CÁC đặc TRƯNG ẢNH TRONG cơ sở dữ LIỆU ẢNH

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Phạm Văn Cường CÁC ĐẶC TRƯNG HÌNH ẢNH TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, Năm 2011 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Phạm Văn Cường CÁC ĐẶC TRƯNG ẢNH TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS ĐỖ TRUNG TUẤN Thái Nguyên, năm 2011 i Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết tôi xin đƣợc bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc và sự kính trọng của mình đến các thầy cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên, các thầy cô giáo Viện công nghệ thông tin thuộc Viện công nghệ Việt Nam đặc biệt là các thầy cô giáo đã giảng dạy và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập nâng cao sau đại học. Nhân dịp hoàn thành luận văn tốt nghiệp cao học của mình, tôi xin trân trọng cảm ơn thầy giáo PGS-TS Đỗ Trung Tuấn- Trƣờng Đại học Khoa Học Tự Nhiên thuộc trƣờng Đại học Quốc Gia Hà Nội đã nhiệt tình hƣớng dẫn để tôi hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp tại Thanh Hóa, đã luôn động viên, giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và công tác, để tôi học tập và hoàn thành luận văn này. Xin gửi đến ngƣời thân, gia đình tôi, những ngƣời đã tạo điều kiện và động viên, trợ giúp tôi về tinh thần, thông cảm và giúp đỡ tôi rất nhiều trong thời gian học tập này. ii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của thầy giáo hƣớng dẫn. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực. Những kết luận của luận văn chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Thái Nguyên, ngày 01 tháng 10 năm 2011 Phạm Văn Cƣờng iii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Mục lục LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii Mục lục iii Danh mục kí hiệu và viết tắt v Danh mục hình và bảng vi MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1. VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU ĐA PHƢƠNG TIỆN VÀ VIỆC TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG 4 1.1. Các dữ liệu đa phƣơng tiện và số hóa dữ liệu 4 1.1.1. Các dữ liệu đa phƣơng tiện 4 1.1.2. Chỉ số hóa dữ liệu 6 1.2. Đặc trƣng của dữ liệu hình ảnh 7 1.2.1. Giới thiệu 7 1.2.2. Đặc trƣng và trích rút đặc trƣng của ảnh số 8 1.2.3. Thông tin không gian 14 1.2.4. Các đặc trƣng mức cao 15 1.3. Các nghiên cứu và ứng dụng liên quan đến cơ sở dữ liệu ảnh 16 1.3.1. Ảnh trong GIS 17 1.3.2. Đồ họa máy tính 18 1.3.3. Bản quyền về hình ảnh 19 1.4. Kết luận 23 Chƣơng 2. TỔ CHỨC CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH 24 2.1. Mô hình dữ liệu 24 2.1.1. Nhu cầu về mô hình dữ liệu 24 2.1.2. Các mô hình thí dụ 27 2.2. Kĩ thuật chỉ số hóa 30 2.3. Kĩ thuật tìm kiếm 30 iv Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.3.1. Một số hệ thống 32 2.3.2. Tìm các đối tƣợng dựa trên hình dạng và từ khóa 36 2.3.3. Thể hiện hình dạng 38 2.3.4. Việc khớp các hình 38 2.4. Kết luận 39 Chƣơng 3. TỔ CHỨC LƢU TRỮ ẢNH PHONG CẢNH THANH HÓA 40 3.1. Mô tả bài toán 40 3.1.1. Giới thiệu về quê hƣơng Thanh Hóa 40 3.1.2. Đặt bài toán 47 3.2. Phân tích đặc trƣng và nhu cầu về chỉ số hóa hình ảnh theo đặc trƣng 47 3.2.1. Các thuộc tính của ảnh phong cảnh 47 3.2.2. Các thông tin liên quan đến ảnh 47 3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu 