9518_4.6.14. Tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung

Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN CÔNG NGHỆTRI THỨC
NGUYỄN QUỐC UY
– 9912745
TÌM KIẾM ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG
LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Th.s LÝ QUỐC NGỌC
TP.HCM, 07/2003
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy Lý Quốc Ngọc,
người đã nhiệt tình, tận tâm, hướng dẫn về kiến thức để em có thểlàm được luận
văn này. Đúng lúc tưởng chừng đã bị bế tắt trong công việc, Thầy đã động viên giúp
em mạnh dạng hoàn thành luận văn này. Một lần nữa em xin tỏ lòng biết ơn Thầy.
Sau hết, xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè, người thân đã ủng hộ động
viên tinh thần để luận văn được hoàn thành.
Xin chân thành cảm ơn tất cả !
TPHCM, 07/2003
Người thực hiện
Nguyễn Quốc Uy
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………………………………………..
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
MỤC LỤC
LỜI MỞĐẦU
PHẦN 1: TỔNG QUAN
1. Sự hình thành bài toán ……………………………………………………………………3
2. Cách tiếp cận:…………………………………………………………………………………3
2.1. Đặc trưng màu sắc: ………………………………………………………………………4
2.2. Đặc trưng vân:……………………………………………………………………………..4
2.3. Đặc trưng hình dáng:……………………………………………………………………4
2.4. Độ đo: ………………………………………………………………………………………….4
2.5. Mô hình giao diện: ……………………………………………………………………….5
PHẦN 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG
Chương 1: Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc………………………………………….9
1. Màu sắc: …………………………………………………………………………………………10
1.1. Một sốđặc tính vật lý đặt biệt của màu sắc……………………………………10
1.2. Hệthống màu chuẩn RGB ……………………………………………………………10
1.3. Hệthống màu CMY……………………………………………………………………..12
1.4. Hệthống màu L*a*b…………………………………………………………………….12
1.5. Hệthống màu HSI………………………………………………………………………..12
2. Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc ……………………………………………………….14
2.1. Lượt đồmàu ………………………………………………………………………………..14
2.2. Các loại độđo màu sắc………………………………………………………………….19
Chương 2:Tìm kiếm ảnh dựa vào vân………………………………………………….22
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
1. Vân…………………………………………………………………………………………………23
1.1. Vân là gì? ……………………………………………………………………………………23
1.2. Một sốloại vân tiêu biểu……………………………………………………………….24
2. Tìm kiếm ảnh dựa vào vân………………………………………………………………25
2.1. Mật độcủa đường biên và hướng của biên…………………………………….25
2.2. Phân hoạch vùng nhịphân cục bộ…………………………………………………27
2.3. Ma trận đồng hiện và đối tượng đồng hiện ……………………………………28
2.4. Độđo năng lượng của vân dựa vào luật đo ……………………………………31
2.5. Tương quan tựđộng và quang phổnăng lượng……………………………..33
2.6. Phân đoạn vân (Texture segmentation) …………………………………………34
Chương 3:Tìm kiếm ảnh dựa vào hình dạng………………………………………..35
1. Hình dạng……………………………………………………………………………………….36
1.1. Khái niệm vềhình dạng………………………………………………………………..36
1.2. Đặc điểm hình dạng đối với việc tìm kiếm ảnh ………………………………36
2. Tìm kiếm ảnh dựa vào hình dạng…………………………………………………….37
2.1. Lượt đồhình dạng………………………………………………………………………..37
2.2. Độso khớp đường biên của hình dạng…………………………………………..38
2.3. So khớp với ảnh phát họa……………………………………………………………..40
PHẦN 3 CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM
Chương 1:Cài đặt……………………………………………………………………………….44
1. Chương trình ………………………………………………………………………………….45
2. Phần Màu sắc………………………………………………………………………………….46
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
3. Phần Vân………………………………………………………………………………………..50
4. Phần Hình dạng………………………………………………………………………………53
Chương 2:Kết quả thử nghiệm ……………………………………………………………54
1. Phần Màu sắc………………………………………………………………………………….55
2. Phần Vân………………………………………………………………………………………..73
3. Phần Hình dạng………………………………………………………………………………77
PHẦN 4 KẾT LUẬN
Đánh giá kết quả đạt được …………………………………………………………………80
Hướng phát triển………………………………………………………………………………..80
Tài liệu tham khảo ……………………………………………………………………………..81
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Tên đề tài : Tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung
Tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung là một đề tài nghiên cứu về khả năng để xây dựng
một chương trình cho phép tìm kiếm ảnh trên một cơ sở dữ liệu ảnh cho trước. Việc
tìm kiếm này dựa trên nội dung của những bức ảnh trong cơ sở dữ liệu. Nội dung
của một bức ảnh có thể là màu sắc của bức ảnh, vân của bức ảnh, hay những kiểu
hình dạng.
Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu những lý thuyết để xây dựng nên một
ứng dụng như vậy, đồng thời ứng dụng lý thuyết đó để xây dựng nên một số demo,
cho thấy khả năng có thể phát triển được thành ứng dụng hoàn thiện được.
Đề tài gồm có ba phần: tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc, vân và hình dạng.
Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc: cách tiếp cận chính là dựa vào lượt đồ màu (colour
histogram)
Tìm kiểm ảnh dựa vào vân: cách tiếp cận chính là dựa vào ma trận đồng hiện (co-
occurrence matrix)
Tìm kiếm ảnh dựa vào hình dạng: cách tiếp cận chính là dựa vào sự so khớp ảnh
phát họa (sketch matching)
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
1
LỜI MỞ ĐẦU
Sựmởrộng của multimedia, cùng với khối lượng hình ảnh và phim lớn, sự
phát triển của những xa lộthông tin hiện tại đã thu hút ngày càng nhiều những
chuyên gia đi vào nghiên cứu những công cụcung cấp cho việc lấy thông tin từdữ
liệu ảnh từnội dung của chúng. Lấy thông tin từdữliệu ảnh có liên quan đến rất
nhiều các lĩnh vực khác, từnhững phòng trưng bày tranh nghệthuật cho tới những
nơi lưu trữtranh nghệthuật lớn như viện bảo tàng, kho lưu trữảnh chụp, kho lưu
trữảnh tội phạm, cơ sởdữliệu ảnh vềđịa lý, y học, … điều đó làm cho lĩnh vực
nghiên cứu này phát triển nhanh nhất trong công nghệthông tin.
Lấy thông tin từdữliệu ảnh đặt ra nhiều thách thức nghiên cứu mới cho các
khoa học gia và các kỹsư. Phân tích ảnh, xửlý ảnh, nhận dạng mẫu, giao tiếp giữa
người và máy là những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng góp phần vào phạm vi
nghiên cứu mới này.
Khía cạnh tiêu biểu của lấy thông tin từdữliệu ảnh dựa trên những công bố
có sẵn như là những đối tượng nhận thức như màu sắc, vân (texture), hình dáng, cấu
trúc, quan hệkhông gian, hay thuộc vềngữnghĩa căn bản như: đối tượng, vai trò
hay sựkiện hay liên quan đến thông tin vềngữnghĩa quan hệnhư cảm giác, cảm
xúc, nghĩa của ảnh. Thật ra phân tích ảnh, nhận dạng mẫu, hay xửlý ảnh đóng một
vai trò căn bản trong hệthống lấy thông tin từảnh. Chúng cho phép sựtrích rút tự
động hầu hết những thông tin vềnhận thức, thông qua phân tích sựphân bổđiểm
ảnh và sựphân tích độđo.
