Giới thiệu

Một phần của tài liệu Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung (Trang 29)

Trong chương này, chúng tôi sẽ có đề xuất phương pháp tìm kiếm dựa trên màu sắc của Swain và Ballard [1] bằng cách định nghĩa lại độ đo và gia cố lược đồ màu đầu vào (query color histogram) với mục đích tăng khả năng tìm lại (recall) của hệ thống tìm kiếm dựa trên màu sắc trong trường hợp ảnh đầu vào không phải ảnh tự nhiên. Thông thường, các ảnh tự nhiên thường chứa một dải màu (nhiều cấp xám) thay vì một màu trong ảnh vẽ. Ví dụ, một mảng trời sẽ biến đổi tự xanh đậm tới xanh nhạt, một mảng mặt trời sẽ có từ màu vàng tới màu đỏ. Khi chúng ta vẽ một ảnh đầu vào đơn sắc, hoặc đơn giản chúng ta chỉ muốn tìm một màu đỏ, lược đồ màu sẽ chỉ chứa một ô có giá trị dương (các ô còn lại có giá trị không). Việc khớp giữa lược đồ tự nhiên và lược đồ ảnh vẽ sẽ không cho kết quả mong muốn.

Trong Hình 3.1, người dùng vẽ một ảnh chỉ có màu vàng để tìm các ảnh có sắc vàng. Nếu ta biến đổi ảnh đó thành lược đồ màu và khớp, ta sẽ được các ảnh kết quả như Hình 3.1a. Ta thấy có một số hình rừng cây và đường phố không có nhiều sắc vàng. Nếu ta chỉ tập trung tìm màu vàng, ta sẽ được kết quả như Hình 3.1b trong đó các cảnh mùa thu, hoàng hôn được nhấn mạnh hơn các cảnh khác như đường phố. Nếu chúng ta thêm các cấp xám vào ảnh vẽ, để cho lược đồ màu của nó gần với lược đồ tự nhiên, chúng ta sẽ có kết quả như Hình 3.1c trong đó mỗi bức ảnh có nhiều màu vàng hơn và dải màu vàng biến đổi nhiều hơn khớp với ảnh tự nhiên hơn.

(a) Tìm kiếm bằng lược đồ màu với ảnh vào là màu vàng

(b) Tìm kiếm bằng lược đồ màu, tập trung vào màu vàng và bỏ nhiễu

(c) Tìm kiếm bằng lược đồ màu, tập trung và gây nhiễu ảnh màu vàng

Hình 3.1: Tìm kiếm sử dụng lược đồ màu. (a) Phương pháp của Swain và Ballard. (b) Tập trung vào màu đầu vào để tránh nhiễu (c) Sinh thêm các điểm

màu để khớp với lược đồ tự nhiên

Một phần của tài liệu Đánh giá các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung (Trang 29)