ĐẶT VẤN ĐỀ MÔ PHỎNG. SƠ ĐỒ KHỐI TỔNG QUÁT. Đọc ảnh, chuyển đổi loại ảnh, phân tích Wavelet. 36 viii do an 4.
Thực hiện kết hợp chi tiết LH, HL từ các hệ số Wavelet. Chọn điểm quan trọng. Hình thành vector đặc trƣng màu. Hình thành vector đặc trƣng cấu trúc.
Kết hợp vector màu và cấu trúc để so sánh. Đối với màu sắc. Đối với cấu trúc. Lựa chọn thông số.
Giao diện mô phỏng bằng Matlab. Kết quả mô phỏng. 41 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI. HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI.
47 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 48 PHỤ LỤC MÃ NGUỒN MÔ PHỎNG. 50 ix do an DANH MỤC CÁC TƢ̀ VIẾT TẮT 1D-DWT 1 DimensionDiscrete Wavelet Transform. 2D-DWT 2 DimensionsDiscrete Wavelet Transform.
CBIR Content Based Image Retrieval. CBR Case Based Reasoning. CSDL (Database Images) Cơ Sở dữ liệu. DWT Discrete Wavelet Transform.
FT Fourier Transform. HH High- High. HL High- Low. HSV Hue Saturation Value colour space (Human Visual System).
LH Low- High. LL Low- Low. OBIR Object Based Image Retrieval. QBIC Query By Image Content.
RGB Red Green Blue colour space. STFT Short time Fourier Transform. x do an DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH, BẢNG SỐ LIỆU Hình 2.1Một vài ví dụ về ảnh số .2So sánh ảnh tƣơng tự (trái) và ảnh số hóa (phải) .3 Các giai đoạn trong xử lí ảnh. Ảnh đƣợc zoom; c.
Mô tả ảnh bằng ma trận điểm .5Hệ thống khôi phục ảnh .6Mô hình tách riêng cơ sở dữ liệu đặc trƣng.7Thống kê theo các kỹ thuật .8 Bảng thông số 25 màu cơ bản .9Phân vùng vị trí.10Bảng kết quả thực nghiệm hệ thống của B.1 Sơ đồ thuật toán biến đổi 2D-DWT.2 Ma trận bốn hệ số băng con LL, LH, HL, HH .3 Biến đổi 1D-DWT .4Cấp độ 1 của biến đổi 2D-DWT .5 Ví dụ cấp độ 1 của biến đổi 2D DWT .6Ví dụ về cấu trúc .1 Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống truy vấn ảnh .3 Thống kê độ chính xác của các thành phần đặc trƣng về màu sắc (%) .4 Thống kê độ chính xác của đặc trƣng về cấu trúc .5 Giao diện chính mô phỏng bằng Matlab. 40 xi do an Hình 4.6 Kết quả truy vấn ảnh kiến trúc .7 Kết quả truy vấn ảnh bus .8 Kết quả truy vấn ảnh khủng long .9 Kết quả truy vấn ảnh hoa .10 Kết quả truy vấn ảnh ngựa .11 Biểu đồ tỷ lệ % độ truy vấn chính xác của 10 loại ảnh .12 Tỷ lệ độ truy vấn chính xác của các phƣơng pháp .13 Biểu đồ độ truy vấn chính xác trung bình các phƣơng pháp. 46 xii do an CHƢƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 TỔNG QUAN Kỹ thuật truy vấn hình ảnh đã đạt đƣợc nhiều bƣớc tiến lớn trong hơn một thập kỷ trở lại đây. Rất nhiều công trình nghiên cứu đã đƣợc thực hiện bởi rất nhiều nhà nghiên cứu.
Kỹ thuật áp dụng cho việc truy vấn tự động của hình ảnh từ một cơ sở dữ liệu dựa vào việc trích xuất màu sắc và cấu trúc. Trong thập kỷ qua, nhiều hệ thống truy xuất hình ảnh đã đƣợc phát triển thành công, chẳng hạn nhƣ hệ thống IBM QBIC đƣợc phát triển tại Trung tâm Nghiên cứu IBM Almaden, hệ thống Virage đƣợc phát triển bởi tập đoàn Virage, hệ thống Photobook đƣợc phát triển bởi MIT Media Lab, hệ thống Visual Seek đƣợc phát triển tại Đại Học Columbia, hệ thống WBIIS đƣợcphát triển tại Đại Học Stanford, hệ thống Blobworld phát triển tại UC Berkeley và hệ thống SIMPLIcity. Trƣớc đó, đặc trƣng màu sắc và cấu trúc đơn giản thì không đủ cơ sở để đại diện cho một hình ảnh, truy vấn hình ảnh dựa trên cấu trúc và màu sắc vẫn còn là một vấn đề dang dở cho đến khi có phƣơng pháp mới này đƣợc đề xuất. Cấu trúc cũng đƣợc coi là một trong những trích xuất đặc trƣngđƣợc nhiều nhà nghiên cứu áp dụng.
