Truy vấn hình ảnh bằng màu sắc.

Tìm kiếm ảnh theo màu sắc là phương pháp phổ biến và được sử dụng nhiều nhất trong các hệ thống tìm kiếm ảnh theo nội dung. Đây là phương pháp đơn giản, tốc độ tìm kiếm tương đối nhanh tuy nhiên kết quả tìm kiếm có độ chính xác không cao.

Color Based Image Retrieval

1 Sơ đồ khối của hệ thống, giải pháp

Về cơ bản hệ thống phân tích cả các nội dung của nguồn thông tin cũng như các truy vấn sử dụng, và đem so sánh các nội dung này để tra cứu các mục tin liên quan Một hệ thống tra cứu ảnh bao gồm các chức năng sau :

− Phân tích các nội dung của các nguồn thông tin, và biểu diễn các nội dung của các nguồn được phân tích theo cách thích hợp cho việc so sánh các truy vấn sử dụng

− Phân tích các truy vấn người sử dụng và biểu diễn chúng ở dạng thích hợp cho so sánh với cơ sở dữ liệu nguồn

− Định nghĩa một chiến lược để so sánh các truy vấn tìm kiếm với thông tin trong

cơ sở dữ liệu được lưu trữ

− Thực hiện các điều chỉnh cần thiết trong hệ thống dựa trên phản hồi từ người sử dụng hoặc các ảnh được tra cứu

Tra cứu ảnh dựa trên màu sắc

Tìm kiếm ảnh theo màu sắc là phương pháp phổ biến và được sử dụng nhiều nhất trong các hệ thống tìm kiếm ảnh theo nội dung Đây là phương pháp đơn giản, tốc độ tìm kiếm tương đối nhanh tuy nhiên kết quả tìm kiếm có độ chính xác không cao

Nếu chúng ta coi thông tin màu của ảnh là tín hiệu một, hai, hoặc ba chiều đơn giản thì việc phân tích các tín hiệu sử dụng ước lượng mật độ xác xuất là một cách dễ nhất để mô tả thông tin màu của ảnh

Có ba kỹ thuật truyền thống được sử dụng trong tra cứu ảnh dựa trên màu sắc đó là biểu đồ màu toàn cục (Global Color Histogram), biểu đồ màu cục bộ Người sử dụng Tạo truy vấn Trích chọn đặc trưng Cơ sở dữ liệu Phản hổi liên quan Véc tơ đặc trưng Cơ sở dữ liệu đặc trưng Đánh chỉ số So sánh độ tương tự Kết quả tra cứu Ảnh (Local Color Histogram) và biểu đồ màu tương quan (Color

Correlogram Histogram) Những kỹ thuật này thích hợp với các kiểu truy vấn khác nhau

2.Cho từng khối, trình bày các hướng nghiên cứu, giải pháp + trích dẫn Tài liệu tham khảo

Sự nhận thức về màu sắc là rất quan trọng trong đời sống của con người

Sự nhận thức về màu sắc phụ thuộc vào cả tính chất vật lý của ánh sáng và

quá trình xử lý của thị giác với sự góp phần rất quan trọng của kinh nghiệm

Con người có thể dùng thông tin màu sắc để phân biệt đối tượng, vật liệu, đồ

ăn, vị trí, và ngay cả thời gian của ngày Con người chỉ có khả năng nhận

thức được ánh sáng có bức xạ điện từ với bước sóng trong khoảng 400 – 700

nanomet Cơ quan thị giác cảm nhận được ánh sáng là do bề mặt đối tượng

phát ra ánh sáng, là kết quả của sự tương tác giữa năng lượng chiếu sáng và

những phân tử của bề mặt đối tượng Một đối tượng màu xanh dương sẽ có

bề mặt màu xanh dương khi chiếu ánh sáng trắng vào Nhưng đối tượng đó sẽ

có màu tím khi chiếu ánh sáng đỏ vào.Với sự phát triển mạnh mẽ của các thiết

bị máy tính, các máy xử lý màu sắc trở nên thông dụng: Chúng ta có các thiết

bị như máy quay phim màu, thiết bị chiếu màu và những phần mềm xử lý ảnh màu Máy móc có thể dùng màu sắc cho những mục đích của con người Đặc biệt, màu sắc rất thuận tiện bởi vì nó cung cấp phép đo lường đa dạng tại

mỗi điểm ảnh đơn, có thể phân lớp, phân loại mà không cần đến những sự

xử lý không gian phức tạp để đưa đến quyết định Do đó, việc lựa chọn mô hình màu thích hợp và sử dụng lược đồ lượng hoá màu thích hợp sẽ giảm

bớt độ phân giải màu Đây là các vấn đề quan trọng trong việc truy vấn ảnh dựa trên màu sắc Màu sắc thường được biểu diễn như là các điểm trong

không gian màu 3 chiều Hiện tại có rất nhiều mô hình màu hình học hỗ trợ việc thể hiện màu sắc một cách rõ ràng, dễ lượng hoá Mô hình màu có thể

