(Luận văn thạc sĩ) truy vấn ảnh ứng dụng phép biến đổi CURVELETS

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN MINH SANG TRUY VẤN ẢNH ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI CURVELETS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN MINH SANG TRUY VẤN ẢNH ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI CURVELETS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/ 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN MINH SANG TRUY VẤN ẢNH ỨNG DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI CURVELETS NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ- 60520203 Hướng dẫn khoa học: PGS TS LÊ TIẾN THƯỜNG Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2014 LÝ LỊCH KHOA HỌC (Dùng cho nghiên cứu sinh & học viên cao học) I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Nguyễn Minh Sang Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 10/05/1987 Nơi sinh: Vĩnh Long Quê quán: Phú Quới, Nhơn Phú, Mang Thít, Vĩnh Long Dân tộc: Kinh Chức vụ, đơn vị công tác trƣớc học tập, nghiên cứu: Chỗ riêng địa liên lạc: số nhà 165, ấp Phú Quới, xã Nhơn Phú, huyện Mang Thít, tỉnh Vĩnh Long Điện thoại quan: Fax: II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: Điện thoại nhà riêng: E-mail: sangnm1@gmail.com Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ ……/ 2005 đến ……/ 2009 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học Cửu Long, tỉnh Vĩnh Long Ngành học: Điện – Điện tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Thiết kế mơ hình nhà vệ sinh thơng minh Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Ngƣời hƣớng dẫn: TS Nguyễn Chí Ngơn Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ ……/ 2012 đến ……/ 2014 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ thuật điện tử Tên luận văn: Truy vấn ảnh ứng dụng phép biến đổi curvelets Ngày & nơi bảo vệ luận văn: 26/10/2014, Trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh Ngƣời hƣớng dẫn: PGS TS Lê Tiến Thƣờng i Tiến sĩ: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Tại (trƣờng, viện, nƣớc): Tên luận án: Ngƣời hƣớng dẫn: Ngày & nơi bảo vệ: Trình độ ngoại ngữ (biết ngoại ngữ gì, mức độ): Tiếng Anh, B1 Học vị, học hàm, chức vụ kỹ thuật đƣợc thức cấp; số bằng, ngày & nơi cấp: III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian 2009 - 2011 2011 - 2013 Nơi công tác Chi nhánh Viettel Vĩnh Long – tỉnh Vĩnh Long Công ty cổ phần viễn thơng Á châu thành phố Hồ Chí Minh Công việc đảm nhiệm Cộng tác viên 3G Nhân viên kỹ thuật IV CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ: CƠ QUAN XÁC NHẬN (Ký tên, đóng dấu) Ngày 26 tháng 10 năm 2014 Ngƣời khai ký tên Nguyễn Minh Sang ii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi.Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo theo yêu cầu Tp Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng 10 năm 2014 (Ký tên ghi rõ họ tên) iii LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn thầy PGS TS Lê Tiến Thƣờng tận tình giúp đỡ, hƣớng dẫn thực luận văn suốt thời gian qua Xin cảm ơn tập thể thầy, cô khoa Điện – Điện tử Trƣờng Đại học Sƣ phạm kỹ thuật TP Hồ Chí Minh giúp đỡ, tạo điều kiện để tơi hồn thành luận văn, cảm ơn anh, chị cán Phòng đào tạo sau đại học nhiệt tình hƣớng dẫn thủ tục, kịp thời thơng báo vấn đề có liên quan để tơi hồn thành khóa học thực luận văn Cuối cùng, xin cảm ơn ủng hộ, giúp đỡ ngƣời thân gia đình tơi, anh, chị lớp cao học, bạn bè đồng