KR20010001694A - 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법 - Google Patents

영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법 Download PDF

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KR20010001694A
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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은, 영상시스템에서 영상 압축 이미지를 이용하여 이미지의 특징을 추출하고, 추출된 이미지의 유사도를 검사하기 위한 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법과, 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 외부로부터 입력되는 기준이미지들의 각 특징을 추출하는 제 1 단계; 추출된 기준이미지들의 각 특징과 상기 기준이미지들을 각각 저장하는 제 2 단계; 및 추출된 기준이미지들의 각 특징을 서로 비교하여 유사도를 검색하고, 유사도에 따라 추출된 기준이미지들의 각 특징에 대응되는 상기 저장된 기준이미지를 출력하는 제 3 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 영상시스템에서의 이미지 검색서비스 등에 이용됨.

Description

영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RETRIEVING SIMILAR IMAGE USING CHARACTERISTICS OF COMPRESSED IMAGE}
본 발명은 영상시스템에서 영상 압축이미지를 이용하여 이미지의 특징을 추출하고, 추출된 이미지의 유사도를 검사할 수 있는 유사이미지 검색시스템 및 그 방법과, 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
종래에는, 제이펙(JPEG :Joint Photographics Expert Group)과 같은 압축이미지가 아닌 원 이미지를 이용하여 색의 분포나 색의 클러스터링, 질감, 방향성 등 다양한 특징을 추출하고 이들을 조합하여 유사도를 결정하였다.
그러나, 원 이미지를 이용하여 유사도를 결정하는 종래의 방법은 유사도를 계산하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있었다.
또한, 최근에는 동영상 클립의 경계를 검출하기 위한 방법으로 원 이미지뿐만 아니라 엠펙(MPEG : Motion Picture Expert Group) 기법으로 압축된 압축이미지를 고려하여 유사도를 측정하도록 하는 방법도 개발되었지만, 이 방법은 기본적으로 한 클립에 등장하는 이미지가 유사하다는 가정하에 이루어진 것이므로 클립의 경계를 찾기 위해서는 엠펙 이미지의 이산여현변환(DCT : Discrete Cosine Transform) 상수의 차이만을 이용해야 했다. 따라서, 연속된 두 이미지의 DCT 상수의 차이는 주어진 임계값에 따라 다수의 이미지와 주어진 기준이미지가 어느 정도 유사한지를 비교하게 되므로 유사도에 따라 이미지를 소팅하는 데에는 많은 오차를 동반하는 문제점이 있었다.
상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 영상시스템에서 영상 압축 이미지를 이용하여 이미지의 특징을 추출하고, 추출된 이미지의 유사도를 검사하기 위한 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템 및 그 방법과, 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템의 일실시예 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색 방법에 대한 일실시예 전체 흐름도.
도 3 은 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 이미지의 특징을 추출하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.
도 4 는 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.
도 5 는 본 발명에 따른 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅하는 과정중 유사도를 계산하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11 : 특징추출기 12 : 이미지 특징테이블
13 : 이미지 파일저장소 14 : 유사이미지 검색기
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템에 있어서, 기준이미지의 특징을 추출하기 위한 특징추출수단; 상기 특징추출수단을 통해 추출된 기준이미지의 특징과 상기 기준이미지 자체를 저장하기 위한 저장수단; 및 상기 저장수단에 저장된 기준이미지의 각 특징들의 유사도를 비교하여 유사이미지를 검색하고, 유사도에 따라 각 특징들에 대응되는 상기 기준이미지를 출력하는 유사이미지 검색수단을 포함한다.
