Nghiên cứu các đặc trưng và nhận dạng mẫu trong chẩn đoán bệnh trên cây bưởi

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA


CÙ YẾN NHI

NGHIÊN CỨU CÁC ĐẶC TRƯNG VÀ NHẬN DẠNG
MẪU TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH TRÊN CÂY BƯỞI

Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2018


Công trình được hoàn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
Người hướng dẫn khoa học: TS. HUỲNH HỮU HƯNG

Phản biện 1: PGS.TS. PHAN HUY KHÁNH
Phản biện 2: TS. NGUYỄN THIỆN NGHĨA

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp
thạc sĩ Kỹ thuật tại Trường Đại học Bách khoa vào ngày 03 tháng 02
năm 2018.

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học Bách
khoa.

 Thư viện Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Bách khoa –
ĐHĐN.


-1MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay nông dân tại các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long nói
chung và tỉnh Trà Vinh nói riêng chỉ canh tác và trồng trọt chủ yếu
chỉ dựa vào kinh nghiệm mà chưa biết ứng dụng khoa học và công
nghệ vào trong sản xuất để nâng cao chất lượng sản phẩm, hiệu quả
kinh tế nhằm giảm chi phí sản xuất.
Ở Việt Nam, các ứng dụng về xử lý ảnh đã bước đầu được
triển khai trên một số lĩnh vực như hệ thống nhận dạng biển số xe ở
các bãi đỗ xe, hệ thống nhận dạng vân tay chấm công ở các công sở,
nhận dạng và đánh giá chất lượng trái cây,v.v… Tuy nhiên số lượng
các ứng dụng được triển khai trên thực tế còn ít.
Từ hiện trạng trên, để giúp nông dân khu vực Đồng bằng sông
Cửu Long tiết kiệm chi phí sản xuất, nâng cao năng suất và chất
lượng cây trồng mà cụ thể là trên cây Bưởi -một loại cây cho hiệu
quả kinh tế cao, nên tôi chọn đề tài: “Nghiên cứu các đặc trƣng và
nhận dạng mẫu trong chẩn đoán bệnh trên cây Bƣởi”
2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
2.1 Mục tiêu nghiên cứu
- Dùng thuật toán KNN để giải quyết việc chẩn đoán các loại
bệnh trên cây Bưởi thông qua các đặc trưng để nhận dạng: màu sắc,
kết cấu bề mặt, hình dáng,…
2.2 Nhiệm vụ nghiên cứu
- Xử lý ảnh số và các bước trong xử lý ảnh
- Kỹ thuật nhận dạng: SVM, Mạng Nơron, KNN. Qua đó đánh
giá ưu điểm của phương pháp KNN.

-2- Sử dụng các đặc trưng màu sắc, kết cấu, hình dạng trong đánh
giá chất lượng
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
3.1 Đối tượng nghiên cứu
- Các phương pháp nhận dạng như: Mạng Nơron, Thuật toán Kláng giềng gần nhất, thuật toán SVM.
- Các loại bệnh trên cây Bưởi khi sử dụng thuật toán KNN để
nhận dạng.
3.2 Phạm vi nghiên cứu
- Các loại bệnh trên cây Bưởi dựa vào các đặc trưng màu sắc,
kết cấu, hình dạng
- Dùng phương pháp nhận dạng như: Mạng Nơron, thuật toán
KNN, thuật toán SVM để chẩn đoán bệnh trên cây Bưởi
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
4.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
- Đọc và tham khảo các đề tài, bài báo liên quan đến lĩnh vực
nhận dạng mẫu.
- Các phương pháp huấn luyện mạng, nghiên cứu các kỹ thuật
nhận dạng mẫu.
- Lựa chọn công cụ hỗ trợ.
- Thu thập kho dữ liệu ảnh huấn luyện.
- Thu thập kho dữ liệu các loại bệnh trên cây Bưởi.
4.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
- Thu nhận ảnh về các loại bệnh trên cây Bưởi ngoài thực tế
- Thực hiện các bước xử lý.
- Xây dựng kho dữ liệu huấn luyện.


