LỜI MỞ ĐẦU Cùng với sự bùng nổ thông tin trên web và sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số, lượng ảnh lưu trữ trên Web cũng tăng một cách nhanh chóng. Vì vậy, việc xây dựng các hệ thống tìm kiếm là rất cần thiết. Các công cụ tìm kiếm ảnh thường dựa vào hai đặc trưng chính là văn bản đi kèm ảnh hoặc nội dung ảnh. Một số công cụ tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm như Google Image Search, Yahoo!, MSN,…Một số công cụ tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung ảnh như Google Image Swirl, Bing, Tiltomo, Tineye,… Tìm kiếm ảnh theo nội dung đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học.
Khi số lượng ảnh trong một bộ sưu tập còn ít, việc nhận diện một bức ảnh hay việc so sánh sự giống và khác nhau giữa nhiều bức ảnh có thể thực hiện được bằng mắt thường, tuy nhiên khi có số lượng rất lớn ảnh thì việc so sánh bằng mắt thường là rất khó khăn, đòi hỏi phải có những phương pháp hiệu quả và chính xác hơn. Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh có nhiều ứng dụng quan trọng. Đặc biệt trong lĩnh vực y học hiện nay việc ứng dụng tra cứu ảnh y tế cũng hết sức quan trọng. Việc tìm ra một bức ảnh giống hoặc tương tự với ảnh mẫu hay không.
Trong trường hợp này nếu sử dụng bằng mắt thường để duyệt thì sẽ tốn rất nhiều thời gian và độ chính xác không cao, ngược lại nếu có các phần mềm cho phép tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu ảnh có sẵn những hình ảnh tương tự với hình ảnh mẫu thì việc đánh giá và phát hiện bệnh lý sẽ dễ dàng hơn rất nhiều. Trước năm 1990, người ta thường sử dụng phương pháp tra cứu ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval). Theo cách này người ta sẽ gán cho mỗi bức ảnh một lời chú thích phù hợp với nội dung hay một đặc điểm nào đó của ảnh, việc tra cứu ảnh được thực hiện dựa trên những lời chú thích này. Phương pháp này khá đơn giản.
Tuy nhiên, việc tìm kiếm chỉ dựa vào văn bản đi kèm còn có nhiều nhập nhằng giữa nội dung hiển thị ảnh và nội dung văn bản đi kèm ảnh trong quá trình tìm kiếm. Ví dụ, với truy vấn “Apple”, máy tìm kiếm khó phân biệt được người dùng muốn tìm hình ảnh quả táo hay logo của hãng Apple. Bên cạnh đó phương pháp tra cứu ảnh dựa theo văn bản không thể áp dụng để tra cứu các cơ sở dữ liệu ảnh có số lượng ảnh lớn. Một trong những phương pháp được nhiều người quan tâm nghiên cứu hiện nay là phương pháp “Tra cứu ảnh dựa theo nội dung” (Content Based Image Retrieval).
Ý tưởng phương pháp này là trích chọn các đặc điểm dựa vào nội dung trực quan của ảnh như màu sắc, kết cấu, hình dạng và bố cục không gian của ảnh để làm cơ sở cho việc tra cứu, sắp xếp, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh. Một số hệ thống tra cứu ảnh nổi tiếng như QBIC (IBM), Virage (Virage Inc. đã áp dụng khá thành công phương pháp tra cứu này. Nội dung của đề tài này là giới thiệu cơ sở lý thuyết và các ứng dụng chính của một số phương pháp tra cứu ảnh, trong đó đi sâu vào giới thiệu phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung ứng dụng tra cứu ảnh y tế.
