Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회)
권호 표지

Retrieving of Compositionally Similar Images Using Straight Line Elements

직선 성분을 이용하는 구도가 유사한 사진 검색 방법

  • 황주연 (숭실대학교 미디어학과) ;
  • 임동섭 (숭실대학교 미디어학과) ;
  • 백두원 (숭실대학교 미디어학과)
  • Published : 2009.11.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

According to photography, lines are important elements that make composition and mood of photo. In this paper, we proposed a measure for compositional dissimilarity between photos using lines which are basic elements of photography. To identify patterns of lines which classify composition of photos, we investigated both features of compositionally same photos and compositionally different photos. Then we developed effective measure for compositional dissimilarity between photos by applying the investigated features to the measure, and we implemented an image searching system which retrieves photo compositionally similar to given query to evaluate performance of proposed method. The searching system showed the precision of about 85% maximally for the highly matched 10 results and was capable of reliably retrieving compositionally similar to given query even if some objects were included in photos.

사진이론에 따르면 선은 사진의 구도와 분위기를 결정하는 중요한 요소다. 본 논문에서는 사진의 기본 요소 중 하나인 직선 성분을 이용하여 두 사진의 구도 차이를 측정하는 방법을 제안하였다. 선의 어떤 패턴이 구도를 구분 짓는지 파악하기 위해 구도가 동일한 사진에서 나타나는 특징과 다른 구도에서 나타나는 특징을 분석하였다. 분석된 특징을 반영하여 구도차이 측정방법을 설계하였고 제안 방법의 성능평가를 위해 쿼리 사진과 구도가 유사한 사진을 검색하는 시스템을 구현하였다. 구현된 검색 시스템은 상위 10개 내의 결과에서 최고 85%정도의 정확도를 나타내었고 사진 내에 물체가 포함되어도 유사한 구도의 사진을 검색하는 성능을 유지하였다.

Keywords

References

  1. D. Prakel, BASICS PHOTOGRAPHY: COMPOSITION, AVA Publishing, Lausanne, Switzerland, 2006.
  2. M. Swain and D. Ballard, "Color indexing," International Journal of Computer Vision, Vol. 7, No.1, pp. 11-32, 1991. https://doi.org/10.1007/BF00130487
  3. J. R. Smith and S.-F. Chang, "Tools and techniques for color image retrieval," in Proceeding of SPIE, Vol. 2670, pp. 426-437, 1996. https://doi.org/10.1117/12.234781
  4. C. Faloutsos, M. Flickner, W. Niblack, D. Petkovic,W. Equitz, and R. Barber, "Efficient and Effective Querying by Image Content," Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 4, No. 3-4, pp. 231-262, 1994.
  5. H. Lu, B. Ooi, and K. Tan, "Efficient image retrieval by color contents," in Proceeding of the 1994 Int. Conf. on Applications of Databases, pp, 95-108, 1994.
  6. J. R. Smith and S.-F. Chang, "Querying by color regions using the VisualSEEk content-based visual query system," in Intelligent Multimedia Information Retrieval, MIT Press, MA, pp. 23-41, 1997.
  7. P. Franti, A. Mednonogov, V. kyrki, and H. Kalviainen, "Content-based matching of line-drawing images using the Hough transform," International Journal on Document Analysis and Recognition, Vol.3, No.2, pp. 117-124, 2000. https://doi.org/10.1007/s100320070001
  8. L. G. Shapiro and G. C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, Englewood cliffs, NJ, 2001.
  9. B. S. Morse, Lecture 15: Segmentation (Edge based, Hough transform), Brigham Young University: Lecture Notes, pp. 1-5, 2000.