Cấu trúc cụ thể nhƣ là độ mịn, độ sần sùi và độ bằng phẳng. Các đặc trƣng cấu trúc của một hình ảnh đƣợc phân tích thông qua phƣơng pháp thống kê hoặc phƣơng pháp phổ.2 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI Kỹ thuật truy vấn hình ảnh cần thiết đƣợc phát triển và có thể thấy rõ trong nhiều lĩnh vực quan trọng nhƣ: khai thác dữ liệu, giáo dục, hình ảnh trong y học, phòng chống tội phạm, dự báo thời tiết, viễn thám và quản lý tài nguyên đất. Từ các hình ảnh thu thập đƣợc từ thực tế bằng các phƣơng pháp kỹ thuật nhƣ chụp, ghi hình 1 do an đến các hình ảnh đƣợc tạo ra bằng phƣơng pháp thủ công nhƣ vẽ, từ các ảnh có kích thƣớc lớn đến các ảnh có kích thƣớc nhỏ hoặc siêu nhỏ. Trong mỗi lĩnh vực, hình ảnh đều mang lại các giá trị thiết thực, giúp làm phong phú quá trình phục vụ nhu cầu nhất định của con ngƣời nên nhóm thực hiện lựa chọn đề tài này để có thể phát triển và ứng dụng nhiều hơn nữa để phục vụ việc tìm kiếm hình ảnh trong nhiều lĩnh vực mà xã hội đang và sẽ phát triển trong tƣơng lai.
Hiện nay có rất nhiều phƣơng pháp, kỹ thuật truy vấn ảnh nhƣ là: truy vấn hình ảnh bằng chữ ký mờ và cây chữ ký S-Tree, tốn nhiều chi phí và mất nhiều thời gian;truy vấn hình ảnh theo ngữ nghĩa rất phức tạp và có độ chính xác không cao; truy vấn ảnh dựa trên biên xung quanh ảnh…v. Đề tài này trình bày về việc truy vấn hình ảnh sử dụng các đặc trƣng về màu sắc và cấu trúc thông qua biến đổi Wavelet.Phƣơng pháp này rất đƣợc khuyến khích sử dụng và phát triển, có tính hiệu quả hơn so với các phƣơng pháp thông thƣờng hiện nay. Vì với lý do này, nhóm đã lựa chọn đề tài này để mong muốn ứng dụng truy vấn ảnh đƣợc phát triển và nâng cao hiệu quả.3 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Hình ảnh truy vấn đƣợc sử dụng để tìm kiếm một hình ảnh bất kỳ trên hàng ngàn hình ảnh trong cơ sở dữ liệu. Trên trang web dựa trên công cụ tìm kiếm, các hình ảnh truy vấn đƣợc sử dụng để tìm kiếm một hình ảnh dựa trên văn bản hoặc hình ảnh đƣa vào.
Khi xem xét mỗi ảnh đƣa vào, phƣơng pháp này sẽ giúp tìm kiếm hình ảnh có liên quan nhất so với đầu vào. Các sự tƣơng quan giữa đầu vào và đầu ra đƣợc xác định bằng một vai trò cụ thể. Với sự mở rộng và phát triển kỹ thuật đa phƣơng tiện và Internet, hệ thống CBIR đã trở thành một chủ đề nghiên cứu sôi nổi từ những năm đầu của thập niên 1990. Các khái niệm về truy vấn dựa trên nội dung hình ảnh (CBR) bắt đầu từ những năm đầu tiên của thập niên 1980 và ứng dụng quan trọng bắt đầu vào những năm đầu tiên thập niên 1990.
