Một số kỹ thuật tra cứu và định vị tàu chiến trên biển

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Lê Minh Đức MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU VÀ ĐỊNH VỊ TÀU CHIẾN TRÊN BIỂN LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Lê Minh Đức CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT TRA CỨU VÀ ĐỊNH VỊ TÀU CHIẾN TRÊN BIỂN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS ĐỖ NĂNG TỒN Thái Ngun - 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Học viên xin cam đoan, toàn nội dung liên quan tới đề tài đƣợc trình bày luận văn thân học viên tự tìm hiểu nghiên cứu, dƣới hƣớng dẫn khoa học Thầy giáo PGS TS Đỗ Năng Toàn Các tài liệu, số liệu tham khảo đƣợc trích dẫn đầy đủ nguồn gốc Học viên xin chịu trách nhiệm trƣớc pháp luật lời cam đoan Thái Nguyên, ngày 20 tháng năm 2014 Học viên thực Lê Minh Đức Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Học viên xin gửi lời cảm ơn tới Thầy, cô tận tình truyền đạt kiến thức quý báu cho học viên suốt trình học tập Đặc biệt, học viên xin gửi lời cảm ơn biết ơn sâu sắc tới Thầy giáo PGS TS Đỗ Năng Toàn, thầy tận tình bảo học viên suốt trình thực đề tài Bên cạnh kiến thức khoa học, thầy giúp học viên nhận học phong cách học tập, làm việc kinh nghiệm sống quý báu Học viên xin bày tỏ lịng biết ơn tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp ngƣời thân động viên khích lệ tinh thần giúp đỡ để học viên hoàn thành luận văn Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC KỸ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v MỞ ĐẦU………………………………………………………………… …1 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ TRA CỨU VÀ ĐỊNH VỊ TÀU CHIẾN 1.1 Khái quát tra cứu ảnh 1.1.1 Hình dạng .3 1.1.1.1 Khái niệm hình dạng 1.1.1.2 Đặc điểm hình dạng với việc tìm kiếm ảnh 1.1.2 Tra cứu ảnh dựa vào hình dạng 1.1.2.1 Lƣợc đồ hình dạng 1.1.2.2 Độ so khớp đƣờng biên hình dạng 1.1.2.3 So khớp với ảnh phát họa 1.2 Bài toán tra cứu tàu chiến biển 1.2.1 Giới thiệu .9 1.2.2 Đặc điểm hình dạng số loại tàu tàu mặt nƣớc .9 1.2.2.1 Tàu chiến 10 1.2.2.2 Tàu dân 27 1.2.3 Cách tiếp cận 38 CHƢƠNG 2: KỸ THUẬT TRA CỨU VÀ ĐỊNH VỊ TÀU CHIẾN TRÊN BIỂN .39 2.1 Trích chọn đặc trƣng hình dạng tàu chiến 39 2.1.1 Biến đổi Fourier 39 2.1.1.1 Chuỗi Fourier 40 2.1.1.2 Sự hội tụ chuỗi Fourier 40 2.1.1.3 Biến đổi Fourier 41 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2.1.1.4 Biến đổi Fourier rời rạc 41 2.1.1.5 Biến đổi Fourier hai chiều 42 2.1.1.6 Phạm vi biến đổi Fourier 42 2.1.2 Không gian độ chia (Scale space) 43 2.1.2.1 Cơ sở 44 2.1.2.2 Không gian độ chia Gaussian 45 2.1.2.3 Phạm vi không tạo đặc trƣng .45 2.1.2.4 Không gian độ chia mâu thuẫn với việc đa định.46 2.2 Đánh giá độ tƣơng tự .48 2.2.1 Phép đo giống 49 2.2.1.1 Không gian phép đo khoảng cách .49 