에지 방향성 코렐로그램을 이용한 계층 영상 검색

국문 초록 (Abstract)

멀티미디어 기술의 발전으로 영상 데이터의 수가 증가하였다. 데이터의 양이 증가하면서 원하는 영상을 검색하는 것이 어려워지고 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점들을 해결하고자 영상 자체의 내용을 이용하여 효율적으로 검색 할 수 있는 방법이 연구되었다.
본 논문에서는 영상에서 에지를 추출하여 에지의 강도에 따른 2단계 계층 검색 방법을 제안하였다. 계층 검색을 함으로써 생기는 시간의 소모를 줄이기 위하여 피라미드 영상을 생성한다. 첫 번째 검색 단계에서는 1/2⁴크기 (96×64)의 영상을 이용하고, 두 번째 검색에서는 1/2⁴크기 (192×128)의 영상을 이용한다.
첫 번째 검색 단계에서는 강한 에지(g＞128) 를 추출하여 방향을 계산하고 방향 성분을 이용하여 오토 코렐로그램을 계산한다. 특징벡터들로 유사도를 계산하여 1000장 중에 300장의 영상을 걸러낸다. 두 번째 검색 단계에서는 약한 에지 (64＜g＜192)를 추출하여 첫 번째 검색 단계와 같은 방법으로 특징벡터를 얻고 유사도를 계산하여 300장의 영상 중에서 100장의 영상을 출력한다.
제안한 방법은 정확도와 재현율을 이용하여 다른 알고리즘과의 비교를 통하여 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the number of image data has increased due to development of multimedia technology, it has been difficult and needs a lot of time to retrieve the image data. To solve the fault, an effective research which can retrieve images using their contents has been studied.
In this paper, we propose a two step method through hierarchical image retrieval using edge amplitudes.
We make pyramid images in order to reduce time from hierarchical image retrieval and use one over sixteen of the image in the first step and one over one over four in the second step.
In the first retrieval step, we calculate auto correlogram using edge direction which is detected from strong edges (g>128).
And, we calculate similarity from feature vectors and extract 300 images from 1000 images. In the second retrieval step, weak edges (64<g<192) are detected, and similarity is calculated from the feature vectors as the first step.
In order to evaluate the performance, we have compared with other algorithms using precision and recall.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 = 1
• 1.1 연구 배경 = 2
• 1.2 연구 목적 및 내용 = 4
• 1.3 논문 구성 = 5
• 제 2 장 영상 검색의 기존 연구 = 6
• 2.1 칼라 히스토그램 = 7
• 2.2 CCV ( Color Coherence Vectors) = 8
• 2.3 칼라 코렐로그램 = 11
• 2.4 오토 코렐로그램 = 12
• 2.5 에지 코렐로그램 = 13
• 제 3 장 에지 방향성 코렐로그램을 이용한 계층 영상 검색 = 14
• 3.1 시스템의 개요 = 15
• 3.2 칼라 공간 변환 = 17
• 3.3 가우시안 피라미드 = 17
• 3.4 에지 정보 추출 = 20
• 3.5 오토 코렐로그램 계산 = 27
• 3.6 유사도 계산 = 28
• 제 4 장 실험 결과 및 성능 평가 = 29
• 4.1 실험 영상 = 30
• 4.2 성능 평가 = 31
• 4.3 실험 결과 = 32
• 제 5 장 결론 = 39
• 참고문헌 = 42
• 국문초록 = 45
• Abstract = 46