Đang tải... (xem toàn văn)
Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng Một số kỹ thuật gán nhãn đối tượng trong ảnh và ứng dụng
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Hà Minh Hải MỘT SỐ KỸ THUẬT GÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SỸ Thái Nguyên – 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Hà Minh Hải MỘT SỐ KỸ THUẬT GÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG TRONG ẢNH VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS ĐỖ NĂNG TỒN Thái ngun: 2014 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn tự sƣu tầm, tra cứu xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu đề tài Nội dung luận văn chƣa đƣợc công bố hay xuất dƣới hình thức không chép từ công trình nghiên cứu Tất phần mã nguồn chƣơng trình tơi tự thiết kế xây dựng, có sử dụng số thƣ viện chuẩn thuật toán đƣợc tác giả xuất cơng khai miễn phí mạng Internet Nếu sai tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm Thái Ngun, ngày 20 tháng 05 năm 2014 Học viên thực Hà Minh Hải Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian học tập nghiên cứu lớp cao học K11C trƣờng Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông – Đại học Thái Ngun chun ngành khoa học máy tính, tơi nhận đƣợc nhiều bảo ban, quan tâm, định hƣớng, nhiệt tình thầy trƣờng Các thầy cô giáo quản lý sau đại học ln giúp đỡ tạo điều kiện giúp tơi học tập nhƣ nghiên cứu cách tốt suốt thời gian học tập trƣờng Nhân dịp này, xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới tập thể thầy cô trƣờng Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông – Đại học Thái Nguyên Tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc tới Thầy PGS.TS Đỗ Năng Tồn cho tơi nhiều bảo quý báu, tận tình hƣớng dẫn tạo điều kiện cho tơi hồn thành tốt luận văn tốt nghiệp Tôi xin cảm ơn đồng nghiệp ngƣời thân động viên, giúp đỡ trình nghiên cứu thực luận văn Q trình thực đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót, mong tiếp tục nhận đƣợc đóng góp ý kiến thầy, giáo, bạn đồng nghiệp đề tài nghiên cứu tơi để đề tài đƣợc hồn thiện Tơi xin trân trọng cảm ơn! Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ i MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT iii DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN iv MỞ ĐẦU Chƣơng KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN GÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh 1.1.3 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.2 Tổng quan toán gán nhãn 11 1.2.1 Giới thiệu toán 11 1.2.2 Mơ tả tốn gán nhãn cho đối tƣợng 12 Chƣơng MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TỐN VÀ HIỂN THỊ NHÃN ĐỐI TƢỢNG 17 2.1 Kỹ thuật GFLP (Graphical Feature Label Placement) 18 2.1.1 Giới thiệu 18 2.1.2 Khái quát thuật toán 19 2.2 Kỹ thuật ELP (Edge Label Placement) 24 2.2.1 Giới thiệu 24 2.2.2 Thuật toán Fast ELP 25 2.3 Kỹ thuật NLP (Node Label Placement) 33 2.4 Kỹ thuật MLP (Multiple Label Placement) 34 2.4.1 Giới thiệu 34 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ii 2.4.2 Thuật toán Iterative 39 2.4.3 Thuật toán Flow-based 42 2.5 Kỹ thuật gán nhãn dựa vào hiệu chỉnh đối tƣợng 46 Chƣơng CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 48 3.1 Bài toán 48 3.2 Chƣơng trình 48 3.3 Kết thực nghiệm 49 