2.2.1.2 Khoảng cách dạng Minkowski 49 2.2.1.3 Khoảng cách Cosin .49 2.2.1.4 Thông tin thống kê .50 2.2.1.5 Đƣờng giao biểu đồ 50 2.2.1.6 Khoảng cách bậc hai 51 2.2.1.7 Khoảng cách Mahalanobis 52 2.2.2.Thực phép đo 53 2.2.2.1 Độ nhạy độ xác(RPP) 53 2.2.2.2 Tỷ lệ trọng số thành công 53 2.2.2.3 Phần trăm thứ bậc giống 54 2.2.3 Trích chọn đặc trƣng hình dạng 55 2.3 Kỹ thuật tra cứu tàu chiến biển 56 2.3.1 Phƣơng pháp phân đoạn yếu B.G Prasad 56 2.4 Kỹ thuật định vị tàu chiến biển 57 2.4.1 Khái niệm toạ độ Barycentric .57 2.4.2 Định vị dựa vào toạ độ Barycentric 58 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 2.4.2.1 Phƣơng pháp xác định tất điểm thuộc tam giác 59 2.4.3 Xây dựng thuật toán 59 2.4.3.1 Lý lựa chọn ba điểm để biểu diễn phụ thuộc 60 2.4.3.2 Tiêu chí lựa chọn điểm thích hợp 60 2.4.3.3 Giảm nhẹ tập điểm cần duyệt 61 2.4.3.4 Việc xây dựng hàm mục tiêu phƣơng pháp duyệt 61 2.4.4 Xây dựng công thức biến đổi 63 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 64 3.1 Bài toán .64 3.1 Phân tích tốn .64 3.3 Chƣơng trình tra cứu định vị tàu chiến 65 3.3.1 Lựa chọn công cụ .65 3.3.2 Phát tàu ảnh kỹ thuật phân đoạn ảnh 65 3.3.3 Xác định tọa độ tàu kỹ thuật phân hình tứ giác 68 3.4 Đánh giá kết thực nghiệm kết luận 70 3.3.1 Đánh giá kết thực nghiệm .70 3.3.2 Kết luận 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT LCC Landing Craft, Control PWH Percentage of Weighted Hits PSR Percentage of Similarity Ranking Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Nhận dạng xử lý ảnh lĩnh vực có nhiều ứng dụng thực tiễn nhƣ: Hệ thống thông tin địa lý, quân sự, y học vv Đối với lĩnh vực khoa học quân sự, thập kỷ vừa qua, công nghệ xử lý ảnh thực trở thành lĩnh vực mũi nhọn khơng thể thiếu, ln phát triển song hành với loại vũ khí thơng minh, có độ xác cao Hiện nay, loại tên lửa hành trình đại giới việc nhận dạng đƣợc mục tiêu qua hình ảnh đƣợc nạp sẵn sở liệu, đóng vai trị định đến việc cơng xác vào mục tiêu đƣợc xác định từ trƣớc Trong lực lƣợng Hải quân giới nói chung Hải quân Việt Nam nói riêng, tốn tra cứu, nhận dạng, định vị loại tàu chiến biển đƣợc đặt cấp thiết từ nhiều năm qua, giải tốt toán giúp cho việc quản lý tình hình an ninh mặt biển đƣợc nhanh chóng, xác, hiệu Giải đƣợc toán tra cứu, nhận dạng, định vị tàu chiến biển làm móng cho việc phát triển loại vũ khí cơng xác mà có quốc gia có khoa học quân phát triển Nhằm đáp ứng toán nhận dạng tàu chiến, luận văn tập trung nghiên cứu Một số kỹ thuật tra cứu định vị tàu chiến biển Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu - Đối tƣợng nghiên cứu luận văn ảnh có chứa tàu bao gồm loại tàu chiến mặt mƣớc, tàu bổ trợ, tàu ngầm, tàu dân sự, đặc điểm hình dạng chúng - Phạm vi nghiên cứu ảnh mặt biển vào ban ngày có chứa tàu Hƣớng nghiên cứu đề