CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH TÀI LIỆU 1. Tổng quan về tra cứu ảnh tài liệu Trong những năm gần đây, sự gia tăng nhanh chóng về mặt số lượng các tài liệu đa phương tiện đặc biệt là dữ liệu ảnh. Những dữ liệu dạng này tăng nhanh do việc tạo ra chúng dễ dàng nhờ sử dụng máy quét (Scanner) và máy ảnh kỹ thuật số (Digital camera). Do đó, các văn bản có thể được chụp hoặc quét và được lưu dưới dạng ảnh tài liệu (Document image).
Nhưng những thông tin này không được đánh chỉ số cho nên việc tìm kiếm thông tin trở nên khó khăn. Việc tìm kiếm thông tin trong ảnh tài liệu là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn với sự phát triển ngày càng tăng nhanh. Những tài liệu dạng này đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta. Những tài liệu phức tạp hơn đưa ra những thử thách lớn hơn cho lĩnh vực nhận dạng và tìm kiếm ảnh tài liệu.
Sự hiện diện của các loại nhiễu, chữ viết tay, chữ ký, logo, chữ in trong cùng một tài liệu với các loại font khác nhau cũng như việc quy định viết chữ theo dòng đã gây nhiều hạn chế đến các thuật toán mà đơn thuần làm việc trên những bức ảnh tài liệu đơn giản. Công việc chính của quá trình xử lý ảnh tài liệu phức tạp là tách biệt những nội dung khác nhau có trong ảnh tài liệu. Một khi những nội dung đã được phân tách, thì chúng có thể được đánh chỉ số để sẵn dùng bởi hệ thống tìm kiếm ảnh. Sự hiểu biết nội dung của ảnh tài liệu như là tài liệu về kiểm tra tài khoản ngân hàng, thư trong doanh nghiệp, các mẫu điền thông tin, và các bài báo kĩ thuật đã dần trở thành những lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn.
Trong chương này sẽ đưa ra kiến thức chung nhất về hệ thống tra cứu ảnh tài liệu và một số vấn đề liên quan đến xử lý ảnh. Các thách thức đặt ra với hệ thống tìm kiếm ảnh nói chung và hệ thống các đề xuất. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Lược đồ mô tả hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung Chúng ta thấy rằng trên hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, có các nguồn thông tin trực quan ở các khuôn dạng khác nhau và có các truy vấn người sử dụng. Chúng được liên kết thông qua một chuỗi các tác vụ như được minh họa trong hình trên.
Sau đây chúng ta sẽ đưa ra cái nhìn khái quát về một số tác vụ chính của một hệ thống tra cứu ảnh bao gồm các nội dung sau: Phân tích nội dung của các nguồn thông tin và biểu diễn các nội dung được phân tích theo cách thích hợp cho so sánh các truy vấn sử dụng. Bước này thường cần nhiều thời gian nhất vì nó phải xử lý lần lượt các ảnh đưa vào cơ sở dữ liệu và được thực hiện một lần. Phân tích các truy vấn người sử dụng và biểu diễn ở dạng thích hợp cho so sánh với cơ sở dữ liệu nguồn, chỉ áp dụng với ảnh truy vấn. So sánh các truy vấn tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu nguồn, tra cứu thông tin liên quan theo cách hiệu quả nhất.
Được thực hiện trực tiếp và yêu cầu rất nhanh, các kỹ thuật đánh chỉ số hiện đại có thể được sử dụng để tổ chức lại không gian đặc trưng để tốc độ đối sánh được nhanh hơn. Điều chỉnh cần thiết ở hệ thống dựa vào phản hồi từ người sử dụng hoặc các ảnh được tra cứu. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Truy vấn người sử dụng Có nhiều cách gửi một truy vấn trực quan.
Một phương pháp truy vấn tốt là phương pháp tự nhiên đối với người sử dụng cũng như thu được đủ thông tin từ người sử dụng để trích rút các kết quả có ý nghĩa. Các phương pháp truy vấn dưới đây được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu tra cứu ảnh dựa vào nội dung. Truy vấn bởi ảnh mẫu (QBE - Query By Example): trong loại truy vấn này, người sử dụng hệ thống chỉ rõ một ảnh truy vấn cần tìm , dựa trên ảnh đó hệ thống sẽ tìm kiếm trong cơ sở dự liệu ảnh các ảnh tương tự nhất. Ưu điểm của hệ thống này là một cách tự nhiên cho những người sử dụng chung và tra cứu trong cơ sở dữ liệu.
Truy vấn bởi đặc trưng (QBF – Query By Feature): trong hệ thống QBF tiêu biểu, những người sử dụng các truy vấn bằng việc chỉ rõ các đặc trưng họ quan tâm cho tìm kiếm. Truy vấn này được chỉ rõ bằng việc sử dụng các công cụ giao diện đồ họa chuyên dụng. Những người sử dụng hệ thống tra cứu ảnh chuyên nghiệp thì có thể thấy loại truy vấn này là bình thường còn người sử dụng chung thì không thể. Các truy vấn dựa vào thuộc tính ( Attribute – Based queries): Các truy vấn dựa vào thuộc tính sử dụng các chú thích văn bản, trích rút trước bởi nỗ lực con người, như một khóa tra cứu chính.
Phương pháp này nhanh và dễ thực hiện, nhưng chủ quan và nhập nhằng cao xuất hiện như đã đề cập. Trích chọn đặc trưng ảnh Trích chọn đặc trưng liên quan đến việc trích chọn những thông tin hữu ích từ ảnh. Vì vậy nó giảm yêu cầu về bộ nhớ cấn thiết và do đó làm hệ thống trở nên nhanh hơn và tìm kiếm ảnh hiệu quả hơn. Mỗi khi một hoặc nhiều đặc trưng được trích chọn, chúng là được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để sử dụng cho công việc sau này.
