본 논문에서는 질러 공간과 블록영역 정보에 기반한 새로운 화상검색 방법을 제시한다. 각 화상에 대한 컬러 공간 정보는 컬러 이진세트에 의해 구해지고 블록영역 정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 화상 검색 과정에서, 질의 화상과 데이터베이스 화상들의 컬러 및 화상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보 화상의 집합을 결정한다. 특히, 유사도 측정 시 컬러 공간 분포와 객체의 블록영역 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 제안된 방법을 구현하고 6,000개의 화상들로 이루어진 화상 데이터베이스에 대해 적용함으로써 컬러 공간 및 블록영역특징을 이용한 화상 검색이 매우 효과적임을 보였다.
This paper presents a new image retrieval method that is based on color space and block region information. The color space information of images can be obtained by color binary set, and the block region information can be obtained by regional segmentation and feature. The candidate images are decided by comparing with color features and its binary set of query image and image feature database for retrieval. Particularly, it is possible that the retrieval using similarity-measurements has the weights of color spatial distribution arid its objective block region features. This retrieval method using color spatial and block region features is shown with the effectiveness on the result of implementation on image database with 6,000 images.
