KR100623510B1 - 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 원형 좌표계를 이용하여 일정 간격의 방향에서 투영 연산을 수행하므로 이미지의 방향/크기/위치에 관계없이 이미지의 형태 특징을 추출 할 수 있는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 관한 것이다.

이를 위한 본 발명의 구성은 각각의 이미지를 구분할 수 있도록 이미지특징을 추출하는 방법에 있어서, 상기 이미지는 일정형상을 표현하는 영역화소와 그외 배경화소로 구분하되, 상기 영역화소의 무게중심을 원점으로 하여 등간격방향으로 마지막 영역화소까지의 최대길이와, 각 화소간의 변화횟수와, 전체 영역화소의 숫자를 연산하므로 이미지의 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 한다.

원형투영, 이미지특징추출, 이미지화소

Description

지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법{A feature extraction method for topographical image}

도 1은 종래의 지형/지물 이미지특징의 추출방법을 나타낸 순서도,

도 2는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출시스템을 나타낸 블럭도,

도 3은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법을 나타낸 순서도,

도 4는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 적용된 이미지를 나타낸 평면도,

도 5는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에서 투영연산단계를 나타낸 순서도,

도 6은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에서 무게중심연산단계를 나타낸 순서도,

도 7은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법과 종래의 이미지특징추출방법을 비교설명하기 위하여 이미지의 일예를 나타낸 평면도,

도 8은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법과 종래의 이미지특징추출방법을 비교설명하기 위한 이미지의 타예를 나타낸 평면도,

도 9는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 의한 검색결과화면을 나타낸 평면도,

도 10은 종래의 지형/지물 이미지 특징추출방법에 의한 검색결과화면을 나타낸 평면도이다.

*도면의 주요부분을 나타낸 부호의 설명*

10 : 이미지데이타베이스 20 : 그래픽인터페이스

30 : 디스플레이 40 : 제어부

50 : 사용자입력부

본 발명은 지형/지물을 나타낸 이미지의 특징추출방법에 관한 것으로, 상세하게는 지형/지물 이미지 데이터베이스에서 질의 이미지를 효율적으로 검색하기 위하여 원형 좌표계를 이용하여 일정 간격의 방향에서 투영 연산을 수행하므로 이미지의 방향/크기/위치에 관계없이 이미지의 형태 특징을 추출 할 수 있는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 관한 것이다.

오늘날 이미지 획득 장비의 발전과 보급 확대로 다양한 종류의 이미지 데이터가 빠르게 증가하고 있다. 많은 양의 이미지 데이터를 정보로서 이용하기 위해서는 이미지의 효율적인 저장(storage), 관리(management), 검색(retrieval)이 요구된다[2]. 특히 이미지의 효율적인 검색을 위해 내용 기반 검색(content-based retrieval)은 필수적이다[5]. 내용 기반 검색이란 이미지의 색상(color), 질감(texture), 형태(shape) 특징을 이용하여 질의(query) 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 방법을 말한다.

이와 같은 지형/지물 이미지를 검색시에는 색상, 질감특징보다 형태특징을 이용해야된다. 따라서 기존의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 단순한 모양 특징을 이용하거나, 색상과 질감 특징을 이용하여 이미지를 검색을 하고 있다. 이와 같은 시스템은 지형/지물 이미지처럼 색상 정보가 부족한 이미지나 복잡한 형태의 이미지를 검색할 때 그 정확성은 급격히 떨어지게 된다. 그러므로 지형/지물 이미지를 위한 내용 기반 이미지 검색은 효과적인 형태 특징 추출 방법이 요구된다.

이와 같은 이미지의 특징추출방법으로는 영역 기반의 특징 추출 방법과 외곽선 기반의 특징 추출 방법으로 나눠질 수 있다. 이중, 영역 기반의 특징 추출 방법은 영역의 외곽선과 그 내부에 있는 화소의 분포 정도를 이용하는 것이고, 외곽선 기반의 특징 추출 방법은 영역의 외곽선에 관한 특징을 추출하는 것이다. 이와 같은 지형/지물에 대한 이미지추출방법에서 영역의 외곽선기반 특징추출방법은 아래의 도 1의 순서도에 도시된 바와 같다.