Số lượng thông tin hữu ích mà một máy tính lấy ra từ ảnh là yếu tố rất quan trọng quyết định tính thông minh, cũng như hiệu quả của hệ thống tìm kiếm ảnh. Một ưu điểm lớn nhất của việc trích chọn đặc trưng đó là nó bỏ đi những thông tin không cần thiết và chỉ giữ lại những thông tin cần thiết để có thể biểu diễn nội dung cho ảnh. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 a)Trích chọn đặc trưng theo mầu sắc tổng thể và cục bộ Tra cứu ảnh dựa trên màu sắc hầu hết là biến đổi dựa trên ý tưởng giống nhau của các biểu đồ màu. Mỗi ảnh khi đưa vào tập hợp ảnh đều được phân tích, tính toán một biểu đồ màu.
Sau đó, biểu đồ màu của mỗi ảnh sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Khi tìm kiếm, người sử dụng có thể xác định tỷ lệ của mỗi màu mong muốn (ví dụ 75% Blue, 25% Red) hoặc đưa ra một ảnh mẫu với biểu đồ màu đã được tính toán. Quá trình tra cứu sẽ đối sánh biểu đồ màu này với biểu đồ màu trong cơ sở dữ liệu để tìm ra kết quả tương tự nhất. Kỹ thuật đối sánh được sử dụng phổ biến nhất là biểu đồ màu giao nhau được phát triển đầu tiên bởi Swain.
Những kỹ thuật cải tiến từ kỹ thuật này ngày nay được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống ra cứu ảnh hiện thời. Kết quả của các hệ thống này đã tạo những ấn tượng khá sâu sắc. b)Trích chọn đặc trưng theo kết cấu Kết cấu (texture) là một tính chất quan trọng khác của ảnh. Kết cấu là một thành phần có ảnh hưởng rất quan trọng đối với sự nhận thức trực quan của con người.
Tất cả mọi người đều có thể nhận ra kết cấu nhưng lại rất khó có thể định nghĩa chính xác nó là gì. Không giống như màu sắc, kết cấu “xảy ra” trên một vùng chứ không phải tại một điểm ảnh và thường được định nghĩa bằng các mức xám. Rất nhiều cách thể hiện kết cấu đã được nghiên cứu trong lĩnh vực nhận dạng và thị giác máy tính. Xét một cách cơ bản, các phương pháp biểu diễn kết cấu có thể được chia thành hai loại: Phương pháp cấu trúc và phương pháp thống kê.
* Các phương pháp cấu trúc bao gồm: các toán tử hình thái và đồ thị liền kề, mô tả kết cấu bằng cách định nghĩa các nguyên thuỷ cấu trúc và luật sắp đặt của chúng. Các phương pháp này tỏ ra có hiệu quả khi áp dụng trong trường hợp kết cấu thông thường. * Các phương pháp thống kê bao gồm: Phương pháp phổ năng lượng Fourier, ma trận đồng khả năng, Tamura, Phân tích Wold, trường ngẫu nhiên Markov, mô hình fractal, các bộ lọc đa phân giải như biến đổi Gabor và biến đổi dạng sóng. thể hiện kết cấu bằng sự phân bố thống kê của độ sáng của các điểm ảnh.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 c)Trích chọn đặc trưng theo hình dạng Các đặc điểm phát hiện biên của các vùng ảnh và các đối tượng ảnh được sử dụng trong rất nhiều hệ thống tra cứu ảnh. So với các đặc điểm về màu sắc và các đặc điểm về kết cấu thì các đặc điểm về hình dạng thường chỉ được sử dụng sau khi ảnh đã phân thành các vùng hoặc các đối tượng ảnh. Nhưng do việc phân vùng và tách đối tượng ảnh khó thu được kết quả tốt nên việc sử dụng các đặc điểm hình dạng để tra cứu ảnh thường bị bó hẹp trong một số ứng dụng mà ở đó các vùng ảnh hoặc đối tượng ảnh đã được tách biệt rõ ràng. Các phương pháp trích chọn đặc điểm hình dạng thường được chia thành hai loại là trích chọn dựa theo đường biên (xấp xỉ đa giác, mô hình phần tử hữu hạn, mô tả hình dạng theo Fourier) và trích chọn dựa theo vùng ảnh (mô hình thống kê).
Một phương pháp trích chọn đặc điểm hình dạng tốt phải đảm bảo yêu cầu là phải không phụ thuộc vào vị trí, góc quay hay sự co giãn của đối tượng ảnh. Trước khi áp dụng các phương pháp trích chọn đặc điểm hình dạng, các đối tượng ảnh cần phải được tách ra khỏi ảnh. Giả sử là trong mỗi ảnh chỉ có một đối tượng ảnh duy nhất, nhiệm vụ của hệ thống trước hết là phải tách được đối tượng ảnh ra khỏi nền ảnh. Cách biểu diễn hình dạng của đối tượng ảnh có thể chia thành hai kiểu: Theo đường bao quanh (biên) và theo vùng Cách biểu diễn theo đường viền bao quanh chỉ sử dụng đường biên bên ngoài của hình dạng, điều này có thể thực hiện được bằng cách mô tả vùng đang quan tâm bằng cách đặc tính bên ngoài của nó tức là các điểm ảnh dọc theo đường viền bao quanh đối tượng ảnh.
Cách biểu diễn theo vùng sử dụng cả vùng ảnh bằng cách mô tả vùng đang quan tâm bằng các đặc tính bên trong tức là các điểm ảnh ở bên trong vùng đó.