• 제목/요약/키워드: 질감 이미지

검색결과 131건 처리시간 0.025초

웨이블릿 변환을 이용한 적응적 뇌영상 검색 방안 (Adaptative Retrieval Method for Brain Image using Wavelet)

  • 구혜영;엄기현
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
    • /
    • pp.447-452
    • /
    • 2001
  • 내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.

  • PDF

방향성 정보와 색 정보를 이용한 내용기반 이미지 검색 (Content-Based Image Retrieval Using Directional Feature and Color Feature)

  • 정호영;황환규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
    • /
    • pp.127-129
    • /
    • 2000
  • 일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

  • PDF

신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 (A Contents-Based Image Classification Using Neural Network)

  • 이재원;김상균
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
    • /
    • pp.177-180
    • /
    • 2001
  • 본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.

  • PDF

내용기반 검색을 위한 웨이브릿 변환을 이용한 텍스쳐 특징 추출 (Texture Feature Extraction Using Wavelet Transform For Content-Based Retrieval)

  • 채영심;위성두;강현철;김정규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
    • /
    • pp.505-507
    • /
    • 2001
  • 최근 여러 멀티미디어 서비스가 활발히 실시되고 있으며 멀티미디어 검색분야도 상당한 연구가 이루어지고 있다. 멀티미디어 검색 중 내용 기반 검색은 기존의 텍스트기반의 여러 단점들을 극복하여 이미지 자체에 있는 여러 정보의 혼합으로 보다 더 정확한 이미지를 찾을 수 있다. 예를 들면, 색상검색이나 질감검색을 이미지 자체내에서 추출해내고 색상과 질감을 같이 표현함으로써 색상만으로 표현할 수 없는 부분을 질감을 참고로 하여 찾을 수 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환(daubechies 7-9 tab)을 사용하여 질감을 표현하는 특징 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

  • PDF

웨이브릿 변환에 기반한 색상과 질감 특징을 이용한 이미지 검색 시스템 (Image Retrieval System Using Color and Textural Feature Based on Wavelet Transform)

  • 서상환;이연숙;김상균;김흥식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
    • /
    • pp.30-32
    • /
    • 1999
  • 내용 기반 이미지 데이터베이스의 검색을 위해서 low-level 특징에 기반한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환에 기반한 색상과 질감 특징을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 다양한 색상 정보로부터 추출한 인덱스 키와 웨이브릿 변환에 의해 추출한 질감 특징을 통계적 확률 분석 방법에 적용시킨 검색 시스템이다. 이러한 색상과 질감에 대한 효과적인 조합으로 보다 효율적이고 정확성 높은 결과를 도출함을 실험을 통하여 제시한다.

  • PDF

질감과 칼라 정보를 이용한 지능적 웹 이미지 검색 시스템 설계 (A Design of Intelligent Web Image Retrival System using Texture and Color Information)

  • 홍성용;나연묵
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
    • /
    • pp.61-63
    • /
    • 2001
  • 최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

  • PDF

Quadtree를 사용한 색상-공간 특징과 객체 MBR의 질감 정보를 이용한 영상 검색 (Image Retrieval based on Color-Spatial Features using Quadtree and Texture Information Extracted from Object MBR)

  • 최창규;류상률;김승호
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
    • /
    • 제8권6호
    • /
    • pp.692-704
    • /
    • 2002
  • 본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.

이미지 검색의 적중률 향상을 위한 기본 속성 분석 (An Experimental Analysis of Primary Feature for Improving the Hit Ratio of Image Retrieval)

  • 윤성민;엄기현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
    • /
    • pp.271-273
    • /
    • 1998
  • 본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.

남성 수트소재의 시각적 질감 이미지와 선호도 (Visual Texture Image and Preference of Men's suit Fabrics)

  • 유효선;노의경
    • 감성과학
    • /
    • 제8권2호
    • /
    • pp.117-128
    • /
    • 2005
  • 본 연구는 남성 수트소재의 구성적 특성과 역학적 특성이 남성 수트소재의 시각적 질감 이미지와 선호도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 시판하는 남성용 검정색 계열의 춘하 소재 20종을 수집하여, 시각적 질감 이미지에 대한 주관적인 평가를 실시하였고, 피험자는 의류학과 대학원생과 의류관련 업체 종사하는 $20\~30$대 전문가 여성으로 구성하였다. 요인분석으로 "부피감", "신축감$\cdot$드레이프성", "강연감", "평활감"의 요인이 추출되었으며, "강연성"과 굽힘특성과의 관계를 제외한 역학적 특성 평가와 시각적 질감 이미지 평가가 일치하였다. 선호도에 가장 영향을 주는 것은 "평활감", 압축에너지(WC), 밀도, "강연성"이었으며, 시각적으로 매끄럽고 부드럽고 압축에 필요한 에너지가 적고 밀도가 성근 직물을 춘하 남성용 정장으로 선호하였다.

  • PDF

MPEG-7 컬러 기술자를 활용한 캐릭터 이미지 데이터베이스 검색 (Character image database retrieval using MPEG-7 Color Descriptors)

  • 유광석;김회율
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
    • /
    • pp.641-644
    • /
    • 2001
  • 멀티미디어 검색을 위한 MPEG-7 표준화 작업이 완료되어감에 따라, 멀티미디어 특징 기술자를 활용한 다양한 응용들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 미키 마우스, 포켓 몬스터 또는 호돌이와 같은 지적 재산 정보인 동시에 고부가가치 대상인 캐릭터 이미지를 대상으로 하여, 캐릭터 이미지 특징을 분석하고, MPEG-7 에서 정의된 컬러 기술들간의 검색 효율을 비교하여, 캐릭터 이미지에 가장 적합한 기술자를 제안한다. 캐릭터 이미지는 자연 이미지와는 달리, 질감(Texture)이나 모양 (Shape)정보에 비해, 주로 컬러 정보에 의존하며,존재하는 컬러의 수가 3-6 개 범위 내에 주로 존재하고, 컬러의 분포가 고르며, 질감 성분이 많지 않은 특징을 갖고 있다. MPEG-7 에 정의된 Dominant Color, Scalable Color, Color Layout 및 Color Structure 4 종류의 기술자를 캐릭터 이미지 특징에 맞는 기술자를 유형별로 분류된 3,834개의 이미지 셋에 적용하여, 검색 성능 평가 지수인 ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rank) 를 측정하여 가장 효율적인 기술자를 정의한다.

  • PDF