• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1330-1336
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• 2012

영상 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 영역 기반 영상 검색, 부분 영상 검색 방법 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에 부분 영상 검색은 질의 영상을 포함하는 대상 영상을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용하는 점 행렬 방법을 이용한 새로운 부분 영상 검색 방법을 제안한다. 점 행렬은 두 DNA 서열 간에 유사도를 시각화하는 방법으로써 영상 검색에 적용하여 두 영상 간에 유사도를 비교하는 문제로 재정의한다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서 이차원 배열 정보인 영상을 일차원 명암도 영상으로 변환한다. 두 일차원 명암도 영상을 정렬하여 생성된 점 행렬을 이용하여 부분 영상 후보 영역을 생성한다. 실험에는 10 개의 대상 영상과 대상 영상의 부분을 복사한 영상, 축소한 영상, 확대한 영상으로 5종류의 질의 영상을 사용하였다.

• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.246-248
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• 2007

Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-18
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• 2008

In this paper, we propose an efficient algorithm using wavelet transform for still image database retrieval. Especially, it uses only the lowest frequency sub-band in multi-level wavelet transform so that a retrieval system uses a smaller quantity of memory and takes a faster processing time. We extract different textured features, statistical information such as mean, variance and histogram, from low frequency sub-band. Then we measure the distances between the query image and the images in a database in terms of these features. To obtain good retrieval performance, we use the first feature (mean and variance of wavelet coefficients) to filter out most of the unlikely images. The rest of the images are considered to be candidate images. Then we apply the second feature (histogram of wavelet coefficient) to rank all the candidate images. To evaluate the algorithm, we create various distorted image databases using MIT VisTex texture images and PICS natural images. Through simulations, we demonstrate that our method can achieve performance satisfactorily in terms of the retrieval accuracy as well as the both memory requirement and computational complexity. Therefore it is expected to provide good retrieval solution for JPEG-2000 using wavelet transform.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.113-121
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• 2009

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.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권4호
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• pp.313-332
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• 2014

디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.18-22
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• 2007

Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2315-2332
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• 1997

In this paper, we implement a content based image retrieval system for image searching by visual features from the image databases on WWW (world wide web). The image retrieval system finds the images that contain the most similar color regions after the system automatically extracts color features from the input image. We can select one of two query methods which use a full image of $4{\times}4$ 16 sketched color region. The image similarity is calculated on the histogram intersection distance and the histogram Euclidean distance. As the experimental results show that the two different query types provide the precision/recall 0.84/0.92 and 0.85/0.93 respectively, this retrieval system has been able to obtain high performance and validity.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.593-596
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• 1999

In this paper, we propose an image retrieval system using the MBCM(Modified Borda Count method) in CME(Combining Multiple Experts). It combines color-, shape- and texture-based retrieval sub-systems. CME method can complementarily combine results of each retrieval system, which uses different features. There are some problems when the Borda count method in pattern recognition is applied to image retrieval. Thus, we propose a modified Borda count method to solve these problems. In the experiment, our method reduces false positive errors and produces better results than that of each retrieval module that uses only one feature.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.229-236
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• 2017

This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.