nghiệp đóng góp ý kiến, động viên tinh thần, tạo động lực giúp tơi hồn thành việc nghiên cứu Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2014 iv TÓM TẮT Trong thời gian qua, truy vấn ảnhtheo nội dung (Content based image retrieval) có nhiều bƣớc phát triển nhƣ ứng dụng thực tế Tuy nhiên, vấn đề nâng cao hiệu giải thuật trích đặc trƣng ảnh giảm thời gian truy vấn đƣợc nghiên cứu.Xu hƣớng nghiên cứu nhiều năm trở lại cải tiến phƣơng pháp trích đặc trƣng ảnh, phối hợp đặc trƣng vào truy vấn Cùng với xu hƣớng đó, việc ứng dụng cơng cụ tốn học (Wavelets, curvelets, contourlets,…) vào truy vấn ảnh đạt nhiều kết khả quan không ngừng đƣợc phát triển.Biến đổi curvelets biến đổi đa phân giải đa hƣớng, có khả nắm bắt thơng tin cạnh biên ảnh hiệu quả.Trong luận văn này, phƣơng pháp truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets đƣợc thực đạt đƣợc kết định Trƣớc tiên, luận văn thực thành công giải thuật trích đặc trƣng ảnh dựa vào tính tốn giá trị trung bình, độ lệch chuẩn băng conthu đƣợc sau biến đổicurvelets Luận văn xác định đƣợc việc trích đặc trƣng ảnh với biến đổi curvelets mức phân giải đủ để đạt đƣợc hiệu truy vấn tốt với thời gian thực hợp lý.Tiếp theo, luận văn đề xuất phƣơng pháp trích đặc trƣng ảnh màu dựa thành phần không gian màu HSV Phƣơng pháp thực biến đổi curvelets cho thành phần Hue, Saturation, Value ảnh sau đặc trƣng thành phần đƣợc tính nhƣ phƣơng pháp ban đầu Đặc trƣng ảnhthu đƣợc từ giải thuật đề xuất có chứa thơng tin texture tƣơng quan thành phần màu.Kết thực nghiệm truy vấn cho thấy phƣơng pháp đề xuất cải thiện độ xác truy vấn từ – 12% so với đặc trƣng curvelets thực trƣớc Hai phƣơng pháp trích đặc trƣng ảnh dựa biến đổi curvelets thực luận văn cho thấy hiệu truy vấn ảnh tốt so sánh kết truy vấn với nghiên cứu truy vấn ảnh theo nội dung trƣớc đây.Tóm lại, với kết đạt đƣợc, luận văn hoàn thành mục tiêu đề có đóng góp cụ thể, thiết thực vào lĩnh vực nghiên cứu v ABSTRACT During the past time, content based image retrieval has had much developments as well as practical applications However, improving of the efficiency image feature extraction algorithms and reduce query execution time are still being studied In recent years, research trends is improving of basic features extraction methods basic features of the images and combining these features into the image retrieval Along with that trends, the application of new mathematical tools (Wavelets, curvelets, contourlets,…) to image retrieval has achieved many encouraging results and is constantly being developed Curvelets transform is multiresolution and multidirection transform, it can capture the information edges of an image effectively In this thesis, image retrieval method using curvelets transform has been done and achieved certain results First, the thesis has been successfully implemented algorithm image features extraction based on calculating mean, standard deviation of the curvelet subbands obtained after transformation Image retrieval results using curvelet features on the selected database showed good performance This thesis was determined: extracting image features obtained from curvelets transform for levels of decomposition is sufficient to achieve good query results and reasonable execution time Next, the thesis also proposed a new method of extracting color image features based on the components of the HSV color space This method is implemented curvelets transform