Thạc Sĩ Các đặc trưng ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh

Luận văn thạc sĩ năm 2011
Đề tài: CÁC ĐẶC TRƯNG ẢNH TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH

Mục lục
LỜI CẢM ƠN i
LỜI CAM ĐOAN . ii
Mục lục iii
Danh mục kí hiệu và viết tắt . v
Danh mục hình và bảng . vi
MỞ ĐẦU 1
Chương 1. VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN VÀ VIỆC TRÍCH CHỌN ĐẶC
TRƯNG 4
1.1. Các dữ liệu đa phương tiện và số hóa dữ liệu 4
1.1.1. Các dữ liệu đa phương tiện . 4
1.1.2. Chỉ số hóa dữ liệu . 6
1.2. Đặc trưng của dữ liệu hình ảnh 7
1.2.1. Giới thiệu 7
1.2.2. Đặc trưng và trích rút đặc trưng của ảnh số 8
1.2.3. Thông tin không gian 14
1.2.4. Các đặc trưng mức cao . 15
1.3. Các nghiên cứu và ứng dụng liên quan đến cơ sở dữ liệu ảnh 16
1.3.1. Ảnh trong GIS . 17
1.3.2. Đồ họa máy tính 18
1.3.3. Bản quyền về hình ảnh 19
1.4. Kết luận 23
Chương 2. TỔ CHỨC CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH . 24
2.1. Mô hình dữ liệu 24
2.1.1. Nhu cầu về mô hình dữ liệu 24
2.1.2. Các mô hình thí dụ 27
2.2. Kĩ thuật chỉ số hóa . 30
2.3. Kĩ thuật tìm kiếm . 30
2.3.1. Một số hệ thống 32
2.3.2. Tìm các đối tượng dựa trên hình dạng và từ khóa 36
2.3.3. Thể hiện hình dạng . 38
2.3.4. Việc khớp các hình . 38
2.4. Kết luận 39
Chương 3. TỔ CHỨC LƯU TRỮ ẢNH PHONG CẢNH THANH HÓA . 40
3.1. Mô tả bài toán 40
3.1.1. Giới thiệu về quê hương Thanh Hóa . 40
3.1.2. Đặt bài toán . 47
3.2. Phân tích đặc trưng và nhu cầu về chỉ số hóa hình ảnh theo đặc trưng . 47
3.2.1. Các thuộc tính của ảnh phong cảnh 47
3.2.2. Các thông tin liên quan đến ảnh 47
3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu 48
3.3.1. Bảng dữ liệu về thể loại ảnh . 48
3.3.2. Bảng dữ liệu về tác giả ảnh . 48
3.3.3. Bảng dữ liệu về giấy ảnh 48
3.3.4. Bảng dữ liệu về bộ sưu tập . 49
3.3.5. Bảng dữ liệu về mô tả ảnh 49
3.3.6. Lược đồ quan hệ cơ sở dữ liệu 50
3.4. Khai thác cơ sở dữ liệu ảnh phong cảnh Thanh Hóa . 50
3.4.1. Hạ tầng kĩ thuật . 52
3.4.2. Một số màn hình giao diện . 52
3.5. Kết luận 56
KẾT LUẬN . 57
Một số vấn đề đã giải quyết 57
Phương hướng tiếp tục nghiên cứu . 58
TÀI LIỆU THAM KHẢO 59

