Color-Based Image Retrieval and Lacalization using Color Vector Angle

칼라 벡터각을 이용한 칼라 기반 영상 검색과 위치 추정

칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.