Implementation of Image Compression and Searching System using Wavelet Transform

Wavelet 변환을 이용한 영상압축 및 검색 시스템의 구현

  • Published : 2001.07.25

Abstract

The image information, used most frequently in multimedia, is visual and spatial information. It has several characters including the diversity of storage and output methods, large capacity, spatial relationship expression, and irregularity. Therefore, the various researches for methods of storing efficiently, managing, searching such image data are going on. And recently, it has arisen the movement of international standardization, MPEG-7 for searching contents base in multimedia environment. Especially, the research for implementation of more effective image database searching system important subject, because the practical image search system which can storage a lot of image information as database and query, search them has not generalized. Now the image search system based on text has researched to high degree, but it has many shortages so that nowadays the researches for searching system based on contents are going on. This research has used the wavelet conversion largely using in image processing instead of DCT method largely using in existent system, and so it had met similar and precise results than prior methods by image compression and extraction of specific vector.

영상정보는 시각적이며, 공간적인 정보로 멀티미디어에서 가장 많이 사용되고, 저장과 출력 방식의 다양성, 대용량, 공간관계 표현 및 비정형적이라는 특징을 갖는다. 따라서 이러한 영상데이터의 효율적인 저장, 관리 및 검색기법에 대한 다양한 연구가 진행 중에 있고 최근 멀티미디어 환경에서의 내용기반의 검색에 관한 MPEG-7이라는 국제적인 표준화 움직임이 일어나고 있다. 특히 다량의 영상정보를 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 질의.검색할 수 있는 실용화된 영상검색 시스템이 아직 일반화되어 있지 않으므로 보다 효과적인 영상 데이터베이스 검색 시스템의 구현에 대한 연구가 중요한 과제이다. 현재 텍스트기반의 영상 검색시스템은 상당히 연구가 진행되어 있으나, 많은 단점으로 인하여 최근에는 내용기반의 검색시스템에 대한 많은 연구가 진행중이다. 본 연구에서는 기존의 시스템에서 많이 사용하던 DCT기법 대신 영상처리에서 많이 사용하고 있는 wavelet변환을 사용하여 영상의 압축과 특징벡터를 추출하여 기존의 방법과 같고 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

Keywords

References

  1. John R, Smith and Shih Fu Chang, 'Single Color Extraction and Image Query', IEEE International Conference on Image Processing (ICIP-1995) https://doi.org/10.1109/ICIP/1995.537688
  2. T. Gegvers nd A.W.M. Smeulders, 'Transform invariant image indexing and Retrieval for image database', Commission III, Working Group III/IV
  3. 한국전자통신연구원, '내용기반 멀티미디어 정보 검색기술 개발', 1997. 12
  4. 김봉기, 오해석, '색상과 모양 정보를 이용한 다단계 내용기반 영상검색 기법', 한국정보처리학회, '98추계학술발표논문집, 제5권 제2호, pp.150-153, 1998. 10
  5. Myron Flickner and et. 'query by Image and Video Content : The QBIC System', IEEE Computer, 28(9), 1995 https://doi.org/10.1109/2.410146
  6. Virginia E. Ogle and Michael Stoncbraker, 'Chabot : retrieval from a Relational Database of images', IEEE Computer, 28(9), 1995 https://doi.org/10.1109/2.410150
  7. Randy K. Young, 'Wavelet Theory And It's Application', Kluwer Academic Publishers, 1993
  8. 권상근, 'QMF banks의 PR조건을 이용한 wavelet 기저의 설계 및 응용', Telecommunications Review, Vol 3. 1993
  9. O. Rioul and Vetterli, 'Wavelet and signal processing', IEEE SP Magagine, pp 14-33, Oct. 1991 https://doi.org/10.1109/79.91217
  10. P. J. Butt, et al., 'the Laplacian pyrmid as a compact image code', IEEE tr. on Comm. pp. 532-540, Apr. 1983
  11. J. W. Woods and S. D. O'Neil, 'Subband coding of images', IEEE tr. in Comm., pp. 1278-1288, Oct., 1986
  12. Stephane G. Mallat, 'A theory for multi-resolution signal decomposition : The wavelet representation', IEEE tr. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 11, no. 7, July 1989 https://doi.org/10.1109/34.192463
  13. I. Daubechies, 'Orthonomal bases of compactly supported wavelets', Comm. Pure Appl. Math, vol. XLT, no. 7, pp. 909-996, 1988 https://doi.org/10.1002/cpa.3160410705
  14. 박기송, 강양기, 김재공, '웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화', 신호처리합동학술대회논문집, 제6권, 제1호, pp. 65-68, 1993
  15. 김철우, 박희복, 이중웅, '웨이브렛 계수의 선택적 벡터 양자화를 이용한 영상 부호화', 추계 종합학술대회 논문집, 제15권, 제2호, pp. 442-445, 1992
  16. 윤정모, 이상기, 김상연, '홍채인식시스템의 검색시간 단축에 관한 연구', 한국정보처리학회, '99춘계학술발표논문집, 제6권 제1호, pp. 215-228, 1999. 4
  17. Eric J. Stollnitz, Tony D. DeRose, David H.Salesin, 'Wavelets for Computer Graphies: Theory and Applications', Morgan Kaufmann Publishers, 1996