KẾT LUẬN 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT GFLP Graphical Feature Label Placement ELP Edge Label Placement NLP Node Label Placement MLP Multiple Label Placement Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iv DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.3 (a) Gán nhãn nút (b) Gán nhãn cạnh (c) Gán nhãn khu vực 14 Hình 1.4 (a) Gán nhãn (b) Gán nhãn gây hiểu nhầm 15 Hình 2.1 Bản vẽ hƣớng nơi nhãn đƣợc định vị kỹ thuật phù hợp cho kỹ thuật GFLP Các nhãn đƣợc đặt song song với trục ngang Hộp màu xám nút nhãn hộp trắng cạnh nhãn 20 Hình 2.2 Vị trí nhãn cho điểm 21 Hình 2.3 Một đồ thị với vị trí nhãn đƣợc gán cho cạnh vẽ 22 Hình 2.4 Khả gán nhãn hình vẽ 26 Hình 2.5 (a) Một vẽ đơn giản với vị trí nhãn cho cạnh (b) Các đồ thị phù hợp tƣơng ứng 27 Hình 2.7 Kết gán nhãn cạnh cho vẽ trực giao có nhiều cạnh nằm ngang, áp dụng Fast ELP Hình đƣợc lấy [11] 31 Hình 2.8 Bản vẽ hình trịn với nhãn cạnh, nơi nhãn đƣợc phép chồng lên đối tƣợng hình khác, đƣợc sản xuất kỹ thuật ELP 32 Hình 2.9 (a) Phân nhãn thích hợp (b) Đặt nhãn gây hiểu nhầm (c) Xác định ràng buộc khoảng cách chặt chẽ (d) Xác định ràng buộc tự 36 Hình 2.10 (a) Gán nhãn thích hợp (b) Việc gán nhãn chấp nhận đƣợc (c) Việc gán nhãn gây hiểu nhầm 38 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ v Hình 2.12 Một vẽ phân cấp với vị trí hai nhãn cạnh dụng thuật toán Iterative 41 Hình 2.13 Đồ thị Flowbased 42 Hình 2.14 Bản vẽ với vị trí hai nhãn cạnh thuật tốn Flow-based 44 Hình 2.15 Một vẽ vòng tròn với ba nhãn cho cạnh nút đƣợc định vị thuật toán Flow-based Các ô màu trắng nhãn cạnh hộp đen nút nhãn 45 Hình 3.1 Hình ảnh sau gán nhãn cho đồ trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng chể độ phóng to ảnh 49 Hình 3.2 Hình ảnh sau gán nhãn cho đồ trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng chể độ thu nhỏ ảnh 50 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Lí chọn đề tài Cơng nghệ thông tin mang lại cho ngƣời thành tựu to lớn nhiều lĩnh vực đời sống nhƣ xây dựng kiến trúc, đồ (đƣờng đi, dầu mỏ ) Đặc biệt lĩnh vực khoa học, nhiều ngành cần có hỗ trợ cơng nghệ thơng tin nhƣ nghiên cứu địa lí, sinh, hóa học, Một ứng dụng quan trọng, đặc biệt địa lí, việc gán nhãn cho loại đồ, hay thích loại sơ đồ, đồ thị Tự động đặt vị trí nhãn lĩnh vực trực quan hóa thơng tin Nhãn đoạn văn nhằm truyền đạt thông tin, làm rõ ý nghĩa cấu trúc phức tạp đƣợc biểu diễn dạng đồ họa Bài toán tự động gán nhãn đƣợc xác định lĩnh vực nghiên cứu quan trọng ACM Computational Geometry Task Force (Đội tính tốn hình học ACM): “Gán nhãn nguồn nhiều tốn tối ưu hóa hình học Ngay nhãn đặt vào vị trí cố định tương ứng với điểm, toán NP-hard Các đồ cần gán nhãn, cần có giải thuật hiệu quả, giải thuật heuristics để xác định ràng buộc, vị trí có thể.”1 Bài tốn có ứng dụng nhiều lĩnh vực bao gồm vẽ đồ, hệ thống thông tin địa lý vẽ đồ thị Hiện giới có nhiều cơng trình nghiên cứu toán gán nhãn tự động Tuy nhiên Việt Nam, tốn cịn đƣợc đề cập đến cách hạn chế Từ định hƣớng cán hƣớng dẫn, vào phát triển ứng dụng toán này, học viên định lựa chọn đề tài: “Label placement is a source of many geometric optimization problems Even when labels are to be placed in fixed positions relative to point features these are typically NP-hard Since