Tải bản đầy đủ
Hình 3.16: Màn hình chọn ảnh truy vấn 2

Hình 3.16: Màn hình chọn ảnh truy vấn 2

Tải bản đầy đủ

66

• Màn hình hiển thị danh sách các ảnh tương đồng so với ảnh tra cứu

Hình 3.18: Danh sách ảnh hiển thị thông tin được sắp xếp với ảnh truy vấn 2
Trong chương này tác giả đã tập trung phân tích được cơ sở dữ liệu đầu vào,
phân tích hệ thống và sử dụng Star UML để vẽ các biểu đồ mô tả những chức năng
chính của chương trình và lựa chọn ngôn ngữ sử dụng để xây dựng chương trình. Kết
quả là xây dựng được chương trình tra cứu ảnh cây dược liệu dựa vào hình ảnh lá cây.

3.6. Thử nghiệm và đánh giá
Dựa trên cơ sở lý thuyết và mô hình đề xuất ở chương 2, luận văn thực nghiệm
việc trích chọn các véc tơ đặc trưng từ ảnh truy vấn và ảnh trong CSDL, xác định chuỗi
dấu hiệu nhị phân của ảnh và tính tổng tất cả các khoảng cách giữa các ảnh theo bin để
tìm ra ảnh gần giống nhất với ảnh truy vấn.
- Đầu vào hệ thống: Một ảnh truy vấn do người dùng nhập vào
- Đầu ra của hệ thống: Tập k ảnh gần nhất với ảnh truy vấn
Cơ sở dữ liệu lựa chọn để thử nghiệm gồm 100 ảnh lá cây thuốc được thu thập
tại vườn thuốc nam của trường Đại học Y Thái Nguyên, vườn thuốc nam của xí nghiệp

67

Z27, và một số khu vườn thuốc thực nghiệm của trường Đại học Nông Lâm, một số hộ
gia đình… CSDL này sẽ đưa ra các phản ánh chính xác hơn về thuật toán. Ảnh truy
vấn do người dùng nhập vào có thể là ảnh có hoặc không có trong CSDL.
Bảng kết quả thực nghiệm
- Thực hiện truy vấn với ảnh có trong CSDL:
Bảng 3.3: Bảng kết quả thực hiện truy vấn 1
Ảnh truy vấn

Ảnh nguồn

Thông tin ảnh nguồn (trích dẫn)
Rau má: Lá hơi tròn, có mép khía tai bèo. Phiến
lá có gân dạng lưới hình chân vịt. Hoa mọc ở kẻ
lá. Công dụng: Điều hòa cơ thể với 6 tác dụng
chính là nhuận gan, nhuận tiểu, nhuận tràng,
nhuận huyết, giải độc và kích thích tiêu hóa.
Ráy: là một loại cây mềm cao 0.3-1.4m, có thể
dài tới 5m nhưng phía dưới bò, trên đứng, có thân
rễ hình có nhiều đốt ngắn, trên đốt có vảy màu
nâu. Lá to hình tim. Công dụng: Chữa trẻ con bị
phù nề, thũng trướng, dùng chữa đau vú, ho, dị
ứng, nôn mửa, đi ngoài.
Bạch hoa xà: Cây sống dai cao 0,3-0,6m, có gốc
dạng thân rễ, với thân sù sì, bóng láng. Lá mọc so
le, hình trái xoan, hơi có tai và ôm thân, nguyên,
nhẵn, nhưng trăng trắng ở mặt dưới. Công dụng:
Phong thấp đau nhức xương, đau dạ dày, bệnh
ngoài da.
Đuôi chuột: Lá mọc đối, hình bầu dục, mép có
răng, dài 3-8cm, rộng 2-4cm, cuống lá 2-5cm.
Cụm hoa bông mọc đứng ở ngọn cây dài 20-40
cm, nom như cái đuôi chuột. Công dụng: Chữa
nhiễm trùng đường tiết niệu; đau gân cốt do thấp
khớp; viêm kết mạc cấp; viêm hầu; lỵ ỉa chảy;
cảm lạnh, ho.
Bèo cái: Cây thảo thuỷ sinh nổi. Thân đâm chồi,
mang các nhánh ngắn, có lá mọc chụm lại. Lá
màu lục tươi, có nhiều lông như nhung và không
thấm nước. Buồng hoa nhỏ độ 1cm, màu lục nhạt.
Công dụng: chữa mẩn ngứa, tiêu độc mụn nhọn,
chữa ho, hen suyễn, thông kinh, chữa đái buốt.