for each component Hue, Saturation, Value of image then the features of each component is calculated as the original method Features image obtained from the proposed algorithm contains the texture information and the correlation between color components The experimental results showed that the proposed method improved the query precision of - 12 % compared with features curvelets done before.Two methods extract image features based on curvelets transform implemented in this thesis has also been effective image retrieval is quite good when compared to the results of previous studies.In summary, the thesis completed all research objectives, contributed pecifically and practically infield of study vi MỤC LỤC Trang tựa TRANG Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan ii Lời cảm ơn iii Tóm tắt iv Mục lục vi Danh sách chữ viết tắt ix Danh sách hình xi Danh sách bảng xv Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU,CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGỒI NƢỚC ĐÃ CƠNG BỐ 1.1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu 1.1.2 Những kết nghiên cứu nƣớc cơng bố 1.2 MỤC ĐÍCH, NHIỆM VỤ VÀ GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI 12 1.3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾ HOẠCH THỰC HIỆN 13 1.4 CẤU TRÚC LUẬN VĂN 14 CHƢƠNG – CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHO VIỆC THIẾT KẾ MỘT HỆ THỐNG CBIR: 16 vii Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường Hình 4.17 So sánh kết truy vấn ảnh 681.jpg đặc trưng curvelet (bên trái) wavelet Haar (bên phải) Bảng4.7So sánh độ xác truy vấn dùng phương pháp dựa biến đổi curvelets thực luận văn với kết nghiên cứu trước đây.Các giá trị bảng tính theo đơn vị % Thể loại ảnh Phƣơng pháp Buses Dinosaurs Elephants Flowers Horses Trung bình Curvelet HSV mức 51,74 93,6 21,43 57,32 46,46 54,11 Curvelets mức 42,72 82,5 22,94 69,15 24,47 48,356 Wavelet Haar mức 30 95,55 30,06 51,45 29,01 47,214 44,45 73,59 24,59 71,01 21,8 47,088 63,9 28,8 30,4 65,1 40 45,64 62,7 26,2 30,9 58,6 36,7 43,02 Contourlet cooccurrence [1] Optimal quantized wavelet correlogram[32] Wavelet correlogram[32] Chương 4: Truy vấn ảnh dùng đặc trưng Curvelets HSV 87 HVTH: Nguyễn Minh Sang Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường 4.4.4 So sánh hiệu truy vấn sở liệu ảnh Coil-100 Kết khảo sát truy vấn dùng phương pháp dựa biến đổi curvelets biến đổi wavelet Haar trình bày đồ thị hình 4.18 Trong đó, luận văn so sánh độ xác truy vấn trung bình tồn tập liệu chứa 7200 ảnh với hai mức ngưỡng số ảnh kết trả Rn = 50 ảnh Rn = 100 ảnh Theo giải thuật dựa đặc trưng curvelet HSV curvelet cho độ xác truy vấn tốt so với đặc trưng lại hai ngưỡng Trong đó, truy vấn với đặc trưng curvelet HSV cho độ xác cao 90 Curvelet HSV mức Curvelet mức Wavelets Haar mức Độ xác trung bình % 80 70 60 68.76 56.56 50.95 46.37 50 37.89 35.01 40 30 20 10 Rn = 50 Rn = 100 Hình 4.18So sánh độ xác truy vấn dùng phương pháp dựa biến đổi curvelets biến đổi wavelet Haar thực luận văn tập ảnh coil-100, Rn = 50 100 Chương 4: Truy vấn ảnh dùng đặc trưng Curvelets HSV 88 HVTH: Nguyễn Minh Sang Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường 4.5 KẾT CHƢƠNG Chương đề xuất phương pháp trích đặc trưng dựa biến đổi curvelets thành phần không gian màu HSV Thựcnghiệm sở liệu ảnh màu OBJ WANG, Coil -100 cho thấy hiệu vượt trội phương pháp đề xuất so với đặc trưng curvelet thông thường Chương thực hiệntruy vấn ảnh