đồ án tốt nghiệp nghiên cứu một số kỹ thuật xác định độ đo tương tự và ứng dụng

Sốhóabởi TrungtâmHọc liệu–ĐạihọcTháiNguyên http://www.lrc-tnu.edu.vnĐẠIHỌCTHÁINGUYÊNKHOAC ÔNGNGHỆTHÔNGTIN TRẦNQUANGHUY NGHIÊNCỨUMỘTSỐKỸTHUẬT XÁCĐỊNHĐỘĐOTƯƠNGTỰVÀỨNGDỤNG LUẬNVĂNTHẠCSỸCÔNG

Sốhóabởi TrungtâmHọc liệu–ĐạihọcTháiNguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

ĐẠIHỌCTHÁINGUYÊNKHOAC ÔNGNGHỆTHÔNGTIN

TRẦNQUANGHUY

NGHIÊNCỨUMỘTSỐKỸTHUẬT XÁCĐỊNHĐỘĐOTƯƠNGTỰVÀỨNGDỤNG

LUẬNVĂNTHẠCSỸCÔNGNGHỆTHÔNGTIN

Thái nguyên-2009

ĐẠIHỌCTHÁINGUYÊNKHOAC ÔNGNGHỆTHÔNGTIN

http://www.lrc-tnu.edu.vn Sốhóabởi TrungtâmHọc liệu–ĐạihọcTháiNguyên

5

LỜICAMĐOAN

TôixincamđoantoànbộnộidungtrongLuậnvănhoàntoàntheođúngnộidungđềcươngcũngnhưnộidungmàcánbộhướngdẫngiaocho.Nộid u n g luậnvăn,cácphầntríchlụccáctàiliệuhoàntoànchínhxác.Nếucósais ó t tôihoàntoànchịutráchnhiệm