Tìm kiếm theo cách thông thường dựa trên văn bản giờđây được bổsung bởi
truy vấn dựa vào nội dung, nhắm vào khía cạnh nhận thức thông tin ảnh. Thực hiện
truy vấn ởmức nhận thức đòi hỏi những phương thức mới, cho phép chỉđịnh đến
những thuộc tính liên quan đến thịgiác cần tìm. Giao diện đồhọa phải hỗtrợđặc tả
những ví dụđó như là những mẫu có sẵn. Khi đó người dùng trong một vòng lặp,
mô hình giao diện sao cho người dùng có thểtruy cập vào sựgiống nhau giữa
những đối tượng.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
2
PHẦN 1
TỔNG QUAN
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
3
1. Sự hình thành bài toán:
Bên cạnh kho dữliệu văn bản, kho dữliệu ảnh ngày càng trởnên khổng lồ
vượt quá sựkiểm soát của con người. Khi có nhu cầu tìm kiếm một vài tấm
ảnh nào đó trong một cơ sởdữliệu hàng trăm ngàn ảnh, điều này khó có thể
thực hiện được khi ta tìm kiếm bằng tay theo cách thông thường, nghĩa là
xem lần lượt từng tấm ảnh một cho đến khi tìm thấy ảnh có nội dung cần tìm.
Song song với sựphát triển của những phương tiện kỹthuật số, trong tương
lai, sốlượng ảnh sẽcòn tăng nhanh hơn nữa, nhiều hơn nữa. Do đó, nhu cầu
thật sựđòi hỏi phải có một công cụhỗtrợcho việc tìm kiếm này càng sớm
càng tốt. Vì vậy đềtài “tìm kiếm dữliệu ảnh dựa vào nội dung” ra đời đểgóp
phần đáp ứng nhu cầu này.
“Tìm kiếm dữliệu ảnh dựa vào nội dung” là gì? Đây là một chủđềnghiên
cứu mới trong công nghệthông tin. Mục đích chính của nó là lấy những ảnh
từcơ sởdữliệu phù hợp với tiêu chí truy vấn.
Thếhệđầu tiên của hệthống tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung cho phép truy
cập trực tiếp đến ảnh thông qua thuộc tính chuỗi. Những tìm kiếm đặc thù
cho những hệthống dạng này là “tìm tất cảnhững tranh vẽcủa trường
Florentine trong thếkỷthứXV” hay “tìm kiếm tất cảnhững tấm ảnh vềđất
đai của Cezanne”. Metadata của hệthống trong thếhệđầu tiên dựa trên
chuỗi, sơ đồtrình bày, mô hình quan hệ, cấu trúc khung. Xem hình 1.1.
Thếhệmới của hệthống tìm kiếm ảnh hỗtrợđầy đủviệc lấy thông tin dựa
vào nội dung thuộc vềthịgiác. Chúng cho phép phân tích đối tượng, tựđộng
trích rút đặc trưng. Xem hình 1.2.
Những phần tửthuộc vềthịgiác như là màu sắc, vân, hình dạng đối tượng,
quan hệkhông gian có liên quan trực tiếp đến khía cạnh nhận thức của nội
dung ảnh. Ta trực tiếp đánh vào những phần tửnày trong việc tìm kiếm.
Do đó, nội dung của đềtài sẽgiải quyết như sau: hệthống tìm kiếm ảnh dựa
vào nội dung, ba đặc trưng là màu sắc,vân và hình dạng. Đềtài chỉtập chung
vào demo một sốphương pháp làm của từng phần.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
4
2. Cách tiếp cận:
Đề tài tiếp cận theo mô hình thống kê.
Có ba loại tìm kiếm ảnh đềtài tập chung giải quyết là :
–
Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc.
–
Tìm kiếm ảnh dựa vào vân.
–
Tìm kiếm ảnh dựa vào hình dạng.
2.1. Đặc trưng màu sắc:
Màu sắc là vấn đềcần tập chung giải quyết nhiều nhất, vì một ảnh màu thì
thông tin quan trọng nhất trong ảnh chính là màu sắc. Hơn nữa thông tin về
màu sắc là thông tin người dùng quan tâm nhất; qua đặc trưng màu sắc, có
thểlọc được rất nhiều lớp ảnh, thông qua vịtrí, không gian, định lượng của
màu trong ảnh.
