nghiên cứu phương pháp truy vấn ảnh theo đặc trưng hình dạng_2

1 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày nay, hình ảnh (sau đây gọi là ảnh) đóng một vai trò quan trọng, ảnh đã cùng len lõi vào tất cả các lĩnh vực của con người trong cuộc sống hiện tại, từ các lĩnh vực trong khoa học kỹ thuật như Y học, Xây dựng, Thiên văn… đến các lĩnh vực Văn hóa xã hội như: Giáo dục đào tạo, Mỹ thuật, Văn hóa nghệ thuật, Hội họa…v.v. Từ các ảnh thu thập được từ thực tế bằng các phương pháp kỹ thuật như chụp, ghi hình đến các ảnh được tạo ra bằng phương pháp thủ công như vẽ. Từ các ảnh thể hiện kích thước lớn đến các ảnh thể hiện các vật có kích thước nhỏ hay siêu nhỏ. Trong mỗi lĩnh vực, ảnh đều mang lại các giá trị thiết thực, giúp làm phong phú quá trình phục vụ một nhu cầu nhất định của con người. Từ năm 1965, Sketchpad Ivan Sutherland đã ứng dụng khoa học máy tính vào việc tạo và lưu trữ hình ảnh trên máy tính với tính khả thi cao nhưng giá thành lại khá đắt do giá thành phần cứng và khả năng xử lý lưu trữ phụ thuộc vào phần cứng. Đến những năm 1990, với việc công nghệ Internet được phát minh và WWW ra đời cho phép khả năng lưu trữ hình ảnh rộng rãi và tra cứu thông tin trên môi trường mạng trong đó có hình ảnh. Từ đây, kho dữ liệu ảnh bắt đầu tăng nhanh với dung lượng lớn lên tới khoảng 30 triệu Tetrabyte và lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến ảnh như thu thập, xử lý, tìm kiếm, truy vấn hình ảnh ngày càng được quan tâm. Một ứng dụng nhỏ quá trình ứng dụng này là quá trình tìm kiếm, so sánh và nhận biết (còn lại là truy vấn) các ảnh cần tìm thông qua màu sắc, hình dạng, từ ngữ đặc trưng hay nội dung liên quan đến ảnh. Quá trình nghiên cứu các thuật toán và áp dụng các thuật toán này để tạo ra các phương pháp để hiện thực hóa quá trình tìm kiếm (truy vấn) sao cho nội dung chính xác và phù hợp gần đúng nhất với các nội dung cần tìm, đã có nhiều nghiên cứu và ứng dụng để thực hiện. Ở nước ngoài có các nhà cung cấp dịch vụ của Yahoo, Google được công bố rộng rãi cho tất cả người dùng, hay Visualseek, BlobWorld… được nghiên cứu để ứng dụng trong một lĩnh vực riêng biệt. Ở trong 2 nước có các nghiên cứu ở mức luận văn tốt nghiệp cao học như của Trần Sơn Hải - Nghiên cứu phương pháp kết hợp các đặc trưng màu sắc hình dạng và vị trí để truy vấn ảnh[2], Nguyễn Thị Hoàn – Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học máy tính tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm kiếm sản phẩm[3]…nhưng tất cả đều dựa trên một hay nhiều đặc trưng cụ thể của ảnh và mỗi phương pháp đều thể hiện được những ưu điểm nổi bật riêng. Trong giới hạn của luận văn này, với mục đích nghiên cứu áp dụng các thuật toán để tạo ra một phương pháp truy vấn ảnh theo đặc trưng hình dạng nhằm phục vụ giải quyết bài toán trước mắt là truy vấn các biển báo trong giao thông đường bộ. Chính vì vậy, mà toàn văn được lựa chọn tiêu đề “Nghiên cứu phƣơng pháp truy vấn ảnh theo đặc trƣng hình dạng” và CSDL ảnh sử dụng phục vụ nghiên cứu chỉ xem xét đến phạm vi ảnh tĩnh các biển báo giao thông đường bộ. Nội dung chính của luận văn này gồm 03 chương nội dung với cấu trúc như sau: Chƣơng 1: Khái quát về truy vấn ảnh và truy vấn dựa vào hình dạng Trình bày khái quát về các phương pháp truy vấn ảnh hiện có hay đã được nghiên cứu như: truy vấn theo nội dung, truy vấn theo bản thể, truy vấn theo đồ thị. Đồng thời giới thiệu mô hình hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung trong đó có một số phương pháp như: truy vấn ảnh theo hình