Untersuchung von Verfahren zur Farbbild-Indizierung mittels geometrischer und farblicher Merkmale
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Für die Abfrage von Bildern aus einer Bilddatenbank ist ein effektiver Vergleich des vorgegebenen Bildes mit
allen Bildern der Datenbank erforderlich. Dieser Vergleich kann nicht auf der Basis der ikonischen Bildinformation
erfolgen, sondern nur mittels vorher berechneter Merkmalssätze.
Dabei sind Ansätze bekannt, die die Verteilung der Farbwerte der Pixel im dreidimensionalen Farbraum bewerten
und die sich ausbildenden Farbcluster nach ihrer Größe und Dichte [1],[2] beschreiben. Weiterhin existieren Verfahren,
welche die Farb- und Helligkeitsinformation auf Teilräume des Farbraumes abbilden
(Projektion auf die Helligkeitsachse, Bunttonwinkel) und ggf. bunte und unbunte Bildanteile getrennt bewerten [3].
Diese Verfahren werden allgemein als Color Indexing bezeichnet.
Der Nachteil dieser Verfahren besteht darin,
dass eine wesentliche Information, wie sie die geometrische Lagebeziehung der Farben im Bild darstellt, nicht
berücksichtigt wird und somit Fehlzuordnungen auftreten können (ein Bild mit einer grünen Wiese und einem blauen
Himmel kann dieselben Farbcluster besitzen wie ein Bild mit einem blauen Teich, der in eine Wiese eingebettet ist).
Neuere Algorithmen kombinieren geometrische und farbliche Merkmale bei der Bildindizierung und beziehen
Fuzzy-Ansätze in die Clusterung ein [4]. Das Ziel liegt in der Gewinnung von Merkmalsvektoren,
deren euklidische Distanz ein Maß für die Ähnlichkeit der zugrundeliegenden Bilder ist.
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Beispiel: Image Retrieval mit PicToSeek (PicToSeek Demonstration)
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Ziel der auszuführenden Arbeit ist die Untersuchung der Leistungsfähigkeit dieser neuen Verfahren
im Vergleich zu früheren Verfahren.
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Aufgaben:
- Einarbeitung in die Thematik des Color Indexing bzw. Image Retrievals
- Recherche zum Thema und Auswertung relevanter Literaturquellen (Überblick)
- Bewertung der Eignung der Verfahren für den vorgesehenen Einsatzzweck (Randbedingungen, Einschränkungen, Komplexität)
- Implementierung eines Verfahrens zur geometrischen und farblichen Indizierung in C++
- Integration der bestehenden Color Indexing Verfahren unter einer einheitlichen Testoberfläche
- Planung und Durchführung von Tests der Verfahren mit realem Bildmaterial
- Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung und Abschlusspräsentation
Zur Bearbeitung sind neben Grundkenntnissen in der Bildverarbeitung Programmierkenntnisse in C/C++ von Vorteil.
Die Themenstellung eignet sich insbesondere längere Studienabschnitte (Hauptseminar in Verbindung mit Studienjahresarbeit,
Studienjahresarbeit, Ingenieurpraktikum, Diplomarbeit).
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Literatur:
[1] Michael J. Swain, Dana H. Ballard: Color Indexing, International Journal of Computer Vision, 1991, vol. 7, no. 1, S. 11-32
[2] Brian V. Funt, Graham D. Finlayson: Color Constant Color Indexing, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995, vol. 17, no. 5, S. 522-529
[3] Dirk Balthasar, Volker Rehrmann: Robustes histogrammbasiertes Farbmatching, 5. Workshop Farbbildverarbeitung 1999, Ilmenau
[4] P. Lambert, N. Hervey, H. Grecu: Image Retrieval Using Spatial Chromatic Histograms, CGIV 2004 - Second European
Conference on Color in Graphics, Imaging and Vision, IS&T, 2004; S. 343-347
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Ansprechpartner bzw. Betreuer:
Dipl.-Ing. Dietmar Kollhoff, Tel.: 03677-2010303
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