PHÉP CHUẨN HÓA DỮ LIỆU ĐẶC TRƯNG MỨC THẤP CỦA ẢNH TRONG TRUY VẤN ẢNH DỰA TRÊN NỘI DUNG

Abstract

Trong vấn đề tra cứu ảnh dựa trên nội dung (CBIR), ảnh được biểu diễn bằng nhiều đặc trưng mức thấp để mô tả màu sắc, kết cấu và hình dạng của ảnh. Các thuật toán truy vấn ảnh thường xây dựng các độ đo tương tự toàn cục giữa các véctơ đặc trưng biểu diễn đối tượng ảnh. Sự kết hợp nhiều đặc trưng ảnh khác nhau như vậy đòi hỏi phải chuẩn hóa dữ liệu các bộ đặc trưng. Bước chuẩn hóa dữ liệu đặc trưng ảnh có ảnh hưởng đến chất lượng CBIR và đã có một số phép chuẩn hóa được sử dụng như chuẩn hóa min-max, chuẩn hóa 3-sigma và chuẩn hóa mở rộng 3sigma-FCM,… Bài báo này trình bày một phương pháp chuẩn hóa mới cải tiến từ chuẩn hóa 3sigma-FCM. Thực nghiệm đã chứng tỏ tính hiệu quả của thuật toán đề xuất cho vấn đề chuẩn hóa dữ liệu đặc trưng ảnh. Khoảng động của dữ liệu đặc trưng ảnh được chuẩn hóa trên đoạn [-1,1] rộng hơn khoảng động tương ứng của phép chuẩn hóa 3sigma-FCM. Thực nghiệm cũng chứng tỏ, phép chuẩn hóa mới cũng tăng chất lượng CBIR khi kết hợp với các thuật toán xây dựng độ đo tương tự ảnh như EMR.