Đồ án Tìm hiểu một số phương pháp trích chọn đặc trưng và ứng dụng cho tra cứu ảnh theo nội dung

<p> MỤC LỤC MỤC LỤC . 5 DANH MỤC CÁC HÌNH . . 8 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT . . 9 LỜI NÓI ĐẦU . 10 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN . . 12 1.1. Tổng quan về tra cứu ảnh theo nội dung . 12 1.2. Các chức năng của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung tiêu biểu 12 1.2.1. Truy vấn người sử dụng . 14 1.2.1.1. Truy vấn bởi ảnh mẫu (QBE - Query By Example) . . 14 1.2.1.2. Truy vấn bởi đặc trưng (QBF - Query By Feature) . . 14 1.2.1.3. Các truy vấn dựa vào thuộc tính (Attribute - Based queries) . 14 1.2.2. Đánh chỉ số nhiều chiều . 15 1.3. Đánh giá hiệu năng tra cứu . . 15 1.4. Những hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung . . 16 1.4.1. Hệ thống QBIC (Query By Image Content) của IBM . . 17 1.4.2. Hệ thống Virage của công ty Virage . . 17 1.4.3. Hệ thống RetrievalWare của tập đoàn công nghệ Excalibur . . 17 1.4.4. Hệ thống VisualSeek và WebSeek của đại học Columbia . . 18 1.4.5. Hệ thống Photobook của phòng thí nghiệm truyền thông MIT . 18 1.4.6. Hệ thống Netra của Đại học California, Thư viện ảnh Alexandria . . 18 1.5. Kết luận . 18 CHƯƠNG 2: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN . . 20 2.1. Màu sắc . . 20 2.1.1. Các không gian màu . 20 2.1.1.1. Không gian màu RGB . 21 2.1.1.2. Không gian màu CMY . . 21 2.1.1.3. Không gian màu L*a*b . . 22 6 2.1.1.4. Không màu HSV . . 22 2.1.2. Các đặc trưng về màu sắc . . 23 2.1.2.1. Lược đồ màu (Histogram) . 23 2.1.2.2. Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) . 24 2.1.2.3. Tương quan màu . 24 2.1.2.4. Các màu trội . 25 2.1.2.5. Các mômen màu . 25 2.2. Kết cấu . . 26 2.2.1. Ma trận đồng hiện (Co-occurence Matrix) . . 27 2.2.2. Các đặc trưng Tamura . 27 2.2.2.1. Thô (Coarseness) . . 27 2.2.2.2. Độ tương phản . 28 2.2.2.3. Hướng . . 28 2.2.3. Các đặc trưng Wold . . 29 2.2.4. Mô hình tự hồi qui đồng thời SAR . . 30 2.2.5. Các đặc trưng lọc Gabor . 31 2.2.6. Các đặc trưng biến đổi sóng . 32 2.3. Hình dạng . 33 2.3.1. Các bất biến mômen . 33 2.3.2. Các góc uốn . . 34 2.3.3. Các ký hiệu mô tả Fourier . 35 2.3.4. Hình tròn, độ lệch tâm, và hướng trục chính . . 36 2.4. Thông tin không gian . . 36 2.5. Phân đoạn . 37 2.6. Độ đo . . 37 2.6.1. Khái niệm . . 38 2.6.2. Một số độ đo thông dụng . . 38 2.6.2.1. Khoảng cách Minkowsky: . 38 2.6.2.2. Khoảng cách toàn phương . 38 7 2.6.2.3. Khoảng cách Euclid: . . 38 2.6.2.4. Độ đo khoảng cách min-max . . 39 CHƯƠNG 3: KỸ THUẬT TRA CỨU ẢNH DỰA THEO NỘI DUNG . 40 3.1. Màu sắc . . 40 3.1.1. Lược đồ màu . 40 3.1.2. Vector liên kết màu (Color Coherence Vector) . . 40 3.1.3. Đặc trưng tự tương quan màu (AutoCorrelogram) . . 41 3.2. Độ đo khoảng cách giữa các lược đồ màu . . 41 3.2.1. Khoảng cách dạng Minkowsky . . 41 3.2.2. Khoảng cách toàn phương . . 42 3.2.3. Độ đo khoảng cách min-max . . 43 3.3. Kỹ thuật dựa vào đặc trưng màu . . 43 3.3.1. Lược đồ màu toàn cục . 44 3.3.2. Lược đồ màu cục bộ . 45 CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI & THỰC NGHIỆM . . 46 4.1. Quy trình xây dựng phần mềm tra cứu ảnh tổng hợp . 46 4.2. Lựa chọn tập mẫu . . 47 4.3. Lựa chọn phương pháp truy vấn ảnh . 47 4.4. Xây dựng ứng dụng . . 48 4.5. Kết quả . . 49 KẾT LUẬN . 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO . . 53 10 LỜI NÓI ĐẦU Cùng với sự mở rộng của multimedia, với khối lượng hình ảnh và phim lưu trữ ngày càng lớn, cùng với sự phát triển của các thiết bị Điện tử, Tin học và Viễn thông đã thu hút ngày càng nhiều chuyên gia đi sâu vào nghiên cứu những công cụ cung cấp cho việc lấy thông tin dữ liệu ảnh từ nội dung của chúng. Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh có rất nhiều ứng dụng quan trọng. Các ứng dụng trong phức tạp hơn như so sánh mẫu vân tay, tìm kiếm ảnh tội phạm . được áp dụng trong ngành khoa học hình sự, cơ sở dữ liệu ảnh về địa lý, y học làm cho lĩnh vực nghiên cứu này phát triển nhanh trong công nghệ thông tin. Tuy nhiên khi số lượng ảnh được lưu trữ trở nên rất lớn thì vấn đề là phải có những phương pháp tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh tốt cùng với những kỹ thuật tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ chính xác cao và có hiệu năng tốt. Việc tìm kiếm được một bức ảnh mong muốn trong hàng triệu bức ảnh thuộc đủ loại chủ đề khác nhau là rất khó khăn. Khi số lượng ảnh trong một bộ sưu tập 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 có số lượng rất lớn ảnh thì việc so sánh bằng mắt thường là rất khó khăn, đòi hỏi phải có những phương pháp hiệu quả và chính xác hơn. Tìm kiếm theo cách thông thường dựa trên văn bản giờ đây được bổ sung bởi truy vấn dựa theo nội dung, tìm vào khía cạnh nhân thức thông tin ảnh. Thực hiện truy vấn ở mức nhận thức đòi hỏi những phương thức mới, cho phép chỉ định đến những thuộc tính liên quan đến thị giác cần tìm. Giao diện đồ họa phải hỗ trợ đặc tả những ví dụ đó như là những mẫu có sẵn. Khi đó người dùng trong một vòng lặp, mô hình giao diện sao cho người dừng có thể truy cập vào sự giống nhau giữa những đối tượng. Trước năm 1990, người ta thường sử dụng phương pháp tra cứu ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval). Theo cách này người ta sẽ gán cho mỗi bức ảnh một lời chú thích phù hợp với nội dung hoặc một đặc điểm nào đó của ảnh, sau đó việc tra cứu ảnh được thực hiện dựa trên những lời chú thích này. Phương pháp này khá đơn giản, tuy nhiên lại không thể áp dụng để tra cứu các cơ sở dữ liệu ảnh có số lượng ảnh lớn và kết quả tra cứu thì mang tính chủ quan và cảm ngữ cảnh [8]. Một trong những phương pháp được nhiều người quan tâm nghiên cứu hiện nay là phương pháp “Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content-Based Image Retrieval). Ý 11 tưởng phương pháp này là trích chọn các đặc điểm dựa vào nội dung trực quan của ảnh như màu sắc, kết cấu, hình dạng và bố cục không gian của ảnh để làm cơ sở cho việc tra cứu, sắp xếp, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh [8]. Nội dung của đề tài này giới thiệu cơ sở lý thuyết và các ứng dụng chính của một số phương pháp tra cứu ảnh, trong đó đi sâu vào giới thiệu phương pháp “tra cứu ảnh theo nội dung”. Trên những cơ sở đó tiến hành thử nghiệm một phương pháp cụ thể để xây dựng một chương trình phần mềm tra cứu ảnh cho phép đọc vào một ảnh mẫu và tìm kiếm những ảnh tương tự với ảnh mẫu trong một tập hợp các ảnh cho trước theo đặc trưng màu sắc. Nội dung của đề tài gồm các phần chính sau: Chương 1: Tổng quan về tra cứu ảnh theo nội dung. Chương 2: Các khái niệm cơ bản. Chương 3: Kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung. Chương 4: Triển khai và thực nghiệm. </p>