Wavelet 변환 영역에서 칼라 정보와 GLCM 및 방향성을 이용한 영상 검색

Image Retrieval Using Color feature and GLCM and Direction in Wavelet Transform Domain

본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.

In this paper, hierarchical retrieval system based on efficient feature extraction is proposed. In order to retrieval the image with robustness for geometrical transformation such as translation, scaling, and rotation. After performing the 2-level wavelet transform on image, We extract moment in low-level subband which was subdivided into subimages and texture feature, contrast of GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix). At first we retrieve the candidate images in database by the ones of image. To perform a more accurate image retrieval, the edge information on the high-level subband was subdivided horizontally, vertically and diagonally. And then, the energy rate of edge per direction was determined and used to compare the energy rate of edge between images for higher accuracy.