Tácgiảluậnvăn

TrầnQuangHuy

ĐẶTVẤNĐỀ 8

LỜINÓIĐẦU 9

Chương1 : K H Á I Q U Á T V Ề X Ử L Ý Ả N H V À Đ Ộ ĐOT Ư Ơ N G TỰTRO NGXỬLÝẢNH 11

1.1 Kháiquátvềxửlýảnh 11

1.1.1 Mộtsốkháiniệmcơbản 11

1.1.2 Mộtsốvấnđềtrongxử lýảnh 12

1.1.2.1 Cáchệthốngxửlýảnh 12

1.1.2.2 Cáchìnhtháicủaảnh 14

1.1.2.3 Mộtsốứngdụngtrongxửlýảnh 15

1.1.2.4 Mộtsốkháiniệm,địnhnghĩatrongxửlývideo 17

1.1.2.5 Lượcđồmàu(ColorHistogram) 22

1.1.2.6 Lượcđồtươngquanmàu(ColorCorrelogram) 25

1.1.2.7 Đặctrưngchuyểnđộng(Motion) 26

1.1.2.8 Cácbướcthaotácvớifilevideo 28

1.2 Độđotươngtựtrongxửlýảnh 30

Chương2: MỘTSỐPHƯƠNGPHÁPXÁCĐỊNHĐỘĐOTƯƠNGTỰ 32

2.1 Độđodựatrênkhoảngcách 32

2.1.1 Độđokhoảngcáchmin–max 32

2.1.2 ĐộđokhoảngcáchEuclid 32

2.1.3 Độđokhoảngcáchtoànphương: 32

2.2 Độđosửdụngtrọngsố 32

2.2.1 Độđocótrọngsố 32

2.2.2 Độđohỗnhợp 33

2.2.2.1 Thuộctínhrờirạc 33

2.2.2.2 Thuộctínhcóthứtự 34

2.2.2.3 Thuộctínhliêntục 35

2.2.2.4 Kếthợpđộđocủacácthuộctính 36

2.2.2.5 Thuậttoánnhanhchothuộctínhliêntục 38

2.2.2.6 Thuậttoánnhanhchothuộctínhcóthứtự 40

2.3 Độđotươngtựcóthểhọc(Trainablesimilaritymeasure) 41

2.4 ĐộđodựatrênHistogram 43

2.4.1 Giớithiệu 43

2.4.2 Địnhnghĩa 43

2.4.3 Lượcđồmứcxámhaichiều 44

2.4.4 Cáctínhchấtcủalượcđồmứcxám 45

2.4.5 Quanhệgiữalượcđồmứcxámvàảnh 46

2.4.6 Mộtchiều 46

2.4.7 Haichiều 47

CHƯƠNG3:ỨNGDỤNGĐỘĐOTƯƠNGTỰTRONGVIỆCPHÂNL OẠIẢN HTRONGFILEVIDEO 49

3.1 Giớithiệubàitoán 49

3.2 Càiđặtthuậttoán 49

3.2.1 Codeđọcảnh 49

3.2.2 Codeđọcvàextractframefilevideo 56

3.3 Kếtquảthựcnghiệmvàđánhgiá 59

PHẦNKẾTLUẬN 62

TÀILIỆUTHAMKHẢO 63

Lĩnhvựcxửl ý ảnhsố t ĩ n h vàx ử l ý ảnhđ ộ n g ( v i d e o ) đ ã đ ư ợ c h ì n h thànhvàpháttriểnvàonhữngthậpkỷđầucủathếkỷXX.Cácphươngphápx ử lýảnhbắtnguồntừmộtsốứngdụngnhưnângcaochấtlượngthôngtinh ìn h ảnhđốivớimắtngườivàxửlýsốliệu,nhậndạngchohệthốngtựđộng.M ộ t trongnhữngứngdụngđầutiêncủaxửlýảnhlànângcaochấtlượngảnhb á o truyềnquacápgiữaLondonvàNewYorkvàonhữngnăm1920.Thiếtbịđ ặ c biệtmãhóahìnhảnh,truyềnquacápvàkhôiphụclạiởphíathu.Cùngv ớ i thờigian,dokỹthuậtmáytínhpháttriểnnênxửlýhìnhảnhngàycàngpháttriển.Cáckỹthuậtcơbảnchophéptìmkiếm,đốisánhnhữngảnhđểtìmrasựtươngtự

Từnăm1964đếnnay,phạmv i x ử l ý ảnhvàv i d e o ( ả n h đ ộ n g ) phátt r i ể n

k h ô n g ngừng.Cáckỹthuậtxửlýảnhsố(digitalimageprocessing)đangđượcsửdụngđểgiảiquyếtmộtloạt cácv ấn đền h ằ m nângcaochấtlượngthôngtinhìnhảnh.Vàxửlýảnhsốđượcứngdụngrấtnhiềutrongytế,thiênv ă n học,viễnthám,sinhhọc,ytếhạtnhân,quânsự,sảnxuấtcôngnghiệp…

Mộtứngdụngquantrọngtrongxửlýảnhsốmàkhôngthểkhôngnhắcđếnđólàđốisánhmộtảnhvớicácframecủamộtfilevideonhằmmụcđíchtìmkiếmsự giốngn h a u h a

y khácnhau,quađ ó giúpc h o quátrìnhxửl ý côngv i ệ c nhanhhơnmàkhôngmấtthờigiankiểmtratừngfilevideo

Chínhv ì vậy,tôilựachọnđ ề tài“ Nghiêncứumộtsốkỹt h u ậ t xácđịnhđộđo

tươngtựvàứngdụng”nhằmnghiêncứumộtsốkỹthuậtxácđ ị n h độđotươngtự

nhưTrainablesimilarity measure(TSM)vàHistogramd ò n g cột.Quađó,tôicóthểđưaramộtsốnhậnxétvàcóthểcógiảiphápđềxuấtđểphânloạiđốitượngảnhtrongfilevideohiệuquảhơn

Xửlýảnhlàmộtlĩnhvựcđãvàđangđượcquantâmcủanhiềunhàkhoahọctrongvàngoàinướcbởitínhphongphúvàlợiíchcủanóđượcứngdụngt r o n g khoahọckỹthuật,kinhtế,xãhộivàđờisốngconngười.Lĩnhvựcxửlýả nhliênquantớinhi ềung àn

h khácnhư:hệt hốngtinhọc,t r í tuện h â n tạo,n h ậndạng,viễnthám,yhọc

Hiệnnay,thôngtinhìnhảnhđóngvaitròrấtquantrọngtrongtraođổithôngtin,bởiphầnlớnthôngtinmàconngườithuđượcthôngquathịgiác.D o vậy,vấnđềnhậndạngtrongxửlýảnh,đặcbiệtlànhậndạngđốitượngả nhchuyểnđộngđangđ ư ợcquantâmbởiy ê u cầuứ ngdụngđ a d ạ ngcủachúngtrongthựctiễn

Mụcđíchđặtrachoxửlýảnhđượcchiathànhhai phầnchính:phầnthứnhấtliênquanđếnnhữngkhảnăngtừcácảnhthulạicácảnhđểrồitừcácảnh đãđượccảibiế

nnhậnđượcnhiềuthôngtinđểquansátvàđánhgiábằngmắt,chúngtacoinhưlàsựbi

ếnđổiảnh(imagetransformation)haysựlàmđẹpảnh(imageenhancement).Ph

ầnhainhằmvàonhậndạnghoặcđoánnhậnảnhmộtcáchtựđộng,đánhgiánộidungcácảnh

Quátrìnhnhậndạngảnhnhằmphânloạicácđốitượngthànhcáclớpđ ố i tư

ợngđãbiết(supervisedlearning)hoặcthànhnhữnglớpđốitượngchưab i ết(unsupe rvisedlearning).Sauquátrìnhtăngcườngvàkhôiphục(đốivớin h ữngảnhcónhiễ u),giaiđoạntiếptheo,ngườitaphảitríchrútcácđặctínhquantrọng,quyếtđịnhcủaản