또한, 본 발명은, 영상 시스템에서의 유사이미지 검색 방법에 있어서, 외부로부터 입력되는 기준이미지들의 각 특징을 추출하는 제 1 단계; 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징과 상기 기준이미지들을 각각 저장하는 제 2 단계; 및 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징을 서로 비교하여 유사도를 검색하고, 유사도에 따라 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징에 대응되는 상기 저장된 기준이미지를 출력하는 제 3 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은, 대용량 프로세서를 구비한 영상시스템에, 외부로부터 입력되는 기준이미지들의 각 특징을 추출하는 기능; 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징과 상기 기준이미지들을 각각 저장하는 기능; 및 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징을 서로 비교하여 유사도를 검색하고, 유사도에 따라 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징에 대응되는 상기 저장된 기준이미지를 출력하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명은 영상시스템의 유사이미지 검색시스템을 이용하여 원 이미지의 컬러특징을 디씨(DC : Direct Current)항에 포함하고 원 이미지의 질감을 에이씨(AC : Alternate Current)항에 포함하도록 변환하여 유사이미지를 검색함으로써, 원 이미지로의 변환없이 JPEG 파일의 런-렌스 코드(RLC : Run-length code) 자체로부터 이미지의 특징을 추출하고 그에 따른 유사이미지를 검색하여 기존의 시스템보다 매우 빠른 속도로 유사이미지를 검색할 수 있다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템의 일실시예 구성도이다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템은, 기준이미지의 특징을 추출하기 위한 특징추출기(11), 특징추출기(11)를 통해 추출된 기준이미지의 특징을 저장하기 위한 기준이미지 특징테이블(12), 기준이미지 자체를 저장하기 위한 기준이미지 파일저장소(13) 및 기준이미지 특징테이블(12)에 저장된 기준이미지의 각 특징들의 유사도를 비교하여 유사이미지를 검색하고, 유사도에 따라 각 특징들에 대응되는 기준이미지를 기준이미지 파일저장소(13)에서 불러와 출력하는 유사이미지 검색기(14)를 구비한다.
여기서, 특징추출기(11)는 특징을 추출하고자 하는 기준이미지를 선택하거나 입력받아 이미지의 특징을 추출한다. 즉, 제이펙(JPEG)이미지 파일을 직접 이용하거나 기타의 이미지 파일을 제이펙이미지 파일로 바꾸어 제이펙 파일의 런-렌스코드로부터 이미지의 특징을 추출한다.
기준이미지 특징테이블(12)은 추출된 기준이미지의 특징을 디비(DB)나 파일 시스템 형태로 저장하고, 기준이미지 파일저장소(13)는 이미지 자체를 디비나 파일시스템 형태로 저장한다.
그리고, 유사이미지 검색기(14)는 기준이미지 특징테이블(12)에서 비교된 각 특징들의 유사이미지를 검색하고 사용자나 시스템이 지정한 개수의 출력이미지를 만들어준다. 즉, 계산된 이미지 특징과 파일형태나 디비에 저장된 이미지의 특징을 비교하여 파일형태나 디비에 저장된 이미지와의 유사도를 검출하고 유사도가 높은 순서로 소팅한다.
도 2 는 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색 방법에 대한 일실시예 전체 흐름도이다.
본 발명은, 영상시스템의 유사이미지 검색시스템을 이용하여 원 이미지의 컬러특징을 디씨(DC : Direct Current)항에 포함하고 원 이미지의 질감을 에이씨(AC : Alternate Current)항에 포함하도록 변환하여 유사이미지를 검색함으로써, 원 이미지로의 변환없이 JPEG 파일의 런-렌스 코드(RLC : Run-length code) 자체로부터 이미지의 특징을 추출하고 그에 따른 유사이미지를 검색하여 기존의 시스템보다 매우 빠른 속도로 유사이미지를 검색할 수 있다.
도 2 에 도시된 바와 같이, 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법은, 먼저 특징을 추출하고자 하는 기준이미지들을 결정하고(201), 기준이미지들이 JPEG으로 표현된 이미지들인지를 검사한다(202).
검사결과, 기준이미지들이 JPEG으로 표현된 기준이미지들이 아니면 각각을 JPEG 이미지로 변환하여(203) JPEG 이미지들로 변환된 기준이미지들의 특징을 추출하고(204), 기준이미지들이 JPEG으로 표현된 이미지들이면 JPEG 이미지로 표현된 기준이미지들의 특징을 추출한다(204).
