cf/images

   1 # Configuration of the image library (included by cf/sherlock)
   2
   3 ######## General parameters #####################################################
   4
   5 ImageLib {
   6
   7 # Default tracing level (0 to disable)
   8 Trace                   0
   9
  10 # Limits for image allocation
  11 ImageMaxDim             0xffff          # Maximum width/height (at most 64k-1)
  12 ImageMaxBytes           256M            # Maximum size in bytes
  13
  14 }
  15
  16 #if CONFIG_IMAGES_DUP || CONFIG_IMAGES_SIM
  17 ######## Image signatures #######################################################
  18
  19 ImageSig {
  20
  21 # To find similar images, Sherlock uses comparison based on regions.
  22 # First of all, the imagesim analyser extracts various region features.
  23 # Sets of these features are called "image signatures" and they are stored
  24 # in the `H' attribute of image objects.
  25
  26 # Signatures are later processed by the indexer to build an effective
  27 # search structure finally used by the search server. See Indexer and Search
  28 # sections for more options.
  29
  30 # Minimum image size to apply segmentation. Smaller images are always
  31 # compared by the simple "average" method (see ImageSig.CompareMethod).
  32 MinWidth                16
  33 MinHeight               16
  34
  35 # List of subdivision thresholds in the first phase of segmentation.
  36 # Lower the values to increase the average number of regions and vice versa.
  37 PreQuantThresholds      6 12 15 20 25 25 30 30 40 40 50 50 60 60 60
  38
  39 # Settings for the second phase of segmentation -- usually not so important.
  40 # We use an iterative algorithm to improve the average error from the first phase.
  41 # We stop the process after PostQuantMaxSteps or if we get only PostQuantThreshold
  42 # percentual improvement over the previous step.
  43 PostQuantMinSteps       2
  44 PostQuantMaxSteps       10
  45 PostQuantThreshold      1
  46
  47 # BorderBonus and BorderSize parameters can increase or decrease the weight
  48 # of image pixels near the borders. Weight of all pixels more than BorderSize * MIN(cols, rows)
  49 # pixels far from the edges is 128. Then this value continuously decreses/increses up to 128+BorderSize.
  50 BorderSize              0.4
  51 BorderBonus             -50
  52
  53 # Scaling constants for computation of normalized i-th order inertia features (I1, I2, I3).
  54 InertiaScale            2 0.5 0.05
  55
  56 # Threshold for detecting textured images (see images/sig-txt.c for details).
  57 # Decrease the threshold if you want less detected textures,
  58 # set it to zero to disable the algorithm completely.
  59 TexturedThreshold       0.32
  60
  61 # Signature comparison method:
  62 #
  63 #   integrated
  64 #       based on: James Z. Wang, Jia Li and Gio Wiederhold,
  65 #       "SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for Picture Libraries",
  66 #       IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 9, pp. 947-963, 2001.
  67 #
  68 #   fuzzy (unstable and unbalanced parameters)
  69 #       based on: Yixin Chen and James Z. Wang,
  70 #       "A Region-Based Fuzzy Feature Matching Approach to Content-Based Image Retrieval",
  71 #       IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 9, pp. 1252-1267, 2002.
  72 #
  73 #   average
  74 #       Simple distance of image features averages (ignores segmentation).
  75 #
  76 CompareMethod           integrated
  77
  78 # Array of multiplicative constants in feature vector distance computation
  79 # (L, u, v, LH, HL, HH, I1, I2, I3, X, Y). Each one must be an integer in range 0..15, default is 4.
  80 CompareFeaturesWeights  4 6 6 4 4 4 4 4 4 4 4
  81
  82 }
  83
  84 #endif
  85 #ifdef CONFIG_IMAGES_DUP
  86 ######## Duplicate finder #######################################################
  87
  88 ImageDup {
  89 # Detection of image duplicates does not work yet.
  90 }
  91 #endif