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PicSeeker System

PicSeeker System. 作者：資四 A 翁倩儀、陳姿君、潘迎欣 資四１陳怡之 教授：吳憲珠 老師. 報告人：潘迎欣 日期： 2008/05/07. 大綱. 簡介 方法綱要 Color Histogram 放射狀掃描共相關矩陣 (Radioactive Scanning Co-occurrence Matrix, RSCM) 邊緣樣式共相關矩陣 (Edge Motif Co-occurrence Matrix, EMCM) 實驗結果 系統實作 結論 論文發表 2007 全國電信研討會 (NST2007)

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Presentation Transcript

  1. PicSeeker System 作者：資四A 翁倩儀、陳姿君、潘迎欣 資四１陳怡之 教授：吳憲珠 老師 報告人：潘迎欣 日期：2008/05/07

  2. 大綱 • 簡介 • 方法綱要 • Color Histogram • 放射狀掃描共相關矩陣(Radioactive Scanning Co-occurrence Matrix, RSCM) • 邊緣樣式共相關矩陣(Edge Motif Co-occurrence Matrix, EMCM) • 實驗結果 • 系統實作 • 結論 • 論文發表 • 2007全國電信研討會(NST2007) • 2007全國計算機會議(NCS2007)

  3. 欲查詢之影像 傳回相似影像 多媒體影像資料庫 簡介(1/2) 1.便利性-不需人工為影像註解 2.完整性-可記錄無法言語資訊 3.實務性-已應用於文物的典藏

  4. 簡介(2/2) • 影像特徵有以下種類 • 人工標示 • 顏色特徵 • 紋理特徵 • 空間關係特徵 • 形狀特徵

  5. 欲查詢之影像 多媒體影像資料庫 流程圖 顏色特徵值-顏色直方圖 紋理特徵值-RSCM、EMCM 傳回特徵值差異和，愈小愈相似

  6. Color Histogram(1/2) Step 1:使用三色直方圖 • 個別累積像素值出現次數

  7. Color Histogram(2/2) Step 2:直方圖正規化得顏色特徵值 • 求出各色在此影像的全域顏色特徵 Hk(x)指直方圖，k是R、G、B Height、Width各是影像的長寬 F(x,y)是正規化後的紋理特徵矩陣

  8. 流程圖 欲查詢之影像 多媒體影像資料庫 顏色特徵值-顏色直方圖 紋理特徵值-RSCM、EMCM 傳回特徵值差異和，愈小愈相似 8

  9. RSCM(1/3) Step 1:遮罩掃描比大小得樣式值 176>156 1 176>177 0 176>209 0 176>155 1 176>206 0 176>156 1 176>177 0 176>204 0 10010100(2)=148

  10. RSCM(2/3) Step 2:累積空間關係至樣式矩陣 • 以半放射狀方式掃描，累積到邊緣樣式共相關矩陣 1 1 1 1

  11. RSCM(3/3) Step 3:矩陣正規化得紋理特徵值 • 求出各紋理在此影像中出現比例 • 可克服影像大小不同的查詢問題 T(x,y)指放射狀掃描共相關矩陣 Height、Width各是影像的長寬 F(x,y)是正規化後的紋理特徵矩陣

  12. 流程圖 欲查詢之影像 多媒體影像資料庫 顏色特徵值-顏色直方圖 紋理特徵值-RSCM、EMCM 傳回特徵值差異和，愈小愈相似 12

  13. EMCM(1/5) Step 1:使用Sobel求出“梯度” • Sobel的四遮罩

  14. EMCM(2/5) Step 1:使用Sobel求出“梯度” 此區塊只留下>200之梯度結果

  15. EMCM(3/5) Step 2:遮罩掃描比大小得樣式值 304>264  1 264>260 1 260>278 0 278>304 0 1100(2)=12

  16. EMCM(4/5) Step 3:累積空間關係至樣式矩陣 • 以半放射狀方式掃描，累積到邊緣樣式共相關矩陣 1 1 1 1

  17. EMCM(5/5) Step 4:矩陣正規化得紋理特徵值 • 求出各紋理在此影像中出現比例 • 可克服影像大小不同的查詢問題 T(x,y)指樣式共相關矩陣 Height、Width各是影像的長寬 F(x,y)是正規化後的紋理特徵矩陣

  18. 流程圖 欲查詢之影像 多媒體影像資料庫 顏色特徵值-顏色直方圖 紋理特徵值-RSCM、EMCM 傳回特徵值差異和，愈小愈相似 18

  19. 相似度計算 TQ(x,y)指查詢圖的特徵矩陣 TD(x,y)指資料庫該圖的特徵矩陣 D(d)是查詢圖與資料庫該圖的差異總和

  20. N Z U C Gamma Alpha 實驗結果 • RSCM、EMCM與Motif Co-occurrence Matrix (MCM)比較 • 以商標、灰階紋理、自然建築圖庫來查詢 • 依據Precision、Recall作為查詢水準 • MCM方法的六種樣式 N. Jhanwar, S. Chaudhuri, G. Seetharaman and B. Zavidovique (2004), “Content Based Image Retrieval Using Motif Co-occurrence Matrix,” Image Vision Computing, 22, 1211-1220.

  21. 查詢圖 MCM傳回前八張圖 EMCM傳回前八張圖 RSCM傳回前八張圖 以灰階紋理圖庫查詢(111種各16張)

  22. 以灰階紋理圖庫查詢(111種各16張) Precision =TP/(TP + FP) Recall =TP/(TP + FN) TP : 查詢到的相似影像 FN : 未查詢到的相似影像 FP : 查詢到的不相似影像 TN : 未查詢到的不相似影像

  23. 八類圖之原始圖 Contrast,對比 Distortion,扭曲 Luminance,亮度 Hue,色相 Noise,雜訊 Region,區域 Scale,影像大小 Rotation,旋轉 以商標圖庫查詢(八類各100張)

  24. 以商標圖庫查詢(八類各100張)

  25. 查詢圖 MCM傳回前八張圖 EMCM傳回前八張圖 RSCM傳回前八張圖 以自然建築物圖庫查詢(167張自然影像)

  26. 以自然建築物圖庫查詢(167張自然影像)

  27. 系統實作

  28. 系統實作

  29. 結論

  30. 論文發表 潘迎欣、翁倩儀、陳姿君、 陳怡之、吳憲珠 (2007) “應用放射線紋理空間關係之影像查詢技術” 發表於2007全國電信研討會(NST2007) 潘迎欣、陳姿君、翁倩儀、吳憲珠 (2007) “植基於邊緣特徵空間關係之影像查詢技術” 發表於2007全國計算機會議(NCS2007) 30

  31. Thank You ! Contact 潘迎欣 s13953010@ntit.edu.tw

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