Contents-based Image Retrieval Using Color & Edge Information

칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상 검색

In this paper we present a novel approach for image retrieval using color and edge information. We take into account the HSI(Hue, Saturation and Intensity) color space instead of RGB space, which emphasizes more on visual perception. In our system colors in an image are clustered into a small number of representative colors. The color feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. An improved cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. And also, we have developed an efficient edge detection technique as an optional feature to our retrieval system in order to surmount the weakness of color feature. During the query processing, both the features (color, edge information) could be integrated for image retrieval as well as a standalone entity, by specifying it in a certain proportion. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.

본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.