4. Bố cục của luận án
1.7 Kết luận và định hƣớng nghiên cứu
Trong chƣơng này, chúng tôi đã giới thiệu một số khái niệm và kỹ thuật cơ bản về trích rút đặc trƣng và tra cứu ảnh dựa vào đặc trƣng thị giác. Đặc biệt chúng tôi tập trung vào trích rút và biểu diễn đặc trƣng thị giác.
Đặc trƣng thị giác đƣợc sử dụng phổ biến nhất là màu. Do màu cho phép cảm nhận và phân biệt ảnh rất hiệu quả. Hơn nữa, đặc trƣng màu là tƣơng đối ổn định với các biến dạng nhỏ và độc lập với hƣớng và cỡ của ảnh [79].
Thông tin màu thƣờng đƣợc biểu diễn bởi lƣợc đồ màu trong một không gian màu nào đó. Lƣợc đồ màu có ƣu điểm là đƣợc tính toán nhanh và không nhạy cảm với các thay đổi nhỏ về vị trí thu nhận ảnh. Tuy nhiên, lƣợc đồ màu là một mô tả thô của ảnh nên hai ảnh rất khác nhau có thể có các lƣợc đồ màu tƣơng tự [16]. Hơn nữa, hai ảnh chỉ tƣơng tự nếu chúng có các vùng màu tƣơng tự tại những vị trí tƣơng tự. Vì lý do này mà việc kết hợp đặc trƣng màu với thông tin không gian để cải thiện hiệu năng tra cứu là cần thiết.
Trong luận án này chúng tôi sẽ tập trung vào vấn đề nâng cao hiệu năng hệ thống tra cứu ảnh dựa vào đặc trƣng thị giác thông qua sử dụng đặc trƣng của vùng ảnh:
Thứ nhất, chúng tôi sẽ đề xuất phƣơng pháp sử dụng ít chi phí không gian lƣu trữ các lƣợc đồ màu biểu diễn ảnh và ít nhạy cảm với quay và dịch chuyển [42, 43]. Thứ hai, chúng tôi sẽ đề xuất phƣơng pháp kết hợp thông tin màu và không gian trong quá trình tra cứu [45, 46] nhằm nâng cao hiệu năng tra cứu.
Chƣơng 2. PHƢƠNG PHÁP TRA CỨU DỰA VÀO LƢỢC ĐỒ MÀU KHỐI
Trong chƣơng này, chúng tôi sẽ trình bày phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa vào đặc trƣng thị giác sử dụng lƣợc đồ màu khối. Trên cơ sở phƣơng pháp lƣợc đồ màu khối chúng tôi trình bày phƣơng pháp tra cứu đề xuất, có tên là HG, sử dụng ít không gian lƣu trữ các lƣợc đồ màu biểu diễn ảnh và ít nhạy cảm với quay và dịch chuyển. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng trình bày một cải tiến hiệu năng của phƣơng pháp HG, có tên là IHG, phƣơng pháp này sẽ tăng tốc độ và độ chính xác của phƣơng pháp HG.