với hai đặc trưng dựa tính tốn giá trị trung bình, độ lệch chuẩn băng biến đổi wavelet Haar Sau đó, kết đưa vào so sánh với kết đạt từ đặc trưng biến đổi curvelets, kết cơng trình nghiên cứu CBIR có liên quan cơng bố so sánh Kết q trình so sánh sở liệu cho thấy đặc trưng dựa biến đổi curvelets đặc biệt đặc trưng curvelet HSV có hiệu truy vấn ảnh tốt Chương 4: Truy vấn ảnh dùng đặc trưng Curvelets HSV 89 HVTH: Nguyễn Minh Sang Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường CHƢƠNG KẾT LUẬN 5.1 NHỮNG KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC CỦA LUẬN VĂN Với mục đích thiết kế hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung dựa biến đổi curvelets đạt hiệu cao, luận văn khái quát toàn lý thuyết thiết kế hệ thống CBIR, nghiên cứu lý thuyết biến đổi curvelets phương pháp áp dụng phép biến đổi vào hệ thống truy vấn ảnh Kết tìm hiểu cho thấy, biến đổi curvelets đánh giá cao khả nắm bắt thơng tin biên ảnh Nó thiết kế để vửa kế thừa vừa khắc phục nhược điềm pháp biến đổi wavelets vốn tiếng biến đổi Gabor filter Qua nghiên cứu lý thuyết, luận văn nhận thấy, việc áp dụng phương pháp biến đổi ảnh đa phân giải wavelets, curvelets vào hệ thống CBIR thường thực dựa phương pháp tính tốn giá trị trung bình độ lệch chuẩn từ hệ số thu sau biến đổi Các giá trị thu qua tính tốn tâp hợp lại gọi đặc trưng đại diện cho ảnh Dựa vào nghiên cứu này, luận văn xây dựng thành cơng chương trình truy vấn ảnh bao gồm đầy đủ tính cần thiết phần mềm Matlab Sau thiết kế thành công giải thuật truy vấn ảnh dựa việc áp dụng biến đổi curvelets vào trích đặc trưng ảnh, luận văn tiến hành thực nghiệm truy vấn sở liệu ảnh chọn Nhìnchung, kết truy vấn ảnh dựa đặc trưng curvelets mang lại hiệu tốt sở liệu, đặc biệt áp dụng sở liệu ảnh texture Thực nghiệm biến đổi curvelets mức phân giải cho hiệu trích đặc trưng áp dụng vào truy vấn ảnh thích hợp thực mức phân giải khác Cụ thể đặc trưng mức có độ xác truy vấn tốt đặc trưng mức mức phân giải Các đặc trưng mức phân giải lớn cho kết truy vấn tốt mức đôi chút đổi lại kích thước vector đặc trưng lớn nhiều kéo theo thời gian tính tốn lâu Khi truy vấn sở Chương 5: Kết luận HVTH: Nguyễn Minh Sang 90 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường liệu ảnh màu đặc trưng curvelets cho kết khiêm tốn Nguyên nhân biến đổi curvelets thực trọng tâm phép biến đổi FFT 2D IFFT 2D, áp dụng cách tổng hợp thành phần màu ảnh (3 thành phần R, G, B) Nếu không thực biến đổi thành phần ảnh chúng làm tách bạch màu sắc ảnh, tương quan màu sắc ảnh đặc trưng trích Mặc dù biến đổi curvelets nắm bắt tốt thơng tin texture ảnh bị màu sắc chi phối nêu kết truy vấn bị hạn chế đương nhiên Từ nhận xét hạn chế biến đổi curvelets trích đặc trưng truy vấn sở liệu ảnh màu, luận văn đề xuất phương pháp trích đặc trưng dựa thành phần không gian màu H, S, V Phương pháp cho đặc trưng ảnh có nắm bắt thông tin ảnh tốt biến đổi curvelets tương quan thành phần màu, góp phần tăng độ xác truy vấn Kết khảo sát truy vấn áp dụng phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp curvelet thông thường cho thấy kết chuyển biến tốt Độ xác truy vấn ảnh tăng lên đáng kể – 12 % Kết khảo sát thời gian tính tốn đặc trưng thời gian truy vấn cho thấy phương pháp đề xuất không tốn nhiều thời gian để thực Nhìn chung, chênh lệch thời gian hai phương pháp không đáng kể Hiệu suất thời gian hệ thống truy vấn đảm bảo áp dụng vào thực tế Luận văn có nhận xét hiệu truy vấn ảnh dựa