-3- So khớp các đặc trưng của ảnh cần kiểm tra với kho dữ liệu đặc

trưng của ảnh đã được huấn luyện.
- Cài đặt chương trình, thực hiện chương trình với một số mẫu dữ
liệu và đánh giá kết quả.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
5.1 Ý nghĩa khoa học
- Ứng dụng ngành khoa học nhận dạng và xử lý ảnh vào việc phát
hiện bệnh trên nông sản.
5.2 Ý nghĩa thực tiễn
- Góp thêm một giải pháp để nông dân chẩn đoán bệnh trên cây
Bưởi tại tỉnh Trà Vinh. Qua đó giảm bớt sức lao động, tiết kiệm chi
phí và nâng cao năng suất cây trồng, tăng thu nhập cho nông dân.
6. Bố cục luận văn:
Bố cục đề tài tổ chức thành 3 chương chính:
Chƣơng 1 Tổng quan về xử lý ảnh và các kỹ thuật nhận dạng:
Chương này trình bày tổng quan lý thuyết về xử lý ảnh số, các bước
trong xử lý ảnh, các trích chọn đặc trưng ảnh, một số phương pháp
nhận dạng và ưu điểm về phương pháp mà đề tài đã chọn
Chƣơng 2 Nhận dạng và đánh giá chất lượng: Chương này trình
bày các công trình nghiên cứu của các tác giả khác trong nhận dạng
trái cây như sử dụng các đặc trưng trong đánh giá chất lượng: hình
dạng, màu sắc, kết cấu. Các phương pháp phân loại và đánh giá chất
lượng trên táo, xoài,...
Chƣơng 3 Nhận dạng và chẩn đoán bệnh trên Bưởi với thuật toán
KNN: Chương này trình bày các bước thực hiện theo phương pháp
nhận dạng KNN, các bước xử lý, trình bày kết quả đạt được, đánh
giá kết quả, rút ra kết luận và hướng phát triển.


-4CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ
CÁC KỸ THUẬT NHẬN DẠNG

1.1. Tổng quan về xử lý ảnh

1.1.1 Giới thiệu
Xử lý ảnh là lĩnh vực có liên quan đến một số lĩnh vực khác
như phân tích ảnh hay thị giác máy tính. Các bước xử lý ảnh của ứng
dụng thực tế thường thực hiện theo thứ tự: xử lý ảnh, phân tích ảnh
và thị giác máy tính. Người ta thường định ra ranh giới của từng giai
đoạn dựa vào đầu vào (input) và đầu ra (output) của quá trình xử lý.

1.1.2 Các bước trong xử lý ảnh
Thu nhận ảnh, tiền xử lý ảnh, phân đoạn ảnh, biểu diễn ảnh, nhận
dạng và nội suy ảnh

1.1.3 Một số khái niệm trong xử lý ảnh
1.1.3.1

Mức xám của một điểm ảnh: là cường độ sáng của

nó, được gán bằng giá trị số tại điểm đó. Các thang giá trị mức xám
thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (mức 256 là phổ biến nhất).
1.1.3.2

Ảnh trắng đen: là ảnh chỉ có 2 màu trắng và đen

(không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác
nhau.
1.1.3.3

Ảnh nhị phân: là ảnh có 2 mức trắng đen phân

biệt, tức là dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau.
1.1.3.4

Ảnh màu: trong lý thuyết 3 màu (Red, Green,

Blue) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả
mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3 = 22416,7 triệu màu.
1.1.3.5

Ảnh xám: là trường hợp đặc biệt của ảnh màu khi

giá trị màu Red, Green, Blue bằng nhau.


-51.2. Phƣơng pháp cải thiện chất lƣợng ảnh

1.2.1
1.2.2
1.2.3
1.2.4
1.2.5
1.2.6
1.2.7

Tăng giảm độ sáng
Cắt lớp cường độ sáng
Xử lý độ tương phản – giãn độ tương phản
Lược đồ xám (Histogram)
Biến đổi âm bản
Biến đổi ảnh đen trắng

Phép co và giãn ảnh nhị phân

1.2.7.1

Phép giãn ảnh (Dilation)

1.2.7.2

Phép co ảnh (Erosion)

1.2.8 Phép đóng và mở ảnh nhị phân
1.2.8.1

Phép mở ảnh (Opening)

1.2.8.2

Phép đóng ảnh (Closing)

1.3. Trích chọn đặc trƣng ảnh

1.3.1 Màu sắc
1.3.2 Hình dáng
1.3.3 Kết cấu bề mặt
1.4. Một số kỹ thuật nhận dạng
1.4.1 SVM (Support Vector Machine)
1.4.2 Mạng Nơron
1.4.3 K – láng giềng gần nhất (KNN – K nearest neighbors)
KNN được sử dụng rất phổ biến trong lĩnh vực khai phá dữ
liệu. KNN là phương pháp để phân lớp các đối tượng dựa vào

khoảng cách gần nhất giữa đối tượng cần xếp lớp với tất cả các đối
tượng trong dữ liệu huấn luyện (training data).
Thuật toán K-NN đƣợc mô tả nhƣ sau:
1.