MỞ ĐẦU
Những năm gần đây, ảnh số và việc xử lý ảnh số ngày càng nhận được sự quan
tâm của nhiều người, một phần do các thiết bị thu nhận ảnh số ngày càng phổ biến, giá
cả phù hợp và trở nên thông dụng, cùng với nó là các thiết bị lưu trữ ngày càng được
cải thiện về dung lượng và giá thành nên việc lưu trữ ảnh dưới dạng các file ngày càng
thông dụng hơn, chất lượng ảnh tốt hơn, thời gian lưu trữ lâu hơn .
Mặt khác, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, đặc biệt là sự
phát triển của mạng Internet làm cho số lượng ảnh số được lưu trữ và trao đổi qua
Internet là rất lớn. Do đó bài toán thực tế đặt ra là cần phải có phương pháp tổ chức cơ
sở dữ liệu ảnh phù hợp, cùng với việc tìm kiếm, tra cứu ảnh hiệu quả, có độ chính xác
cao và có hiệu năng tốt.
Việc tìm kiếm một bức ảnh thỏa mãn tiêu chí tìm kiếm trong vô số các bức ảnh
thuộc đủ loại chủ đề và định dạng khác nhau là rất khó khăn, và khi số lượng ảnh trong
một bộ cơ sở dữ liệu 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 số
lượng ảnh rất lớn thì việc so sánh này rất khó khăn, và do đó cần có các phương pháp
hiệu quả và phù hợp hơn.
Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh số có rất nhiều ứng dụng quan trọng, ví dụ
như bài toán „„Quản lý logo trong sở hữu trí tuệ‟‟, „„So sánh mẫu vân tay trong khoa
học hình sự‟‟, „„Tìm kiếm danh lam thắng cảnh trong du lịch, địa lý‟‟, „„Xây dựng thư
viện hình ảnh‟‟ . Việc tìm ra các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh và cách thức tra
cứu, tìm kiếm ảnh hiệu quả sẽ là điều kiện quan trọng để giải quyết các bài toán như
trên. Từ đó, việc tìm ra các phương pháp lưu trữ, cách thức tra cứu và xếp hạng các ảnh
được lưu trên các thẻ nhớ hay trên các thiết bị lưu trữ là vấn đề có tính thiết thực và
hiệu quả cao trong thực tiễn.
Với các định dạnh ảnh số khác nhau sẽ có các phương pháp tra cứu ảnh hiệu
quả khác nhau. Hiện nay có hai xu hướng chính trong việc tra cứu ảnh số là tra cứu ảnh
theo văn bản mô tả ảnh TRIR và tra cứu ảnh theo đặc trưng ảnh CBIR. Một số công cụ
tra cứu ảnh theo văn bản mô tả ảnh như Yahoo, MSN, Google Image Search . và một
số công cụ tra cứu ảnh theo nội dung như Tineye, Bing, Google Image Swirl,
Tiltomo .
Mỗi phương pháp tra cứu ảnh đều có điểm mạnh và hạn chế riêng, ví dụ tra cứu
ảnh theo văn bản mô tả phụ thuộc vào các văn bản mô tả ảnh - điều này lại phụ thuộc
vào chủ quan của người dùng, sự không chính xác trong các văn bản mô tả . nên
thường dẫn tới sự không chính xác; trong khi đó với phương pháp tra cứu ảnh dựa vào
đặc trưng lại phụ thuộc vào cách mà người dùng rút trích đặc trưng, mà một ảnh số
được cấu thành bởi nhiều đặc trưng khác nhau như màu sắc, không gian màu, vân ảnh,
kết cấu ảnh, hình dạng ảnh . Do đó để việc tra cứu ảnh được hiệu quả, người ta thường
lồng ghép các phương pháp tra cứu khác nhau một cách linh Hoạt và phù hợp.
Phương pháp tra cứu ảnh được nhiều người quan tâm nghiên cứu hiện nay là kỹ
thuật „„Tra cứu ảnh dựa theo nội dung‟‟. Kỹ thuật này cho phép trích rút các đặc trưng
của ảnh dựa vào nội dung trực quan của bản thân 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. Việc biểu diễn và trích rút đặc trưng để nhận dạng được bức ảnh mong muốn
ấy rất quan trọng và nhiều hướng nghiên cứu khác nhau đó được triển khai. Một số hệ
thống tra cứu ảnh nổi tiếng như QBIC (IBM), Virage (Virage Inc.), Photobook (MIT),
Visual SEEK (Columbia University) đã áp dụng kỹ thuật này.
Tuy nhiên, khi cơ sở dữ liệu ảnh lớn thì việc tìm kiếm ảnh bằng cách so sánh
ảnh truy vấn với mỗi ảnh trong cơ sở dữ liệu sẽ tốn rất nhiều thời gian và không thể áp
dụng được đối với các cơ sở dữ liệu ảnh lớn. Thực tế đòi hỏi thời gian tìm kiếm không
được tăng tuyến tính đối với số các ảnh trong cơ sở dữ liệu. Chính vì lí do đó tôi chọn
đề tài “Các đặc trưng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh”.
Đề tài này nghiên cứu cơ sở lý thuyết và các ứng dụng chính của kỹ thuật tra
cứu ảnh theo nội dung và kỹ thuật đánh chỉ số ảnh dựa vào phân cụm. Trong kỹ thuật
này, tại thời điểm truy vấn, ảnh truy vấn không so sánh với tất cả các ảnh trong cơ sở
dữ liệu, mà chỉ so sánh với một tập con rất nhỏ các ảnh. Trên cơ sở đó thử nghiệm
phương pháp cụ thể để xây dựng một chương trình phần mềm đọc vào một ảnh danh
lam thắng cảnh mẫu và tìm kiếm những ảnh danh lam thắng cảnh tương tự với ảnh mẫu
trong tập hợp các ảnh cho trước. Kết quả thực hiện đề tài sẽ giúp cho việc tìm kiếm các
ảnh danh lam thắng cảnh trong tập hợp các ảnh được nhanh hơn, đồng thời có thể làm
cơ sở cho việc xây dựng nên các hệ thống ứng dụng có tính thực tiễn cao phục vụ cho
nhu cầu phát triển của xã hội và cho công tác nghiên cứu sau này.
Sau phần mở đầu, nội dung của luận văn gồm 3 chương và phần kết luận:
 Chương 1, với nhan đề “vai trò của dữ liệu đa phương tiện và việc trích chọn
đặc trưng” sẽ trình bày tổng quan về dữ liệu đa phương tiện và một số khía
cạnh liên quan đến trích chọn nội dung.
 Chương 2, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh, trình bày về cơ sở dữ liệu ảnh và quá
trình phân tích, thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệu ảnh.
 Chương 3, nhan đề “các đặc trưng hình ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh phong
cảnh Thanh Hóa” thể hiện ứng dụng của việc tìm hiểu về cơ sở dữ liệu ảnh
trong địa bàn công tác của học viên. Các tư liệu ảnh của tỉnh Thanh Hóa
được dùng làm dữ liệu cho cơ sở dữ liệu ảnh.
Cuối cùng kết luận và danh sách các tài liệu tham khảo, sử dụng trong luận văn.

