3.4.1 Những hạn chế chương trình 47 3.4.2 Khả mở rộng 47 KẾT LUẬN 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 PHỤ LỤC 51 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Các bước xử lý ảnh Hình 1.2 Hướng điểm biên mã tương ứng Hình 1.3 Lược đồ rắn lượn cách chọn ngưỡng 11 Hình 1.4 Minh họa khái niệm liên thông 13 Hình 2.1 Ví dụ số lọai kết cấu 20 Hình 2.2 Mơ hình hệ thống Tra cứu ảnh theo nội dung 21 Hình 2.3 Biểu diễn hình dạng theo đường biên theo vùng .29 Hình 2.4 Minh họa xác định điểm biên 30 Hình 2.5 Miền thời gian miền tần số 33 Hình 2.6 Ảnh thực (a) ảnh thu sau biến đổi Fourier (b) 35 Hình 3.1 Sơ đồ khối tổng quát chương trình .43 Hình 3.2 Sơ đồ khối phần tra cứu ảnh theo màu sắc 44 Hình 3.3 Giao diện chương trình 45 Hình 3.4 Một số kết chạy chương trình 47 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Ngày nay, tiến khoa học kỹ thuật cơng nghệ giúp ích nhiều cho sống người Mọi thứ tự động hiệu suất công việc nâng cao với trợ giúp máy móc, thiết bị công nghệ Những năm gần đây, ảnh số ngày thu hút quan tâm nhiều người, phần thiết bị thu nhận ảnh số ngày phổ biến có giá phù hợp, cho phép nhiều người sở hữu sử dụng Mặt khác công nghệ chế tạo thiết bị lưu trữ cải tiến đời thiết bị lưu trữ có dung lượng lớn giá thành hạ làm cho việc lưu trữ ảnh dạng file trở nên phổ biến Thêm phát triển mạng Internet làm cho số lượng ảnh số đưa lên lưu trữ trao đổi qua Internet lớn Tuy nhiên số lượng ảnh lưu trữ trở nên lớn vấn đề phải có phương pháp tổ chức sở liệu ảnh tốt với kỹ thuật tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ xác cao có hiệu tốt Việc tìm kiếm ảnh mong muốn hàng triệu ảnh thuộc đủ loại chủ đề khác khó khăn Khi số lượng ảnh sưu tập cịn ít, việc nhận diện ảnh hay việc so sánh giống khác nhiều ảnh thực mắt thường, nhiên có số lượng lớn ảnh việc so sánh mắt thường khó khăn, địi hỏi phải có phương pháp hiệu xác Trong thực tế, tốn tra cứu ảnh số có nhiều ứng dụng quan trọng Ví dụ lĩnh vực ngân hàng việc so sánh chữ ký khách hàng với mẫu chữ ký lưu trữ sẵn thực nhanh xác có phần mềm so sánh mẫu chữ ký tốt Thực tế ngân hàng Việt nam người ta phải sử dụng phương pháp so sánh mắt thường việc so sánh chữ ký phần mềm Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ chưa thực Một ví dụ khác toán quản lý biểu trưng (logo) lĩnh vực sở hữu trí tuệ Khi đơn vị muốn đăng ký logo riêng cho đơn vị quan quản lý phải tiến hành đánh giá xem mẫu logo sử dụng hay chưa có tương tự với mẫu logo sử dụng hay không Trong trường hợp sử dụng mắt thường để duyệt tốn nhiều thời gian, có phần mềm cho phép tìm kiếm sở liệu ảnh có sẵn biểu trưng tương tự với biểu trưng mẫu việc đánh giá tương tự dễ dàng nhiều Các ứng dụng phức tạp so sánh mẫu vân tay, tìm kiếm ảnh tội phạm v.v toán tra cứu ảnh áp dụng ngành khoa học hình Ngồi lĩnh vực đối tượng nhận dạng, tra cứu có nhiều kiểu tiếng nói, chữ viết, khn mặt, mã vạch … lĩnh vực du lịch việc tra cứu địa danh du lịch vấn đề quan tâm Đây kiểu đối tượng có tính chất đặc trưng hình dạng màu sắc, thường bắt gặp đời