도 1은 종래의 지형/지물 이미지특징의 추출방법을 나타낸 순서도이다.

도 1을 참조하면, 먼저 종래의 이미지특징추출방법은 직각좌표계를 이용하여 이미지의 화소분포영역의 외곽선에 관한 특징을 추출하게 된다. 즉, 지형지물에 대한 컬러이미지를 세그멘테이션을 통해 흑과 백의 이미지로 변환시키게 되며, 해당 이미지에 해당되는 영역은 백, 그외는 흑색으로 표시된다. 그리고 세그멘테이션으 로 변환된 이미지에서 백색의 영역에서 외곽선을 추출하게 된다(S1).

그리고, 종래기술은 추출된 외곽선에서 볼록한 부분과 오목한 부분을 이용하여 변곡점을 추출하게 된다. 이때 추출되는 변곡점은 곡률이 0이되는 외곽선의 일정지점을 의미하며, 아래의 수학식1을 통해 연산될 수 있다(S2).

k(u)는 곡률, 'x는 X축의 1차미분성분, "x는 X축의 2차미분성분, 'y는 Y축의 1차미분성분, "y는 Y축의 2차미분성분이다.

즉, 종래의 이미지특징추출방법은 이미지의 일정영역에서 외곽선의 볼록한 부분과 오목한 부분을 이용하여 X축방향과 Y축방향의 각 화소(Pixel)의 합을 이용하여 상기 수학식1을 통하여 곡율이 0이 되는 변곡점을 추출하게 된다. 여기서 변곡점은 이미지의 일정영역에서 X축방향의 전체화소성분에서 1차미분성분과 Y축방향에서 2차미분성분의 곱에서 X축방향의 2차미분성분과, Y축방향의 1차미분성분의 곱을 마이너스연산함으로써 곡율이 0이 되는 외곽선위의 점이된다.

이후, 종래의 이미지특징추출방법은 최초 연산된 외곽선을 저역패스필터(Low pass filter)를 통하여 필터링을 한다. 그러므로 종래에는 외곽선내의 오목점과 볼록점을 완화시킴에 따라서 일정영역내의 오목한 점과 볼록점이 편평한 외곽선으로 변화된다. 즉, 종래에는 외곽선을 저역패스필터링함에 따라 그 필터링 횟수에 따라 외곽선에서의 변곡점의 숫자가 필터링횟수에 따라 점차 감소된다(S3).

따라서 종래에는 필터링을 함과 동시에 변곡점의 위치를 파악하고, 이전에 비하여 변곡점이 필터링횟수에 따라서 제거되었는지를 판단한다(S4).

판단결과 이미지내의 일정영역에 변곡점이 계속 존재한다면, 필터링단계로 궤환되어 다시 필터링을 개시한다(S3).

또는 판단결과, 필터링이후, 외곽선내의 모든 오목점 및 볼록점이 제거되면제거되기 이전의 변곡점 위치와, 필터링횟수에 따른 변곡점의 갯수를 연산하고, 그결과를 저장한다. 따라서, 종래에는 상기와 같은 필터링횟수에 따른 변곡점의 위치 및 갯수의 정보를 이미지특징으로 하여 데이타베이스에 저장된 다수개의 이미지를 검색하게 된다. 즉, 종래에는 검색대상의 지형/지물 이미지를 세그멘테이션을 통하여 영역과 배경을 분류하여 영역과 배경을 분류하게 되는 외곽선에서 변곡점을 추출하고, 필터링횟수에 따라 제거된 변곡점의 갯수 및 위치에 따른 이미지특징과 유사한 이미지를 데이타베이스에서 검색 및 독출하게 된다(S5, S6).

그러나 이와 같은 종래의 이미지특징추출방법은 직각좌표계를 이용하여 이미지를 검색함에 따라 지형/지물 이미지처럼 색상정보가 부족한 이미지나 복잡한 형태의 이미지를 검색할때 그 정확성은 급격히 떨어지며, 특히 영역과 배경을 구분할 수있는 외곽선이 연결되지 않고 분류되어 있을 경우에는 적합하지 않고, 또한 직각좌표계를 이용하여 외곽선을 추출하고 있으나, 이와 같은 외곽선은 지형/지물에 반사되는 빛의 양에 따라 이미지의 외곽선이 크게 변형될 수 있으며, 지형/지물 영역내에 홀(Hole)이 존재하거나 연결되지 않는 다수의 영역이 존재할 수 있어 이미지검색시 정확도가 부족한 문제점이 있다.

