• 제목/요약/키워드: Color coherence vector

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내용 기반 영상 검색을 위한 에지 기반의 공간 기술자 (Edge-based spatial descriptor for content-based Image retrieval)

  • 김낙우;김태용;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.1-10
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    • 2005
  • 오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.

주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용한 영상 검색 (Image Retrieval Using Neighbor Color Histogram(NCH))

  • 김용훈;권동현;배성포;이태홍
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권3B호
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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.

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특징 영역 추출을 통한 내용 기반 영상 검색 (Content-based Image Retrieval by Extraction of Specific Region)

  • 이근섭;정승도;조정원;최병욱
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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    • pp.77-80
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    • 2001
  • In general, the informations of the inner image that user interested in are limited to a special domain. In this paper, as using Wavelet Transform for dividing image into high frequency and low frequency, We can separate foreground including many data. After calculating object boundary of separated part, We extract special features using Color Coherence Vector. According to results of this experiment, the method of comparing data extracting foreground features is more effective than comparing data extracting features of entire image when we extract the image user interested in.

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Color $N{\times}M$-grams과 CCV를 이용한 내용기반 영상 검색 시스템 (Content-based Image Retrieval System Using Color $N{\times}M$-grams & CCV)

  • 이은주;이상미;정성환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.40-45
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    • 1998
  • 칼라 히스토그램의 단점을 보완할 수 있는 CCV(Color Coherence Vector) 방법이 소개되었다. CCV는 구현이 쉽고, 칼라 히스토그램과 달리 같은 색상 분포를 가지는 다른 영상을 구별하는 것이 가능하다. 그러나, CCV는 계산량이 많아 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 효율적인 계산을 위하여 N$\times$M-grams과 계층적인 검색 방법을 이용하여 처리 시간을 줄이는 검색 방법을 제시한다. 먼저, 영상의 구조적 특징을 잘 반영하는 N$\times$M-grams를 사용하여 주어진 질의 영상과 같은 부류(category)에 속하는 모든 영상들을 찾는다. 그리고, 찾은 영상들만을 대상으로 CCV를 계산하여 검색한다. 200개의 영상을 가지고 실험한 결과, 검색율은 약 79%이고, CCV만을 사용한 방법보다 시간이 약 37% 감소하였다.

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내용기반 화상검색 시스템의 화상 특징 추출을 위한 PC-Cluster의 설계 및 구현 (Design & Implementation of a PC-Cluster for Image Feature Extraction of a Content-Based Image Retrieval System)

  • 김영균;오길호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.700-702
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    • 2004
  • 본 논문에서는 내용 기반의 화상 검색 시스템을 위한 화상 특징 추출을 고속으로 수행하기 위하여 TCP/IP 프로토콜을 사용하는 LAN 환경에서 유휴(Idle) PC들을 사용한 PC 클러스터에 관해 연구하였다. 실험에 사용한 화상 특징(Image feature)으로서는 칼라의 응집도를 사용하는 CCV(Color Coherence Vector), 화상의 엔트로피를 정량화한 PIM(Picture Information Measure), Gaussian-Laplacian 에지 검출 연산을 사용한 SEV(Spatial Edge Histogram Vector)로서 이들을 추출하기 위한 Task를 Master rude에서 Slave rude들로 전송하고, 연산에 사용 될 화상 데이터를 전송한 후 연산을 수행하고 결과를 다시 Master node로 전송하는 전통적인 Task-Farming형태의 PC Cluster를 구성하였다. 연산에 참여하는 클러스터 노드의 개수를 증가시키며 Task와 화상데이터를 전송하여 이에 따른 연산시간을 측정하고 비교하였다. 실험 결과는 유휴 PC들로 구성된 PC클러스터를 이용한 효율적인 내용기반의 화상 검색 시스템을 구성하기 위해 활용이 가능하다.

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Nearest Neighbor 클러스터링 방법을 이용한 비디오 스토리 분할 (Video Story Segmentation using Nearest Neighbor Clustering Method)

  • 이해만;최영우;정규식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.101-104
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    • 2000
  • 비디오 데이터의 효율적인 검색, 요약 등에 활용하기 위해서 대용량의 비디오 데이터를 프레임(Frame), 샷(Shot),스토리(Story)의 계층적인 구조로 표현하는 방법들이 요구되고 있으며, 이에 따라 비디오를 샷, 스토리 단위로 분할하는 연구들이 수행되고 있다. 본 논문은 비디오가 샷 단위로 분할되어 있다고 가정한 후, 인접한 샷들을 결합하여 의미 있는 최소 단위인 스토리를 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 샷에서 추출된 대표 프레임들을 비교하기 위한 CCV(Color Coherence Vector) 영상 특징을 추출한다. CCV 특징의 시각적인 유사도의 초기임계값과 일정한 시간 안에 반복되는 프레임들을 찾기 위한 시간적인 유사도의 시간 임계값을 설정하여NN(Nearest Neighbor) 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 한다. 클러스터링된 정보와 같은 장면이 한번이상 반복되는 스토리의 특성을 이용해 비디오를 스토리로 분할한다. 영화 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증하였다.

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Farm disease detection procedure by image processing on Smart Farming

  • Cho, Sokpal;Chung, Heechang
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.405-407
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    • 2017
  • The environmental change is affecting the farm products like tomato, and pepper, etc. This affects to lead smart farming yield. What is more, this inconstant conditions cause the farms to be infected by variety diseases. Therefore ICT technology is needed to detect and prevent the crops from being effected by diseases. This article suggests the procedure to help producer for identifying farms disease based on the detected image. This detects the kind of diseases with comparing the trained image data before and after disease emergence. First step monitors an image of farms and resize it. Its features are extracted on parameters such as color, and morphology, etc. The next steps are used for classification to classify the image as infected or non-infected. on the bassis of detection algorithm.

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Damage Proxy Map over Collapsed Structure in Ansan Using COSMO-SkyMed Data

  • Nur, Arip Syaripudin;Fadhillah, Muhammad Fulki;Jung, Young-Hoon;Nam, Boo Hyun;Kim, Yong Je;Park, Yu-Chul;Lee, Chang-Wook
    • 지질공학
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    • 제32권3호
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    • pp.363-376
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    • 2022
  • An area under construction for a living facility collapsed around 12:48 KST on 13 January 2021 in Sa-dong, Ansan-si, Gyeonggi-do. There were no casualties due to the rapid evacuation measure, but part of the temporary retaining facility collapsed, and several cracks occurred in the adjacent road on the south side. This study used the potential of synthetic aperture radar (SAR) satellite for surface property changes that lies in backscattering characteristic to map the collapsed structure. The interferometric SAR technique can make a direct measurement of the decorrelation among different acquisition dates by integrating both amplitude and phase information. The damage proxy map (DPM) technique has been employed using four high-resolution Constellation of Small Satellites for Mediterranean basin Observation (COSMO-SkyMed) data spanning from 2020 to 2021 during ascending observation to analyze the collapse of the construction. DPM relies on the difference of pre- and co-event interferometric coherences to depict anomalous changes that indicate collapsed structure in the study area. The DPMs were displayed in a color scale that indicates an increasingly more significant ground surface change in the area covered by the pixels, depicting the collapsed structure. Therefore, the DPM technique with SAR data can be used for damage assessment with accurate and comprehensive detection after an event. In addition, we classify the amplitude information using support vector machine (SVM) and maximum likelihood classification algorithms. An investigation committee was formed to determine the cause of the collapse of the retaining wall and to suggest technical and institutional measures and alternatives to prevent similar incidents from reoccurring. The report from the committee revealed that the incident was caused by a combination of factors that were not carried out properly.