Xác định giá trị tham số K (số láng giềng gần nhất)


-62. Tính khoảng cách giữa đối tượng cần phân lớp (Query Point)
với tất cả các đối tượng trong training data (thường sử dụng khoảng
các Euclidean)
3.

Sắp xếp khoảng cách theo thứ tự tăng dần và xác định K láng

giềng gần nhất với Query Point
4.

Lấy tất cả các lớp của K láng giềng gần nhất đã xác định

5.

Dựa vào phần lớn lớp của láng giềng gần nhất để xác định

lớp cho Query Point
1.5. Đánh giá ƣu điểm của phƣơng pháp KNN.
Dễ sử dụng và cài đặt, xử lý tốt với dữ liệu nhiễu do dựa trên
khoảng cách để quyết định phân lớp
Độ phức tạp tính toán của quá trình training là bằng 0.
Việc dự đoán kết quả của dữ liệu mới rất đơn giản không cần

giả sử gì về phân phối của các lớp.
Có độ phức tạp: O(K,N,1) với 1 là số lần lập, có khả năng
mở rộng, dễ dàng sửa đổi với những dữ liệu mới
Bảo đảm hội tụ sau một số lần lập hữu hạn, luôn có K cụm
dữ liệu và luôn có ít nhất một điểm dữ liệu trong một cụm dữ liệu
Các cụm không phân cấp, không chồng chéo dữ liệu lên
nhau, mọi thành viên của một cụm là gần với chính cụm đó hơn bất
cứ một cụm nào khác.


-7CHƢƠNG 2 – NHẬN DẠNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG
2.1 Các công tr nh nghiên cứu
2.1.1 Nhận dạng trái cây
Angel Dacal-Nieto và các cộng sự đã tiến hành đánh giá chất
lượng củ khoai tây dựa trên công nghệ thị giác Máy tính. Nó được
phân đoạn bằng cách chuyển ảnh màu RGB sang ảnh màu HSV, sử
dụng lược đồ mức độ xám, ma trận GLCM để trích lọc đặc trưng để
đưa vào tập huấn luyện.
2.1.2 Phát hiện khuyết điểm trên bề mặt trái cây
Tác giả Panli HE đã đề xuất mô hình phát hiện khuyết điểm
trên bề mặt trái cây dựa trên biến đổi Fourier và phân lớp khuyết
điểm bằng phương pháp SVM. Trái cây được phân đoạn bằng các
phép toán hình thái học, sau đó sử dụng biến đổi Fourier cho ảnh, các
đặc trưng kết cấu và mức xám được tính toán bằng ma trận GLCM.
2.2 Các đặc trƣng sử dụng trong đánh giá chất lƣợng
2.2.1 Trích chọn đặc trưng hình dạng để phân biệt phần cuống
và khiếm khuyết thực trên trái cây.
Hình dạng phần cuống gần giống như hình dạng vòng tròn. Dựa
vào đặc tính này ta phát hiện và phân biệt phần cuống với các khiếm
khuyết thực bằng cách áp vòng tròn trên mỗi đối tượng được trích

xuất.
2.2.2 Trích chọn đặc trưng màu sắc
2.2.2.1

Biểu đồ màu toàn cục (GCH)

2.2.2.2

Vector liên kết màu sắc (CCV)

2.2.2.3

Biểu đồ sai l ch màu sắc (CDH)

2.2.3 Trích chọn đặc trưng kết cấu
2.2.3.1 Mẫu tam phân cục bộ (LTP)


-82.2.3.2 Biểu đồ phần tử cấu trúc (SEH)
2.2.3.3 Mẫu nhị phân cục bộ (LBP)
2.2.3.4 Mẫu nhị phân cục bộ hoàn chỉnh (CLBP)
2.3 Phƣơng pháp phân loại và đánh giá chất lƣợng
2.3.1 Phương pháp phân lớp ảnh chụp lá cây ứng dụng máy
ector h trợ
2.3.1.1

