형태 correlogram을 이용한 내용기반 영상 검색

Abstract

본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영상검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존의 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 에지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관계를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.

In this paper a new shape feature, referred to as the shape correlogram, is proposed and an efficient method of content-based image retrieval using the shape correlogram is presented. The existing color correlogram improves the efficiency of content based image search by combining the spatial correlation and the color information, but it does not produce a good performance for the images having the similar object shapes with different colors. To resolve this problem the correlogram of edges, referred to as the shape correlogram, is proposed. The shape correlogram represents the correlation of edge angles, while the color correlogram expresses only the correlation in respect to the distance of colors. The shape correlogram is a two-dimensional feature vector with gradient axis and angle axis. Each axis is divided into 24 bins of angles, resulting in 576 elements in total. To reduce the data size of shape correlogram and to maintain the rotation invariance, the projected shape correlogram is also proposed. Experimental results have shown that the proposed retrieval methods based on the shape correlogram and the projected shape correlogram achieve good performance, compared with the existing methods.