Efficient content based image retrieval

العناوين الأخرى

استرجاع الصورة من خلال محتواها بكفاءة

مقدم أطروحة جامعية

Salamah, Ruba Abd al-Hamid

مشرف أطروحة جامعية

Abu Haybah, Ibrahim S. I.

الجامعة

الجامعة الإسلامية

الكلية

كلية الهندسة

القسم الأكاديمي

قسم هندسة الحاسوب

دولة الجامعة

فلسطين (قطاع غزة)

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2010

الملخص العربي

لقد أصبح استرجاع الصور من خلال محتواها من قواعد بيانات كبيرة يتمتع باهتمام كبير هذه الأيام في العديد من المجالات.

في أطروحة الماجستير هذه نقدم نظاما لاسترجاع الصور من خلال محتواها بكفاءة على أساس المناطق الموجودة فيها و هذا النظام يستخدم اللون و النسيج كخصائص بصرية لوصف محتوى الصورة.

مساهمتنا في هذا البحث تتكون من ثلاث توجهات.

أولا، نحن نستخدم تقنية Gabor Filters لاستخراج ميزات النسيج من مناطق عشوائية الشكل تم فصلها من الصورة بعد عملية التجزئة.

و ثانيا، لتسريع عملية حساب التشابه و استرجاع الصور، نقوم بنقسيم الصور الموجودة في قاعدة البيانات إلى مناطق، ثم نقوم بتنظيم هذه المناطق في مجموعات بناء على الخصائص المستخرجة منها و ذلك باستخدام تقنية الخرائط ذاتية التقسيم (SOM).

هذه العملية تتم في مرحلة سابقة لعملية الاستعلام، و بالتالي للرد على استعلام معين فإن هذا النظام لا يحتاج للبحث في صور قاعدة البيانات بأكملها، بدلا من ذلك فإنه يبحث فقط في عدد من الصور المرشحة المطلوبة ليتم البحث فيها عن التشابه مع الصورة المطلوبة.

و ثالثا، لزيادة دقة نتائج الاسترجاع في نظامنا، نحن نستخدم الجمع بين الخصائص المستخرجة من مناطق الصورة مع الخصائص المستخرجة من الصورة بأكملها و التي هي النسيج باستخدام مرشحات جابور، و المدرج الإحصائي للون.

في تحليل النظام من خلال المحاكاة نعطي مقارنة بين نتائج استرجاع الصورة على أساس الخصائص المستخرجة من الصورة كاملة، و الخصائص المستخرجة من مناطق الصورة بعد تقسيمها، و استخدام هذين النوعين من الخصائص معا.

النظام المقترح يعتبر تحسين لنظام استرجاع الصورة من خلال محتواها عن طريق زيادة دقة نتائج الاسترجاع بالإضافة إلى تقليل الزمن الذي يحتاجه النظام لاسترجاع الصور.

لقد تم تقييم النظام المقترح استنادا إلى قاعدة صور مكونة من 1000 صورة ملونة من مجموعة كورال.

النتائج العملية أثبتت تفوق النظام المقترح على عدد من النظم و التقنيات الموجودة من حيث الدقة و السرعة.

في تحليل النظام من خلال المحاكاة نعطي أيضا مقارنة بين نتائج استرجاع الصورة على أساس الخصائص المستخرجة من الصورة كاملة، و الخصائص المستخرجة من مناطق الصورة بعد تقسيمها.

و قد أثبتت النتائج أن كل نوع من هذه الخصائص يكون أكثر فعالية مع نوع معين من الصور بحسب دلالة محتوياتها، و استخدام هذين النوعين معا يعطي نتائج استرجاع أفضل تقريبا مع كل أنواع الصخور باختلاف محتوياتها.

الملخص الإنجليزي

Content based image retrieval from large resources has become an area of wide interest nowadays in many applications.

In this thesis we present a region-based image retrieval system that uses color and texture as visual features to describe the content of an image region.

Our contribution is of three directions.

First, we use Gabor filters to extract texture features from arbitrary shaped regions separated from an image after segmentation to increase the system effectiveness. Second, to speed up retrieval and similarity computation, the database images are segmented and the extracted regions are clustered according to their feature vectors using Self Organizing Map (SOM) algorithm.

This process is performed offline before query processing, therefore to answer a query our system does not need to search the entire database images; instead just a number of candidate images are required to be searched for image similarity.

Third, to further increase the retrieval accuracy of our system, we combine the region based features extracted from image regions, with global features extracted from the whole image, which are texture using Gabor filters and color histograms. Our proposed system has the advantage of increasing the retrieval accuracy and decreasing the retrieval time.

The experimental evaluation of the system is based on a 1000 COREL color image database.

From the experimental results, it is evident that our system performs significantly better and faster compared with other existing systems. In our simulation analysis, we provide a comparison between retrieval results based on features extracted from the whole image, and features extracted from some image regions.

The results demonstrate that each type of feature is effective for a particular type of images according to its semantic contents, and using a combination of them gives better retrieval results for almost all semantic classes.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• الإلكترونيات الرقمية
• استرجاع المعلومات

عدد الصفحات

82

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-300928