Luận án TS Kỹ thuật điện tử: Truy vấn ảnh nội dung dùng wavelets & trích đặc trưng

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP. HO CHI MINH TRUONG DAI HOC BACH KHOA NGUYEN DUC HOANG TRUY VAN ANH THEO NOI DUNG SU DUNG TRICH DAC TRUNG TREN NEN WAVELETS LUAN AN TIEN SI KY THUAT TP. HO CHI MINH NAM 2013 ĐẠI HỌC QUOC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYÊN ĐỨC HOÀNG TRUY VAN ANH THEO NOI DUNG SỬ DUNG TRICH DAC TRUNG TREN NEN WAVELETS Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số chuyên ngành: 62527001 Phản biện độc lập 1: PGS.

Nguyễn Văn Khang Phản biện độc lập 2: PGS. Dương Anh Đức Phản biện 1: PGS. Ngô Quốc Tạo Phản biện 2: TS. Nguyễn Thanh Hải Phản biện 3: TS.

Lê Thành Sách NGƯỜI HUONG DAN KHOA HOC 1. Lê Tiến Thường 2. Đỗ Hồng Tuan LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án này là trung thực, và không sao chép từ bat kỳ một nguồn nào và dưới bat kỳ hình thức nào.

Việc tham khảo các nguôn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng theo yêu câu. Tác giả luận án Nguyễn Đức Hoàng TOM TAT LUẬN AN Mặc dù, các nhà nghiên cứu đã có nhiều nỗ lực trong những năm gan đây trong việc nghiên cứu hệ thống truy van ảnh, nhưng vẫn chưa có giải thuật thuyết phục được chấp nhận pho biến có thé biểu diễn được các đặc điểm nhìn của con người (human vision), đặc biệt là có thé mô tả ảnh đạt độ chính xác cao theo nội dung cần quan tâm, và điều này luôn là thách thức lớn với tất cả các nhà nghiên cứu. So sánh với các nghiên cứu hệ thống CBIR (Content-based Image Retrieval) công bố trước năm 2000, sự khác biệt có thể thấy trong các nghiên cứu 10 năm gần đây là việc gia tăng của đa dạng các đặc trưng mô tả ảnh. Các dé xuất bắt nguồn từ cải tiến những đặc trưng ảnh cơ bản (như: histogram mau, texture, shape,.) đến phát triển những đặc trưng ảnh mới dựa trên những phép biến đối như wavelets, contourlets.

và kết hợp da dang các mô hình toán học trong thiết kế hệ thống CBIR. Do đó, Luận án tập trung nghiên cứu ứng dụng biến đổi wavelets vào thiết kế hệ thong CBIR mà cụ thé là xây dựng các thuật toán trích đặc trưng anh đùng biến doi wavelets và giải thuật truy vấn phù hợp, cùng khả năng ứng dụng mở rộng của các đặc trưng dé xudt. Trong Luan án này, việc chọn lua hướng nghiên cứu lay biến đôi wavelets làm cơ sở nghiên cứu sâu về thiết kế đặc trưng anh và ứng dụng vào truy van ảnh đã đạt được kết quả nhất định. Theo đó, các bộ mô tả đặc trưng ảnh dựa trên biến đổi wavelets đã được đề xuất kết hợp với thiết kế giải thuật truy vấn.

Cụ thể, Luận án đã dé xuất ba đặc trưng ảnh mới là: đặc trung ảnh contourlet cooccurrence, đặc trưng ảnh phase-based LBP, đặc trưng ảnh contourlet Harris và 4 giải thuật truy vẫn ảnh là: Giải thuật phối hợp các đặc trưng dé truy vấn ảnh (matching) , Giải thuật truy vấn ảnh dùng đặc trưng contourlet cooccurrence (CC), Giải thuật truy vấn ảnh dùng đặc trưng phase-based LBP (pbLBP), Giải thuật truy van anh dùng đặc trưng contourlet Harris (CH). Để có thé đánh giá được mức độ hiệu quả của một giải thuật truy van ảnh cần phải có các phương pháp, tiêu chuẩn đánh giá thích hợp và đặc thù cho lĩnh vực truy van ảnh. Luận án đã chon lựa, giới thiệu bộ các phương pháp, các thông số đánh giá dé sử dụng cho các thực nghiệm của Luận án. Đây là những phương pháp và thông số đánh giá đã được nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực truy vẫn ảnh, truy vẫn thông tin ii sử dụng nên có giá trị cao trong việc tham chiếu hiệu quả các kết quả thực nghiệm của giải thuật đề xuất so với các giải thuật đã công bố.