hcầnnhậndạng.Cácđặctínhđócóthểlàđặctínhhìnhhọc,đặctínhngữcảnh

Bêncạnhđó,trongnhữngnămgầnđâylượngdữliệuvideosốđãtănglênđángkểcùngvớiviệcsửdụngrộngrãicácứngdụngđaphươngtiệntronggiáodục,giảitrí,kinhdoanh, ytế…Thựctếnàyđặtracácbàitoánnhư:giảm

dunglượngvideovàtăngtốcđộxửlý,tổchứclưutrữvàtìmkiếmvideohiệuquả,h i ểunộidungv i d e o , n h ậndạngđốit ư ợ ngt r o n g v i d e o M ộtsốnhómn g h i ê n cứutrongvàngoàinướcđãđưaracácphươngphápgiảiquyếtgiảmd u n glượngvideo,tổchứccơsởdữliệuvideo,vàđặcbiệtlĩnhvựclànhậndạngđốitượng,đốitượngchuyểnđộngtrongdữliệuvideocũngđangđượcq u an tâmbởitínhứngdụngđadạngvàcầnthiếtcủanótrongkhoahọc,xãhộivàđờisốngconngười.

Trongl u ậnvănthạcsĩvớiđềtài“Nghiêncứumộtsốkỹthuậtxácđịnhđộđ

otương

tựvàứngdụng”,tôitậptrunggiảiquyếtbàitoánđọcảnhvàsosánhvớicácframetron

gfilevideođểđưaranhậnxét.Luậnvăngồmp h ầnmởđầu,phầnkếtluận,và3chươngnộidung:

Chương1:K háiquátvềxử lýảnhvàđộđotươngtựtrongxử

Emxinchânthànhcảmơn

TháiNguyên,ngày30tháng10năm2009

Họcviênthựchiện TrầnQuangHuy

Quátrìnhbắtđầutừviệcthunhậnảnhnguồn(từcácthiếtbịthunhậnả n h dạngsốhoặctươngtự)gửiđếnmáytính.Dữliệuảnhđượclưutrữởđịnhd ạ n g phùhợpvớiquátrìnhxửlý.Ngườilậptrìnhsẽtácđộngcácthuậttoánt ư ơ n g ứnglêndữliệuảnhnhằmthayđổicấutrúcảnhphùhơpvớicácứngd ụ n g khácnhau

Quátrìnhxửlýnhậndạngảnhđượcxemnhưlàquátrìnhthaotácảnhđ ầuvàonhằmchorakếtquảmongmuốn.Kếtquảđầuracủamộtquátrìnhx ử lýảnhcóthểlàmộtảnh“tốthơn”hoặcmộtkếtluận

trưngcườngđộsánghaymộtdấuhiệunàođótạimộtvịtrínàođócủađốit ư ợ n g trongkhônggianvàdođónócóthểx e m nhưmộthàm nb i ế n P(c1,c 2 , , cn).Sơđồtổngquátcủamộthệthốngxửlýảnh:

…)

Tríchchọ nđặcđ iể m

Hậu

x ửlý

Lưutrữ

Đốisánhrútrak ếtluận

* Tríchchọnđặcđiểm

Cácđặcđiểmcủađốitượngđượctríchchọntuỳtheomụcđíchnhậndạngtrongquátrìnhxửlýảnh.Tríchchọnhiệuquảcácđặcđiểmgiúpchoviệcnhậndạngcácđốitượngảnhchínhxác,vớitốcđộtínhtoáncaovàdunglượngnhớlưutrữgiảm

* Đốisánh,nhậndạng

Nhậndạngtựđộng(automaticrecognition),môtảđốitượng,phânloạivàphânnhómcácmẫulànhữngvấnđềquantrọngtrongthịgiácmáy,đượcứngdụngtrongnhiềungànhkhoahọckhácnhau.Vídụmẫucóthểlàảnhcủa

vântay,ảnhcủamộtvậtnàođóđượcchụp,mộtchữviết,khuônmặtngườihoặcmộtkýđồtínhiệutiếngnói.K h i biếtmộtmẫunàođó,đển h ậ n dạnghoặcphânloạimẫuđó.