상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 지형/지물 이미지에서 형태를 통한 이미지의 특징과 이미지를 구별할 수 있도록 원형투영방식을 이용하여 이미지내의 영역과 배경에서 영역내의 무게중심을 이용하여 화소의 변화된 숫자와 무게중심으로부터의 화소의 최대길이등의 이미지특징으로 이용하여 이미지의 특징을 추출하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 각각의 이미지를 구분할 수 있도록 이미지특징을 추출하는 방법에 있어서, 상기 이미지는 일정형상을 표현하는 영역화소와 그외 배경화소로 구분하되, 상기 영역화소의 무게중심을 원점으로 하여 등간격방향으로 마지막 영역화소까지의 최대길이와, 각 화소간의 변화횟수와, 각방향의 영역화소 숫자를 연산하므로 이미지의 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 한다.

여기서, 상기 영역화소와 배경화소는 원형투영을 통해 소정의 색상으로써 구분되며, 상기 영역화소는 1, 상기 백경화소는 0의 값을 갖도록 설정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 무게중심은 상기 영역화소에서 X축좌표의 총합과, Y축좌표의 총합을 각각 전체영역화소수로 나누므로 연산되는 것을 특징으로 하는 한다.

또한, 상기 X축좌표의 총합은 상기 영역화소의 값과 각각의 X축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 상기 Y축좌표의 총합은 상기 영역화소의 값과 각각의 Y축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 변화의 횟수는 등간격방향으로 상기 영역화소에서 배경화소, 상기 배경화소에서 영역화소로 변환되는 횟수인 것을 특징으로 한다.

또는, 이미지데이타베이스에 저장된 다수개의 이미지에서 원본이미지와의 유사정도에 따라 검색 및 독출하는 이미지검색방법에 있어서, 사용자의 조작신호가 입력되면, 해당 원본이미지를 불러오는 단계와; 사용자로부터 해당 이미지의 검색명령신호가 인가되는지를 판단하는 단계와; 상기 원본이미지에서 검색대상이 되는 형상과 그외 배경으로 구분시키는 세그멘테이션 변환을 실행하는 단계와; 변환된 이미지에서 검색대상이 되는 형상을 영역화소, 그외 형상을 배경화소로 분류하여 투영연산을 실행하되, 상기 영역화소의 무게중심에서 등간격방향으로 영역화소의 최대길이와, 영역화소와 배경화소의 변화의 수, 전체영역화소수를 추출하는 단계와; 상기 투영연산단계에서 추출된 이미지특징과의 유사한 이미지특징을 갖는 적어도 하나이상의 이미지를 유사정도에 따라 상기 이미지데이타베이스(10)에서 독출하여 표시 및 배열하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 투영연산단계는 X축좌표의 총합과, Y축좌표의 총합을 각각 전체 영역화소수로 나누어 상기 무게중심을 연산하는 단계와; 상기 무게중심에서 영역화소의 최대길이와, 상기 영역화소에서 배경화소, 배경화소에서 영역화소로 변환되는 변환횟수와, 각 방향에서의 영역화소 수를 추출하여 저장하는 단계를 포함한다.

그리고, 상기 전체영역화소수는 상기 이미지에서 영역화소와 배경화소에 각각 1과 0의 값을 부여하고, 이미지 전체의 영역화소와 배경화소값을 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 X축좌표의 총합은 상기 영역화소의 값과 각각의 X축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 Y축좌표의 총합은 상기 영역화소의 값과 각각의 Y축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출시스템을 나타낸 블럭도이다.

도 2를 참조하면, 이미지데이타베이스(10)는 항공 또는 위성사진등의 이미지를 저장하고, 그래픽인터페이스(20)는 이미지데이타를 디스플레이(30)에 출력하고, 디스플레이(30)는 이미지를 사용자의 시각으로 인지가능하도록 표시하고, 제어부(40)는 각 구동부제어 및 투영연산을 진행하고, 사용자입력부(50)는 사용자의 조작신호를 출력한다.

