3.3. Tra cứu ảnh dựa trên đặc trưng kết cấu
3.3.3. Các đặc trưng Tamura
Các đặc trưng Tamura, bao gồm thô, độ tương phản, hướng, tính giống nhất, tính chất đều và nhám, được thiết kế phù hợp với các nghiên cứu tâm lý về nhận thức của người đối với kết cấu. Trong đó, thơ, độ tương phản, hướng được sử dụng trong một số hệ thống tra cứu ảnh nổi tiếng như QBIC và Photobook.
3.3.3.1. Độ thô (Coarseness)
Thơ là một độ đo “tính chất hột” của kết cấu. Để tính tốn thơ, các trung bình động Ak(x,y) được tính đầu tiên sử dụng mặt nạ cỡ 2k x 2k (k = 0,1,...,5) tại mỗi pixel (x,y). Ta có:
9 HIDEYUKI TAMURA, MEMBER, IEEE, SHUNJI MORI, AND TAKASHI YAMAWAKI: Textural Features Corresponding to Visual (3.3)
Hình 3.4: Mơ tả việc tính độ thơ dựa vào tính trung bình động
Trong đó, g(i,j) là cường độ tại pixel (i,j). Sự khác nhau giữa các cặp trung bình động khơng theo hướng ngang và dọc cho mỗi pixel được tính tốn đó là:
Giá trị của k để cực đại hoá E theo một trong hai hướng được sử dụng để đặt cỡ tốt nhất cho mỗi pixel đó là:
Sbest(x, y) = 2k (3.7)
Thơ được tính bằng trung bình Sbest trên tồn bộ ảnh đó là:
(3.5)
Cải tiến của đặc trưng thơ có thể thu được bởi sử dụng một lược đồ để mô tả phân bố của Sbest. Đã làm tăng đáng kể hiệu năng tra cứu và làm cho đặc trưng có khả năng xử lý với một ảnh hoặc vùng có đa đặc tính kết cấu. Do vậy, nó là hữu ích hơn đối với các ứng dụng tra cứu ảnh.
3.3.3.2. Độ tương phản (Contrast)
Cho biết các mức xám thay đổi như thế nào trong ảnh và khoảng phân bố của nó bị lệch sang màu đen hoặc trắng
Cơng thức tính độ tương phản:
Trong đó, α4 = μ4 / σ2
μ4: là mơmen thứ tư về trung bình. σ2: phương sai.
3.3.3.3. Hướng (Directionality)
Độ lớn và góc của véc tơ được định nghĩa như sau:
(3.8)
(3.9)
(3.10)
Trong đó, H và V là các khác biệt ngang và dọc của chập. Ảnh được nhân chập với hai ma trận 3x3, là [ −1 0 1 −1 0 1 −1 0 1 ] và [ 1 1 1 0 0 0 −1 −1 −1
], là một vector gradient tại mỗi
điếm ảnh được tính.
(3.12)
Sau đó, bằng lượng tử hố và đếm số các pixel với độ lớn tương ứng |G| lớn hơn một ngưỡng, một lược đồ của , biểu thị bằng HD, có thể được xây dựng. Lược đồ này sẽ cho biết các đỉnh bền vững cho các ảnh hướng cao và sẽ là tương đối phẳng với các ảnh khơng có hướng bền vững. Tồn bộ lược đồ được tóm lược để thu tồn bộ độ đo hướng dựa trên tính nhọn của các đỉnh:
Trong đó, p là tổng các phạm vi này trên np đỉnh. Mỗi đỉnh p,wp là tập các bin màu được phân bố trên nó. ∅p là bin màu nhận giá trị đỉnh.
3.3.3.4. Độ giống (Linelikeness)
Độ trùng khớp ngẫu nhiên trung bình của các góc hướng được mã hóa trong các cặp pixel được phân biệt bởi khoảng cách d dọc theo hướng biên của mỗi pixel.
3.3.3.5. Tính cân đối (Regularity)
Được tính bởi cơng thức:
Freg=1 −r(scrs+scon+sdir + slin) (3.14)
Với r là hệ số chuẩn hóa và mỗi giá trị scrs,scon, sdir, slin là độ lệch chuẩn tương ứng với các đặc tính ở trên.
3.3.3.6. Độ nhám (Roughness)
Là tổng của độ thô và độ tương phản:
Frgh= Fcrs+Fcon (3.15)