2.2. Đặc trưng vân:
Có những lớp ảnh mà màu sắc không thểgiải quyết được, đòi hỏi phải dùng
đặc trưng vân. Ví dụnhư những ảnh liên quan đến cấu trúc của điểm ảnh
như: cỏ, mây, đá, sợi.
Vân sẽgiải quyết tốt cho việc tìm kiếm đối với lớp ảnh này.
2.3. Đặc trưng hình dáng:
Đối với những lớp ảnh cần tìm mà liên quan đến hình dạng của đối tượng thì
đặc trưng vân và màu không thểgiải quyết được. Ví dụnhư tìm một vật có
hình dạng ellipse hay hình tròn trong ảnh.
Tìm kiếm theo hình dáng thật sựlà một cái đích của hệthống tìm kiếm dựa
vào nội dung muốn đạt tới.
2.4. Độ đo:
Có ý nghĩa quan trọng trong tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung. Độđo mang ý
nghĩa quyết định kết quảtìm kiếm sẽnhư thếnào, mức độchính xác.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
5
2.5. Mô hình giao diện:
Giao diện cũng là một vấn đềđáng quan tâm của bài toán tìm kiếm ảnh. Mô
hình giao diện dựa trên mô hình tìm kiếm cho phép lặp.
Đây mô hình người dùng có thể đặc tả yêu cầu tìm kiếm với nhiều cấp độ.
Quá trình tìm kiếm có thể là một quá trình lặp đi lặp lại nhiều lần: tìm kiếm,
lọc, chỉnh sửa ngưỡng cho đến khi đạt đến kết quả như mong muốn. Do đó
giao diện chương trình phải hỗ trợ chức năng cho phép chọn lọc kết quả, loại
bỏ những kết quả không phù hợp, lưu lại những kết quả đã vừa ý, tìm kiếm
trong kết quả vừa tìm được, thay đổi mức độ chính xác của việc tìm kiếm.
Hai vấn đềđược đềtài quan tâm vềgiao diện tìm kiếm là: mô hình tìm kiếm
theo không gian toàn cục và cục bộ. Đối với đặc trưng màu: giao diện cho
phép giao tiếp cảtoàn cục và cục bộ. Đặc trưng vân và hình dạng đềtài chỉ
dừng lại ởmức toàn cục.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
6
Hệthống tìm kiếm
Chỉmục
Truy vấn bằng văn
bản
Trình bày nội dung
Người dùng
Phản hồi
Chú thích
(làm bằng tay)
Hình 1.1 Mô hình của hệthống tìm kiếm thếhệđầu tiên
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
7
Hệthống tìm kiếm
Chỉmục
Truy vấn
bằng văn bản
Trình bày nội dung
Người dùng
Phản hồi
Chú thích
(làm bằng tay)
Hình 1.2 Mô hình của hệthống tìm kiếm thếhệmới
Truy vấn
bằng vídụ
Tìm lướt
qua
Trích rút đặt
trưng
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
8
PHẦN 2
CÁC PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM
ẢNH DỰA VÀO NỘI DUNG
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
9
Chương 1:
Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc
1. Màu sắc
1.1. Một sốđặc tính vật lý đặt biệt của màu sắc
1.2. Hệthống màu chuẩn RGB
1.3. Hệthống màu CMY
1.4. Hệthống màu L*a*b
1.5. Hệthống màu HSI
2. Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc
2.1. Lượt đồmàu
2.2. Các loại độđo màu sắc
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
10
1. Màu sắc:
Sự nhận thức về màu sắc là quá trình quan trọng 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 dùng thông tin màu sắc để phân biệt đối tượng, vật liệu, đồ ăn, vị trí và
ngay cả thời gian của ngày.
Với sự phát triển mạnh mẽcủa các thiết bị kinh tế, máy móc 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 như là con người. Đặc biệt, màu sắc 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.
