최근의 압축 기술과 통신 기술의 급격한 발달에 따라 멀티미디어 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있고, 이러한 멀티미디어 데이터 중에서 시각적 전달 효과가 뛰어난 영상이 멀티미디어의 중요부분을 차지함은 의심의 여지가 없다. 한편, 영상을 다루는데 있어 기존 문자 (text)와는 달리 비정형적인 영상 자체의 특성으로 인해 효과적인 영상 처리 및 관리하는 방법 (DBMS: Database Management System)이 필요하게 되고, 이러한 요구로 인해 영상 색인 및 검색 방면에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 내용 기반 ...
최근의 압축 기술과 통신 기술의 급격한 발달에 따라 멀티미디어 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있고, 이러한 멀티미디어 데이터 중에서 시각적 전달 효과가 뛰어난 영상이 멀티미디어의 중요부분을 차지함은 의심의 여지가 없다. 한편, 영상을 다루는데 있어 기존 문자 (text)와는 달리 비정형적인 영상 자체의 특성으로 인해 효과적인 영상 처리 및 관리하는 방법 (DBMS: Database Management System)이 필요하게 되고, 이러한 요구로 인해 영상 색인 및 검색 방면에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 내용 기반 영상 검색 기술은 데이터베이스에 존재하는 영상을 질의 영상과 비교하고 유사한 영상을 찾아내는 기술로써, 기존의 문자기반의 검색이 아닌, 영상 자체의 내용을 분석하여 색인하고 그 색인을 이용하여 영상을 자동적으로 검색하도록 하는 기술을 말한다. 이러한 방법에 가장 기본이 되는 방법이 색상 정보를 이용하는 것으로 색상 히스토그램 (color histogram)과 모멘트 (moment)등이 있고, 이외에도 질감 (texture), 형태 (shape), 스케치 (sketch)와 위치 (location) 정보 등을 이용한 검색이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상에서의 색상 정보를 위한 히스토그램과 단순 히스토그램만을 이용하는 데서 오는 공간 정보 부족을 각 색상 빈(bin)의 분포특성을 대표할 수 있는 공간 좌표를 이용하여 표현하고 또한 이러한 빈 들의 상대적인 위치 정보를 색인 함으로써 영상의 회전이나 이동에 대해서도 강건한 영상 색인 및 검색 알고리즘에 대해 기술한다. 또한 기존의 퍼지 영역 분할 (fuzzy region segmentation) 에서 발생하는 리플현상 (ripple phenomenon)을 해결함으로써 좀 더 강건한 영상 검색을 수행하도록 하였다.
최근의 압축 기술과 통신 기술의 급격한 발달에 따라 멀티미디어 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있고, 이러한 멀티미디어 데이터 중에서 시각적 전달 효과가 뛰어난 영상이 멀티미디어의 중요부분을 차지함은 의심의 여지가 없다. 한편, 영상을 다루는데 있어 기존 문자 (text)와는 달리 비정형적인 영상 자체의 특성으로 인해 효과적인 영상 처리 및 관리하는 방법 (DBMS: Database Management System)이 필요하게 되고, 이러한 요구로 인해 영상 색인 및 검색 방면에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 내용 기반 영상 검색 기술은 데이터베이스에 존재하는 영상을 질의 영상과 비교하고 유사한 영상을 찾아내는 기술로써, 기존의 문자기반의 검색이 아닌, 영상 자체의 내용을 분석하여 색인하고 그 색인을 이용하여 영상을 자동적으로 검색하도록 하는 기술을 말한다. 이러한 방법에 가장 기본이 되는 방법이 색상 정보를 이용하는 것으로 색상 히스토그램 (color histogram)과 모멘트 (moment)등이 있고, 이외에도 질감 (texture), 형태 (shape), 스케치 (sketch)와 위치 (location) 정보 등을 이용한 검색이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상에서의 색상 정보를 위한 히스토그램과 단순 히스토그램만을 이용하는 데서 오는 공간 정보 부족을 각 색상 빈(bin)의 분포특성을 대표할 수 있는 공간 좌표를 이용하여 표현하고 또한 이러한 빈 들의 상대적인 위치 정보를 색인 함으로써 영상의 회전이나 이동에 대해서도 강건한 영상 색인 및 검색 알고리즘에 대해 기술한다. 또한 기존의 퍼지 영역 분할 (fuzzy region segmentation) 에서 발생하는 리플현상 (ripple phenomenon)을 해결함으로써 좀 더 강건한 영상 검색을 수행하도록 하였다.
