Sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu để tính toán các bins màu động trong tra cứu ảnh dựa trên màu sắc

Nguyễn Văn Tới và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 90(02): 49 - 53

49

SỬ DỤNG KỸ THUẬT PHÂN LỚP DỮ LIỆU ĐỂ TÍNH TOÁN

CÁC BINS MÀU ĐỘNG TRONG TRA CỨU ẢNH DỰA TRÊN MÀU SẮC

Nguyễn Văn Tới*

, Phạm Việt Bình, Nguyễn Tiến Thành

ĐH Công nghệ Thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Kỹ thuật tra cứu dựa trên màu sắc là một trong những hƣớng tiếp cận cơ bản trong tra cứu ảnh.

Trong kỹ thuật này, ngƣời ta chia không gian màu ra thành các bins. Việc chia thành các bins màu

có kích thƣớc bằng nhau và cố định dẫn đến một số hạn chế trong việc tra cứu nhƣ không tính đến

tính tƣơng đồng giữa các màu khi phân các pixel vào các bins, vấn đề về tăng giảm độ sáng ảnh.

Bài báo này trình bày một cách tính toán các bins màu mềm dẻo sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu.

Chúng tôi đã thử nghiệm với thuật toán K-Means trên cơ sở dữ liệu ảnh MISC [4] và cơ sở dữ liệu

ảnh IFIT (Thƣ viện ảnh của Khoa Công nghệ thông tin-ĐH Thái Nguyên).

Từ khóa: Kỹ thuật phân lớp dữ liệu, bins màu động,thuật toán K-means

GIỚI THIỆU*

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công

nghệ phần cứng trong đó có các thiết bị thu

nhận ảnh, lƣu trữ dữ liệu, lƣợng dữ liệu ảnh

trong các lĩnh vực và trong đời sống ngày

càng gia tăng. Từ thực tế trên, nhu cầu lƣu

trữ, quản lý và tra cứu ảnh đƣợc đặt ra. Tra

cứu ảnh là việc tìm kiếm từ một cơ sở dữ liệu

(CSDL) ảnh ra một ảnh theo một yêu cầu nào

đó. Đã có nhiều hƣớng tiếp cận cho việc

nghiên cứu vấn đề này (xem [1]). Một trong

những hƣớng tiếp cận chính đó là tra cứu ảnh

dựa vào màu sắc. Kỹ thuật cơ sở tra cứu ảnh

dựa trên màu sắc sẽ đƣợc giới thiệu trong

phần 2. Các kỹ thuật cơ sở tra cứu ảnh dựa

trên màu sắc còn một số hạn chế. Những hạn

chế này đƣợc giới thiệu trong phần 3 cùng với

một số hƣớng tiếp cận khắc phục của một số

tác giả. Trong bài báo này, chúng tôi đƣa ra

một hƣớng khắc phục khác cho những hạn

chế của kỹ thuật cơ sở. Ý tƣởng của cách

khắc phục này là cải tiến việc tính toán các

bins màu bằng cách sử dụng kỹ thuật phân

lớp dữ liệu. Ý tƣởng này đƣợc trình bày trong

phần 4. Việc thực nghiệm với thuật toán phân

lớp dữ liệu K-Means và kết quả đƣợc trình

bày trong phần 5. Trong phần 6, chúng tôi

đƣa ra một số kết luận và hƣớng nghiên cứu

tiếp theo.

*

Tel: 0912847077; Email: [email protected]

KỸ THUẬT CƠ SỞ TRA CỨU ẢNH DỰA

TRÊN MÀU SẮC

Ý tƣởng của các kỹ thuật tra cứu ảnh trên cơ

sở màu là tra cứu từ CSDL ảnh những ảnh có

màu cảm nhận tƣơng tự ảnh truy vấn hay phù

hợp với mô tả của ngƣời sử dụng. Ngƣời ta đã

đề xuất một số kỹ thuật khác nhau nhƣng ý

tƣởng chủ đạo là nhƣ nhau. Mỗi ảnh trong

CSDL đƣợc biểu diễn bằng ba kênh của

không gian màu. Không gian màu hay sử

dụng nhất là RGB. Mỗi kênh màu đƣợc số

hóa thành m khoảng. Nhƣ vậy, tổng số tổ hợp

màu rời rạc (gọi là bins) sẽ là n = m3

. Thí dụ,

nếu mỗi kênh màu đƣợc số hóa thành 16

khoảng thì sẽ có 4096 bins. Biểu đồ màu

H(M) là véc tơ (h1, h2, ..., hj

, ..., hn), trong đó

phần tử hj biểu diễn tổng số pixel trong ảnh M

rơi vào bin j (j=1,..,n). Biểu đồ màu là véc tơ

đặc trƣng, sẽ đƣợc lƣu trữ làm chỉ mục ảnh.

Khi tra cứu ảnh, biểu đồ màu của ảnh truy

vấn đƣợc tính toán. Sau đó, tính toán khoảng

cách giữa biểu đồ màu của ảnh truy vấn và

từng biểu đồ màu của các ảnh trong CSDL

ảnh. Kết quả trình diễn cho ngƣời sử dụng là

k ảnh đầu tiên có khoảng cách nhỏ nhất.

Đã có nhiều độ đo khoảng cách biểu đồ màu

giữa hai ảnh I và H đƣợc đề xuất. Ví dụ nhƣ:

+ Độ đo L-1 (thuộc nhóm Minkowski-form

r=1):



 

n

l

l l d I J i j

1

( , ) .

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn