• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.126-135
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• 2002

영상은 색상, 형태, 위치, 질감 같은 다양한 특성을 갖고 있기 때문에 하나의 특성만을 이용하여 일괄적으로 영상을 검색할 경우, 만족할 만한 검색효율을 얻기가 어렵다. 특히, 대용량의 영상 데이터베이스일수록 그 같은 현상은 빈번하게 일어나기 때문에 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템들은 대부분 하나 이상의 특성을 이용하여 검색효율 향상을 죄하고 있다. 본 논문에서는 Centroid 위치벡터를 이용하여 영상 내의 색상 정보뿐만 아니라, 특정 색상에 대한 위치정보를 고려하는 기법을 제안한다. 질의영상의 한 색상에 대해 Centroid 위치벡터를 추출하고 비교영상의 같은 색상의 Centroid 위치벡터와의 거리를 비교하여 그 거리가 짧을수록 각 색상의 위치 유사도를 높게 책정하는 방식을 제안한다. 제안된 검색 기법은 기존의 색상 분포만을 이용하는 검색 기법에 비해, 원근 처리된 영상에 강인하고, 회전되거나 뒤집힌 영상의 변별력이 향상되었다. 또한, 제안된 방식은 색상정보와 위치정보의 추출을 이원화시키지 않고 동시에 추출함으로써 계산량을 줄이고, 효율적인 색인 파일을 생성하여 검색속도를 향상시켰다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.119-122
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• 2002

The research Interest of this paper is focused on the efficient clustering task for an arbitrary color data. In order to tackle this problem, we have tiled to model the inherent uncertainty and vagueness of color data using fuzzy color model. By laking a fuzzy approach to color modeling, we could make a soft decision for the vague regions between neighboring colors. The proposed fuzzy color model defined a three dimensional fuzzy color ball and color membership computation method with the two inter-color distance measures. With the fuzzy color model, we developed a new fuzzy clustering algorithm for an efficient partition of color data. Each fuzzy cluster set has a cluster prototype which is represented by fuzzy color centroid.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-172
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• 2006

영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.185-190
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• 2007

An image retrieval system is a piece of software that searches identical or similar images based on various image-specific features. This paper proposes a trademark image retrieval system that uses image colors and forms. In the proposed system, input images are segmented into several other regions, and color distribution histograms for different regions are extracted for use as color information. The proposed system uses form information through the preprocessing process such as boundary surface extraction, centroid extraction, angular sampling and, and through calculating the sums of the distances between the centroid and the boundary surfaces, standard deviations, and the ratios between long and short axes. Like this, the color and form information extracted is used to perform retrieval through measuring similarity.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2010

본 논문에서는 컬러 정보와 형태 정보를 이용한 상표 영상 검색 시스템을 제안하였다. 컬러 정보는 영역을 분할하여 영역별 컬러 분포 히스토그램 특성에 근거한 컬러 정보를 이용하였고, 형태 정보는 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산을 이용하였다. 특히, 무게중심을 이용한 angular 샘플링을 이용하여 특징을 추출하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 사용자는 컬러와 형태 정보에 의한 검색을 수행하고, 또한 가중치를 부여함으로써 두 방법을 혼합하여 사용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.178-181
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• 2011

최근, 모바일 기기의 발전, 팬/틸트 카메라를 사용한 지능형 감시 시스템 등이 발전하면서 비정적 환경에서의 추적알고리즘에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 비정적 환경에서는 배경에 대한 모델링이 어렵기 때문에 주로 컬러, 텍스쳐 등의 피쳐를 이용한 객체 추적이 이루어진다. 이 경우 배경에 나타나는 객체의 컬러와 유사한 컬러들로 인해 추적이 불안정해진다. 본 논문에서는 컬러에 기반한 객체추적 방법들 중에 상대적으로 안정적이고 속도가 빠른 중심 이동 (Centroid Shifting) 기반의 추적 알고리즘을 더욱 안정화하기 위해 배경에 대한 영향을 줄이고, 시간 필터링을 접목하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.156-165
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• 2021

In this paper, we propose an histogram weighted centroid based Siamese region proposal network for object tracking. The original Siamese region proposal network uses two identical artificial neural networks which take two different images as the inputs and decide whether the same object exist in both input images based on a similarity measure. However, as the Siamese network is pre-trained offline, it experiences many difficulties in the adaptation to various online environments. Therefore, in this paper we propose to incorporate the histogram weighted centroid feature into the Siamese network method to enhance the accuracy of the object tracking. The proposed method uses both the histogram information and the weighted centroid location of the top 10 color regions to decide which of the proposed region should become the next predicted object region.

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
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• 한국인쇄학회 2002년도 춘계 학술발표회
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• pp.10-18
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• 2002

On the process of cross-media color reproduction, a key feature is the use of gamut mapping techniques to adjust the different color gamuts between displays and printers. Even though a number of GMAs have been published, but there are no method satisfactory enough for more exect color reproduction. In this paper, the gamut mapping methods of nearest point clipping(NPC), centroid clipping (SLIN), straight clipping and cusp clipping(CUSP) were tested and analyzed with color difference, and a new gamut mapping algorithm based on variable anchor point method was proposed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.9-14
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• 2015

In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제19권4호
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• pp.380-396
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• 1994

A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.