내용기반 영상검색 분야에서 색, 질감, 모양 등과 같은 영상의 시각적인 내용을 표현하기 위하여 수치화한 특징들이 많이 제안되었다. 이런 특징들은 모두 독립적이라고 가정하기 때문에 한 특징 벡터를 추출할 때는 다른 특징들과의 상관성을 전혀 고려하지 않는다. 이 논문에서는 색과 질감 사이의 관계를 고려하여 새로운 CCE(channel color energy) 특징을 제안한다. 자연 영상을 대상으로 한 실험결과를 분석한 결과 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법과 SCFT(sequential chromatic Fourier transform) 기반 색 질감 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
In the field of content-based image retrieval, many numerical features have been proposed for representing visual image content such as color, torture, and shape. Because the features are assumed to be independent, each of them is extracted without ny consideration of the others. In this paper, we consider the relationship between color and texture and propose a new feature called CCE(channel color energy). Simulation results with natural images show that the proposed method outperforms the conventional regular weighted comparison method and SCFT(sequential chromatic Fourier transform)-based color torture method.
