Bƣớc 1: Ảnh trong CSDL ảnh được lượng tử hóa thành 125 màu trong không gian màu RGB. Sau đó các đặc điểm màu sắc được trích chọn và lưu vào CSDL (Bước này có thể làm độc lập).
Bƣớc 2: Khi người sử dụng đưa ảnh truy vấn vào, ảnh này cũng được lượng tử hóa thành 125 màu trong không gian màu RGB. Sau đó các đặc điểm của ảnh truy vấn cũng được trích chọn như bước 1.
Bƣớc 3: Đặc điểm được trích chọn trong bước 2 sẽ được so sánh với đặc điểm trong CSDL để tính toán độ tương tự và tìm ra ảnh kết quả.
A Cơ sở dữ liệu
Lượng tử hoá thành 125 màu trong không gian màu RGB Trích chọn đặc điểm màu sắc
Cơ sở dữ liệu đặc điểm
B
Lượng tử hoá thành 125 màu trong không gian màu RGB Trích chọn đặc điểm màu sắc
Ảnh truy vấn
Tính toán độ tương tự
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
3.4 Giao diện chƣơng trình
Hình 3.8. Giao diện chính của chƣơng trình tra cứu ảnh.
Pre-Process Dir: Tính toán ánh xạ của các ảnh trong cơ sở dữ liệu thành những véc tơ riêng và lưu trữ chúng trong file. Những ảnh này được
lựa chọn trong thư mục ảnh Image Directory. Compare with Dir: Chạy sau khi Pre- Process Dir được thực hiện. Khi hoàn thành kết quả tìm kiếm được hiển thị trong C được sắp xếp giảm dần theo mức độ tương tự tăng dần theo sự khác biệt. Search type – GCH: Với lựa chọn này tìm kiếm tương tự chỉ sử dụng thuộc tính màu sử dụng phương pháp biểu đồ màu toàn cục. Search type – Correlgram: Với lựa chọn này tìm kiếm tương tự chỉ sử dụng thuộc tính màu sử dụng phương pháp Correlgram. Search type – Combined: Khi lựa chọn đặc điểm này Pre-Process được làm tổng hợp. Sau đó kết hợp các giá trị này sẽ được sử dụng cho tìm kiếm tương tự.
3.5 Kết luận
Tra cứu ảnh dựa trên nội dung hiện đang là lĩnh vực nghiên cứu mở. Những công nghệ hiện có đang rất còn non trẻ và còn nhiều vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu. Trong phần thử nghiệm này tôi xin trình bày một số phương pháp trích chọn các đặc điểm dựa trên màu sắc, tìm hiểu một số phương pháp so sánh đặc điểm, trên cơ sở đó tập trung nghiên cứu một số phương pháp tra cứu ảnh truyền thống để làm cơ sở đi sâu nghiên cứu phương pháp Color auto correlgram nhằm cải thiện việc tra cứu ảnh. Quá trình thử nghiệm đã xây dựng được một hệ thống tra cứu ảnh tự động dựa trên đặc điểm màu sắc cho kết quả tìm kiếm ảnh nhanh chóng và chính xác.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KẾT LUẬN
Sau một thời gian nghiên cứu tìm hiểu những vấn đề cơ bản có liên quan đến luận văn, em đã tìm hiểu được một số vấn đề nhất định như: Phương pháp tìm kiếm ảnh trên cơ sở văn bản đi cùng ảnh. Phương pháp này đã bộc lộ những hạn chế nhất định. Từ những hạn chế này, một hướng nghiên cứu khác đã được mở ra. Hướng nghiên cứu đó là tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung ảnh. Các đặc trưng cơ bản của ảnh đó là: màu sắc, kết cấu và hình dạng ảnh. Luận văn đã đưa ra các cách trích chọn đặc trưng ảnh phục vụ cho quá trình tìm kiếm ảnh... Trong thời gian làm luận văn tốt nghiệp, mặc dầu bản thân đã rất nỗ lực, cố gắng, đầu tư rất nhiều thời gian, công sức cho việc tìm hiểu nghiên cứu đề tài và đã nhận được sự chỉ bảo, định hướng tận tình của thầy giáo hướng dẫn cùng các anh, chị đi trước nhưng do hạn chế về mặt thời gian và khó khăn trong việc tìm kiếm tài liệu nên chưa có được kết quả thực sự hoàn hảo. Luận văn mới cài đặt được một phương pháp tìm kiếm ảnh, phương pháp tìm kiếm dựa trên đặc trưng màu sắc ảnh. Do thời gian còn hạn chế và vấn đề mà tôi tìm hiểu tương đối rộng với bản thân nên chắc chắn sẽ còn nhiều sai sót kính mong được sự chỉ bảo của các thầy cô.