Hoặcp h â n l o ạ i cóm ẫ u ( s u p e r v i s e d classification),chẳngh ạ n phâ

Việcgiảiq u y ế t bàitoánn h ậ n dạngt r o n g n h ữ n g ứ n g dụngm ớ i , nảys i n

h trongcuộcsốngkhông chỉtạoranhữngtháchthứcvềthuậtgiải,màcòn

1.1.2.2. Cáchìnhtháicủaảnh

* Chuyểnảnhmàuthànhảnhxám

Đơnvịtếbàocủaảnhsốlàpixel.Tùytheomỗiđịnhdạnglàảnhmàuh a y ảnhxámmàt ừ n g pi xe l cót h ô n g số khácn h a u Đốiv ớ i ảnhmàutừngpixelsẽmangthôngtincủabamàucơbảntạorabảnmàukhảkiếnlàĐỏ(R),X a n h lá(G)vàXanhbiển(B)[Thomas1892].Trongmỗipixelcủaảnhmàu,b a màucơbảnR,

GvàBđượcbốtrísátnhauvàcócườngđộsángkhácnhau.Thô ngthường,mỗimàucơbảnđượcbiểudiễnbằngtámbittươngứng256mứcđ ộ màukhácnhau.N h ư v ậ ymỗip i x e l chúngt a s ẽ c ó 28x3=224màu(khoảng16.78 triệumàu).Đốiv ớ i ảnhxám,thôngthường mỗipixelm a n g t h ô n g tincủa256mứcxám(tươngứngvớitámbit)nhưvậyảnhxámhoànt o à ncóthểtáihiệnđầyđủcấutrúccủamộtảnhmàutươngứngthôngquatámmặtphẳngbittheođộxám

Tronghầuhếtquátrìnhxửlýảnh,chúngtachủyếuchỉquantâmđếncấut r ú c

c ủ a ả n h vàb ỏ quaảnhh ư ở n g củay ế u t ố màus ắ c D o đ ó bướcc h u y ể ntừảnhmàuthànhảnhxámlàmộtcôngđoạnphổbiếntrongcácquát r ì n h xửlýảnhvìnólàmtăngtốcđộxửlýlàgiảmmứcđộphứctạpcủacácthuậttoántrênảnh

xỉxácsuấtxảyramứcxámr k Vẽhàmnàyvớitấtcảcácgiatrịcủaksẽbiểudiễnkháiquá

tsựxuấthiệncácmứcxámcủamộtảnh.ChúngtacũngcóthểthềhiệnlượcđồmứcxámcủaảnhthôngquatầnsuấtxuấthiệnmỗimứcxámquahệtọađộvuônggócxOy.Trongđó,trụchoànhbiểudiễnsốmứcxámtừ0 đếnN(sốbitcủaảnhxám).Trụctungbiểudiễnsốpixelcủamỗimứcxám

Hình1.3.Lượcđồxámcủaảnh

1.1.2.3. Mộtsốứngdụngtrongxửlýảnh

Nhưđãnóiởtrên,cáckỹthuậtxửlýảnhtrướcđâychủyếuđượcsửd ụ n g đểnângcaochấtlượnghìnhảnh,chínhxáchơnlàtạocảmgiácvềsựgiatăngchấtlượngảnhquanghọctrongmắtngườiquansát.Thờigiangầnđây,phạmv i ứ n g dụngxửl ý ảnhmởrộngk h ô n g ngừng,c ó thểnóihiệnkhôngcólĩnhvựckhoahọcnàokhôngsửdụngcácthànhtựucủacôngnghệx ử l ý ảnhsố

Trongyhọccácthuậttóanxửlýảnhchophépbiếnđổihìnhảnhđượct ạ o ratừn

g u ồ n b ứ c xạX

-rayh a y n g u ồ n bứcxạsiêuâmt h à n h h ì n h ảnhq u a n g quanghoặctrựctiếptrênbềmặtmànhìnhhiểnthị.Hìnhảnhcáccơquanchứcnăngcủaconngườisauđócóthểđượcxửlýtiếpđểnângcaođộtươngphản,lọc,táchcácthànhphầncầnthiết(chụpcắtlớp)hoặctạorahìnhảnhtrongkhônggianbachiều(siêuâm3chiều)

hìnhcảmnhậnđượctiasángquanghọc(450520nm λ=−),hoặctiahồngngoại(7609

00n m λ=−).Trênhình1.5avà1.5blầnlượtlàảnhbềmặttráiđấtnhậnđượct ừ2ống

ghihìnhnóitrên,dễdàngnhậnthấysựkhácbiệtrõrànggiữah a i ảnh.Đặcbiệttrênảnh1.3b,hìnhconsôngđượctáchbiệtrấtrõràngsovớiv ù n g ảnhhaibênbờ.Thiếtbịthuhìnhnhạycảmvớivậtthểbứcxạc á c tia

Hình1.5-Ảnhbềmặttráiđấtthuđượctừhaicamerakhácnhau

Xửl ý ả n h cònđ ư ợ c s ử d ụ n g nhiềut r o n g c á c hệthốngquảnl ý c h ấ t lượngvàsốlượnghànghóatrongcácdâytruyềntựđộng,vídụnhưhệthốngp h â n tíchảnhđểpháthiệnbọtkhíbênvậtthểđúcbằngnhựa,pháthiệncáclinhkiệnkhôngđạttiêuchuẩn(bịbiếndạng)trongquátrìnhsảnxuấthoặchệt h ố n g đếmsảnphẩmthôngquahìnhảnhnhậnđượctừcameraquansát

Xửlýảnhcònđượcsửdụngrộngrãitronglĩnhvựchìnhsựvàcáchệthốngbảomậthoặckiểmsoáttruycập:quátrìnhxử

lýảnhvớimụcđíchnhậnd ạ n g vântayhaykhuônmặtchophéppháthiệnnhanhcácđốitươngnghivấnc ũ n g nhưnângcaohiệuquảhệthốngbảomậtcánhâncũngnhưkiểmsoátravào.Ngoàira,cóthểkểđếncácứngdụngquantrọngkháccủakỹthuậtxửlýả nhtĩnhcũngnhưảnhđộngtrongđờisốngnhưtựđộngnhậndạng,nhậndạngmụct i ê u quânsự,máyn h ì n côngn g h i ệ p t r o n g các hệt h ố n g điềukhiểntựđộng,nénảnhtĩnh,ảnhđộngđểlưuvàtruyềntrongmạngviễnthôngv.v

1.1.2.4. Mộtsốkháiniệm,địnhnghĩatrongxửlývideo[9]

* Khunghình(frame)

Mộtđoạnvideogồmnhiềuảnhtĩnhđặtliêntiếpnhautạonênchuyểnđộngtrongphim.Một khunghìnhlàmộtảnhtĩnhđó.Vídụ:

Hình1.6.CáckhunghìnhĐểđoạnvideocóthểtạocảmgiácchuyểnđộng,cáckhunghìnhphảiđượcquayvớit ố c đ ộ phùhợp.V ì mắtn g ư ờ i c h ỉ cóthểnhậnđược2 4 hình/

giây,nênnếunhư

trongmộtgiây,lầnlượt24hìnhhoặcnhiềuhơnđượcphátthìmắtsẽkhôngnhậnrađượcsựrờirạcgiữanhữngkhunghình,màc h ỉ thấynhữngcảnhliêntục.Cónhiềuhệvi

0 hình/giây,PAL2 4 hình/giây,SECAM2 9 9 9 hình/giây

Khungh ì n h làđơnvịcơbảnnhấtcủa dữ liệuvi de o TheochuẩncủahệNTSCthìmộtgiâycó30khunghình,vậymộtphútcó1800khunghình,mộtgiờcó60x1800=108000khunghình.Cóthểthấyrằngsốlượngk h u n g hìnhchomộtđoạnvideothườnglàrấtlớn,cầnphảicómộtđơnvịcấpcaohơnchovideosố

*Khônggianmàu

Mộtkhônggianmàulàmộtmôhìnhđạidiệnchomàuvềmặtgiát r ị độsáng;mộtkhônggianmàuxácđịnhbaonhiêuthôngtinmàuđượcthểhiện.Nóđịnhnghĩakhônggian1 , 2 , 3 , h o ặ c 4 chiềumàmỗic h i ề u c ủ a nó,c ò n gọilàthànhphần,đạidiệnchonhữnggiátrịđộsáng.Mộtthànhphầnmàucònđượcgọilàmộtkênhmàu.Mỗiđiểmảnhtrongảnhcóthểđượcđại

diệnbởimộtđiểmtrongkhônggianmàu3chiều.Nhữngk h ô n g gianmàut h ư ờ n gđượcdùngđểbaogồmRGB,CMY,Munsell,CIEl*a*b*,CIEL*u*v*,HSV,HSL.C h o đ ế n n a y v ẫ n chưacósựthốngn h ấ t k h ô n g giannàolàtốtnhất.Sauđâylàmộtsốkhônggianmàuthườnggặp

- Khônggianđộxám

Khônggianđộxámchỉcómộtthànhphần,biếnđổitừđenđếntrắng,n h ư tronghình.Khônggianđộxámđượcdùngchủyếutrongviệchiểnthịvài n ấntrắngđenvàđộxám

Hình1.7.Khônggianmàuđộ xám

- KhônggianmàuRGB

KhônggianRGBlàkhônggianmàuđượcs ử dụngr ộ n g rãitrongviệchiểnthịhìnhảnh.ÝtưởngtạorakhônggianmàuRGBđếntừcáicáchmàmắtconn g ư ờ i hoạtđộng.N ó cónhữngc ơ quancảmn h ậ n đ ể pháthiệnra3 màukhácnhau:đỏ(red),l ụ c (green),lam(blue).KhônggianmàuRGBcũnggồmcó3 t h à n h phầnmàu:R e

d , Green,vàBlue.Nhữngthànhphầnnàyđượcgọilàmàugốcđểcộngvào,vìmỗimàuđượctạonênb ằ n g cáchcộngthêmcácphầntửvàomàuđen(0,0,0)

