ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Thái Xuân Hoàng NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ DỰA VÀO PHÂN CỤM PHỤC VỤ TRA CỨU ẢNH NHANH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM ẢNH DANH LAM THẮNG CẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - Năm 2011 Header Page 1 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Thái Xuân Hoàng NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ DỰA VÀO PHÂN CỤM PHỤC VỤ TRA CỨU ẢNH NHANH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM ẢNH DANH LAM THẮNG CẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN HỮU QUỲNH Thái Nguyên - Năm 2011 Header Page 2 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung trong Luận văn hoàn toàn theo đúng nội dung đề cương cũng như nội dung mà cán bộ hướng dẫn giao cho. Nội dung của Luận văn, các phần trích lục các tài liệu là hoàn toàn chính xác. Nếu có sai sót tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm. Thái Nguyên, Ngày 20 tháng 09 năm 2011 Học viên Thái Xuân Hoàng Header Page 3 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS. Nguyễn Hữu Quỳnh, Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại học Điện lực, là cán bộ trực tiếp hướng dẫn luận văn cho tôi. Tôi xin trân trọng cảm ơn tới các Thầy cô trong Khoa công nghệ Thông tin - Trường Đại học Thái Nguyên, các Thầy cô trong Viện Công nghệ Thông tin - Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt khóa học cũng như trong suốt quá trình làm luận văn. Tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè và các đồng nghiệp đã giúp đỡ tôi để tôi có thể hoàn thành khóa học Cao học này. Thái Nguyên, ngày 20 tháng 09 năm 2011 Học viên Thái Xuân Hoàng Header Page 4 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i MỤC LỤC Chương 1. TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH VÀ KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ 4 1.1. Một số đặc trưng cơ bản của ảnh số 4 1.1.1. Khái niệm đặc trưng của ảnh số 4 1.1.2. Đặc trưng về màu sắc 4 1.1.2.1. Lược đồ màu 4 1.1.2.2. Véc tơ gắn kết màu 5 1.1.2.3. Tương quan màu 5 1.1.2.4. Các màu trội 6 1.1.2.5. Các Mômen màu 6 1.1.3. Đặc trưng về không gian màu 7 1.1.3.1. Giới thiệu về không gian màu 7 1.1.3.2. Không gian màu RGB 9 1.1.3.3. Không gian màu HSx 9 1.1.3.4. Các không gian màu YUV và YIQ 10 1.1.3.5. Các không gian màu CIE XYZ và LUV 11 1.1.4. Đặc trưng về kết cấu 11 1.1.4.1. Một số khái niệm về kết cấu 11 1.1.4.2. Các đặc trưng Tamura 12 1.1.4.3. Các đặc trưng Wold 13 1.1.4.4. Mô hình tự hồi qui đồng thời SAR 14 1.1.4.5. Các đặc trưng lọc Gabor 15 1.1.4.6. Các đặc trưng biến đổi sóng 16 1.1.5. Đặc trưng về hình dạng 17 1.1.5.1. Một số khái niệm về hình dạng ảnh 17 1.1.5.2. Các bất biến Mômen 17 1.1.5.3. Các góc uốn 18 1.1.5.4. Các ký hiệu mô tả Fourier 19 1.2. Tra cứu thông tin và thông tin trực quan 20 1.2.1. Khái niệm 20 1.2.2. Truy vấn người sử dụng 21 1.2.2.1. Truy vấn bởi ảnh mẫu (QBE) 21 1.2.2.2. Truy vấn bởi đặc trưng (QBF) 22 1.2.2.3. Truy vấn dựa vào thuộc tính 22 1.3. Đánh chỉ số nhiều chiều 22 1.3.1. Khái niệm 22 1.3.2. Giảm số chiều 23 1.3.3. Kỹ thuật đánh chỉ số nhiều chiều 24 1.4. Các chức năng của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung 25 1.5. Đánh giá hiệu năng tra cứu 26 1.6. Một số ứng dụng của tra cứu ảnh dựa vào nội dung 28 1.7. Kết luận Chương 1 và hướng nghiên