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Shape-based visual information retrieval Enver Sangineto Dipartimento di Informatica

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Presentazione sul tema: "Shape-based visual information retrieval Enver Sangineto Dipartimento di Informatica"— Transcript della presentazione:

1 Shape-based visual information retrieval Enver Sangineto Dipartimento di Informatica

2 Recupero di immagini attraverso la forma In unimmagine, più che il colore o la texture, ciò che più caratterizza un oggetto è la sua forma I sistemi di Content Based Image Retrieval (CBIR) che trattano la forma accettano come query: –immagini desempio –disegni stilizzati (sketch) –…

3 Ese.: query by sketch

4 Pre-processing: estrazione dei bordi La forma di oggetto in unimmagine può essere data da: –la sagoma (e. g., i punti interni di unimg binaria) –I bordi (interni e/o esterni)

5 Immagini binarie (semplice)

6 Immagine non binaria…

7 Estrazione dei contorni da immagini non binarie I contorni (bordi) interni e/o esterni di un oggetto sono normalmente contraddistinti da discontinuità luminose (transizione tra superfici diverse) Individuando le discontinuità (un cambiamento brusco dellintensità di grigio dei pixel) è possibile rilevare i bordi e quindi la forma degli oggetti di unimmagine

8 Estrazione di contorni tramite operatori differenziali Unimmagine I può essere vista come una funzione a due variabili I(x,y): I: R 2 -> R (sorvoliamo per ora sulla discontinuità di I)

9 Gradiente di unimmagine Il gradiente G di I nel punto (x,y) è: G(x,y) punta nella direzione di massima crescita di I in (x,y)

10 Rappresentazione alternativa Se: Allora: dove: –r(p) è lintensità del gradiente in p e –φ(p) è la sua direzione

11 Interpretazione grafica del gradiente in un punto

12 Approssimazioni del gradiente Il gradiente può essere calcolato utilizzando delle maschere (operatori) con cui si effettua la convoluzione con I In pratica, le maschere sono delle matrici di coefficienti (e.g., 3X3) con cui pesare lintensità dei pixel nellintorno di p in una somma pesata che dà Gx(p) e Gy(p)

13 Operatore di Sobel Maschera per Gx Maschera per Gy

14 Rappresentazioni del gradiente Iterando il processo per tutti i pixel p di I possiamo rappresentare i valori di G(p) (o D(p)) con nuove immagini: –I r (p) = r(p) –I Gx (p) = G x (p) –I Gy (p) = G y (p)

15 Esempio Maschera per contorni verticali Maschera per contorni orizzontali I Gx (p) G x =15 G y =-13 r |Gx|+|Gy| = 28 = arctg(-13/15) I Gy (p)

16 I r : esempio I r (p) = 0 in un intorno di p, I è costante

17 I r : esempio [2]

18 I r : esempio [3]

19 Punti di edge Binarizzando opportunamente I r è possibile ottenere una seconda immagine E, detta edge map E rappresenta i punti con gradiente più elevato in modulo, ovvero i punti di bordo (edge points) di I

20 Esempio

21 Esempio [2]

22 Shape Retrieval: Principali approcci Approccio statistico Approccio tramite template matching (deformabile)

23 Approccio statistico Si stabiliscono delle feature per rappresentare la forma degli oggetti tramite punti nello spazio delle feature R n La distanza (e.g., Euclidea) tra punti in R n corrisponde alla similarità percepita dallutente

24 Ese. di feature (semplice) Data la sagoma (img binaria) di unoggetto, calcolo: –Larea, –Il perimetro, –La compattezza (rapporto perimetro 2 / area), –…

25 Coefficienti di Fourier del bordo esterno

26 Esempio

27 Momenti digitali Supponiamo che S sia il risultato di una binarizzazione di I: S = {(x,y): I(x,y) < th} Per ogni coppia di interi non negativi (j,k), il momento digitale (j,k)-esimo di S è dato da: E facile constatare che M 00 (S) corrisponde allarea di S

28 Momenti digitali [2]

29 Vantaggi e svantaggi dell'approccio statistico Possibilità di indexing Dubbio potere discriminante (spesso le feature usate sono poco discriminanti) Gli oggetti devono essere completamente isolabili (problema di segmentazione)

30 Template Matching Deformabile Gli approcci di questo filone si basano sul tentativo di far allineare lo sketch disegnato dall'utente con (una porzione de-) l'immagine attualmente analizzata dal sistema