48 3.3.1. Bảng dữ liệu về thể loại ảnh 48 3.3.2. Bảng dữ liệu về tác giả ảnh 48 3.3.3. Bảng dữ liệu về giấy ảnh 48 3.3.4. Bảng dữ liệu về bộ sƣu tập 49 3.3.5. Bảng dữ liệu về mô tả ảnh 49 3.3.6. Lƣợc đồ quan hệ cơ sở dữ liệu 50 3.4. Khai thác cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh Thanh Hóa 50 3.4.1. Hạ tầng kĩ thuật 52 3.4.2. Một số màn hình giao diện 52 3.5. Kết luận 56 KẾT LUẬN 57 Một số vấn đề đã giải quyết 57 Phƣơng hƣớng tiếp tục nghiên cứu 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 v Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Danh mục kí hiệu và viết tắt CBIR Content Based Image Retrieval Tìm ảnh theo nội dung CCV Color Coherence Vectorsrs Vectorsrs gắn kết màu CIE The International Commission on Illumination Tổ chức quốc tế về màu, độ sáng CNTT IT Information technology Công nghệ Thông tin CSDL Data Base Cơ sở dữ liệu DBMS GCH Global Color Histogram Lƣợc đồ màu toàn cục GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lí HSI, HSV, HSB, và HSL Hue, Saturation, Lightness/Value/Intensity/Bri ghtness Các giá trị đánh giá màu sắc IR Information Retrieve Hệ thống tìm kiếm thông tin LCH Local Color Histogram Lƣợc đồ màu cục bộ MIRS Hệ thống tìm kiếm thông tin đa phƣơng tiện PCA Principal component analysis Phân tích thành phần chính Photobook Tên phần mềm QBIC Query By Image Content Truy vấn theo nội dung ảnh RGB Red Green Blue Đỏ Xanh xanh dƣơng TBIR Text Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào văn bản mô tả TBIR Text Based Image Retrieval Tìm ảnh dựa theo văn bản Virage Tên phần mềm Visual SEEK vi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Danh mục hình và bảng Hình 1.1 Dữ liệu đa phƣơng tiện 5 Hình 1.2 Màu RGB 9 Hình 1.3 Lƣợc đồ màu CIE 1976 12 Hình 1.4 Các thành phần của GIS 17 Hình 1.5 Thiết kế đồ họa 18 Hình 1.6 Một số ảnh lựa chọn 20 Hình 2.1 Mô hình cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện tổng quát 25 Hình 2.2 Mô hình dữ liệu VIMSYS 27 Hình 2.3 Mô hình dữ liệu video tổng quát 28 Hình 2.4 Mô hình tìm kiếm thông tin tổng quát. 31 Hình 2.5 Tìm kiếm theo nội dung, dựa vào từ khóa, trên mô hình chuyển trạng thái 32 Hình 2.6 Tìm kiếm trong PICTION 32 Hình 2.7 Tìm kiếm trong QBIC 33 Hình 2.7 Hỏi theo nội dung với ngôn ngữ QBIC 34 Hình 2.8 Tìm kiếm trong CVQL 34 Hình 2.9 Hiển thị kết quả trong hệ thống VEVA 35 Hình 2.10 Thể hiện quĩ đạo 36 Hình 2.11 Một số bƣớc xác định công việc trích đặc trƣng ảnh 39 Hình 3.1 Bãi biển Hải Hoà, Tĩnh Gia. 41 Hình 3.2 Vị trí tỉnh Thanh Hóa trên bản đồ đất nƣớc 42 Hình 3.3 Tƣợng đài vua Lê Lợi. 44 Hình 3.4 Suối cá Thanh Hóa 44 Bảng 3.1 Mô tả dữ liệu ảnh 48 Bảng 3.2 Mô tả dữ liệu liên quan đến nghệ sĩ nhiếp ảnh 48 Bảng 3.3. Dữ liệu về chất liệu ảnh 48 Bảng 3.4 Dữ liệu liên quan đến các bộ sƣu tập ảnh, hình đồ họa 49 Bảng 3.5 Mô tả thông tin về ảnh, hình đồ họa 49 vii Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Hình 3.5 Lƣợc đồ quan hệ của cơ sở dữ liệu 50 Hình 3.6 Truy cập cơ sở dữ liệu ảnh 51 Hình 3.7 Hệ quản trị cơ sở dữ liệu và mạng 52 Hình 3.8 Form cập nhật danh mục giấy ảnh 52 Hình 3.9 Form cập nhật bộ sƣu tập ảnh 53 Hình 3.10 Form cập nhật thông tin ảnh 54 Hình 3.11 Form tìm kiếm và kết xuất các file ảnh 55 Hình 3.12 Form duyệt và xem ảnh 55 