biến dổi curvelets so sánh với truy vấn dựa đặc trưng trích từ băng phép biến đổi wavelet Haar so sánh với kết nhà nghiên cứu trước Theo đó, đặc trưng dựa curvelet HSV curvelet thông thường cho kết tốt đặc trưng từ biến đổi wavelet Haar, phương pháp Contourlet cooccurrence,Histogram [1],Wavelet correlogram, Optimal quantized wavelet correlogram [32] Giải thuật curvelet HSV đạt kết khiêm tốn so với giải thuật Maching [1], giải thuật phức tạp, có kết hợp phương thành phần histogram, Gabor wavelets, contourlets Chương 5: Kết luận HVTH: Nguyễn Minh Sang 91 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường Ngoài ra, q trình thực nghiệm, luận văn có nhận xét vấn đề tiền xử lý ảnh trước trích đặc trưng truy vấn Trong truy vấn ảnh, sở liệu có ảnh với nhiều kích thước khác ảnh đưa vào truy vấn có kích thước khác với ảnh tập (hay giả dụ ta khơng rõ) thiết kế cần chuẩn hóa kích thước ảnh cỡ thống Khi ảnh sở liệu, ảnh truy vấn có kích thước lớn bị nhiễu cần làm giảm, chuẩn hóa kích thước xử lý nhiễu Có thực vấn đề hệ thống có độ xác tốt đảm bảo hiệu suất truy vấn Một hệ thống truy vấn đạt kết tốt sở liệu chưa hiệu sở liệu khác Chính thế, cần tiến hành nhiều thực nghiệm truy vấn nhiều sở liệu khác nhau, sau thông qua việc so sánh với nghiên cứu khác kết luận hiệu hệ thống Thật tốt luận văn khảo sát truy vấn ảnh sở liệu ảnh mà nhiều nhà nghiên cứu sử dụng đạt kết khả quan 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Nhìn chung, luận văn hồn thành hầu hết mục tiêu đề ra, nhiên q trình thực khơng thể tránh khỏi sai sót Phần trình bày vấn đề mà luận vănchưa giải hết khả phát triển tương lai Thứ nhất, luận văn chưa trình bày trọn vẹn cáckhảo sát liên quan đến thông số phép biến đổi curvelets áp dụng vào trích đặc trưng ảnh Ngồi thơng số scale, thơng số hướng có khả ảnh hưởng đến hiệu đặc trưng ảnh Những khảo sát đầy đủ thông số biến đổi nên thực thời gian tới Thứ hai, luận văn thực giải thuật trích đặc trưng curvelets cuả ảnh dựa vào giá trị trung bình độ lệch chuẩn hệ số phép biến đổi Kết đạt tốt thực tế cịn nhiều cách để mơ tả đặc trưng ảnh có tiềm Chương 5: Kết luận HVTH: Nguyễn Minh Sang 92 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường chưa khám phá.Đề tài truy vân ảnh sử dụng biến đổi curvelets nghiên cứu dựa phương pháp khác để khai thác đặc trưng ảnh từ hệ số curvelets Giải pháp đề nghị tính tốn tương quan hệ số curvelets băng con, áp dụng phép phép phân tích thành phần chính, tìm hiểu khả áp dụng mơ hình tốn học như: mơ hình mật độ Gauss chung (GGD – Generalized Gaussian Density), mơ hình Markov ẩn (HHM – Hidden Markov Model), , để trích đặc trưng ảnh với biến đổi curvelets Tiếp theo, luận văn chưa khảo sát giải thuật truy vấn dùng đặc trưng curvelets với phương pháp đo độ tương đồng khác Trong chương trình truy vấn ảnh thiết kế có hai tùy chọn đo độ tương đồng khoảng cách Euclicdean tính tốn tương quan Nhưng thực nghiệm dùng phương pháp Euclidean Do chưa thể kết luận phương pháp tốt để áp dụng vào hệ thống truy vấn với đặc trưng curvelets Mỗi phương pháp áp dụng vào đặc trưng khác làm thay đổi kết truy vấn Theo đó, nghiên cứu tương lai thực nghiệm truy vấn với phương pháp đo độ tương đồng ảnh khác, xem xét hiệu nhằm có chọn lựa xác cải thiện kết hệ thống thiết kế Thêm vấn đề cần nói đến giải thuật truy vấn ảnh thiết kế luận văn phát triển theo hướng tập trung nâng cao độ xác, mà quan tâm đến việc tối ưu chương trình, để giảm thời gian tính tốn