초록 ▼

본 연구의 궁극적인 목적은 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템의 개발에 있다. 따라서 이러한 시스템이 되기 위해서는 해당 질의는 저장된 영상들의 내용과 마찬가지로는 영상 내의 객체들의 특성과 그들 사이의 공간 관계(spatial relation)를 포함하는 추상적인 표현으로 쉽게 바꾸어질 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본 그래프 매칭 기법의 이론을 바탕으로 새로운 퍼지 다중특성 관계 그래프(FMARG) 매칭 기법을 연구하고, 이를 사용하여 원하는 영상을 영상 데이터베이스에서 효율적으로 검색하는 새로운 방법을 개발하였다. 본 연구

본 연구의 궁극적인 목적은 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템의 개발에 있다. 따라서 이러한 시스템이 되기 위해서는 해당 질의는 저장된 영상들의 내용과 마찬가지로는 영상 내의 객체들의 특성과 그들 사이의 공간 관계(spatial relation)를 포함하는 추상적인 표현으로 쉽게 바꾸어질 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본 그래프 매칭 기법의 이론을 바탕으로 새로운 퍼지 다중특성 관계 그래프(FMARG) 매칭 기법을 연구하고, 이를 사용하여 원하는 영상을 영상 데이터베이스에서 효율적으로 검색하는 새로운 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 영상을 객체(영역)들로 분할하고, 분할된 각 영역의 단일 특성을 사용하는 FARG를 다중특성을 고려하는 FMARG로 확장하였다. 그리고 이를 기반으로 한 새로운 내용기반 영상검색을 제안하였다. 제안한 방법은 레이블뿐만 아니라 칼라, 질감과 공간관계를 포함한 다중특성의 질의가 가능하다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 1차적으로 1,240개의 합성영상을 사용하여 합성영상 데이터베이스를 구성하였고, 실제 영상을 사용하여 실험하기 위하여 NETRA 및 Corel의 1,026개의 영상으로 구성된 자연영상 데이터베이스 구성하였다. 그리고 구성된 영상데이터베이스들을 사용하여 제안한 방법을 실험한 결과, 본 연구의 다중특성을 고려하는 접근방법이 기존의 단일특성만 고려하는 방법에 비하여 검색성능이 우수함을 각 실험에서 확인할 수 있었다.

Abstract ▼

Final purpose of our research is to develop an efficient content-based image retrieval system. To be a system like this, not only the stored images but also an image query should be easily transformed into the abstract expression of comprising objects' attributes and their spatial relations in an im

Final purpose of our research is to develop an efficient content-based image retrieval system. To be a system like this, not only the stored images but also an image query should be easily transformed into the abstract expression of comprising objects' attributes and their spatial relations in an image. We studied the matching technique using a fuzzy multiple attribute relation graph(FMARG) based on the graph matching theory and developed a new content-based image retrieval method using FMARG that retrieves a wanted image from an image database effectively. We extended FARG(Fuzzy Attribute Relational Graph)that uses a single attribute for a region after dividing an image into some regions, to FMARG. That is, we extended its single node attribute to multiple node attributes for real image applications. We proposed a new CBIR(Content-Based Image Retrieval) based on FMARG. It can handle queries involving multiple attributes, not only object label, but also color, texture and spatial relation. For the experiment of the proposed, first we built the synthetic image database of 1,240 images and then the natural image database of 1,026 images from NETRA and Corel database. In the experiments of using the image databases, we could confirm that the proposed FMARG approach shows better retrieval performance compared with the single attribute approach.

목차 Contents

• I. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• II. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• 2. 영문요약문...5
• III. 연구내용 및 결과...6
• 1. 서론...6
• 2. 연구방법 및 이론...13
• 3. 결과 및 고찰...37
• 4. 결론...46
• 5. 인용문헌...47