물이 나타내는 관광이미지는 연구자의 목적이나 분류방법에 따라 수십가지로 나타낼 수 있다. 그러나 대개는 물 자체에 대한 이미지, 물체에 작용하는 물의 이미지, 공간에 작용하는 물의 이미지로 나눌 수 있다. 물 자체에 대한 관광 이미지는 물 자체의 개성을 나타내는 것으로 호수는 정적, 하천은 유동적인 것을 나타내는 것과 같다. 물체에 작용하는 물의 이미지는 폭포를 보고 시원함을 느낀다거나 멋있는 감을 느끼는 것과 같다. 공간에 작용하는 물의 이미지는 기존 공간에 물이 있으므로써 관광공간을 넓혀주는 것이다.(중략)
최근 급속하게 증가하는 멀티미디어 정보를 효율적으로 다루기 위하여 멀티미디어 데이터에 대한 표현을 표준화하는 MPEG-7 표준안이 제정되었다 본 논문에서는 표준안의 Visual Descriptor 중 Edge Histogram Descriptor(EHD)에 기반한 효과적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 설계한다. EHD의 경우 질의 이미지와 데이터베이스의 이미지 간의 유사도 연산을 통해 검색을 하는데 모든 이미지에 대해 연산을 수행하는 것은 비효율적이다. 저장된 에지 히스토그램 정보를 ‘이미지 당 빈 값’에서 ‘빈 값 당 이미지’ 정보로 매핑하는 Lookup Table를 이용하여 유사도 연산을 수행할 이미지 범위를 한정함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 검색 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 저거슨이 제시한 12가지 이미지 속성을 목록요소로 하여 국내, 국외 회화 이미지 검색 시스템(Art Image Retrieval System; 이하 AIRS)을 구축하고, 이용자로 하여금 이 두 시스템을 통해 회화 이미지를 검색하도록 함으로써 저거슨인 제시한 이미지 목록 요소가 실제 시스템 검색에 적합한지와 이용자 만족도를 측정하고 비교함으로써 시스템을 평가하고자 한다. 또한 저거슨이 제시한 이미지 목록요소가 회화 이미지를 검색하는데 충분하지 않다면 추가되어야 할 요소가 무엇인지를 파악하고자 한다.
이 연구에서는 색상 자질을 이용하여 이미지를 검색할 때 이미지를 분할하여 각 영역별로 색인하여 검색하는 것의 유용성을 알아보고 분할된 영역간의 유사도 산출 기법을 제안하였다. 실험결과, 질의 이미지의 특정 영역과 최대의 유사도를 갖는 검색 이미지의 영역을 이미지간 유사도 산출 방법으로 이용하고, 이미지 영역을 세분할수록 이미지 검색 성능이 향상되었다. 특히 검색 성능이 좋지 않은 질의 이미지의 경우, 이 연구에서 제안한 기법이 더욱 유용하였다.
멀티미디어 데이터 중에서도 많은 부문의 응용에 사용되는 이미지 데이터의 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있지만, 기조의 내용 기반 이미지 검색 대부분이 대상으로 삼고 있는 임지 포맷과는 달리 현재 이용되는 대부분의 이미지는 압축된 상태이다. 이미지 압축의 표준으로 사용되는 JPEG 압축 이미지에 대해서 압축 상태에서 특성을 추출하고 이를 검색에 이용하면 기존의 방법에 비해 압축을 해제하는 비용을 줄일 수 있고 블록 정보를 이용하는 장점을 가지게 된다. 본 논문에서는 JPEG 압축 이미지에서 블록 단위의 정보를 가진 특성으로 추출해내고 이를 사용한 이미지 검색 기법을 제안한다.
본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.
대부분의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템들은 중앙 집중적(Centralization)으로 구성되어 있어, 단일, 소수의 이미지 제공자의 특화된 Semantic기반의 이미지 검색을 제공한다. 이에 반해 간단한 구조물 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들은 이미지 제공자들의 자율성을 보장하기 용의 하지만, Semantic 기반의 이미지 검색을 제공하지 못한다. 본 논문은 위 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 프레임워크의 아키텍쳐를 제안한다.
CMOS 이미지 센서는 모바일 디바이스, 특히 스마트 폰에 내장된 카메라에 가장 광범위하게 사용된다. 이러한 이미지 센서의 정상 동작을 검사하기 위해서는 불량화소 검출과 같은 테스트가 수행되어야 하며, 테스트를 위해서는 센서에 의해서 캡처된 이미지를 대상으로 이미지 처리를 할 수 있는 함수제공이 필수적이다. 이 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작을 효율적이고 엄격하게 판단할 수 있는 자동 검사 시스템을 구축하고 이미지 센서로부터 캡처되는 이미지 데이터에 대해서 목적에 맞는 테스트를 수행 할 수 있도록 이미지 처리 함수를 구현하고 실험하였다.
현재 생성형 AI가 활발히 연구되고 있는 가운데, 대부분의 이미지 생성 AI는 프롬프트를 기반으로 한 Text-To-Image 방식을 주로 사용하고 있다. 하지만, 프롬프트 기반의 생성 AI는 실제 서비스에 도입하기 어려운 점이 많다. 여러 이미지 중, 하늘 이미지는 메타버스 등 가상 공간에서 매우 자주 사용되는 이미지 중 하나이면서 여러 입력값에 의해 이미지가 달라진다. 이 논문에서는 GAN을 활용해 기상 조건에 적합한 하늘 이미지를 생성하는 프로그램을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 실시간 포토 모자이크 생성을 위한 이미지 집합 최적화 기법을 소개한다. 포토 모자이크 기법은 작은 포토 이미지를 사용하여 한 장의 큰 사진을 완성하는 기법으로 이미지를 일정한 영역의 셀로 분할한 후 각 셀 영역을 색상, 모양, 무늬 등에서 적합한 이미지로 대체한다. 큰 사진을 구성하는 이미지에 필요한 다양한 패턴을 얻기 위해서는 많은 양의 포토 타일 이미지가 필요하게 된다. 많은 양의 포토 이미지는 이미지 패턴 검색 시간을 오래 걸리게 하고, 이미지 저장을 위해 많은 리소스를 필요로 한다. 이러한 제약은 실시간 처리나 리소스의 제한이 있는 휴대용 기기에서의 포토 모자이크의 적용을 힘들게 한다. 본 논문에서는 패턴 검색 시간 향상과 메모리 요구 최소화를 위해 유전 알고리즘 활용하여 전체 이미지 데이터베이스에서 가장 특징이 있는 이미지를 선별하여 작은 이미지 집합을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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