sống ngày với công dụng đưa địa danh du lịch theo nhu cầu sở thích du khách Tuy nhiên địa danh du lịch khơng có quy luật mà hệ thống hình ảnh với ý nghĩa qui ước kèm theo Việc ghi nhớ hình dạng ý nghĩa tất loại ảnh khó khăn lớn, thường hay có nhu cầu tra cứu tìm hiểu trực quan Bởi việc xây dựng chương trình nhằm phát nhận dạng loại địa danh du lịch cho phép người dùng tra cứu trực quan thơng tin địa danh Nhằm đạt điều địi hỏi phải sử dụng tới kỹ thuật nhận dạng tra cứu ảnh Chính mà tơi chọn đề tài “Tra cứu địa danh du lịch dựa vào hình ảnh” Vấn đề động lực để tơi tìm hiểu phương pháp tra cứu ảnh số ứng dụng nhiều thực tế tìm kiếm phương pháp phù hợp để giải toán Trước năm 1990, người ta thường sử dụng phương pháp tra cứu ảnh theo văn (Text Based Image Retrieval) Theo cách người ta gán cho ảnh lời thích phù hợp với nội dung đặc điểm ảnh, sau Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ việc tra cứu ảnh thực dựa lời thích Phương pháp đơn giản, nhiên lại áp dụng để tra cứu sở liệu ảnh có số lượng ảnh lớn kết tra cứu mang tính chủ quan cảm ngữ cảnh Một phương pháp nhiều người quan tâm nghiên cứu phương pháp “Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Based Image Retrieval) Ý tưởng phương pháp trích chọn đặc điểm dựa vào nội dung trực quan ảnh màu sắc, kết cấu, hình dạng bố cục không gian ảnh để làm sở cho việc tra cứu, xếp, tổ chức sở liệu ảnh Một số hệ thống tra cứu ảnh tiếng QBIC (IBM), Virage (Virage Inc.), Photobook (MIT), VisualSEEK (Columbia University) áp dụng thành công phương pháp tra cứu Trên sở phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung người ta cịn tìm cách bổ sung, cải tiến đời số phương pháp tra cứu ảnh khác tra cứu ảnh theo thể, tra cứu ảnh theo đồ thị, tra cứu ảnh theo nhận thức v.v Nội dung đề tài giới thiệu sở lý thuyết ứng dụng số phương pháp tra cứu ảnh, sâu vào giới thiệu phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung Trên sở tiến hành thử nghiệm phương pháp cụ thể xây dựng chương trình phần mềm tra cứu địa danh du lịch cho phép đọc vào ảnh mẫu tìm kiếm ảnh tương tự với ảnh mẫu tập hợp ảnh cho trước theo hai đặc điểm hình dạng màu sắc ảnh Bố cục luận văn gồm Phần mở đầu, Phần kết luận chương nội dung với tài liệu tham khảo, cụ thể Chƣơng 1: Khái quát tra cứu ảnh toán tra cứu địa danh du lịch Giới thiệu đầy đủ kiến thức tảng sử dụng khóa luận bao gồm kiến thức xử lý ảnh giới thiệu toán tra cứu địa danh du lịch Chƣơng 2: Một số kỹ thuật tra cứu địa danh du lịch qua ảnh Trình bày hai kỹ thuật tra cứu địa danh du lịch kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào màu sắc kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 40 đường biên đối tượng đoạn t hàm xoay trở thành (s+t) cịn ta quay đối tượng góc hàm xoay (s+ ) Do để so sánh giống đối tượng ảnh A B phương pháp sử dụng hàm xoay khoảng cách giống tối thiểu phải tính tất khả t góc quay , tức là: p d p ( A, B) R ,t [ ,1] A (s t ) B (s) p ds (2.44) Ở giả sử ta co giãn đối tượng cho tổng chiều dài đường biên Phép đo không phụ thuộc vào dịch