cứu 29 Chương 2. KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ DỰA VÀO PHÂN CỤM 30 2.1. Gi ới thiệu 30 Header Page 5 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii 2.2. Phân cụm ảnh 30 2.3. Biểu diễn ảnh và đo độ tương tự 31 2.3.1. Biểu diễn ảnh 31 2.3.2. So sánh độ tương tự 32 2.3.2.1. Kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào đặc trưng màu 32 2.3.2.2. Đo khoảng cách giữa các lược đồ màu 34 2.3.2.3. Đo độ tương tự 37 2.4. Phân cụm có thứ bậc dựa vào kỹ thuật đánh chỉ số 39 2.4.1. Khái quát 39 2.4.1.1. Các bước phân cụm 39 2.4.1.2. Tính toán tâm cụm 42 2.4.2. Tối ưu tâm cụm 44 2.4.2.1. Loại bỏ các nút 44 2.4.2.2. Thêm các nút 45 2.5. Kết luận Chương 2 46 Chương 3. XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU ẢNH NHANH 47 3.1. Giới thiệu bài toán tra cứu ảnh danh lam thắng cảnh 47 3.2. Phân tích bài toán 47 3.3. Thiết kế hệ thống 48 3.3.1. Các chức năng của chương trình 49 3.3.2. Biểu đồ Use Case của hệ thống 50 3.3.3. Biểu đồ trình tự và biểu đồ hoạt động 51 3.3.3.1. Tác nhân Quản lý CSDL ảnh 51 3.3.3.2. Tác nhân tra cứu ảnh 53 3.3.4. Thiết kế CSDL 55 3.3.4.1. Bảng Clusters 55 3.3.4.2. Bảng Regions 55 3.3.4.3. Bảng Cluster_Images 55 3.3.5. Sơ đồ liên kết các bảng trong CSDL 56 3.3.6. Giao diện chương trình 56 3.3.6.1. Giao diện chính của chương trình 56 3.3.6.2. Giao diện cập nhật ảnh 57 3.3.6.3. Giao diện phân cụm ảnh 57 3.3.6.4. Giao diện tìm kiếm ảnh 58 3.3.6.5. Giao diện so sánh hai ảnh 58 3.3.6.6. Giao diện duyệt CSDL ảnh 59 3.4. Một số kết quả 59 3.5. Kết luận Chương 3 61 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 Header Page 6 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ NGỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng anh Tiếng việt CBIR Content Based Images Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào nội dung CCH Cell Color Histogram Lược đồ màu khối CCV Color Coherence Vectors Véc-tơ gắn kết màu CSDL Data Base Cơ sở dữ liệu GCH Global Color Histogram Lược đồ màu toàn cục LCH Local Color Histogram Lược đồ màu cục bộ MRF Markov Random Field Trường ngẫu nhiên Markov MRSAR Multi-Resolution Simultaneous Auto-Regressive Mô hình tự hồi qui đồng thời SAR PCA Principal Component Analysis Phân tích thành phần chính RGB Red, Green, Blue Đỏ, xanh lục, xanh lơ TBIR Text Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào văn bản mô tả VIR Visual Information Retrieval Tra cứu thông tin trực quan Header Page 7 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv DANH MỤC CÁC HÌNH TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1. Biểu diễn không gian màu RGB 9 Hình 1.2. Trực quan hóa không gian màu HSV như một hình nón 10 Hình 1.3. Kiến trúc hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung 26 Hình 2.1. Ba ảnh mẫu và lược đồ màu của chúng 33 Hình 2.3. Khoảng cách dạng Minkowski. 35 Hình 2.4. Khoảng cách dạng Quadratic 35 Hình 2.5. Lược đồ giao của hai lược đồ. 37 Hình 2.6. Biểu diễn một ví dụ phân cụm có thứ bậc với 8 ảnh. 40 Hình 2.7. Xóa nút 2 và nút 5 từ cluster C14. 