Similar Satellite Image Search using SIFT

Due to the increase of the amount of image data, the demand for searching similar images is continuously increasing. Therefore, many researches about the content-based image retrieval (CBIR) are conducted to search similar images effectively. In CBIR, it uses image contents such as color, shape, and texture for more effective retrieval. However, when we apply CBIR to satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information, we can have trouble to get a good retrieval result. Since it is difficult to use color information of satellite images, we need image segmentation to use shape information by separating the shape of an object in a satellite image. However, because satellite images are complex, image segmentation is hard and poor image segmentation results in poor retrieval results. In this paper, we propose a new approach to search similar images without image segmentation for satellite images. To do a similarity search without image segmentation, we define a similarity of an image by considering SIFT keypoint descriptors which doesn't require image segmentation. Experimental results show that the proposed approach more effectively searches similar satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information.

SIFT를 이용한 유사 위성 영상 검색

영상 데이타의 증가로 인해 여러 분야에 걸쳐 유사 영상 검색에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 좀 더 정확한 유사 영상 검색을 위해 내용기반영상검색 기술 분야에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 내용기반영상검색에서는 유사한 영상을 검색하기 위해 색상, 모양, 질감 등의 영상 자체의 내용을 사용한다. 하지만 위성 사진과 같이 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 영상의 경우는 내용기반영상검색 기술을 이용해도 유사성 검색이 쉽지 않다. 그 이유는 색상 정보의 사용이 어려워 모양 정보를 이용하려면 영상 세그멘테이션을 통해 물체의 모양을 분리해내야 하는데 영상이 매우 복잡한 경우 영상 세그멘테이션의 결과가 좋지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 세그멘테이션을 사용하지 않고 유사성 검색을 하는 방법을 제안하여 유사 위성 영상을 검색하고자 한다. 이를 위해 영상 세그멘테이션을 사용하지 않는 모양 기술자인 SIFT keypoint descriptor를 기반으로 영상의 유사도를 정의하여 유사성 검색을 한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용함으로써 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 위성 영상의 유사성 검색의 정확성을 향상 시킬 수 있음을 보인다.