intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Luận văn: Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung biểu diễn màu hiệu quả 

Chia sẻ: Nguyen Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:44

Thêm vào BST
Báo xấu
81
lượt xem 14
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các vấn đề đã được giải quyết trong đồ án: - Tìm hiểu về xử lý ảnh - Giới thiệu tổng quan về tra cứu ảnh theo nội dung - Nghiên cứu và tiến hành cài đặt các phương pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung sử dụng biểu diễn màu hiệu quả.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn: Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh dựa vào nội dung biểu diễn màu hiệu quả 

  1. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Bé gi¸o dôc vµ ®µo t¹o Tr-êng ®¹i häc d©n lËp h¶i phßng -------o0o------- NGHIªn cøu Ph-¬ng ph¸p tra cøu ¶nh dùa vµo néi dung biÓu diÔn mÇu hiÖu qu¶ ®å ¸n tèt nghiÖp ®¹i häc hÖ chÝnh quy Ngµnh: C«ng NghÖ Th«ng Tin Sinh viªn thùc hiÖn: nguyÔn xu©n tïng Gi¸o viªn h-íng dÉn: pgs - Ts. Ng« Quèc t¹o M· sè sinh viªn: 1013101008 H¶i Phßng - 2012 Nguyễ n Xuân Tùng – CTL 401 Page 1
  2. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ...................................... 6 1.1 ....................................................................................... 6 1.1.1 ......................................... 6 1.1.2 ......................................................... 8 1.1.3 ................................................................. 9 1.2 ........................ 10 1.3 ............................................................... 14 1.3.1 ...................................................................................... 15 1.3.2 ........................................................................................ 17 1.3.3 ................................................................................... 18 1.3.4 .......................................................................... 18 1.4 ................................................................................................. 19 ............. 20 .............................................................................................. 20 2.1.1 .................................................................................... 20 ..................................................................................... 21 ............................................................... 22 ....................................................... 22 .......................................................................................................... 23 ................................................................ 23 ...................................................................... 23 ................................................................... 24 ................................................................ 25 ............................. 26 ......................................................................................................... 26 ................................................................................................ 26 ....................................................................................... 28 .................................................................................................................. 33 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page2
  3. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ....................................................................................... 34 ............................................. 34 ............................................................................................... 34 .................................................................................................................. 42 N ................................................................................................... 43 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page3
  4. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.6 2.7 2.8 = 50 2.9 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page4
  5. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP PEL Picture Element Điểm ảnh CGA Color Graphic Adaptor Độ phân giải của ảnh trên màn hình CBIR Content Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa vào nội dung QBE Query by Example Truy vấn bởi ảnh mẫu QBF Query by Feature Truy vấn bởi đặc trưng RGB Red Green Blue Đỏ, Xanh lục, Xanh lơ HSV Hue, Saturation, Value Màu, sắc nét, cường độ GLA Generalized Lloyd Algorithm Thuật toán được điều chỉnh Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page5
  6. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.1 X . n . . 1.1.1 (Picture Element) (x,y). Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page6
  7. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP . : . Theo . : , . . : . : ). : 28 0 – 255. : . : 21mứ 1. Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page7
