• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5056-5078
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• 2018

In this work we propose a compression technique that makes use of linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space in the JPEG image compression framework to improve its performance at lower bitrates. To generate quantization matrices suitable for the linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space, a novel linear Contrast Sensitivity Function (CSF) is used. The compression performance in terms of Compression Ratio (CR) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), is further improved by utilizing image dependent, variable and non-uniform image sub-blocks generated using a proposed histogram-based merging technique. Experimental results indicate that the proposed linear CSF based quantization technique yields, on an average, 8% increase in CR for the same reconstructed image quality in terms of PSNR as compared to the conventional YCbCr color space. The proposed scheme also outperforms JPEG in terms of CR by an average of 45.01% for the same reconstructed image quality.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1671-1679
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• 2004

This study has proposed visual-feature extraction methods for each band in wavelet domain with both spatial frequency features and multi resolution features. In addition, it has brought forward similarity measurement method using fuzzy theory and new color feature expression method taking advantage of the frequency of the same color after color quantization for reducing quantization error, a disadvantage of the existing color histogram intersection method. Experiments are performed on a database containing 1,000 color images. The proposed method gives better performance than the conventional method in both objective and subjective performance evaluation.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.397-408
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• 2009

In this paper, we present a non-static color histogram method to retrieve clothing images that are similar to a query clothing. Given clothing area, our method automatically extracts major colors by using the octree-based quantization approach[16]. Then, a color palette that is composed of the major colors is generated. The feature of each clothing, which can be either a query or a database clothing image, is represented as a color histogram based on its color palette. We define the match color bins between two possibly different color palettes, and unify the color palettes by merging or deleting some color bins if necessary. The similarity between two histograms is measured by using the weighted Euclidean distance between the match color bins, where the weight is derived from the frequency of each bin. We compare our method with previous histogram matching methods through experiments. Compared to HSV cumulative histogram-based approach, our method improves the retrieval precision by 13.7 % with less number of color bins.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.369-372
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• 2003

In this paper, we propose impr oved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on spatial masking effect according to changes of three primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective qualify test and PSNR.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권3호
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• pp.59-65
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• 2004

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2326-2345
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• 2016

For the compression of color images, a common bitmap usually is generated to replace the three individual bitmaps that originate from block truncation coding (BTC) of the R, G and B channels. However, common bitmaps generated by some traditional schemes are not the best possible because they do not consider the minimized distortion of the entire color image. In this paper, we propose a near-optimized common bitmap scheme for BTC using Binary Ant Colony Optimization (BACO), producing a BACO-BTC scheme. First, the color image is compressed by the BTC algorithm to get three individual bitmaps, and three pairs of quantization values for the R, G, and B channels. Second, a near-optimized common bitmap is generated with minimized distortion of the entire color image based on the idea of BACO. Finally, the color image is reconstructed easily by the corresponding quantization values according to the common bitmap. The experimental results confirmed that reconstructed image of the proposed scheme has better visual quality and less computational complexity than the referenced schemes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.20-28
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• 2006

본 논문은 공간주파수 특징들과 다중 해상도 특징들을 가진 웨이블렛 영역에서 추출된 각 대역의 시각 특징 추출과 이들의 퍼지 적분 조합에 대하여 제안하였다. 칼라 양자화 이후에 똑같은 칼라의 빈도를 취함으로써 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법의 단점인 양자화 에러를 줄일 수 있게 칼라 특징을 표현한다. 또한 유사도는 서로 독립적인 특성을 갖는 호모그램, 칼라, 에너지 특징을 퍼지 측도와 퍼지 적분을 사용하여 조합한다. 1,000개의 칼라 영상에 대하여 실험을 하였고, 제안된 방법이 기존 방법들보다 객관적이고 주관적인 성능에서 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.53-59
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• 2007

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.724-732
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• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.169-173
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• 2008

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가강 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트 생성 방법을 제안한다.