• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.215-222
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• 2001

본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.125-134
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• 2004

This paper proposes a method for recognition of traffic signs using wavelet transform and shape information from the segmented traffic sign regions. It first segments traffic sign candidate regions by connected component algorithm from binary images, obtained by utilizing the RGB color ratio of each pixel in the image, and then extracts actual traffic sign regions based on their symmetries on X- and Y-axes. In the recognition stage, it utilizes shape information including moment edge correlogram and the number of crossings which concentric circular patterns from region center intersects with frequency information extracted by wavelet transform It finally performs recognition by measuring similarity with the templates in the database. The experimental results show the validity of the proposed method from geometric transformations and environmental factors.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.06a
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• pp.1573-1576
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• 2003

The quality of bundles is closely related with the apparent thickness. Especially the variation of apparent thickness of bundle determines the qualify of the plane structure made or the bundle such as surface evenness, pore size, and the shape of air-gap, etc.,. This study is dealing with the development of a new measuring system of the thickness of bundle or cross-section by determining the size of the shadow of the object covered by a laser slit beam. Also the measured signal is characterized in terms of the correlogram, the irregularity in wavelength. The correlogram for the irregularity of several sample types could be represented by a sinusoidal function with exponentially decaying amplitude. Moreover, influence of the measuring speed on the signal and the characteristic differences according to the different types of bundle are investigated.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.5 s.305
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• pp.1-10
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• 2005

Content-based image retrieval systems are being actively investigated owing to their ability to retrieve images based on the actual visual content rather than by manually associated textual descriptions. In this paper, we propose a novel approach for image retrieval based on edge structural features using edge correlogram and color coherence vector. After color vector angle is applied in the pre-processing stage, an image is divided into two image parts (high frequency image and low frequency image). In low frequency image, the global color distribution of smooth pixels is extracted by color coherence vector, thereby incorporating spatial information into the proposed color descriptor. Meanwhile, in high frequency image, the distribution of the gray pairs at an edge is extracted by edge correlogram. Since the proposed algorithm includes the spatial and edge information between colors, it can robustly reduce the effect of the significant change in appearance and shape in image analysis. The proposed method provides a simple and flexible description for the image with complex scene in terms of structural features of the image contents. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recently histogram refinement methods for image indexing and retrieval. To index the multidimensional feature vectors, we use R*-tree structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.503-505
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• 1998

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.