본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
This paper presents a new image retrieval system with color and morphological informations based on binary sets. Each of them can be obtained from color binary sets and regional segmentation separately. For retrieval processes, the candidate images are decided by comparing color and their image binary sets of the database with query images. Particularly, it is possible that the retrieval of similar-measurements has a weight of color spatial distribution and its objective morphological features. We proposed a new idea for performing simply the complicated similar-measurement of candidated images to improve queried processes. The retrieval method using spatial and morphological features is shown with the effectiveness on the result of implementation on database with 3,000 images.