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Trên cơ sở đó tập trung nghiên cứu một số phương pháp tra cứu ảnh truyền thống để làm cơ sở đi sâu nghiên cứu phương pháp Color auto correlgram nhằm cải thiện việc tra cứu ảnh. Quá trình thử nghiệm đã xây dựng được một hệ thống tra cứu ảnh tự động dựa trên đặc điểm màu sắc cho kết quả tìm kiếm ảnh nhanh chóng và chính xác.
- Kết hợp các phương pháp với nhau để tìm kiếm ảnh chính xác và nhanh chóng hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1]. PGS.TS Nguyễn Thanh Thủy, Lương Mạnh Bá, Nhập môn xử lý ảnh số,
NXB Khoa học và kỹ thuật, 2003.
[2]. PGS.TS Đỗ Năng Toàn, TS. Phạm Việt Bình , Giáo trình môn học Xử lý ảnh, Khoa CNTT - Đại học Thái Nguyên, 2007.
[3]. PGS.TS Đặng Văn Đức, đề cương bài giảng Cơ sở dữ liệu đa phương tiện,
Viện CNTT- Viện KH&KT Việt Nam, 2005. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[4]. PGS. TS Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, Học Viện Công nghệ bưu chính viễn thông Hà Nội, 2006.
Tiếng Anh
[5]. Shengjiu Wang, A Robust CBIR Approach Using Local Color Histograms,
University of Alberta, Cananda, 2001.
[6]. Guojun Lu, Multimedia Database Management Systems, Artech House, Boston – London, 1999.
[7]. Subrahmanian V.S., Principles of Multimedia Database Systems, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., California, 1998.
[8]. Carlos Ordonez & Edward Omiecinski, Discovering Association Rules based on Image Content ,College of Computing Georgia Institute of Technology Atlanta, Georgia, USA.
[9]. Sushmita Mitra & Tinku Achaya, Data mining, multimedia, soft computing, and bioinformatics.
[10]. TEE CHENG SIEW, Feature selection for content-based image retrieval using statistical discriminat analysis, Faculty of Computer Science and Information System, University Technology Malaysia, Ph.D Thesis 2008.
[11]. David G. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 2004
[12]. Mohamed Aly, Face Recognition using SIFT features, CNS186 Term Project Winter, 2006.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
[13]. Robert M.Haralick, Textural features for Image classification, K.Shanmugam & Its’hak Dinstein, 1973
[14]. S.Arivazhagan, L.Ganesan, S.Selvanidhyananthan, Image Retrieval using Shape Feature,
[15]. Gonzalez & RichardE Woods, Digital Image Processing, Rafael C. Addison-Wesley, 2002.
[16]. Marius TICO, Taneli Haverinen, Pauli Kuosmanen, A method of color histogram creation for Image retrieal, Signal processing laboratory Digital Media Institure Tampere University of Technology, P.O.BOX.553, FIN-33101, Tampere FINLAND.
[17]. Yushi Jing, PageRank for image products search. Reafered Track: Rich media, Beijing, China, 2008
Trang web:
[18] www.comp.dit.ie/bmacnamee/