상기 사용자입력부(50)는 상기 제어부(40)에 연결되고, 상기 제어부(40)는 이미지데이타베이스(10)와 그래픽인터페이스(20)에 연결되고, 상기 이미지데이타베이스(10)는 상기 그래픽인터페이스(20)와 연결되고, 상기 그래픽인터페이스(20)는 디스플레이(30)에 연결된다.

도 3은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법을 나타낸 순서도이다.

도 3을 참조하면, 사용자가 상기 사용자입력부(50)를 통하여 이미지검색프로그램의 구동신호를 출력하면, 상기 제어부(40)는 자체메모리에 저장된 이미지검색프로그램을 독출하여 구동시킨다. 그리고 상기 제어부(40)는 상기 그래픽인터페이스(20)를 제어하여 구동프로그램의 메인화면을 상기 디스플레이(30)에 출력하도록 한다.

그리고 상기 제어부(40)는 사용자입력부(50)로부터 원본이미지를 불러오기 신호가 인가되면(S10), 해당 이미지를 상기 이미지데이타베이스(10)에서 독출하여 이를 디스플레이(30)에 출력하고(S20), 이후 상기 사용자가 독출된 이미지와 유사이미지의 검색신호가 입력되는 지를 판단한다(S30).

그리고 상기 사용자입력부(50)로부터 이미지검색신호가 인가되면, 상기 제어부(40)는 원본이미지를 세그멘테이션을 통해 흑색과 백색의 영역과 배경으로 변환시킨다. 즉, 상기 제어부(40)는 프로그램의 구동에 따라 특정의 형태가 백색의 영역, 그외의 배경에는 흑색의 배경으로 변환시켜 상기 그래픽인터페이스(20)를 통해 디스플레이(30)에 출력한다. 이와 같은 세그멘테이션은 이미지에서의 일정영역내의 전체화소를 하기의 수학식 2에 의해 표현하며, 이때 표현되는 이미지는 도 4에 도시된 바와 같다.

f(x, y)는 일정영역내의 화소, 1은 영역, 0은 배경이다.

즉, 상기 제어부(40)는 세그멘테이션을 통해 백색의 영역에서 하나의 화소를 1로 표현하고, 흑색의 배경에서 하나의 화소를 0으로 표현한다(S40).

도 4는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 적용된 이미지를 나타낸 평면도이다.

도 4를 참조하면, 이미지의 무게중심에서 등간격방향으로 배열되는 전체화소에서 일정영역(A)의 화소를 표시하였다. 여기서 검정색 화소는 상기 수학식 2의 배경에 해당되며, 하얀색화소는 영역에 해당된다.

이후, 상기 제어부(40)는 구동프로그램에 따라 세그멘테이션 변환된 원본이미지에서 영역의 무게중심을 연산하고, 무게중심에서 등간격방향으로 이미지내의 마지막화소까지의 길이와, 각 방향에서의 화소간의 변화의 수 및 각방향에서의 영역화소의 숫자를 연산하게 된다. 여기서 변화의 수란, 하얀색화소에서 흑색화소로 변환 및 흑색에서 하얀색화소로 변환되는 횟수를 포함한다(S50).

이후, 상기 제어부(40)는 무게중심, 무게중심에서 화소까지의 최대거리, 변화의 수와 전체화소의 수를 포함하는 상기 투영연산단계(S50)의 결과치를 저장하고, 상기 이미지데이타베이스(10)에서 해당 결과치와 유사한 이미지특징을 갖는 검색하여 그 유사정도에 따른 순서대로 각각의 이미지를 독출하여 상기 디스플레이 (30)에 출력하게 된다(S60).

도 5는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에서 투영연산단계를 나타낸 순서도이며, 도 4를 인용하여 설명한다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 먼저 도 4의 세그멘테이션이미지에서, 상기 제어부(40)는 이미지의 무게중심, 즉 하얀색 화소들간의 무게중심을 연산하며 이는 하기의 도 6을 이용하여 후술한다(S51).

그리고 상기 제어부(40)는 연산된 무게을 원형좌표계에서의 원점으로 설정하고, 이를 기준으로 등간격방향의 투영연산을 실행하게 된다. 여기서 본 발명은 무게 중심을 원형 좌표계의 원점으로 하고 이를 기준으로 등간격 방향의 투영 연산을 하며, 상술한 바와 같이 수학식 2와 같이 배경을 0, 영역을 1로써 설정하고 각각 흑색과 흰색의 화소로써 구분한다.