31 Template Matching Deformabile [2] L allineamento avviene deformando iterativamente lo sketch iniziale per adattarlo come se fosse un elastico ai bordi degli oggetti delle immagini in memoria Il processo iterativo termina: –quando si raggiunge una sovrapposizione accettabile (successo), oppure: –quando il grado di deformazione supera un certo valore massimo (fallimento)

32 Esempio immagine presa da: Del Bimbo, Pala, Visual Image Retrieval by Elastic Matching of User Sketches, IEEE PAMI 1997

33 Esempio: Elastic Matching (Del Bimbo-Pala) Le immagini vengono inserite nel DB del sistema nella forma contenente solo gli edge (pre-processing) L'utente disegna il suo sketch usando un tool grafico e la sagoma finale viene rappresentata con una spline codificata mediante i suoi punti di controllo: P = (p 1,..., p n ), p i = (x i, y i )

34 Elastic Matching [2] Se la sovrapposizione tra i pixel dello sketch e quelli dei bordi dell'immagine candidata è elevata, la procedura termina qui Altrimenti, i vari p i vengono perturbati in modo da modificare lo sketch e re- iterare la comparazione

35 Misura di matching Più esattamente, la bontà del matching tra lo sketch P e l'immagine I è definita da: M(P,I) = C(P,I) - D(P,I), dove: C() e D() sono delle funzioni, rispettivamente, del grado di sovrappozione e di deformazione dello sketch Il modo più semplice per ottenere C(P,I) è contando il numero di pixel dello sketch (definito da P) e dellimmagine che sono sovrapposti

36 Misura di matching [2] D(P,I) = S(P,I) + B(P,I), dove: S() e B() sono funzioni del grado di tensione e di curvatura dello sketch

37 immagine presa da: Del Bimbo, Pala, Visual Image Retrieval by Elastic Matching of User Sketches, IEEE PAMI 1997

38 Ricerca dei massimi della funzione di matching

39 Metodi iterativi

40 Metodo del gradiente ascendente

41 Elastic Matching: riassunto dellalgoritmo Per ogni immagine I del DB: –Proietto lo sketch fornito dallutente su I rappresentandolo tramite linsieme P(0) dei punti di controllo di una spline –Per ogni iterazione k: Utilizzo il metodo del gradiente ascendente per calcolare P(k+1) da P(k) Mi fermo quando trovo un massimo locale M(P(h),I) –Dal valore raggiunto M(P(h),I) decido se I contiene lo sketch oppure no

42 Elastic Matching: problemi aperti La convergenza dipende fortemente dalla soluzione iniziale P 0 : –non è invariante rispetto a roto-traslazioni e cambiamenti di scala –segmentazione manuale di tutti i possibili oggetti di interesse nelle immagini del DB (e.g., tramite il minimo rettangolo includente), oppure –iterazioni successive del metodo per valori diversi di P 0

43 Rettangolo Includente immagine presa da: Del Bimbo, Pala, Visual Image Retrieval by Elastic Matching of User Sketches, IEEE PAMI 1997

44 Template matching deformabile: vantaggi e svantaggi No indexing Maggiore tolleranza ad occlusioni e sfondi non uniformi rispetto allapproccio statistico Problemi di segmentazione solo parzialmente risolti…

45 Considerazioni generali sui limiti dei sistemi content based (con query by example) Tutta linformazione che un sistema content based ha rispetto all oggetto cercato (e.g., una determinata forma visiva o segnale auditivo) deriva dalla query

46 Considerazioni generali sui limiti dei sistemi query by X [2] Per quanto sofisticato sia il sistema di rappresentazione o di matching è difficile distinguere le variazioni di forma lecita da quelle non lecite (rumore, altri oggetti…)

47 Considerazioni generali sui limiti dei sistemi query by X [3] Il cervello umano impara a distinguere la forma di un cavallo solo dopo averne visti diversi e in varie posizioni Prestazioni paragonabili per i sistemi artificiali sono probabilmente possibili solo mediante una fase di apprendimento automatico

48 Riferimenti Del Bimbo, Pala, Visual Image Retrieval by Elastic Matching of User Sketches, IEEE PAMI 1997 Long et al., Fundamentals of Content-based Image Retrieval, in: D. D. Feng, W. C. Siu, H. J. Zhang (Ed.),Multimedia Information Retrieval & Management-Technological Fundamentals and Applications, Springer-Verlag, New York(2003) Smeulders et al., Content-Based Image Retrieval at the End of Early Years, IEEE PAMI 2000

49 Domande…


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