Hình1.9.KhônggianRGB

Magenta-

KhônggianCMYđượcdùngchủyếutronginấn.CMYlàviếttắtcủaCyan-Yellow(màulụclam,màuđỏtươi,màuvàng),đólàbamàuchínhtươngứngvớibamàumựcin.Chúngđượcgọilànhữngmàugốcđ ể trừ,v ìmỗim àutrongk h ônggianCM

Yđ ư ợ ct ạorat h ôngquaviệchấpthuđộsáng.Cyanhấpthusựchiếusángcủamàuđỏ,Magentahấpt h u màuxanhlục,Yellowhấpthumàuxanhdương

Hình1.11.KhônggianCMYMốiquanhệgiữaRGBvàCMY:

C = 1–RM

= 1–G

Y = 1 -B

-KhônggianmàuHSV

MôhìnhHSV(Hue,Saturation,Value),còngọilàHSB(Hue,Saturation,Brightness)địnhnghĩamộtkhônggianmàugồmcó3thànhphầntạonên:

Hình1.13.Mắtngườikhôngnhạycảmvớisựthayđổimàusắc

Hình1.14.CácmàuđãđượcđịnhlượngtrongkhônggianHSV

* Ýnghĩacủalượcđồmàu

Đốivớimộtmàuc i ,H ci (I)thểhiệnsốđiểmảnhcómàuc itrong ảnhI.Nóicáchkhác, vớimỗiđiểmảnhtrongảnhI,H ci (I)thểh iệnxácsuấtđiểm

làlượcđồtươngquanmàu.Lượcđồtươngquanmàuhứahẹnmôtảkhôngchỉlàphânphốimàucủacácđiểmảnhmàcònlàsựtươngquanvềkhôngquangiữacáccặpmàu.

c,

Trongđ ó Ilàảnh,kíchthướcMxN(Điểmảnh),I c pI|

Ipc,lượcđ ồ tươngquanmàuthểhiệnxácsuấtcặpđiểmảnhbấtkỳp1vàp2chịusựr

àngbuộcvềmàu(p1cómàuc i ,p2cómàuc j) vàvịtrí(p1p2|L d).

*Lượcđồtựtươngquanmàu

Nếuchúngtaxétđếntấtcảsựkếthợpcóthểcócủacáccặpmàu,kíchthướcc ủalượcđ ồtươngquanmàusẽrấtlớn,h ơnnữa,thờigiantínht o á n sẽlâu

Dođó,mộtphiênbảnđơngiảnhơnđượcsửdụng,g ọilàlượcđồtựtươngq u a n mà

u.Lượcđ ồ nàychỉquantâmđếnsựtươngquanvềkhônggiangiữanhữngmàugiống

n h a u vàd o đ ó giảmđượcsốchiềuvàchiphítínhtoán.Lượcđồtựtươngquanmàuđượcxácđịnhnhưsau:

1.1.2.7. Đặctrưngchuyểnđộng(Motion)

*Giớithiệu

Chuyểnđộnglàmộttrongn h ữngđ ặ ctrưngcủadữliệuvideo.Đâylàmộtđặctrưngnổibậtcủavideomàảnhtĩnhkhôngcó.Đặctrưngchuyểnđ ộ ngđượcsửdụngrấtrộngrãitrongcácn gh iê n cứucũngnhưcàiđặtứngd ụngxửlývideosố

*Lượcđồchuyểnđộng

Nếunhưlượcđồmàuthểhiệnsựphânphốimàutrongảnhthìlượcđồc h u y ểnđộngchothấysựphânphốichuyểnđộngcủacáckhunghìnhliêntiếp.Sựphânphốinàyđượcthểhiệndướidạngcácgócchuyểnđộng

-Thuậttoántínhlượcđồchuyểnđộng

Chiakhunghìnhthànhnkhốiđiểmảnh,vàđịnhlượngcácgóctừ0đến3 6 0 độth

ành8phần:0o-44o, 45o-89o,…,315o-359o

Bước1:khởiđộngmảngcácgócđãđịnhlượng:H [i]0 ,vớiitừ0đến7.Bước2:Xétmột

khốiđiểmảnhcủakh un g h ìnhhiệntại,tínhđộdịchc h u y ểnc ủanóbằngc ách:trongkhunghìnhtiếptheo,t ìmkhốic ósựkhácbiệtđ ặ ctrưngnhỏnhấts o v ớik h ốiđangxétvàsựkhácbiệtnàycũngnhỏh ơnmộtngưỡngđịnhtrước.Mụcđíchcủabướcnàylàđểxem

khốinàydịchc h u y ểnđếnv ịtrínào.Nếuk h ôngtìmthấythìxemnhưkhốiđiểmảnh

Saukhitínhtoánchotấtcảđiểmảnhtrongkhunghình,tacóđược2ả n h chuyểnđộngcủakhunghìnhtheo2phương.