dạng, truy vấn ảnh theo nội dung, truy vấn ảnh theo đối tượng, truy vấn ảnh kết hợp với máy học. Chƣơng 2: Một số vấn đề trong truy vấn ảnh dựa vào hình dạng. Trình bày về việc trích chọn đặc trưng hình dạng trong ảnh, đánh giá độ tương tự và xây dựng sơ đồ đánh chỉ số đồng thời nêu giải pháp tương tác với người dùng. Chƣơng 3: Truy vấn biển báo giao thông dựa vào hình dạng. Nêu lên bài toán truy vấn các ảnh biển báo giao thông dựa vào hình dạng từ đó phân tích hướng giải quyết và xây dựng chương trình để giải quyết bài toán, những hạn chế và khả năng mở rộng trong tương lai. 3 Phần kết luận: Tóm lược các kết quả đạt được và định hướng một số nội dung tiếp tục nghiên cứu trong thời gian tới Tài liệu tham khảo: Các tài liệu tham khảo và nghiên cứu trong quá trình thực hiện luận văn. 4 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ TRUY VẤN ẢNH VÀ TRUY VẤN ẢNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG 1.1. Khái quát về truy vấn ảnh: 1.1.1. Giới thiệu chung: Ảnh là một đối tượng có ý nghĩa trong nhiều lĩnh vực phục vụ nhu cầu cần có của con người. Ảnh thường được hiểu cơ bản là những gì chúng ta thấy và được ghi nhận lại bằng mắt, bằng máy ảnh, máy ghi hình, thu nhận được qua máy quét hay do con người vẽ ra… và được lưu trữ lại để phục vụ một nhu cầu nào đó của con người. Vì vậy, ở mỗi môi trường khác nhau, ảnh sẽ phục vụ lợi ích khác nhau và có hình thức thể hiện khác nhau. Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, ngoài việc lưu giữ ảnh bằng hình thức thông thường trong kho lưu giữ, thì con người còn lưu trữ các hình ảnh này trên các kho dữ liệu được số hóa trên máy tính. Quá trình lưu trữ này có những ưu điểm như ít chiếm diện tích kho lưu trữ, chứa đựng được nhiều, ảnh ít bị thay đổi theo thời gian… Các ảnh được lưu trữ trên máy tính dưới dạng số hóa, thường được biểu diễn dưới dạng Ractor hoặc Vector. Tiêu chuẩn đặt ra là ảnh phải lưu trữ thế nào sao cho các ứng dụng khác nhau có thể thao tác trên các loại dữ liệu này. Hiện nay có trên 30 kiểu lưu trữ ảnh khác nhau, trong đó ta thường gặp các dạng ảnh sau: TIFF, GIF, BMP, PCX, JPEG,…mỗi kiểu lưu ảnh có ưu điểm riêng. Các khái niệm cơ bản liên quan đến ảnh được số hóa như sau: - Phần tử ảnh (pixel): Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc, mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết là pixel – phần tử ảnh. Như vậy một ảnh là một tập hợp các pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ x, y và màu, cặp toạ độ x, y tạo nên độ phân giải. Vậy khi được số hoá thì ảnh được biểu diễn 2 chiều, tập ảnh với các điểm ảnh I(x, y) 5 (0<x≤ W; 0<y≤ H; trong đó W, Y lần lượt là chiều rộng và chiều cao của ảnh). Một pixel thường được lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit trên máy tính. - Mức xám và màu: là số các giá trị có thể có của các pixel của ảnh. Mức xám là kết quả của sự mã hoá tương ứng với cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số. Cách mã hoá kinh điển thường dùng là 16, 32 hay 64 mức. Hiện nay, mã hoá 256 mức là thông dụng vì mỗi pixel được mã hoá 8 bit (2 8 = 256). - Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen và trắng (không chứa màu khác) với các mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. - Ảnh nhị phân: tuỳ theo vùng các giá trị mức xám của điểm ảnh, mà các ảnh được phân chia ra thành ảnh màu, ảnh xám, hay ảnh nhị phân. Khi trên một ảnh chỉ có giá trị 0 hoặc 1 thì ta nói đó là một ảnh nhị phân hoặc ảnh đen trắng và các điểm ảnh của nó gọi là điểm ảnh nhị phân. - Ảnh