• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.737-747
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• 2019

Shape description is an important and fundamental issue in content-based image retrieval (CBIR), and a number of shape description methods have been reported in the literature. For shape description, both global information and local contour variations play important roles. In this paper a new included-angular ternary pattern (IATP) based shape descriptor is proposed for shape image retrieval. For each point on the shape contour, IATP is derived from its neighbor points, and IATP has good properties for shape description. IATP is intrinsically invariant to rotation, translation and scaling. To enhance the description capability, multiscale IATP histogram is presented to describe both local and global information of shape. Then multiscale IATP histogram is combined with included-angular histogram for efficient shape retrieval. In the matching stage, cosine distance is used to measure shape features' similarity. Image retrieval experiments are conducted on the standard MPEG-7 shape database and Swedish leaf database. And the shape image retrieval performance of the proposed method is compared with other shape descriptors using the standard evaluation method. The experimental results of shape retrieval indicate that the proposed method reaches higher precision at the same recall value compared with other description method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3149-3165
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• 2013

Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.505-517
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• 2023

Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-16
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.763-765
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• 2005

In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.29-36
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• 2006

본 논문에서는 식물 잎 모양을 기반으로 이미지를 표현하고 검색하는 식물 잎 이미지 검색 시스템을 보인다. 보다 효과적인 잎의 모양 표현을 위하여, MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘을 개선하였고, 처리시간을 줄이기 위하여, NN(Nearest Neighbor) 검색을 개선한 동적 매칭알고리즘을 제안하였다. 본 시스템은 사용자에게 질의 이미지를 업로드하는 인터페이스를 제공하거나 모양 특징에 기반한 질의를 생성하는 도구를 제공하고 유사도에 따른 이미지를 검색한다. 검색의 편의성을 위해, 웹상에서 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 손쉽게 질의할 수 있게 하였다. 실험에서는, 한국에 자생하는 식물 이미지 데이터베이스를 구축하였으며, 질의를 통해 검색된 유사한 이미지의 개수를 기반으로 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권6호
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• pp.280-298
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• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-172
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• 2006

영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.733-744
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• 1996

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1013-1020
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.