  8. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP : 3 byte : 28*3= 224 . Tro . n . . 1.1.2 . . . nh . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page8
  9. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP : L = 2B . – . . . 1.1.3 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page9
  10. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP , Green v 28x3 = 224 . . : G = α.CR + β.CG + δ.CB (1-1) R, CG và CB lần lượ α, β và δ . : α = 0.299, β = 0.587 và δ = 0.114. - : G = 0.299.CR + 0.587.CG + 0.114.CB (1-1). 1.2 . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page10
  11. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP . u. (text) . . Phương ph . , . . Tra Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page11
  12. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP . . – , video) sau: - . - . - . - . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page12
  13. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i dung Chúng ta nhận thấy rằng trên một mặt của một hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, có các nguồn thông tin trực quan ở các khuôn dạng khác nhau và trên mặt kia có các truy vấn người sử dụng. Hai mặt này được liên kết thông qua một chuỗi các tác vụ như được minh họa trong Hình 1.1. Hai tác vụ phân tích truy vấn người sử dụng và đánh chỉ số nhiều chiều được tóm lược ở đây trong khi hai tác vụ quan trọng nhất: “Phân tích các nội dung của thông tin nguồn” (trích rút đặc trưng) và “Định nghĩa một chiến lược để đối sánh các truy vấn tìm kiếm với thông tin trong cở sở dữ liệu được lưu trữ” (các độ đo tương tự). + : . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page13
  14. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (QBE): . (QBF): . . : . : . 1.3 . Jawahe và cộng sự đã nêu ra các yêu cầu cơ bản đối với thành phần lựa chọn đặc trưng cho ảnh: - Thành phần lựa chọn đặc trưng phải lựa chọn được một tập các đặc trưng cung cấp đầu vào tốt nhất cho hệ thống tìm kiếm ảnh. Nếu số lượng các đặc trưng quá nhiều sẽ làm “che khuất” các “tín hiệu” (giảm các “tín hiệu” đối với tỉ lệ nhiễu), mặt khác, nếu số lượng các đặc trưng quá ít sẽ khó phân biệt được ảnh trong tìm kiếm. Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page14
  15. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP - . - . - . - ). 1.3.1 . : hR, G, B [r, g, b] = N*Prob{R = r, G = g, B = b} (1-2) Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page15
  16. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP . hR[], hG[], hB . : Một số độ đo tương đồng được sử dụng như: Độ đo khoảng cách Ơclit, độ đo Jensen- Shannon divergence (JSD). Gọi h(I) và h(M) tương ứng là 2 lượt đồ màu của hai ảnh I và ảnh M. Khi đó các loại độ đo màu được định nghĩa là một số nguyên (hoặc số thực) theo các loại độ đo tương ứng như sau: - : : K 2 Inter sec tion h I , h M hI h( M ) (1-3) j 1 Hoặc: K Inter sec tion h I , h M |h I hM | (1-4) j 1 Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page16
  17. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP - Jensen-Shannon divergence (JSD): Độ đo Jensen-Shannon divergence sử dụng lược đồ màu RGB để tính toán độ tương đồng về màu sắc giữa 2 ảnh: ' 2H m ' 2H m d H, H ' H m log H m log (1-5) JSD H m H 'm Hm ' Hm ' , Hmlà bin thứ m của biểu đồ H. 1.3.2 . Kết cấu cung cấp thông tin về sự sắp xếp về mặt không gian của màu sắc và cường độ một ảnh. Kết cấu được đặc trưng bởi sự phân bố không gian của những mức cường độ trong một khu vực láng giềng với nhau. Kết cấu gồm các kết cấu gốc hay nhiều kết cấu gộp lại đôi khi gọi là texel. : (the steerable pyramid) (the contourlet transform) (The Gabor Wavelet transform) (co-occurrence matrix) (The complex directional fillter bank) : Để đo độ tương đồng theo kết cấu giữa các ảnh, người ta thường sử dụng độ đo Ơclit. Kết cấu được trích xuất từ các bức ảnh sẽ được biểu diễn thành các vector nhiều chiều và khoảng cách Ơclit được dùng để đo độ tương đồng giữa các đặc trưng của ảnh truy vấn với đặc trưng của ảnh trong cơ sở dữ liệu. Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page17
  18. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.3.3 . ng sau: - . - . : . 1.3.4 (interest points). - Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page18
  19. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Local Interest Point). (Interest Point (keypoint)): . trích rút các đặc trưng bất biến SIFT được tiếp cận theo phương pháp thác lọc, theo đó phương pháp được thực hiện lần lượt theo các bước sau: -Space (Scale-Space extrema detection . Nó sử dụng hàm different-of-Gaussian để xác định tất cả các điểm hấp dẫn tiềm năng mà bất biến với quy mô và hướng của ảnh. . . . 1.4 , em . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page19
  20. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP . . . 2.1 . Nguyễn Xuân Tùng – CTL 401 Page20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.11: Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Tài Chính Ngân Hàng
172 tài liệu
841 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2