màu: chỉ đề cập đến không gian màu RGB (Red, Green, Blue), người ta dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó gia trị màu trong khoảng {0, 2 3x 8 }. Một số ứng dụng trong thực tế đòi hỏi chúng ta cần thực hiện quá trình tìm kiếm các ảnh (truy vấn ảnh) từ trong kho dữ liệu được lưu trữ sẳn (CSDL). Kho lưu trữ này thường là một kho cục bộ được lưu trữ trên các thiết bị ghi nhớ hoặc là một kho lưu trữ được liên kết thông qua môi trường Internet từ nhiều kho khác nhau. Quá trình tìm kiếm này thường trích chọn một số tiêu chí riêng biệt hay kết hợp nhiều tiêu chí như tên lưu trữ, nội dung mô tả, màu sắc, độ sáng của ảnh, sau đó quá trình truy vấn sẽ so sánh các tiêu chí này của ảnh gốc so với các tiêu chí của các ảnh trong kho lưu trữ và cho ra kết quả cần tìm. Bài toán truy vấn ảnh bao gồm quá trình trích chọn các đặc trưng và quá trình truy vấn dựa trên các đặc trưng được trích chọn. Quá trình truy vấn ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả nó. Có hai kiểu mô tả đối tượng - Mô tả tham số (truy vấn theo tham số) 6 - Mô tả theo cấu trúc (truy vấn theo cấu trúc) Việc nhận biết và đánh giá các nội dung của ảnh là sự phân tích một hình ảnh thành những phần có nghĩa để phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Dựa vào đó ta có thể mô tả cấu trúc của hình ảnh ban đầu. Có thể liệt kê một số phương pháp truy vấn cơ bản như truy vấn biên của một đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh Kỹ thuật này được sử dụng nhiều trong y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể). Trong thực tế người ta đã thực hiện truy vấn khá thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: ảnh vân tay, chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu). Truy vấn chữ in hoặc đánh máy trong văn bản phục vụ cho việc tự động hoá quá trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy tính, truy vấn chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ, …) Quá trình truy vấn ảnh theo sơ đồ sau [5]: a. Quá trình “thu nhận ảnh”: - Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). - Ảnh có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét qua scanner. Kết quả truy vấn Thu nhận ảnh Số hoá Phân tích ảnh Lƣu trữ Hệ quyết định Lƣu trữ 7 b. Quá trình “số hóa” (Digitalizer): để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng hóa, trước khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại. c. Quá trình “phân tích ảnh”: bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước tiên là công việc tăng cường hình ảnh (Image Enhancement) để nâng cao chất lượng hình ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục (Image Restoration) lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên (Edge Detection), phân vùng ảnh (Image Segmentation), trích chọn các đặc tính (Feature Extraction),v.v d. Quá trình “kết quả truy vấn”: tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là kết quả truy vấn, phân lớp hay thực hiện các quyết định khác. Ngày nay, có nhiều hệ thống truy vấn ảnh (sử dụng mang tính thương mại và thực nghiệm) được phát triển. Ảnh được nghiên cứu và phát triển bao gồm ảnh tĩnh và ảnh động. Ở phạm vi của luận văn, chỉ đề cập đến phạm vi ảnh tĩnh. 1.1.2. Một số phương pháp truy vấn ảnh: Mục tiêu của các phương pháp truy vấn ảnh là tìm ra ảnh đúng với nhu cầu cần tìm thông qua các đặc trưng của ảnh. Hiện nay, có nhiều phương pháp truy vấn ảnh đã được nghiên cứu và áp dụng. Trong số đó, có một số dạng truy vấn như: 1.1.2.1. Truy vấn ảnh theo bản thể : Phương pháp đơn giản nhất trong việc truy vấn là tìm kiếm ảnh theo từ khoá, các từ khoá tương ứng với các trường trong CSDL lưu trữ ảnh. Quá trình truy vấn là so khớp từ khoá với các từ được mô tả trong các trường thông qua biểu thức logic. Tuy nhiên, các phương pháp tìm kiếm theo từ khoá phát sinh nhiều hạn chế như [9]: 8 - Một từ khoá trong văn bản không chỉ ra được văn bản đó có thích hợp hay không và các văn bản thích hợp lại có thể không chứa một từ khoá nhất định. - Các từ đồng nghĩa làm giảm độ thu hồi, các từ đồng âm làm giảm độ chính xác và các quan hệ ngữ nghĩa như quan hệ trái nghĩa, phản nghĩa chưa được đề cập đến. Đối với những người sử dụng biết các từ khoá dùng để đánh chỉ số ảnh thì việc truy vấn rất dễ dàng. Nhưng đối với một số người sử dụng, họ không biết rõ về CSDL, các khái niệm ngữ nghĩa có liên quan đến nội dung cần tìm, vì vậy sẽ phát sinh một số vấn đề như: - Cấu thành thông tin cần thiết: người sử dụng không biết chính xác cần phải đặt câu hỏi gì. - Cấu thành truy vấn: người sử dụng không biết phải sử dụng từ khoá gì liên quan với thông tin mà họ muốn tìm kiếm. - Cấu thành kết quả: tạo danh sách các ảnh phù hợp với từ khoá có thể bỏ qua mất một phương diện hay nhất của việc lưu trữ là quan hệ giữa các ảnh trong cơ sở dữ liệu rất đa dạng và phong phú. Công nghệ web ngữ nghĩa (semantic web) hứa hẹn có thể giải quyết được những khó khăn trên. Các cách tiếp cận sau thường được sử dụng để chú giải ảnh: - Từ khoá: danh sách các từ được phép sử dụng để chú giải ảnh được hạn chế làm cho việc tìm kiếm dễ dàng hơn. - Phân loại: có nhiều hệ thống phân loại có khả năng phân loại theo nhiều phương diện khác nhau thành các cây phân cấp theo chủ đề. Một ảnh có thể chú thích bằng một tập các chủ đề mô tả ảnh đó. Ví dụ: ảnh trên một chiếc phong bì vẽ một toà lâu đài có thể liên quan tới lớp “phong bì” và lớp “lâu đài”. 9 - Mô tả ảnh: sử dụng những câu mô tả các đối tượng ảnh có trong ảnh. Hệ thống tra cứu thông tin có nhiệm vụ đánh chỉ số các văn bản này để có thể tìm kiếm bằng từ khoá. Các bản thể tạo thành hạt nhân của của các hệ thống tra cứu ảnh ngữ nghĩa được sử dụng cho ba mục đích: - Thuật ngữ chú giải: mô hình bản thể cung cấp thuật ngữ và các khái niệm để diễn tả dữ liệu về dữ liệu (metadata) của các ảnh. - Tìm kiếm theo cách nhìn: các bản thể của một mô hình, chẳng hạn Sự kiện, Con người hoặc Vị trí cho ta các cách nhìn khác nhau vào cùng một nội dung giới thiệu. Mỗi cách nhìn bao gồm các lớp và các trường hợp ví dụ biểu diễn bằng metaphor của một trình duyệt hệ thống file trong đó các lớp tương ứng với các thư mục và các trường hợp ví dụ tương ứng với các file. - Duyệt ngữ nghĩa: sau khi tìm kiếm được tâm điểm chú ý là một ảnh nào đó, mô hình bản thể ngữ nghĩa cùng với dữ liệu ảnh ví dụ có thể được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa ảnh được lựa chọn và các ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh. Các ảnh này sẽ được đưa ra cho người sử dụng chọn. Những ảnh đó có thể không phù hợp hoàn toàn với truy vấn nhưng nói chung là tương đối phù hợp. 1.1.2.2. Truy vấn ảnh theo nội dung: Phương pháp này áp dụng dựa trên nguyên lý rút trích các thông số đặc trưng của ảnh như: màu sắc (mức xám), hình dạng (biên), vị trí…Hiện đã có nhiều công trình nghiên cứu về phương pháp này và theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau như: VisualSeek và Webseek của 2 tác giả John R. Smith and Shih-Fu Chang thuộc Đại học Columbia; cả 02 hệ thống này đều thực hiện truy vấn theo đặc trưng màu sắc, kết cấu, bố cục không gian. QBIC (Query By Image Content) do hãng IBM và trung tâm nghiên cứu Almaden cùng hợp tác phát triển; Hệ thống cho phép người sử dụng dùng công cụ đồ hoạ để mô tả và hiệu chỉnh truy vấn dựa trên các đặc trưng như màu sắc, kết cấu, hình dạng của đối tượng. 