이렇게, JPEG 이미지들의 특징이 추출되면(204), 추출된 특징의 저장여부를 판단하여(205) 특징을 저장하지 않는다면 기준이미지와 유사이미지의 검색여부를 판단한다(208). 만약, JPEG 이미지들의 특징을 저장하고자 하는 경우에 추출된 각각의 특징들을 기준이미지 특징테이블(12)에 저장하고(206), 각각의 기준이미지들을 기준이미지 파일저장소(13)에 저장한다(207).
이어서, 기준이미지 특징테이블(12)에서 추출된 특징들을 비교하여 유사이미지의 검색여부를 판단한다(208).
판단결과, 검색을 수행하고자 하는 경우에는 추출된 특징들의 유사도를 계산하여 유사도가 큰 순서를 기준으로 소팅을 수행하고(209), 유사도 순서에 의해 사용자나 시스템이 지정한 개수만큼의 기준이미지들을 기준이미지 파일저장소(13)에서 불러와 출력한다(210).
판단결과, 검색을 수행하지 않을 경우에는 시스템의 수행을 종료한다.
상기의 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색 방법에서, 어떠한 특수한 목적을 위하여 기준이미지의 포맷을 저장하거나 시스템의 기능을 제한한다면, 각 판단과정(202, 205, 208)을 제거하고 흐름을 강제적으로 조절할 수도 있다.
도 3 은 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 이미지의 특징을 추출하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도이다.
도 3 에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 JPEG 이미지들의 특징을 추출하는 과정은(204), 먼저 JPEG 파일 형식으로 표현된 기준이미지들의 런-렌스 코드를 읽어(301) DCT 블록의 디씨(DC)항의 히스토그램과 분포도를 작성하고(302, 303), DCT 블록의 에이씨(AC)항 중 영이 아닌 것의 개수의 히스토그램과 분포도를 작성하며(304, 305) DCT 블록의 에이씨항의 절대값의 합으로 히스토그램과 분포도를 작성한다(306, 307).
여기서, 특징을 추출하기 위한 각 DCT 블록의 디씨(DC)항과 영이 아닌 에이씨(AC)항의 값은 JPEG 이미지들의 파일을 읽어들이면서 획득할 수 있다. 즉, 런-렌스 코드는 각 DCT 블록의 디씨(DC)항의 값과 영이 아닌 에이씨(AC)항의 값만을 보유하고 있으므로 별도의 연산없이 런-렌스 코드의 해석만으로 이미지를 구성하는 각 블록의 디씨항과 영이 아닌 에이씨항의 값을 추출할 수 있다.
상기의 JPEG 이미지들의 특징을 추출하는 과정에서 각 기능의 순서는 중요한 요소가 아니므로 코드를 읽으면서 각 단계(302 내지 307)를 병렬로 수행하거나 순서를 바꾸어서 수행해도 결과의 차이는 없다. 또한, 필요에 의해 특징을 추출하는 단계(302 내지 307)중 일부를 제거할 수도 있다.
전술한 바와 같이 본 실시예에서 JPEG으로 표현된 기준이미지들의 런-렌스 코드를 읽어(301) 특징 추출시에 각 특징 추출 단계(302 내지 307)를 병렬로 수행하거나 순서를 바꾸거나 그 일부만을 수행하도록 구성할 수 있으며, 이러한 경우에도 본 실시예와 동일한 것으로 보아야 함은 자명하다.
도 4 는 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅(sorting)하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법 중 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅하는 과정은(209), 먼저 기준이미지 특징테이블(12)에 유사도 검사를 수행할 이미지가 존재하는지를 판단한다(401).