hệ thống trích đặc trưng truy vấn Tuy hiệu mặt thời gian chương trình thực nhanh tối ưu cịn tốt Trong giải thuật trích đặc trưng curvelets luận văn chưa xem xét vấn đề đặt trọng số cho curvelets tần số cao Theo nghiên cứu trước [15], [28] curvelets tần số cao nắm bắt thông tin biên nhiều hiệu curvelets tần số thấp Tuy nhiên curvelets tần số thấp quan nên việc lựa chọn số lượng giá trị trọng số cần phải nghiên cứu kỹ lưỡng Đây hứa hẹn hướng phát triển nhiều tiềm nâng cao độ xác truy vấn ảnh Chương 5: Kết luận HVTH: Nguyễn Minh Sang 93 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường Biến đổi curvelets phức có chứa thơng tin biên độ pha, giải thuật trích đặc trưng ảnh luận văn sử dụng phần biên độ hệ số curvelets mà bỏ qua thông tin pha Pha thơng tin khai thác đặc trưng ảnh, nghiên cứu trước thường quan tâm đến giá trị Trong tương lai, điều khai phá, chắn có thêm giải pháp hiệu để mô tả ảnh áp dụng vào truy vấn Phương pháp phối hợp đặc trưng ảnh để truy vấn nhiều nhà nghiên cứu thực Giải pháp phối hợp đặc trưng curvelets với đặc trưng màu sắc, hình dạng , phối hợp với đặc trưng từ phép biến đổi khác để truy vấn có nhiều khả gia tăng hiệu truy vấn Ví dụ phương pháp phối hợp (Matching) đặc trưng để truy vấn [1] sử dụng histogram màu, texture dựa biến đổi Gabor wavelets, contourlets để hình thành vector đặc trưng, đặc trưng dùng Gabor wavelets thay biến đổi curvelets hiệu chắn tốt Vì đặc trưng dựa biến đổi curvelets có hiệu nhiều Gabor wavelets độ xác chi phí tính tốn áp dụng vào truy vấn ảnh Chương 5: Kết luận HVTH: Nguyễn Minh Sang 94 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Đức Hồng, "Truy tìm ảnh theo nội dung sử dụng trích đặc điểm wavelets," Luận văn tiến sĩ, Trường đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh, 2013 [2] J Wang et al, "Content-based image indexing and searching using Daubechies' wavelets," in International Journal on Digital Libraries (IJODL), vol 1, no.4, pp.311-328, 1998 [3] L Xavier et al, "Content based image retrieval using textural features based on pyramid-structure wavelet transform," in the Third International Conference on Electronics Computer Technology (ICECT), 2011, pp (79 - 83) [4] J Leeja and Premi.M.S Godwin, "Performance Evaluation of Image Retrieval Using Enhanced 2D Dual Tree Discrete Wavelet Transform," in International Conference on Circuits, Power and Computing Technologies (ICCPCT), 2013, pp.( 886 - 890) [5] M Park, J.S Jin, and L.S Wilson, "Fast Content-Based Image Retrieval Using Quasi-Gabor Filter and Reduction of Image Feature Dimension," in Proceedings of the Fifth IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation (SSAI’02), 2002 [6] Zhang G and Ma Z.M., "Texture Feature Extraction And Description Using Gabor Wavelet In Content-Based Medical Image Retrieval," in Proceedings of the 2007 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, Beijing, China, 2-4 Nov 2007 [7] H A Moghaddam et al, "A new algorithm for image indexing and retrieval using wavelets correlogram," in IEEE International Conference on Image Processing (ICIP03), vol 2, 2003, pp.497-500 [8] H A Moghaddam et al, "Wavelet correlogram: a new approach for image indexing and retrieval," in Pattern Recognition, vol 38, no 12, pp 2506-2518, 2005 [9] H.A Moghaddam, et al, "Gabor Wavelet Correlogram Algorithm for Image Indexing and Retrieval," in Pattern Recognition, 2006 ICPR 2006, Hong Kong, Tài liệu tham khảo HVTH: Nguyễn Minh Sang 95 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường 2006 [10] Y D Chun et al, "Content-Based Image Retrieval Using Multiresolution Color and Texture Features," in IEEE Transactions on Multimedia, 2008 , Page(s): 1073 1084 [11] V Balamurugan, and P.AnandhaKumar, "An integrated color and texture feature based framework for content based image retrieval using 2D Wavelet Transform," in the International Conference on Computing, Communication and Networking (ICCCn), 2008, pp.