KR20090045461A - 변하지않는 특징을 가지는 코너 모양과 코렐로그램에기초한 최대 주파수를 가지는히스토그램에 기반한 이미지검색. - Google Patents

Abstract

본 발명은 이미지 데이터를 더 정확하게 검색하기 위한 알고리즘에 관한 것이다.

본 발명의 목적은 현 검색시스템의 단순한 키워드 입력 방식에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지 데이터가 가지고 있는 특성 정보 중에서 이미지의 코너점과 히스토그램 이용한 검색 시스템 구현을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 검색 알고리즘에 있어 원하는 이미지의 특징을 추출하는 단계; 추출된 특징을 분석하는 단계; 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계; 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계

검색된 데이터 베이스에서 이미지를 비교 추출 단계;그 결과 안에서의 다시 재검색단계; 정확한 정보추출;로 구성된 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 검색 알고리즘에 있어 이미지를 에지로 변환 코너점을 추출하는 단계; 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 R G B(1-225)중의 픽셀의 합을 하는 단계 ; 그 코너 값을 데이타 베이스와 비교하는 단계; 최대 500개까지의 추출된 이미지를 그레이 스케일로 변환 등질화 단계;히스토그램 정보획득 단계; 4개의 빈으로 나누어 고주파 값을 추출하는 단계; 고주파영역 비교 결과값을 도출하는 단계로 한다.

데이터 베이스, 코너 점, 히스토그램, 에지 ,그레이스케일, 고주파영역

Description

변하지않는 특징을 가지는 코너 모양과 코렐로그램에 기초한 최대 주파수를 가지는히스토그램에 기반한 이미지 검색. {Image retrieval based on Corner shape invariant features filtered by maxma frequency histogram based Correlogram}

주관적인 내용 기반 이미지 검색 방법을 위한

이미지에서 코너점 획득정보와 히스토그램 정보를 추출하는방법.

이방법으로 데이타베이스를 구축 검색하는 방법

내용기반 이미지 검색 시스템

오늘날 인터넷을 쉽게 접하는 현대 사회에 멀티미디어 기술의 빠른 발전과 함께 많은 정보들을 가진 디지털 이미지 빠르게 증가하고 있다. 무수히 많아지는 이미지 정보들에 따라 사용자들이 원하는 정보를 빠른 시간 안에 정확하게 얻기 위 한 정보 검색 도구의 개발이 많은 시간과 노력을 필요로 함과 동시에 지속적으로 요구되고 있으며 많은 연구에 의해 정보 검색을 위한 시스템을 개발하여 운영하고 있다.

그와 관련하여 검색 방법 중 내용 기반 영상검색(CBIR)은 사용자의 관심분야에 따른 대규모의 이미지 데이터베이스들로부터 이미지들을 검색하기 위해 효율적인 검색방법으로 발전 되고 있다. 인터넷의 발전으로 전 세계 곳곳에 흩어져 있는 다양한 이미지 자료들에 대한 접근이 가능하게 됨으로써 찾고자 하는 이미지를 이미지 데이터베이스 또는 인터넷상에서 효율적이고 자동적으로 검색해 낼 수 있는 이미지 검색 시스템에 대한 필요성이 증대되고 있기 때문에 활발하고 빠르게 진행되고 있는 기술이다.

내용기반 영상검색은 텍스트기반 특징과 시각 특징(color, texture, shape, faces)을 포함하며, 그에 따른 이미지에서의 특징추출은 검색시스템의 중요 핵심 부분이다. 컬러 이미지 특징의 선택은 대부분의 정보 검색 시스템이 텍스트 기반 검색에 치중되어 있고 입력 되어지는 키워드에 주관적인 요소가 부여됨으로써 객관적인 판단의 오류를 가지고 있어 텍스트로는 그 특성을 상세히 기술하기 어려운 이미지를 포함한 멀티미디어 정보 검색에는 문제점을 가지고 있다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 내용기반 기반 기술자 중에서 코너와히스토그램을 사용한 이미지 검색 시스템에 대한 것이다.

본 발명은 이러한 불편한 점을 해결하기 위하여 제안되는 것으로 기존의 텍스트 위주의 이미지 검색시스템의 오류를 개선하고자 먼저 이미지 검색에서 이미지의 코너점을 찾아내고 결과값을 도출하며 좀더 정확한 결과값을 얻기 위해 코너점 으로 검색한 결과에 히스토그램 고주파수 검색방법을 한번더 사용하여 좀더 세밀하고 정확한 결과 값을 도출해내는 방식이다.

