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논문 기본 정보

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저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제32권 제5호(통신이론 및 시스템)
발행연도
2007.5
수록면
513 - 519 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2007

RGB와 YIQ 칼라 형태를 조합하여 사용한 칼라 코렐로그램 영상 검색
안영은 ,  강광원 ,  정일회 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2007.07 학술대회자료
RGB와 HSV 칼라 형태를 조합하여 사용한 칼라 코렐로그램 영상 검색
안영은 ,  박종안 한국통신학회논문지 2007.05 학술저널

2006

RGB와 HSV 칼라 공간을 이용한 칼라 코렐로그램 영상 검색
안영은 ,  강광원 ,  정일회 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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칼라 코렐로그램은 칼라 히스토그램처럼 픽셀의 칼라 정보만을 고려하지 않고 영상의 픽셀의 공간 정보까지 고려하기 때문에 콘텐츠 기반 영상 검색(CBIR)에서 널리 사용되어 왔다. 칼라 코렐로그램은 하나의 칼라 형태를 사용한다. 그래서 칼라 코렐로그램은 영상 검색 시 같은 영상이라도 크기가 다를 경우 다른 영상으로 인식하는 등 영상의 특징을 구별해내는데 강건하지 않다. 본 논문에서는 RGB와 HSV의 두 가지 칼라 형태를 사용하여 코렐로그램을 함으로써 기존의 알고리즘보다 영상의 특징을 더 잘 구별해내는 알고리즘을 제안하였다. 이 제안된 알고리즘은 대규모 영상 데이터베이스에서 테스트하였고 그 결과 하나의 칼라 형태를 사용한 코렐로그램 알고리즘과 비교하여 검색된 영상의 평균 순위가 5.63 낮아져 제안한 알고리즘이 더 나은 검색 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.
#CBIR #Color Space #RGB #HSV #Color Correlogram

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시각특징정보
Ⅲ. RGB/HSV 기반 칼라 코렐로그램
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
M. Flicker, et al. “Query by image and video content: The QBIC system,” IEEE Compuer magazine, 28(9): 23-32, 1995. google schola Arnold W.M. Smeulders, Marcel Worring, Simone Santini, Amarnath Gupta, and Ramesh Jain, “Content-based image retrieval at the end of the early years,” IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, No. 12, pp. 1349-1380, December google schola Yong Rui and Thomas S. Huang, “Image retrieval: Current technologies, promising directions, and open issues,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 10, pp. 39-62, 1999. google schola Theo Gevers and Arnold W.M. Smeulders, “PicToSeek: Combining color and shape invariant features for image retrieval,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 9, No. 1, pp. 102-119, January 2001. google schola Jing Huang, S Ravi Kumar, Mandar Mitra, Wei-Jing Zhu and Ramin Zabi, “Image indexing using color correlograms,” Computer Vision and Pattern Recognition, 1997. Proceedings, 1997 IEEE Computer Society Conference onJune 1997. google schola

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