최대/최소 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색 시스템
- Author(s)
- 강광원
- Issued Date
- 2006
- Abstract
- Color is widely used to represent an image for realizing content-based image retrieval (CBIR). Color histogram and color correlogram are the most popular techniques in the literature for color feature detection in CBIR. The color composition of an image, which is usually represented as a histogram of intensity values, is a global property which does not require knowledge of the component objects of an image. The color correlogram was proposed to characterize not only the color distribution of pixels, but also the spatial correlation of pairs of colors. Color correlogram requires a lot of storage and a large number of computations depending on the number of quantized colors used.
In this paper, we tried to reduce the number of quantized colors for color correlogram. The color of a pixel is presented as RGB. The image is divided into small sub-images. The dominant color components r/g/b of the sub-images are determined. The color correlogram matrix is defined based on the maximum/minimum of color component of a sub-image for different spatial distances. The proposed algorithm has shown good performance as compared to the previous methods with reduced number of featuers.
- Alternative Title
- Image Retrieval System using Max/Min Color Correlogram
- Alternative Author(s)
- Kang, GwangWon
- Affiliation
- 조선대학교 대학원
- Department
- 일반대학원 정보통신공학과
- Advisor
- 朴鍾安
- Awarded Date
- 2006-02
- Table Of Contents
- 도목차 = ⅲ
표목차 = ⅴ
ABSTRACT = ⅵ
Ⅰ. 서론 = 1
A. 국내외 연구 동향 = 2
B. 영상검색의 문제점 분석 = 4
C. 본 연구의 내용 및 구성 = 6
II. 내용기반 영상검색 시스템 = 8
A. 내용기반 영상검색 시스템의 개념 및 구성 = 8
1. 영상검색을 위한 내용기반 상호작용 = 9
2. 영상검색을 위한 내용표현 = 11
a. 칼라 정보 = 11
b. 모양 정보 = 12
c. 질감 정보 = 13
B. 칼라를 이용한 특성 표현 = 14
1. 칼라 모델 = 15
a. RGB 칼라 공간 = 15
b. HSV 칼라 공간 = 17
c. CMY/CMYK 칼라 공간 = 18
d. NTSC 칼라 공간 = 20
e. YCbCr 칼라 공간 = 21
f. XYZ 칼라 공간 = 21
g. YUV 칼라 공간 = 22
C. 칼라 영상검색 = 23
1. 칼라 히스토그램 영상검색 = 23
a. 칼라 히스토그램 = 23
b. 칼라 히스토그램 인터섹션 = 26
2. 칼라 코렐로그램 영상검색 = 28
a. 칼라 코렐로그램 = 28
Ⅲ. 제안한 영상검색 시스템 설계 = 31
A. 제안한 영상검색 알고리즘 = 32
B. 유사도 및 성능측정 = 37
Ⅳ. 시뮬레이션 = 41
V. 분석 및 고찰 = 54
A. 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘 비교 = 54
Ⅵ. 결론 = 66
참고문헌 = 67
- Degree
- Master
- Publisher
- 조선대학교 대학원
- Citation
- 강광원. (2006). 최대/최소 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색 시스템.
- Type
- Dissertation
- URI
- https://oak.chosun.ac.kr/handle/2020.oak/6266
http://chosun.dcollection.net/common/orgView/200000233234
-
Appears in Collections:
- General Graduate School > 3. Theses(Master)
- Authorize & License
-
- AuthorizeOpen
- Embargo2008-09-01
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