• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.363-375
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• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• 지구물리
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• 제4권3호
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• pp.183-195
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• 2001

This paper contains and facts to a number of projects on "content-based access to image databases" around the world today. The main focus is on what kind of image features are used but also the user interface and the users possibility to interact with the system.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권2호
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• pp.168-177
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• 2012

The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.501-512
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• 2003

본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.327-340
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• 2009

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.13-22
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• 2004

멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권1호
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• pp.19-24
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• 2005

방사선사를 위한 교육 및 영상 정보에 대한 정확한 판단에 유용한 주석-기반 방사선 의료영상 검색 시스템을 설계 및 구현하고, 방사선 의료영상에 대한 단순 속성정보, 부가적인 정보인 텍스트 설명정보로부터 추출한 중요 키워드에 대한 효율적인 검색을 위해 $B^+$-트리와 역화일 기법을 이용한 색인기법을 제안하고자 한다. 윈도우즈 XP에서 Delphi를 이용하여 구현하였으며, 방사선사는 방사선 의료영상에 대한 속성 정보, 부가적인 설명정보, 이미지 정보를 저장하도록 하고, 구축된 영상 데이터베이스로부터 속성정보와 텍스트 키워드 정보를 이용하여 검색 가능하도록 하였다. 임상방사선사가 단순속성정보 및 텍스트 설명정보를 찾아냄으로써 임상현장에서의 체계적인 교육뿐 만 아니라 지식을 구조화함으로써 교육시간의 단축과 방사선 의료영상에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있다. 구현되어진 방사선 의료영상검색 시스템은 차후에 일반촬영, 특수조영영상을 포함한 통합화상시스템으로의 확장이 요구되며, 아울러 웹을 통한 서비스를 구축함으로써 의사결정시스템으로 발전 할 수 있는 기반기술로 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제1권2호
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• pp.134-144
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• 1996

In this paper, we propose a new access method, called the HG-tree, to support indexing and retrieval by image content in large image databases. Image content is represented by a point in a multidimensional feature space. The types of queries considered are the range query and the nearest-neighbor query, both in a multidimensional space. Our goals are twofold: increasing the storage utilization and decreasing the area covered by the directory regions of the index tree. The high storage utilization and the small directory area reduce the number of nodes that have to be touched during the query processing. The first goal is achieved by absorbing splitting if possible, and when splitting is necessary, converting two nodes to three. The second goal is achieved by maintaining the area occupied by the directory region minimally on the directory nodes. We note that there is a trade-off between the two design goals, but the HG-tree is so flexible that it can control the trade-off. We present the design of our access method and associated algorithms. In addition, we report the results of a series of tests, comparing the proposed access method with the buddy-tree, which is one of the most successful point access methods for a multidimensional space. The results show the superiority of our method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-14
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• 2000

시각정보검색 분야는 공간색인기법의 대표적인 응용분야중 하나이다. 하지만 대부분의 유사 시각질의 처리기법들은 질의처리에 있어서 어떠한 종류의 시각 정보들을 추출하여 어떻게 실행 가능한 내부질의 형태로 변환하는지의 문제와 내부질의의 수행에 있어서 어떻게 기존의 색인기법들을 효과적으로 이용할 수 있는지에 대한 설명이 명확하지 않다. 따라서 본 논문에서는 시각 심리학에 기초한 시각질의로부터의 시각정보 추출과 내부질의 형태로의 변환기법을 제시한다. 또한 위상학적 공간관계에 대한 연구를 기반으로 하여 유사 시각질의를 위한 내부질의 형태와 이를 효과적으로 수행할 수 있는 공간 색인모델을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.383-393
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• 2005

멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.