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Distances de similarité dimages basées sur les arbres quaternaires Marta Rukoz 1 Maude Manouvrier 2 Geneviève Jomier 2 * * Réalisé dans le cadre dune coopération.

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1 Distances de similarité dimages basées sur les arbres quaternaires Marta Rukoz 1 Maude Manouvrier 2 Geneviève Jomier 2 * * Réalisé dans le cadre dune coopération scientifique CNRS-FONICIT 1. CCPD - Université Centrale du Venezuela - Caracas 2. LAMSADE - Université Paris-Dauphine - France

2 Plan Introduction Représentation multi-niveau Définition de la distance Conclusion et perspectives 2 BDA2002 M. Manouvrier

3 Introduction Recherche dimages par le contenu Représentation des images Distance / similarité entre images Interrogation des images 3 BDA2002 M. Manouvrier

4 Image adaptée de B avg G avg R avg Représentation des images 4 Représentation des images par des vecteurs de caractéristiques (points dans un espace multidimensionnel) BDA2002 M. Manouvrier

5 Distance entre images Vérifiant i, j, k trois images : symétrie réflexivité inégalité triangulaire 5 BDA2002 M. Manouvrier

6 Similarité dimages Point de vue utilisateur : similarité par rapport à une caractéristique Point de vue système : distance entre vecteurs de caractéristique Similarité : fonction décroissante de la distance avec d la distance entre deux images et d max la distance maximale entre deux images 6 S. Lin, An Extendible Hashing Structure for Image Similarity, Rapport technique, University of Alberta, 2000

7 Requêtes sur les images B : une base d'images i : une image q : une image requêteQ : le résultat de s : un seuil la requête Requêtes dintervalle Requêtes de voisinage 7 S. Lin, An Extendible Hashing Structure for Image Similarity, Rapport technique, University of Alberta, 2000

8 Représentation multi-niveau 8 Histogrammes en niveaux de gris NoirBlanc BDA2002 M. Manouvrier

9 Utilisation dun arbre quaternaire (quadtree) BDA2002 M. Manouvrier

10 Représentation multi-niveau Niveau 0 Niveau 1 Niveau n

11 Utilisation des arbres quaternaires lors de la recherche des images par le contenu H. Lu, B-C. Ooi and K-L. Tan, Efficient Image Retrieval by Color Contents, ADB1994 S. Lin, M. Tamer Özsu, V. Oria, and R. Ng. An Extendible Hash for Multi-Precision Similarity Querying of Image Databases, VLDB'2001 J. Malki, N. Boujemaa, C. Nastar, and A. Winter. Region Queries without Segmentation for Image Retrieval by Content. Visual1999 Hae-Kwang Kim and Jong-Deuk Kim. Region-based shape descriptor invariant to rotation, scale and translation. Signal Processing: Image Communication BDA2002 M. Manouvrier

12 Notre proposition 12 Définition générale de distances entre images représentées par des arbres quaternaires BDA2002 M. Manouvrier k : identificateur de nœud parmi lunion des identificateurs de nœuds des arbres quaternaires de i et j c k : coefficient représentant le poids du nœud k dans le calcul de la distance : distance normalisée entre les nœuds k Certaines distances darticles scientifiques sont des cas particuliers de De nouvelles distances apparaissent

13 Distance T : distance entre structures darbres 13 Distance entre les arbres quaternaires dune même image découpée selon deux critères différents : j Valeur particulière i E. Albuz, E.D. Kocalar, and A.A. Khokhar. Quantized CIELab* Space and Encoded Spatial Structure for Scalable Indexing of Large Color Image Archives. IEEE ICASSP, June 2000

14 Distance T : distance entre structures darbres 14 Distance entre les arbres quaternaires de deux images différentes découpées selon le même critère : i j BDA2002 M. Manouvrier

15 Distance Q Pour évaluer le partage entre arbres quaternaires 15 M. Manouvrier, M. Rukoz, and G. Jomier. Quadtree representations for storage and manipulation of clusters of images. Image and Vision Computing, 2002 Image A Image B Image C Q(B,C)=5/9 Q(A,C)=1/5 A B C

16 Distance V Distance visuelle entre images organisées en arbre quaternaire Image i Image j Nœuds occupant 1/4 de la surface de limage Nœuds occupant 1/16 de la surface 1*1/4 3*1/4 + 2*1/16 + 4*1/16 1/2 BDA2002 M. Manouvrier

17 Expérimentations Image en N&B de 512 x 512 pixels dont 89% de pixels égaux Critère de découpage en arbre quaternaire : couleur Distance Q : Distance V : BDA2002 M. Manouvrier 17

18 Image en 16 millions de couleur de 512 x 512 pixels Critère de découpage : couleurs uniformes en moyenne Distance Q : Distance V : Expérimentations BDA2002 M. Manouvrier 18

19 Distance Q jusquau niveau 2 : E-5 Distance V jusquau niveau 2 : 0.0 Distance Q jusquau niveau 5 : Distance V jusquau niveau 5 : Distance Q de la région 02 : Distance V de la région 02 : Distance Q de la région 03 : Distance V de la région 03 : Expérimentations BDA2002 M. Manouvrier 19

20 Distance Q : Distance V : Distance Q jusquau niveau 2 : 0.0 Distance V jusquau niveau 2 : 0.0 Distance Q jusquau niveau 5 : Distance V jusquau niveau 5 : Distance Q de la région 02 : Distance V de la région 02 : Distance Q de la région 03 : Distance V de la région 03 : Expérimentations BDA2002 M. Manouvrier 20

21 Conclusion Définition générale de distance Utilisation de quels que soient les valeurs des nœuds et le choix de Possibilité de filtrage Calcul de distances entre régions dimages 21 BDA2002 M. Manouvrier

22 Perspectives Développement dun prototype de recherche dimages par le contenu Indexation multi-niveau Agrégation de plusieurs distances 22 BDA2002 M. Manouvrier

23 Représentation des images Caractéristiques visuelles de bas niveau 23 Tapis tissé Granit Papier kraft Couleur Texture Forme BDA2002 M. Manouvrier


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