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CBIR Indexing System using Spatial Multi-Resolution Color Histogram
Jung-uk Beak(백정욱),Young-eun An(안영은),Jong-an Park(박종안) 한국정보기술학회 2008 한국정보기술학회논문지 Vol.6 No.1
Color histogram is widely used for image indexing in content-based image retrieval (CBIR). A color histogram describes the global color distribution for an image. It is very easy to compute and is insensitive to small changes in viewing positions. However, the histogram is not robust to large appearance changes. Moreover, the histogram might give similar results for different images if the distributions of colors are same in the images. In this paper, we propose color histogram for different spatial resolutions. At first, the histogram for an image is calculated, and then the histograms are calculated for the lower resolutions of the image. The lower resolution images are generated by filtering the image with spatial median filters of various sizes. The distance between histograms of the query image and the corresponding histograms of images from a collection is calculated. The final distance is difference in the sum of the feature histograms of query image and the image database. The CBIR Indexing system algorithm proposed in this paper is tested on an image database comprising a large number and results are compared with the single resolution color histogram.
운동물체의 파라미터 추정에 필요한 대응점과 샘플링주기의 설정
정남채,문용선,박종안,Jung, Nam-Chae,Moon, Yong-Sun,Park, Jong-An 한국음향학회 1997 韓國音響學會誌 Vol.16 No.5
본 논문에서는 무중력하에서 자유운동하는 물체의 화상정보로부터 그 운동을 추정할 때의 특징점의 대응점을 선택과 샘플링 주기를 설정하는 방법을 제안하였다. 관성 좌표계를 우주 로봇에 내장된 카메라 좌표계로 치환하여 화상에서 구해진 정보로부터 대응점 문제를 해석하고, 대상 물체의 운동을 결정하는 각속도 vector $\omega$를 구하는 것이 가능하다는 것을 시뮬레이션에 의하여 조사하였다. 또한, 특징점의 운동거리에 대한 상대오차가 양자화에 의해서 증가하기 때문에 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 짧으면 각속도의 상대오차는 증가한다. 역으로 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 너무 길어져도 각속도가 근사화될 때 샘를링 주기가 길기 때문에 오차가 증가한다. 한편, 정밀도는 해상도가 증가함에 따라 증가한다는 것을 확인하였다. This paper deals with establishing correspondent points of feature pints and sampling period when we estimate object motion parameters from image information of freely moving objects in space of gravity-free state. Replacing the inertial coordinate system with the camera coordinate system which is equipped within a space robot, it is investigated to be able to analyze a problem of correspond points from image information, and to obtain sequence of angular velocity $\omega$ which determine a motion of object by means of computer simulation. And if a sampling period ${\Delta}t$ is shortened, the relative errors of angular velocity are increased because the relative errors against moving distance of feature points are increased by quantization. In reverse, if a sampling period ${\Delta}t$ is lengthened too much, the relative error are likewise increased because a sampling period is long for angular velocity to be approximated, and we confirmed the precision that grows according to ascending of resolution.
칼라 히스토그램 정제를 이용한 특징벡터 기반 영상 검색 알고리즘
강지영(Ji-Young Kang),박종안(Jong-An Park),백정욱(Jung-Uk Beak) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
내용기반 영상검색(CBIR)에서 보다 효율적이고 빠른 영상검색을 위하여 본 논문에서는 칼라 히스토그램 정제를 이용한 특징벡터 기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. RGB 칼라 이미지에서 각각의 R, G, B를 분할하고 히스토그램을 추출하여 16개의 영역(bin)으로 균일하게 분할한 다음 R, G, B 각각의 히스토그램에서 영역의 픽셀값을 계산하여 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다. 그리고 R, G, B 각각의 영역의 최고값들을 이용하여 칼라 정보를 인덱스화한 후 그 특징값을 이용한 영상 검색 기술을 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 효과적인 특징 추출을 위하 여 각각의 R, G, B에서 추출 된 특징값을 특징벡터 테이블로 구성하여 입력 영상과 데이터베이스 영상을 비교하고 매 칭도와 순위를 구하여 기존의 히스토그램만을 이용한 알고리즘 보다 더 나은 검색 결과를 확인하였다. This paper presents an image retrieval algorithm based on feature vector using color of histogram refinement for a faster and more efficient search in the process of content based image retrieval. First, we segment each of R, G, and B images from RGB color image and extract their respective histograms. Secondly, these histograms of individual R, G and B are divided into sixteen of bins each. Finally, we extract the maximum pixel values in each bins' histogram, which are calculated, compared and analyzed, Now, we can perform image retrieval technique using these maximum pixel value. Hence, the proposed algorithm of this paper effectively extracts features by comparing input and database images, making features from R, G and B into a feature vector table, and prove a batter searching performance than the current algorithm that uses histogram matching and ranks, only.