- 이미지 검색을 위한 색상 성분 분석
- ㆍ 저자명
- 최영관,최철,박장춘
- ㆍ 간행물명
- 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B
- ㆍ 권/호정보
- 2004년|4호|pp.403-410 (8 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보처리학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.
Recently, studies of image analysis, as the preprocessing stage for medical image analysis or image retrieval, are actively carried out. This paper intends to propose a way of utilizing color components for image retrieval. For image retrieval, it is based on color components, and for analysis of color, CLCM (Color Level Co-occurrence Matrix) and statistical techniques are used. CLCM proposed in this paper is to project color components on 3D space through geometric rotate transform and then, to interpret distribution that is made from the spatial relationship. CLCM is 2D histogram that is made in color model, which is created through geometric rotate transform of a color model. In order to analyze it, a statistical technique is used. Like CLCM, GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)[1] and Invariant Moment [2,3] use 2D distribution chart, which use basic statistical techniques in order to interpret 2D data. However, even though GLCM and Invariant Moment are optimized in each domain, it is impossible to perfectly interpret irregular data available on the spatial coordinates. That is, GLCM and Invariant Moment use only the basic statistical techniques so reliability of the extracted features is low. In order to interpret the spatial relationship and weight of data, this study has used Principal Component Analysis [4,5] that is used in multivariate statistics. In order to increase accuracy of data, it has proposed a way to project color components on 3D space, to rotate it and then, to extract features of data from all angles.