Mô h nh phân l p ảnh chụp lá câ

2.3.1.2

Giai đoạn tiền xử lý

2.3.1.3

Chọn thuật toán huấn lu n và phân l p dữ li u

2.3.1.4

ết quả th c nghi m

Giao diện của ứng dụng được thiết kế trên GUI của matlab

Hình 2. 1 (a) Tách lá ra khỏi nền; (b) Giao diện chương trình

Độ chính xác tính được trong trường hợp này là 98,67% (C=2
và Gamma=8). Với hàm nhân tuyến tính (C=2) cho kết quả là 90%.
2.3.1.5

ết luận

Nghiên cứu này trình bày phương pháp phân lớp dữ liệu SVM.
Ứng dụng đã phân biệt được một ảnh có chứa lá hay không, xác định
được cả những ảnh chứa nhiễu không thích hợp cho các bước trong
quá trình nhận dạng tiếp theo với độ chính xác tương đối cao.


-92.3.2 Thuật toán Watershed và đối sánh mẫu để phát hiện bệnh
thối trên xoài
2.3.2.1 Phương pháp: Các bư c th c hi n
1) Nhập ảnh của xoài.

2) Tiến hành tiền xử lý.
3)

Phân vùng hình ảnh sử dụng thuật toán Watershed.

4) Trích xuất đặc trưng sử dụng thuật toán đối sánh mẫu
2.3.2.2 Mục tiêu của nghiên cứu
Nghiên cứu được đề xuất bao gồm khái niệm xử lý ảnh thông
thường, tiền xử lý ảnh, phân vùng, trích xuất và phân loại đặc trưng.
2.3.2.3

ết quả thử nghi m

Hình 2. 2 Phát hiện trái xoài bình thường và xoài bệnh

2.3.2.4

ết luận

Dựa vào màu của hình ảnh mà mật độ của vùng bị khiếm khuyết
xem xoài được đưa ra là bình thường hay bị bệnh.
2.3.3 Phương pháp khai thác các thống kê màu sắc và đặc
trưng kết cấu để nhận biết bệnh táo.
Các bước của phương pháp được đề xuất gồm:
2.3.3.1 Mô hình
2.3.3.2 Phân đoạn sử dụng - means.


-102.3.3.3 Huấn lu n và phân loại sử dụng má vector hỗ trợ
đa l p

2.3.3.4

ết quả

Chúng ta xem xét hai không gian màu RGB và HSV và so sánh
Bảng 2. 1 Tính chính xác phân loại bệnh trái cây khi MSVM được huấn
luyện với 70 hình ảnh mỗi loại
Tính năng /
Phân loại
GCH
CCV
CDH
SEH
LBP
LTP
CLBP
GCH+LBP
CCV+CLBP
CDH+CLBP
CDH+SEH
CDH+DEH+CLBP

2.3.3.5

Đốm

Thối

Sần

76.92
79.81
78.85
65.38
82.70
83.65
88.46
85.58
88.56
78.58
89.65
91.85

65.96
75.65
63.85
66.85
85.45
86.68
82.34
82.14
92.85
75.95
69.75
90.85

69
85
68
92

75
82
72
69
81
67
59
94

Bình
thƣờng
97.56
95.58
89.69
84.98
96.58
92.58
86.68
94.85
87.52
67.59
69.85
94.85

Trung
bình
77.95
68.54
98.59
65.95

95.68
65.85
95.98
65.89
82.78
79.85
87.65
89.58

ết luận

Phương pháp gồm ba bước chính: phân đoạn khiếm khuyết được
thực hiện bằng cách sử dụng kỹ thuật gom cụm K-means. Bước thứ
hai, tính năng màu sắc và kết cấu được trích xuất và kết hợp với
nhau. Bước thứ ba, việc huấn luyện và phân loại được thực hiện dựa
vào SVM đa lớp, sử dụng ba loại bệnh của táo gồm bệnh đốm táo,
bệnh thối táo và bệnh sần táo, ngoài ra táo bình thường cũng là một
trường hợp để nghiên cứu và đánh giá chương trình.