Trên những cơ sở đó tiến hành thử nghiệm một phương pháp cụ thể để xây dựng một chương trình phần mềm tra cứu ảnh cho phép đọc vào một ảnh mẫu và tìm kiếm những ảnh tương tự với ảnh mẫu trong một tập hợp các ảnh cho trước theo hai đặc điểm là hình dạng và màu sắc của ảnh. Báo cáo được chia làm ba chương: Chƣơng 1: Trình bày tổng quan về tra cứu ảnh Chƣơng 2: Một số phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung Chƣơng 3: Tra cứu ảnh y tế và giới thiệu một ứng dụng của phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung trong y tế; những hạn chế và khả năng mở rộng của chương trình ứng dụng đó. Chƣơng 1 : TỔNG QUAN VỀ TRA CỨU ẢNH 1. Giới thiệu về tra cứu ảnh Ngày nay, lĩnh vực tra cứu ảnh nhận được sự quan tâm ngày càng lớn.
Lý do một phần là sự phát triển của công nghệ chế tạo thiết bị thu nhận và lưu trữ ảnh cũng như sự phát triển mạnh mẽ của mạng Internet. Người ta sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau có cơ hội để truy cập và sử dụng các kho lưu trữ ảnh thuộc đủ loại chủ đề và với nhiều kiểu định dạng ảnh khác nhau. Tuy nhiên người ta cũng nhận thấy rằng việc tìm được một bức ảnh mong muốn trong bộ sưu tập ảnh đa dạng có kích thước lớn là rất khó khăn. Tra cứu ảnh là một quá trình tìm kiếm trong một cơ sở dữ liệu ảnh - những ảnh thoả mãn một yêu cầu nào đó.
Ví dụ một người muốn tìm tất cả các ảnh tương tự với một bức ảnh mẫu nào đó trong một cơ sở dữ liệu ảnh. Vấn đề tra cứu ảnh đã được nhìn nhận rộng rãi và việc tìm kiếm các giải pháp cho vấn đề này trở thành một lĩnh vực rất sôi động, thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Những kỹ thuật tra cứu ảnh số đã được nghiên cứu từ cuối những năm 70 của thế kỷ 20. Năm 1979 một cuộc hội thảo chuyên đề về "Các kỹ thuật tổ chức cơ sở dữ liệu cho các ứng dụng đồ hoạ" được tổ chức ở thành phố Florence, Italia.
Từ đó đến nay, khả năng ứng dụng cao của các kỹ thuật quản lý cơ sở dữ liệu ảnh đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Mô hình hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung Phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung (Content-Based Image Retrieval) sử dụng các nội dung trực quan của ảnh như màu sắc, hình dạng, kết cấu (texture) và phân bố không gian để thể hiện và đánh chỉ số các ảnh. Trong một hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung điển hình (hình vẽ 1.1) các nội dung trực quan của ảnh được trích chọn và mô tả bằng những véctơ đặc trưng nhiều chiều. Tập hợp các véctơ đặc trưng của các ảnh trong một cơ sở dữ liệu ảnh tạo thành cơ sở dữ liệu đặc trưng.
Quá trình tra cứu ảnh được tiến hành như sau: Người sử dụng cung cấp cho hệ thống tra cứu một ảnh mẫu cụ thể. Sau đó hệ thống sẽ chuyển những mẫu này thành các véc tơ đặc trưng và tính toán sự giống nhau (hay độ tương tự) giữa véc tơ đặc trưng của ảnh mẫu và véc tơ đặc trưng của các ảnh trong cơ sở dữ liệu. Sau cùng việc tra cứu được tiến hành với sự trợ giúp của các sơ đồ đánh chỉ số. Sử dụng sơ đồ đánh chỉ số là cách hiệu quả để tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu ảnh.
