초록
본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
We present an image retrieval method for improving retrieval performance by the effective fusion of spatial histogram and wavelet moments. In this method, the similarity for spatial histograms and the similarity for wavelet moment are effectively fused in the computation of the similarity between a query image and DB image. That is, the wavelet moments feature represented in multi-resolution and the spatial histogram feature robust to translation and rotation are used to improve retrieval performance. In order to evaluate the performance of the proposed method, we use Brodatz texture DB, MPEG-7 T1 DB, and Corel Draw Photo DB. Experimental results show that the proposed method yields 5.3% and 13.8% better Performances for Brodatz DB, and 15.5% and 3.2% better Performances for Corel Draw Photo DB over the histogram method and the wavelet moment method, respectively.
