Sau khi các điểm đặc trƣng đã đƣợc xác định, các mặt (đa giác) đã đƣợc xác định. Ta tiến hành nội suy các cặp đa giác tƣơng ứng. Nghĩa là ta tiến hành thực hiện biến đổi qua các bƣớc:
Ứng với mỗi đa giác A1A2...Am đã xác định, thực hiện các công việc sau: 1. Tìm tất cả các điểm đặc trƣng thuộc vào đa giác đang xét A1A2...Am. Tập
các điểm đặc trƣng tìm đƣợc gọi là S0 = {D1, D2 ,...,Dn}. Dĩ nhiên, { A1,A2,...,Am } S0.
2. Ứng với mỗi điểm M thuộc đa giác A1A2...Am, thực hiện các bƣớc sau: Tìm 3 điểm thuộc S0 theo thuật toán tập các điểm đặc trƣng đã đƣợc trình bầy ở phần trên. Tức là tìm 3 điểm thuộc S0 thoả mãn hai điều kiện:
+Tổng khoảng cách từ 3 điểm này tới M là nhỏ nhất. + M thuộc tam giác tạo bởi 3 điểm này.
Gọi 3 điểm đặc trƣng vừa tìm đƣợc là Di ,Dj ,Df và các điểm này tƣơng ứng với các điểm D’i , D’j , D’f ở 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.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1. Bài toán
Tra cứu, nhận dạng và định vị tàu chiến trên biển đã đƣợc nhiều nƣớc phát triển và ứng dụng trong quân sự. Việc phát hiện đƣợc hình dạng con tàu trong tấm ảnh là vấn đề tối quan quan trọng và cần thiết cho hệ thống. Trong phạm vi của đề tài, luận văn sẽ tiến hành tìm kiếm hình ảnh đặc trƣng cơ bản của con tàu, tính toán đƣợc tọa độ thực của nó. Từ những đặc điểm cơ bản nhất này sẽ làm tiền đề để phát triển trong thời gian tiếp theo.
Đầu vào: Ảnh mặt biển vào ban ngày có chứa một con tàu, có thông tin tọa độ thực của tấm ảnh đi kèm.
Đầu ra: Tìm ra đƣợc tàu và chỉ ra tọa độ của nó trên thực tế.
3.2. Phân tích bài toán
Quá trình nhận diện đƣợc con tàu trong tấm ảnh và phân biệt đƣợc đó là tàu loại gì, tàu chiến hay tàu dân sự là một bài toán lớn. Để làm đƣợc việc này, đầu tiên là phải xây dựng đƣợc một cơ sở dữ liệu với những đặc trƣng cơ bản về: các chủng loại tàu, các loại boong tàu, mũi tàu, đuôi tàu, các loại thiết bị trên boong. Quá trình này đòi hỏi cần nhiều thời gian, công sức, nó là vấn đề cốt lõi nhằm giúp tra cứu đƣợc tàu đó thuộc chủng loại gì, là tàu chiến hay tàu dân sự. Sau khi đã có đƣợc một cơ sở dữ liệu là những hình ảnh về các chủng loại tàu với đầy đủ các đặc trƣng nhận dạng, bƣớc tiếp theo cần phải xây dựng chƣơng trình có chức năng phát hiện đƣợc hình dạng con tàu trên tấm ảnh, sau đó từ tọa độ chung của cả vùng ảnh tính toán ra đƣợc tọa độ thực của con tàu nằm ở tọa độ nào.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Bƣớc 1: Xây dựng cơ sở dữ liệu về các chủng loại tàu, các loại boong tàu, mũi tàu, đuôi tàu, các loại thiết bị trên boong. Xây dựng chƣơng trình phát hiện ra đƣợc con tàu trên tấm ảnh.
Bƣớc 2: Tìm đƣợc tọa độ của con tàu trên ảnh, từ thông tin tọa độ đi kèm tấm ảnh, tính toán ra đƣợc tọa độ thực của con tàu.