maps need labels, heuristics and efficient algorithms for identifying constraints and possible positions are needed.” – Application Challenges to Computational Geometry, CG Impact Task Force Report, pp 18 Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 40 Đầu vào: Một vẽ Γ, tập hợp đối tƣợng đồ họa F Γ cần đƣợc gán nhãn, số n nhãn cho tính đồ họa f F Đầu ra: Nhãn đƣợc gán Tìm thiết lập ban đầu vị trí nhãn L For i = to N do: 2.1 Gán nhãn thứ i cho đối tƣợng đồ họa F từ tập L khả nhãn đƣợc sử dụng thuật tốn ghi nhãn có 2.2 Loại bỏ vị trí nhãn từ L mà chồng chéo nhãn đƣợc gán Hình 2.11 Một vẽ trực giao với vị trí hai nhãn cạnh dụng thuật toán Iterative Mặc dù kỹ thuật hấp dẫn, đặc biệt đƣợc thực cách sử dụng thuật toán ghi nhãn có, đƣa số thách thức mà phải đƣợc giải Kỹ thuật ghi nhãn dựa tìm kiếm cục Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 41 toàn diện tạo phân vùng nhãn ban đầu, nơi xung đột nhãn đƣợc cho phép Sau xung đột đƣợc giải cách tái định vị vị trí nhãn tất xung đột đƣợc giải quyết, khơng có cải thiện đạt đƣợc Khi áp dụng kỹ thuật khn khổ thuật tốn lặp lại áp dụng tái định vị cho nhãn đƣợc giao thời gian vòng lặp cho nhãn giao (ngay lần chạy trƣớc vòng lặp) Trong trƣờng hợp kỹ thuật nhƣ chậm Phƣơng pháp lặp lại đặc biệt phù hợp với thuật toán ghi nhãn có, lần tìm thấy tập hợp vị trí nhãn, sau họ tạo phân vùng nhãn bƣớc mà khơng có tái định vị nhãn (xem hình 2.11và 2.12 ) Hình 2.12 Một vẽ phân cấp với vị trí hai nhãn cạnh dụng thuật tốn Iterative Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 42 2.4.3 Thuật toán Flow-based Kỹ thuật phù hợp với trình bày phần 2.1 đƣợc tiếp tục mở rộng để hỗ trợ vị trí nhiều nhãn đối tƣợng đồ họa vẽ đồ thị Các thuật tốn trình bày định vị trí nhãn trang khơng lặp lại Nó giải vấn đề MLP Đồ thị phù hợp với Gm đƣợc tạo (xem phần 2.1 để biết thêm chi tiết) Tiếp theo, biểu đồ phù hợp Gm đƣợc chuyển thành đồ thị Flowbased Gflow(s, t, Vf, Vc, Ef) Gm đƣợc chuyển đổi sang đồ st cách giới thiệu hai nút s t Nút s đƣợc kết nối với nút Vf, nút t đƣợc kết nối với nút Vc, đƣợc thể hình 2.13 Hình 2.13 Đồ thị Flowbased Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 43 Sau lực để cạnh đồ thị dòng Gflow đƣợc gán theo cách sau: Mỗi cạnh biểu đồ phù hợp có chứa ban đầu Mỗi cạnh (c, t) Gflow đến nút mục tiêu có sức chứa Mỗi cạnh (s, v) đến nút nguồn có số lƣợng tƣơng đƣơng với số lƣợng nhãn gắn liền với tính đồ họa đồ thị đầu vào đƣợc đại diện nút v Gm Rõ ràng luồng lớn đồ thị Gflow tạo phân nhãn cardinality tối đa nhãn đƣợc mã hóa đồ thị phù hợp Kỹ thuật phức tạp giải vấn đề luồng cực đại O(nmlog n) thời gian, n số đỉnh m số cạnh đồ thị luồng Kỹ thuật đƣợc tóm tắt thuật tốn dƣới Thuật toán Flow-based Đầu vào: Một vẽ Γ, tập hợp đối tƣợng đồ họa F Γ đƣợc gán nhãn, số M (f) nhãn cho đối tƣợng đồ họa vào f F Đầu ra: Nhãn đƣợc gán khơng chồng chéo Tìm thấy tập hợp vị trí nhãn cho tính đồ họa vẽ Sắp xếp vị trí nhãn chồng lên thành nhóm Tạo đồ thị phù hợp Gm Cải thiện đồ thị Gm xuống mức thấp biểu đồ luồng Gflow Gán lực để cạnh Gflow Đánh giá tới cạnh Gflow Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 44 Tìm chi phí thấp luồng cực đại đồ thị Gflow Gán nhãn theo kết Bƣớc Hầu hết bƣớc tốn thời gian thuật toán việc phát chồng chéo vị trí nhãn phù hợp tạo