10 1.1.2.3. Truy vấn ảnh theo đồ thị : Như đã giới thiệu ở phần 1.1.2.2, kỹ thuật tra cứu ảnh theo nội dung dựa vào những đặc điểm mức thấp như màu sắc, kết cấu và hình dạng của đối tượng ảnh. Trong khi các phương pháp mô tả ảnh mức cao có khả năng mô tả gần gũi hơn với trực giác của người sử dụng nhưng việc phát triển những phương pháp đó mới dừng ở mức thử nghiệm và đòi hỏi rất nhiều quá trình xử lý phức tạp. Mặc dù việc mô tả ảnh bằng các đặc điểm mức thấp có thể thực hiện khá hiệu quả và đơn giản nhưng nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là không gần gũi với sự cảm nhận trực quan của hầu hết người sử dụng và do đó thường không đủ đáp ứng nhu cầu của người sử dụng. Những ảnh mà ta cảm nhận được sự giống nhau bằng mắt thường nhưng đôi khi lại rất khác nhau nếu so sánh bằng các đặc điểm mức thấp. Phương pháp này dựa trên một thực tế là những ảnh thích hợp về mặt trực giác thường không có chung những đặc điểm mức thấp nhưng vẫn có sự tương tự về mặt khái niệm và về mặt ngữ cảnh đối với con người. Ví dụ: những ảnh chụp người trong bộ đồ tắm thường có màu sắc, hình dạng và kết cấu rất đa dạng nhưng về mặt khái niệm thì lại được con người cảm nhận là tương tự nhau. Vì vậy phương pháp tra cứu ảnh theo đồ thị được giới thiệu ở đây không dựa trên các đặc điểm ở mức thấp (trừ giai đoạn khởi tạo) mà dựa vào những sự liên kết có tính trực giác giữa các ảnh được thiết lập bởi người sử dụng bằng cách phản hồi thích hợp. 1.2. Mô hình hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung: Màu sắc được sử dụng nhiều nhất để mô tả nội dung trực quan của ảnh, vì màu sắc của ảnh có tác động lớn đến nhận thức của con người về nội dung của ảnh hơn là các đặc điểm khác như hình dạng của các đối tượng ảnh, kết cấu của ảnh hay sự phân bố không gian của các đối tượng ảnh. Màu sắc được biểu diễn thông qua một véctơ 3 chiều sẽ có khả năng biểu diễn tốt hơn so với việc chỉ sử dụng giá trị độ xám của ảnh (1 chiều). Một số phương pháp mô tả nội dung màu sắc của ảnh như: [...]... trích chọn các đặc điểm màu sắc đã trình bày ở trên 17 1.2.7 Một số phương pháp truy vấn ảnh: 1.2.7.1 Truy vấn ảnh theo hình dạng : Phương pháp này hiện đã được nghiên cứu rộng, trong đó dùng phương pháp phân đoạn ảnh để xác định biên của đối tượng từ đó xác định hình dạng của đối tượng cần tìm Có nhiều hướng tiếp cận để thực hiện phân đoạn ảnh như [2]: - Phương pháp dựa trên không gian đặc trưng: Nếu... xác định chẳng hạn phương pháp của Park áp dụng trên không gian màu RGB, còn phương pháp của Weeks và Hague thì áp dụng trên không gian màu HIS Dựa trên không gian đặc trưng, ta có các phương pháp phân đoạn: phương pháp phân nhóm đối tượng không giám sát, phương pháp phân lớp trung bình-k thích nghi, phương pháp lấy ngưỡng histogram - Phương pháp dựa trên không gian ảnh: Phương pháp này hoạt động... không thẳng đứng, còn các đặc trưng hình dạng tính theo vùng với trọng tâm và hướng Ảnh truy vấn theo sự phác thảo của các vùng riêng biệt Hàm so sánh sự tương đồng như sau: d(h1,h2)=(h1-h2)T * A(h1-h2) (1.7) Với A(a[i,j]) là ma trận đối xứng thể hiện sự tương đồng giữa màu i và j 1.2.7.3 Truy vấn ảnh theo đối tƣợng: Hướng nghiên cứu theo phương pháp này đang được nghiên cứu thực hiện vì có rất