In this paper, a medical images retrieval method using feature extraction based on wavelet transform is proposed. We used energy of coefficients which is represented by wavelet transform. The proposed retrieval algorithm is comprised of the two retrieval. At first, we make a energy map for wavelet coefficient of a query image and then compare is to one of db image. And then we use an edge information of the query image to retrieve the images selected at the first retrieval once more. Consequently some retrieved images are displayed on screen.
본 논문에서는 분산 환경에서 이미지 정보를 수집하고 검색하기 위해 다중스레드를 사용한 이미지 검색 에이전트를 구현하였다 본 논문에서 제안한 이미지 검색 에이전트는 정보의 효과적인 검색을 위해 다중스레드를 사용함으로써 처리기의 이용률을 높일 수 있었고 웹상의 정보를 전달받는데 소요되는 대기시간과 처리 시간을 줄일 수 있었다. 이미지 검색을 위한 에이전트는 플랫폼에 독립적인 자바 언어를 사용하여 분산환경에 적합하도록 하였고, 검색한 이미지 저장을 위해 JDBC를 사용하여 데이터베이스에 연결하였다. 또한 이미지 자체는 분산된 에이전트의 데이터베이스에 저장하고 이미지의 인덱스만 인덱스 서버에 저장함으로써 검색 시간을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-7 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 적합한 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지에서 추출한 도미넌트 컬러의 비율에 따라 유사도를 측정할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안한 방법은 MPEG-7 DCD의 QHDM[1]에 의한 검색결과보다 전역 DCD를 사용할 경우 ANMRR이 18.9%의 성능향상을 보였으며 블록별 DCD를 사용할 경우 47.2%라는 높은 성능향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 효과적인 유사도 측정 방법임을 보여준다. 특히, 영역 기반의 이미지 검색 방법에 유용하게 적용할 수 있을 것으로 보인다.
멀티미디어정보검색 응용분야에서 내용-본위 이미지 검색은 유사성이 높은 멀티미디어 문서를 검색하는데 있어서 필수적이다. 따라서, 본 논문은 픽셀 (Pixel) 단위의 본래 이미지가 자동적 혹은 수동적으로 아이콘(icon) 객체로 구성된 아이콘 이미지로 변환될 때, 아이콘 이미지의 효율적인 표현과 검색을 제공하기 위함이다. 이를 위해 먼저 아이콘 객체를 점 대신에 사각형으로 표현함으로써 아이콘들간의 공간관계를 정확하게 표현할 수 있는 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 또한, 이미지의 검색을 가속화시키기 위해, 2차원 시그니쳐 화일 구성을 사용한 효율적인 검색기법을 설계한다. 마지막으로, 성능 실험을 통하여 제안한 공간 매치 표현 기법이 기존의 9-DLT 표현 기법보다 더 나은 검색 효율을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 공간정보와 색상변화율을 이용한 영상검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간정보를 추출하기 위하여 임계치 $\tau$에 의하여 영상으로부터 색상영역들을 추출한다. 이 과정에서 색상 영역의 수와 색상변화 횟수를 계산하며, 이 값들을 이용하여 색상변화율을 얻는다. 영상간의 유사도는 공간정보에 의해여 측정되며, 색상변화율은 유사한 색상변화율을 가진 이미지가 보다 높은 검색 순위가 갖도록 돕는다. 다양한 자연영상들을 이용한 실험을 통하여 제안된 방법이 색상정보를 이용한 다른 일반적인 방법들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
내용을 기반으로 한 이미지 데이타 검색은 이미지로부터 자동적으로 특징값들을 추출하여 사용자가 원하는 이미지를 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 데이타 로부터 형태적 특징과 컬러 특징을 자동적으로 추출하여 내용을 기반으로 이미지 데이타를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 필요한 일련의 이미지 처리 과정을 소개하고 추출된 특징값들을 빠르게 검색하기 위해 변형된 트라이와 R 트리를 사용한 인덱싱기법을 제안한다. 제안하는 검색 방법은 형태와 컬러에 대한 특징값들을 모두 취급하므로 보다 신뢰성 있는 검색을 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 이를 바탕으로 구현된 이미지 데이타베이스와 약 200여개의 이미지 데이타를 대상으로한 검색 실험 결과를 보이며, 검색 결과를 통해 형태적 특징과 컬러 특징이 이미지가 데이타 검색에 미친 영향을 고찰해 본다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
This paper presents image database retrieval based on maximum color occurrenceusing Hue, Saturation and Value (HSV) color space. Our system is based on color segmentation. We dividedthe image into n number of areas based on different selected ranges of hue and value, then each area is partitioned into m number of segments based on the number of pixels it contains, after this we calculated the maximumcolor occurrence in each segment and used its HSV value. This is used as a feature vector.
내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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