-11CHƢƠNG 3– NHẬN DẠNG VÀ CHẨN ĐOÁN BỆNH TRÊN
BƢỞI VỚI THUẬT TOÁN K-NEAREST NEIGHBORS
3.1. Thuật toán K – Láng giềng gần nhất (K-Nearest Neighbors)

3.1.1

Thuật toán

K-Nearest Neighbors algorithm (K-NN) được sử dụng rất phổ
biến trong lĩnh vực Data Mining. K-NN là phương pháp để phân lớp

các đối tượng dựa vào khoảng cách gần nhất giữa đối tượng cần xếp
lớp (Query point) và tất cả các đối tượng trong Training Data.
Một đối tượng được phân lớp dựa vào K láng giềng của nó. K
là số nguyên dương được xác định trước khi thực hiện thuật toán.
Người ta thường dùng khoảng cách Euclidean để tính khoảng cách
giữa các đối tượng.

3.1.2

Mô tả thuật toán

1. Xác định giá trị tham số K (số láng giềng gần nhất)
2. Tính khoảng cách giữa đối tượng cần phân lớp (Query
Point) với tất cả các đối tượng trong training data (thường sử dụng
khoảng các Euclidean)
3. Sắp xếp khoảng cách theo thứ tự tăng dần và xác định K
láng giềng gần nhất với Query Point
4. Lấy tất cả các lớp của K láng giềng gần nhất đã xác định
5. Dựa vào phần lớn lớp của láng giềng gần nhất để xác định
lớp cho Query Point

3.1.3

Khoảng cách Euclidean

Khoảng cách giữa 2 điểm là chiều dài của đường thẳng nối
chúng. Trong mặt phẳng, khoảng cách giữa 2 điểm (x1, y1) và (x2,
y2) được cho bởi định lý Pythagorean như sau:

-123.2. Chẩn đoán bệnh trên Bƣởi sử dụng thuật toán K-NN
3.2.1

Mô tả bài toán

Trong trường hợp cần chẩn đoán bệnh thì chúng ta cũng thực
hiện công việc trích lọc đặc trưng, dữ liệu đặc trưng lúc này được lưu
vào một vector riêng để thuật toán k-NN tiến hành tính toán khoảng
cách Euclidean giữa mẫu kiểm tra với lần lượt các vector trong
CSDL.
Thuật toán k-NN chọn hệ số k – số láng giềng gần nhất cần
lấy. Đối với bài toán này, tác giả sẽ chọn k = 1 tức là chỉ chọn ra một
láng giềng gần nhất trong tất cả mẫu dữ liệu.
3.2.2

Mô hình hệ thống

Hình 3. 1 Mô hình nhận dạng quả Bưởi sử dụng thuật toán k-NN


-133.2.3

Các bước thực hiện

Hệ thống nhận dạng phát hiện bệnh trên Bưởi được thực hiện
qua các bước:
Bư c thứ nhất: xây dựng tập dữ liệu gồm tập dữ liệu huấn
luyện và tập dữ liệu nhận dạng.
Bư c thứ hai: thực hiện các bước nâng cao chất lượng ảnh như
khử nhiễu, tăng/giảm độ sáng, độ tương phản,…

Bư c thứ ba: chuyển ảnh màu RGB sang ảnh màu HSV, thực
hiện các phép biến đổi và phân vùng ảnh.
Bư c thứ tư: ảnh màu RGB được chuyển sang không gian
màu HSV, sử dụng lược đồ mức độ xám, ma trận GLCM để trích lọc
đặc trưng đưa vào tập huấn luyện.
Bư c thứ năm: thuật toán k-NN được dùng để phân lớp và tính
toán khoảng cách giữa vector đặc trưng của ảnh đưa vào kiểm tra với
các vector đặc trưng trong tập CSDL đã được huấn luyện và phân lớp
để tìm ra láng giềng gần nhất với nó trả về kết quả là loại bệnh/không
bệnh với sự tương đồng gần nhất.
3.3. Trích xuất đặc trƣng

3.3.1

Đặc trưng màu sắc

Ảnh màu đầu vào RGB sẽ được chuyển đổi sang không gian
màu HSV và được tách ra từng kênh màu H, S, V riêng biệt.
Chuyển đổi và tách các kênh màu H-S-V
Để chuyển từ không gian màu RGB sang HSV thì giá trị của S
và V nằm trong khoảng 0 (màu đen) và 1 (màu trắng), giá trị của H
nằm trong khoảng 0 đến 360o.


