Chương trình “Truy vấn ảnh dựa trên biến đổi wavelet” là chương trình được thiết kế trên giao diện người dùng GUI của phần mềm Matlab 7.8. Rất đơn giản và dễ dàng sử dụng.
Để mở chương trình bạn có thể làm theo 2 cách:
Cách 1: Mở trực tiếp trên chương trình Matlab 7.8. Ta chỉ đường dẫn đến thư mục DATN sau đó Run file giaodien.fig. Như hình dưới:
Hình 4.2 Mở giao diện bằng đường dẫn thư mục có sẵn trên Matlab
Hoặc các bạn cũng có thể vào trực tiếp thư mục DATN để mở file giaodien.fig. Sau khi chạy chương trình sẽ xuất hiện hộp thư thoại như hình:
HÌnh 4.3 Giao diện chương trình
Để chọn hình cần truy vấn, ta nhấp chuột vào nút “brown for image..”. Sau đó nhấp chuột vào nút truy vấn. Chương trình sẽ chạy và xuất kết quả ra một figure riêng như hình 4.4. Độ chính xác và độ truy hồi cũng được tính toán và xuất ra ở 2 ô textbox trên giao diện.
Chương 5: Kết quả mô phỏng
Chương 5
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 5.1 Kết quả mô phỏng
Trong chương trình mô phỏng, ta sử dụng cơ sở dữ liệu của Wang [5], gồm 1000 hình kiểu RGB.
Bảng 5.1: Độ chính xác của phương pháp đề xuất
Loại hình Truy vấn 10 ảnh Truy vấn 5 ảnh
Africa 27.3 45 Bãi biển 34.8 56 Kiến trúc 24.9 43.2 Bus 20.1 39.8 Khủng long 66.9 73.8 Voi 21.9 40.4 Hoa 37.1 51.2 Ngựa 69.1 76.4 Núi 22.3 41 Food 21.3 40.8 Trung bình 34.6 50.8
Bảng 4.1 trình bày độ chính xác trung bình khi truy vấn ảnh của từng loại ảnh trong cơ sở dữ liệu. Ta thấy ảnh “Voi” có độ chính xác cao nhất(39.6% ), trong khi ảnh “người” có độ chính xác thấp nhất( chỉ 14,9%).
Dưới đây là kết quả truy vấn ảnh của mỗi loại ảnh trong cơ sở dữ liệu: + Ảnh “người”:
+ Ảnh “bãi biển”:
Hình 5.2 Ảnh bãi biển
+Ảnh “kiến trúc”:
Chương 5: Kết quả mô phỏng
+Ảnh “xe bus”:
HÌnh 5.4 Ảnh xe bus
+ Ảnh “khủng long”:
+ Ảnh “voi”:
HÌnh 5.6 Ảnh voi
+ Ảnh “hoa”:
Chương 5: Kết quả mô phỏng
+ Ảnh “ngựa”:
Hình 5.8 Ảnh ngựa
+ Ảnh “núi”:
+ Ảnh “thức ăn”:
Hình 5.10 Ảnh thức ăn
Kết quả được mang ra so sánh với các phương pháp truy vấn ảnh khác cùng sử dụng tập cơ sở dữ liệu ảnh WANG [] như FIRM[], SIMPLYcity[], Color sailient points[]. Kết quả so sánh được thể hiện ở bảng sau
Bảng 5.2 So sánh độ chính xác của các phương pháp truy vấn khác.
Loại hình FIRM SIMPLYcity Color sailent points Phương pháp đề xuất Kiến trúc 0.35 0.35 0.32 0.44 Xe buýt 0.60 0.36 0.52 0.59 Ngựa 0.65 0.72 0.70 0.42 Khủng Long 0.95 0.95 0.95 0.75 Bãi biển 0.35 0.32 0.34 0.35 Trung bình 0.58 0.54 0.566 0.51
Chương 5: Kết quả mô phỏng
5.2 Độ chính xác
Truy vấn ảnh dựa trên biến đổi wavelet đã được mang ra so sánh với các hệ thống truy vấn ảnh khác. Kết quả thu được cho thấy phương pháp này tốt hơn cho việc truy vấn ở một vài loại hình như: Biển với độ chính xác là 44%( FIRM 35% , SIMPLYcity 35%, color sailients points 32%); xe buýt với độ chính xác là 59%, tốt hơn so với SIMPLYcity(36%) và color sailient points (52%).
Tuy nhiên,độ chính xác trung bình thì thấp hơn so với các phương pháp đã nêu trên.
5.3Tốc độ truy vấn ảnh
Tốc độ truy vấn ảnh trong cơ sở dữ liệu là rất tốt so với các phương pháp khác, dưới 1s. Tốc độ trung bình thống kê cho một loại ảnh là 4s. Như vậy về mặt thời gian việc truy vấn ảnh dựa trên biến đổi wavelet có độ truy xuất đáp ứng nhanh.
Chương 6
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết quả đạt được
- Đưa ra được các lý thuyêt tổng quan về truy vấn ảnh, lý thuyết về bộ lọc gabor, đặc trưng màu, đặc trưng cấu trúc, phép biến đổi Wavelet và ứng dụng của phép biến đổi Wavelet trong truy vấn ảnh.
- Xây dựng chương trình mô phỏng về truy vấn ảnh dựa trên phép biến đổi Wavelet
- Đưa ra kết quả, tính độ chính xác, độ truy hồi của từng ảnh riêng lẻ, và thống kê độ chính xác truy vấn ảnh của từng loại ảnh có trong cơ sở dữ liệu.
6.2 Hạn chế
- Kết quả mô phỏng không được chính xác so với lý thuyết.
- Độ chính xác còn thấp.
- Chương trình mô phỏng còn dài nên tốc độ xử lý chậm.
6.3 Hướng phát triển
- Tiếp tục nghiên cứu đề tài để nâng cao độ chính xác của chương trình mô phỏng.
- Đơn giản hóa mã chương trình để tốc độ xử lý nhanh hơn.
- Tiến hành thực nghiệm trên phần cứng.
- So sánh độ chính xác, tốc độ xử lý của phương pháp so với các phương pháp hiện tại.