MỤC LỤC

MỤC LỤC . 1

LỜI CẢM ƠN . . 3

LỜI MỞ ĐẦU . 4

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN NỘI DUNG . 6

1.1. Những thành phần của một hệ thống tra cứu ảnh . . 6

1.1.1 Công nghệ tự động trích chọn metadata . . 6

1.1.2 Giao diện để lấy chương trình truy vấn của người sử dụng . 6

1.1.3 Phương pháp để so sánh độ tương tự giữa các ảnh . 6

1.1.4 Công nghệ tạo chỉ số và lưu trữ dữ liệu hiệu quả . 7

1.2. Đặc điểm tra cứu ảnh . . 8

1.3. Những ứng dụng cơ bản của tra cứu ảnh . 10

1.4. Tra cứu ảnh dựa trên nội dung . 11

1.4.1 Những phương pháp quản lý dữ liệu ảnh truyền thống . . 11

1.4.2 Các chức năng của hệ thống tra cứu ảnh dựa trên nội dung . 12

1.4.3 Trích chọn những đặc diểm . . 15

1.4.4 Những khoảng cách tương ứng . . 18

1.4.5 Các phương pháp tra cứu ảnh dựa trên nội dung . . 22

1.5. Những hệ thống tra cứu ảnh dựa trên nội dung . . 26

1.5.1 Hệ thống QBIC(Query By Image Content) . . 26

1.5.2 Hệ thống PhotoBook . 27

1.5.3 Hệ thống VisualSEEK và WebSEEK . . 27

1.5.4 Hệ thống RetrievalWare . . 27

1.5.5 Hệ thống Imatch . . 28

CHƯƠNG 2: TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN NỘI DUNG . . 29

2.1. Không gian màu . . 29

2.1.1 Không gian màu RGB . . 29

2.1.2 Không gian màu HSx . . 31

2.1.3 Không gian màu YUV và YIQ . . 32

2.1.4 Không gian maufCIEXYZ và LUV . . 32

2.2. Biểu đồ màu . . 32

2.3. Lượng tử hóa màu . . 33

2.4. Thước đo khoảng cách biểu đồ màu . . 34

2.4.1 Thước đo khoảng cách Minkowski . . 35

2.4.2 Thước đo khoảng cách Quadratic . . 36

2.4.3 Thước đo khoảng cách Non-histogram . . 37

2.5. Tra cứu ảnh dựa trên biểu đồ màu . . 38

2.5.1 Phương pháp truyền thống dựa trên màu sắc . . 38

2.5.2 Phương pháp Harbin . 40

2.5.3 Sự nâng cấp phương pháp Harbin . . 45

2.6. Cải tiến hiệu quả tra cứu . . 49

CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM . . 51

3.1. Bài toán . 51

3.2. Lựa chọn công cụ . . 51

3.3. Một số kết quả chương trình . . 52

3.3.1 Giao diện chương trình . . 52

3.3.2 Kết quả . 53

KẾT LUẬN . . 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO . . 55

LỜI CẢM ƠN

LỜI MỞ ĐẦU

Thuật ngữ “Tra cứu thông tin” được đưa ra vào năm 1952 và đã giành

được sự quan tâm đặc biệt của hội các nhà nghiên cứu từ năm 1961[Jones and

Willet, 1977]. Chúng ta có thể dễ dàng mô tả một hệ thống tra cứu thông tin

như là một hệ thống lưu trữ và tra cứu thông tin. Như là một hệ thống, vì vậy

nó gồm một tập hợp các thành phần tương tác lẫn nhau, mỗi thành phần được

thiết kế cho một chức năng riêng, có mục đích riêng và tất các các thành phần

này có quan hệ với nhau để đạt được mục đích là tìm kiếm thông tin trong

một phạm vi nào đó.

Trước đây, tra cứu thông tin có nghĩa là tra cứu thông tin theo kết cấu,

nhưng định nghĩa trên vẫn được giữ khi ứng dụng vào việc tra cứu thông tin

thị giác(VIR-Visual Infomation Retrieval). Mặc dù vậy vẫn có sự phân biệt

giữa kiểu của thông tin và nét tự nhiên của tra cứu của văn bản và các đối

tương trực quan. Thông tin kết cấu là tuyến tính trong khi ảnh là hai chiều và

video là ba chiều. Một cách chính xác hơn là văn bản được cung cấp với một

điểm bắt đầu và kết thúc vốn có và với một chuỗi phân tích cú pháp tự nhiên.

Chiến lược phân tích cú pháp tự nhiên như vậy không thích hợp với ảnh và

video.

Có hai phương pháp chung để giải bài toán tra cứu thông tin thị giác dựa

trên những thông tin trực quan đó là: Phương pháp dựa trên những thuộc tính

và phương pháp dựa trên những đặc điểm. Phương pháp dựa trên thuộc tính

dựa vào tra cứu thông tin kết cấu truyền thống và những phương pháp quản lý

cơ sở dữ liệu dựa trên lý trí cũng như là sự can thiệp của con người để trích

chọn metadata về đối tượng trực quan và sự chú thích kết cấu. Thật không

may là việc phân tích kết cấu đều mất nhiều thời gian và tốn nhiều công sức.

Hơn nữa lời chú thích phụ thuộc rất nhiều vào cảm nhận chủ quan của con

người, mà sự cảm nhận chủ quan và sự giải thích mơ hồ chính là nguyên nhân

của sự ghép đôi không cân xứng trong quá trình xử lý. Vấn đề truy cập ảnh và

video dựa trên text đã thúc đẩy quan tâm đến sự phát triển những giải pháp

dựa trên đặc điểm. Đó là thay sự giải thích thủ công bằng những từ khoá dựa

trên văn bản, ảnh có thể được trích chọn ra bằng cách sử dụng một số đặc

điểm thị giác như là màu sắc, kết cấu, hình dạng và được đánh chỉ số dựa trên

những đặc điểm thị giác này. Phương pháp này chủ yếu dựa trên kết của của

đồ hoạ máy tính.

Tra cứu ảnh được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, những lĩnh vực

thành công bao gồm: ngăn chặn tội phạm, quân sự, quản lý tài sản trí tuệ, thiết

kế kiến trúc máy móc, thiết kế thời trang và nội thất,báo chí quảng cáo, chuẩn

đoán y học Nhận biết được sự quan trọng của nhận dạng ảnh nên khóa luận

này em muốn “Tìm hiểu tra cứu ảnh dựa trên biểu đồ màu”. Trong bài đồ án

này, bàn luận của tôi sẽ tập trung vào một số đặc điểm cụ thể đặc biệt là

những đặc điểm dựa trên màu sắc và kết cấu úng dụng cho tra cứu ảnh nói

chung hoặc cho tra cứu ảnh dựa trên nội dung. Mặc dù vậy không có không

có đặc điểm riên lẻ nào tốt nhất có thể cho ra những kết quả chính xác trong

bất kỳ một thiết lập chung nào. Một kết hợp thong thường của các đặc điểm là

cần thiết để cung cấp những kết quả tra cứu thích đáng đối với ứng dụng tra

cứu ảnh dựa trên nội dung. Nội dung khóa luận bao gồm, Phần mở đầu, Phần

kết luận và 3 chương nội dung, cụ thể:

Chương I : Tổng quan về tra cứu ảnh

về tra cứu ảnh

Chương II : Tra cứu ảnh dựa trên biểu đồ màu

tra cứu ảnh dựa trên biểu đồ màu

Chương III: Chương trình thử nghiệm