tài Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu, nhận dạng loại tàu chiến mặt nƣớc, tàu bổ trợ, tàu ngầm, tàu dân dựa đặc điểm từ bóng loại tàu kỹ thuật tìm kiếm hình dạng, trích trọn đặc trƣng Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 10 Những nội dung nghiên cứu - Các đặc trƣng thiết yếu loại tàu mặt nƣớc - Các kỹ thuật nhƣ trích chọn đặc trƣng, đánh giá độ tƣơng tự, phân hình tam giác, tứ giác vv Phƣơng pháp nghiên cứu - Thu thập phân tích tài liệu, thơng tin liên quan đến đề tài - Tìm hiểu quy trình tra cứu, nhận dạng định vị tàu chiến biển - Tìm hiểu kỹ thuật thuật tốn xử lý liên quan - Tìm hiểu phân tích số phép tốn nhận dạng tàu chiến - Kết hợp nghiên cứu trƣớc tác giả nƣớc với bảo, góp ý thầy hƣớng dẫn để hồn thành nội dung nghiên cứu Ý nghĩa khoa học đề tài - Nêu đƣợc tầm quan trọng việc tra cứu, nhận dạng định vị tàu chiến biển, chọn đƣợc kỹ thuật quan trọng trình tra cứu, nhận dạng định vị loại tàu chiến - Nghiên cứu đƣa đƣợc sản phẩm phục vụ cho việc tra cứu, nhận dạng định vị loại tàu chiến biển Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 65 Thứ tự Màu R G B 12 Lime 109 219 13 Lavender 146 14 Plum 146 109 15 Teal 146 182 170 16 Dark red 182 0 17 Magenta 182 73 170 18 Yellow green 182 182 170 19 Flouro green 182 255 170 20 Red 219 73 21 Rose 219 146 170 22 Yellow 219 255 23 Pink 255 36 170 24 Orange 255 146 25 White 255 255 255 Không gian màu đƣợc chia để tính điểm tƣơng đồng vùng luận văn sử dụng khoảng cách euclidean chuẩn Nhƣ vậy, không gian màu RGB đƣợc chia thành không gian đƣợc gọi phân loại màu (color category) Phƣơng pháp phụ thuộc vào việc xác định biên Màu pixel (màu phân biệt đƣợc giác quan) đƣợc mơ tả loại màu vùng màu giảm tƣơng ứng 2.4 Kỹ thuật định vị tàu chiến biển 2.4.1 Khái niệm toạ độ Barycentric Với điểm M(xm,ym) nằm tam giác ABC biểu diễn toạ độ theo toạ độ đỉnh tam giác nhƣ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 66 xm = u xa + v xb + w xc ym = u ya + v yb + w yc u+v+ w = u,v, w Giải hệ phƣơng trình ta đƣợc nghiệm nhất: (ya-yc) (xa-xm)-(xa-xc) (ya-ym) v= (ya-yc) (xa-xb)-(xa-xc) (ya-yb) (ya-ym) (xa-xb)-(xa-xm) (ya-yb) w= (ya-yc) (xa-xb)-(xa-xc) (ya-yb) u = 1-v-w Vậy nói điểm M có toạ độ (u, v, w) tam giác ABC 2.4.2 Định vị dựa vào toạ độ Barycentric Đối với điểm toạ độ Toạ độ điểm phụ thuộc vào tỉ lệ khoảng cách từ đến đỉnh tam giác khoảng cách tuyệt đối chúng Nếu khoảng cách tƣơng đối điểm cần biểu diễn đến điểm sở nhỏ hệ số tƣơng ứng với lớn Hình 2.5 Minh hoạ cho khái niệm hệ toạ độ Barycentric (0,1,0) M (1,0,0) (0,0,1) Hình 2.5 Hệ toạ độ Barycentric Đến thuật tốn hồn tồn rõ ràng Vậy bƣớc phải thực thuật toán là: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 67 Xây dựng lƣới tam giác cho ảnh gốc ảnh đích Đối với cặp tam giác tƣơng ứng với ảnh gốc ảnh đích ta