(1-16) [12] J Wu et al, "Color and Texture Feature For Content Based Image Retrieval," in International Journal of Digital Content Technology and its Applications (JDCTA),vol 4, no 3, pp 43-49, 2010 [13] M Singha, "Content Based Image Retrieval using," Signal & Image Processing International Journal (SIPIJ), vol 3, no 1, February 2012 [14] E J Candès, L Demanet, D L Donoho, and L Ying, "Fast Discrete Curvelet Transforms," in Multiscale Modeling and Simulation, vol 5, pp 861-899, 2005 [15] I Sumana, M Islam, D S Zhang and G Lu, "Image Retrieval Using Discrete Curvelet Transform," in International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) Cairns, Queensland, Australia, ISBN 978-1-4244-2295-1, pp.11-16, October 8-10, 2008 [16] M N.Do and M.Vetterli, "Contourlets," in Beyond Wavelets New York, USA: Academic Press, 2003 [17] M N Do, M.Vetterli, "The contourlet transform:an effcient directional multiresolution image representation," in IEEE Transaction on Image, vol 14, pp 2091-2106, 2005 [18] J.-L Starck, E J Candès, and D L Donoho, "The Curvelet Transform for Image Denoising," in IEEE Transactions on Image Processing, vol 11(6), pp 670-684, 2002 [19] A Majumdar, "Bangla Basic Character Recognition Using Digital Curvelet Transform," Journal of Pattern Recognition Research, vol 1, pp 17-26, 2007 [20] G Joutel et al., "Curvelets based queries for CBIR Application in handwriting Tài liệu tham khảo HVTH: Nguyễn Minh Sang 96 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường collections," in the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition ( ICDAR), 2007 [21] I.J Sumana et al., "Comparison of Curvelet and Wavelet Texture Features for Content Based Image Retrieval," in EEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2012 [22] P Brodatz, "Textures: A Photographic Album for Artists and Designers", Dover Publications, 1966 [23] http://www.multibandtexture.recherche.usherbrooke.ca/original_brodatz.html [24] http://www.ux.uis.no/~tranden/brodatz.html [25] http://www.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.php [26] http://www.vision.ee.ethz.ch/showroom/zubud/Obj_DB.tar.gz [27] http://wang.ist.psu.edu/~jwang/test1.tar [28] E J Cand`es and D L Donoho, Curvelets – a surprisingly effective nonadaptive representation for objects with edges In C Rabut A Cohen and L L Schumaker, editors, Curves and Surfaces, pages 105–120, Vanderbilt University Press, 2000 Nashville, TN [29] E J Candes and D L Donoho, Ridgelets: the key to higher-dimensional intermittency? Phil, Trans R Soc Lond A 357 (1999), 2495–2509 [30] http://www.curvelet.org/software.html [31] J R Smith and S.