45 Hình 2.8. Thêm nút 2 vào cụm C12 46 Hình 3.1. Kiến trúc chung của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung. 48 Hình 3.2. Mô hình chi tiết của hệ thống tra cứu ảnh 49 Hình 3.3. Biểu đồ Use Case đối với chức năng Quản trị hệ thống 50 Hình 3.4. Biểu đồ Use Case đối với chức năng Người dùng 50 Hình 3.5. Biểu đồ trình tự của tác nhân xử lý dữ liệu 52 Hình 3.6. Sơ đồ hoạt động của tác nhân xử lý dữ liệu 52 Hình 3.7. Biểu đồ trình tự của tác nhân tra cứu ảnh 54 Hình 3.8. Sơ đồ hoạt động của tác nhân Tra cứu ảnh 54 Hình 3.9. Sơ đồ liên kết các bảng dữ liệu trong CSDL. 56 Hình 3.10. Giao diện chính của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung 56 Hình 3.11. Giao diện Cập nhật ảnh 57 Hình 3.12. Giao diện Phân cụm ảnh. 57 Hình 3.13. Giao diện Tìm kiếm ảnh 58 Hình 3.14. Giao diện So sánh sự tương tự giữa hai ảnh thông qua LCH. 58 Hình 3.15. Giao diện Xem CSDL ảnh dưới dạng Preview 59 Hình 3.16. Kết quả tìm kiếm với ảnh truy vấn có trong CSDL 59 Hình 3.17. Kết quả tìm kiếm với ảnh truy vấn không có trong CSDL 60 Hình 3.18. Đánh giá kết quả giữa hai phương pháp tìm kiếm 60 Header Page 8 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 LỜI NÓI ĐẦU Những năm gần đây, ảnh số và việc xử lý ảnh số ngày càng nhận được sự quan tâm của nhiều người, một phần do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng trở nên thông dụng với mọi người, cùng với nó là các thiết bị lưu trữ ngày càng được cải thiện về dung lượng và giá thành nên việc lưu trữ ảnh ngày càng thông dụng hơn, chất lượng ảnh tốt hơn, thời gian lưu trữ lâu hơn, Mặt khác, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, đặc biệt là sự phát triển của Internet làm cho số lượng ảnh số được lưu trữ và trao đổi qua Internet là rất lớn. Do đó bài toán thực tế đặt ra là cần phải có phương pháp tổ chức CSDL ảnh phù hợp, phục vụ cho quá trình tìm kiếm và tra cứu ảnh nhanh hơn và có độ chính xác cao hơn. Việc tìm kiếm một bức ảnh thỏa mãn tiêu chí tìm kiếm trong vô số các bức ảnh thuộc đủ loại chủ đề và định dạng khác nhau là rất khó khăn, và khi số lượng ảnh trong CSDL còn ít, việc nhận diện một bức ảnh hay việc so sánh sự giống và khác nhau giữa nhiều bức ảnh có thể thực hiện được bằng mắt thường, tuy nhiên khi số lượng ảnh rất lớn thì việc so sánh này rất khó khăn, và do đó cần có các phương pháp hiệu quả và phù hợp hơn. Các ứng dụng tiềm năng của các hệ thống tra cứu ảnh tăng theo từng ngày. Cho đến nay, sử dụng tra cứu ảnh phổ biến nhất là tìm kiếm trên web. Có một số hệ thống tra cứu như: QBIC, Netra Simplicity, Yahoo! Picture Gallery, Google Image Search Tạo thuận lợi tìm kiếm các ảnh từ web. Gần đây, tra cứu ảnh được ứng dụng rất phổ biến trong lĩnh vực ngăn ngừa tội phạm. Các cơ sở dữ liệu chứa các ảnh, vân tay và dấu chân có thể được sử dụng trong điều tra hình sự. Một ứng dụng quan trọng khác là lĩnh vực chuẩn đoán bệnh. Tra cứu ảnh được sử dụng trong một số kỹ thuật chuẩn đoán bệnh như chụp nhũ ảnh (mammography), chụp cắt lớp (tomography) và mô bệnh học (histopathology). Tra cứu ảnh có thể rất hữu ích trong nhận biết các trường hợp tương tự đã được điều trị trong quá khứ để đánh giá Header Page 9 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 loại điều trị được biết. Tra cứu ảnh dựa vào nội dung cũng được sử dụng trong các hệ thống thông tin địa lý và viễn thám. CBIR có thể được sử dụng cho tra cứu các phần video như phim và trò chơi. Các ứng dụng khác bao gồm bảo tàng trực tuyến, quảng cáo và thiết kế thời trang. Việc tìm ra các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh và cách thức tra cứu, tìm kiếm ảnh hiệu quả sẽ là điều kiện quan trọng để giải quyết các bài toán như trên, và điều này trở thành