Tra cu nh dng dng
Lan Anh
i hc
Lu H th: 60 48 05
ng dn: c To
o v: 2012
Abstract. Gii thiu v tra cu a nh, c thng tra cu
nh theo nt s c ng dng ca tra cu t s
c, kt cp
u k thut tra cu nh di. Gii thiu
nh kt hp gi dng k thu
ng ng, thu
ng tra cu nh di.
Keywords. H th; K thut x nh; nh;
Content
MỞ ĐẦU
nh s a kho d li liu
ng l kiu tra cu mt
c d li thc
him bt tng tm
nh my i dung c
thng tra ct cn thi tra cu nh
ng da vnh hoc ni dung nh. Tra cu nh
theo nc nhiu s c.
Chƣơng 1: v.
Chƣơng 2: M
Chƣơng 3:
Chƣơng 4:
Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH
1.1 Giới thiệu chung
c thi ca h thng x nh bao gm:
- Thu nhn nh.
- S nh.
- nh.
- Nhn dng nh.
Tra cu nh m nh trong m d liu nh nhng nh
tho
Tra cu nh theo ni dung c thc hic s dnc
thp ca nh c, kt c biu din nh. gia nh cn
d liu t qu c cao nht.
1.2 Các đặc trƣng mức thấp của ảnh
c thp ca m thu nhc t mt bc
c, kt c ng.
c s dng ph bin cho
i nhn ra s t t ginh.
ng c n c bng vin bao xung quanh
tip cc s p
ng
Kt cng trong nhn dng bn mu nh.
p bn mu trc quan v a nh. thung ca ng kt
cu tn, thuut, chu k
kt cu
Mi quan h t nh.
u ding qua mi quan h kh
1.3 Cấu trúc của hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung
Mt h thng tra cu thc hin qua nhin: Nhp nh truy vn,
nhp d liu nh cho d liu, chua nh truy v
d li n th kt qu ,
thng tra cu nh theo ni dung
1.4 Một số hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung
ng QBIC dung cho
WebSEEK .
1.4
1.4
1.5 Một số ứng dụng cơ bản của tra cứu ảnh
g, s, n, q,
1.6 Kết luận chƣơng
Tra cu nh theo nc khoa hn d
ng dng ca x nh. H thnh
trong m d linh.
Tra cu nh theo ni dung c thc hi vi gia hai
bc c biu din bi mt trong s mc thp ca
dng, kt ct qu c vi nh truy vc xp xp
theo th t gim d .
Chƣơng 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG HÌNH ẢNH
2.1 Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng theo màu sắc
K
Không gian màu RGB
c s dng ph bin nh hin th
RGB bao g (Red),
ng b thu
c bi vi nhau.
1
Không gian màu CMY
Cyan-Magenta-
Không gian màu HSx
3
a
8
2
*
'
Rn
R
8
2
*
'
Gn
G
8
2
*
'
Bn
B
(2.1)
3
:
N
j
iji
f
N
1
1
(2.2)
2
1
)(
1
i
N
j
iji
f
N
(2.3)
3
1
3
)(
1
N
j
iiji
f
N
s
(2.4)
ij
Trong
:
(2.5)
P
iH
iH
][
]['
2.2 Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng theo kết cấu
k
2k (k = 0, 1, , 5):
k
y
yj
x
xi
k
k
k
k
k
jigyxA
2
12
2
12
2
2/),(),(
1
1
1
1
(2.7)
n
j
best
m
i
crs
jiS
nm
F
11
),(
.