Một số hệ thống tra cứu ảnh mới phát triển gần đây còn tích hợp cả chức năng xử lý phản hồi của người sử dụng để cải tiến các qui trình tra cứu và ra những kết quả tra cứu tốt hơn. Phản hồi thích hợp Người sử dụng Mô tả Các Vector Tạo truy vấn Nội dung Đặc trưng Trực quan Đánh giá độ tương tự Cơ sở Dữ liệu Mô tả Cơ sở Dữ liệu ảnh Nội dung Đặc trưng Tra cứu và Đánh chỉ số Kết quả tra cứu Đầu ra Hình 1.1: Mô hình hệ thống Tra cứu ảnh theo nội dung Trong mô hình này, người sử dụng sẽ tạo truy vấn bằng cách chọn một ảnh mẫu trong một cơ sở dữ liệu ảnh cho trước hoặc phác thảo một hình vẽ mô tả đối tượng ảnh cần tìm bằng cách sử dụng một giao diện đồ hoạ của hệ thống. Ảnh mẫu đó được đưa qua khối mô tả nội dung trực quan, trong đó người ta sử dụng một phương pháp mô tả nội dung trực quan nào đó để trích chọn một đặc điểm nội dung trực quan để xây dựng thành một véc tơ đặc trưng. Véc tơ đặc trưng của ảnh mẫu sẽ được so sánh với véc tơ đặc trưng tương ứng của các ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh.
Kết quả của phép so sánh là một chỉ số đánh giá độ tương tự giữa ảnh mẫu và ảnh lấy ra để so sánh. Dựa vào chỉ số độ tương tự tính toán được ở trên, hệ thống sẽ sắp xếp các ảnh tìm được trong cơ sở dữ liệu ảnh theo một sơ đồ đánh chỉ số nào đó. Danh sách các ảnh tìm được (đã được sắp xếp) được đưa ra đầu ra của hệ thống. Ứng dụng của tra cứu ảnh theo nội dung Ứng dụng của tra cứu ảnh có rất nhiều trong đời sống xã hội, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau, nhằm xác nhận, tra cứu thông tin.
Giảm bớt công việc của con người nhằm tăng hiệu suất làm việc: Album ảnh số của người dùng, ảnh y khoa, bảo tàng ảnh, tìm kiếm nhãn hiệu, mô tả nội dung MPEG-7, ảnh tội phạm, hệ thống tự động nhận biết điều khiển giao thông , …. Sau đây là một vài hệ thống lớn đại diện cho các lĩnh vực đặc trưng: + Hệ thống truy vấn ảnh theo nội dung (QBIC-query by image content) được nghiên cứu và phát triển bởi nhóm nghiên cứu Visual Media Management thuộc tập đoàn IBM, đây là một hệ thống tra cứu ảnh thương mại được phát triển từ rất sớm. Hiện nay, hệ thống này hỗ trợ một vài độ đo tương tự cho ảnh như: trung bình màu sắc, lược đồ màu sắc, và kết cấu. Công nghệ sử dụng trong hệ thống bao gồm 2 phần chính là: đánh chỉ số và tìm kiếm.
Hơn nữa, hệ thống này còn cung cấp vài cách tiếp cận truy vấn theo đơn đặc trưng, đa đặc trưng và đa giai đoạn. + Hệ thống VisualSEEK tại trường đại học Columbia. Hệ thống cho phép người dùng nhập vào truy vấn, sử dụng các đặc trưng mức thấp của hình ảnh như: màu sắc, bố cục không gian, và kết cấu. Các đặc trưng đó được mô tả theo tập các màu sắc và biến đổi Wavelet dựa trên đặc trưng kết cấu.
+ Hệ thống NeTra sử dụng các đặc trưng của ảnh: Màu sắc, hình dạng, kết cấu, không gian. + Ngoài ra còn một vài hệ thống khác như: Virage system, Stanford SIMPLICity system, NEC PicHunter system, … 1. Kết luận chƣơng Tra cứu ảnh theo nội dung (CBIR) là một lĩnh vực khoa học được phát triển dựa trên cơ sở lý thuyết và ứng dụng của xử lý ảnh. Hệ thống cho phép người dùng tra cứu các ảnh tương tự trong một cơ sở dữ liệu hình ảnh.