KR20110108454A - 재배열 체인 코드 기반 영상 검색 방법 - Google Patents

Abstract

재배열한 체인-코드에 기반한 열벡터를 이용한 영상 검색 방법을 다루고 있다. 체인-코드는 객체 또는 영역의 경계선을 방향과 길이를 미리 정한 직선성분의 ‘체인’으로 표현하여 최종 경계선은 부호화로 표현하는 것인데, 이 특징을 그대로 이용하면 회전된 영상에 민감하다. 이에 본 논문에서는 먼저, 영상에서 8방향 체인-코드를 추출해 낸 다음 체인-코드 값들의 차이 값을 이용하여 새로운 재배열 체인-코드 값을 추출해 낸 후 이를 영상 검색에 이용한다.

Description

재배열 체인 코드 기반 영상 검색 방법{Rearranged Chain code based on Image Retrieval Method}

현재의 인터넷 시대는 네트워크의 발달과 함께 점점 더 많은 오디오-비디오 정보들이 늘어나고 있다. 이러한 멀티미디어 정보들은 사진, 비디오(동영상), 그래픽, 3차원 모델, 소리, 목소리 등 다양한 형태로 표현되고 있다. 뿐만 아니라 디지털 카메라가 일반 대중에게 널리 보급되어 누구나 손쉽게 디지털 사진이미지를 만들어 배포하는 것이 가능해졌으며, 이들은 영상물의 수요자가 되는 동시에 공급자가 되고 있다. 또한 고성능 개인용 컴퓨터, 대용량 저장 장치의 보편화 및 월드 와이드 웹으로 대변되는 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라 디지털 영상 정보를 생성, 전송, 가공하는 것이 더욱 용이해 졌다. 따라서 초기의 영상 검색 방법은 질의어에 의한 텍스트 기반 검색 시스템이 주류를 이루었으나, 이러한 검색 시스템은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 텍스트 기반 검색 시스템은 모든 영상에 대해 각 영상을 잘 표현할 수 있는 키워드를 설정해야하는 노력이 요구되며 또한 키워드 설정 시 개인의 주관성이 포함되기 때문에 고유한 키워드를 설정할 수 없는 경우들이 존재할 수 있다. 따라서 단순한 주석이나 제목 기반의 검색보다는 영상 자체에 대한 정보를 효과적으로 표현하고 저장하여 검색하는 기법이 필요하게 된다. 또한 인간이 인식하기 편하다는 장점을 활용하기 위해서는 인간이 인지하는 것과 비슷한 방식으로 기계 역시 멀티미디어 데이터를 인식할 수 있어야 한다. 이러한 영상 자체의 정보를 표현하고 저장하여 검색에 이용하는 기법인 내용 기반 영상 검색 시스템(CBIR : Content Based Image Retrieval)은 현재 멀티미디어 데이터베이스 분야에서 많은 연구가 이루어지고 있는 분야 중 하나이다.

효과적인 내용 기반 영상 검색 시스템의 개발을 위해서는 영상이 의미하는 내용에 대한 적당한 표현이 중요하다. 영상 데이터의 효과적인 표현을 위하여 시스템에서는 보통 영상 당 여러 개의 특징 정보를 자동/수동적으로 추출하여 저장하며, 추후 이러한 특성 정보들을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 검색한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 주로 사용되는 특징 정보는 크게 칼라, 질감, 형태 등의 낮은 수준의 특징 정보와 영상 내의 객체 간의 위치 관계 등의 보다 높은 수준의 특징 정보가 있다. 현재 구현된 많은 시스템들은 칼라, 질감, 형태 등의 낮은 수준의 특징 정보를 이용하여 유사 영상들을 검색한다. 하지만 낮은 수준의 특징 정보는 인간이 인식하는 특징과 매우 다를 수 있다는 단점이 있다. 낮은 수준의 특징 정보는 영상을 그저 수치적으로 나타내고 있기 때문에 인간이 유사하다고 느끼는 영상들을 유사하지 않다고 판단하거나, 반대로 인간이 유사하지 않다고 생각하는 영상들을 유사하다고 판단할 수 있다. 이러한 낮은 수준의 특징 정보의 단점을 보완하기 위하여 최근에는 영상 내의 객체 간의 위치 관계 등으로 좀 더 인간의 인지에 가까운 특징 정보를 생성하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

기존에 존재하는 기법들은 보통 정면에서 촬영한 사진 등의 영상 데이터 셋에 기반하여 연구를 진행하였기 때문에 항공사진 등 회전 가능한 영상에 대한 고려는 부족하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 회전 및 크기 변화에 상관없이 유사한 영상을 검색 할 수 있도록 하는 영상 특징 표현 방법을 제안하고자 한다.

재배열 체인 코드 기반 열벡터 알고리즘을 이용한 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 원 영상의 에지를 추출한 후, 체인 코드를 이용하여 부호화 값을 구한다. 둘째, 구해진 부호화 값들의 차이 값, 즉 열벡터를 구한다. 셋째, 구해진 열벡터를 이용하여 원 영상과 데이터베이스내의 영상을 비교하여 유사 영상을 검색한다.

제안한 발명은 RGB 칼라 영상에서 에지를 추출한 후 체인 코드를 이용하여 부호화 값을 구한다. 그런 다음 구해진 부호화 값들의 차이 값, 즉 열벡터를 구하고 그 열벡터를 이용하여 특징자 테이블을 구성한 후, 데이터베이스 내의 영상과 비교하여 검색한다. 제안된 발명은 시뮬레이션 결과 기존의 체인 코드 기반 알고리즘 보다 회전된 영상을 더 잘 검색해내는 것을 확인하였다. 이와 같이 제안된 시스템은 대규모 영상 데이터베이스에서 사용이 가능하고 내용기반영상검색 시스템에서 널리 이용될 것으로 기대된다.

도 1은 제안한 발명의 순서도

재배열 체인 코드 기반 열벡터 알고리즘을 이용한 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 원 영상의 에지를 추출한 후, 체인 코드를 이용하여 부호화 값을 구한다. 둘째, 구해진 부호화 값들의 차이 값, 즉 열벡터를 구한다. 셋째, 구해진 열벡터를 이용하여 원 영상과 데이터베이스내의 영상을 비교하여 유사 영상을 검색한다.

해당사항없음

Claims (1)

1. 멀티미디어 영상을 검색하는 방법에 있어서,
   먼저, 원하는 이미지의 특징을 추출하는 단계; 추출된 특징을 분석하는 단계; 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계; 확보된 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계를 특징으로 하는 재배열 체인 코드를 이용한 영상 검색 방법.

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