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분할된 영상에서의 칼라 코렐로그램을 이용한 내용기반 영상검색
안명석,조석제,An, Myung-Seok,Cho, Seok-Je 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.28 No.10
최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히, 칼라정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용해서 얻을 수 있는 칼라코렐로 그램을 이용한 영상검색 성능을 향상시키기 위해, 칼라 코렐로그램 기반의 새로운 특정 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 복잡한 부분과 그렇지 않은 부분으로 분할학고, 각각의 칼라 코렐로그램을 얻는 방법 . 제안한 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색보다 우수한 성능을 나타냄을 실험을 통하여 확인하였다. 확인하였다. Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, many researchers have been studying on extracting from color information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color information in an image. The proposed method is computed from the image segmented into two parts: the complex part and the plan part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with the original color correlogram method.
칼라 영역의 크기와 뭉침을 기술하는 칼라 동시발생 히스토그램을 이용한 영상검색
안명석,조석제,An Myung-Seok,Cho Seok-Je 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.3
칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다. For the efficient image retrieval, the method has studied that uses color distribution and relations between pixels. This paper presents the color descriptor that stands high above the others in image retrieval capacity. It is based on color co-occurrence histogram that the diagonal part and the non-diagonal part are attached the weight and modified to energy of color co-occurrence histogram, and the number of bins with petty worth have little influence is curtailed. It's verified by analysis that the diagonal part carries size information of homogeneous color region and the non-diagonal part does information about the coherence of it, Moreover the non-diagonal part is more influential than diagonal part in survey of similarity between images. So, the non-diagonal part is attached more weight than the diagonal part as a result of the research. The experiments validate that the proposed descriptor shows better image retrieval performance when the weight for non-diagonal part is set to the value between 0.7 and 0.9.
분할된 영상에서의 칼라 코렐로그램을 이용한 내용기반 영상검색
안명석(Myung-Seok An),조석제(Seok-Je Cho) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.28 No.9·10
최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용해 얻을 수 있는 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색 성능을 향상시키기 위해, 칼라 코렐로그램 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 복잡한 부분과 그렇지 않은 부분으로 분할하고, 각각에서 칼라 코렐로그램을 얻는 방법이다. 제안한 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색보다 우수한 성능을 나타냄을 실험을 통하여 확인하였다. Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, many researchers have been studying on extracting feature from color information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color correlogram that is extracted from color information in an image. The proposed method is computed from the image segmented into two parts; the complex part and the plain part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with that of the original color correlogram method.
안명석(An Myung-Seok),조석제(Seok-Je Cho) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.11·12
본 논문에서는 변형된 칼라 코렐로그램(color correlogram)을 이용한 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상 내의 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 변화에 강인하게 영상을 검색하기 위해, 영상에서 얻어진 칼라 코렐로그램의 오토-코렐로그램(auto-correlogram)과 크로스-코렐로그램(crosscorrelogram) 영역을 각각 정규화하여 변형된 칼라 코렐로그램을 얻는다. 그리고 영상검색을 위한 유사도 측정시, 오토-코렐로그램에 가중치를 크로스-코렐로그램 영역보다 작게 준다. 제안한 방법은 칼라 코렐로그램의 정보를 효과적으로 사용함으로써, 영상검색 성능을 높일 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 효과적으로 영상을 검색할 수 있음을 확인하였다. This paper proposes an image retrieval method to use the modified color correlogram. For retrieving images with less effect of the size variation of the regions in an image, the modified color correlogram is extracted by normalizing auto-correlogram and cross-correlogram of the color correlogram from a color image, and the similarity of two images is calculated by putting the less weight to the auto-correlogram of the modified color correlogram. Because proposed method uses the information of the color correlogram more effectively, we can get better results than that of color correlogram method. In the experiments, the performance of the proposed method is better as compared with that of the color correlogram method.
새로운 영상 향상법과 신경회로망을 이용한 다중분광 영상의 카테고리 분류
조용욱(Yong-Wook Cho),안명석(Myung-Seok An),신현욱(Hyun-Wook Shin),조석제(Seok-Je Cho) 한국해양대학교 해사산업연구소 1999 海事産業硏究所論文集 Vol.9 No.-
일반적으로 신경회로망은 다중분광 영상의 카테고리 분류를 위해 많이 사용되나 다중분광 영상의 경우 카테고리간 명암도차가 얼마나지 않아 오차 수렴시간이 많이 걸리고 분류성능이 떨어진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 평활화 과정, 주된 골을 찾는 과정, 그리고 향상 과정으로 구성되는 새로운 영상 향상법을 제안하고, 제안한 방법으로 향상된 다중분광 영상을 신경회로망의 입력으로 하여 카테고리 분류하였다. 제안한 방법을 LANDSAT TM 영상에 적용한 결과 신경회로망의 오차 수렴속도가 빨라졌고, 분류 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다. In general, neural networks are widely used for the category classification. However when low contrast images, such as multispectral images, are used as input of neural networks, neural networks converge very slowly provide bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. And the enhanced images by the proposed method are used as input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, it is verified that neural networks converge very fast and overall category classification performance is improved.
칼라 히스토그램과 엔트로피를 이용한 동영상 장면전환 검출
송현석,안강식,안명석,조석제 한국해양대학교 산업기술연구소 2002 연구논문집 Vol.19 No.-
In content-base video data retrieval, the detection for scene change is needed. Color histogram approaches are generally used. Color histogram approaches are simple and more robust to object and camera movements but they ignore the spatial information and fail when two different frames have similar histograms. We propose a new algorithm to use color histogram and entropy to enhance the false-positive occurred by brightness variation and the miss by similar color histogram. At the experiments, it is more robust to brightness variation and have spatial information.