Due to excellent communication of visual information, there is no doubt in that the image takes the most important part in multimedia. However, when handling the image, we need effective image processing, description, and management because the image has the distinctive characteristics that are diff...
Due to excellent communication of visual information, there is no doubt in that the image takes the most important part in multimedia. However, when handling the image, we need effective image processing, description, and management because the image has the distinctive characteristics that are different from the existing text. Active research is underway in image indexing and retrieval field by above demands. Therefore, the feature extraction of an image is an important task for image indexing and retrieval. The most common method for color image indexing is color histogram that is insensitive to image rotation and object translation, because it uses the global information of an image. However, the color histogram indexing has a disadvantage, which cannot distinguish a specific image from images with same or similar color histogram but different content. To improve this disadvantage, more information has to be needed. Texture, shape, sketch, and spatial relationship can help the indexing more powerful. In conventional histogram method, spatial information is incorporated. CCV's (color coherence vector) were indexed based on color coherence, which describe how much a certain color bin is coherent. However, that is a simple description of how much, not where. Therefore, more precise information on spatial location is needed. So we propose the new method to obtain more information by obtaining SDAC from images. In this paper, we review the conventional fuzzy region method, which is less sensitive to image rotation and object translation in images. But, in conventional method, the ripple phenomenon can be occurred and distort the information. Therefore, we propose the modified fuzzy region to remove this phenomenon. We also describe how to get average coordinates of color distribution as database indices for image indexing and retrieval. To evaluate our proposed method, we experiment the image retrieval from a database using "query by example". From the simulation result, our method is better than the conventional one in respect of subjective and objective retrieval ratio.
Due to excellent communication of visual information, there is no doubt in that the image takes the most important part in multimedia. However, when handling the image, we need effective image processing, description, and management because the image has the distinctive characteristics that are different from the existing text. Active research is underway in image indexing and retrieval field by above demands. Therefore, the feature extraction of an image is an important task for image indexing and retrieval. The most common method for color image indexing is color histogram that is insensitive to image rotation and object translation, because it uses the global information of an image. However, the color histogram indexing has a disadvantage, which cannot distinguish a specific image from images with same or similar color histogram but different content. To improve this disadvantage, more information has to be needed. Texture, shape, sketch, and spatial relationship can help the indexing more powerful. In conventional histogram method, spatial information is incorporated. CCV's (color coherence vector) were indexed based on color coherence, which describe how much a certain color bin is coherent. However, that is a simple description of how much, not where. Therefore, more precise information on spatial location is needed. So we propose the new method to obtain more information by obtaining SDAC from images. In this paper, we review the conventional fuzzy region method, which is less sensitive to image rotation and object translation in images. But, in conventional method, the ripple phenomenon can be occurred and distort the information. Therefore, we propose the modified fuzzy region to remove this phenomenon. We also describe how to get average coordinates of color distribution as database indices for image indexing and retrieval. To evaluate our proposed method, we experiment the image retrieval from a database using "query by example". From the simulation result, our method is better than the conventional one in respect of subjective and objective retrieval ratio.
주제어
#content-based image indexing SDAC space-distributed average coordinates image retrieval
학위논문 정보
저자
張喜元
학위수여기관
中央大學校 尖端映像專門大學院
학위구분
국내석사
학과
映像情報技術
발행연도
2000
총페이지
41, p.
키워드
content-based image indexing SDAC space-distributed average coordinates image retrieval
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