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ART의 위상 정보를 이용한 형태기반 영상 검색 방법 / 이종민 ; 김회율 1
요약 1
Abstract 1
I. 서론 1
II. 저니키 모멘트와 ART 3
1. 저니키 모멘트 3
2. ART 3
III. IZMD를 이용한 영상 검색 방법 4
IV. 제안하는 영상 검색 방법: IARTD 4
V. 실험 결과 5
1. 실험 영상 6
2. 성능 비교 기준 6
3. IARTD의 파라미터 결정 7
4. 위상 정렬 방법에 따른 검색 성능 비교 8
5. IARTD와 IZMD 검색 성능 비교 8
VI. 결론 10
참고문헌 10
저자소개 11
초록보기
영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull’s Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
Since shape of an object in an image carries important information in contents based image retrieval (CBIR), many shape description methods have been proposed to retrieve images using shape information. Among the existing shape based image retrieval methods, the method which employs invariant Zernike moment desciptor (IZMD) showed better performance compared to other methods which employ traditional Zernike moments descriptor in CBIR. In this paper, we propose a new image retrieval method which applies invariant angular radial transform descriptor (IARTD) to obtain higher performance than the method which employs IZMD in CBIR. IARTD is a rotationally invariant feature which consists of magnitudes and alligned phases of angular radial transform coefficients. To produce rotationally invariant phase coefficients, a phase correction scheme is performed while extracting the IARTD. The distance between two IARTDs is defined by combining the differences of the magnitudes and the aligned phases. Through the experiment using MPEG-7 shape dataset, the average bull’s eye performance (BEP) of the proposed method is 0.5806 while the average BEPs of the exsiting methods which employ IZMD and traditional ART are 0.4234 and 0.3574, respectively.
Since shape of an object in an image carries important information in contents based image retrieval (CBIR), many shape description methods have been proposed to retrieve images using shape information. Among the existing shape based image retrieval methods, the method which employs invariant Zernike moment desciptor (IZMD) showed better performance compared to other methods which employ traditional Zernike moments descriptor in CBIR. In this paper, we propose a new image retrieval method which applies invariant angular radial transform descriptor (IARTD) to obtain higher performance than the method which employs IZMD in CBIR. IARTD is a rotationally invariant feature which consists of magnitudes and alligned phases of angular radial transform coefficients. To produce rotationally invariant phase coefficients, a phase correction scheme is performed while extracting the IARTD. The distance between two IARTDs is defined by combining the differences of the magnitudes and the aligned phases. Through the experiment using MPEG-7 shape dataset, the average bull’s eye performance (BEP) of the proposed method is 0.5806 while the average BEPs of the exsiting methods which employ IZMD and traditional ART are 0.4234 and 0.3574, respectively.
권호기사
참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | Design and Performance Evaluation of Image Processing Algorithms on GPUs  |
미소장 |
| 2 | N. Singhal, J. W. Yoo, H. Y. Choi, and I. K. Park, “Implementation and optimization of image processing algorithms on embedded GPU,” IEICE Trans. on Information and Systems, E95-D(5):1475–1484, May 2012 | 미소장 |
| 3 | J. Lee, S. H. Kang, M. H. Lee, S. Li, H. Kim, I. K. Park, , “Real-time parallel image processing library using mobile GPU,” Journal of KIISE: Computing Practices and Letters, vol. 20, no. 2, pp. 96-100, February 2014. | 미소장 |
| 4 | Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints |
미소장 |
| 5 | Speeded-Up Robust Features (SURF) |
미소장 |
| 6 | The Khronos Group, OpenGL Shading Language, https://www.opengl. org/ documentation/glsl/. | 미소장 |
| 7 | The Khronos Group, Open Computing Language (OpenCL), http://www.khronos.org/opencl/. | 미소장 |
| 8 | S. H. Kang, S.-J. Lee, and I. K. Park, “Parallelization and optimization of feature dtection algorithms on embedded GPU,” Proc. International Workshop on Advanced Image Technology, pp. 164-167, January 2014. | 미소장 |
| 9 | R. I. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Second Edition, Cambridge University Press, 2004. | 미소장 |
| 10 | Random sample consensus |
미소장 |
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