DOI QR코드

DOI QR Code

Image Retrieval Using the Color Co-occurrence Histogram Describing the Size and Coherence of the Homogeneous Color Region

칼라 영역의 크기와 뭉침을 기술하는 칼라 동시발생 히스토그램을 이용한 영상검색

  • 안명석 (한국해양대학교 컴퓨터 공학과) ;
  • 조석제 (한국해양대학교 IT공학부)
  • Published : 2006.06.01

Abstract

For the efficient image retrieval, the method has studied that uses color distribution and relations between pixels. This paper presents the color descriptor that stands high above the others in image retrieval capacity. It is based on color co-occurrence histogram that the diagonal part and the non-diagonal part are attached the weight and modified to energy of color co-occurrence histogram, and the number of bins with petty worth have little influence is curtailed. It's verified by analysis that the diagonal part carries size information of homogeneous color region and the non-diagonal part does information about the coherence of it, Moreover the non-diagonal part is more influential than diagonal part in survey of similarity between images. So, the non-diagonal part is attached more weight than the diagonal part as a result of the research. The experiments validate that the proposed descriptor shows better image retrieval performance when the weight for non-diagonal part is set to the value between 0.7 and 0.9.

칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. M. Swain and D. Ballard, 'Color Indexing,' IJCV, Vol.7, No.1, pp.11-32, 1992 https://doi.org/10.1007/BF00130487
  2. E. Broek, P. Kisters, and L. Vuurpijl, 'Content-Based Image Retrieval Benchmarking: Utilizing Color Categories and Color Distributions,' JIST, Vol.49, No.3, pp.293-301, 2005
  3. N. Howe and A. Ricketson, 'Improving the Boosted Correlogram,' ICIAR, Vol.1, pp.803-810, 2004
  4. G. Paschos, I. Radev, and N. Prabakar, 'Image Content-based Retrieval Using Chromaticity Moments,' IEEE Trans. On KDE, Vol.15, No. 5, pp.1069-1072, 2003 https://doi.org/10.1109/TKDE.2003.1232264
  5. A. Bimbo, 'Visual Information Retrieval', Morgan Kaufmann, 2001
  6. J. Huang, S. Kumar, and R. Zabih, 'Automatic Hierarchical Color Image Classification,' JASP, Vo.2, pp.151-159, 2003 https://doi.org/10.1155/S1110865703211161
  7. A. Smeulders, M. Worring, and et al, 'Content-based Image Retrieval at the End of the early Years,' IEEE Trans. on PAMI, Vol.22, No.12, 2000 https://doi.org/10.1109/34.895972
  8. K. Wong, C. Cheung, and et al, 'Dominant Color Image Retrieval using Merged Histogram,' Proc. of IEEE ISCS, Vol.2, pp.908-911, 2003
  9. G. Pass, R. Zabih, and J. Miller, 'Comparing Images using Colour Coherence Vectors,' Proc. of the ACM Conf. on Multimedia, pp.65-73, 1996 https://doi.org/10.1145/244130.244148
  10. V. Kovalev and S. Volmer, 'Color Co-occurrence Descriptors for Querying-by-Example,' Proc. of the Conf. on Multimedia Modeling, p.32, 1998 https://doi.org/10.1109/MULMM.1998.722972
  11. J. Huang, S. Kumar, and et al, 'Spatial Color Indexing and Applications,' IJCV, Vol.35, No.3, pp.245-268, 1999 https://doi.org/10.1023/A:1008108327226
  12. D. Messing, P. Beek, and J. Errico, 'The MPEG-7 Colour Structure Descriptors: Image Description using Colour and Local Spatial Information,' Proc. of ICIP, Vol.1, pp.670-673, 2001 https://doi.org/10.1109/ICIP.2001.959134
  13. B. Manjunath, J. Ohm, V. Vasudevan, and A. Yamada, 'Color and Texture Descriptors,' IEEE Trans. on CSVT, Vol.11, No.6, 2001 https://doi.org/10.1109/76.927424
  14. S. O. Shim and T. S. Choi, 'Image Indexing by Modified Color Co-occurrence matrix,' Proc. Of ICIP, Vol.3, pp.III-493-496, 2003 https://doi.org/10.1109/ICIP.2003.1247289
  15. Patrick N., J. Restat, and at al, 'Subjective Evaluation of the MPEG-7 Retrieval Accuracy Measure(ANMRR),' ISO/WG11 MPEG Meeting, Geneva, Doc. M6029, 2000