vấn đề có tính thiết thực và có hiệu quả cao trong thực tiễn. Kỹ thuật tra cứu ảnh được nhiều người quan tâm nghiên cứu hiện nay là kỹ thuật "Tra cứu ảnh dựa theo nội dung". Kỹ thuật này cho phép trích rút các đặc trưng dựa vào nội dung trực quan của bản thân ảnh như màu sắc, kết cấu, hình dạng, bố cục không gian của ảnh, để làm cơ sở cho việc tra cứu, sắp xếp, tổ chức CSDL ảnh. Việc biểu diễn và trích rút đặc trưng để nhận dạng được bức ảnh mong muốn là rất quan trọng và nhiều hướng nghiên cứu khác nhau đã được triển khai. Tuy nhiên, khi CSDL ảnh lớn thì việc tìm kiếm ảnh một cách tuần tự sẽ tốn rất nhiều thời gian. Để tăng tốc hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, cần có một số kỹ thuật tra cứu ảnh nhanh. Thực tế đòi hỏi thời gian tìm kiếm không được tăng tuyến tính đối với số các ảnh trong CSDL. Đề tài "Nghiên cứu kỹ thuật đánh chỉ số dựa vào phân cụm phục vụ tra cứu ảnh nhanh và ứng dụng trong tìm kiếm ảnh danh lam thắ ng cảnh" trình bày tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội dung và ứng dụng kỹ thuật đánh chỉ số ảnh dựa vào phân cụm. Trong kỹ thuật này, tại thời điểm truy vấn, ảnh truy vấn không so sánh với tất cả các ảnh trong CSDL, mà chỉ so sánh với một tập con rất nhỏ các ảnh. Trên cơ sở đó thử nghiệm phương pháp cụ thể để xây dựng một chương trình phần mềm đọc vào một ảnh danh lam thắng cảnh mẫu và tìm kiếm những ảnh danh lam thắng cảnh tương tự với ảnh mẫu trong tập hợp các ảnh cho trước. Kết quả thực hiện đề tài sẽ giúp cho việc tìm kiếm các ảnh danh lam thắng cảnh trong tập hợp các ảnh được nhanh hơn, đồng thời là cơ sở cho việc xây dựng nên các hệ thống ứng dụng có tính thực tiễn cao phục vụ cho nhu cầu phát triển của xã hội và cho công tác nghiên cứu sau này. Header Page 10 of 73. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [...]... về tra cứu ảnh dựa vào nội dung, trình bày kỹ thuật đánh chỉ số ảnh, một số đặc trưng cơ bản của ảnh số, các chức năng chính của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung và một số ứng dụng của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung tiêu biểu Chương 2: Giới thiệu phương pháp phân cụm ảnh dựa vào kỹ thuật đánh chỉ số ảnh để phục vụ cho quá trình tra cứu ảnh Chương 3: Thiết kế hệ thống tra cứu ảnh ứng dụng. .. ứng dụng phương pháp phân cụm ảnh dựa vào kỹ thuật đánh chỉ số ảnh để tra cứu ảnh danh lam thắng cảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 12 of 73 4 Chương 1 TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH VÀ KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ 1.1 Một số đặc trưng cơ bản của ảnh số 1.1.1 Khái niệm đặc trưng của ảnh số Trích rút đặc trưng là cơ sở của tra cứu ảnh dựa vào nội dung Theo... dưới đây được sử dụng phổ biến trong tra cứu ảnh dựa vào nội dung: 1.2.2.1 Truy vấn bởi ảnh mẫu (QBE) Trong loại truy vấn này, người sử dụng hệ thống chỉ rõ một ảnh truy vấn đích, dựa trên ảnh truy vấn đó hệ thống sẽ tìm kiếm trong CSDL ảnh các ảnh tương tự nhất Ảnh truy vấn có thể là một ảnh thông thường, một bản quét của một ảnh có độ phân giải thấp, hoặc một phác thảo của người sử dụng dùng các công... hệ thống (thường bằng điều chỉnh các tham số trong máy đối sánh) dựa trên phản hồi từ người sử dụng và / hoặc các ảnh được tra cứu Hình 1.3 Kiến trúc hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung Chúng ta nhận thấy rằng trên