KR20090045477A - 정밀한 컬러 히스토그램을 이용한 알지비 코렐로그램기반의 영상 검색 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이미지 데이터를 기존의 검색 방식보다 더 정확하고 빠르게 검색하기 위한 알고리즘에 관한 것이다.

본 발명의 목적은 현재 인터넷상에서 사용되고 있는 단순 키워드 입력방식의 오차를 줄이고 검색 속도율을 높이기 위해 이미지 데이터가 가지고 있는 특성 정보 중에서 컬러 정보를 이용한 정보검색 시스템 구현을 목적으로 한다.

이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 검색 알고리즘에 있어 원하는 이미지의 특징을 추출하는 단계; 추출된 특징을 분석하는 단계; 분석된 특징들로 부터 필요한 정보를 확보하는 단계; 확보된 정보를 데이터 베이스로부터 검색하는 단계로 구성된 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 검색 알고리즘에 있어 RGB 컬러 이미지에서 각각의 R,G,B를 추출하여 히스토그램으로 변환하는 단계; 변환된 각각의 히스토그램을 등질화 한 후 4개의 bin으로 쪼개는 단계; R,G,B 각각의 히스토그램에서 bin의 주파수 값들을 비교, 분석하고 최고값을 추출하는 단계; 최고값들을 이용한 특징 테이블을 구성하는 단계로 구성된 것을 특징으로 한다.

R,G,B 히스토그램, bin, 특징자, 특징테이블,

Description

정밀한 컬러 히스토그램을 이용한 알지비 코렐로그램 기반의 영상 검색 {Image retrieval based on RGB Correlogram using color refinement of histogram}

영상 검색 기술은 최근 멀티미디어 기술의 급속한 발전과 함께 영상 처리 분야에서 활발히 연구 개발되고 있다. 초기에 영상 검색의 기본 형태는 주로 키워드를 사용한 문자기반 영상 검색이었다. 그러나 이 방법은 제한된 범위 내에서는 효율적이지만 대용량의 데이터 베이스를 검색해야하는 경우는 색인 작업에 많은 시간과 인력이 필요하고 주석 개발의 어려움과 키워드 할당의 일관성 결여등의 문제점을 가지고 있었다. 하지만 영상과 비디오의 수요가 급증하면서 인터넷 사용자들은 이와 같은 문자기반 영상 검색에 만족하지 않고 더 많은 양의 정보들을 영상이나 비디오를 통하여 쉽고 빠르게 또한 보다 효율적으로 검색할수 있기를 원한다.

이와 관련하여 영상 검색 방법 중 내용기반 영상검색은(CBIR)은 영상의 내용인 칼라, 질감, 모양등의 정보를 검색에 이용한다. 이 방법은 색인 과정에서 자동으로 추출된 특징을 사용함으로써 보다 효율적인 관리와 검색이 가능하므로 문자기반 검색의 문제점들을 해결할수 있다.

본 발명은 이러한 방대한 영상 정보를 검색하기 위한 효과적인 검색 시스템 개발을 위하여 제안된 것으로 기존의 문자 기반 영상검색의 주석 개발의 어려움과 키워드 할당의 일관성 결여의 문제점과 검색 속도를 개선하고자 한다.

먼저 이미지 검색에서 널리 사용되고 있는 시각의 특징 중 하나인 RGB 컬러 이미지 정보를 사용한다. 컬러 이미지에서 R,G,B 각각의 영상으로 분할하고 얻어진 히스토그램들을 등질화 하고 각각의 등질화된 히스토그램을 4개의 bin으로 균일하게 쪼겐다. R,G,B 각각의 히스토그램에서 bin의 주파수값들을 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다.그런 후 R,G,B 각각의 bin의 최고값들을 이용하여 컬러 정보를 인덱스화 한 후 특징자를 특징 테이블로 구성한다. 마지막으로 특징테이블의 공간에서 특징자들을 이용하여 매칭도가 가장 높은 이미지를 출력하여 사용자가 원하는 이미지를 검색하게 된다.

본 발명은 기존의 문자기반 영상검색 방법을 사용하였을 때 나타나는 검색 오류와 속도를 개선하고자 내용기반 영상검색 기술 중 이미지에서 컬러를 사용하였다.이 결과, R,G,B 컬러 특징을 이용한 영상 검색 방법이 기존의 다른 방법들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있다.

본 발명은 검색 알고리즘에 있어,

RGB 컬러 이미지에서 각각의 R,G,B를 추출하여 히스토그램으로 변환하는 단계;

변환된 각각의 히스토그램을 등질화 한 후 4개의 bin으로 쪼개는 단계;

R,G,B 각각의 히스토그램에서 bin의 주파수 값들을 비교, 분석하고 최고값을 추출하는 단계;

최고값들을 이용한 특징 테이블을 구성하는 단계

본 발명의 방법에 대해 첨부 도면을 참조하여 상세하게 설명을 하면 다음과 같다.

도 1은 컬러 이미지에서 각가의 RGB를 추출하여 히스토그램 등질화 한 후 4개의 bin으로 균일하게 쪼개어 얻어진 히스토그램으로 구성되었다.

도 2는 도1 에서 얻어진 각각의 bin에 해당하는 이미지 영상으로 구성되어 있다.

도 3은 R,G,B 각각의 히스토그램에서 bin의 주파수값들을 나열한 테이블로 구성되 어있다.

도 4는 도 3에서 얻어진 bin의 주파수 값들을 비교, 분석하여 그 중 최고값을 추출한다.그런 후 R,G,B 각각의 bin의 최고값들을 이용하여 컬러 정보를 인덱스화 한 후 특징자를 특징 테이블로 구성한다.

도 5는 본 발명의 알고리즘 도표이다.

Claims (2)

1. 멀티미디어 이미지를 데이터 베이스화 하는 방법에 있어서,

   RGB 컬러 이미지에서 각각의 R,G,B를 추출하여 히스토그램으로 변환하는 단계; 변환된 각각의 히스토그램을 등질화 한 후 4개의 bin으로 쪼개는 단계; R,G,B 각각의 히스토그램에서 bin의 주파수값들을 분석하고 최고값을 추출하는 단계; 최고값들을 이용한 특징 테이블을 구성하는 단계를 특징으로 각각의 컬러 히스토그램에 bin을 이용한 RGB 코렐로그램 기반의 영상검색 방법
2. 청구항 1에 기재된 방법을 이용하여 RGB 정보를 저장하는 방법에 있어서,

   먼저원하는 이미지의 특징을 추출하는 단계; 추출된 특징을 분석하는 단계; 분석된 특징들로 부터 필요한 정보를 확보하는 단계; 확보된 정보를 데이터베이스로에 저장하는 단계를 특징으로 하는 각각의 컬러 히스토그램에 bin을 이용한 RGB 코렐로그램 기반의 영상검색 방법

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