이후, 상기 제어부(40)는 상기와 같은 투영연산이 되면, 무게중심을 원점으로 하여 등간격방향으로 각방향에서의 영역 화소수와, 최대길이, 변화수등 이미지특징을 추출하게된다(S52).

즉, 도 4의 왼쪽 그림에서 오른쪽 지형 이미지에서 일정영역(A)의 화소를 개략적으로 나타낸 것으로 각각의 사각형은 이미지의 화소를 나타내고 가장 오른쪽 화소는 영역의 무게중심이다. 그러므로 영역의 화소수는 무게 중심을 시작으로 화살표 방향의 투영 연산을 하면 흰색 화소가 9개 있으므로 그 값은 9가 된다. 그리고 투영 연산 과정에서 3번째 화소(검은색)와 4번째 화소(흰색) 사이에서 색의 변화가 나타나고 이 밖에도 9~10화소, 15~16화소, 18~19화소 사이에서 색의 변화가 나타난다. 그러므로 영역과 배경의 변화 수는 4이다. 마지막으로 18번째 화소가 무게 중심에서 가장 멀리 떨어져 있는 영역의 화소, 즉 하얀색의 화소가 18번째에 위치하므로 최대길이는 18이 된다.

상기와 같이 이미지특징이 추출되면, 그 결과를 저장하고, 상술한 바와 같이 사용자의 조작신호에 따라 상기 이미지데이타베이스(10)에 저장된 각 이미지의 특징과 비교하고, 유사정도에 따라 그 순서대로 독출하여 디스플레이(30)에 표시하게 된다(S53).

도 6은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에서 무게중심연산단계를 나타낸 순서도이다.

도 6을 참조하면, 상술한 바와 같이 본 발명은 이미지에서 영역내의 무게중심을 원점으로 하여 등간격방향으로 이미지특징을 추출하게 된다. 무게중심에 대한 연산은, 먼저 이미지 전체내의 영역화소의 총합을 연산하게 되며 이는 하기의 하기의 수학식 3에 의해 연산된다.

region은 영역화소의 총합, f(x, y)는 각 영역화소의 X축과 Y축좌표이다.

즉, 본발명에서는 각 영역화소의 X축과 Y축좌표를 통하여 영역화소의 총합을 구하게 된다. 여기서 상술한 바와 같이 영역화소는 1, 배경화소는 0으로 설정됨에 따라 전체화소값의 총합이 바로 영역화소의 총합이 된다(S511).

그러므로 상기와 같이 전체화소수가 연산되면, 다음단계로서 전체 영역화소에서 X, Y축좌표의 총합을 연산하며 이는 하기의 수학식 4에 의해 달성된다.

Xsum은 영역 화소의 X축좌표의 총합, Ysum은 영역화소의 Y축좌표의 총합, x, y는 영역화소의 X축, Y축 좌표이다.

즉, 영역화소의 값에 X축좌표값 또는 Y축좌표값을 곱한후, 영역화소의 각 좌표에 따른 그 연산치를 모두 합하므로써 X축좌표와 Y축좌표의 총합이 연산된다. 예를들면, 영역화소의 좌표가 (1,3)이면, 상술한 바와 같이 영역화소는 1로써 설정됨에 따라 상기 영역화소값이 1에 X축좌표를 곱하게 된다. 따라서 좌표 (1,3)을 갖는 화소가 영역화소라면 1*1이되고, 좌표 (2,3)을 갖는 화소가 영역화소라면 1*2가 되며, 상기 1*1과 1*2의 결과값인 1과 2를 더하므로서 X축성분의 총합을 연산하게 된다. 또는 (3, 4)의 좌표를 갖는 화소가 배경화소라면, 상술한 바와 같이 배경화소는 0으로 설정됨에 따라 그 값은 0*3=0이 된다(S512).

상술한 바와 같이 X축과 Y축좌표의 총합이 각각 연산되면, 그결과값을 이용하여 하기의 수학식 5에 의해 무게중심을 연산하게 된다.

(Xc, Yc)는 무게중심의 좌표이다.

