영상 데이터의 응용 분야가 확대되면서 영상 비교 응용 분야도 증가하고 있는 추세이다. 그 가운데 하나의 예가 질의(query) 영상과 유사한 영상을 대용량 영상 데이터베이스에서 찾아내는 내용기반 영상 검색이다. 내용기반 영상 검색 응용에서는 대용량의 데이터베이스로부터 빠른 시간에 일치되는 영상을 찾아내기 위하여 검색 특성으로 색채 히스토그램을 사용하고 있다. 이 방법은 질의 영상을 획득할 때 일어날 수 있는 몇 가제점들, 즉 카메라의 각도의 변화, 물체의 회전, 이동 등에도 불구하고 색채 정보가 변함이 없다는 특성을 이용하고 있으며 영상의 특징 추출 시간이 빠르다는 장점이 있다. 그러나, 색채 히스토그램 방법만으로는 정확한 검색이 이루어지지 않고 있는데, 이는 특정 색상이 영상을 점유하고 있는 정도만을 이용할 뿐, 영상내의 물체를 구성하는 색상 정보, 즉 색상의 공간적 분포 정보를 이용하지 않기 때문이다.
본 논문에서는 일반적으로 내용기반 영상 검색 방법으로 이용되는 색채 히스토그램 방법에 공간적 정보를 포함시키는 방법을 연구하였다. 색채의 공간적 정보를 응집성으로 정의하고 기존에 정의되어 있는 공간적인 크기만을 고려한 색채 응집성뿐 아니라 공간적인 거리의 개념을 도입한 다른 2종류의 색채 응집성을 정의하였다. 즉 기존의 색채 응집성은 영상에서 동일한 색상으로 뭉쳐져 있는 객체 중에서 일정한 크기 이상인 객체만 의미있는 정보를 포함하고 있다고 보고 있다. 그러나, 본 논문에서는 실행 시간이 많이 걸리는 객체 사이의 거리 계산 및 객체 결합을 위한 빠른 알고리듬을 제안하였다. 특히 결합하고자 하는 객체의 거리를 이용하여 작은 크기의 블록영상으로 재구성한 뒤에 다시 블록 객체 분할 알고리듬을 반복함으로써 실행 속도를 향상시켰다. 이 알고리듬은 석재의 자동검색에 유용하게 쓰일 수 있다.
Color historgrams are a simple method for representing and comparing images, but this approach has the drawback that it does not capture spatial image attributes. Recently, color coherence vectors based on color-homogeneous regions have been introduced for content-based image retrieval since they include some spatial information. The color coherence vectors are defined by the color histogram constructed by the connected components whose size is larger than a certain number of pixels. This definition takes only the spatial size into consideration. In this paper, we present new definitions of color coherences which can include spatial information, say, the distance between regions. As a result, we have three types of color coherence measures : the pixels are grouped according to 1) region size only, 2) distance only, and 3) both size and distance. We apply them to the actual visual image retrieval applications. For the simulation, we propose a fast segmenting and merging method. The experimental results show that distance information is needed for the efficient image retrieval.
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