1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Những năm gần đây, ảnh số và việc xử lý ảnh số ngày càng nhận đƣợc sự quan tâm của nhiều ngƣời, một phần do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng phổ biến, giá cả phù hợp và trở nên thông dụng, cùng với nó là các thiết bị lƣu trữ ngày càng đƣợc cải thiện về dung lƣợng và giá thành nên việc lƣu trữ ảnh dƣới dạng các file ngày càng thông dụng hơn, chất lƣợng ảnh tốt hơn, thời gian lƣu trữ lâu hơn Mặt khác, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, đặc biệt là sự phát triển của mạng Internet làm cho số lƣợng ảnh số đƣợc lƣu trữ và trao đổi qua Internet là rất lớn. Do đó bài toán thực tế đặt ra là cần phải có phƣơng pháp tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh phù hợp, cùng với việc tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ chính xác cao và có hiệu năng tốt. 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 lƣợng ảnh trong một bộ cơ sở dữ liệu 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 đƣợc bằng mắt thƣờng, tuy nhiên khi số lƣợng ảnh rất lớn thì việc so sánh này rất khó khăn, và do đó cần có các phƣơng pháp hiệu quả và phù hợp hơn. Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh số có rất nhiều ứng dụng quan trọng, ví dụ nhƣ bài toán „„Quản lý logo trong sở hữu trí tuệ‟‟, „„So sánh mẫu vân tay trong khoa học hình sự‟‟, „„Tìm kiếm danh lam thắng cảnh trong du lịch, địa lý‟‟, „„Xây dựng thƣ viện hình ảnh‟‟ Việc tìm ra các phƣơng 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 nhƣ trên. Từ đó, việc tìm ra các phƣơng pháp lƣu trữ, cách thức tra cứu và xếp hạng các ảnh đƣợc lƣu trên các thẻ nhớ hay trên các thiết bị lƣu trữ là vấn đề có tính thiết thực và hiệu quả cao trong thực tiễn. [...]... Tuy nhiên, khi cơ sở dữ liệu ảnh lớn thì việc tìm kiếm ảnh bằng cách so sánh ảnh truy vấn với mỗi ảnh trong cơ sở dữ liệu sẽ tốn rất nhiều thời gian và không thể áp dụng đƣợc đối với các cơ sở dữ liệu ảnh lớn Thực tế đòi hỏi thời gian tìm kiếm không đƣợc tăng tuyến tính đối với số các ảnh trong cơ sở dữ liệu Chính vì lí do đó tôi chọn đề tài Các đặc trƣng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh Số hóa bởi... đến dữ liệu ảnh, trong cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện Một số đặc trƣng của màu sắc, hệ thống màu sắc là phƣơng tiện để rút các đặc trƣng của dữ liệu ảnh, cho phép chỉ số hóa và tìm kiếm dữ liệu ảnh theo nội dung Vai trò của dữ liệu ảnh nói riêng, dữ liệu đa phƣơng tiện nói chung có ý nghĩa đối với tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh đề cập trong chƣơng sau Một số nghiên cứu và ứng dụng liên quan đến dữ liệu ảnh. .. nhan đề “vai trò của dữ liệu đa phƣơng tiện và việc trích chọn đặc trƣng” sẽ trình bày tổng quan về dữ liệu đa phƣơng tiện và một số khía cạnh liên quan đến trích chọn nội dung  Chƣơng 2, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh, trình bày về cơ sở dữ liệu ảnh và quá trình phân tích, thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệu ảnh  Chƣơng 3, nhan đề các đặc trƣng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh Thanh Hóa” thể... Hình 1.1 Dữ liệu đa phương tiện 1.1.1.2 Phân loại dữ liệu đa phương tiện Các dữ liệu đa phƣơng tiện đƣợc chia thành hai lớp: lớp các dữ liệu không liên tục và lớp các dữ liệu liên tục  Các dữ liệu không liên tục là những dữ liệu khi trình bày không phụ thuộc vào thời gian, các dữ liệu không liên tục gồm: dữ liệu văn bản không có cấu trúc hoặc có cấu trúc, các hình ảnh, … Số hóa bởi Trung tâm Học liệu –... cơ sở dữ liệu ảnh trong địa bàn công tác của học viên Các tƣ liệu ảnh của tỉnh Thanh Hóa đƣợc dùng làm dữ liệu cho cơ sở dữ liệu ảnh Cuối cùng kết luận và danh sách các tài liệu tham khảo, sử dụng trong luận văn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 Chƣơng 1 VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU ĐA PHƢƠNG TIỆN VÀ VIỆC TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG Chƣơng 1 trình bày một số khái niệm liên quan đến dữ. .. mô hình dữ liệu giả sử vai trò bổ sung là mô tả, tính toán các mức trừu tƣợng khác nhau từ dữ liệu đa phƣơng tiện Các mô hình dữ liệu đa phƣơng tiện nắm bắt các tính chất tĩnh và động của các mục cơ sở dữ liệu, vậy nên cung cấp cơ sở hình thức để phát triển các công cụ phù hợp dùng với dữ liệu đa phƣơng tiện Các tinh chất tĩnh gồm các đối tƣợng tạo nên dữ liệu đa phƣơng tiện, mối liên hệ giữa các đối... http://www.lrc-tnu.edu.vn 6  Các dữ liệu liên tục là những dữ liệu nội dung trình bày phụ thuộc vào thời gian, các dữ liệu liên tục gồm: tiếng nói, âm thanh, video, Hoạt hình,… 1.1.1.3 Các đặc tính của dữ liệu đa phương tiện Các đặc tính chung của dữ liệu đa phƣơng tiện gồm: 1 Không có cấu trúc ổn định: các dữ liệu đa phƣơng tiện có khuynh hƣớng phi cấu trúc, vì vậy các tác nghiệp quản trị dữ liệu chuẩn nhƣ: chỉ... cấu trúc dữ liệu hoặc việc tổ chức những đặc trƣng đã đƣợc trích rút để nghiên cứu có hiệu quả và truy xuất 1.2 Đặc trưng của dữ liệu hình ảnh 1.2.1 Giới thiệu Trích rút đặc trƣng là cơ sở cho phép tra cứu ảnh dựa vào nội dung Theo nghĩa rộng, các đặc trƣng có thể bao gồm cả các đặc trƣng dựa vào văn bản và các đặc trƣng trực quan Các đặc trƣng trực quan có thể đƣợc phân loại tiếp thành các đặc trƣng... để mô tả ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 8 1.2.2 Đặc trưng và trích rút đặc trưng của ảnh số Trích rút đặc trƣng ảnh là cơ sở của CBIR Các đặc trƣng theo nghĩa rộng có thể bao gồm cả đặc trƣng dựa trên văn bản (từ khóa, chú thích) và các đặc trƣng thị giác (màu sắc, kết cấu, hình dáng ) Trong phạm vi này các đặc trƣng có thể tiếp tục đƣợc phân loại nhƣ các đặc trƣng... Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 Đề tài này nghiên cứu cơ sở lý thuyết và các ứng dụng chính của kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung và 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 cơ sở dữ liệu, mà chỉ so sánh với một tập con rất nhỏ các ảnh Trên cơ sở đó thử nghiệm phƣơng pháp . dữ liệu ảnh, trình bày về cơ sở dữ liệu ảnh và quá trình phân tích, thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệu ảnh.  Chƣơng 3, nhan đề các đặc trƣng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh Thanh. hiểu về cơ sở dữ liệu ảnh trong địa bàn công tác của học viên. Các tƣ liệu ảnh của tỉnh Thanh Hóa đƣợc dùng làm dữ liệu cho cơ sở dữ liệu ảnh. Cuối cùng kết luận và danh sách các tài liệu tham. tăng tuyến tính đối với số các ảnh trong cơ sở dữ liệu. Chính vì lí do đó tôi chọn đề tài Các đặc trƣng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh . 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn