Nghiên cứu phương pháp tra cứu dựa ảnh dựa vào nội dung biểu diễn mẫu hiệu quả

N TT NGHIP Bộ giáo dục đào tạo Tr-ờng đại học dân lập hải phòng -o0o - NGHIên cứu Ph-ơng pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung biểu diễn mầu hiệu đồ án tốt nghiệp đại học hệ quy Ngành: Công Nghệ Thông Tin Sinh viên thực hiện: nguyễn xuân tùng Giáo viên h-ớng dẫn: MÃ số sinh viên: pgs - Ts Ngô Quốc tạo 1013101008 Hải Phòng - 2012 Nguyễ n Xuân Tùng – CTL 401 Page ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.1 1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.2 10 1.3 14 1.3.1 15 1.3.2 17 1.3.3 18 1.3.4 18 1.4 19 20 20 2.1.1 20 21 22 22 23 23 23 24 25 26 26 26 28 33 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page2 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 34 34 34 42 N 43 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.6 2.7 2.8 = 50 2.9 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP PEL Picture Element Điểm ảnh CGA Color Graphic Adaptor Độ phân giải ảnh hình CBIR Content Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào nội dung QBE Query by Example Truy vấn ảnh mẫu QBF Query by Feature Truy vấn đặc trưng RGB Red Green Blue Đỏ, Xanh lục, Xanh lơ HSV Hue, Saturation, Value Màu, sắc nét, cường độ GLA Generalized Lloyd Algorithm Thuật toán điều chỉnh Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page5 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.1 X n 1.1.1 (Picture Element) (x,y) Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page6 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP : Theo : , : : : 28 ) – 255 : 21mứ : Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page7 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP : : 28*3= 224 byte Tro n 1.1.2 nh Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page8 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP : L = 2B – 1.1.3 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page9 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP , Green v 28x3 = 224 : G = α.CR + β.CG + δ.CB R, (1-1) CG CB lần lượ α, β δ : α = 0.299, β = 0.587 δ = 0.114 - : G = 0.299.CR + 0.587.CG + 0.114.CB (1-1) 1.2 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page10 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.7 , D*3 bản, p’basic = ||(0,0,0) – (1,1,1)|| / = 0.866 Tuy nhiên, tính tốn ρ phức tạp chút Trong [7], tỉ lệ hai biến cung cấp tức p’/p=0.7747 Giá trị pđược đặt q trình thiết kế lưới Có thể tính tốn nhân tố tỉ lệ smà tỉ lệ D*3 sử dụng quan hệ sau: s = 0.7747 p/p’basic (2-16) lưới cho (1,1,1) (2,0,0), điểm lưới tỉ lệ tương ứng (s,s,s) (2s,0,0) bccó thể tính dễ dàng sau be round b round c L L (2-17) c L2 L L L (2-18) Chẳng hạn, L = cho lưới Gốc giả thiết điểm lưới Lưu ý be điểm lưới chẵn gần b0là điểm lưới lẻ gần cho trước điểm c Cho b={be, b0} thì: bc arg b c b (2-19) ID vùng ảnh nhãn số nguyên (định danh vùng sở liệu) Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page30 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP vùng lưu trữ nút chèn vào vị trí danh sách lưu trữ Cơ chế đánh số đề xuất cho phép sở liệu động (nghĩa phép chèn xóa mục sở liệu đơn giản không cần xây dựng lại toàn cấu trúc đánh số sở liệu) nh 2.8 = 50 tìm kiếm truy vấn bán kính tím kiếm thực tế khoảng cách tìm kiếm cực tiểu cho điểm lưới cho hình cầu mong muốn có bán kính phủ Ký hiệu bán kính cực tiểu hình cầu phủ tế bào Voronoi, hình 2.10 Lưu ý rằng: R = r + p 2.9 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page31 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP nó, phần khơng gian tìm kiếm khơng chứa đối sánh liên quan Chẳng hạn, với trường hợp hai chiều hình 2.10 khơng gian tìm kiếm thực tế gồm tất diện tích màu đen Với phạm vi tìm kiếm r cho, giá trị p thiết kế lưới quan trọng hiệu tra cứu Một giá trị nhỏ p có nghĩa khơng gian tìm kiếm thực tế rộng khơng gian tìm kiếm mong muốn chút hầu hết nút số truy cập liên quan Tuy nhiên, có thỏa hiệp số nút số tăng p giảm thân nút số trở nên hiệu Số nút số truy cập màu truy vấn 0(R3/p3) không phụ thuộc trực tiếp vào sở liệu có nhiều lớp biểu diễn Nếu tế bào Voronoi dày đặc với nhiều mục, không gian chia tiếp thành tập tế bào Các kết cấu trúc lưới phân cấp Các cấu trúc lưới phân cấp sử dụng mã ảnh dựa vào VQ [12] Có nhiều phạm vi tìm kiếm cố định, cho mức Một thiết kế cấu trúc phân cấp cẩn thận cải tiến hiệu tra cứu Tuy nhiên, thực nghiệm sử dụng biểu diễn lớp : 1: Với màu truy vấn, tìm vùng đối sánh mà chứa màu tương tự sử dụng cấu trúc đánh số lưới Để loại bỏ nhanh số đối sánh sai, ngưỡng Tp đặt cho khác biệt phần trăm truy vấn pivà phần trăm tra cứu qj Một vùng đối sánh loại bỏ điều kiện sau không thỏa mãn: | pi – qj |