• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.605-608
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• 2002

본 논문에서는 동영상에서 샘플 프레임과 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용한 새로운 장면 전환 방법을 제시하였다. 4개의 대표 컬러에 대한 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용하여 장면 전환 검출을 함으로써 기존의 컬러 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11d
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• pp.37-40
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• 2000

영상검색에서 컬러 히스토그램은 폭넓게 사용되고 있으며, 여러 가지 장점이 있음에도 불구하고 공간정보를 포함하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램에 공간정보를 포함시키기 위해 영상을 몇 개의 블록으로 나누어 계층적으로 컬러 히스토그램을 비교하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 컬러 히스토그램을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.9
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• pp.76-90
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• 1999

In this paper, a color image retrieval algorithm is proposed based on color histogram and color texture. The representative color vectors of a color image are made from k-means clustering of its color histogram, and color texture is generated by centering around the color of pixels with its color vector. Thus the color texture means texture properties emphasized by its color histogram, and it is analyzed by Gaussian Markov Random Field (GMRF) model. The proposed algorithm can work efficiently because it does not require any low level image processing such as segmentation or edge detection, so it outperforms the traditional algorithms which use color histogram only or texture properties come from image intensity.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.45-46
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• 2015

본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 컬러-$x^2$ 히스토그램은 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 추출 방법이다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.250-252
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• 1998

내용기반 이미지 검색(Content-based image retrieval)에서 컬러 특징을 표현하기 위해 컬러 히스토그램이 많이 이용되고 있다. 하지만 히스토그램의 고차원적인 성질 때문에 색인구조를 사용한 효율적인 검색이 어렵고, 유사도 계산 단계에서 비용이 많이 든다. 이점을 개선하기 위해서 이미지의 컬러 정보 손실을 최소화하면서 히스토그램의 차원을 낮추는 컬러 클러스터링 방법이 제안되었다. 이 논문은 이미지 검색의 응용 분야에 따른 이미지 데이터의 컬러 분포 특성을 이용한 컬러 클러스터링 방법을 제안한다. 컬러 분포를 가중치로 이용한 계층적 컬러 클러스터링 방법에 대해 알아보고, 두 단계 컬러 히스토그램을 이용한 이미지 검색에 적용하여 컬러 정보 유지 능력을 실험해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.867-870
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• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.159-162
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• 2003

컬러 특징을 나타내는 전형적인 방법으로 RGB 컬러히스토그램이 있다. RGB 컬러 히스토그램은 RGB 컬러 공간을 일련의 bin으로 나누고 각 bin의 컬러 값에 대응하는 영상 픽셀의 빈도 수를 카운트하는 것으로 영상 검색에서 널리 쓰이고 있다. 그러나 RGB 컬러히스토그램은 영상의 미세한 장면 변화에도 크게 달라지기 때문에 검색 결과에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 RGB 컬러히스토그램의 이러한 특성을 개선할 수 있는 새로운 컬러 특징 표현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 RG, GB, BR의 세 가지 평면으로 투영시킨 2차원 투영 맵(2D Projection Maps)을 사용한다. 영상 검색에 대한 실험 결과로부터 제안한 2차원 투영 맵이 RGB 컬러히스토그램보다 더 향상된 검색 효율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.265-268
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• 2001

In content-based video data retrieval, the representative-frame is usually used. To do that, the skill of detection for scene change is needed. Generally the color histogram comparison is used, but sensitive to light variation and tends to miss the scene change of similar color histogram. This paper shows how to use both color histogram comparison and entropy to prevent the false-positive of scene change occurred by light variation. At the experiments, il is more powerful to light variation to use both color histogram comparison entropy than to use only color histogram comparison.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.332-337
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• 2001

본 논문에서는 영상 검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색 방법(content based retrieval)으로 주변 화소의 컬러 히스토그램(NCH)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대해 주변 화소의 컬러 히스토르램을 데이터베이스의 색인 정보로 정장하는 방법으로, 영상의 공간 정보와 컬러 정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과, 제안한 방법은 히스토그램과 CCV(Color Coherence Vector)를 이용한 방법보다 검색 효율이 우수하고 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 큰 변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.332-335
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• 2013

In this paper, we propose an image retrieval method using an EHD (Edge Histogram Descriptor) of MPEG-7 and the color histogram. The EHD algorithm can be used to collect the gradient of edge distribution and to find a similar image. However, if you only search the edge gradient without considering the image color, the color shows a weakness. In order to overcome this problem, we use the color histogram and extract the feature to determine whether a similar image. The proposed method shows that the weakness of existing EHD can be overcome by using the color histogram.