• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.625-627
• /
• 2002

본 논문에서는 질의 영상으로 주어지는 컬러 영상에서 관심있는 객체를 추출한 후 Dominant 컬러쌍 정보를 이용하여 객체정보만을 질의하는 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체정보를 포함하는 영상 전체에 대한 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 결과가 나타난다. 그러므로, 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만을 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 추 유사도를 측정하는 방법을 제안한다

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.6
• /
• pp.575-584
• /
• 2000

This paper presents a new image retrieval system with color and morphological informations based on binary sets. Each of them can be obtained from color binary sets and regional segmentation separately. For retrieval processes, the candidate images are decided by comparing color and their image binary sets of the database with query images. Particularly, it is possible that the retrieval of similar-measurements has a weight of color spatial distribution and its objective morphological features. We proposed a new idea for performing simply the complicated similar-measurement of candidated images to improve queried processes. The retrieval method using spatial and morphological features is shown with the effectiveness on the result of implementation on database with 3,000 images.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.671-672
• /
• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.6 no.8
• /
• pp.1358-1364
• /
• 2002

Presently, Multimedia data are increasing suddenly in broadcasting and internet fields. For retrieval of still images in multimedia database, content-based image retrieval system is implemented in this paper that user can retrieve similar objects from image database after choosing a wanted query region of object. As to extract color features from query image, we transform color to HSV with proposed method that similarity is obtained it through histogram intersection with database images after making histogram. Also, query image is transformed to gray image and induced to wavelet transformation by which spatial gray distribution and texture features are extracted using banded autocorrelogram and GLCM before having similarity values. And final similarity values is determined by adding two similarity values. In that, weight value is applied to each similarity value. We make up for defects by taking color image features but also gray image features from query image. Elevations of recall and precision are verified in experiment results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.38 no.4
• /
• pp.57-57
• /
• 2001

본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.121-125
• /
• 2001

본 논문에서는 칼라영상에 포함된 객체를 추출할 수 있는 방법을 제시한다. 객체는 상이한 칼라와 텍스처로 구성되는데 이들을 포괄하여 사람이 인식하는 객체와 유사한 형태로 추출할 수 있도록 하였다. 이를 위해 해상도를 줄여가며 영역 분할한 후 그 결과를 조합함으로써 사소한 변화는 흡수하고 중요한 변화가 발생하는 영역 단위의 분할이 가능하도록 하였다. 분할된 영역들의 공간적 정보와 영역 크기 정보를 이용하여 분할된 영역 중에서 핵심 객체영역과 핵심 배경영역을 선택하고 객체 후보 영역에 대해 이들과 칼라 분포 유사도 조사를 하여 핵심객체영역과 유사한 유사도를 갖는 영역들을 최종 객체 영역으로 추출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 단순한 배경을 가진 영상뿐만 아니라 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 내용기반검색, 영상 DB의 인덱싱 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.942-944
• /
• 2014

최근 병원정보시스템의 도입으로 병원 내 의료서비스 효율성 향상이 두드러지고 있다. 이러한 병원정보시스템의 개선으로 의료정보 통합이라는 문제가 대두되고 있으며, 이를 시도하고자 하는 움직임이 나타나고 있다. 그러나 의료정보 통합을 위한 선행 단계로 동일 환자를 찾는 문제해결이 우선시 되며, 이를 위한 환자 식별 알고리즘의 연구가 필요시 되고 있다. 대표적인 사례로 MPI(Master Patient Index) 모듈을 통해 환자의 기본 정보 및 진료 정보 등의 여러 필드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있으나, 국내에 적합하지 않는 언어체계, 필드별 최적 가중치의 산정 등 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 MPI 등과 같은 매칭 알고리즘의 정확도를 높일 수 있는 보완적인 방법으로, 환자 필드 정보 외에 촬영한 의료 영상(MRI) 정보를 활용하여 동일 환자를 찾는 방법을 제안한다. 기존의 영상 정보만을 활용한 방법과는 달리, 의료영상의 물리적인 정보를 환자 식별 시 가장 높은 가중치를 부여하여 변하지 않는 불변의 특정 값으로 하여 높은 정확도를 검출하였다. 이러한 영상 정보를 활용한 유사도 측정 결과는 향후 환자 식별에 있어 보조적인 수단으로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.236-238
• /
• 2020

기존에 개발한 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘은 근접 거리에 과도하게 많은 특징점이 추출되면 정확도가 낮아지는 점, 계산 과정에서의 Threshold를 주관적으로 설정해 주어야 해 정확한 Threshold를 찾기 위하여 전체 알고리즘을 여러번 반복하여 실행시켜야 하는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존의 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘에 근접 거리 내의 특징점을 제거하는 알고리즘과 서로 다른 Threshold를 가진 유사 공간 계산 알고리즘들을 병렬적으로 계산해 한 번의 알고리즘 실행만으로 자동적으로 적절한 Threshold를 찾을 수 있도록 하는 모듈을 추가하여 기존의 알고리즘과 비교하여 더 효율적으로 영상 간 유사 공간을 계산해낼 수 있도록 개선된 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.5
• /
• pp.701-706
• /
• 2002

A set of color features has been efficiently used to measure the similarity of given images. However, the size of the color features is too large to implement an indexing scheme effectively. In this paper a new method is proposed to retrieve similar images using an interpolated color histogram. The idea is similar to the already reported methods that use the distributions of color histograms. The new method is different in that simplified color histograms decide the similarity between a query image and target images. In order to represent the distribution of the color histograms, the best order of interpolated polynomial has been simulated. After a histogram distribution is represented in a polynomial form, only a few number of polynomial coefficients are indexed and stored in a database as a color descriptor. The new method has been applied to real images and achieved satisfactory results.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.155-158
• /
• 2002

본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.