Створення Бази Даних Зображень

Подождите немного. Документ загружается.

Структури баз даних для зображень

• Послідовне зберігання матриці пікселів (можливо в стислому вигляді), що займає в

більшості випадків кілька дискових сторінок;

• Кожне зображення можна розглядати як один самостійний файл.

а) Реляційне представлення:

• Представлення зображення: ідентифікатор зображення і його основні властивості

(атрибути)

• Представлення об'єкта: об'єкти (сегменти, прямокутники) всередині зображень;

витягуються вручну або автоматично

\\\\\Атрибути включають: id зображення, id об'єкта, координати мінімального

обмежуючого прямокутника, ознаки:

 Узагальнення: імовірнісні відносини - об'єкт x знаходиться в зображенні i з

імовірністю p

 Запити: застосовувати стандартну техніку запитів, використовуючи

значення ознак в умовах запиту

б) Просторове представлення:

• Наприклад, за допомогою R-або R *- дерев

• Побудувати одне R-дерево для всіх зображень у базі даних

• Сторінка, відповідна листу, містить близько-розташовані об'єкти (їх MBR') із

списком покажчиків на вихідні зображення

• Також збережені додаткові властивості (ознаки) об'єкта

• Для непросторових властивостей об'єктів може бути побудований окремий індекс

Загальні зауваження:

• При відсутності «просторового» контесту, зображення можуть розглядатися як

документи, і процес вибірки даних може здійснюватися за допомогою загальних методів

інформаційного пошуку;

• Спільне використання просторових і не просторових критеріїв при пошуку

досягається за рахунок поєднання (об'єднання, перетин, ...) списків покажчиків з

відповідних індексів

Орієнтовна архітектура бази даних для зображень

Типова архітектура бази даних для зображень представлена на рис.3

Рис. 3 Орієнтовна архітектура бази даних для зображень

Стиснення зображень

Необхідне при роботі з великими архівами зображень, можливе в силу надмірності

інформації в зображеннях

Зменшення розміру

Зменшення часу передачі

Основні етапи стиснення зображень:

1. Моделювання: визначення розподілу символів або блоків

2. Кодування:

• Визначення бінарних подань для символів / блоків

Виконується на основі моделі розподілу

Можливі алгоритми:

кодування за алгоритмом Хаффмана,

арифметичне кодування

Індекс для основних

атрибутів зображень

Індекс для властивостей

зображення

Просторовий індекс для обєктів

в зображеннях

Oid Iid властивість

.властивість

Коорд.

Зображення

Iid атриб

... атриб

Вказівник

Висновок

Взагалі база даних це сукупність даних на машинних носіях, які використовуються

при функціонуванні системи обробки інформації, організовані по визначеним правилам,

які передбачають загальні принципи описування збереження і маніпулювання ними, а

також які незалежні від прикладних програм. В основі організації бази даних є модель

даних, яка визначає правила, у відповідності з якими структуруються дані. За

допомогою моделі представляється велика кількість даних і описуються взаємно зв’язки

між ними. Найбільш поширені такі моделі даних: ієрархічна, сітьова, реляційна.

Різновидністю баз даних, з точки зору їх зберігання і використання,є розподіленні

бази даних. Ці бази даних широко використовуються при організації комплексів

взаємопов’язаних АРМ фахівців, на яких застосовуються ПЕОМ.

В інформаційно-обчислювальних системах, які використовують ПЕОМ, необхідність

переходу від традиційних баз даних до розподілених диктується прагнення вирішити

суперечку між перевагою розподільного зберігання і ведення баз даних і потребою їх

інтегрованого використання як цілого.

Великі бази даних зображень, як і інші крупні бази даних, дуже великі для того, щоб

при обробці пошукового запиту можна було би перебирати всі зображення що

зберігаються в базі даних. Замість цього зображення повинні бути організовані і

індексовані так, щоб лише частини з них роглядалася при обробці будь-якого запиту.

Існують ряд стандартних методів для індексації числових і текстових атрибутів, які

застосовуються в більшості реляційних систем управління базами даних. Вони

використовуються наприклад в геоінформаційних системах. В рамках сучасних

досліджень також розробляються методи індексації зображень, розрахованих на

використання в системах пошуку зображень на основі вмісту.

При роботі з великими архівами зображень необхідно враховувати такий важливий

етап, як стиснення зображень [Л-11]: зменшення розміру і зменшення часу передачі. Для

цього слід використовувати ряд методів для стиснення різних видів зображень, які я

описував вище.

Отже створення бази даних зображень – це складний процес який потребує детального

аналізу особливо на стадії проектування такого архіву даних, а точніше - при

обгрунтування функціональних вимог до бази даних, що випливають з призначення певнї

бази зображень.

Література

1. ДСТУ ISO/IEC 2382-17:2005. Інформаційні технології. Словник термінів.

Частина 17 . Бази даних.

2. Інформаційні системи і технології в економіці. Посібник. – К., 2002.

Ситник В.Ф

3. Ю. Шафрин. Информатика. Информационные технологии: в 2 ч. М.:

Лаборатория Базовых Знаний, 2001.

4. Куперштейн. В. Современные информационные технологии в производстве

и управлении.-СПб.:БХВ, 2000.-304 с.

5. З досвіду створення баз даних і мультимедійних композицій [Електронний

ресурс] / Д.Б. Бражнік, С.К. Ступак, Г.М. Кисіль, І.В. Несміянова // Електронні

зображення та візуальні мистецтва: Зб. пр. першої укр. конф. сер. EVA, 22 - 24 трав. 2002

р., Київ. — К., 2002. — С. 132-139. - Режим доступу:

http://www.nbuv.gov.ua/articles/2002/02bd0dmk.zip

6. Метод зберігання та передачі графічної інформації у базах даних на основі

сплайнового багатомасштабного розкладу: автореф. дис... канд. техн. наук: 01.05.03

[Електронний ресурс] / О.О. Колганова; Нац. авіац. ун-т. — К., 2009. — 19 с.-Режим

доступу: http :// www . nbuv . gov . ua / ard /2009/09 koosbr . zip

7. Шевченко ,А.В. Проекційні основи побудови зображень: [навч. посіб. для

студ. техн. спец. вищ. навч.закладів]/А.В.Шевченко;Вінниц. нац. техн. ун-т .-

Вінниця :Універсум-Вінниця, 2004.-155 c.- Бібліогр.: с.155(7 назв.) \ :: - -

8. J. Miano. Compressed Image File Formats: JPEG, PNG, GIF, XBM, BMP. ACM

Press, Addison-Wesley Professional, 1999

9. http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Graphics_file_formats

10. ITU-T Recommendation T.82. Information Technology - Coded Representation

of Picture and Audio Information - Progressive Bi-level Image Compression, 1993

11. Презентація Введення в мультимедійні бази даних режим

доступу:download.yandex.ru/class/shestakov/intromdb_t2.ppt