Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Các đặc trưng ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18495 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. 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

    Xem Thêm: Các đặc trưng ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Các đặc trưng ảnh trong cơ sở dữ liệu ảnh sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status