Cài đặt .NetFameWord 4.0
Chạy file TimAnhTheoMauSac. Exe
3.3. Giao diện
Giao diện của chương trình gồm các chức năng :
Nạp ảnh gốc : Chọn ảnh gốc từ máy tính
Tìm theo forfer : chọn đường dẫn tới forder chứa CSDL ảnh
Khi cần tìm kiếm 1 ảnh hoặc những ảnh tương tự với ảnh cần tìm mà bận biết rằng bạn lưu nó ở đâu trong máy tính, thì chúng ta sử dụng “ tìm theo forder “ . Bạn chọn 1 ảnh gốc để truy vấn, sau đó chọn đường dẫn đến thư mục ảnh lưu trữ , chọn OK , thì những ảnh này sẽ được tiến hành tìm kiếm
Tìm theo file : Chọn các file trong CSDL ảnh cần tìm kiếm
Nếu ảnh đặt trong 1 forder là quá lớn, trong khi bạn không nhớ chính xác tên file ảnh cần tìm, thì có thể sử dụng cách tìm kiếm theo file, đó là chọn lựa những file ảnh cho là phù hợp để tìm kiếm. Bằng cách quét hoặc kick chuôt vào những file đó , chọn Open. Ảnh sẽ được đưa vào để tìm kiếm
Nhập vào độ chênh lệch cần tìm kiếm ,và độ đo cần tìm kiếm
Độ chênh lệch chính là thước đo để đánh giá sự chính xác của ảnh tìm kiếm .Giá trị độ chênh lệch nhập vào càng nhỏ thì ảnh càng chính xác. Hệ thống sẽ tính toán lược đồ màu của ảnh truy vấn và các ảnh trong CSDL ảnh cần tìm kiếm, tính toán độ đo và so sánh các kết quả với độ chênh lệch nhập vào. Nếu thỏa mãn nhỏ hơn độ chênh lêch thì ảnh sẽ được hiển thị ra.
Chương trình sử dụng 2 loại độ đo là độ đo Min-Max ,và độ đo Euclid Với mỗi độ đo thì cho ra các kết quả tìm kiếm khác nhau
Hình 3.3.6. Kết quả 1
3.4. Thử nghiệm cài đặt
Tìm kiếm ảnh trong CSDL ảnh tổng hợp, gồm 40 ảnh định dạng JPEG kích cỡ 128x85 ở nhiều chủ đề khác nhau. Các ảnh này có kích thước càng nhỏ thì tốc độ tính toán và càng nhanh và đảm bảo cho tốc đọ chạy của chương trình
Ảnh gốc dùng để truy vấn
Ảnh gốc được chọn là 1 ảnh bất kì. Ở đây ta chọn 1 ảnh nằm cùng thư mục với các ảnh cần truy vấn. Ảnh có định dạng JPEG , kick cỡ 128 x85
Hình 3.4.2. ảnh truy vấn
Sử dụng độ đo Min-Max - Kick chọn vào độ đo Min-Max - Nhập độ chênh lệch là 600
Kết quả ảnh được hiển thị ra là 11 ảnh
Sử dụng độ đo Euclid - Kick chọn vào độ đo Euclid - Nhập độ chênh lêch là 600
Kết quả hiện thị ra 22 ảnh
Với chức năng tìm kiếm theo file : chúng ta chọn một số file ảnh trong CSDL cần tìm kiếm rồi cũng chọn độ đo và độ chênh lệch
Hệ thống sẽ chỉ tìm kiếm trên những file được chọn, và sẽ tính toán như tìm kiếm theo forder, hiện thị kết quả phù hợp với độ chênh lệch nhập vào
Hình 3.4.8 : Kết quả 3
Với 2 loại độ do khác nhau ta thu được số lượng ảnh đầu ra khác nhau,và độ chính xác khác nhau . Nếu nhập độ chênh lệch càng nhỏ thì độ chính xác càng cao, ngược lại nếu độ chênh lệch càng lớn thì ảnh tìm được sẽ càng nhiều, thiếu sự chính xác
- Nếu nhập độ chênh lệch bằng 0 với cả 2 độ đo ,thì kết quả sẽ tìm ra được chính ảnh gốc ban đầu
KẾT LUẬN
Nội dung chính của đề tài là tìm hiểu các phương pháp truy tìm ảnh và cài đặt thuật toán tìm kiếm ảnh dựa theo đặc trưng về màu sắc
Những kết quả đã đạt được :
