화상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이타베이스에서 중요한 연구문제이 다. 본 논문은 국부적인 텍스쳐 패턴과 윤곽점의 기울기 성분으로 질의가 가능한 새 로운 내용기반 화상 검색방법을 제안하였다. 입력된 원화상으로부터 그레이레벨 co -occurence marix를 사용하여 추출한 텍스쳐 패턴과 이진화상으로부터 추출한 윤곽점 간 기울기 성분은 직관적인 유사도를 유지할 수 있는 감소된 차원의 내부적인 특징표 현으로 변환되고, 이러한 특징들은 내용기반 화상검색을 위한 효율적인 인덱스 구조 를 생성하는데 사용된다. 화상검색 실험결과, precision 82%, recall 87% 및 평균순 위 3.3를 보임으로써 내용기반 화상데이타 검색에 이 접근법이 유용함을 보였다.
Efficient retrieval of image data is an important research issue in multimedia database. This paper proposes a new approach to a content-based image retrieval which allows queries to be composed of the local texture patterns and the slope components of contour points. The texture patterns extracted from the source image using the graylevel co-occurrence matrix and the slope components of contour points extracted from the binary image are converted into a internal feature representation of reduced dimensionality which preserves the perceptual similarity and those features can be used in creating efficient indexing structures for a content-based image retrieval. Experimental results of the image retrievalare presented to illustrate the usefulness of this approach that demonstrates the precision 82%, the recall 87% and the average rang 3.3 in content-based image data retrieval
