최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히, 칼라정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용해서 얻을 수 있는 칼라코렐로 그램을 이용한 영상검색 성능을 향상시키기 위해, 칼라 코렐로그램 기반의 새로운 특정 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 복잡한 부분과 그렇지 않은 부분으로 분할학고, 각각의 칼라 코렐로그램을 얻는 방법 . 제안한 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색보다 우수한 성능을 나타냄을 실험을 통하여 확인하였다. 확인하였다.
Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, many researchers have been studying on extracting from color information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color information in an image. The proposed method is computed from the image segmented into two parts: the complex part and the plan part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with the original color correlogram method.