즉, 무게중심은 X축과 Y축좌표의 총합을 전체영역화소수로 각각 나누어주므로서 그 좌표가 연산된다(S513).

도 7은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법과 종래의 이미지특징추출방법을 비교설명하기 위하여 이미지의 일예를 나타낸 평면도이다.

도 7을 참조하면, 상술한 바와 같이 본 발명에 따른 지형/지물 이미지추출방법에서는 투영된 값만을 이용했을 때 동일한 값을 얻는 경우를 보여준다. 즉, 도 7에서의 왼쪽(a)과 오른쪽(b)의 두 이미지는 전혀 다른 형태를 갖고 있지만, 영역의 중심에서 각 방향으로 영역의 화소 수가 동일하다. 그러므로 종래와 같이 외곽선에 의한 변곡점과 필터링의 횟수에 따른 이미지특징만으로는 두 이미지(a, b)를 구별할 수 없다. 그러나 상술한 바와 같이 본 발명에 따른 이미지특징방법을 적용하여 원형투영을 통한 변화의 수를 적용하면, 두 이미지(a, b)를 구별 할 수 있다. 즉, 왼쪽 이미지(a)는 각 방향에서 2번의 변화 수를 갖지만 오른쪽 이미지(b)는 1번의 변화 수를 갖는다.

도 8은 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법과 종래의 이미지특징추출방법을 비교설명하기 위한 이미지의 타예를 나타낸 평면도이다.

지형/지물 이미지는 상표, 표지판 등의 이미지와 달리 대부분 항공 또는 위성 촬영되어 해상도가 비교적 낮고 색상 정보가 부족하므로 이미지로부터 원하는 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 다시 말해 이미지 세그멘테이션 과정에서 오류를 범할 수 있다.

도 8에서 왼쪽(c)과 오른쪽(d)의 두 이미지처럼 같은 지형/지물을 촬영한 이미지라도 세그멘테이션 오류로 인해 하나의 영역이 연결된 영역(B)과, 분리된 영역(C)으로 나타날 수 있다. 이때 두 이미지(c, d)의 영역으로부터 얻는 외곽선은 전혀 다르게 되므로 종래의 외곽선을 통한 이미지추출방법을 적용시에는 두 사진(c, d)은 전혀 다른 특징 값을 갖게 된다. 그러나 원형 투영 방법으로 특징 추출한 경우, 변화의 수와 최대길이, 영역화소의 총합을 연산하게 되면, 두이미지(c, d)는 상기 두영역에서의 상기와 같은 이미지특징에 따라 약간의 미차가 있는 값을 얻게 되므로, 상호간에 유사한 이미지라는 결과를 도출하게되며 이는 하기의 도 9와 도 10의 비교실험에 의해 확인될 수 있다.

도 9는 본 발명에 따른 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법에 의한 검색결과화면을 나타낸 평면도, 도 10은 종래의 지형/지물 이미지 특징추출방법에 의한 검색결과화면을 나타낸 평면도이다.

도 9와 도 10은 각각 본 발명에 따른 이미지특징추출방법과 종래기술을 이용하여 지형/지물 이미지의 검색결과를 표시하였으며, 각 표시방법에서는 유사정도가 높은 이미지는 앞차순에 표시되고, 유사정도가 낮은 이미지는 뒷차순에 표시되도록 설정되었다.

여기서 도 9와 도 10을 살펴보면, 두 방법 모두 방향/크기/위치에 관계없이 질의 이미지와 비슷한 이미지를 검색 할 수 있음을 보여준다. 그러나 세그멘테이션 오류로 연결되지 않은 영역이 존재하는 이미지가 도 9에서는 3번째 유사한 이미지(61)로 검색되지만, 도 10에서는 11번째로 비슷한 이미지(62), 즉 전혀 다른 이미지와 같은 결과를 얻는다. 위의 실험을 통해 원형 투영 방법은 지형/지물 이미지에서 일어 날 수 있는 세그멘테이션 오류에 강인하고 원하는 이미지를 효율적으로 검색할 수 있음을 알 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 지형/지물 이미지특징추출방법은 원형좌표계를 이용하는 원형투영방법을 적용함에 따라 이미지의 방향에 관계없이 특징 추출할 수 있고, 추출된 특징을 모든 방향에서 추출된 값의 평균과 비율로 변환하여 사용하기 때문에 이미지의 크기에 관계없이 이미지특징을 추출할 수 있고, 영역의 무게 중심을 기준으로 원형 투영 연산을 수행하므로 영역이 이미지 내 다른 위치로 이동할 경우 무게 중심 또한 영역과 같이 이동되기 때문에 이미지 내 영역의 위치에 관계없이 형태 특징을 추출할 수 있어 보다 정확한 이미지를 검색 및 분석할 수있는 유용한 발명이다.