1.1. Một số đặc tính vật lý đặc biệt về màu sắc:
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.
1.2. Hệ thống màu chuẩn RGB:
Mắt người có thể phân biệt hàng ngàn màu sắc khác nhau, những con số
chính xác hơn vẫn còn đang được bàn cãi nhiều. Ba màu RGB (Red-Green-
Blue) mã hóa hệ thống đồ họa sử dụng ba byte (28)3 hay khoảng chừng 16
triệu màu phân biệt. Máy tính có thể phân biệt bất kỳ màu gì sau khi được
mã hóa, nhưng việc mã hóa có thể không trình bày được những sự khác biệt
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
11
trong thế giới thực. Mỗi điểm ảnh RGB bao gồm một byte cho màu R, một
byte cho màu G và một byte cho màu B.
Việc mã hóa một màu tùy ý trong dãy hiển thị được làm bằng cách tổ hợp ba
màu chính. Ví dụ: Red(255,0,0), Green(0,255,0), Blue(0,0,255), Black(0,0,0)
Hệ thống màu RGB là một hệ thống màu cộng vào bởi vì mỗi màu được tạo
nên bằng cách cộng thêm các phần tử vào màu đen(0,0,0)
Khuôn dạng của không gian màu RGB là định dạng phổ biến nhất của ảnh
số, lý do chính là tính tương thích với màn hình hiển thị chính là màn hình vi
tính. Tuy nhiên không gian màu RGB có hạn chế lớn nhất là không phù hợp
với cách con người cảm nhận về màu sắc. Do đó không phù hợp cho việc
ứng dụng vào tìm kiếm ảnh.
Blue
Green
Red
[1,0,1] Magenta
[1,1,0] Yellow
[0,1,1] Cyan
[0,0,0] [0,0,1] [0,1,0] [1,0,0] [0,1,1] White
Hình 1: Khối màu
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
12
1.3. Hệthống màu CMY:
Hệ thống màu CMY theo mô hình in trên giấy trắng và theo khuôn mẫu trừ
từ màu trắng thay vì thêm vào từ màu đen như hệ thống màu RGB.
CMY là viết tắt của Cyan-Magenta-Yellow (màu lục lam, màu đỏ tươi, màu
vàng), đó là ba màu chính tương ứng với ba màu mực in. Cyan hấp thu sự
chiếu sáng của màu đỏ, Magenta hấp thu màu xanh lục, Yellow hấp thu màu
xanh dương. Do đó, tạo ra sự phản ánh tương ứng như khi in ảnh được chiếu
sáng với ánh sáng trắng. Hệ thống dưới dạng âm tính vì mã hóa theo dạng
hấp thụ màu. Có một số mã hóa như sau: trắng (0,0,0) vì không có ánh sáng
trắng được hấp thụ, đen (255,255,255) vì tất cả các thành phần của màu trắng
đều được hấp thụ.
Hệ thống màu CMY dường như là một sự đảo ngược của hệ thống màu
RGB. Đặc tính của nó là sựđơn giản, ứng dụng nhiều trong thực tế. Tuy
nhiên khuyết điểm của nó cũng tương tự như không gian màu RGB, tức là
cách mã hóa khác với cách mà con người cảm nhận về màu sắc. Không thích
hợp cho bài toán tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung.
1.4. Hệthống màu L*a*b:
Mô hình L*a*b được đềcửbởi CIE cho việc lượng hóa sựkhác biệt của màu
sắc trong vật chiếu sáng của ánh sáng ban ngày. Tuy nhiên nó có một sự
chuyển đổi được ghi vào đểmà tính toán cho việc thích nghi với những
nguồn sáng.
Đây là hệthống màu có sựtách riêng ánh sáng và màu sắc ra riêng. Do đó,
cũng có khảnăng lớn cho việc tìm kiếm dựa vào nội dung.
1.5. Hệ thống màu HSI: Hue-Saturation-Intensity
Hệ thống màu HSI mã hóa thông tin màu sắc bằng cách chia giá trị intensity
I từ hai giá trị được mã hóa thuộc về độ hội tụ của màu- hue H và saturation
S.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
13
Thành phần không gian màu HSI gồm có ba phần: Hue được định nghĩa có
giá trị 0-2Π , mang thông tin về màu sắc. Saturation có giá trị 0-1, mang giá
trị về độ thuần khiết của thành phần Hue. Intensity (Value) mang thông tin
về độ sáng của điểm ảnh.Ta có thể hình dung không gian màu HSI như là vật
hình nón. Với trục chính biểu thị cường độ sáng Intensity. Khoảng cách đến
trục biểu thị độ tập chung Saturation. Góc xung quanh trục biểu thị cho sắc
màu Hue.
Đôi khi, hệ thống màu HSI được coi như là hệ thống màu HSV dùng Value
thay vì Intensity.
Hệ thống màu HSI thì thích hợp hơn với một số thiết kế đồ họa bởi vì nó
cung cấp sự điều khiển trực tiếp đến ánh sáng và hue. Hệ thống màu HSI
cũng hỗ trợ tốt hơn cho những thuật toán xử lý ảnh vì sự tiêu chuẩn hóa về
ánh sáng và tập chung vào hai tham số về độ hội tụ màu, và cường độmàu.
Hệ thống màu HSI có sự phân chia rõ rệt giữa ánh sáng và màu sắc. Do đó
có khả năng rất lớn được áp dụng cho việc tính đặc trưng và so sánh sự giống
Hình 2: Khối nón màu minh họa hệthống màu HSI
Green
Blue
Cyan
Yellow
Magenta
Red
[0,0,0] Black
H=2Π/3
Green
Red
H=0
Cyan
H=Π
Blue
H=4Π/3
H=Π/3
Yellow
I
White
H
S
I=0.5
I=1
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
14
nhau về màu sắc của hai ảnh. Do đó nó rất thích hợp cho việc tìm kiếm ảnh
dựa vào màu.
Sự giống và khác nhau giữa hai ảnh về mặt màu sắc đối với mắt người chỉ
mang ý nghĩa tương đối. Do đó khi áp dụng vào bài toán này trên máy tính
thì ta cũng giả lập sự tương đối này.
Phương pháp chính của việc tìm kiếm theo màu sắc là dùng lượt đồ màu để
làm đặc trưng cho từng ảnh. Do những đặc điểm riêng của mô hình màu HSI
và đặc trưng của việc tìm kiếm nên tính lượt đồmàu cũng được dùng một mô
mình rất đặc biệt để phù hợp cho những đặc điểm riêng này.
2. Tìm kiếm ảnh dựa vào màu sắc:
Phương pháp phổ biến để tìm kiếm ảnh trong một tập những ảnh hỗn tạp cho
trước là dựa vào lượt đồ màu của chúng. Đây là cách làm khá đơn giản, tốc
độ tìm kiếm tương đối nhanh nhưng khuyết điểm là kết quả tìm kiếm lại có
độ chính xác không cao. Nhưng đây có thể được xem như là bước lọc đầu
tiên cho những tìm kiếm sau. Muốn được kết quả chính xác cao đòi hỏi sự
kết hợp đồng thời với vân (texture) và hình dáng (shape).
Cho đến nay, để giải quyết vấn đề về màu sắc, cách tiếp cận chính vẫn là dựa
vào lượt đồ màu.
2.1. Lượt đồ màu:
Lượt đồ màu: Như là một bảng tóm tắt thông tin vềmàu sắc cho một ảnh
màu bất kỳ.
Và việc tính lượt đồmàu này được tiến hành một cách rất nhanh chóng trong
ảnh mà chỉ qua một lần duyệt qua toàn bộ ảnh. Do đó ứng dụng vào việc tìm
kiếm ảnh sẽcó lợi rất lớn vềmặt tốc độ.