-14-

3.3.2

Đặc trưng kết cấu

Hình 3. 2 Ảnh màu RGB chuyển sang HSV và các kênh màu H-S-V

3.3.3

Sóng con Gabor – Gabor Wavelet

Trong xử lý ảnh, bộ lọc Gabor là một bộ lọc tuyến tính thường
được sử dụng để phát hiện biên, phần vùng ảnh, phân tích đặc trưng
ảnh, phân lớp ảnh. Tần số và hướng được thể hiện trong các bộ lọc
Gabor tương tự như hệ thống thị giác của con người. Tập hợp các bộ
lọc Gabor với tần số và hướng khác nhau có thể trợ giúp cho việc
trích lọc đầy đủ các đặc trưng trong ảnh. Bộ lọc Gabor hai chiều (2D
Gabor) được áp dụng trong ảnh với tỉ lệ và tần số khác nhau. Hàm
Gabor 2D được biến đổi từ đường hình sin phức tạp của hàm
Gaussian 2D.

Hình 3. 3 Các tham số của hàm Gabor Wavelet và đặc trưng kết cấu.


-15-

3.3.1

Ma trận đồng hiện mức xám Co-occurrence

GLCM của ảnh f(x,y) có kích thước MxM và có G mức độ
xám là một ma trận hai chiều C(i, j). Mỗi phần tử của ma trận thể
hiện xác suất xảy ra cùng giá trị cường độ sáng i và j tại một khoảng
cách d và một góc

xác định. Do đó, có thể có nhiều ma trận GLCM

khác nhau phụ thuộc vào cặp giá trị d và . Một số đặc trưng quan
trọng khi phân tích kết cấu ảnh gồm:
Đặc trƣng năng lƣợng (energy): đo lường tính đồng nhất cục
bộ trong ảnh, có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị cao khi
ảnh có tính đồng đều về giá trị mức độ xám và nó sẽ có giá trị thấp
nếu ảnh không đồng đều về mức độ xám.
Độ tƣơng phản (contrast): cho ta biết được số lượng điểm ảnh
có mức độ xám biến đổi cục bộ trong ảnh. Đối với ảnh có giá trị mức
xám đều thì giá trị độ tương phản là bằng 0, đây là giá trị tối thiểu
của độ tương phản. Nếu ảnh không có sự đồng đều về giá trị mức
xám càng nhiều thì giá trị độ tương phản càng tăng.
Độ tƣơng đồng (correlation): Tham số này phân tích sự phụ
thuộc tuyến tính mức độ xám của các điểm ảnh lân cận nhau, có giá
trị nằm trong khoảng từ -1 đến 1.
Tính ngẫu nhiên (Entropy): Entropy đo lường tính ngẫu
nhiên của các phần tử của ma trận GLCM. Giá trị của entropy là tối
đa bằng 1 khi các phần tử trong ma trận bằng nhau, entropy bằng 0
nếu tất cả các giá trị trong ma trận là khác nhau.
Tính đồng nhất (homogeneity): Đặc trưng tính đồng nhất đo
lường tính khít hoặc tính dày đặc được phân bố trong không gian của
ma trận GLCM. Đặc trưng về tính đồng nhất bằng 0 khi sự phân bố


-16của ma trận GLCM là không đồng đều và bằng 1 khi sự phân bố chỉ
xuất hiện trên đường chéo của ma trận GLCM.

Hình 3. 4 Hình dáng Gabor Wavelet và các đặc trưng

3.3.1

Biến đổi Wavelet và ứng dụng

Biến đổi Wavelet dù chỉ làm việc với các tín hiệu một chiều
nhưng sau khi biến đổi xong chúng ta thu được một hàm tín hiệu hai
biến hoặc một tập các cặp giá trị W(a, b) minh họa thành phần tần số
khác nhau của tín hiệu xảy ra tại thời điểm t. Các giá trị W(ai, b) tạo
thành một cột (i=1, 2, ... , n) cho biết một thành phần tần số có trong
những thời điểm t và các giá trị W(a, bi) tạo thành hàng cho biết tại
một thời điểm t của tín hiệu f(t) có các thành phần tần số nào.