cách chạy thuật tốn chi phí thấp luồng cực đại đồ thị dòng chảy Rõ ràng thời gian cần thiết cho hai bƣớc tùy thuộc nhiều vào kích thƣớc cài đặt ban đầu vị trí nhãn Vì vậy, việc thực thuật tốn có liên quan chặt chẽ đến kích thƣớc tập ban đầu vị trí nhãn Hình 2.14 Bản vẽ với vị trí hai nhãn cạnh thuật toán Flow-based Một điểm quan trọng cần nhấn mạnh khung vừa miêu tả tính chi phí nhiệm vụ liên quan đến nhãn ƣu tiên, gần với tiêu chuẩn thẩm Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 45 mỹ Tƣ gán nhãn cuối khơng chồng chéo, ta giả định khơng có chi phí gắn liền với vị trí tƣơng đối cặp nhãn đƣợc gán Mỗi cạnh đồ thị song phƣơng Gm kết nối đối tƣợng đồ họa cho vị trí nhãn đối tƣợng mà thuộc số nhóm Chi phí cho vị trí nhãn l đối tƣợng đồ họa f đƣợc bao gồm nhƣ trọng số cạnh (f, l) đồ thị phù hợp Sau đó, cách gán cho cạnh nút nguồn nút mục tiêu cân khơng, ngƣời ta tìm thấy phân nhãn cardinality chi phí thấp lƣợng tối đa cho giảm vấn đề MLP cách giải vấn đề chi phí thấp luồng cực đại cho đồ thị luồng Gflow Hình 2.14 2.15 cho thấy nhãn đƣợc gán thuật tốn Flow-based Hình 2.15 Một vẽ vòng tròn với ba nhãn cho cạnh nút định vị thuật toán Flow-based Các ô màu trắng nhãn cạnh hộp đen nút nhãn Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 46 2.5 Kỹ thuật gán nhãn dựa vào hiệu chỉnh đối tƣợng Tự động ghi nhãn vấn đề khó khăn, dựa chẩn đốn để giải nó, có trƣờng hợp phƣơng pháp tốt có khơng phải ln ln tạo giải pháp chấp nhận đƣợc đọc đƣợc có Hơn nữa, có trƣờng hợp khơng có giải pháp khả thi tồn Cho vẽ nhãn có kích thƣớc cố định cụ thể, sau khơng thể gán nhãn mà không vi phạm quy tắc gán nhãn tốt (ví dụ, gán nhãn chồng lên nhau, mức độ dễ đọc, phân rõ ràng) Những trƣờng hợp xuất thƣờng xuyên ứng dụng thực tế vẽ dày đặc, nhãn khổ, phân nhãn phải đáp ứng yêu cầu tối thiểu ngƣời sử dụng (ví dụ nhƣ cỡ chữ tùy chọn việc đặt nhãn) Để giải vấn đề ghi nhãn mà giải pháp tốt có không đầy đủ không chấp nhận đƣợc ngƣời ta phải chỉnh sửa vẽ Phƣơng pháp đƣợc áp dụng vào vẽ đại diện cho đồ địa lý kỹ thuật mà hình học cố định theo định nghĩa Tuy nhiên, cách bố trí đồ thị vẽ đƣợc đƣợc thay đổi kể từ kết thuật toán đƣợc sử dụng để vẽ đồ thị Nói chung, có hai cách tiếp cận thuật toán việc sửa đổi cách bố trí vẽ đồ thị: Sửa đổi cách bố trí có vẽ đồ thị để nhƣờng chỗ cho vị trí nhãn Tạo cách bố trí vẽ đồ thị có tích hợp bố trí q trình ghi nhãn Các thuật tốn chỉnh sửa cách bố trí có đồ thị vẽ để làm cho vị trí đặt nhãn đƣợc hiển thị Các thuật tốn thay đổi vẽ trực Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 47 giao có cách chèn thêm khơng gian để thích ứng với vị trí nhãn cạnh cho khơng chồng chéo Đầu tiên, phân nhãn cạnh đƣợc tính tốn, nơi chồng chéo đƣợc cho phép, cách sử dụng kỹ thuật có Sau đó, vẽ đƣợc sửa đổi cách áp dụng thuật toán thời gian đa thức dựa kỹ thuật lƣu lƣợng tối thiểu để tìm thêm khơng gian cần thiết để loại bỏ chồng chéo nhãn, giữ biểu diễn trực giao vẽ Nhãn chồng chéo đƣợc giải cách áp dụng thuật toán dựa kỹ thuật đƣợc sử dụng để tạo vẽ bố trí lực lƣợng hƣớng Nó lặp lặp lại di chuyển nhãn để loại bỏ chồng chéo, giữ vị trí tƣơng đối chúng gần ngƣời bố trí ban đầu tốt, cạnh thẳng tốt Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 48 Chƣơng CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 