Image Retrieval Considering Shape Information of Projection Vector

투영 벡터의 형상 정보를 이용한 영상검색

  • 권동현 (영남대학교 전자공학과) ;
  • 이태홍 (영남대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2001.12.31

Abstract

Histogram intersection method, that counts the occurrence of color pixels, is one of the easy and simple color image retrieval methods. The method has an appropriate global property but does not contain the knowledge of shape for images. The absence of spatial information makes it difficult to discriminate images of the similar histogram. The application of one-dimensional projection to each image enables to obtain shape or spatial information of image. But in this case there is another problem having different length of the projection vector according to the size of each image. Thus this paper proposes a method that uses relative distances between peaks and their maximum value in the projection vector. In order to verify retrieval performance, the experimental results between the histogram intersection method, the projection only method, and the proposed one are compared and analyzed.

히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하는 방법으로, 영상의 글로블 특성을 잘 나타내는 반면 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 영상 내에 포함된 형상 정보를 표현하는 적절한 방법은 아니다. 영상에 대한 1차원 투영을 이용하면 영상의 개략적인 형상 정보와 함께 위치 정보를 나타낼 수 있어 히스토그램의 단점을 극복할 수 있지만, 영상 크기에 따라 투영 벡터의 길이가 달라져 색인 데이타로 사용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 투영벡터에서 영상이 가지는 형상 정보의 첨두치를 이용하여 첨두치들 간의 상대거리 및 최대 첨두치에 관한 정보를 검색에 사용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 히스토그램 인터섹션 및 투영벡터만을 이용한 경우의 검색 결과와 비교하였고, 실험 결과를 이용하여 각 방법의 장단점을 분석하였다.

Keywords

References

  1. F.Idris and S.Panchanathan, 'Review of Image and Video Indexing Techniques', Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol.8, No.2, June, pp.146-166, 1997 https://doi.org/10.1006/jvci.1997.0355
  2. Michael J. Swain and Dana H. Ballard. 'Color Indexing,' International Journal of Computer Vision, vol.7, no.1,pp.11-32, 1991 https://doi.org/10.1007/BF00130487
  3. 권동현 외 3인, '투영벡터의 통계적 성질을 이용한 영상검색', 한국통신학회 논문지 제 25권 제7A호 , pp. 1044-1049, Jul. 2000
  4. Markus Stricker and Alexander Dimai, 'Color Indexing with Weak Spatial Constraint,' Storage and Retrieval for Image and Video Databases IV, SPIE proceedings, vol. 2670, pp. 29-40, 1996 https://doi.org/10.1117/12.234802
  5. John R. Smith and Shih-Fu Chang, 'Tools and Techniques for Color Image Retrieval,' SPIE proceedings, vol. 2670, pp. 1630-1639, 1996 https://doi.org/10.1117/12.234781
  6. Greg Pass and Ramin Zabih, 'Histogram Refine-ment for Content Based Image Retrieval,' IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp. 96-102, 1996 https://doi.org/10.1109/ACV.1996.572008
  7. Ramesh Jain, Machine Vision, pp.35-38, McGraw-Hill 1995
  8. Virginia E. Ogle and Michael Stonebraker, 'Chabot : Retrieval from a Relational Database of Images,' IEEE Computer, vol. 28, no. 9, 1995 https://doi.org/10.1109/2.410150