Claims (11)

1. 각각의 이미지를 구분할 수 있도록 이미지특징을 추출하는 방법에 있어서,

   상기 이미지는 일정형상을 표현하는 영역화소와 그외 배경화소로 구분하되, 상기 영역화소의 무게중심을 원점으로 하여 등간격방향으로 마지막 영역화소까지의 최대길이와, 각 화소간의 변화횟수와, 각방향에서 영역화소 숫자를 연산하므로 이미지의 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 영역화소와 배경화소는

   원형투영을 통해 소정의 색상으로써 구분되며, 상기 영역화소는 1, 상기 백경화소는 0의 값을 갖도록 설정하는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 무게중심은

   상기 영역화소에서 X축좌표의 총합(Xsum)과, Y축좌표의 총합(Ysum)을 각각 전체영역화소수(region)로 나누므로 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 X축좌표의 총합(Xsum)은

   상기 영역화소의 값과 각각의 X축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
5. 제 3 항에 있어서, 상기 Y축좌표의 총합(Ysum)은

   상기 영역화소의 값과 각각의 Y축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 변화의 횟수는

   등간격방향으로 상기 영역화소에서 배경화소, 상기 배경화소에서 영역화소로 변환되는 횟수인 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
7. 이미지데이타베이스(10)에 저장된 다수개의 이미지에서 원본이미지와의 유사정도에 따라 검색 및 독출하는 이미지검색방법에 있어서,

   사용자의 조작신호가 입력되면, 해당 원본이미지를 불러오는 단계(S10, S20)와;

   사용자로부터 해당 이미지의 검색명령신호가 인가되는지를 판단하는 단계(S30)와;

   상기 원본이미지에서 검색대상이 되는 형상과 그외 배경으로 구분시키는 세그멘테이션 변환을 실행하는 단계(S40)와;

   변환된 이미지에서 검색대상이 되는 형상을 영역화소, 그외 형상을 배경화소 로 분류하여 투영연산을 실행하되, 상기 영역화소의 무게중심에서 등간격방향으로 각방향에서의 영역화소 최대길이와, 영역화소와 배경화소의 변화의 수, 각방향에서의 영역화소수를 추출하는 단계(S50)와;

   상기 단계(S50)에서 추출된 이미지특징과의 유사한 이미지특징을 갖는 적어도 하나이상의 이미지를 유사정도에 따라 상기 이미지데이타베이스(10)에서 독출하여 표시 및 배열하는 단계(S60)를 포함하는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지 특징추출방법.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 투영연산단계(S50)는

   X축좌표의 총합과, Y축좌표의 총합을 각각 전체 영역화소수로 나누어 상기 무게중심을 연산하는 단계(S51)와;

   상기 무게중심에서 영역화소의 최대길이와, 상기 영역화소에서 배경화소, 배경화소에서 영역화소로 변환되는 변환횟수와, 전체영역화소의 총수를 추출하여 저장하는 단계(S52, S53)를 포함하는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지 특징추출방법.
9. 제 8 항에 있어서, 상기 전체영역화소수(region)는

   상기 이미지에서 영역화소와 배경화소에 각각 1과 0의 값을 부여하고, 이미지 전체의 영역화소와 배경화소값을 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지특징추출방법.
10. 제 8 항에 있어서, 상기 X축좌표의 총합(Xsum)은

    상기 영역화소의 값과 각각의 X축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.
11. 제 8 항에 있어서, 상기 Y축좌표의 총합(Ysum)은

    상기 영역화소의 값과 각각의 Y축좌표값을 곱하고, 그 결과치를 합하므로서 연산되는 것을 특징으로 하는 지형/지물 이미지에 대한 특징추출방법.

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