nhiều... chọn theo đường biên (xấp xỉ đa giác, mô hình phần tử hữu hạn, mô tả hình dạng theo Fourier) và trích chọn theo vùng ảnh (mô hình thống kê) Một phương pháp trích chọn đặc điểm hình dạng tốt phải đảm bảo yêu cầu là phải không phụ thuộc vào vị trí, góc quay hay sự co giãn của đối tượng ảnh Trước khi áp dụng các phương pháp trích chọn đặc điểm hình dạng, các đối tượng ảnh cần phải được tách ra khỏi ảnh. .. các đặc tính bên ngoài của nó tức là các điểm ảnh dọc theo đường viền bao quanh đối tượng ảnh Cách biểu diễn theo vùng sử dụng cả vùng ảnh bằng cách mô tả vùng đang quan tâm bằng các đặc tính bên trong tức là các điểm 23 ảnh ở bên trong vùng đó Hình 2.1 sau biểu diễn hình dạng theo đường biên và theo vùng [5]: Hình 2.1: Biểu diễn hình dạng theo đường biên và theo vùng 2.1.1 Biên và các phương pháp. .. các đặc điểm về kết cấu thì các đặc điểm về hình dạng thường chỉ được sử dụng sau khi ảnh đã phân thành các vùng hoặc các đối tượng ảnh Nhưng do việc phân vùng và tách đối tượng ảnh khó thu được kết quả tốt nên việc sử dụng các đặc điểm hình dạng để tra cứu ảnh thường bị bó hẹp trong một số ứng dụng mà ở đó các vùng ảnh hoặc đối tượng ảnh đã được tách biệt rõ ràng Các phương pháp trích chọn đặc điểm hình. .. đồng nhất Hai ông cùng tên Tsang đã áp dụng mô hình phản xạ lưỡng sắc trong không gian HSV để xác định các đường biên trong ảnh màu 1.2.7.2 Truy vấn ảnh theo nội dung: Một số hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung như : - Phương pháp VisualSeek dựa trên đặc trưng không gian màu tương đồng của ảnh (166 màu) Trước hết, người dùng phác họa một số vùng trên ảnh cần so sánh và chọn màu sắc cho vùng, vị trí... 0.743 Phương pháp này đòi hỏi cơ chế ngăn 21 chặn sự phản hồi sai của người dùng, đồng thời cần có một quá trình huấn luyện cho máy học thì hệ thống mới hoạt động tốt [2] 22 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ VẤN ĐỀ TRONG TRUY VẤN ẢNH DỰA VÀO HÌNH DẠNG 2.1 Trích chọn đặc trƣng hình dạng: Các đặc điểm hình dạng của các vùng ảnh và các đối tượng ảnh được sử dụng trong rất nhiều hệ thống tra cứu ảnh So với các đặc điểm... kích thước các đối tượng trong các ảnh, vị trí xuất hiện đối tượng, xác định chính xác đối tượng trong ảnh cần truy vấn, màu sắc của các đối tượng và trong các hoàn cảnh khác nhau, sự xuất hiện của cùng 1 đối tượng khác nhau… 1.2.7.4 Truy vấn ảnh kết hợp với máy học: Đây là một trong những phương pháp giải quyết vấn đề truy vấn đưa trên máy học Hiệu quả của phương pháp này thông qua quá trình huấn luyện... gian đặc trưng của ảnh Các vùng ảnh kết quả là đồng nhất tương ứng với các đặc trưng đã chọn cho từng không gian Tuy nhiên, không có gì đảm bảo rằng tất cả các vùng này thể hiển một sự cô đọng (compactness) về nội dung xét theo ý nghĩa không gian ảnh (ý nghĩa 18 các vùng theo sự cảm nhận của hệ thần kinh con người) Đặc tính này là quan trọng thứ hai sau đặc tính về sự thuần nhất của các vùng ảnh Do . thiệu mô hình hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung trong đó có một số phương pháp như: truy vấn ảnh theo hình dạng, truy vấn ảnh theo nội dung, truy vấn ảnh theo đối tượng, truy vấn ảnh kết hợp. về truy vấn ảnh và truy vấn dựa vào hình dạng Trình bày khái quát về các phương pháp truy vấn ảnh hiện có hay đã được nghiên cứu như: truy vấn theo nội dung, truy vấn theo bản thể, truy vấn theo. chọn các đặc điểm màu sắc đã trình bày ở trên. 17 1 .2. 7. Một số phương pháp truy vấn ảnh: 1 .2. 7.1. Truy vấn ảnh theo hình dạng : Phương pháp này hiện đã được nghiên cứu rộng,