Chương 1. VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN VÀ
VIỆC TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG
Chương 1 trình bày một số khái niệm liên quan đến dữ liệu đa phương tiện và ý
nghĩa của việc trích chọn đặc trưng.
1.1. Các dữ liệu đa phương tiện và số hóa dữ liệu
1.1.1. Các dữ liệu đa phương tiện
1.1.1.1. Giới thiệu về dữ liệu đa phương tiện
Dữ liệu đa phương tiện bao gồm: văn bản, đồ họa, Hoạt hình, âm thanh,
video, Trong đó có văn bản, âm thanh, hình ảnh và ảnh động.
1. Văn bản (Text): Trong các ứng dụng đa phương tiện, văn bản hiện được sử dụng
rộng dãi. Nguyên nhân là do việc thể hiện văn bản trên màn hình có kích thước và
độ phân giải nhỏ rất thuận lợi. Đồng thời có nhiều thông tin không thể hiện được
bằng các công cụ đa phương tiện khác, khi đó văn bản là hình thức được sử dụng để
thể hiện thông tin đó.
2. Âm thanh (Sound) được xem gồm âm nhạc, tiếng động, tiếng nói. Âm thanh: hay
âm nhạc cũng như các bài phát biểu có sức mạnh về mặt tạo cảm xúc. Âm nhạc có
thể kích thích tâm trạng tích cực trong phục hồi hoặc thư giản trí tuệ và cơ thể,
trong khi đó âm thanh như là tiếng ồn tác động đến con người. Sự kết hợp âm thanh
với hình ảnh động sẽ thể hiện thể giới trực quan. Tiếng nói là một dữ liệu có tính
liên tục, tiếng nói có thể được sử dụng giới thiệu, trình bày, nêu yêu cầu. Tiếng
nói được coi như là công cụ giải thích bổ sung hữu hiệu cho văn bản.
3. Hình ảnh (Image): Thể hiện mối quan hệ từ ảnh đại diện đến nội dung cụ thể. Tâm
trạng của người quan sát có thể quyết định nội dung của hình ảnh, khi đó sự kết hợp
giữa hình ảnh và âm thanh sẽ cho kết quả đầy đủ về nội dung thực. Đồ họa
(Graphic): là một thành phần đa phương tiện rất mạnh được sử dụng để thể hiện

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Đặng Văn Đức, Nguyễn Thị Phương Trà, Giao diện người-máy, Nxb. Nhà xuất
bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 2009
[2]. Đỗ Năng Toàn, Giáo trình xử lí ảnh, Viện Tin học, 2010
[3]. Đỗ Trung Tuấn, Hệ thống đa phương tiện, Nxb. Đại học Quốc gia Hà Nội, 2011
[4]. Hoàng Đức Hải, Lập Trình Ứng Dụng Chuyên Nghiệp SQL Server 2000, Nxb.
Lao động - Xã hội, 2010
[5]. http://***********/xem-tai-lieu/ multimedia-database- image-database. 294822.html,
2011
[6]. http://vi.wikipedia.org/wiki/Thanh Hoa, 2011
[7]. Lê Thị Lan, Cơ sở dữ liệu đa phương tiện, cơ sở dữ liệu ảnh, Trung tâm MICA,
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2011
[8]. Phạm Hữu Khang, Quản trị cơ sở dữ liệu SQL SERVER, Nxb. Thống kê, 2010
[9]. Vũ Đức Thi, Cơ sở dữ liệu, Nxb. Thống kê, 2004