- Mô hình dựa trên thiết bị đo màu: Kết quả từ độ đo vật lý hệ số phản xạ quang phổ sử dụng thiết bị đo màu Các không gian màu chuẩn theo CIE

(Comission International d’Eclairage) thuộc loại này

- Mô hình màu dựa trên cảm nhận sinh lý: Kết quả từ các nghiên cứu

về thần kinh Tồn tại 3 kiểu hình nón để phân biệt trong võng mạc của con

người Nó đóng vai trò vào việc sắp xếp màu sắc trong không gian màu Các

mô hình màu XYZ của CIE, RGB và các biến thể thuộc nhóm này;

- Mô hình màu dựa trên tâm lý học: dựa trên cách mà màu sắc hình thành

trong đầu của người quan sát Các mô hình đối lập dựa trên các phân tích thực nghiệm phản ứng của con người đối với các thành phần đối lập cơ sở Họ các không gian màu HSB (Hue- Saturation-Brightness) thuộc lớp này

- Mô hình màu có thể phân biệt

+ Mô hình hướng thiết bị: Định nghĩa theo thuộc tính của thiết bị dùng

để hiển thì màu như màn hình Tivi, màn hình máy tính và máy in Các mô

hình màu hướng thiết bị là RGB, CMY, YIQ Người dùng rất khó xử lý trên các mô hình này vì nó không phản ánh trực tiếp các khái niệm trực giác màu sắc, sắc thái (còn gọi là sắc độ, là độ đậm nhạt của màu sắc) và cường độ

sáng

+ Mô hình hướng người dùng: Dựa trên khả năng cảm nhận màu sắc của

con người Con người cảm nhận màu sắc thông qua các đối tượng trực

giác màu sắc, sắc thái và cường độ sáng Các mô hình màu hướng người

dùng là HSL, HSV, HCV, HSB, MTM, L*u*v, L*a*b* và L*C*h

Không gian màu là một cách biểu diễn toán học một tập các màu Các

không gian màu có thể được phân vào 2 loại không gian màu: phụ thuộc thiết

bị hay độc lập thiết bị

Không gian màu độc lập thiết bị được chia thành nhiều không gian màu

được định theo chuẩn CIE như: XYZ, L*a*b và L*u*v, ứng dụng chính cho mục đích đo màu

Không gian màu phụ thuộc thiết bị được chia vào 3 lớp rộng: không gian màu in, không gian màu video, và không gian màu màn hình Các không gian

màu in CMY, CMYK dựa trên màu mực được dùng trong ngành in và nhiếp ảnh Các không gian màu màn hình là các biến thể của không gian màu

RGB, các không gian màu video - tất cả đều tương tự như không gian

màu YUV được phân thành các không gian màu riêng tuỳ vào ứng dụng

* Các hệ màu thông dụng

- Hệ màu chuẩn RGB:

- Hệ màu CMY

- Hệ màu YIQ

Về cơ bản mô hình màu YIQ là sự biến thể hệ màu RGB

- Hệ màu L*a*b

- Hệ màu HSI: Hue-Saturation-Intensity

Một số kỹ thuật truy vấn ảnh theo màu sắc

a/ Truy vấn theo lược đồ màu (histogram)

Lược đồ màu thể hiện màu sắc của ảnh Màu sắc là thông tin gần gũi với con người nhất Do đó, việc truy vấn theo lược đồ màu sẽ thân thiện với người dùng hơn Dựa vào lược đồ màu có thể giúp cho người dùng truy vấn những tấm ảnh có sự giống nhau về màu sắc

Độ đo tính tương tự về màu sắc giữa lược đồ màu của ảnh truy vấn H(IQ)và lược đồ màu của ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh H(ID):

Trong đó:

M: tổng số bin màu

Ưu điểm:

Lược đồ màu bất biến đối với phép biến đổi như co, quay, tịnh tiến…

Khuyết điểm:

Có thể 2 ảnh khác nhau về ngữ nghĩa nhưng có lược đồ màu giống nhau

b/ Truy vấn theo vector liên kết màu

Cũng giống như lược đồ màu đặc trưng vector liên kết màu cũng thể

hiện màu sắc của ảnh Nó thể hiện rõ ràng mật độ phân bố những màu trong

ảnh Với 2 ảnh có thể rất giống nhau về lược đồ màu nhưng do khác nhau về

sự phân bố màu sắc, nên trong quá trình truy vấn theo lược đồ màu có thể cho

ra nhiều ảnh “dư thừa” Nếu trong quá trình truy vấn trên ta sử dụng vector

liên kết màu thì có thể khắc phục được tình trạng trên

Với mỗi ô màu (bin) giả sử số điểm liên kết màu là α và số điểm không

liên kết màu là β thì vector liên kết màu được xác định:

