[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Tìm
kiếm ảnh dựa vào nội dung ứng dụng tra cứu ảnh y tế
MỞ
ĐẦU
Cùng với sự bùng nổ thông tin trên web và sự phát triển của
công nghệ kỹ thuật số, lượng ảnh lưu trữ trên Web cũng tăng một cách nhanh
chóng. Vì vậy, việc xây dựng các hệ thống tìm kiếm là rất cần thiết. Các công
cụ tìm kiếm ảnh thường dựa vào hai đặc trưng chính là văn bản đi kèm ảnh hoặc
nội dung ảnh. Một số công cụ tìm kiếm ảnh theo văn bản đi kèm như Google Image
Search, Yahoo!, MSN,…Một số công cụ tìm kiếm ảnh dựa vào nội dung ảnh như
Google Image Swirl, Bing, Tiltomo, Tineye,…
Tìm kiếm ảnh theo nội dung đã nhận được nhiều sự quan tâm
của các nhà khoa học. Khi số lượng ảnh trong một bộ sưu tập còn ít, việc nhận
diện một bức ảnh hay việc so sánh sự giống và khác nhau giữa nhiều bức ảnh có
thể thực hiện được bằng mắt thường, tuy nhiên khi có số lượng rất lớn ảnh thì
việc so sánh bằng mắt thường là rất khó khăn, đòi hỏi phải có những phương pháp
hiệu quả và chính xác hơn.
Trong thực tế, bài toán tra cứu ảnh có nhiều ứng dụng quan
trọng. Đặc biệt trong lĩnh vực y học hiện nay việc ứng dụng tra cứu ảnh y tế
cũng hết sức quan trọng. Việc tìm ra một bức ảnh giống hoặc tương tự với ảnh
mẫu hay không. Trong trường nàu nếu sử dụng bằng mắt thường để duyệt thì sẽ tốn
rất nhiều thời gian và độ chính xác không cao, ngược lại nếu có các phần mềm
cho phép tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu ảnh có sẵn những hình ảnh tương tự với hình
ảnh mẫu thì việc đánh giá và phát hiện bệnh lý sẽ dễ dàng hơn nhiều.
Trước năm 1990, người ta thường sử dụng phương pháp tra cứu
ảnh theo văn bản (Text Based Image Retrieval). Theo cách này người ta sẽ gán
cho mỗi bức ảnh một lời chú thích phù hợp với nội dung hoặc một đặc điểm nào đó
của ảnh, sau đó việc tra cứu ảnh được thực hiện dựa trên những lời chú thích
này. Phương pháp này khá đơn giản. Tuy nhiên, việc tìm kiếm chỉ dựa vào văn bản
đi kèm còn có nhiều nhập nhằng giữa nội dung hiển thị ảnh và nội dung văn bản
đi kèm ảnh trong quá trình tìm kiếm. Ví dụ, với truy vấn “Apple”, máy tìm kiếm
khó phân biệt được người dùng muốn tìm hình ảnh quả táo hay logo của hãng
Apple. Bên cạnh đó phương pháp tra cứu ảnh dựa theo văn bản không thể áp dụng
để tra cứu các cơ sở dữ liệu ảnh có số lượng ảnh lớn. Một trong những phương
pháp được nhiều người quan tâm nghiên cứu hiện nay là phương pháp “Tra cứu ảnh
dựa theo nội dung” (Content Based Image Retrieval). Ý tưởng phương pháp này là
trích chọn các đặc điểm dựa vào nội dung trực quan của ảnh như màu sắc, kết
cấu, hình dạng và bố cục không gian của ảnh để làm cơ sở cho việc tra cứu, sắp
xếp, tổ chức cơ sở dữ liệu ảnh.
Một số hệ thống tra cứu ảnh nổi tiếng như QBIC (IBM), Virage
(Virage Inc.), Photobook (MIT), VisualSEEK (Columbia University)... đã áp dụng
khá thành công phương pháp tra cứu này. [7],[16],[17]
Nội dung của đề tài này giới thiệu cơ sở lý thuyết và các
ứng dụng chính của một số phương pháp tra cứu ảnh, trong đó đi sâu vào giới
thiệu phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung ứng dụng tra cứu ảnh y tế. Trên
những cơ sở đó tiến hành thử nghiệm một phương pháp cụ thể để xây dựng một
chương trình phần mềm tra cứu ảnh cho phép đọc vào một ảnh mẫu và tìm kiếm
những ảnh tương tự với ảnh mẫu trong một tập hợp các ảnh cho trước theo hai đặc
điểm là hình dạng và màu sắc của ảnh.
Luận văn gồm có ba chương:
Chơng 1: Trình bày tổng quan về tra cứu ảnh
Chơng 2: Một số phương pháp tìm kiếm ảnh theo nội dung
Chơng 3: Tra cứu ảnh y tế và giới thiệu một ứng dụng của
phương pháp tra cứu ảnh theo nội dung trong y tế; những hạn chế và khả năng mở
rộng của chương trình ứng dụng đó.
Xem online tài liệu bị lỗi các bạn nên down về
Bài viết liên quan
