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Proseminar SS 2005: Distanzen und Ähnlichkeitsmaße im hochdimensionalen Raum. „ Single Color Extraction. and Image Query“. Sebastian Bertram. 23.05.2005. Gliederung. Gliederung. Einleitung. Farbräume. Inhaltsbasierte Analyse von Bildern Farbhistogramme

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Single color extraction

Proseminar SS 2005: Distanzen und Ähnlichkeitsmaße im hochdimensionalen Raum

„Single Color Extraction

and Image Query“

Sebastian Bertram

23.05.2005


Gliederung hochdimensionalen Raum

Gliederung

  • Einleitung

  • Farbräume

  • Inhaltsbasierte Analyse von Bildern

    • Farbhistogramme

    • Farb(bild)segmentierung

  • Indexierung

  • Auswertung und zukünftige Möglichkeiten der Verbesserung

Single Color Extraction and Image Query Sebastian Bertram Seite 1 /21


Einleitung hochdimensionalen Raum

Content-based Image Retrieval (CBIR)-System

Anforderungen:

  • Identifikation und Verwendung intuitiver visueller Merkmale

  • wirksame Merkmalsdarstellung und Diskriminierung

  • automatisches Herausziehen räumlich lokalisierter Merkmale

  • Techniken für effiziente Indexierung und Retrieval von Multimedia-

  • Datenbeständen

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Einleitung hochdimensionalen Raum

Ablaufdiagramm eines CBIR-Systems:

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Einleitung hochdimensionalen Raum

Farbbasierter Ansatz:

Farbe: Welche Farbe(n) ist (sind) in einem Bild hauptsächlich vertreten?

Farbverteilung: Wie sind die unterschiedlichen Farben verteilt?

Farbkomposition: An welcher Position sind welche Farben zu finden?

[Textur: Welche Muster oder Konturen erscheinen in einem Bild und wie

sind sie im Bild ausgerichtet]

Beispiele:

  • eine durch blaue umgebene gelblich-orangefarbene Stelle d.h., ein

  • Sonnenuntergang

  • setzte ein Gebiet von roten, weißen und blauen zusammen, d.h., eine US-

  • Flagge

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Grundlagen hochdimensionalen Raum

RGB-Farbraum:

Darstellung am Bildschirm

additives Farbmodell

Problem:

sehr empfindlich gegenüber Beleuchtungsänderungen der Umgebung

keine Möglichkeit, farbähnliche Flächen einfach zusammenzufassen

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Grundlagen hochdimensionalen Raum

HSV-Farbraum:

Farbtons (Hue),

Sättigung (Saturation)

Helligkeit (Value, Brightness, Lightness, Intensity)

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Farbhistogramme hochdimensionalen Raum

Farbhistogramme:

Farbverteilung eines Bildes (auf Pixelbasis).

(1) Auswahl eines Farbraums,

(2) Quantisierung des Farberaumes,

(3) Berechnung der Histogramme,

(4) Berechnung der Histogrammentfernungsfunktion,

(5) Identifikation der Indexierungen

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Farbhistogramme hochdimensionalen Raum

Probleme:

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Farbhistogramme hochdimensionalen Raum

Probleme (Fortsetzung):

sehr verschiedene Bilder können das gleiche Farbhistogramm aufweisen,

Keine Extraktion weiterer lokalisierter Merkmale möglich

Vorteile:

rotations-, und translationsinvariant

robust gegenüber Skalierungen von Objekten sowie teilweise Verdeckung

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Farbhistogramme hochdimensionalen Raum

Distanzfunktionen:

Probleme der euklidischen Distanz

Seien HPund HQdie Farbhistogramme der Bilder P und Q.

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Farbhistogramme hochdimensionalen Raum

dist²(pink,rot) = (pink – red)T x(pink – red)

dist²(pink,blau) = (pink – blue)T x(pink – blue)

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red pink blue hochdimensionalen Raum

red

DA(‘red’, ‘blue’) =

pink

blue

DA(‘pink’, ‘blue’) =

DA(‘red’, ‘pink’) =

Farbhistogramme

Quadratische Form als Distanzfunktionen

Ähnlichkeit der Dimensionen i und j in den Vektoren

Ähnlichkeitsmatrix A = [aij]

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Farbsegmentierung hochdimensionalen Raum

Farbsegmentierung

Ziel:

Zusammenfassen gleichfarbiger Flächen in Regionen

Lokalisierung der räumlichen Farbinformationen innerhalb der Bilder

Vorteile:

Ermöglicht auch Retrival mit unvollständigen Informationen

Verbesserung der Retrieval Performance

Bild wird in Suchräume unterteilt

QBIC-System verlangt manuelle Segmentierung der Bilder

Automatische Segmentierung noch nicht in IR-Systeme integriert

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Farbsegmentierung hochdimensionalen Raum

Skalierung auf vordefiniertes Seitenverhältnis

(Optional)

196x196 Pixel

Transformation in den HVS Farbraum

Nutzung einer reduzierten, der Problemstellung angepassten Farbpalette

Farbreduzierung auf

166 Farben

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Farbsegmentierung hochdimensionalen Raum

Detailreduzierungen durch Filter

5x5 Median Filter auf

jeden HSV Farbkanal

Colorizing Algorithmus

Nachteil:

Beschränkung auf farbtexturierte Objekte

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Farbsegmentierung hochdimensionalen Raum

Flächenwachstumsverfahren durch Schwellenwerte

Mindestgröße für Regionen

Absoluter und relativer Beitrag jeder Farbe

Kriterien für Verschmelzung mit Nachbarregionen

möglichst geringe Farbabweichung

möglichst lange gemeinsame Grenze

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Indexierung hochdimensionalen Raum

Extraktion von Farbmerkmalen und Indexierung

Speicherung der Merkmale in Vektoren

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Indexierung hochdimensionalen Raum

Vergleich von Bildern = Vergleich ihrer Merkmalsvektoren

Darstellung als Punkt im n-dimensionalen Raum

Daten werden relativ bezüglich ihrer Lage zueinander gespeichert

Indexstrukturen:

Quadtree

Gridfiles

Voronoi-Diagramm

R-Bäume

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Auswertung hochdimensionalen Raum

Suche nach effizienteren und genaueren Algorithmen und Methoden

  • Texturanalyse

Beschreibung der im Bild vorkommenden Oberflächenstrukturen

(einflächig, mehrflächig oder fleckig, Kontrast, Grobheit, Linienhaftigkeit,

Gerichtetheit, Regelmäßigkeit und Geschmeidigkeit)

  • Konturanalyse

textuelle Beschreibung der im Bild enthaltenen Umrisse

Klassifikation in geometrischen Formen aus einer vordefinierten Menge

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Auswertung hochdimensionalen Raum

  • Objekterkennung

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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! hochdimensionalen Raum

Gibt‘s noch Fragen

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