Một số tính chất cần quan tâm của lượt đồ màu đối với vấn đề truy tìm ảnh:
– Việc tính lượt đồ màu của ảnh diễn ra rất nhanh chóng trong ảnh chỉ qua
một lần duyệt qua toàn bộ ảnh.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
15
– Lượt đồ màu tương đối bất biến đối với phép tịnh tiến, xoay ảnh, và nhất là
sự kéo nhỏ, kéo giãn, thay đổi kích thước của ảnh.
– Lượt đồ màu của một ảnh màu có thể là một cách miêu tả rất có ý nghĩa
cho việc truy tìm ảnh hay nhận dạng đối tượng trong ảnh
2.1.1. Lượt đồ màu thông thường RGB:
Đối với ảnh 256 màu, lượt đồmàu của ảnh tương đương với lượt đồmàu của
ảnh xám.
Đối với ảnh 24 bit màu, lượt đồmàu miêu tảkhảnăng kết nối vềcường độ
của ba kênh màu R, G, B. Lượt đồmàu này được định nghĩa như sau:
hR,G,B[r, g, b] = N*Prob{R=r, G=g, B=b}
trong đó N là sốlượng điểm có trong ảnh.
Lượt đồmàu ởdạng này được tính bằng cách rời rạc hoá từng màu trong
ảnh, sau đó là đếm sốđiểm ảnh của mỗi màu.
Khi mà sốlượng màu là có hạn, đểthuận tiện hơn, người ta thường chuyển
đổi ba kênh màu thành một biến giá trịmàu duy nhất. Cho một ảnh RGB,
một kiểu chuyển đổi thường được sửdụng là:
m= r+Nrg+NrNgb
trong đó Nr,Ng là sốlượng bin của màu đỏvà màu xanh lục.
Điều này mang lại một lượt đồđơn duy nhất như sau:
h[m] = N*Prob{M=m}
Một cách khác đểtính lượt đồmàu của ảnh RGB là ta phân ra thành 3 lượt
đồriêng biệt hR[], hG[], hB[]. Khi đó, mỗi lượt đồđược tính bằng cách đếm
kênh màu tương ứng trong mỗi điểm ảnh.
2.1.2. Lượt đồ màu HSI:
Mô hình màu HSI có những ưu điểm lớn cho việc tìm kiếm hình ảnh dựa vào
nội dung và nhất là trong công việc tìm kiếm dựa vào màu sắc. Nhưng những
ảnh màu thông thường được lưu trữ ở dạng kỹ thuật số trong máy tính
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
16
thường theo chuẩn RGB, do đó để có được ảnh màu HSI ta phải qua công
đoạn chuyển đổi. Chuyển từ hệ màu RGB sang hệ màu HSI là một thuật giải
có rất nhiều trong hầu hết những sách về xử lý ảnh cổ điển.
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Khoa CNTT – ÐH KHTN TP.HCM
Luận văn tốt nghiệp đại học
17
Gọi R,G,B là giá trị nhập của RGB với giá trị trong khoảng
[0,1] hay [0,255] I : Giá trị xuất của cường độ intensity [0,1] S : Giá trị xuất của độ bảo hòa saturation [0,1] H : Giá trị xuất của màu sắc hue [0,2Π] R,G,B,H,I,S: Tất cả đều là những giá trị số thực.
Procedure RGB_to_HSI(in R,G,B; out H,S,I)
{
I:=Max(R,G,B);
Min:=Min(R,G,B);
If (I>=0) then
S:=(I-Min)/I;
Else S:=0;
If (S<=0) then { H:=-1; Return; } Diff:= I-Min; If (R=I) then H:=(Π/3)*(G-R) /Diff; Else if (G=I) then H:=(2*Π/3)+Π/3*(B-R)/diff; Else if (B=I) then H:=(4*Π/3)+Π/3*(R-G)/diff; If (H<=0) H:=H+Π/2; } Thuật toán chuyển đổi từ RGB sang HSI