3.3. Chƣơng trình tra cứu và định vị tàu chiến. 3.3.1 Lựa chọn công cụ 3.3.1 Lựa chọn công cụ
Có một số ngôn ngữ có thể phát triển lập trình đố hoạ nhƣ Open GL trên nền C++ hay java 3D để phát triển các ứng dụng đồ hoạ 3 chiều, nhƣng luận văn lựa chọn Microsoft Visual C++ (còn đƣợc gọi là MSVC) để phát triển ứng dụng. Đây là một sản phẩm Môi trƣờng phát triển tích hợp (IDE) cho các ngôn ngữ lập trình C, C++, và C++/CLI của Microsoft. Nó có các công cụ cho phát triển và gỡ lỗi mã nguồn C++, đặc biệt là các mã nguồn viết cho Microsoft Windows API, DirectX API, và Microsoft .NET Framework
3.3.2 Phát hiện tàu trên tấm ảnh bằng kỹ thuật phân đoạn ảnh.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.1 Sơ đồ xử lý chọn vùng và phân đoạn
Bắt đầu Đọc ảnh Gán màu gần nhất cho mỗi pixel Xác định Histogram Sắp xếp bảng tần xuất (Histogram) theo thứ tự giảm No_RGN = 0
Lặp lại cho mỗi giá trị màu trong
bảng tần xuất
Tìm màu xuất hiện đầu tiên
iseed = img_array i jseed = img_array j
Gọi hàm
Mark_Region(img_array, col, iseed, jseed, region)
Gọi hàm
Fix_Boundary(img_array, col, region) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tính diện tích (vùng hình chữ nhật)
Diện tích = ((reg x1 - reg x2) * (reg y1 - reg y2)) /Image_size
Nếu Dtích > T No_RGN ++ No_RGN<3 &^EOT Lƣu region trong mảng Region Dừng A A Yes No Yes No
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Khi chạy chƣơng trình cửa sổ ban đầu xuất hiện với giao diện sau:
Ảnh chứa tàu đầu vào Ảnh tàu tìm đƣợc ở đầu ra
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
3.3.3. Xác định tọa độ tàu bằng kỹ thuật phân hình tứ giác
Nếu lƣới xây dựng trên ảnh nguồn và đích tƣơng ứng là lƣới tứ giác, cần nội suy các tứ giác cho nhau. Để thực hiện điều này luận văn dùng phép nội suy Bilinear. Phép nội suy Bilinear xác định một hàm biến đổi từ một hình vuông kích thƣớc 0,1 x 0,1 tới một tứ giác trong không gian (tứ giác này không nhất thiết phải đồng phẳng). Phép biến đổi đƣợc thực hiện tƣơng đƣơng với hai việc: Thứ nhất là nội suy trên các cạnh AD và BC thu đƣợc điểm P và Q.
P = (1-v)A +vD Q = (1-v)B +vC
Việc tiếp theo là nội suy trên đoạn PQ sử dụng thông số u: B(u,v) = (1-u) P + uQ
Một vài kết quả từ chƣơng trình:
Tọa độ thực của tấm
ảnh ( Đầu vào ) Tọa độ tàu trên ảnh
Tọa độ thực của tàu ( Đầu ra ) Kinh độ Vĩ độ X Y Kinh độ Vĩ độ 512838 512845 172030 172030 260.3562 206.4940 512841.5 172032.0
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Tọa độ thực của tấm
ảnh ( Đầu vào ) Tọa độ tàu trên ảnh
Tọa độ thực của tàu ( Đầu ra ) Kinh độ Vĩ độ X Y Kinh độ Vĩ độ 512838 512845 172034 172034 1373040 1373045 1373040 1373045 172030 172030 172035 172035 256.1239 168.5864 1373042.5 172032
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
3.4 Đánh giá kết quả thực nghiệm và kết luận. 3.4.1 Đánh giá và kết quả thực nghiệm 3.4.1 Đánh giá và kết quả thực nghiệm
a. Phần phát hiện tàu trên tấm ảnh
Chƣơng trình đã phát hiện đƣợc hình dạng tàu trên tấm ảnh.
Thời gian xử lý nhanh, đáp ứng đƣợc yêu cầu của bài toán thực tế. Độ chính xác chƣa thực sự cao.
b. Phần định vị tàu theo tọa độ thực
Đã tính toán đƣợc tọa độ thực của tàu dựa trên tham số tọa độ thực của tấm ảnh đi kèm.
Độ chính xác cao, thời gian tính toán nhanh.
3.4.2 Kết luận
Các kết quả đạt đƣợc : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Đề tài bƣớc đầu đƣa ra đƣợc giải pháp tra cứu, nhận dạng và định vị tàu chiến trên biển. Từ tấm ảnh mặt biển có chứa một con tàu cùng với tọa độ thực đi kèm chƣơng trình đã phát hiện đƣợc hình dạng tàu, tính toán đƣợc tọa độ thực của tàu.
Các kết quả nghiên cứu và ứng dụng bƣớc đầu đã thực hiện đƣợc mục đích của đề tài. Chƣơng trình thử nghiệm đƣợc xây dựng nhằm chứng minh tính khả thi của các kết quả nghiên cứu.
Chƣơng trình hoàn thiện cần có sự đầu tƣ nhiều hơn về mặt thời gian và công sức. Đề tài có thể tiếp tục phát triển để đem lại ứng dụng đáp ứng đƣợc yêu cầu thực tế.
Hƣớng pháp triển của đề tài :
Các kết quả của đề tài có thể đƣợc áp dụng trong công tác quản lý an ninh trên biển, làm tiền đề cho việc phát triển các sản phẩm vũ khí sản xuất trong nƣớc có ứng dụng đến việc nhận dạng và định vị tàu chiến trên biển.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO - Tài liệu tiếng Việt
[1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2008), Giáo trình Xử lý ảnh, Nhà xuất
bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
- Tài liệu Tiếng Anh
[2] F. Cao, J. Delon, A. Desolneux, P. Musé, F.Sur (2005), “A unified framework for detecting and application to shape recognition”.
[3] Dengsheng Zhang (2002), Image Retrieval Based on Shape,
Monash Universiy.
[4] T. Chen, P. Wu, and Y. Chiou (2004), An early Fire-detection method based on image processing. In Proceeding of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).
[5] Anil K.Jain (2002), Fundamentals of Digital Image Processing.
[6] G.Dudek, J.k.Tsotsos (1997). Shape Representation and Recognition from multiscale Curvature.