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웨이브릿 변환 영역의 칼라 및 질감 특징을 이용한 영상검색 = Image Retrieval Using Multiresoluton Color and Texture Features in Wavelet Transform Domain
저자
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학술지명
電子工學會論文誌-SP (Signal processing)(Journal of the institute of electronics engineers of Korea)
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발행연도
2006
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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55-66(12쪽)
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We propose a progressive image retrieval method based on an efficient combination of multiresolution color and texture features in wavelet transform domain. As a color feature, color autocorrelogram of the hue and saturation components is chosen. As texture features, BDIP and BVLC moments of the value component are chosen. For the selected features, we obtain multiresolution feature vectors which are extracted from all decomposition levels in wavelet domain. The multiresolution feature vectors of the color and texture features are efficiently combined by the normalization depending on their dimensions and standard deviation vector, respectively, vector components of the features are efficiently quantized in consideration of their storage space, and computational complexity in similarity computation is reduced by using progressive retrieval strategy. Experimental results show that the proposed method yields average 15% better performance in precision vs. recall and average 0.2 in ANMRR than the methods using color histogram, color autocorrelogram, SCD, CSD, wavelet moments, EHD, BDIP and BVLC moments, and combination of color histogram and wavelet moments, respectively. Specially, the proposed method shows an excellent performance over the other methods in image DBs contained images of various resolutions.
더보기본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다. 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며, 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 15%, ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2014-01-21 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers | |
2012-09-01 | 평가 | 학술지 통합(등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2007-10-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 전자공학회논문지 - SP</br>외국어명 : Signal Processing | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정(신규평가) | KCI후보 |
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