-F Chang, "Single color extraction and image query," in the International Conference on Image Processing, Washington, DC, Oct 1995 [32] M S Tarzjan and H A Moghaddam, "Enhanced Wavelet Correlogram Methods for Image Indexing and Retrieval," in IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2005), vol 1, Genoa, Italia, 2005, pp 541 - 544 Tài liệu tham khảo HVTH: Nguyễn Minh Sang 97 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường PHỤ LỤC CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG MATLAB Phần trình bày giao diện chương trình mơ phỏng, cách thức truy vấn hiển thị kết Giao diện truy vấn ảnh hình có hai phần chủ yếu: phần nhập thơng số cho việc trích đặc trưng ảnh phần tính tốn truy vấn Hình Giao diện chương trình truy vấn ảnh Matlab  Nhập thông số bao gồm phần sau:  Hai tùy chọn cho loại đặc trưng muốn sử dụng đặc trưng curvelet (chương 3) đặc trưng curvelet HSV (chương 4) Phụ lục HVTH: Nguyễn Minh Sang 98 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường  Thông số phép biến đổi curvelets bao gồm thông số: type of the transform, finest level, number of scales, number of angles Thông số thứ type of the transform (is_real), cho định kết biến đổi curvelets tạo hệ số giá trị thực phức Giá trị gán cho hệ số có giái trị phức, cho hệ số giá trị thực Các thực nghiệm truy vấn luận văn chọn mặc định hệ số curvelet giá trị phức Thông số finest level chọn khả cho hệ số curvelet mức tốt (finest level) 1: curvelets 2: wavelets Theo khuyến cáo [14], [30], thực nghiệm luận văn chọn finest level =2 Hai thông số number of scales, number of angles có ảnh hưởng lớn đến kích thước vector đặc trưng tính tốn theo phương pháp cho Luận văn khảo sát ảnh hưởng phép biến đổi curvelets với mức phân giải (number of scales) khác đến hiệu suất truy vấn ảnh sở liệu chọn Các mức phân giải thực 2, 3, 4, ứng với giá trị mặc định thông số number of angles 16  Các thông số truy vấn bao gồm: số ảnh kết trả (No of images retrieved), số ảnh tương tự thể loại sở liệu (No of images/class Total no.of relevant images in DB) Hai thơng số giúp cho q trình tính tốn độ xác (P) độ phủ (R), hiển thị kết tìm Thơng số Start/Step giá trị khởi đầu vòng lặp bước nhảy q trình thống kê độ xác độ phủ truy vấn trung bình tồn sở liệu Chúng có ý nghĩa cho nhà nghiên cứu, người sử dụng không cần quan tâm đến Start/Step  Phần tính tốn truy vấn: Phần bao gồm chức sau: tính tốn sở liệu đặc trưng (phím Database), tính tốn đặc trưng ảnh truy vấn thực truy vấn, tính tốn độ xác, độ phủ truy vấn trung bình (phím Query) Sau thiết lập đầy đủ thông số cần thiết, người dùng ấn phím Database để chọn vùng chứa sở liệu ảnh Q trình trích đặc trưng ảnh database bắt đầu, thời gian thực phụ thuộc vào độ lớn liệu ảnh Việc thực lần Phụ lục HVTH: Nguyễn Minh Sang 99 Truy vấn ảnh dùng biến đổi curvelets HDKH: PGS TS Lê Tiến Thường thực lại cần cập nhật database Khi cấn truy vấn ảnh đó, người dùng ấn phím Query, chọn ảnh truy vấn Kết truy vấn hiển thị dạng Web browser Hình ví dụ kết truy vấn ảnh Hinh Hiển thị kết truy vấn ảnh D6_1.gif sở liệu Brodatz_1792_images Phụ lục HVTH: Nguyễn Minh Sang 100 ... theo phép đo Euclidean hệ số đặc trưng ảnh chọn bước với ảnh truy vấn Các ảnh có kết đo nhỏ so với ảnh truy vấn xem ảnh truy vấn Hệ thống truy vấn cịn trình bày cách thức truy vấn tương tự vùng ảnh. .. thuật truy vấn ảnh theo nội dung ứng dụng đặc trưng dựa tính tốn đại lượng thống kê cho hệ số thu từ việc áp dụng biến đổi curvelets ảnh Khảo sát truy vấn cách toàn diện giải thuật truy vấn tập ảnh. .. dư thừa hệ biến đổi curvelets thứ sử dụng biến đổi ridgelets phức tạp Phần chương trình bày nguyên lý biến đổi curvelets thời gian liên tục biến đổi curvelets rời rạc 2.2.2 Biến? ?ổi curvelets thời