Trước khi đi vào mô tả phương pháp của chúng tôi, trong phần này, chúng tơi xin tóm tắt phương pháp tìm kiếm cổ điển dựa trên màu sắc, đề xuất bởi Swain và Ballard [1] . Đây là phương pháp liên quan trực tiếp đến phương pháp của chúng tôi.
Trong phương pháp này, ảnh đầu vào (query image) cũng như ảnh lưu (stocked image) được đưa về cùng cùng một dạng biểu diễn, đó là lược đồ màu. Sau đó chúng ta có thể so sánh lược đồ màu đầu vào (query histogram) với lược đồ màu lưu trữ (stocked histogram) và chọn ra n ảnh tốt nhất. Hoặc ít nhất chúng ta hiển thị các ảnh theo độ khác biệt của lược đồ.
Đầu tiên, chúng tôi mô tả phương pháp tạo lược đồ màu. Giả sử ảnh I là một ảnh đầu vào mà mỗi điểm I(x, y) trên ảnh chứa ba giá trị màu (Red, Green, Blue). Chúng ta sẽ hình thành một giá trị chỉ mục bởi cơng thức sau.
r = Red/16; g = Green/16; b = blue/16;
k = r + g*16 + b*16*16;
Công thức 3.1: Xác định ô nhớ cho mỗi màu trong lược đồ màu
Do đó mỗi màu sẽ được chuyển thành một giá trị k nguyên. Màu nhỏ nhất (0, 0, 0) sẽ có giá trị k = 0. Màu lớn nhất là (255,255,255) sẽ có giá trị k = 15 + 15*16 + 15*16*16 = 4095. Một màu đỏ thuần túy (255, 0, 0) sẽ có giá trị k = 15 + 0*16 + 0*16*16 = 15.
Tiếp theo, chúng tôi sẽ tạo một lược đồ màu cho mỗi ảnh bằng hai bước. Bước đầu là khởi tạo lược đồ có độ dài 4096 ơ, mỗi ơ có giá trị 0. Bước tiếp theo là duyệt qua toàn bộ ảnh, với mỗi ảnh, ta sẽ xác định ơ màu và tăng ơ đó lên. Lược đồ màu được thể hiện trong Hình 3.2. Chúng tơi mơ tả trong Thuật toán 3.1.
Đầu vào: ảnh màu I
Đầu ra: lược đồ H đếm số màu trong ảnh I Bƣớc 1: khởi tạo H(k) = 0, với k=0..4095
Bƣớc 2: với mỗi điểm (r, g, b) = I(x, y), tính k theo phương trình Cơng thức 3.1,
tăng H(k)
Bƣớc 3: trả về lược đồ H
Thuật tốn 3.1: Thuật tốn tính lược đồ màu cho mỗi ảnh màu
Khi tất cả các ảnh (đầu vào và lưu trữ) đều được biến thành lược đồ màu, chúng ta có thể so sánh hai ảnh bất kỳ bằng cách so sánh hai lược đồ màu. Chúng ta có thể sử dụng độ đo nào đó (Euclidean, histogram intersection, …) để so sánh. Do đó chúng ta có thuật tốn tìm kiếm như Thuật tốn 3.2.
Đầu vào: ảnh cần tìm q, tập các ảnh được lưu S = { p1, p2, .., pN }, độ đo giữa
hai lược đồ d(h1, h2)
Đầu ra: thứ tự sắp xếp của các ảnh, từ ảnh gần nhất q tới ảnh xa nhất q.
Bƣớc 1: với mỗi ảnh pk trong lược đồ, tính D(k) = d(hist(q), hist(pk)) trong đó
hist(q) là lược đồ màu của ảnh đầu vào q tính bằng Thuật toán 3.1 và hist(pk) là lược đồ màu của ảnh pk trong cơ sở dữ liệu. Chúng ta có thể tính trước và lưu.
Bƣớc 2: sắp xếp D theo thứ tự tăng dần (khoảng cách nhỏ ở đầu, khoảng cách to
ở cuối), và trả về trật tự sắp xếp của các ảnh.
Thuật tốn 3.2: Thuật tốn tìm kiếm dựa trên lược đồ màu