Độ tương tự

0

-25223800

-25767600

-28969000

-30261700

- Thực hiện truy vấn với ảnh không có trong CSDL (ảnh do người dùng nhập vào):
Bảng 3.4: Bảng kết quả thực hiện truy vấn 2
Ảnh truy vấn

Ảnh nguồn

Thông tin ảnh nguồn (trích dẫn)

Độ tương tự

68

Ráy: là một loại cây mềm cao 0.3-1.4m, có thể dài
tới 5m nhưng phía dưới bò, trên đứng, có thân rễ
hình có nhiều đốt ngắn, trên đốt có vảy màu nâu. Lá
to hình tim. Công dụng: Chữa trẻ con bị phù nề,
thũng trướng, dùng chữa đau vú, ho, dị ứng, nôn
mửa, đi ngoài.
Hoắc hương: Lá mọc đối, lá nguyên hình trứng hoặc
hình elip, dài 4 - 9 cm, rộng 3 - 7 cm, cả hai mặt lá
màu trắng xám có lông mượt như nhung, chóp lá hơi
nhọn hoặc tròn, gốc lá vát nhọn hoặc tròn, mép lá có
răng cưa ngắn. Công dụng: Chữa cảm mạo, nhức
đầu, đau mình mẩy, sổ mũi, đau bụng ỉa chảy.
Gai: Cây thường cao khoảng 1m, gốc hóa gỗ, cành
non và cuống lá màu tím đỏ, có lông. Lá mọc so le,
có cuống, mép khía răng, mặt dưới có lông trắng
bạc; có công dụng: chữa động thai, đái ra máu, viêm
tử cung, lá thường được dùng làm bánh.
Quế: Cây to, cao 10 - 20m. Vỏ thân nhẵn. Lá mọc so
le, có cuống ngắn, cứng và giòn, đầu nhọn hoặc hơi
tù, có 3 gân hình cung. Mặt trên lá xanh sẫm bóng.
Công dụng:chữa về đường tiêu hoá,có tác dụng bổ
dưỡng, hồi sinh, làm nóng, giảm đau, giảm ho;trị
nhức mỏi, bong gân, đau lưng.
Đơn lá đỏ: Cây cao 0,7 – 1,5m. Thân nhỏ màu tía, lá
mọc đối, mặt trên màu lục sẫm, mặt dưới màu đỏ tía,
mép có răng cưa. Hoa mọc thành bông ở kẽ lá hay
đầu cành. Công dụng: chữa mụn nhọt, mẩn ngứa,
zona và đi ỉa lỏng lâu ngày.

-17628800

-18512200

-19343400

-19373200

-24968400

Sau khi thực hiện quá trình truy vấn trên hai loại ảnh có hoặc không có trong
CSDL, chương trình đã thu được những kết quả nhất định cho phép tìm kiếm ra ảnh
gốc nếu như trường hợp ảnh đó có trong CSDL ảnh và tập các ảnh sắp xếp giảm dần
theo mức độ tương tự với ảnh truy vấn, hiển thị được thông tin của các ảnh trong tập
ảnh trả về.
Chương trình tiến hành thực nghiệm trên ảnh của một số loại lá cây dược liệu
như: Cây đơn lá đỏ, xuân hoa, mã đề, mần tưới, trầu không, lá lốt, trinh nữ hoàng cung,
dâm bụt, bạch hoa xà...Kết quả thực nghiệm đã trả về ảnh cần tra cứu hoặc giống nhất
với ảnh cần tra cứu, hiển thị một số thông tin về đặc tính, công dụng của cây dược liệu
cần tra cứu với độ chính xác khá cao [17].

PHẦN KẾT LUẬN

69

Luận văn đã trình bày một cách tổng thể về tra cứu ảnh, và một số kỹ thuật tra
cứu ảnh dựa vào nội dung như tra cứu dựa vào màu sắc, dựa vào hình dạng, dựa vào
vân trong đó nhấn mạnh vào các kỹ thuật tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng màu sắc bằng
dấu hiệu nhị phân. Luận văn đã đạt được những kết quả nhất định.

