대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
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웨블릿 변환기법을 이용한 내용기반 컬러영상 검색시스템 구현

Implementation of Content Based Color Image Retrieval System using Wavelet Transformation Method

  • 발행 : 2003.01.01
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초록

본 논문에서는 사용자가 질의를 원하는 물체 영역을 선택하면 유사 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상은 색상성분과 그레이성분으로 나누어져 웨블릿 변환되고 색상성분에서는 컬러 오토코릴로그램과 분산으로 색상특성을 추출한다. 그리고 그레이성분에서는 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 질감특성을 추출한다. 이렇게 구한 2개 성분에서의 특성들을 이용하여 데이터베이스내의 영상들과 각각 유사도를 비교하여 검색하게 된다. 이때 각 유사도에 가중치를 적용하였다. 한 가지 성분보다 두 가지 성분에서 특성을 구하여 각각의 단점을 보완하였고 실험 결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다 또한 가중치를 적용함으로써 검색 효율이 개선되었다. 그리고 데이터베이스내 영상들의 여러 특성을 특성 라이브러리내에 자동 색인화 시킴으로써 고속의 영상 검색이 가능하였다.

In this paper, we implemented a content-based image retrieval system that user can choose a wanted query region of object and retrieve similar object from image database. Query image is induced to wavelet transformation after divided into hue components and gray components that hue features is extracted through color autocorrelogram and dispersion in hue components. Texture feature is extracted through autocorrelogram and GLCM in gray components also. Using features of two components, retrieval is processed to compare each similarity with database image. In here, weight value is applied to each similarity value. We make up for each defect by deriving features from two components beside one that elevations of recall and precision are verified in experiment results. Moreover, retrieval efficiency is improved by weight value. And various features of database images are indexed automatically in feature library that make possible to rapid image retrieval.

키워드

참고문헌

  1. 김강욱, 박종호, 황창식, '영상특징들에 자동가중치부여를 이용한 검색성능개선,' 전자공학회논문지, 제37권 SP편, 제11호, pp. 17-18, 2000년 11월
  2. 정원일, 박정찬, 최기호, '칼라특징을 이용한 내용기반 화상검색시스템의 설계 및 구현,' 전자공학회논문지, 제33권 B편, 제6호, pp. 111-112, 1996년 6월
  3. Kozaburo Hachimura, 'Retrieval of Paintings Using Principal Color Information,' IEEE Proceedings of ICPR, 1996 https://doi.org/10.1109/ICPR.1996.546808
  4. Arnold W.M.Smeulders, 'Content-Based Images Retrieval at the End of the Early Years,' IEEE Transaction on PAMI, Vol. 22, No. 12, pp. 1349-1352, December, 2000 https://doi.org/10.1109/34.895972
  5. http://wwwqbic.almaden.ibm.com/~qbic/
  6. http://www.virage.com
  7. http://www.ctr.columbia.edu/visualseek/
  8. J.R.Smith, 'Columbia University,Integrated Spatial and Feature Image Systems: Retrieval, Analysis and Compression', Ph.D.thesis, Graduate School of Arts and Science, Columbia University, pp. 15-17, February, 1997
  9. Jain, Kasturi, Schunck, 'Machine Vision', McGRAW-HILL, USA, pp. 280-284, 2000
  10. 윤정모, 김상연, 'Wavelet변환을 이용한 영상 압축 및 검색시스템의 구현,' 대한전자공학회 논문지, 제38권 CI편, 제4호, pp. 51-54, 2001년 7월
  11. Tianhorng Chang and C.-C.Jay Kuo, 'Texture Analysis and Classification with TreeStructured Wavelet Transform,' IEEE Transaction on Image Processing, Vol. 2, No. 4, pp. 430-434, October, 1993 https://doi.org/10.1109/83.242353
  12. Jia-Lin Chen and Amlan Kundu, 'Rotation and Gray Scale Transform Invariant Texture Identification Using Wavelet Decomposition and Hidden Markov Model,' IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 16, No. 2, pp. 209-211, February, 1994 https://doi.org/10.1109/34.273730
  13. Jing Huang, S.R.Kumar, M.Mitra, Wei-Jing Zhu, 'Spatial color indexing and applications,' Computer Vision, Sixth International Conference, pp. 602-607, 1998 https://doi.org/10.1109/ICCV.1998.710779
  14. 이희봉, 이창주, 설성욱, 남기곤, 이철헌, 'Autocorrelogram을 이용한 물체추적성능향상을 위한 알고리즘', 대한전자공학회 한국통신학회 부산경남지부 추계합동학술 논문지, pp. 203-212. 2000
  15. Jain, Kasturi, Schunck, 'Machine Vision', McGRAW-HILL, USA, pp.280-284, 2000