-Ýnghĩa

Ảnhchuyểnđộngchobiếtđộlớnchuyểnđộngtheo2phươngcủamỗiđiểmảnhcủakhunghình.Tạivịtrínàođómàảnhchuyểnđộngcógiátrịlớnthìđiểmảnhđóchuyểnđộngcàngnhiều

1.1.2.8. Cácbướcthaotácvớifilevideo[1]

AVIlàchuẩnvideothườngđượctíchhợptrongcácthưviệncủacácmôitrườnglậptrình.Đểxửlývideo,cầncócácthaotáccơbảnđểchuyểnvềx ử lýảnhcáckhunghình(cácframes)

Bước1:Mởvàđóngthưviện

TrướcmọithaotácvớifileAVI,chúngtaphảimởthưviện:

AVIFileInit()

Hàmnàykhôngcầnthamsố,cónhiệmvụkhởiđộngthưviệncungcấpcách à m thaotácvớifileAVI

(Đólàthưviệnvfw32.lib,đượckhaibáotrongfilevfw.h).Sautấtcảcácthaotácbạnphảinhớđóngthưviệnđãmởlúcđầu,chỉb ằ n g lệnh:

AVIFileExit()

Nếuthiếubấtcứhàmnào,dùlàmởhayđóngthưviệnthìtrìnhbiêndịchđềusẽ thôngbáolỗi

modequyđịnhkiểumởfile;chẳnghạnOF_CREATEđể

tạomới,OF_READđ ểđọc,OF_WRITEđểghi….ThamsốcuốidùnglàNULL.Trướckhiđóngthưviện,bạnphảiđóngfileAVIđãmở,bằngcáchdùnghàm:

l P a r a m đếmsốloạidòngđượcmở,là0nếuchỉthaotácvớimộtloạidòngdữliệu.Saucácthaotácvớidòngdữliệunày,bạnnhớphảiđóngnólại:

AVIStreamGetFrame(PGETFRAMEpget,LONGlpos)

Hàmnàytrảvềcontrỏtrỏđếndữliệucủaframethứlpos.Dữliệuđóc ó kiểulàDIBđãđịnhkhối.Thựchiệncácthaotácmongmuốn

1.2 Độđotươngtựtrongxửlýảnh [3]

Hiệnnaytrênthếgiớicórấtnhiềuphươngtiệndùngđểthuthậpthôngtinvàl ư udưới dạngsốh o á T r o n g khil ư u trữc á c t h ô n g tinnàyn g ư ờ i sửd ụ n g gặpphảivấnđềv ớ i quánhiềuhìnhảnhkhácn ha u vàvấ nđềquảnlýn hữnghìnhảnhnày.Rấtnhiềucácnhàlậptrìnhđãtiếpcậnvàtạorahệthốngđ ể quảnlýmộtcáchcóhiệuquảnhấttứclàdùngbộnhớthịgiáccủamáytínhđ ểlưutrữvàđốisánhnhữnghìnhảnhnày

Nghiêncứu“sựtươngtự”(thườngởdạngđốingẫucủanólà“khoảngcách”)t

h u ộ c phạmv i toánhọc,c h ẳ n g h ạ n trongl ý t h u y ế t t ô p ô vàxấpx ỉ ; nhưngtrongkhoahọcmáyt í n h vàc á c ứ n g dụngmáyt í n h c ó phầnkhác.Trongkhoahọcmáytính,phéptínhxấpxỉthườngđượcsửdụngtheomộtlốikhôngc ó t í n h hệt h ố n g ( n

o n systematic)vàk h ô n g t h e o thểthức( a d

-hoc).Trongngữcảnhnày,kháiniệm“sựtươngtự”xuấthiệnởnhiềudạng,diễnxuất,vànhiềuứngdụng

Kháiniệm“sựt ư ơ n g t ự ” c ó nhiềudạngkhácnhau.Bấtchấpnhữngkhácbiệt,chúngđềucóđiểmchung:“sựtươngtự”đượcsửdụngđểsosánhh a i (haynhiều)đốitượng,haihoàncảnh,haivấnđề,v.v…

vớinhiềunguyênd o khácnhau.Luôncómụcđíchnàođóvớimộtphépsosánhnhưthế,bởi

vìmộthànhđộngtiếpsauđóđượcthựchiệnvàcuốicùngthìmộtvấnđềnàođóphảiđượcgiảiquyết.Vìlýdođó,haiđốitượngđượcđemsosánhgiữnhữngv a i tròkhácnhau.Đốitượngthứnhấtđangđượcxemxétvàđượcgọilàvấn