chuyển, quay hay thay đổi tỉ lệ ảnh 2.3.6 Độ trịn, độ lệch tâm hướng trục Độ trịn tính sau: S P2 (2.45) Trong S diện tích P chu vi đối tượng Giá trị độ tròn thay đổi (đường thẳng tuyệt đối) (đường tròn tuyệt đối) Hướng trục định nghĩa hướng véc tơ riêng lớn ma trận hiệp phương sai bậc hai vùng hay đối tượng Độ lệch tâm tỉ số véc tơ riêng nhỏ véc tơ riêng lớn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 41 Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Giới thiệu toán tra cứu địa danh du lịch qua ảnh Ảnh địa danh du lịch kiểu đối tượng có tính chất hình học màu sắc đặc trưng, thường ảnh danh lam thắng cảnh, khu vui chơi bãi biển, di tich lịch sử văn hóa tâm linh Tuy nhiên ảnh địa danh khơng có quy luật mà hệ thống ảnh, ký hiệu với ý nghĩa qui ước kèm theo Việc ghi nhớ hình dạng ý nghĩa tất loại ảnh địa danh du lịch khó khăn lớn, Vì lý trên, mong muốn xây dựng ứng dụng nhỏ gọn, đơn giản cho phép người dùng tra cứu trực quan thông tin địa danh du lịch theo nhu cầu sở thích Với số lượng ảnh địa danh lớn vậy, đồng thời có nhiều ảnh địa danh có hình thức, màu sắc tương tự để biết nhớ hết địa danh đơn giản Để giải vấn đề sử dụng phương pháp đơn giản tìm cách so sánh ảnh mẫu địa danh du lịch cần xác định với ảnh địa danh du lịch lưu trữ để tìm địa danh "giống" với địa danh du lịch cần xác định Chức ứng dụng tra cứu thông tin trực quan Từ ảnh có sẵn ứng dụng tìm hình ảnh tương tự sở liệu mục đích tìm ảnh đích thơng tin liên quan đến ảnh cần truy vấn Việc so sánh hai ảnh không thực trực tiếp so sánh văn bản, để so sánh hai ảnh phải dựa vào đặc trưng ảnh màu sắc, kết cấu, hình dạng Các đặc tính nhận thấy mắt thường để máy nhận biết đặc tính khó u cầu với tốn phải tìm kiếm xác, kết trả thời gian nhanh chấp nhận hoạt động sở liệu ảnh lớn Từ thực tế đặt toán tra cứu địa danh du lịch sau: tìm Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 42 sở liệu ảnh địa danh du lịch ảnh có nội dung ( màu sắc ) giống với ảnh địa danh du lịch mẫu nhất, sau xếp theo thứ tự giảm dần độ tương tự 3.2 Phấn tích tốn Với mục đích lưu trữ hình ảnh địa danh du lịch nên thông thường ảnh địa danh du lịch có đối tượng ảnh ảnh đồng có màu sắc tương phản rõ rệt để làm đối tượng ảnh Chúng ta nhận thấy để so sánh, phân loại ảnh địa danh du lịch hai đặc điểm quan trọng hình dạng màu sắc đối tượng ảnh Các ảnh địa danh thường có đặc điểm kết cấu phức tạp không phản ánh đặc trưng đối tượng bố cục khơng gian rõ ràng khơng có ý nghĩa trường hợp ảnh có đối tượng ảnh Từ phân tích áp dụng số giới hạn sau với toán tra cứu địa danh du lịch Nhiệm vụ toán xây dựng hệ thống tra cứu ảnh địa danh du lịch có số chức sau: Khi người sử dụng cung cấp ảnh mẫu địa danh du lịch cần tra cứu có định dạng thơng dụng JPEG, BMP, GIF Hệ thống có nhiệm vụ tìm kiếm sở liệu ảnh có sẵn cho danh sách tất ảnh tương tự ảnh mẫu theo thứ tự ảnh coi giống với ảnh mẫu xếp phía Người sử dụng lựa chọn theo hai đặc điểm để so sánh: so sánh theo màu sắc, so sánh theo hình dạng kết hợp hai đặc điểm để so sánh Người sử dụng thiết