• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.315-322
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• 2006

Ant Colony System(ACS) is easily applicable to the traveling salesman problem(TSP) and it has demonstrated good performance on TSP. Recently, ACS has been emerged as the useful tool for the pattern recognition, feature extraction, and edge detection. The edge detection is wifely utilized in the area of document analysis, character recognition, and face recognition. However, the conventional operator-based edge detection approaches require additional postprocessing steps for the application. In the present study, in order to overcome this shortcoming, we have proposed the new ACS-based edge detection algorithm. The experimental results indicate that this proposed algorithm has the excellent performance in terms of robustness and flexibility.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.579-586
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• 2002

The edge descriptor proposed by MPEG-7 standard is a representative approach for the contents-based image retrieval using the edge information. In the edge descriptor, the edge information is the edge histogram derived from a gray-level value image. This paper proposes a new method which extracts color edge information from color images and a new approach for the contents-based image retrieval based on the color edge histogram. The poposed method and technique are applied to image retrieval of the e-catalogue. For the evaluation, the results of image retrieval using the proposed approach are compared with those of image retrieval using the edge descriptor by MPEG-7 and the statistics shows the efficiency of the proposed method. The proposed color edge model is made by combining the R,G,B channel components vectorially and by characterizing the vector norm of the edge map. The color edge histogram using the direction of the color edge model is subsequently used for the contents-based image retrieval.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.377-381
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• 2005

본 연구에서는 내용기반 이미지 검색을 위한 에지 히스토그램 분석기법을 제안하여 20종류의 다양한 에지에 대한 에지 히스토그램을 분석한다. 전체영역에 대한 수평방향 에지 히스토그램을 분석하고, 전체 영역을 몇 개의 부분영역으로 분할하고 각 부분영역에 대한 에지 히스토그램을 수행하여 영역별 특징을 추출한다. 그리고 각각의 수평방향 에지 히스토그램에서 20종류의 에지 성분의 발생 패턴을 추출한다. 본 연구에서 제안한 에지 히스토그램 분석기법은 일반적으로 사용되는 5종류의 에지 성분을 사용한 방법보다 다양한 형태의 에지를 분석을 가능하게 함으로서 내용 기반 이미지 검색을 수행하는데 있어서 다양한 에지 특징을 추출함으로서 내용 기반 이미지 검색을 효과적으로 할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.223-226
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• 2002

영상 검색을 위한 기존의 칼라 히스토그램 방법은 영상의 형상 정보를 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 로컬 형상 정보인 에지 정보에 칼라 정보를 접목시켰다. 각각의 세 종류의 에지(수평 에지, 수직 에지, 비 방향성 에지) 주위의 픽셀들에 대한 칼라 분포를 구한 후 그 각각의 칼라 분포를 기초로 구한 두 영상간의 거리 정보를 이용하여 영상들간의 유사도를 구했다. 따라서 본 논문에서 제안한 유사도는 한 종류의 에지 타입 (비 방향성 에지)을 이용한 방법에 비해 매칭 오류를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 칼라 히스토그램과 에지 히스토그램을 이용한 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.7-10
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• 2001

본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.130-132
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• 2002

본 논문에서는 에지 디스크립션 템플릿을 이용한 개념기반 이미지 검색 모델을 제안한다. 이 모델은 하나의 개념과 관련된 여러 형태의 이미지 템플릿들을 명시한 지식베이스를 채용한다. 여기서, 이미지 템플릿은MPEG-7국제 표준으로 채택된 에지 히스토그램 디스크립션 방법으로 표현된다 따라서, 하나의 이미지는 자신의 에지 히스토그램과 유사한 템플릿를 가지는 개념으로 색인될 수 있기 때문에 이 모델은 방대한 이미지에 대한 자동 색인과 개념기반 검색을 지 인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.562-564
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• 2002

본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.330-333
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• 2003

영상 분류는 내용기반 영상검색에서 부적절한 이미지를 효과적으로 걸러 낼 수 있게 하여 영상 검색의 성능을 향상 시키는데 큰 역할을 하게 된다. 따라서 최근 의미 있는 영상의 분류가 내용기반검색분야에서 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 에지 정보를 이용해서 객체 영상을 인공객체영상과 자연객체영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 직선형태의 에지를 많이 가지는 인공객체의 경우 에지 방향 히스토그램의 에너지가 자연객체에 비해 높은 값을 가지기 때문에 객체 분류에 유용한 정보로서 에지 정보를 활용하였다. 또한 에너지 값을 낮추는 원형의 에지가 인공객체영상에서 주로 발견되는 점을 이용하여, 제거에 의해 분류의 성능을 높이고자 하였다. 한편 가버 필터를 이용한 분류 결과에 비해 에지 정보를 이용한 분류가 성능 면에서 보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.151-154
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• 2008

In this paper, this program which is Retrieval System using Image Gray-scale histogram and Edge features is used to reduce the errors incurred by inputting methods which are used in a current Retrieval System. The Retrieval Algorithm is proceeding with several steps which are extracting features of images quality, extracting edge features and refining images, analysing extracted features, retaining important information from analyzed features, retrieving retained information from database, extracting and comparing among images from retrieved database. The proposed Retrieval System is used for a fast retrieval with accuracy and it is confirmed through simulations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.3
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• pp.95-102
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• 2004

In this paper, we proposed multi-resolution search method based on edge information that can be search a partial input pattern and detect a difference of minute shape information in effectively. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verfication. The test results show that it can retrieve the correct object even with a part of object in reasonable time.