• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.73-75
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• 2009

본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.551-562
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• 2000

Content-based image retrieval system retrieves an image from a database using visual features. Among approaches to express visual aspects in queries, 'query by sketch' is most convenient and expressive. However, every 'query by sketch' system has the query imperfectness problem. GContent-based image retrieval system retrieves an image from a database using visual features. Among approaches to express visual aspects in queries, 'query by sketch' is most convenient and expressive. However, every 'query by sketch' system has the query imperfectness problem. Generally, the query image produced by a user is different from the intended target image. To overcome this problem, many image retrieval systems use the spatial relationships of the objects, instead of pixel coordinates of the objects. In this paper, a query-converting algorithm for an image retrieval system, which uses the spatial relationship of every two objects as an image feature, is proposed. The proposed algorithm converts the query image into a graph that has the minimum number of edges, by eliminating every transitive edge. Since each edge in the graph represents the spatial relationship of two objects, the elimination of unnecessary edges makes the retrieval process more efficient. Experimental results show that the proposed algorithm leads the smaller number of comparison in searching process as compared with other algorithms that do not guarantee the minimum number of edges.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.255-257
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• 2008

본 논문에서는 최근 IT 기술의 발전에 따라 무수히 양산되고 있는 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에 사용되는 데이터베이스(DB) 영상들에 존재하는 각 객체들의 존재 영역을 기반으로 질의 영상 (query image)의 객체 영역을 추정해서 검색에 활용하는 것이다. 이는 질의 영상의 전체 영역으로부터 객체를 추정하는 것보다 데이터베이스 영상들로부터 추출한 통계적 객체 분포 범위를 기반으로 추정하기 때문에 빨리 객체 추출이 가능하도록 한다. 따라서 객체를 추출하기 위한 배경 지식이나, 사용자 입력이 전혀 필요 없다. 이렇게 추출된 객체 영역의 영상들로부터 GLCM 알고리즘을 이용해서 객체 영역의 특성이 잘 반영된 질감 특징 값을 바탕으로 검색에 활용 할 경우 원본 영상의 질감 특징을 활용한 경우보다, 객체의 질감 특징을 더 잘 반영한다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.222-225
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• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.125-133
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• 2003

In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based texture features. The color features are obtained from soft-color histograms of the global image and the wavelet-based texture features are obtained from the invariant moments of the high-pass sub-band through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed system, called a color and texture based two-step retrieval(CTBTR), is composed of two-step query operations for an efficient image retrieval. In the first-step matching operation, the color histogram features are used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second-step matching operation applies the wavelet based texture features to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.4
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• pp.273-280
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• 2013

This paper presents novel OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) based on orientation of pixel gradient and image retrieval system based on BoF (Bag-of-Feature) and random forest classifier. Feature vectors extracted from training data are clustered into code book and each feature is transformed new BoF feature using code book. BoF features are applied to random forest for training and random forest having N classes is constructed by combining several decision trees. For testing, the same OCS-LBP feature is extracted from a query image and BoF is applied to trained random forest classifier. In contrast to conventional retrieval system, query image selects similar K-nearest neighbor (K-NN) classes after random forest is performed. Then, Top K similar images are retrieved from database images that are only labeled K-NN classes. Compared with other retrieval algorithms, the proposed method shows both fast processing time and improved retrieval performance.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.1-7
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• 2002

In this paper, when users choose a query image, we implemented a content-based image retrieval system that users can simply choose and extract a object region of query wanted with not only a whole image but various objects in it. Histogram is obtained by improved HSV transformations from query image and then candidate images are retrieved rapidly by a 1st similarity measure with histogram intersection using representative colors of query image. And finally retrieved images are extracted since 2nd similarity measure with banded autocorrelogram is performed so that recall and precision are improved by combining two retrieval methods that can make up for respective weak points. Moreover images in the database are indexed automatically within feature library that makes possible to retrieve images rapidly.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.28-33
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• 1998

대량의 영상데이터베이스에서 질의영상에 대한 유사영상을 검색할 때의 유사도 계산을 위한 시간소모는 영상의 실시간 검색효율을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 키영상(key image)을 이용하여 영상데이터베이스의 각 영상과 키영상의 유사도를 미리 계산해 둠으로써 질의영상과 데이터베이스 영상간의 유사도 계산시간을 단축시킨다. 그리고 검색효율을 높이기 위해 1차적으로 칼라특징으로 유사영상들을 분류한 후, 1차 분류된 영상들만을 대상으로 계층적으로 질감특징값으로 영상을 비교함으로써 검색효율을 상승시킨다. Oracle 데이터베이스 상에서 본 계층적 내용기반 영상검색시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.79-84
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• 1998

일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.39-42
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• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.