lập khoảng cách ngưỡng cho đặc điểm: chương trình trả lại kết mà khoảng cách ảnh kết ảnh mẫu không vượt ngưỡng Hoặc người sử dụng qui định số lượng ảnh kết trả lại Để đơn giản, xét toán hạn chế sau: Chỉ xét ảnh có đối tượng ảnh có màu đồng Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 43 Các đối tượng ảnh có hình dạng khơng q phức tạp có đường biên tương đối đơn giản Ảnh có định dạng phổ biến JPG, BMP, GIF, PCX, qua khâu tiền xử lý để loại bỏ nhiễu 3.3 Xây dựng chƣơng trình 3.3.1 Sơ đồ khối tổng quát Đọc Trích chọn Tạo Véc ảnh đặc điểm tơ đặc trưng mẫu Tính khoảng Đọc Trích Tạo ảnh từ chọn Véc tơ sở DL đặc điểm đặc trưng cách Thêm vào danh sách vị trí thích hợp Hình 3.1 Sơ đồ khối tổng quát chương trình Sơ đồ thể khối chức modul chương trình: Đọc ảnh: sử dụng thư viện chuẩn Windows để đọc ảnh mẫu ảnh sở liệu vào cấu trúc DIB Trích chọn đặc điểm: tuỳ thuộc vào đặc điểm cần trích chọn màu sắc hay hình dạng mà khối sử dụng thuật tốn trích chọn tương ứng Tạo véc tơ đặc trưng: đặc điểm trích chọn dạng véc tơ đặc trưng nhiều chiều Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 44 Tính khoảng cách: dựa vào số phương pháp tính khoảng cách trình bày chương để tính khoảng cách tương ứng véc tơ đặc trưng ảnh mẫu ảnh sở liệu Cuối dựa theo khoảng cách tính được, chương trình xếp kết theo chiều giảm dần độ tương tự véc tơ đặc trưng 3.3.2 Tra cứu theo màu sắc Đọc ảnh Chuyển đổi mẫu 256 màu Đọc ảnh từ sở DL Chuyển đổi 256 màu Tính histogram màu Tính histogram màu Tính k/c Euclide Thêm vào danh sách vị trí thích hợp Hình 3.2 Sơ đồ khối phần tra cứu ảnh theo màu sắc Sử dụng phương pháp histogram màu trình bày chương Ảnh mẫu đọc vào cấu trúc DIB hiển thị thủ tục DisplayImage Giảm số lượng bin màu xuống 256 cách chuyển đổi màu thực điểm ảnh thành số màu bảng màu chuẩn Windows hàm GetClosetIndex Tính tốn số điểm ảnh bin màu hàm GenerateColorSignature, thu véc tơ 256 chiều véc tơ đặc trưng màu sắc ảnh Làm bước tương tự với ảnh sở liệu Tính khoảng cách Euclide véc tơ đặc trưng ảnh mẫu ảnh sở liệu hàm GetColorDistance xếp vào danh sách với Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 45 khoảng cách nhỏ xếp trước tiên 3.3.3 Sử dụng chương trình ứng dụng Khởi động chương trình, chọn file ảnh mẫu, ảnh mẫu hiển thị ô khung "Sample Image" Chọn phương pháp so sánh: màu sắc, nhập số đo khoảng cách tối đa (giá trị ngưỡng) hộp Similarity Distance Nhấn nút Find, chương trình yêu cầu người dùng chọn thư mục chứa file ảnh cần tìm Chương trình sau liệt kê tất ảnh có khoảng cách Euclide nhỏ giá trị ngưỡng theo thứ tự tăng dần khoảng cách Euclide, ảnh coi giống xếp trước Khi chọn ảnh danh sách ảnh tìm thấy (Found Image List), chương trình hiển thị ảnh khung Retrieved Image Hình 3.3 Giao diện chương trình Dưới số kết chạy chương trình để tìm kiếm ảnh tương tự với ảnh mẫu Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 46 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 47 Hình 3.4 Một số kết chạy chương trình 3.4 Khả mở rộng chƣơng trình 3.4.1 Những hạn chế chương trình