Kết quả đạt được
- Nghiên cứu, khảo sát về tra cứu ảnh và một số kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào nội
dung.
- Xây dựng kho dữ liệu hình ảnh và các trích chọn đặc trưng về lá của một số loại
cây dược liệu.
- Nghiên cứu và tiến hành cài đặt phương pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung sử
dụng dấu hiệu nhị phân.
- Xây dựng được chương trình thử nghiệm tra cứu ảnh cây dược liệu dựa vào hình



ảnh lá cây.
Chương trình thực sự hữu ích, đáp ứng được những yêu cầu đặt ra của bài toán.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Kết hợp sử dụng các đặc trưng khác như đặc trưng kết cấu, hình dạng vào trong
quá trình tra cứu.
- Thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu ảnh có kích thước lớn hơn và đa dạng hơn;
- Tiến hành nghiên cứu và cài đặt thử nghiệm chương trình áp dụng đối cơ sở dữ
liệu là ảnh cây dược liệu, để có thể ứng dụng được nhiều hơn trong thực tế.

70

TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. Tiếng Việt
[1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2003), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà
xuất bản Khoa học Kỹ thuật.
[2] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2008), Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và
kỹ thuật.

B. Tiếng Anh
[3] Anant Bhardwaj, Manpreet Kaur, and Anupam Kumar. (2013), “Recognition of
plants by Leaf Image using Moment Invariant and Texture Analysis”,
International Journal of Innovation and Applied Studies, Vol. 3, No. 1, pp. 237248.
[4] Colin C. Venteres and Dr. Matthew Cooper, A Review of Content-Based
Image Retrieval Systems, http://www.jtap.ac.uk/reports/htm/jtap-054.html
[5] Flickner, M., Sawhney, H., Niblack, W., Ashley, J., Huang, Q., Dom, B.,
Gorkani, M., Hafner, J., Lee, D., Petkovic, D., Steele, D., and Yanker, P.
(1995). Query by image and video content: The QBIC project. IEEE
Computer, 28(9).
[6] Habdolvahab Ehsanirad and Sharath Kumar Y. (2010), “Leaf recognition for
plant classification using GLCM and PCA methods”, Oriental Journal of
Computer Science & Technology, Vol. 3, No 1, pp. 36-38.
[7] Ji-Xiang Du, Xiao-Feng Wang, Guo-Jun Zhang. (2007), “Leaf shape based
plant species recognition”, Applied Mathematics and Computation, Vol. 185,
No 2007, pp. 883-893.

71

[8] Jyotismita Chaki and Ranjan Parekh. (2011), “Plant Leaf Recognition using
Shape based Features and Neural Network classifiers”, International Journal
of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 2, No. 10.
[9] Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li and James Z. Wang (2008), “Image
Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age”, ACM Computing
Surveys, vol. 40, no. 2, pp. 1-60.
[10] Kue-Bum Lee, Kwang-Seok Hong. (2012), “Advanced Leaf Recognition
based on Leaf Contour and Centroid for Plant Classification”, International
Journal of Bio-Science and Bio-Technology, Vol. 5, No. 2.
[11] N.Valliammal and Dr.S.N.Geethalakshmi. (2011), “Automatic Recognition
System Using Preferential Image Segmentation For Leaf And Flower Images”,
Computer Science & Engineering: An International Journal (CSEIJ), Vol.1,
No.4.
[12] V. Castelli and L. D. Bergman (2002), Image Database Search and Retrieval
of Digital Imagery, John Wiley & Sons, Inc., New York.
[13] Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li and James Z. Wang (2008), ``Image
Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age,'' ACM Computing
Surveys, vol. 40, no. 2, pp. 1-60.
[14] Schettini, R., Ciocca, G., and Zuffi, S. (2001). Color Imaging Science:
Exploiting Digital Media, Ed. R. Luo and L. MacDonald, chapter A Survey
on Methods for Colour Image Indexing and Retrieval in Image Database.
John Wiley.
[15] Y. Rui, T. Huang, and S. Chang (1999), ―Image retrieval: current techniques,
promiing directions and open issues, Journal of Visual Communication
and Image Representation, 10(4), pp. 39–62.
[16] Website: www.jisc.ac.uk/uploaded_documents/jtap-039.doc
[17] Website: http://hocvienquany.vn/caythuoc/default.aspx

72

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN
ĐẾN LUẬN VĂN
[1]. Nguyễn Văn Huân, Nguyễn Văn Tảo, Nguyễn Thị Bích Hạnh. (2013), “Giải
pháp tra cứu và quản lý Cây dược liệu Việt Nam dựa vào trích chọn đặc
trưng của ảnh cây dược liệu trong kho cơ sở dữ liệu”, Nhà xuất bản Đại học
Thái Nguyên