한국정보처리학회논문지 (The Transactions of the Korea Information Processing Society)
- 제4권6호
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- Pages.1418-1432
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- 1997
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- 1226-9190(pISSN)
칼라공간과 키워드를 이용한 내용기반 화상검색 시스템 설계 및 구현
A Design and Implementation of a Content_Based Image Retrieval System using Color Space and Keywords
초록
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간
Most general content_based image retrieval techniques use color and texture as retrieval indices. In color techniques, color histogram and color pair based color retrieval techniques suffer from a lack of spatial information and text. And This paper describes the design and implementation of content_based image retrieval system using color space and keywords. The preprocessor for image retrieval has used the coordinate system of the existing HSI(Hue, Saturation, Intensity) and preformed to split One image into chromatic region and achromatic region respectively, It is necessary to normalize the size of image for 200*N or N*200 and to convert true colors into 256 color. Two color histograms for background and object are used in order to decide on color selection in the color space. Spatial information is obtained using a maximum entropy discretization. It is possible to choose the class, color, shape, location and size of image by using keyword. An input color is limited by 15 kinds keyword of chromatic and achromatic colors of the Korea Industrial Standards. Image retrieval method is used as the key of retrieval properties in the similarity. The weight values of color space
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