Các ảnh ban đầu chưa xử lý “sơ chế” lọc nhiễu yêu cầu định dạng đơn giản nên phạm vi so sánh bị hạn chế Chương trình thiết lập kích thước cố định cho ảnh trước xử lý 256×256, kích thước khối 16×16, số chiều vector đặc trưng 256 làm hạn chế tính mềm dẻo chương trình 3.4.2 Khả mở rộng Kỹ thuật “tra cứu ảnh theo nội dung” có nhiều hướng nghiên cứu phát triển tạo thuật tốn hiệu làm cho máy tính “hiểu” nội dung ảnh Chúng ta hồn tồn xây dựng thuật tốn tốt để trích chọn đặc điểm đặc trưng khác màu sắc, kết cấu, hình dạng đối tượng ảnh để phát triển cho toán nhận dạng vật thể Sử dụng phương pháp tính tốn độ tương tự phù hợp cho loại đặc điểm để có kết so sánh gần với trực giác Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 48 KẾT LUẬN Luận văn trình bày vài kỹ thuật tảng hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung bao gồm mô tả nội dung trực quan, đánh giá độ tương tự, sơ đồ đánh số, giao tiếp với người sử dụng đánh giá hiệu hệ thống, nhấn mạnh vào kỹ thuật mô tả đặc điểm trực quan Các đặc điểm trực quan tổng quát sử dụng nhiều hệ tra cứu ảnh theo nội dung màu sắc, kết cấu hình dạng Màu sắc thường biểu diễn thông quan histogram màu, sơ đồ tương quan màu, véc tơ gắn kết màu moment màu không gian màu định Kết cấu biểu diễn thơng qua đặc điểm Tamura, phân tích Wold, mơ hình SAR, biến đổi Gabor biến đổi dạng sóng Hình dạng biểu diễn thống qua bất biến moment, hàm xoay, mô tả Fourier, độ trịn, độ lệch tâm, hướng trục biến đổi radon Ngoài đặc điểm trực quan điểm ảnh lại sử dụng để phân tách ảnh thành vùng đồng đối tượng ảnh Các đặc điểm cục vùng ảnh đối tượng ảnh dùng hệ thống tra cứu ảnh theo vùng Có nhiều cách để đánh giá khoảng cách đặc điểm trực quan, số cách sử dụng phổ biến khoảng cách Minkowski, khoảng cách toàn phương, khoảng cách Mahalanobis, độ phân kỳ Kullback-Leibler độ phân kỳ Jeffrey Đến thời điểm phương pháp tính khoảng cách Minkowski khoảng cách tồn phương sử dụng rộng rãi hệ thống tra cứu ảnh Mặc dù kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung đưa giải pháp thơng minh tự động để tìm kiếm ảnh cách hiệu vấn đề kỹ thuật dựa đặc điểm mức thấp Nói chung đặc điểm mức thấp phản ánh đựơc khía cạnh ảnh Khơng có đặc điểm phản ánh ngữ nghĩa ảnh, kể sử dụng kết Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 49 hợp nhiều đặc điểm Phần cuối luận văn đưa áp dụng cụ thể cho phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung Luận văn đạt đƣợc kết sau: Trình bày Khái quát tra cứu ảnh toán tra cứu địa danh du lịch Giới thiệu đầy đủ kiến thức tảng sử dụng khóa luận bao gồm kiến thức xử lý ảnh giới thiệu toán tra cứu địa danh du lịch Trình bày hai kỹ thuật tra cứu địa danh du lịch kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào màu sắc kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào hình dạng Xây dựng ứng dụng phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung áp dụng vào toán tra cứu địa danh du lịch qua ảnh, sơ đồ chức thiết kế giao diện chương trình Những vấn đề cịn tồn tại: Do thời gian tìm hiểu đề tài