• Title/Summary/Keyword: 칼라 크로스-코렐로그램

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The Image Retrieval using Color Cross-Correlogram (칼라 크로스 코렐로그램을 이용한 영상 검색)

  • An, Myung-Seok;Rhu, Kil-Su;Cho, Seok-Je
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.747-750
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    • 2001
  • 효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 최근 칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라 코렐로그램을 이용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 얻어지는 칼라 코렐로그램을 이용하여 보다 효과적으로 영상을 검색하기 위해 크로스 코렐로그램 영역을 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제안하였다. 크로스 코렐로그램이란 오토코렐로그램 이외의 영역을 말하는 것으로 영상에 존재하는 외각선 정보를 포함하는 부분이다. 크로스 코렐로그램을 이용하여 영상검색을 했을 경우, 기존의 칼라 코렐로그램보다 우수한 영상검색 결과를 나타냄을 확인 할 수 있었다.

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The Color Cross-Correlogram for the Robust Image Retrieval in the Size Change of Regions (영역의 크기 변화에 강인한 영상 검색을 위한 칼라 크로스-코렐로그램)

  • An, Myoung-Seok;Cho, Seok-Je
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.6
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    • pp.753-758
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    • 2002
  • This paper proposes the color Cross-correlogram and its extraction method for efficient image retrieval. Color cross-correlogram represents the probability that different colors are existed at any two pixels whose distance is fixed in an image. Color cross-correlogram doesn't have the information about the region size that has a color, so color cross-correlogram can have good performance in retrieving images that have different size color regions. The experiments say that we can get the good retrieval results in the images that have various size color regions, and get the better retrieval results when using color cross-correlogram than those of retrieval using color correlogram.

Image Retrieval using Modified Color Correlogram (변형된 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색)

  • 안명석;조석제
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.29 no.12
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    • pp.940-946
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    • 2002
  • This paper proposes an image retrieval method to use the modified color correlogram. For retrieving images with less effect of the size variation of the regions in an image, the modified color correlogram is extracted by normalizing auto-correlogram and cross-correlogram of the color correlogram from a color image, and the similarity of two images is calculated by putting the less weight to the auto-correlogram of the modified color correlogram. Because proposed method uses the information of the color correlogram more effectively, we can get better results than that of color correlogram method. In the experiments, the performance of the proposed method is better as compared with that of the color cerrelogram method.