Ngoài ra, Luận án đã khảo sát khả năng sử dụng đặc trưng dé xuất vào ứng dụng phân loại anh (image classification) là một hướng nghiên cứu có liên quan chặt chẽ với truy vấn ảnh. Các đề xuất gồm phương pháp MKL (Multiple Kernel Learning) kết hợp các kernel, integrate method chọn những class có độ chính xác cao dé gia tăng độ chính xác phân loại cho thay mức độ hiệu qua so sánh được với những phương pháp đã công bố gan đây. Nhìn chung, Luận án này đã giới thiệu được tổng hợp các công trình công bố quan trọng có liên quan đến hướng nghiên cứu và có những đề xuất về các bộ trích đặc trưng ảnh, thiết kế các giải thuật truy van anh, va đã kiếm chứng hiệu quả truy van dé xuất thông qua thực nghiệm cho kết quả truy vấn cải tiễn hơn. Luận án cũng đã nghiên cứu ứng dụng mở rộng của đặc trưng đề xuất trong hướng nghiên cứu phân loại ảnh.

Tất cả các công trình giới thiệu và nghiên cứu đề xuất trong Luận án này đáp ứng mục tiêu nghiên cứu theo những “thang độ” khác nhau. Các thực nghiệm đóng vai trò minh chứng để đưa ra các nhận định, kết luận và có giá trị tham khảo cho các nghiên cứu Sau này. Trên cơ sở các mục tiêu đã đề ra, Luận án đã đề xuất được các bộ trích đặc trưng ảnh mới dựa trên biến đôi wavelets, và thiết kế các giải thuật truy vấn, đề xuất các giải pháp ứng dụng trong phân loại ảnh. Các thực nghiệm đã chứng minh được hiệu quả cải tiễn của các giải thuật đề xuất.

Tóm lại, Luận án với kết quả nghiên cứu đạt được là thiệt thực, có đóng góp cụ thê, và đáp ứng được các mục tiêu dé ra cho Luận án. lil ABSTRACT Although researchers have made great efforts in recent years for the study of image retrieval systems, but no algorithm is accepted widely that can extract image features like human visions. This is always the challenge to all researchers. Compared to the previous researches of Content-based Image Retrieval (CBIR) systems published before the year 2000, the differences viewed in the recent decades of studies are the increasing of many image features.

The improvements are based on basic image features (such as color histogram, texture, shape .), to develop new image features based on the transformations such as the wavelets, the contourlets. and combine many mathematical operators to design CBIR systems. Therefore, the thesis is focused into researches based on the wavelet transform to extract image features then using these features to design CBIR systems and the extended application of the proposed features. In the thesis, the choice of using the wavelet transform to extract image features and design CBIR systems have achieved certain results.

Accordingly, the wavelet- based feature extractors have been proposed and used to design the image retrieval algorithms. Three new image features has been proposed as follows: contourlet cooccurrence, phase-based LBP, contourlet Harris; and four image retrieval algorithms as follows: global features matching (matching), using the contourlet cooccurrence feature (CC), using the phase-based LBP feature (pbLBP), using the contourlet Harris feature (CH). To evaluate retrieval effectiveness of an image retrieval algorithm must have evaluation methods, evaluation criteria appropriate to image retrieval algorithms. The thesis presents the evaluation methods based on the experimental parameters.