1
(2.11)
4
4
co n
F
(2.12)
2
||||
||
VH
G
(2.13)
2
)(tan
1
H
V
(2.14)
T
p
p
w
Dp
n
p
dir
HF )()(
2
(2.15)
),(),(),(),(),(),(
ehuduy
FFFFFF
(2.16)
Dyx
yxyxgyxyxg
)','(
),()','()','(),(
(2.17)
ji
jiC ),(
2
Entropy:
ji
jiCjiC ),(log),(
ji
jiCji ),()(
2
ji
ji
jiC
||1
),(
H
jWx
yx
yxg
yx
yx
2)(
2
1
exp[
2
1
),(
2
2
2
2
(2.18)
mn(x) = 2-m/2(2-mx - n) (2.24)
nm
mnmn
xcxf
,
)()(
(2.25)
2.3 Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng hình dạng
B
3
Phƣơng pháp phát hiện biên trực tiếp
Phƣơng pháp phát hiện biên gián tiếp
-
- -
-
-
Fourier,
:
4
5
2.4 Thông tin không gian
ng
g
2.5 Phân đoạn
2.6 Kết luận
.
Chƣơng 3: TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN LƢỚI
3.1 Định nghĩa lƣới
Biu din li.
3.2 Phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên lƣới
Tra cu nh du di di
.
3.2
Hpht thua nhng ch ng
bt k nh.
3.2.1.2
.
3.2.1.3
ng
,
.
3.2.1.4
.
3.2.1.5
, q
(p,q).
s(p,q) = 1
,
i
nhau.
ng cng
T mt thc hi ng b
dc bii t mi min tn s.
3.2.2.2
ng. Quy
:
- 1
15%
i.
- S 0
.
,
.
, 11100000 11111000 01111110 01111111.
3.2:
3.2.2.3
,
(
).
.
3.3: ng cng
3.2.2.4
T
192
(pixel).
3.2.2.5
Sau khi
, chu
,
,
.
3.2.2.6
a hai t ca hai nh.
Ta thc hin:
- .
- t ca mng trong nh truy vn.
- t ging trong hai nh.
- R
i
i
i cnh th nht
- R
t th i cnh th hai
- Nu (R
d
+C
d
) < T (.
3.2.2.6
.
3.4:
3.2.2.7
Vi
,
.
CSDL
4
.
3.2.2.8
X
,
:
- , ,
-
y.
- , ph
ng.
- .
- C
t,
l
.
u gm c:
ng trong nh truy v bi chic ph
nh .
2. Thc hin chu d liu
kim.
3. Khong truy vn vi m d
lii s
c hin th hoc ly th t ng
.
3.3 Tra cứu ảnh dựa vào chỉ mục kết hợp màu sắc và hình dạng
T b dng mt t
.
5: Bng tra c
Kt ha chn
S d m trong bng C, khong
d
d
22225
1
)()()(
BGR
ibigirid
CpCpCpMINC
(3.1)
c thc hi
1. c o mt ma trn nh.
2. For mm nh trong nh do
222
)()()((
bbggrr
CICICID
(3.2)
- n RGB trong bng tra ccho mt m
D nh nht.
3. nh s xut hia mm ng
tn sut.
4. m nh theo chiu dc.
5. D dng thu
tin).
6. Kt ho th
7. nh c r(R) c nht bao quanh:
sizeage
yyxx
Rr
_Im
*
)(
2121
(3.3)
8. Lp li t i.
3.6: Minh h
3.7:
i
c nh. V i c
nh.
3.8: B khu vc
3.9: Minh hc.
ng c
kim.
3.3.
C mc ch mc d-
c s d nh. C dt ct t
ki c
3.10: C mc.
Mt ch s duy nh
n
i
n
i
CIndex
1
1
25*
(3.6)
s c:
0
3
1
2
2
1
25*25*25* CCCIndex
(3.7)
3.11 v b.
Vi my c hi c ch mc
ng gm: Chu c ph.
c thc hic:
1. nh truy vc x p v
sc.
2. Vi mnh truy vn ta biu ding. Ci ch
mc ca 4 ng vng khi thc hin qu t theo chiu
ngang, lt theo chiu dc.
ma nh truy vn vnh nhc d
c.
4. Ch l
ng.
hc xp th t ph thu t ca t t
t ginh truy vc.
c 3.2.2.6 ca lu
3.4 Kết luận
Tra cu nh dp cn mi dng. Vi
c hi mc
cho vic tra cu.
