KR20010055492A - 영상 히스토그램을 이용한 영상 검색 시스템과 그 방법 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (14)
- 영상 히스토그램을 이용한 영상 검색 시스템의 색인 정보 생성기에 있어서,영상이 입력되면, 히스토그램 영상 빈을 계산하고, x, y, x2, y2값을 누적시켜 중심점 및 분산값을 계산하여 연산 수단; 및상기 연산 수단에 의하여 계산된 각각의 중심점 및 분산값을 전체 영상의 크기로 나누어 정규화시키는 제 1 정규화 수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 색인 정보 생성기.
- 제 1 항에 있어서,컬러 영상이 입력되면, 상기 입력된 영상을 컬러 좌표계로 변환하는 변환 수단; 및상기 변환 수단에 의하여 변환된 값의 특징을 줄이기 위하여 정규화(Normalizing)시킨 후, 상기 연산 수단으로 출력하는 제 2 정규화 수단을 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 색인 정보 생성기.
- 제 2 항에 있어서,상기 제 2 정규화 수단은,상기 변환 수단에 의하여 변환된 값을 같은 밝기를 제외한 2차원 히스토그램으로 변환하여 특징의 개수를 줄이는 것을 특징으로 하는 색인 정보 생성기.
- 제 3 항에 있어서,상기 제 2 정규화 수단은,상기 변환 수단에 의하여 변환된 값을 스케일링 팩터(Scaling Factor)를 이용하여 특징의 개수를 줄이는 것을 특징으로 하는 색인 정보 생성기.
- 제 1 항에 있어서,상기 연산 수단은,[식 1]에 의하여 중심점 및 분산값을 구하는 것을 특징으로 하는 색인 정보 생성기.[식 1]여기서, mx는 x 축에 대한 평균값, my는 y 축에 대한 평균값,은 x 축에 대한 분산값 및은 y 축에 대한 평균값이다.
- 영상 히스토그램을 이용한 영상 검색 시스템의 질의 영상 검색기에 있어서,질의 영상이 입력되면, 특징 벡터를 추출하여 검색하고자 하는 모델의 값을 생성하는 생성 수단;상기 생성된 모델의 값과 영상 데이터베이스에 저장된 대응되는 히스토그램 빈의 개수, 카운트, 중심점 및 분산값의 차이를 계산하는 연산 수단; 및상기 연산 수단에 의하여 연산된 값들을 이용하여 영상의 유사성 값을 특정하는 유사성 특정 수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 질의 영상 검색기.
- 제 6 항에 있어서,상기 특정 수단은,[식 2]에 의하여 구하여진 S 값을 영상의 유사성 값으로 특정하는 것을 특징으로 하는 질의 영상 검색기.[식 2]S = W1Scolor+ W2Sxm+ W3Sym+ W4Sxd+ W5Syd+ W6Scount+ W7Sgray여기서, Scolor, Sxm, Sym, Sxd, Syd, Scount및 Sgray는 영상 히스토그램의 특징 벡터로서, 아래의 [식 3]에 의하여 계산되며, W1, W2, W3, W4, W5, W6및 W7은 가중치로서, 기설정된 값이다.[식 3]여기서 Hinputik는 영상 데이터베이스 내의 메터 정보로부터 입력된 컬러 히스토그램에서 I 컬러값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하고, Hinputqk는 Q 컬러값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하며. Hinput(i,q)kcount는 I 및 Q 값을 갖는 2차원 컬러 히스토그램의 k 번째 누적 빈도 특징값을 의미하고, Hinput(i,q)kxm은 I 및 Q 값을 갖는 2차원 컬러 히스토그램의 x 좌표의 평균값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하며, Hinputl.graycount는 모델 히스토드램의 I 번째 명암도(Gray) 값의 빈의크기를 나타낸다. 또한, ym은 y 좌표의 평균값을 갖는 특징 벡터이고, xd는 x 좌표의 분산값을 갖는 특징 벡터이며, yd는 y 좌표의 분산값을 갖는 특징 벡터를 의미하고, HModelil은 처리 영상이 입력 영상이고, l 번째라는 것을 제외한 나머지 표기는 동일하다. 마지막으로, input_bin은 입력 메터 데이터베이스로부터 입력된 컬러 히스토그램의 크기(전체 빈의 개수)를 의미하고, model_bin은 입력 영상의 컬러 히스토그램에서 크기를 의미한다.
