A Content-based image retrieval system for texture and color queries
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ÖZET RENK VE DOKU ARAMALARI İÇİN İÇERİK-TABANLI BİR GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ Eyüp Sabri Konak Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticileri: Yard. Doç. Dr. Uğur Güdükbay ve Doç. Dr. Özgür Ulusoy Ağustos, 2002 Son yıllarda, çok büyük resim ve video veritabanları oluşagelmiştir. Bu büyümeye paralel olarak, görsel bilgiye erişebilmek için içerik-tabanlı erişim ve indekslenmiş veritabanları üzerinde arama yapabilme ihtiyaçları doğmaktadır. Görsel bilginin ana bileşenlerinden ikisi renk ve dokudur. Bu tezde, resim ler arasında renk ve doku benzerliğim hesaplayan bir içerik-tabanlı erişim sis temi sunulmaktadır. Kullanılan teknik, doku analizinde istatistiksel yaklaşıma dayanmaktadır. Her resim için özellikler vektörünü, aynı anda hem mümkün olduğunca bilgilendirici kılmak, hem de düşük vektör boyutlarının sağlayacağı etkin hesaplama imkanından yararlanabilmek için, her resmin Uzaysal Gri Düzey Bağıntı Matrisinden beş adet optimal ikinci-seviyeden doku istatistiği hesaplan maktadır. Renk analizinde kullanılan yöntem renk histogramları olup bun larda bulunan bilginin elde edilmesi, renk dönüşümü, basamaklandırma ve filt- relemeyi içeren bir önişleme fazı sonucunda olmuştur. Böylelikle elde edilen ve özellik vektörlerinde saklanan özellikler daha sonra bir kesişim yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Sistem ayrıca, görüntünün tümü üzerinde işlem yapmak yer ine resmi önce farklı doku özelliğindeki bölgelerine ayıran başka bir önişleme fazıyla genişletilmiştir. Sisteme dahil edilen bir diğer özellik de, dikdörtgensel bölgeleri nesne olarak ele almanın yol açabileceği benzerlik hatalarını azalta- bilmeye yönelik nesne-bazlı renk ve doku arama için bir yön haritası sun masıdır. Deney sonuçları ve analizler bu içerik-tabanlı erişim sisteminin erişim ve ölçeklenebilirlik bakımından etkin olduğunu göstermektedir. Anahtar sözcükler: Doku Analizi, Renk Histogramları, Doku Benzerlik Ölçümü, içerik- Tabanlı Görüntü Erişimi, Görüntü Veritabanları. ABSTRACT A CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL SYSTEM FOR TEXTURE AND COLOR QUERIES Eyüp Sabri Konak M.S. in Computer Engineering Supervisors: Assist. Prof. Dr. Uğur Güdükbay and Assoc. Prof. Dr. Özgür Ulusoy August, 2002 In recent years, very large collections of images and videos have grown rapidly. In parallel with this growth, content-based retrieval and querying the indexed col lections are required to access visual information. Two of the main components of the visual information are texture and color. In this thesis, a content-based image retrieval system is presented that computes texture and color similarity among images. The underlying technique is based on the adaptation of a statistical ap proach to texture analysis. An optimal set of five second-order texture statistics are extracted from the Spatial Grey Level Dependency Matrix of each image, so as to render the feature vector for each image maximally informative, and yet to obtain a low vector dimensionality for efficiency in computation. The method for color analysis is the color histograms, and the information captured within histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transfor mation, quantization, and filtering. The features thus extracted and stored within feature vectors are later compared with an intersection-based method. The sys tem is also extended for pre-processing images to segment regions with different textural quality, rather than operating globally over the whole image. The sys tem also includes a framework for object-based color and texture querying, which might be useful for reducing the similarity error while comparing rectangular re gions as objects. It is shown through experimental results and precision-recall analysis that the content-based retrieval system is effective in terms of retrieval and scalability. Keywords: Texture Analysis, Color Histograms, Texture Similarity Measurement, Content-Based Image Retrieval, Image Databases. iii C-»'` II.
Collections