형태와 칼러성분을 이용한 효율적인 내용 기반의 이미지 검색 방법

Efficient Content-Based Image Retrieval Method using Shape and Color feature

내용을 기반으로 한 이미지 데이타 검색은 이미지로부터 자동적으로 특징값들을 추출하여 사용자가 원하는 이미지를 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 데이타 로부터 형태적 특징과 컬러 특징을 자동적으로 추출하여 내용을 기반으로 이미지 데이타를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 필요한 일련의 이미지 처리 과정을 소개하고 추출된 특징값들을 빠르게 검색하기 위해 변형된 트라이와 R 트리를 사용한 인덱싱기법을 제안한다. 제안하는 검색 방법은 형태와 컬러에 대한 특징값들을 모두 취급하므로 보다 신뢰성 있는 검색을 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 이를 바탕으로 구현된 이미지 데이타베이스와 약 200여개의 이미지 데이타를 대상으로한 검색 실험 결과를 보이며, 검색 결과를 통해 형태적 특징과 컬러 특징이 이미지가 데이타 검색에 미친 영향을 고찰해 본다.

Content-based image retrieval(CBIR) is an image data retrieval methodology using characteristic values of image data those are generated by system automatically without any caption or text information. In this paper, we propose a content-based image data retrieval method using shape and color features of image data as characteristic values. For this, we present some image processing techniques used for feature extraction and indexing techniques based on trie and R tree for fast image data retrieval. In our approach, image query result is more reliable because both shape and color features are considered. Also, we how an image database which implemented according to our approaches and sample retrieval results which are selected by our system from 200 sample images, and an analysis about the result by considering the effect of characteristic values of shape and color.