روشی سریع دربازیابی تصاویر مبتنی بر محتوا با استفاده از ترکیب ویژگی لبه و رنگ

در [روشی سریع دربازیابی تصاویر مبتنی بر محتوا با استفاده از ترکیب ویژگی لبه و رنگ]رویکرد جدیدی برای بازیابی تصاویر مبتنی بر محتوا(CBIR) ارائه گردیده است. جهت استخراج ویژگی از دو ویژگی رنگ HSV و گرادیان لبه استفاده شده است. بدین صورت که ابتدا برای استخراج ویژگی لبه بر روی تصویر الگوی باینری محلی اعمال شده تا لبه های تصویر برجسته تر شوند سپس برروی تصویر حاصل از الگوی باینری محلی هیستوگرام گرادیان (SRF)که از مجموع دو اپراتور سوبل و رابرتز استفاده می کند تا زوایای افقی و عمودی و مورب را نمایش دهد استفاده می شود، جهت استخراج ویژگی رنگ با تبدیل فضای رنگ RGBبه فضای رنگ HSI و کمی سازی آن ویزگی رنگ بدست می آید.

1- استخراج ویژگی:

1-1:رنگ یکی از متداولترین و تعیین کننده ترین ویژگی دیداری در زمینه بازیابی تصویر است، چرا که نسبت به تغییرات مربوط به اندازه ،جهت ، دورنمایی و اغتشاش تصویر پایدار است.عمومی ترین روش در بازیابی رنگ تصاویر استفاده از هیستوگرام رنگ است که از مهمترین تکنیک های بازیابی تصویر بر اساس رنگ است.

اولین گام در تشکیل هیستوگرام رنگ،مشخص کردن فضای رنگ است. به صورت عمومی فرمت های مختلف تصاویر همچون GIF ، BMP و ... فضای رنگ RGB را در خود دارند. در صورت انتخاب این فضا محاسبات کمتری را خواهیم داشت اما مسئله قابل توجه یکنواخت نبودن از جهت ادراکی است. به همین دلیل ما در این مقاله فضای RGB را به فضای HSV تبدیل کردیم تا خاصیت یکنواختی ادراکی را شاهد باشیم. ابعاد تشکیلدهنده این فضا،رنگ را بر اساس رده (H) یا طول موج، درجه اشباع رنگ (S) و درجه روشنایی آن (V) تعریف میکنند. فضای مذکور یک فضای مخروطی است، که در آن :
١ . طول موج رنگ برابر زاویهی رنگ در برش دایره مخروط میباشد و در فاصله[0,2π] تعریف می شود، به صورتی که قرمز در زاویه صفر درجه، سبز در زاویه 2π/3 و آبی در زاویه4π/3 قرار گرفته که در انتها، دوباره به قرمزدر زاویه 2π باز میگردد.
٢ . درجه روشنایی رنگ معادل محور مرکزی مخروط است.
٣ . درجه اشباع رنگ برابر فاصله نقطه روی دایره تا محور مرکزی است به گونه ای که در نزدیکی محور، میزان غلظت کمتر است و رنگ مزبور به دسته رنگهای خاکستری میپیوندد.
H مولفه اصلی مورد استفاده در سیستمهای بازیابی است چرا که نسبت به تغییرات جهت تصویربرداری از شیئ یا منظره پایدارتر است. اما با این حال به تغییرات روشنایی به شدت حساس میباشد .
جهت تشکیل هیستوگرام رنگ پس از این فضا به طور خطی کوانتیزه میشود. بهدلیل اهمیتی که فضای H نسبت به سایر مولفه ها دارد، این مولفه به 16بازه و دو مولفه دیگر هر کدام به 4 بازه کوانتیزه میشوند. هیستوگرام رنگ تصویر با شمردن نقاطی که در هر بازه قرار می گیرند، محاسبه شده و به تعداد کل نقاط تصویر نرمالیزه میشود. بردار حاصل از نمایه سازی هر تصویر با استفاده از ویژگی هیستوگرام رنگ HSV ، یک بردار 256 بعدی است.

2-1:ویژگی لبه یکی از سودمندترین الگوریتم ها جهت مشخص کردن تغییرات پیکسل ها و طبفه بندی تصاویر مختلف است. در این مرحله در نهایت قصد بدست آوردن هیستوگرام زوایای گرادیان SRF را داریم. نکته متمایز این مقاله استفاده از عملگر الگوهای باینری محلی LBP به عنوان مرحله پیش پردازش است، به عبارت دیگر به جای آنکه بر روی تصویر خاکستری لبه یابی انجام شود بر تصویر حاصل از الگوریتم LBP ، لبه یابی انجام می شود.

مرجع:ذوالفقاری احمد،خسروی حسین، روشی سریع دربازیابی تصاویر مبتنی بر محتوا با استفاده از ترکیب ویژگی لبه و رنگ، هشتمین سمپوزیم پیشرفت های علوم و تکنولوژی- مشهد- آذر92