- 영상 히스토그램을 이용한 영상 검색 방법에 있어서,영상이 입력되면, 히스토그램 영상 빈을 계산하고, x, y, x2, y2값을 누적시켜 중심점 및 분산값을 계산하는 제 1 단계;상기 제 1 단계에서 계산된 각각의 중심점 및 분산값을 전체 영상의 크기로 나누어 정규화시킨 후, 저장하는 제 2 단계;질의 영상이 입력되면, 특징 벡터를 추출하여 검색하고자 하는 모델의 값을 생성한 후, 상기 생성된 모델의 값과 상기 제 2 단계에서 저장된 자료 중 대응되는 빈의 개수, 카운트 및 영상 히스토그램의 중심점 및 분산값의 차이를 계산하는 제 3 단계; 및상기 제 3 단계에서 계산된 값들을 이용하여 영상의 유사성 값을 특정하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 영상 검색 방법.
- 제 8 항에 있어서,상기 제 1 단계는,컬러 영상이 입력되면, 상기 입력된 영상을 컬러 좌표계로 변환한 후, 상기 변환된 값의 특징을 줄이기 위하여 정규화시키는 제 1 서브 단계; 및상기 제 1 단계에서 정규화된 값으로부터 히스토그램 컬러 빈을 계산하는 제 2 서브 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 영상 검색 방법.
- 제 9 항에 있어서,상기 제 1 서브 단계는,상기 변환된 값을 같은 밝기를 제외한 2차원 히스토그램으로 변환하여 특징의 개수를 줄이는 것을 특징으로 하는 영상 검색 방법.
- 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,상기 제 1 서브 단계는,상기 변환된 값을 스케일링 팩터(Scaling Factor)를 이용하여 특징의 개수를 줄이는 것을 특징으로 하는 영상 검색 방법.
- 제 8 항에 있어서,상기 제 1 단계는,[식 4]에 의하여 중심점 및 분산값을 구하는 것을 특징으로 하는 영상 검색 방법.[식 4]여기서, mx는 x 축에 대한 평균값, my는 y 축에 대한 평균값,은 x 축에 대한 분산값 및은 y 축에 대한 평균값이다.
- 제 8 항에 있어서,상기 제 4 단계는,[식 5]에 의하여 구하여진 S 값을 영상의 유사성 값으로 특정하는 것을 특징으로 하는 질의 영상 검색기.[식 5]S = W1Scolor+ W2Sxm+ W3Sym+ W4Sxd+ W5Syd+ W6Scount+ W7Sgray여기서, Scolor, Sxm, Sym, Sxd, Syd, Scount및 Sgray는 영상 히스토그램의 특징 벡터로서, 아래의 [식 6]에 의하여 계산되며, W1, W2, W3, W4, W5, W6및 W7은 가중치로서, 기설정된 값이다.[식 6]여기서 Hinputik는 영상 데이터베이스 내의 메터 정보로부터 입력된 컬러 히스토그램에서 I 컬러값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하고, Hinputqk는 Q 컬러값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하며. Hinput(i,q)kcount는 I 및 Q 값을 갖는 2차원 컬러 히스토그램의 k 번째 누적 빈도 특징값을 의미하고, Hinput(i,q)kxm은 I 및 Q 값을 갖는 2차원 컬러 히스토그램의 x 좌표의 평균값을 갖는 k 번째 특징 벡터값을 의미하며, Hinputl.graycount는 모델 히스토드램의 I 번째 명암도(Gray) 값의 빈의크기를 나타낸다. 또한, ym은 y 좌표의 평균값을 갖는 특징 벡터이고, xd는 x 좌표의 분산값을 갖는 특징 벡터이며, yd는 y 좌표의 분산값을 갖는 특징 벡터를 의미하고, HModelil은 처리 영상이 입력 영상이고, l 번째라는 것을 제외한 나머지 표기는 동일하다. 마지막으로, input_bin은 입력 메터 데이터베이스로부터 입력된 컬러 히스토그램의 크기(전체 빈의 개수)를 의미하고, model_bin은 입력 영상의 컬러 히스토그램에서 크기를 의미한다.
- 컴퓨터에,영상이 입력되면, 상기 입력된 영상을 컬러 좌표계로 변환한 후, 상기 변환된 값의 특징을 줄이기 위하여 정규화시키는 제 1 단계;상기 제 1 단계에서 정규화된 값으로부터 히스토그램 컬러 빈을 계산하고, x, y, x2, y2값을 누적시켜 중심점 및 분산값을 계산하는 제 2 단계;상기 제 2 단계에서 계산된 각각의 중심점 및 분산값을 전체 영상의 크기로 나누어 정규화시킨 후, 저장하는 제 3 단계;질의 영상이 입력되면, 특징 벡터를 추출하여 검색하고자 하는 모델의 값을 생성한 후, 상기 생성된 모델의 값과 상기 제 3 단계에서 저장된 자료 중 대응되는 빈의 개수, 빈들의 컬러값의 카운트, 빈들의 컬러값의 중심점 및 분산값의 차이를 계산하는 제 4 단계; 및상기 제 4 단계에서 계산된 값들을 이용하여 영상의 유사성 값을 특정하는 제 5 단계를 포함하여 이루어진 것을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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