nội suy tam giác ảnh gốc thành tam giác ảnh đích Một vấn đề nảy sinh tìm đƣợc tất điểm thuộc tam giác ABC cách hiệu quả? Có nhiều phƣơng án để giải vấn đề này, phần sau giới thiệu phƣơng pháp hiệu 2.4.2.1 Phƣơng pháp xác định tất điểm thuộc tam giác Phƣơng pháp gồm có bƣớc nhƣ sau: Tìm giá trị xmax, xmin, ymax, ymin đỉnh tam giác For a = ymin to ymax - Tìm giao điểm đƣờng thẳng y = a với cạnh tam giác - Chỉ xét giao điểm có hoành độ thuộc [xmin,xmax] xếp giao điểm theo chiều tăng dần hoành độ - Các điểm nằm đƣờng thẳng y = a có hồnh độ thuộc đoạn [x_min,x_max] thuộc tam giác (với x_ thể hoành độ giao điểm) y = ymin x = xmax x = xmin y = ymax Hình 2.6 Tìm tất điểm thuộc tam giác theo dịng qt điểm gần M ảnh hƣởng tới M lớn 2.4.3 Xây dựng thuật tốn Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 68 2.4.3.1 Lý lựa chọn ba điểm để biểu diễn phụ thuộc Nhƣ trình bầy việc lựa chọn thích hợp tìm phụ thuộc điểm theo điểm đến điểm biên Có bốn lý để chọn điểm thay chọn điểm biên: Các điểm dùng để biểu diễn phụ thuộc phải tạo thành miền lồi muốn đạt chất lƣợng tốt Trong trƣờng hợp điểm điều hiển nhiên cịn trƣờng hợp điểm cần phải kiểm tra mà việc làm tăng thời gian chạy lên nhiều Việc kiểm tra xem điểm có phải điểm miền lồi tạo điểm dễ dàng nhiều so với việc kiểm tra miền lồi tạo điểm Việc biểu diễn phụ thuộc điểm theo điểm tam giác dễ dàng nhiều so với việc tính tốn tứ giác lồi Chất lƣợng hai cách biểu diễn khác khơng dáng kể 2.4.3.2 Tiêu chí lựa chọn điểm thích hợp Nhƣ trình bày ba điểm thích hợp đƣợc chọn từ số điểm biên chứa điểm ảnh cần biểu diễn Tuy nhiên trƣờng hợp xây dựng ứng dụng, không nên khơng thể địi hỏi đầu vào phải xác định rõ ràng vùng Vì thuật tốn phải tự động chọn điểm thích hợp tập điểm đặc trƣng cho Tiêu chí chọn ba điểm nhƣ sau: Điểm cần nội suy phải thuộc vào tam giác tạo ba điểm Tổng khoảng cách từ điểm cần nội suy đến điểm nhỏ Tiêu chí thứ đƣa nhằm đạt đƣợc chất lƣợng nắn chỉnh hình tốt Việc hồn tồn tn thủ tiêu chí thứ điều cần thiết Cịn tiêu chí thứ hai đƣa để chọn điểm biên vùng chứa điểm ảnh theo tính chất biên ảnh đƣợc trình bầy phần Hơn tiêu chí hai cịn đƣa đƣợc điểm có ảnh hƣởng lớn tới điểm cần nội suy Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 69 2.4.3.3 Giảm nhẹ tập điểm cần duyệt Với tiêu chí nhƣ việc duyệt tồn điểm đặc trƣng điều không cần thiết Luận văn hạn chế tập điểm cần duyệt nhƣ cách sau mà đảm bảo tập chứa ba điểm mà luận văn cần tìm kiếm Sắp xếp tập đặc trƣng theo chiều tăng dần hoành độ Với điểm M cần nội suy tìm vị trí dãy Xuất phát từ M, tiến hành tìm hai phía dãy tìm đƣợc điểm thuộc góc nhƣ hình vẽ bên dƣới Tập điểm cần duyệt chứa điểm có khoảng cách từ tới M nhỏ khoảng cách lớn từ điểm tới M M Hình 2.7 Minh hoạ cách tìm điểm Do tính chất phân vùng ảnh việc giảm nhẹ theo phƣơng