영상검색을 위한 모양기술자의 시뮬레이션 = Simulation of Shape Descriptor for Image Retrieval

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

To communicate each other and store the information, we frequently use the multimedia data as much as the text data in the past. As the efficiency of image retrieval gets much more weight, the key features for representing the information are needed. Therefore, it is essential to classify the feature of shape which makes the image retrieval possible and to know how to measure the shape of image. In this dissertation, we consider shape descriptors proposed in MPEG-7 and simulate the one among these shape descriptors.
The purpose of MPEG-7 is to standardize the expression of multimedia data and to support the wide applications. The distinctive feature of shape descriptor is to reflect the feature of object as it is although the object transfers or scales or rotates. There are roughly two shape descriptors. One is based on the outline and The other is based on the region. In this paper, we use the chain code string based on the outline among these features of shape descriptor, the peak points and filtering.
So, at first, we divide features of shape by the feature based on an outline and the feature based on a region.
Secondly, we also consider how each of six shape descriptors which are proposed in MPEG-7 and estimate the similarity between a query image and images in database.
Thirdly, we simulate the standard of proposed shape descriptors called "Curvature Scale Space(CSS)". In this case, the shape descriptor recognizes the transformational images of a query image and the image before transforming very similarly although we apply rotating, scaling, flipping vertically and filtering of twisting, zigzaging to a query image.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 제1장 서론 = 1
• 제2장영상 검색에 이용되는 모양 특성들 = 3
• 2.1 모양인식기법의 개요 = 3
• 2.2 영상 검색에 사용되는 모양의 특성 = 5
• 2.2.1. 윤곽선기반 특성 = 5
• 2.2.1.1. Chain code로 만들어진 열(string) = 5
• 2.2.1.2. 흑백영상으로의 변환 및 직교변환 = 7
• 2.2.2. 영역기반 특성 = 10
• 2.2.2.1. 모멘트 불변성분 = 11
• 2.2.2.2. 회전 불변성분 = 12
• 2.2.2.3. Orthogonal 모멘트 = 13
• 2.2.2.4. Complex 모멘트 = 17
• 2.2.2.5. Standard 모멘트 = 18
• 2.2.3. 윤곽선과 영역이 결합된 경우의 특성 = 18
• 2.2.3.1. Zernike 모멘트와 Fourier Series가 결합된 경우 = 18
• 2.2.4 연결된 색상영역을 이용한 부분영상 검색의 특성 = 19
• 제3장MPEG-7에 제안된 모양 기술자들 = 22
• 3.1. Curvature 대상물의 크기 Space = 24
• 3.2. Wavelet 윤곽선 기술자 = 24
• 3.2.1. 기술자값의 계산방법 = 24
• 3.2.2. 매칭 방법 = 26
• 3.3. Turning Angles = 27
• 3.3.1. 기술자값의 계산방법 = 27
• 3.3.2. 매칭 방법 = 28
• 3.4. Zernike 모멘트 = 28
• 3.4.1. 기술자값의 계산방법 = 29
• 3.4.2. 매칭 방법 = 29
• 3.5. Multilayer Eigenvector = 30
• 3.5.1. 기술자값의 계산방법 = 30
• 3.5.2. 매칭 방법 = 31
• 3.6. 정규화 윤곽선 = 31
• 3.6.1. 기술자값의 계산방법 = 32
• 3.6.2. 매칭 방법 = 32
• 제4장 MPEG-7 표준 모양 기술자(Curvature Scale Space) = 34
• 4.1. 기술자값을 계산하는 알고리즘 = 34
• 4.2. 매칭 방법 = 35
• 4.3. 검색에 사용된 영상과 영상 정보 = 37
• 4.4. 실험 및 검토 = 38
• 제5장 결론 = 43
• 참고문헌 = 44
• ABSTRACT = 49