-173.4. Thực nghiệm và kết quả
Chương trình là thu nhận hình ảnh trái Bưởi ở đầu vào và kết
quả đầu ra của chương trình cho biết quả Bưởi có bệnh hay không có
bệnh, nếu có bệnh thì cho biết tên của bệnh. Hiện nay để xử lý ảnh ta
có thể sử dụng C#, Matlab,…Tôi lựa chọn ngôn ngữ lập trình
Matlab, trong thư viện của Matlab có nhiều hàm đã được hỗ trợ sẵn.
Chương trình demo sử dụng ngôn ngữ Matlab R2013a chạy
trên hệ điều hành Microsoft Windows 7 – 64 bit.
3.4.1

Tập mẫu ảnh huấn luyện

Tập mẫu huấn luyện trong thuật toán k-NN gồm có 100 quả
Bưởi có bệnh/không bệnh được xếp thứ tự từ 1 đến 100. Khi đưa quả
Bưởi vào kiểm tra thì ta sẽ tính được các tham số đặc trưng của nó,
tiếp theo chạy thuật toán k-NN để tìm láng giềng gần nhất của quả
Bưởi đưa vào kiểm tra. Lúc đó ta sẽ có được tham số đầu ra là:

khoảng cách Euclidean và chỉ số của quả Bưởi gần nhất với quả
Bưởi đưa vào kiểm tra. Dựa vào đó ta kết luận quả Bưởi đưa vào
kiểm tra bị bệnh gì hoặc không có bệnh.
3.4.1.1 Mẫu trái Bưởi không b nh

Hình 3. 5 Mẫu trái Bưởi không bệnh

3.4.1.2 Mẫu b nh thối trái Bưởi do nấm Ph topthora

Hình 3. 6 Mẫu trái Bưởi bệnh thối do nấm


-18-

3.4.1.3 Mẫu b nh sâu đục vỏ trái Bưởi

Hình 3. 7 Mẫu trái Bưởi bệnh sâu đục vỏ trái

3.4.2

Kết quả thực nghiệm
3.4.2.1 Các tham số đặc trưng kết cấu của sóng Gabor

được trích xuất

  8,   [0 2 ],   0.5, b  1, N  10,  45

Entropy:

0.225865

Contrast:

0.341502

Correlation:

0.434848

Energy:

0.698966

Homogeneity: 0.371299
3.4.2.2

ết quả th c nghi m v i k=2

3.4.2.3

ết quả th c nghi m v i k=1


-19Bảng 3. 1 Số lượng mẫu dùng trong thực nghiệm
Tên lớp

Số mẫu huấn luyện

Số mẫu

Tổng số mẫu

kiểm tra

Bệnh thối trái Bưởi
100

25

100

Sâu đục vỏ trái Bưởi

100

25

100

Không bệnh

100

25

100

300

75

300

do nấm Phytopthora

Tổng

Bảng 3. 2 Kết quả thực nghiệm với thuật toán k-NN, chọn k=1
Tên lớp

Tổng mẫu

Nhãn
1

2

3

1

22

2

1

25

Sâu đục vỏ trái Bưởi

2

4

19

2

25

Không bệnh

3

2

2

21

25

lớp

kiểm tra

Bệnh thối trái Bưởi do nấm
Phytopthora

• Tên các lớp được gán nhãn từ 1 đến 3 tương ứng với 3 tên lớp
gồm: Tên lớp “Bệnh thối trái Bưởi do nấm Phytopthora” được
gán nhãn lớp là 1; Tên lớp “Sâu đục vỏ trái Bưởi” được gán nhãn
lớp là 2; Tên lớp “Không bệnh” được gán nhãn lớp là 3.
• Bệnh thối trái Bưởi do nấm Phytopthora được gán nhãn 1, với
tổng mẫu kiểm thử là 25 mẫu, trong đó 22/25 mẫu cho ra kết quả
chẩn đoán đúng thuộc lớp nhãn 1 “Bệnh thối trái Bưởi do nấm
Phytopthora ”, 2/25 mẫu cho ra kết quả chẩn đoán thuộc lớp nhãn
2 “Sâu đục vỏ trái Bưởi”, 1/25 mẫu cho ra kết quả chẩn đoán
thuộc lớp nhãn 3 “ Không bệnh”