một mặt của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, có các nguồn thông tin trực quan ở các khuôn dạng khác nhau và trên mặt kia có các truy vấn người sử dụng Hai mặt này được liên kết... các tác vụ như được minh họa trong hình 1.3 Hai tác vụ phân tích truy vấn người sử dụng và đánh chỉ số nhiều chiều” đã được giới thiệu khái quát ở trên, trong khi hai tác vụ quan trọng “trích rút đặc trưng” và “các độ đo tương tự” sẽ được mô tả sau, trong đó tập trung vào đặc trưng màu của ảnh 1.5 Đánh giá hiệu năng tra cứu Để đánh giá hiệu năng của hệ thống tra cứu, người ta đưa ra hai số đo đó... với mỗi ảnh khác Ngoài các xâu 2D, cây tứ phân không gian [5] cũng được sử dụng cho biểu diễn thông tin không gian Tuy nhiên, tìm kiếm các ảnh dựa trên các quan hệ không gian của các vùng còn là một vấn đề nghiên cứu khó trong tra cứu ảnh dựa vào nội dung, do việc phân chia các đối tượng hoặc các vùng thường là không khả thi ngoại trừ các ứng dụng rất giới hạn Người ta thường dùng một số kỹ thuật khác... sử dụng các phương pháp chú thích Khả năng của các máy tính để thực hiện nhận dạng đối tượng tự động trên các ảnh chung vẫn là một vấn đề nghiên cứu mở Do đó hầu hết các nỗ lực nghiên cứu và thương mại tập trung vào xây dựng các hệ thống thực hiện tốt với các phương pháp QBE 1.3 Đánh chỉ số nhiều chiều 1.3.1 Khái niệm Để thực hiện tra cứu ảnh dựa vào nội dung đối với các CSDL ảnh lớn, các kỹ thuật đánh. .. được sử dụng trong điều tra hình sự Một ứng dụng quan trọng khác là lĩnh vực chuẩn đoán bệnh (http://www.brisbio.ac.uk/) Tra cứu ảnh được sử dụng trong một số kỹ thuật chuẩn đoán bệnh [20] như chụp nhũ ảnh (mammography), chụp cắt lớp (tomography) và mô bệnh học (histopathology) [19] Tra cứu ảnh có thể rất hữu ích trong nhận biết các trường hợp tương tự đã được điều trị trong quá khứ để đánh giá Số hóa... chủ quan và chú thích thiếu chính xác là nguyên nhân tra cứu không chính xác trong các quá trình tra cứu sau này Các vấn đề đối với việc truy cập các ảnh và video dựa vào văn bản đã thúc đẩy nhanh chóng sự quan tâm phát triển các giải pháp dựa vào nội dung Với giải pháp này, thay vì được chú thích một cách thủ công bởi các từ khoá dựa vào văn bản, các ảnh có thể được trích rút sử dụng một số đặc trưng... quả sử dụng biến đổi Fourier nhanh 1.2 Tra cứu thông tin và thông tin trực quan 1.2.1 Khái niệm Thuật ngữ Tra cứu thông tin” được đưa ra vào năm 1952 và được phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu từ năm 1961 Một hệ thống tra cứu thông tin được xem như một hệ thống lưu trữ và tìm kiếm thông tin, vì thế nó được cấu tạo bởi một tập các thành phần tương tác, mỗi thành phần lại được thiết kế để đáp ứng một . cứu kỹ thuật đánh chỉ số dựa vào phân cụm phục vụ tra cứu ảnh nhanh và ứng dụng trong tìm kiếm ảnh danh lam thắ ng cảnh& quot; trình bày tổng quan về tra cứu ảnh dựa vào nội dung và ứng dụng kỹ. NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ DỰA VÀO PHÂN CỤM PHỤC VỤ TRA CỨU ẢNH NHANH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM ẢNH DANH LAM THẮNG CẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01. TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Thái Xuân Hoàng NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ĐÁNH CHỈ SỐ DỰA VÀO PHÂN CỤM PHỤC VỤ TRA CỨU ẢNH NHANH VÀ ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM ẢNH DANH LAM THẮNG CẢNH