3 Lưu ảnh vào CSDL Lưu thông tin cơ bản về ảnh và các véc tơ đặc trưng sau khi trích rút của ảnh đó
3.3.3Chƣơng trình tra cứu ảnh
Chương trình được xây dựng với mục đích tra cứu các ảnh trong CSDL tương tự nhất với ảnh truy vấn. Chương trình được viết bằng ngơn ngữ lập trình C# trên mơi trường Visual Studio 2010 và SQL Server 2008.
Tập ảnh thử nghiệm: Cơ sở dữ liệu ảnh gồm 1000 ảnh JPEG. Cơ sở dữ liệu ảnh là tập con của tập ảnh của GS Wang và tôi tập hợp từ Internet được sử dụng để đánh giá hiệu năng tra cứu. Các ảnh trong CSDL có kích cỡ là 128× 85 điểm ảnh hoặc 85×128 điểm ảnh. Các ảnh gồm 256 màu. Cơ sở dữ liệu ảnh gồm các ảnh về ngựa, cảnh hồng hơn, vườn hoa, rừng, phong cảnh, nhà cửa.
Bảng 3.1 Số lượng các loại ảnh trong cơ sở dữ liệu
TT Loại ảnh Số lƣợng
1 Ngựa 71
2 Cảnh hồng hơn 85
3 Vườn hoa 121
4 Rừng 130
5 Bầu trời, phong cảnh 356
6 Nhà cửa 115
7 Các loại ảnh khác 122
Chức năng của chương trình: Cho phép người sử dụng cung cấp ảnh truy vấn, người sử dụng có thể chọn số cụm cần phân đoạn và chọn số lượng ảnh kết quả, sau đó chương trình thực hiện tra cứu và đưa ra kết quả là tập ảnh được phân hạng theo thứ tự giảm dần khoảng cách các ảnh trong cơ sở dữ liệu so với ảnh truy vấn.
Giao diện của chương trình:
Hình 3.15 Chọn ảnh truy vấn
Hình 3.17 Chọn ảnh truy vấn
Hình 3.19 Chọn ảnh truy vấn
Qua các ví dụ trên cho ta thấy khoảng cách giữa ảnh truy vấn và ảnh trong CSDL càng nhỏ thì độ tương tự giữa 2 ảnh càng lớn, đặc biệt nếu khoảng cách bằng 0 thì 2 ảnh giống hệt nhau.
Hiệu quả tra cứu ảnh:
Thời gian tìm kiếm 1 ảnh phụ thuộc vào thời gian phân đoạn ảnh truy vấn (phụ thuộc vào thuật toán phân đoạn ảnh), số lượng ảnh trong CSDL nhiều hay ít, thuật tốn tra cứu ảnh, tốc độ xử lý của máy tính.
3.5 Kết luận chƣơng 3
Trong chương này, luận văn đã trình bày kết quả của chương trình phân đoạn ảnh theo mơ hình tách vùng sử dụng thuật tốn tách cây tứ phân, phân đoạn ảnh theo mơ hình ghép vùng sử dụng thuật toán Single-Link với ngưỡng màu và ngưỡng cỡ khác nhau; sử dụng thuật toán Kmeans với số cụm khác nhau. Ngồi ra luận văn cũng trình bày kết quả của việc ứng dụng phân đoạn ảnh để tiến hành xây dựng hệ thống tra cứu ảnh..
KẾT LUẬN
Phân đoạn ảnh hiện nay đang là một lĩnh vực nghiên cứu mở. Những cơng nghệ đang rất cịn non trẻ và còn nhiều vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu. Trong giới hạn của luận văn, tơi đã trình bày tổng quan về phân đoạn ảnh cùng với các phương pháp phân đoạn ảnh theo mơ hình tách, ghép vùng thường được sử dụng. Đặc biệt luận văn đã xây dựng thử nghiệm chương trình phân đoạn ảnh và tra cứu ảnh với cơ sở dữ liệu ảnh tự nhiên dựa vào đặc trưng của từng vùng đã thu được những kết quả nhất định. Qua đó cũng thấy được hiệu quả của phương pháp đã cho là khá hiệu quả về độ chính xác và thời gian.
Luận văn đã đạt được một số kết quả như sau:
- Tìm hiểu được tổng quan về xử lý ảnh và phân đoạn ảnh.
- Tìm hiểu được các phương pháp phân đoạn K-means, phân cụm dựa vào màu CBC, tách cây tứ phân, tách theo vùng thuần nhất CSI.
- Ứng dụng phương pháp phân đoạn ảnh vào xây dựng hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung.
- Sưu tầm tập ảnh thực nghiệm cho kết quả tốt.
Bên cạnh đó luận văn cịn có những hạn chế cần khắc phục: Chưa đưa ra được phương pháp phân đoạn hồn tồn mới, chưa có sự so sánh đầy đủ giữa các phương pháp phân đoạn.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN
- Nghiên cứu nâng cao hiệu quả các phương pháp phân đoạn. - Đưa ứng dụng của phân đoạn vào thực tế. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});