tailieunhanh - Bộ mô tả mới ứng dụng trong truy vấn ảnh dùng Contourlet Co-Occurrence
Trong bài báo này, một bộ mô tả mới dùng để trích đặc điểm của ảnh trong các cơ sở dữ liệu ảnh được giới thiệu. Bộ mô tả mới này, gọi là Contourlet Co-Occurrence, được thiết kế dựa trên sự kết hợp của biến đổi contourlet và ma trận co-occurrence mức xám (GLCM - Grey Level Co-occurrence Matrix). Để đánh giá hiệu quả của bộ mô tả đề xuất, chúng tôi thực hiện các so sánh giữa phương pháp dùng các bộ mô tả đặc điểm đã giới thiệu như Contourlet [2], GLCM [14] với bộ mô tả đặc điểm Contourlet Co-Occurrence trong ứng dụng truy vấn ảnh. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh phương pháp đề xuất có hiệu quả được cải thiện hơn. | TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 15, SOÁ K2- 2012 A NEW DESCRIPTOR FOR IMAGE RETRIEVAL USING CONTOURLET COOCCURRENCE Nguyen Duc Hoang(1), Le Tien Thuong(2), Do Hong Tuan(2), Bui Thu Cao (3) (1) Broadcast Research and Application Center, Vietnam Television (VTV-BRAC) (2) University of Technology, VNU-HCM (3) Ho Chi Minh City University of Industry (Received December 20th, 2011, Accepted March 21st, 2012) ABSTRACT: In this paper, a new descriptor for the feature extraction of images in the image database is presented. The new descriptor called Contourlet Co-Occurrence is based on a combination of contourlet transform and Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). In order to evaluate the proposed descriptor, we perform the comparative analysis of existing methods such as Contourlet [2], GLCM [14] descriptors with Contourlet Co-Occurrence descriptor for image retrieval. Experimental results demonstrate that the proposed method shows a slight improvement in the retrieval effectiveness. Keywords: content-based image retrieval, CBIR, Contourlet Co-occurrence, Contourlet. texture 1. INTRODUCTION classification algorithm. Then, (CBIR) Daubechies wavelets were used to extract becomes a real demand for storage and feature vectors. Another approach called retrieval of images in digital image libraries wavelet correlogram [9, 6, 7] used the and other multimedia databases. CBIR is an correlogram automatic coefficients to construct feature vectors. Content-based image process for retrieval searching relevant images to a given query image based on the primitive low-level image features such as color, texture, shape and spatial layout [15]. of high frequency wavelet . Our Approach In this paper, we propose a new descriptor for image retrieval called the contourlet co- In other researching trend, transformed data occurrence descriptor. The highlights of this are used to extract some higher level features. descriptor are: (i) it used Contourlet .
đang nạp các trang xem trước