-203.4.3

Cài đặt hệ thống
3.4.3.1 Giao di n chính

Hình 3. 8 Giao diện nhận dạng chẩn đoán bệnh trên Bưởi

- Nút lệnh “TrainingData” chương trình sẽ tải tất cả hình ảnh
quả Bưởi dùng để huấn luyện, hình ảnh quả Bưởi sẽ hiển thị lần lượt
ở khung imageTraining với các kênh màu khác nhau.
- Thực hiện các bước tiền xử lý ảnh như cải thiện nâng cao
chất lượng ảnh như chuyển đổi không gian màu, lọc nhiễu, thực các
phép toán hình thái học co giãn ảnh, trích chọn các đặc trưng ảnh,
tính trung bình và độ lệch chuẩn của mỗi kênh màu.
- Nút lệnh “TestingData” dùng chọn một ảnh trái Bưởi cần
chẩn đoán trong tập kiểm tra, kết quả cho biết Bưởi không có bệnh
hoặc tên một loại bệnh Bưởi.
3.4.3.2 Bưởi không b nh

-213.4.3.3 Bưởi bị b nh do nấm

3.4.3.4 Bưởi b nh sâu đục trái

3.4.4 Nhận xét
Từ kết quả nhận dạng và chẩn đoán cho thấy, khi dữ liệu huấn
luyện càng nhiều và đồng bộ thì độ chính xác nhận dạng càng cao.
Vì vậy, cần lấy một lượng lớn mẫu tương ứng với các loại Bưởi khác
nhau đưa vào huấn luyện, khi đó hệ thống sẽ ổn định và kết quả nhận
chính xác hơn.
Kết quả thực nghiệm cho thấy, kết quả nhận dạng là rất tốt.
Tuy nhiên, khi CSDL tăng lên thì thời gian xử lý và tốc độ tính toán
của hệ thống chậm lại vì thuật toán sóng Gabor cùng với bộ tham số


-22của nó và các tham số của ma trận GLCM là khá nhiều. Vì vậy, cần
thử nghiệm và nghiên cứu sâu hơn nữa để lựa chọn những đặc trưng
phù hợp nhưng vẫn đảm bảo tính toàn vẹn và thời gian xử lý chấp
nhận được.
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Trong luận văn này, tác giả đã trình bày tổng quát những kiến
thức, thuật toán nền tảng trong lĩnh vực xử lý ảnh số. Đây là một lĩnh
vực đang trong quá trình phát triển trên thế giới cũng như ở Việt
Nam.
Không gian màu của ảnh được tác giả nghiên cứu: RGB, HSV
và tác giả đã lựa chọn không gian màu HSV để trích lọc đặc trưng
cho tham số màu sắc. Đặc trưng kết cấu của ảnh là một trong những
bài toán khó trong xử lý ảnh số và thị giác máy tính. Có rất nhiều mô

hình khác nhau để trích lọc đặc trưng kết cấu của ảnh đã được đề
xuất. Và đối với tham số này, tác giả đã chọn phương pháp thống kê,
sử dụng ma trận đồng hiện mức độ xám Co-occurrence để đo lường
các đặc trưng kết cấu và tác giả cũng đã chọn 5 đặc trưng kết cấu cho
bài toán: đặc trưng về năng lượng, độ tương phản, entropy, độ tương
đồng và tính đồng nhất. Các tham số này cùng với các tham số của
màu sắc và hình dáng sẽ được lưu trữ vào CSDL.
Để nhận dạng trái Bưởi, tác giả đã sử dụng thuật toán k-NN để
tính khoảng cách giữa các mẫu huấn luyện với mẫu kiểm tra, thuật
toán k-NN là một trong 10 thuật toán phân loại dữ liệu, khai phá dữ
liệu hiệu quả trong lĩnh vực khai phá dữ liệu được chọn vì tính đơn
giả và hiệu quả của nó. Vấn đề quan trọng nhất đối với thuật toán kNN là xác định hệ số k (số láng giềng gần nhất cần tìm), tác giả đã
chọn và thử nghiệm với hệ số k=1 hoặc k=2.


-23Hướng phát triển tác giả sẽ nghiên cứu các phương pháp khác để so
sánh các kết quả giữa các phương pháp nhằm chọn ra phương pháp
chẩn đoán tốt nhất để xây dựng hệ thống chẩn đoán chính xác cao
hơn. Ngoài ra, để hệ thống được ổn định hơn cần nghiên cứu và xây
dựng một mô hình, phương pháp lấy mẫu hiệu quả để giảm bớt
những ảnh hưởng của ánh sáng, độ chói, tác động vào đối tượng khi
lấy mẫu. Nếu có điều kiện tác giả sẽ cài đặt hệ hống trên thiết bị di
động và chẩn đoán từ ảnh chụp trực tiếp trên thiết bị này./.