Vc=[(α1,β1), (α2,β2), …,(αn,βn)], n là số ô màu (bin)

Độ đo tính tương tự giữa 2 ảnh dựa trên đặc trưng vector liên kết màu:

c/ Truy vấn theo đặc trưng tương quan màu (Correlogram)

Cũng giống như vector liên kết màu, đặc trưng tương quan màu cũng thể hiện sự phân bố màu sắc của ảnh Nó thể hiện rõ ràng mật độ phân bố màu trong ảnh hơn Đặc trưng này cũng nhằm giúp giải quyết việc dư thừa trong truy vấn ảnh, giúp truy vấn những ảnh có ngữ

nghĩa gần với ảnh truy vấn hơn nhờ các tính chất sau:

Bao gồm các thông tin về sự tương quan về mặt không gian giữa các màu

Có thể được dùng để mô tả sự phân bố toàn cục của mối quan hệ không

gian cục bộ giữa các màu Kích thước của véctơ đặc trưng có dung lượng lưu trữ nhỏ

Độ đo tính tương tự về màu sắc giữa đặc trưng tương quan màu của ảnh

truy vấn IQ và ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh ID:

Trong đó: d={1,3,5,…,2k+1}

N: là tổng số bin màu

3 Cho từng khối, trình bày thuật toán, kỹ thuật mà nhóm chọn lựa thực hiện (trình bày chi tiết nếu có thể) + Tài liệu tham khảo tương ứng cho thuật toán

Lược đồ màu (histogram):

Là đại lượng đặc trưng cho phân bố màu cục bộ của ảnh Được định lượng:

- Ci là màu của điểm ảnh

- n(ID).Tổng số điểm ảnh trong ảnh

- m(ID,Ci)thể hiện số điểm ảnh có giá trị màu Ci

- H: lược đồ màu của ảnh

Mặc dù lược đồ màu cần tính là rất lớn (224 màu), tuy nhiên do mức

độ cảm nhận của mắt con người còn hạn chế nên thật sự chúng ta không thể phân biệt được một lượng màu lớn như vậy Do đó ta cần sử dụng hệ màu HSI (12H, 3S, 3I) và thêm 5 mức xám Vì vậy chúng ta có 113 màu đại

diện cho 224 màu trong việc truy vấn

Ảnh minh họa lượt đồ màu RGB và HSI

Lược đồ màu bất biến đối với phép quay và tịnh tiến ảnh, và nếu

chuẩn hoá lược đồ màu sẽ bất biến đối với phép co giãn

*./ Độ đo dùng cho lược đồ màu

Gọi h(I) và h(M) tương ứng là 2 lược 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:

4 Ứng dụng: Mô phỏng + Cơ sở dữ liệu + Tiêu chí đánh giá

Giải thuật và các bước trong modun truy vấn ảnh dựa vào lược đồ màu: Demo sử dụng chương trình truy vấn ảnh CBIR_IMAGE 1.0

Tiêu chí đánh giá:

Khi sử dụng các hệ truy vấn ảnh dựa vào nội dung, con người luôn mong muốn có thể thực hiện được dễ dàng, tương đối đầy đủ nội dung mà họ muốn tìm kiếm Một cách truyền thống là họ chọn một màu nào đó hoặc một

ảnh truy vấn phù hợp với yêu cầu, tuy nhiên họ có thể không có sẵn bức ảnh truy vấn mà chỉ có một số ý niệm nào đó về bức ảnh (ví dụ họ cần tìm các bức ảnh có màu vàng hay màu đỏ, hoặc nhiều khi có được bức ảnh truy vấn nhưng họ chỉ muốn tìm các ảnh giống một số đối tượng nào đó trong ảnh Chính vì vậy mà chương trình không cần xây dựng database ( chỉ mục ) cho việc lưu trữ ảnh Chỉ cần chúng ta chọn đường dẫn đến thư mục lưu trữ ảnh, sau đó chúng ta truy vấn ảnh theo các kỹ thuật truy vấn khác nhau Ưu điểm của việc này là chúng ta không tốn công sức cho việc xây dựng database (chỉ mục cho ản), tuy nhiên khuyết điểm của chương trình đó là việc truy vấn ảnh tốn nhiều thời gian và độ chính xác trong truy vấn ảnh không cao

5 Danh sách Tài liệu tham khảo

NGHIÊN CỨU CÁC ĐẶC TRƯNG VỀ HÌNH THÁI VÀ MÀU SẮC TRONG TRUY VẤN ẢNH - Nguyễn Phát Lộc

Content-Based Image Retrieval: Theory and Applications- Ricardo da Silva Torres + Alexandre Xavier Falcão

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN NỘI DUNG VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU CÂY THUỐC - Nguyễn Huy Hoàng