Truy vấn ảnh từ cơ sở dữ liệu với một số 2 do an lƣợng lớn hình ảnh đã thu hút đƣợc sự chú ý đáng kể từ tầm nhìn máy tính và giá trị nhận dạng mẫu. Tuy nhiên tồn tại hai nhƣợc điểm trong truy vấn ảnh bằng các từ khóa chú thích. Đầu tiên, hình ảnh không phải lúc nào cũng đƣợc chú thích và quá trình chú thích tiêu tốn lƣợng thời gian lớn. Thứ hai, chú thích của con ngƣời không phải là mục tiêu với cùng một hình ảnh và có thể đƣợc chú thích khác nhau bởi những ngƣời quan sát khác nhau [2].
Không giống nhƣ phƣơng pháp truyền thống sử dụng từ khóa chú thích nhƣ là một phƣơng pháp để tìm kiếm hình ảnh, hệ thống CBIR thực hiện truy vấn dựa trên các đặc trƣng tƣơng tự nhƣ là vector của màu sắc, cấu trúc, độ sắc nét và nội dung khác của hình ảnh. So với các hệ thống truyền thống, hệ thống CBIR thực hiện truy vấn khách quan hơn [3]. Một vấn đề rất cơ bản trong thiết kế một hệ thống CBIR là lựa chọn đặc trƣng hiệu quả nhất của hình ảnh để đại diện cho nội dung hình ảnh [4]. Đặc trƣng tổng quát liên quan đến màu sắc hoặc cấu trúc thƣờng đƣợc sử dụng để mô tả nội dung hình ảnh trong truy vấn hình ảnh.
Vấn đề về việc sử dụng đặc trƣng tổng quát của phƣơng pháp này là không thể nắm bắt tất cả các phần của hình ảnh có các đặc điểm khác nhau [5]. Để nắm bắt đƣợc các phần cụ thể của hình ảnh thì thƣờngsử dụng các đặc trƣng cục bộ. Phƣơng pháp đề xuất sử dụng phép biến đổi wavelet rời rạc hai chiều với hàm cơ bản nhƣ Haar Wavelet, kết hợp hai tần số cao của băng con để nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh đáng kể sau đó ƣớc lƣợng điểm quan trọng đƣợc gọi là điểm cốt yếu bởi ngƣỡng giá trị cao. Sau khi các điểm quan trọng đã đƣợc trích xuất từ hình ảnh, tọa độ của điểm quan trọng sẽ đƣợc sử dụng để cho biết các thông tin quan trọng nhất từ hình ảnh và chuyển đổi thành các vùng nhỏ.
Dựa trên tọa độ những điểm quan trọng để sau đó trích xuất các đặc trƣng cấu trúc hình ảnh và màu sắc cục bộ.Phƣơng pháp dựa trên hệ thống CBIR là phƣơng pháp truy xuất hình ảnh quan trọng có hiệu quả nhất và đƣợc nghiên cứu rộng rãi trong các giới học giả. Truy vấn hình ảnh bằng 3 do an wavelet dựa trên cấu trúc và màu sắc đã làm giảm thời gian xử lý cho việc truy vấn một hình ảnh đại diện tốt nhất.4 BỐ CỤC ĐỒ ÁN Bố cục của đồ án bao gồm 5 chƣơng: Chƣơng 1: Giới thiệu Chƣơng này trình bày vai trò, ứng dụng của đề tài đang nghiên cứu. Trình bày mục đích, nhiệm vụ của đề tài, những mặt tích cực và những vấn đề còn tồn tại; bố cục của đồ án. Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Tìm hiểu tổng quan về ảnh số, hệ thống xử lý ảnh, truy vấn ảnh.
Giới thiệu các kỹ thuật truy vấn ảnh. Chƣơng 3: Kỹ thuật truy vấn ảnh dựa trên biến đổi Wavelet Trình bày về đặc trƣng màu sắc và cấu trúc, mô tả biến đổi Wavelet rời rạc, biến đổi Wavelet Haarcũng nhƣ lý thuyết về bộ lọc Gabor, so sánh sự tƣơng quan hình ảnh, trình bày các bƣớc của thuật toán. Chƣơng 4: Mô phỏng kỹ thuật truy vấn Chƣơng này trình bày về sơ đồ khối tổng quát hệ thống, lƣu đồ và từng bƣớc thuật toán của phƣơng pháp thực hiện. Liệt kê các kết quả đạt đƣợc theo các phƣơng pháp và nhận xét các kết quả.
Chƣơng 5:Kết luận và hướng phát triển đề tài Trình bày kết luận của đề tài thực hiện, hƣớng mở rộng phát triển của đề tài trong tƣơng lai. 4 do an CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ 2.