판단결과, 유사도 검사를 수행할 이미지가 존재하면, 기준이미지 특징테이블(12)로부터 검사할 이미지들의 특징을 읽어오고(402) 읽어온 특징을 비교하여 유사도를 계산한다(403). 이후에, 계산된 유사도를 저장한 후(404) 유사도 검사를 수행할 이미지의 존재여부를 판단하는 과정(401)을 반복 수행한다.
판단결과, 더 이상 검사할 이미지가 없다면, 지금까지 계산된 유사도를 이용하여 유사도가 큰 이미지가 먼저 위치하도록 소팅한다(405).
도 5 는 본 발명에 따른 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅하는 과정중 유사도를 계산하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 각 이미지와의 유사도를 계산 및 소팅하는 과정(209)중 유사도를 계산하는 과정(403)은, 먼저 유사도를 특정한 값(대개의 경우 0)으로 초기화하고(501), 디씨(DC)항의 히스토그램의 유사도를 계산하고 정규화를 수행한다(502). 이후에, 정규화된 디씨(DC)항의 히스토그램 유사도와 사용자나 시스템이 지정한 디씨(DC)항의 히스토그램의 가중치를 곱하고 곱한 값을 유사도값에 더하여 유사도를 갱신한다(503).
여기서, 정규화는 0에서 1까지 혹은 0에서 255까지 등 사용자의 필요에 의해서 정규화 구간이나 정수, 실수 등의 타입을 별도로 지정하여 사용할 수 있다.
이와 같은 각 특징의 유사도 계산 및 정규화와 가중치를 고려한 각 특징의 유사도를 구한 후 유사도를 더해주는 과정을 디씨(DC)항의 분포도(504), 에이씨(AC)항 중 영이 아닌 것의 개수의 히스토그램(506), 에이씨(AC)항 중 영이 아닌 것의 개수의 분포도(508), 에이씨(AC)항의 절대값으로 합을 구한 히스토그램(510) 및 에이씨(AC)항의 절대값으로 합을 구한 분포도(512)에 적용하여 유사도를 구한다(505,507,509,511,513).
상기의, 유사도를 계산하는 과정(403)에 있어서, 유사도의 특징을 각각 구한 다음 이를 유사도에 더해주는 기능의 순서는 중요한 요소가 아니므로 이들 기능(502와503, 504와505, 506과507, 508과509, 510과511, 512와513)을 병렬로 수행하거나 순서를 바꾸어서 수행해도 결과의 차이는 없다.
또한, 필요에 의해 이들 과정(502와503, 504와505, 506과507, 508과509, 510과511, 512와513)중 일부를 제거할 수도 있고 각 성분별 유사도의 정규화나 가중치를 곱하는 과정중 한가지 혹은 전부를 수행하지 않고 이용할 수도 있다.
전술한 바와 같이 본 실시예에서 유사도를 초기화 한 후에(501) 유사도 계산시 각 유사도 계산 단계(502와503, 504와505, 506과507, 508과509, 510과511, 512와513)를 병렬로 수행하거나 순서를 바꾸거나 그 일부를 수행하거나 혹은 전부를 수행하지 않도록 구성할 수 있으며 이러한 경우에도 본 실시예와 동일한 것으로 보아야 함은 자명하다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명은, JPEG 파일로 표현된 이미지를 원 이미지로 변환하거나 특징을 추출하는 데이터의 생성을 추가적인 계산 없이 색상 및 질감의 특징을 추출함으로써, 기존의 시스템보다 매우 빠른 속도로 유사이미지를 검색할 수 있고, JPEG 파일 이외의 포맷으로 표현된 이미지를 사용하는 경우에도 기존의 JPEG 포맷의 컨버젼 프로그램으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 KT-MIR의 고속화에도 적용할 수 있고 웹이미지 검색에도 활용할 수 있는 효과가 있다.