chưa nhiều hạn chế khả lập trình đồ hoạ nên số mục tiêu đặt từ bắt tay nghiên cứu chưa thực chương trình chạy thử này, bao gồm: Chưa có chức tra cứu ảnh cách kết hợp nhiều đặc điểm Chưa cài đặt kỹ thuật đánh số hiệu đề cập phần luận Chưa cài đặt kỹ thuật tăng hiệu hệ thống cách giảm số chiều véc tơ đặc trưng Trong thời gian tới, tơi hy vọng giải vấn đề tồn để xây dựng chương trình thực hữu ích, đáp ứng yêu cầu tốn Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO Fuhui Long, Hongjiang Zhang, David Dagan Feng (2002), Fundamentals of Content-based Image Retrieval, in Multimedia Information Retrieval and Management - Technological Fundamentals and Applications Do Nang Toan (2002), The boundaries of the region and properties, Science and Technology Journal, Vol.40, Special No, pp 41-48 Low (1991), A Introductory Computer Vision and Image Processin, McGrawhill, 244p ISBN 0077074033 Randy Crane (1997), A simplied approach to Image Processing: clasical and modern technique in C, Prentice Hall, ISBN 0-13-226616-1 Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2003), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Shengjiu Wang (2001), A Robust CBIR Approach Using Local Color Histograms, Department of Computer Science, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada, Tech Rep TR 01-13, http://citeseer.nj.nec.com/wang01robust.html Peter Howarth, Stefan Ruger (2000), Evaluation of Texture Features for Content-based Image Retrieval, Department of Computing, Imperial College London mmis.doc.ic.ac.uk/www-pub/civr04-texture.pdf Eero Hyvönen et al (2002), Ontology Image Retrieval, www.seco.tkk.fi/publications/2003/hyvonen-saarela-et-al-ontology-basedimage-retrieval Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, (1999), Nhập môn Xử lý ảnh số, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội 10 Võ Đức Khánh, (2003) Giáo trình xử lý ảnh, Nxb Thống kê, Hà Nội 11 Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, (2008), Giáo trình Xử lý ảnh, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội 12 Ngô Quốc Tạo, (2003), Bài giảng mơn Xử lý ảnh Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 51 PHỤ LỤC ẢNH ĐỊA DANH DU LỊCH TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 52 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 53 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 54 Số hóa trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ... tra cứu địa danh du lịch Chƣơng 2: Một số kỹ thuật tra cứu địa danh du lịch qua ảnh Trình bày hai kỹ thuật tra cứu địa danh du lịch kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào màu sắc kỹ thuật tra cứu ảnh dựa. .. .17 1.2.1 Địa danh du lịch 17 1.2.2 Đặc trưng địa danh du lịch ảnh địa danh du lịch 17 1.2.3 Ứng dụng kỹ thuật tra cứu ảnh vào toán tra cứu địa danh du lịch 17 Chƣơng 2:... biển, khu du lịch sinh thái 1.2.3 Ứng dụng kỹ thuật tra cứu ảnh vào toán tra cứu địa danh du lịch Ảnh địa danh du lịch kiểu đối tượng có tính chất hình học màu sắc đặc trưng, thường ảnh địa danh,