본 발명은 기존의 단순한 키워드 방식의 멀티미디어 검색 시스템의 부정확한 검색 결과를 해결하고자 내용기반검색 기술자 중 이미지에서 컬러를 사용한 것이다. 따라서, 컬러가 중요한 정보가 되는 멀티미디어 이미지 검색에 있어 기존의 다른 방법들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있다

1단계 [도-5]

DB구축- 코너정보와 히스토그램 색상정보를 포함한 이미지들로 구축

질의 이미지- 내가 검색하고자 하는 이미지

에지로 변환 - 흑과 백으로 이미지를 변환한다

라인 추출- 에지로 변환한 이미지에서 선들을 추출한다.

코너점 추출- 선이 이어진 부분에 모서리부분을 찾아낸다.

칼라 이미지- 코너 점 정보를 획득한 원래의 이미지로 돌아온다

3*3 픽셀로 분활- 코너 점의 색깔 R G B(1-255)까지의 색상 정보를 3*3으로 열거한다

r(θ) = x0.cosθ + y0.sinθ-3*3으로 열거한 픽셀 값을 더함.

DB비교추출-정보를 얻은 이미지와 데이터베이스의 이미지들과 비교하여 최대 500 개의 결과 값을 추출하게 됨.

2단계

그레이스케일로 변환-1단계에 입력된 질의 이미지를 흰색-회색-흑색의 이미지로 변환

등질화-이미지의 색상 정보를 보다 정확히 알기 위해 이미지에 색정 정보 즉 히스토그램을 늘림

히스토그램 정보추출-X축은 1-255까지의 R G B 값Y축은 색상의 수로 이루어진 정보를 추출

4개의 빈으로 쪼갬-히스토그램의X축을 기준으로 4개로 분활 함.

4개의 빈으로 쪼갬-위의X축을 기준으로 쪼개진 부분을 한번 더 4개의 빈으로 쪼갠다

DB와 고주파영역 비교- 제일 많이 포함되어 있는 히스토그램의 X축을 4개의 빈으로 쪼개고 각각 이 한 빈을 4개의 빈으로 또다시 쪼개어진 총 16개의 빈에서 제일 큰 1단계에서 추출된 결과 이미지와 비교 최종 유사영상 이미지를 출력한다.

데이타베이스를 구축하는데 데이타 베이스의 이미지 안에는 각 코너정보와 칼라코렐로 그램에 기초한 히스토그램의 주파수정보를 입력한다.

질의 이미지 입력

1단계

질의 이미지를 에지로 변환

질의 이미지에서 하나의 코너는 두개 또는 그 이상의 라인들의 교차점에 의해 만들어진다 [도1]

이러한 교차점에 의해서 코너점을 추출할수 있다[도2]

그런 다음 이 코너점의 픽셀값을 3*3픽셀로 분활한다.[도3]

그 다음에 이 픽셀값을 합한다.[도3]

그 합의 코너점 정보를 데이타 베이스 안의 이미지들과 비교한다.

결과 이미지를 최대 500개 정보와 일치하는 결과값을 출력하고 그 결과값은 새로운 데이타베이스로 이동된다

2단계

질의 이미지를 그레이 스케일로 변환한다.[도4]

그레이 스케일로 변환한 이미지를 좀더 세밀하게 비교 할수 있도록 등질화다.

[도4]

등질화한 이미지에서 히스토그램 정보를 추출한다.[도4]

히스토그램을 4개의 빈으로 쪼깬다.[도4]

이4개의 빈중에서 한번더 4개의 빈으로 쪼갠다.[도4]

여기서 각 빈마다 가장 색이 많은 정보 부분을 추출한다.[도5]

1단계에서 검색한 결과 이미지에서 가장색이 많은 부분을 다시 한번 검색 하여 최종 결과값을 도출한다.

Claims (2)

1. 멀티미디어 이미지를 DB화 하는 방법에 있어서,

   각 이미지의 코너 점을 획득하는 방법,히스토그램을 사용하여 정보를 추출하는 방법으로 데이타베이스를 구축하는 것
2. 제 1항에 기재된 방법을 이용하여,

   먼저, 원하는 이미지의 특징을 추출하는 단계; 추출된 특징을 분석하는 단계; 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계; 확보된 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;코너 점을 이용하여 정보 추출 비교하는 단계;추출된 이미지가 다시한번 히스토그램 정보 추출방법에 의해 검색되는 단계; 로 코너 점과 히스토그램 정보추출방법으로 이미지를 검색 출력 방법.

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