Although most image indexing schemes ate based on global image features, they have limited discrimination capability because they cannot capture local variations of the image. In this paper, we propose a new region-based image retrieval system that can extract important regions in the image using salient point extraction and image segmentation techniques. Our experimental results show that color and texture information in the region provide a significantly improved retrieval performances compared to the global feature extraction methods.
In this paper, we used the color transfer function and the opacity transfer function for the internal 3D object visualization of an image volume data. In transfer function, creating values of between boundaries generally is ambiguous. We concentrated to extract boundary features for segmenting the visual volume rendering objects. Consequently we extracted an image gradient feature in spatial domain and created a multi-dimensional transfer function according to the GPU efficient improvement. Finally using these functions we obtained a good research result as an implementing object boundary visualization of the graphic hardware based 3D texture mapping.
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 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 Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.362-364
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2000
본 본문에서는 간단하면서 효과적인 관련성 귀환을 가진 영상 검색시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상 데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 Gabor Wavelet 변환을 이용하여 질감특징을 추출하고, 추출한 특징값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 초기 검색결과에 대하여 관련성 귀환을 영상 검색시스템에 적용하고, 이를 기존의 관련성 귀환을 가진 시스템과 비교하였다. 16종류의 512개의 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제한된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 7~8%의 높은 검색 효율을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.863-866
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2001
본 논문에서는 관련성 귀환을 가진 칼라와 질감기반의 영상검색 시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 칼라특징, 질감특징을 추출하고 추출된 특징 값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 그리고 초기 검색결과에 대하여 사용자 평가를 관련성 귀환을 통하여 영상검색 시스템에 적용하고, 개선된 결과를 얻었다. 16종류의 다양한 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제안된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 10%$\sim$l6% 이상의 높은 검색율을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.852-854
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2000
최근 컴퓨팅 환경의 발달과 함께 영상처리 기술을 이용하여 의료 영상들을 처리하려는 시도가 활발히 진행되고 있다. 백혈병의 경우, 말초 혈액이나 골수 영상을 통하여 백혈구의 수와 모양, 핵의 유무, 핵의 모양 등을 근거로 진단을 내리게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 골수 영상으로부터 백혈구 영역을 검출하여 백혈구의 모양과 질감 정보를 이용하여 특이한 성질을 지닌 백혈구를 검출해 내는 시스템을 제안하고 구현하였다. 백혈구의 영역을 검출하기위해서는 입력영상의 RGB 값을 이용한 임계치 방법을 사용하였고, 모양 특징은 이동, 확대/축소, 회전에 불변인 성질을 지닌 UNL Fourier 변환을 사용하였으며, 질감 특징은 Gabor wavelet 변환을 이용하여 추출하였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.357-360
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2002
직물의 질감을 객관화시키는 연구는 고부가가치의 의류제품을 생산하고 판매하는데 매우 중요한 요소이다. 질감은 직물의 역학적 성질과 표면상태에 따라 좌우되며, 이의 측정방법 중에서 KES-F system이 가장 객관화되어 있다. KES-F system을 이용한 표면 거칠기 측정방법은 피아노선을 굴곡 시켜 일정한 힘을 가한 상태에서 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물 표면의 잔털이 눌려진 상태여서 질감해석을 위한 정확한 측정이 어렵다. 따라서 우리는 기하학적인 직물 표면의 거칠기를 표면의 변형없이 측정 가능한 레이저 센서를 사용하였다. 한편 직물의 주로 경사ㆍ위사로 짜여져 있어 이방성 성질을 가지고 있으므로 직물을 3방향으로 측정하여 해석하였다. 측정된 신호는 FET를 이용하여 일정한 주기의 표면형태를 구하고, 표면 높낮이의 평균, 최저값과 최고값을 구하여 표면의 특성을 얻었다. 직물 표면에 존재하는 잔털은 영상처리장치를 이용하여 양을 측정하였으며 표면의 거칠기 측정결과와 비교 분석하여 레이저 센서를 이용한 비접촉식 측정방법의 오차분석 및 표면 특징을 해석하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.133-136
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2000
본 논문에서는 폐암의 변이 형태 분석을 위한 정량적 분석 방법을 연구하였다. 보다 객관적인 분석의 필수적 요인인 정확한 분할을 이해 질감 특징과 통계학적 분류방법을 이용하였으며, 변이 형태 분석을 위해서 분할된 ROI 로부터 여러 가지 형태학적 특성값과 질감 특성값을 추출하여 변이 형태에 따라 비교분석하였다. 이러한 폐암의 변이 형태 분석을 위한 방법은 다른 기관으로의 원격전이가 쉬운 종양의 특성평가에 대한 객관적 병리진단의 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.887-890
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2000
본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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