These methods and parameters have been used commonly in the performance evaluation of information retrieval and image retrieval by many researchers. So that, achieved experimental results have high values to compare between proposed algorithms with other related algorithms. Furthermore, the thesis also examine the possibility of using the proposed features in image classification that is closely to the relation of CBIR. In this extended application, the proposed methods consists of Multiple Kernel Learning iV (MKL) and integrated methods to increase the classification accuracy.

The experiment results show the efficient perfomance compared with the state-of-the-art methods. Overall, the thesis has introduced a combined research has proposed 3 new image features, 4 new image retrieval algorithms. They have been verified the retrieval effectiveness through the experimental simulations that have improved the query results. The thesis also research an extended application of the proposed features applied to the image classification.

All of the introduced and proposed works in the thesis have achieved the research objectives by different levels. The empirical evidences have been used to make remarks, conclusions and maybe referenced to further researches. Based on the research objectives, the thesis has proposed image retrieval algorithms using the wavelet-based feature extraction. The experiments have demonstrated the improved retrieval effectiveness of the proposed algorithms in CBIR and image classification.

In summary, the contributions of the thesis are practical and specific, fulfill all research objectives. LOI CAM ON Trong quá trình thực hiện Luan án, tôi được Trường Dai hoc Bach Khoa Tp. Hồ Chí Minh và Trung tâm Nghiên cứu Ứng Dụng Khoa học Kỹ thuật Truyền hình (BRAC), là don vị nơi tôi công tac, đã hỗ tro và tao mọi điều kiện thuận lợi, tôi xin bày tỏ sự cảm ơn chân thành đến các đơn vị này. Luận án nảy sẽ không thể hoàn thành nếu không có sự hướng dẫn tận tình và giúp đỡ quý báu của PGS.

Lê Tiến Thường, TS. Đỗ Hồng Tuấn là những người Thay ma tôi muốn bảy tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất. Xin được bày tỏ sự trân trọng với những góp ý có giá trị khoa học sâu sắc và hết sức quý báu của PGS. Dương Anh Đức, PGS.

Nguyễn Văn Khang đã có những phân tích xác đáng giúp tôi hoàn thiện các nội dung trong Luận án này. Tôi cũng xin cảm ơn tập thể các thay cô trong Khoa Điện-Điện tử, đặc biệt là các Thây cô trong Bộ môn Viễn Thông đã có những ý kiến đóng góp và phản biện trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn chỉnh Luận án, cảm ơn Phòng Đào tạo sau đại học đã hỗ trợ các thủ tục trong quá trình hoàn thành khóa học Nghiên cứu sinh. Tôi xin tỏ lòng cảm ơn đến PGS. Đặng Thành Tín, PGS.

Hoàng Đình Chiến, TS. Trịnh Hoàng Hơn, TS. Nguyễn Thanh Hải, TS. Nguyễn Thanh Hùng đã có những góp ý quan trọng trong quá trình thực hiện nội dung Luận án.

Xin cảm ơn Ban giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Ứng Dụng Khoa học Kỹ thuật Truyền hình (BRAC) — Đài Truyền hình Việt Nam nhất là TS. Trần Dũng Trình, nguyên Giám đốc đơn vị đã có nhiều hỗ trợ về chuyên môn, thời gian, cũng như kinh phí để tôi có thể hoàn thành Luận án này. Tôi cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn đến cố PGS. Nguyễn Kim Sách, nguyên Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Ứng Dụng Khoa học Kỹ thuật Truyền hình (BRAC) đã có những dìu dắt, khích lệ tôi trong quá trình nghiên cứu khoa học.

Cuối cùng, tôi cảm ơn tất cả những sự giúp đỡ của người thân, đồng nghiệp, bạn bè đã đóng góp ý kiến, động viên khích lệ, tạo nguồn lực tinh thần to lớn dé tôi có thé thực hiện và hoàn thành được các công trình trong Luận án này. TRAN TRONG - Tháng 12 năm 2013 VỊ MỤC LỤC 1 CHƯƠNGI-_ GIỚI THIỆU.