Claims (20)

  1. 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템에 있어서,
    기준이미지의 특징을 추출하기 위한 특징추출수단;
    상기 특징추출수단을 통해 추출된 기준이미지의 특징과 상기 기준이미지 자체를 저장하기 위한 저장수단; 및
    상기 저장수단에 저장된 기준이미지의 각 특징들의 유사도를 비교하여 유사이미지를 검색하고, 유사도에 따라 각 특징들에 대응되는 상기 기준이미지를 출력하는 유사이미지 검색수단
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장수단은,
    상기 특징추출수단을 통해 추출된 기준이미지의 특징을 저장하기 위한 기준이미지 특징 저장수단; 및
    상기 기준이미지 자체를 저장하기 위한 기준이미지 저장수단
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 기준이미지는,
    제이펙(JPEG)이미지 자체이거나 기타의 이미지가 제이펙(JPEG)이미지로 변환된 영상 압축이미지인 것을 특징으로 하는 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 특징추출수단은,
    제이펙(JPEG)이미지 파일의 런-렌스 코드(RLC)로부터 이미지의 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색시스템.
  5. 영상 시스템에서의 유사이미지 검색 방법에 있어서,
    외부로부터 입력되는 기준이미지들의 각 특징을 추출하는 제 1 단계;
    상기 추출된 기준이미지들의 각 특징과 상기 기준이미지들을 각각 저장하는 제 2 단계; 및
    상기 추출된 기준이미지들의 각 특징을 서로 비교하여 유사도를 검색하고, 유사도에 따라 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징에 대응되는 상기 저장된 기준이미지를 출력하는 제 3 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 디씨(DC)항의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 디씨(DC)항의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  10. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 6 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  11. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  12. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    상기 기준이미지의 파일을 읽는 제 4 단계;
    상기 읽어온 파일을 디씨(DC)항의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 5 단계;
    상기 읽어온 파일을 디씨(DC)항의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 6 단계;
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 7 단계;
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 8 단계;
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 히스토그램으로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 9 단계; 및
    상기 읽어온 파일을 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 분포도로 작성하여 이미지의 특징을 추출하는 제 10 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  13. 제 5 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    상기 추출된 기준이미지들의 각 특징들이 존재하는지를 판단하는 제 11 단계;
    상기 제 11 단계의 판단결과, 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징들이 존재하면, 검사할 파일의 특징을 읽어 유사도를 계산하여 저장한 후에 상기 제 11 단계로 넘어가는 제 12 단계; 및
    상기 제 11단계의 판단결과, 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징들이 더 이상 존재하지 않으면, 유사도를 소팅하는 제 13 단계
    를 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 디씨(DC)항의 히스토그램의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 디씨(DC)항의 히스토그램의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 디씨(DC) 히스토그램의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 디씨(DC)항의 분포도의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 디씨(DC)항의 분포도의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 디씨(DC) 분포도의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 히스토그램의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 히스토그램의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 히스토그램의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 분포도의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 분포도의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 개수의 분포도의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 히스토그램의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 히스토그램의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 히스토그램의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  19. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 12 단계의 유사도를 계산하는 과정은,
    상기 유사도를 특정한 값으로 초기화하는 제1 과정;
    상기 작성된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 분포도의 유사도를 계산하고 정규화하는 제2 과정; 및
    상기 정규화된 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 분포도의 유사도와 사용자나 시스템이 정한 에이씨(AC)항의 영("0")이 아닌 절대값 합의 분포도의 가중치를 곱하여 순차적으로 증가시킴으로써, 유사도를 구하는 제3 과정
    을 포함하여 이루어진 영상 압축이미지를 이용한 유사이미지 검색방법.
  20. 대용량 프로세서를 구비한 영상시스템에,
    외부로부터 입력되는 기준이미지들의 각 특징을 추출하는 기능;
    상기 추출된 기준이미지들의 각 특징과 상기 기준이미지들을 각각 저장하는 기능; 및
    상기 추출된 기준이미지들의 각 특징을 서로 비교하여 유사도를 검색하고, 유사도에 따라 상기 추출된 기준이미지들의 각 특징에 대응되는 상기 저장된 기준이미지를 출력하는 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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