3.1 Bài tốn Luận văn tập trung vào vấn đề gán nhãn cho đối tƣợng ảnh tĩnh Các ảnh phải tƣơng đối phong phú, có hai đối tƣợng ảnh Để củng cố phần lý thuyết đề cập, chƣơng trình đƣợc cài đặt minh họa cho thuật toán gán nhãn nêu chƣơng II, áp dụng cho đối tƣợng cụ thể, ảnh ảnh đồ trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng Bài toán đƣợc đặt nhƣ sau: - Đầu vào: Một ảnh đồ trƣờng Cao đẳng công nghiệp xây dựng, với các nhãn đƣợc đánh dấu cho khu vực - Đầu ra: Vị trí nhãn hiển thị cho đối tƣợng cho nhãn phải đƣợc đặt vị trí tốt (trong số tất nhãn có vị trí chấp nhận đƣợc) 3.2 Chƣơng trình Để giải tốn gán nhãn cho đồ trƣờng Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng luận văn sử dụng kỹ thuật GFLP NLP để thực việc gán nhãn cho đối tƣợng hình vẽ Các thí nghiệm luận văn đƣợc tiến hành máy tính với cấu hình Core Duo 2.4 GHz, 2Gb RAM, chƣơng trình đƣợc viết ngơn ngữ Visual C# phiên 2010 hãng Microsoft Về thuật toán gán nhãn cho đối tƣợng đồ bao gồm bƣớc sau: Bƣớc : Một tập hợp nhãn cho đối tƣợng ảnh đƣợc chọn lọc Một số vị trí nhãn chạm vào đối tƣợng tƣơng ứng đƣợc Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 49 xác định Trong hầu hết thuật toán tập hữu hạn vị trí nhãn tiềm có liên kết với điểm, điển hình số lƣợng tập bốn tám nhƣ minh hoạ hình 2.2 Bƣớc : Loại bỏ bớt vị trí, kích thƣớc tập vị trí nhãn khởi tạo cần phải mức tƣơng đối nhỏ tác động đến hiệu thuật toán gán nhãn Mỗi nhãn đƣợc bao quanh hình chữ nhật, việc phát nhãn giao hiểu phát chồng chéo hình chữ nhật Các vị trí nhãn song song với trục x, y, có thuật tốn thời gian đa thức để phát chồng chéo, độ phức tạp O(nlogn + K) (n số hình chữ nhật, K số vùng giao) Sau nhãn bị chồng chéo nhiều đƣợc loại bỏ hiển thị vị trí thích hợp khác tập nhãn tiềm Bƣớc 3: lặp lại bƣớc hai nhãn đƣợc định vị trí cho khơng có chồng chéo Chọn vị trí cho nhãn cách giải biến thể toán kết hợp, nhiều vị trí nhãn nhóm đƣợc lựa chọn 3.3 Kết thực nghiệm Dƣới hình ảnh chạy thử nghiệm thuật tốn gán nhãn Hình 3.1 Hình ảnh sau gán nhãn cho đồ trường Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng chế độ phóng to ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 50 Hình 3.2 Hình ảnh sau gán nhãn cho đồ trường Cao đẳng Công nghiệp Xây dựng chế độ thu nhỏ ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 51 KẾT LUẬN Xây dựng hệ thống tự động gán nhãn có nhiều ứng dụng lĩnh vực nhƣ: nghiên cứu, vẽ đồ địa lí, đồ thị, nhận dạng chữ Trên giới có nhiều cơng trình nghiên cứu, đề xuất thuật toán xây dựng hệ thống đƣa vào ứng dụng thực tế Tuy nhiên, Việt Nam vấn đề đƣợc nghiên cứu, nhiều vấn đề cần quan tâm Với mục tiêu nghiên cứu số thuật toán toán gán nhãn, luận văn đạt đƣợc số kết sau : Trình bày số tƣ tƣởng để giải toán gán nhãn tổng quát, áp dụng cho gán nhãn riêng cho cạnh, riêng cho điểm, cho cạnh điểm, đối tƣợng có nhiều nhãn Trình bày số thuật tốn dãn nhãn bên đồ hay hình vẽ hình chữ nhật sử dụng đƣờng dẫn, số giải thuật heuristic để chọn tập vị trí tiềm năng, thuật tốn kết hợp để loại bỏ bớt vị trí nhãn chồng chéo Cài đặt thử nghiệm chƣơng trình cho thuật tốn gán nhãn đối tƣợng ảnh đồ, hình vẽ Tự thiết kế chƣơng trình demo sử dụng kĩ thuật nghiên cứu để kiểm chứng thể kiến thức nghiên cứu, tìm hiểu Kiến nghị hƣớng nghiên cứu Trên sở lí thuyết