pháp đạt hiệu đáng kể 1.5.4.4 Việc xây dựng hàm mục tiêu phƣơng pháp duyệt Nếu tiến hành duyệt toàn số lƣợng tính tốn lớn Giả sử có 100 điểm đặc trƣng điểm ảnh cần nội suy, luận văn phải tính khối lƣợng tính tốn nhƣ: Cần duyệt C1003 =161.700 cặp số 100 điểm Với cặp điểm cần phải kiểm tra xem điểm cần nội suy có thuộc tam giác tạo điểm không, có tính tổng khoảng cách Chọn điểm thích hợp Với số lƣợng tính tốn nhƣ việc duyệt tồn khơng thể chấp nhận đƣợc Để giảm nhẹ việc tính tốn, luận văn mềm dẻo việc tuân thủ tiêu chí thứ hai, thay tìm điểm có tổng khoảng cách đến điểm cần biểu diễn Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 70 nhỏ nhất, luận văn tìm điểm số số điểm có khoảng cách nhỏ thoả mãn tiêu chí thứ Điều chập nhận đƣợc theo lý sau: Việc tìm đƣợc ba điểm theo tiêu chí thứ hai đảm bảo ba điểm biên Nhƣng luận văn tìm đƣợc ba điểm theo cách xác suất tìm lớn Khi xác định phụ thuộc điểm ba điểm tạo thành tam giác chứa điểm gần có ảnh hƣởng lớn, cịn điểm xa có ảnh hƣởng khơng đáng kể Việc tìm theo cách dễ tìm đƣợc điểm gần Trong nội suy điểm ảnh gốc đƣợc ánh xạ sang điểm tƣơng ứng với bên ảnh đích nên ba điểm đƣợc chọn thỗ mãn điều kiện biên điểm cần biểu diễn đƣợc Do tính chất “khơng rõ” hàm mục tiêu nên luận văn không áp dụng cách xây dựng hàm mục tiêu thủ tục duyệt riêng biệt nhƣ áp dụng cách duyệt truyền thống đƣợc Ở đây, luận văn áp dụng việc xây dựng hàm mục tiêu thủ tục duyệt thành nhƣ sau: Tính tốn khoảng cách từ điểm nội suy đến điểm đặc trƣng Sắp xếp theo chiều tăng dần khoảng cách chọn số điểm có khoảng cách đến điểm cần biểu diễn nhỏ nhất, tập điểm tạm gọi tập ứng cử viên Lực lƣợng điểm ứng cử viên tuỳ chọn Tìm tập ứng cử viên ba điểm thoả mãn tiêu chi Nếu tìm thấy kết thúc Nếu khơng bổ xung thên vào tập ứng cử viên điểm điểm tạm coi đƣợc chấp nhận tìm hai điểm số điểm cịn lại Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 71 Lặp lại tìm đƣợc điểm thoả mãn Để ý rằng, luận văn nội suy đƣợc điểm ảnh M điểm lân cận tìm đƣợc tập ứng viên M với ba điểm thoả mãn xác suất cao Vì vậy, luận văn tìm tập ứng cử viên M trƣớc, khơng tìm thấy tiến hành tìm lại nhƣ 2.4.4 Xây dựng cơng thức biến đổi Sau điểm đặc trƣng đƣợc xác định, mặt (đa giác) đƣợc xác định Ta tiến hành nội suy cặp đa giác tƣơng ứng Nghĩa ta tiến hành thực biến đổi qua bƣớc: Ứng với đa giác A1A2 Am xác định, thực công việc sau: Tìm tất điểm đặc trƣng thuộc vào đa giác xét A1A2 Am Tập điểm đặc trƣng tìm đƣợc gọi S0 = {D1 , D2 , ,Dn} Dĩ nhiên, { A1,A2, ,Am } S0 Ứng với điểm M thuộc đa giác A1A2 Am, thực bƣớc sau: Tìm điểm thuộc S0 theo thuật toán tập điểm đặc trƣng đƣợc trình bầy phần Tức tìm điểm thuộc S0 thoả mãn hai điều kiện: +Tổng khoảng cách từ điểm tới M nhỏ + M thuộc tam giác tạo điểm Gọi điểm đặc trƣng vừa tìm đƣợc Di ,Dj ,Df điểm tƣơng ứng