전체이미지 속의 부분이미지를 다른 인터넷사이트의 전체이미지 속의 부분이미지와 연결하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해서 네 단계의 부분이미지 생성 방법과 검색 방법을 개발하였다. 전체이미지에서 정보를 제공하기를 원하는 부분이미지만을 오려내는 '이미지 분할' 방법, 오려낸 부분이미지의 가장 바깥 점을 찾는 '이미지 블록생성' 방법, 외곽 점들을 연결하여 가장 유사한 형태의 이미지스탬프로 등록하는 '외곽 점들의 스탬프 변형' 방법 그리고 이미지스탬프와 이미지스탬프를 연결해주는 검색 방법을 개발하였다. 그리고 이미지스탬프를 다양한 방법으로 사용할 수 있는 이미지 검색 UI를 제안하였다.
In this paper, we examine the fundamental performance of image coding schemes based on multipulse model. First, we introduce several kinds of pulse search methods (i.e., correlation method, pulse overlap search method and pulse amplitude optimization method) for the model. These pulse search methods are derived from auto-correlation function of impulse responses and cross-correlation function between host signals and impulse responses. Next, we explain the basic procedure of multipulse image coding scheme, which uses the above pulse search methods in order to encode the high frequency component of an original image. Finally, by means of computer simulation for some test images, we examine the PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) and computational complexity of these methods.
In this paper, we proposed a search method for structured light pixels of omnidirectional structured light image. Since the omnidirectional structured light image is composed of several circular arc segments, the proposed algorithm searches the structured light pixels in radial direction rather than horizontal or vertical directions. The proposed search algorithm is based on the well-known Bresenham raster algorithm for line drawing in discrete integer space, thereby computation of the algorithm is very efficient. Comparison results between the proposed search algorithm and the conventional horizontal search are presented in experiments.
We proposed a fast detection of copy-move image forgery using four step search algorithm in the spatial domain. In the four-step search algorithm, the search area is 21 (-10 ~ +10), and the number of pixels to be scanned is 33. Our algorithm reduced computational complexity more than conventional copy move image forgery methods. The proposed method reduced 92.34 % of computational complexity compare to exhaustive search algorithm.
이미지 외곽라인과 시점으로 유사이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 첫 번째 테스트에서, 움직임을 통제할 수 없는 3차원 형태의 이미지는 정적인 평면형태 이미지보다 검색 정확도가 낮았다. 원인분석을 위해, 특정 6종류 열대어 데이터를 선별 제작하였다. 종류별 열대어 삼차원 그래픽을 제작하고 상하좌우 12단계 시점으로 144개의 이미지 외곽라인을 제작했다. 종류별 열대어를 수집하고 유사 검색을 통하여 144개의 시점으로 분류 나열했다. 연구 결과, 열대어 종류별로 많이 표현되는 고유 시점이 있음을 증명했다. 검색의 정확도를 높이기 위해, 사용자 시점을 선택하는 사용자 인터페이스를 제작했다. 이미지의 시점을 사용자가 선택하면, 관련 시점의 범위를 고려해 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다.
Image retrieval is one of the most exciting and rapidly growing research issues in the field of multimedia technology. This paper proposes a new method that performs search the relevant images by using query-by-example. The proposed method for search and retrieval of images utilizes the location information where the image had been taken. The system associates the photo images with their corresponding GPS coordinates that are used as metadata for searching. Experimental results show that the proposed method demonstrates better performance improving up to 59% of average recall and 49% of average precision. Moreover, we learned from the experimental results geo-location information embedded within the image header is more effective and positive on the search and storage.
콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.
최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM 프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.
영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.
In this paper, a new content-based color image retrieval method is proposed, in which both the color content and the spatial relationship of image have been taken into account. In order to represent the spatial distribution information of image, a disorder matrix, which has the invariance to the rotation and translation of the image content, has been designed. This is based on multi-resolution color-spatial information. We present our algorithm in the following section, and then verified the search results with comparison to other methods, such as color histogram, wavelet histogram, correlogram and wavelet correlogram. Experimental results with various types of images show that the proposed method not only achieves a high image retrieval performance but also improve the retrieval precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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