tìm hiểu, nghiên cứu trình chạy thử nhiệm chƣơng trình minh họa cho thuật toán gán nhãn đối tƣợng ảnh, luận văn đạt đƣợc số kết định Tuy nhiên để đáp ứng đƣợc yêu cầu đƣa vào ứng dụng, thuật tốn gán nhãn đƣợc trình bày luận văn cần nhiều cải tiến để xử lí ảnh thực tế Do đó, tơi có số kiến nghị hƣớng nghiên cứu nhƣ: Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 52 Phát triển thuật gán nhãn cho điểm, cạnh số trƣờng hợp cụ thể, ví dụ gán nhãn có hình dạng cong (trƣờng hợp gán nhãn cho diện tích) Tìm hiểu gán nhãn ngồi biên đồ hình chữ nhật Xử lí nhiễu ảnh Ảnh đƣợc scan hay ảnh chụp bị nhiễu hay xoay ảnh Tuy nhiên thuật tốn chƣa tính tốn tới nhiễu ảnh nhƣ chƣa xác định đƣợc hƣớng xoay ảnh Phát triển thuật toán gán nhãn biên để xây dựng ứng dụng cho vẽ đồ, đồ thị, tính tốn đến trƣờng hợp nhƣ dán đa nhãn cho đối tƣợng, đƣờng dẫn chạy theo phƣơng chéo Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Tồn, Giáo trình xử lý ảnh, Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên, 2007 [2] Đỗ Năng Toàn, Nghiên cứu số phương pháp biểu diễn hình dạng ứng dụng nhận dạng ảnh, Luận án tiến sĩ, 2001 [3] Phạm Việt Bình, Phát triển kỹ thuật dò biên, phát biên ứng dụng, Luận án tiến sĩ khoa học, 2006 Tiếng Anh [4] J Christensen, J Marks, and S Shieber, 1995 An empirical study of algorithms for Point Feature Label Placement ACM Trans on Graphics, 4(3):203–232 [5] K G Kakoulis and I G Tollis, 2006 Algorithms for the Multiple Label Placement Problem Computational Geometry, 35(3):143–161 [6] K G Kakoulis and I G Tollis, 1998 An Algorithm for Labeling Edges of Hierarchical Drawings In G Di Battista, editor, Graph Drawing (Proc GD’97), volume 1353 of Lecture Notes in Computer Science, pages 169–180 Springer-Verlag [7] L R Ebinger and A M Goulete, 1990 Noninteractive automated names placement for the 1990 decennial census Cartography and Geographic Information Systems, 17(1):69–78 [8] R E Tarjan,1983 Data Structures and Network Algorithms, volume 44 of CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 54 [9] S Doddi, M V Marathe, A Mirzaian, B M Moret, and B Zhu, 1997 Map Labeling and Its Generalizations In Proc 8th ACMSIAM Sympos Discrete Algorithms, pages 148–157 [10] S Zoraster, 1990 The solution of large 0-1 integer programming problems encountered in automated cartography Operation Research, 38(5):752–759 [11] U Dogrusoz, K G Kakoulis, B Madden, and I G Tollis, 2007 On Labeling in Graph Visualization Special Issue on Graph Theory and Applications, Information Sciences Journal, Vol 177/12, 24592472, 22 [12] Tollis, Kakoulis, http://cs.brown.edu/~rt/gdhandbook/chapters/labeling.pdf Số hóa Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ... 17 Chƣơng MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TỐN VÀ HIỂN THỊ NHÃN ĐỐI TƢỢNG Phần lớn nghiên cứu giải toán gán nhãn đƣợc tập trung vào việc ghi nhãn cho đối tƣợng đồ địa lý kỹ thuật Vấn đề vị trí nhãn thƣờng... toán gán nhãn 11 1.2.1 Giới thiệu toán 11 1.2.2 Mơ tả tốn gán nhãn cho đối tƣợng 12 Chƣơng MỘT SỐ KỸ THUẬT TÍNH TỐN VÀ HIỂN THỊ NHÃN ĐỐI TƢỢNG 17 2.1 Kỹ thuật. .. Gán nhãn nút (b) Gán nhãn cạnh (c) Gán nhãn khu vực 14 Hình 1.4 (a) Gán nhãn (b) Gán nhãn gây hiểu nhầm 15 Hình 2.1 Bản vẽ hƣớng nơi nhãn đƣợc định vị kỹ thuật phù hợp cho kỹ thuật