với điểm D’i , D’j , D’f ảnh đích Tìm M’ thuộc tam giác D’i D’j D’f tƣơng ứng với điểm M dựa vào thuật toán nội suy tam giác Di Dj Df thành tam giác D’i D’j D’f Gán giá trị màu M cho M’ Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 72 Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài toán Tra cứu, nhận dạng định vị tàu chiến biển đƣợc nhiều nƣớc phát triển ứng dụng quân Việc phát đƣợc hình dạng tàu ảnh vấn đề tối quan quan trọng cần thiết cho hệ thống Trong phạm vi đề tài, luận văn tiến hành tìm kiếm hình ảnh đặc trƣng tàu, tính tốn đƣợc tọa độ thực Từ đặc điểm làm tiền đề để phát triển thời gian Đầu vào: Ảnh mặt biển vào ban ngày có chứa tàu, có thơng tin tọa độ thực ảnh kèm Đầu ra: Tìm đƣợc tàu tọa độ thực tế 3.2 Phân tích tốn Q trình nhận diện đƣợc tàu ảnh phân biệt đƣợc tàu loại gì, tàu chiến hay tàu dân toán lớn Để làm đƣợc việc này, phải xây dựng đƣợc sở liệu với đặc trƣng về: chủng loại tàu, loại boong tàu, mũi tàu, tàu, loại thiết bị boong Q trình địi hỏi cần nhiều thời gian, cơng sức, vấn đề cốt lõi nhằm giúp tra cứu đƣợc tàu thuộc chủng loại gì, tàu chiến hay tàu dân Sau có đƣợc sở liệu hình ảnh chủng loại tàu với đầy đủ đặc trƣng nhận dạng, bƣớc cần phải xây dựng chƣơng trình có chức phát đƣợc hình dạng tàu ảnh, sau từ tọa độ chung vùng ảnh tính tốn đƣợc tọa độ thực tàu nằm tọa độ Bài toán tra cứu, định vị tàu chiến biển đƣợc cụ thể hóa nhƣ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 73 Bƣớc 1: Xây dựng sở liệu chủng loại tàu, loại boong tàu, mũi tàu, đuôi tàu, loại thiết bị boong Xây dựng chƣơng trình phát đƣợc tàu ảnh Bƣớc 2: Tìm đƣợc tọa độ tàu ảnh, từ thông tin tọa độ kèm ảnh, tính tốn đƣợc tọa độ thực tàu 3.3 Chƣơng trình tra cứu định vị tàu chiến 3.3.1 Lựa chọn cơng cụ Có số ngơn ngữ phát triển lập trình đố hoạ nhƣ Open GL C++ hay java 3D để phát triển ứng dụng đồ hoạ chiều, nhƣng luận văn lựa chọn Microsoft Visual C++ (còn đƣợc gọi MSVC) để phát triển ứng dụng Đây sản phẩm Mơi trƣờng phát triển tích hợp (IDE) cho ngơn ngữ lập trình C, C++, C++/CLI Microsoft Nó có cơng cụ cho phát triển gỡ lỗi mã nguồn C++, đặc biệt mã nguồn viết cho Microsoft Windows API, DirectX API, Microsoft NET Framework 3.3.2 Phát tàu ảnh kỹ thuật phân đoạn ảnh Tiến trình phân đoạn xử lý chọn vùng ảnh chứa tàu đƣợc trình bày sơ đồ: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 74 Gọi hàm Mark_Region(img_array, col, iseed, jseed, region) Bắt đầu Đọc ảnh Gọi hàm Fix_Boundary(img_array, col, region) Gán màu gần cho pixel Tính diện tích (vùng hình chữ nhật) Diện tích = ((reg x1 - reg x2) * (reg y1 - reg y2)) /Image_size Xác định Histogram Sắp xếp bảng tần xuất (Histogram) theo thứ tự giảm Yes Nếu Dtích > T No No_RGN = A Lặp lại cho giá trị màu bảng tần xuất Lƣu region mảng Region No_RGN ++ Yes Tìm màu xuất A No_RGN