Tra cu nh d kt hp vc nhu qu
tra cu. Thc chu d mc kt hp ging.
Chƣơng 4: THIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG TRA CỨU ẢNH
DỰA TRÊN LƢỚI
4.1 Phát biểu bài toán
Bài toán: d liu m vi nh truy vn v c
ng.
Giải quyết:
- c d liu T
gch s mc, chunh , chiu cao trc ph cao ca nh),
ng dn.
- n nh truy vn bao gm ch s c, chu c hin so
c gn vi nh
truy vn th
4.2 Cài đặt sử dụng phƣơng pháp tra cứu ảnh dựa trên lƣới
4.2.1
Ki i mm nh nu nh t l
c l 255.
4.2.2
Lt ching c ph Xmin,
Xmax, Ymin, Ymax.
4.2.
Vic chuc thc hin ving.
4.2.3.1
m nh ri thc hit m nh vi mt h s
c ca nh m nht bao quanh ng.
4.2.3.2
Tra ng ni gim nh xa nh n
nht).
Vi tng cm bt k trong nh gi ra n
nht. ng ni gia hai c n nh
4.2.3.3 Xoay
Thc hinh
c h th m bng
n cng hp c th.
Ta thc hin ph i b nh, m
a nh theo t l:
nh c l
4.1: Ph i ng
Vi hai chu t k, ta kim tra n ng
d
4.3 Giao diện chƣơng trình
c thit k u dng, tra cu kt
hng.
Tra cu d ng.
3: Tra cu kt hng.
KẾT LUẬN
Lung quan v tra cu t s
chng thu nh d
i. Gii thiu mt s a nh trong tra cu nh theo ni
n theo c, ng, u k thut tra cu
nh d d dn thi kt hc vc
ng. Viu nh dc
u nh kt hp vc cho kt qu tra cu t
na.
Luu nh dng dc nhng kt qu:
u tng quan v tra cu nh, mt s
nh.
2. Nu nh di u
cu kt hng.
ng ng du nh da c
thp ca nh.
i ch ng cho tra cn ch tra
cnh phc tp trong thc t.
References
Tiếng Việt
[1]. PGS.
(2005), ,
,
.
[2]. TS. - TS. Phm Vi nht bn
Khoa h thut.
Tiếng Anh
[3]. Guojun Lu (1999) Multimedia Database Management Systems, Artech House, Inc.
[4]. Prof. Dr. H J. Schek, Supervisors: M. Mlivoncic, Dr. R. Weber (2002), Region Based
Image Similarity Search, Silvan Andreas Saxer.
[5]. Cheng Chang, Liu Wenyin, Hongjiang Zhang (2001), Image retrieval base on region
shape similarity, Microsoft Research China.
[6]. Atul Sajjanhar and Guojun Lu, A Grid Based Shape Indexing and Retrieval Method,
Gippsland Shool of Computing and Information Technology, Monash University, Churchill,
Victoria 3842, Australia.
[7]. B.G. Prasad, S.K. Gupta, K.K Biswas, Color and Shape Index for Region Based Image
Retrieval, Department of Computer Science and Engineering, P.E.S College of Engineering,
Mandya, 571402, INDIA.
[8]. Fuhui Long, Hongjiang Zhang, David Dagan Feng (2002), Fundamentals of Content-
based Image Retrieval, in Multimedia Information Retrieval and Management -
Technological Fundamentals and Applications.
[9]. Colin C. Venteres and Dr. Matthew Cooper, A Review of Content-Based Image Retrieval
Systems.
[10]. Dengsheng Zhang, Aylwin Wong, Maria Indrawan, Guojun Lu, Content-based Image
Retrieval Using Gabor Texture Features.
[11]. Eva M.van Rikxoort (2005), -based Image Retrieval Utilizing Color, Texture,
a
[12]. Low (1991), A introductory Computer Vision and Image Processin, McGraw-hill, 244p.
ISBN 0077074033
[13]. Texture Features for Content- : Principles of
visual Information Retrieval.