- Trongd i ễ n x u ấ t h ì n h ảnh(ImageI n t e r p r e t a t i o n ) , c á c h ì n h ảnhđ ư ợ c diễnxuấttheoýnghĩacủachúngvàchúngđượcsosánhvớinhau.Vídụ,mộtảnhy khoathựctếvàmộtảnhkhôngcóbệnhlýnàođóđượcsosánhvớinhau;độtươngtựgiữanhữngảnhnàyđượcsửdụngđểchobiếtảnhthựckiacóchứab ệ n h lýhaykhông.Xácminhhìnhảnh(ImageIdentification)cũngthuộcvềlĩnhvựcnày

- Trongtâmlýhọcnhậnthứcvàxãhội(CognitiveandSocialPsychology),“sựtươngtự”làcáigìđóchủquan;ámchỉtháiđộ,giátrị,sởthích,vàcátínhgiữanhữngconngườitươngxứngmứcđộnào.Cónhiềudạngmôhìnhvềsựt ư ơ n g tựtrongtâmlýhọc,bốnmôhìnhnổibậtlàhìnhhọc(geometric),đặctính(featural),dựat r ê n canhlề( a

l i g n m e n t -based),vàb i ế n đổi(transformational)

- Tronglĩnhvựcanninh,quốcphòngđểxácđịnhđốitượngảnhkhimuốnxácđ ị n h vântay,kiểmtranhữngbăngđĩamangnhữngnộidungcầnkiểmsoát

Độđotươngtựlàmộttrongnhữngphươngpháptốtđểmáytínhphânbiệtđượ

cc á c h ì n h ảnhquanộidungcủachúng.T h ô n g thườnghệthốngC B IR ( c o n t e n

t

-b as e d imageretrieval)sẽtruyvấnhìnhảnh-bằngphươngphápđ otươngtựdựatrêncácchứcnăng,việcxácđịnhnócóthểdướinhiềuhìnhthứcn hư pháthiệnbiên,màusắc,vịtríđiểmảnh…

cácphươngphápnhư histogram,màusắcvàphântíchhistogramdòngcộtsửdụngbiểuđồđểxácđ ị n h độtươngtự

Matching(h(I),h(M))= Inter sec tion ( h ( I ), h ( M ))

maxh(I)[i], h(M)[i]

trongđó,h(I)vàh(Q)lànhữnglượcđồtươngứngcủaảnhIvàQvàAlàmat r â n đồngdạngKxK.Trongmatrậnnày,nhữngmàumàrấtgiốngnhaythìg ầnvớigiátrịmộtcònnhữngmàukhácnhauthìsẽcígiátrịgầnvớikhông

2.2.2 Độđohỗnhợp

Mộttrongcácđộđohỗnhợp(độđoMSM)đượcđưarabởiGoodall[1].Đ ể tínhđộđogiốngnhaugiữacácđốitượng,đầutiêntatínhđộđochotừngt h u ộ c tính,sauđókếthợplại

Dướiđâytasẽlầnlượtxétcácđộđochotừngloạithuộctínhliêntụcvàrờirạc.Ngoàira,tacũngxétđộđocholoạithuộctínhthứtựtrênthuộctínhrờirạc

2.2.2.1 Thuộctínhrờirạc

Loạithuộctínhđầutiênmàtaxétlàthuộctínhrờirạc.Cácgiátrịkhácn h a u thuộctínhkhôngthểđượcsosánh.Tacoicặpcácgiátrịkhácnhaucóđ ộ giốngnhaubằng0;cặpcácgiátrịtrùngnhaucóđộgiốngnhaukhác0vàphụthuộcvàoxácsuấtxuấthiệncủacặpgiátrịđó.Cặpgiátrịtrùngnhaucóxácsuấtxuấthiệnnhỏhơnsẽcóđộgiốngnhaulớnhơn

KíhiệuV ilàcácgiátrịkhácnhaucủathuộctính.Xácsuấtxuấthiệncủa

i j

vớiQđượcxácđịnhtheocôngthứcởtrên.

Trongthựctế,cácgiátrịxácsuấtp ilàkhôngbiếttrướcnhưngtacóthểxấpxỉcác

giátrịnàybằngtầnsuấtxuấthiệncủachúngtrongtậpmẫu.Gọimlàsốlượngcácphầnt ửtrongtậpmẫuvàf ilà tầnsuấtcủagiátrịV i,độđogiốngnhaucóthểđượctínhxấpxỉbởi

à(B,E).Trongtrườnghợpnày,chúngtalạis ử dụngđếnxácsuấtxuấthiệncủacácgiátrị

trịtuyệtđốicủahiệucủahaigiátrị–

làmtiêuchuẩnchínhtrongviệcđođộgiốngnhau.Cặpcủaha igiátrịtrùngnhauthìcóđộgiốngnhaulớnhơncặpcủahaigiátrịkhác