Trình bày sơ qua về các phương pháp truy tìm ảnh, và trình bày chi tiết phương pháp truy tìm ảnh dựa theo đặc trưng về màu sắc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cài đặt thành công thuật toán tìm kiếm ảnh dựa theo màu sắc sử dụng các độ đo Eclid và Min-Max, trên vùng không gian màu RGB. Như vậy với việc nhập 1 ảnh gốc ban đầu và chọn CSDL chứa ảnh, chọn độ đo và độ chênh lệch, người sử dụng có thể dễ dàng tìm kiếm được những bức ảnh mình cần. Việc sử dụng hệ thống tính toán trong không gian màu RGB cho kết quả khá tốt và nhanh chóng
Những kết quả chưa đạt được :
Chưa xây dựng được chương trình trong các không gian màu khác như HSV…
Ảnh truy vấn cho kết quả chưa chính xác, việc tính toán chậm chạm với những bức ảnh có số điểm ảnh ( pixel ) lớn, và CSDL lớn
Chương trình mới dừng lại ở việc tính toán trên hệ màu RGB ,cho kết quả chưa được chính xác và không tối ưu so với hệ màu HSV
Giao diện chương trình chưa tối ưu, chưa có các chức năng view, save, open ảnh…
Trong quá trình làm đồ án em không tránh khỏi những thiếu sót, cũng như những lỗi gặp phải của chương trình mà em chưa biết. Vậy em mong được sự đóng góp ý kiến của thầy cô và bạn bè để đồ án này có thể thực hiện trong thực tế. Trong thời gian tới em sẽ tiếp tục phát triển chương trình để tra cứu ảnh được hiểu quả hơn. Tổ chức thành cơ sở dữ liệu ảnh đối với số lượng ảnh lớn cố định giúp cho quá trình tím kiếm tối ưu về mặt tốc độ. Có thể phát triển thêm để đưa vào thực tế giúp tìm hàng hóa trong siêu thị, tìm ảnh trên mạng….
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] D.P.Huttenlocher,G.A.Klanderman and W.J.Ruck-lidge. Comparing images using the Hausdorff distance, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol. 15, no. 9, pp. 850–863, 1993.
[2] G. B. Dantzig. Application of the simplexmethod to a transportation problem. In
Activity Analysis of Production and Allocation 359–373. JohnWiley and Sons.
[3] http://vi.wikipedia.org/wiki/Bài_toán_vận_tải
[4] B. Yates, R. Neto. Modern Information Retrieval, Addison Wesley, 1999.
[5] Phạm Việt Bình, (2007). Phát triển kỹ thuật dò biên, phát hiện biên và ứng dụng, Luận án tiến sỹ ngành Bảo đảm toán học cho máy tính và hệ thống tính toán, Viện Công nghệ thông tin – Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam.
[6] Đặng Văn Đức. Hệ quản trị CSDL đa phương tiện, Giáo trình dành cho lớp Cao học - Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên.
[7] Nguyễn Hữu Quỳnh, Ngô Quốc Tạo. (2007), Sử dụng đặc tính cục bộ của vùng phục vụ tra cứu ảnh phong cảnh. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ Thông tin và Truyền thông”, Đại Lải 14-15/9/2007, trang 608-616.
[8] Đỗ Năng Toàn, Nguyễn Văn Tới, Nguyễn Thị Thu Hiền, (2008). Áp dụng thuật toán Octrees cho bước lượng tử trong quá trình phân đoạn ảnh màu bằng thuật toán Jseg, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên, Tập 2(1), trang 80-84.
[9] Nguyễn Văn Tới, Phạm Việt Bình, Nguyễn Tiến Thành, (2009). Sử dụng kỹ thuật
phân lớp dữ liệu để tính toán các bins màu động trong tra cứu ảnh dựa trên màu sắc. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Thái Nguyên, nhận đăng.
[10] Một số đề tài, luận văn của các khóa K4,K3 Khoa CNTT, Đại học Thái Nguyên và các tài liệu do giáo viên hướng dẫn cung cấp