KR100499130B1

KR100499130B1 - 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법 및 장치

Info

Publication number: KR100499130B1
Application number: KR10-2002-0058462A
Authority: KR
Inventors: 김상균; 최양림; 김창용; 박두식
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2001-11-27
Filing date: 2002-09-26
Publication date: 2005-07-04
Also published as: CN1916939B; EP1315104A2; US7130845B2; EP1315104B1; KR20030043616A; JP2003216612A; JP2007128526A; CN1916939A; US20030126125A1; CN1426002A; EP1315104A3; DE60234804D1; CN1282109C

Abstract

본 발명은 영상 검색 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 조명변화에 강건한 영상 검색 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 영상 검색 방법은 데이터베이스를 구비한 영상검색장치를 통해 조명변화에 강건한 영상검색을 수행하는 방법에 있어서, 질의 영상을 입력받아 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계; 상기 질의 영상내의 화소들의 색 분포, 종류 및 위치에 관한 정보인 색 기술자를 사용하여, 상기 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보를 추출하는 추출단계; 및 상기 추출된 색 정보와, 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환하여 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 상기 데이터베이스의 색 정보를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 검색단계를 구비한다. 본 발명에 의하면, 종래의 색 정보를 이용한 검색방법에서 색 기술자의 구조나 유사도 비교 방식을 변경시키지 않고, 표준 조명 변환에 의한 선 처리 과정만을 더 거침으로써 조명 변화에 강건한 영상 검색을 가능하게 할 수 있는 효과가 있다.

Description

조명 변화에 강건한 영상 검색 방법 및 장치{Image retrieval method and apparatus independent of the illumination change}

본 발명은 영상 검색 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 조명변화에 강건한 영상 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.

영상 검색 방법으로 여러가지가 있다. 그 중 한가지는 영상에 주석(text)을 달아 주석을 검색하여 원하는 영상을 찾는 주석 기반 영상 검색방법이다. 주석을 사용하여 영상을 검색할 경우, 주석으로 나타낼 수 있는 표현에 한계가 있다는 점과 영상을 검색하는 사용자의 영상에 대한 의미적(semantic) 해석들이 서로 일치하지 않는다는 점 때문에, 사용자가 찾고자 하는 영상이 아닌 전혀 다른 영상을 찾아 출력하는 경우가 자주 발생한다.

다른 한 가지는 검색하고자 하는 영상내의 주요 특징치를 가지고 검색하는 내용기반 영상 검색방법이다. 내용기반 영상 검색방법에서 사용하는 영상내의 주요 특징치들로 색(color), 텍스추어(texture), 모양, 움직임 정보 등이 있다. 이러한 영상내의 주요 특징치들을 사용하여 원하는 영상을 검색하면, 사용자가 찾고자 하는 영상을 찾을 수 있는 확률이 더 높아진다. 따라서, 주석 기반 영상 검색에서 의미상의 불일치로 인해 발생하는 검색 오류를 줄일 수 있는 장점이 있다.

이러한 내용기반 영상 검색방법들 중에서 색 기반 검색은, 영상 내에 존재하는 여러가지 정보들 중 영상 내의 화소(pixel)들의 색 분포나 종류, 위치 등에 대한 정보들을 이용하여 유사 영상을 찾는 방식이다. 색 기반 검색의 대표적인 검색 방법으로 현재 ISO/IEC 15938-3에서 표준으로 채택된 MPEG-7 색 기술자(Color Descriptors)를 사용한 영상 검색 방법이 있다. 색 기술자는 다음과 같이 크게 4 개의 종류로 구성되어 있다.

주요 색 기술자(Dominant Color Descriptor)는 영상내의 어느 특정 색상이나 적은 수의 색상이 영상 전체 또는 일부 지역에서 영상의 특징(feature)을 대표하는 경우에 사용되는 기술자이다.

색 구조 기술자(Color Structure Descriptor)는 지역(local) 색상 구조 정보와 히스토그램을 함께 사용한 것이다. 특징 정보를 추출할 때 각 화소에 대한 색상 정보를 독립적으로 추출하는 것이 아니라, 인접한 화소에 대한 색상 정보를 함께 고려하여 특징 정보를 추출한다.

색 배치 기술자(Color Layout Descriptor)는 색상의 공간적인 분포(spatial distribution of color)를 나타낸다. x-y 평면을 일정한 크기로 나눈 하나의 단위를 빈(bin)이라고 할 때, 영상 내에 존재하는 색상들의 공간적인 분포를 64 비트 값의 빈(bin) 개수로 표현할 수 있다. 색 배치 기술자를 사용하면 유사도(similarity) 계산이 매우 단순한 방법에 의해 이루어 질 수 있으므로 빠른 검색이 수행될 수 있다. 또한, 자연 영상이나 색상 스케치 영상이 쿼리(query)로 사용될 수 있다. 따라서, 이러한 색 배치 기술자는 비디오 브라우징과 검색 등에 적합하게 응용될 수 있다.

스케일러블 색 기술자(Scalable Color Descriptor)는 하 변환(Harr transform)에 의해 인코딩 된 색상 히스토그램(color histogram)의 질적인 표현을 나타낸 것으로, HSV 색공간(Hue Saturation Value color space)을 사용한다. 두 영상간의 유사도는 스케일러블 색 기술자간의 해밍 거리(hamming distance)에 의해서 결정되므로, 유사도의 계산속도가 빠르다.

그러나, 상술한 MPEG-7 색 기술자를 사용하여 표현한 색 정보를 이용한 영상 검색 방법은, 조명의 변화에 민감하여 동일한 내용을 가진 영상들도 그 영상이 촬영된 시간에서의 주변 조명의 약간의 차이에 따라 서로 다른 색 정보를 가짐으로써, 정확한 영상 검색이 되지 않을 수도 있다는 문제점이 있다. 예를 들어 자연 영상의 경우 시간과 날씨의 변화에 따른 영상 내의 색 정보 변화 (예: 영상 내 밝기 및 그림자), 다른 조명(예, 백열등 또는 형광등)을 사용함으로써 생기는 색 정보 변화, 그리고, 동일한 영상을 다른 영상 캡쳐 장비(예, 서로 다른 제조회사에서 생산된 카메라)를 사용하여 캡쳐함으로써 생기는 색 정보 변화 등에 의해서 정확한 영상 검색이 되지 않는다는 문제점이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 조명변화에 강건한 영상 검색을 수행하기 위하여 질의 영상과 영상 데이터 베이스에 저장된 영상들을 표준 조명하의 조명색으로 변환하고, 변환된 영상들의 색 정보를 서로 비교하여 조명 변화에 강건한 검색방법 및 장치를 제공하는데 있다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법은, 데이터베이스를 구비한 영상검색장치를 통해 조명변화에 강건한 영상검색을 수행하는 방법에 있어서, 질의 영상을 입력받아 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계; 상기 질의 영상내의 화소들의 색 분포, 종류 및 위치에 관한 정보인 색 기술자를 사용하여, 상기 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보를 추출하는 추출단계; 및 상기 추출된 색 정보와, 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환하여 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 상기 데이터베이스의 색 정보를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 검색단계를 구비한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치는, 질의 영상을 입력받는 질의 영상 입력부; 상기 질의 영상에서 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키는 표준 조명색 변환부; 색 기술자를 사용하여 상기 변환된 질의 영상의 색 정보를 추출하는 질의 영상 색 정보 추출부; 검색하고자 하는 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환한 후 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 데이터베이스; 및 상기 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 여러 가지 영상들에 대한 색 정보를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 유사영상 검색부를 구비한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 표준 조명색 변환 방법은, 노이즈 제거부, 조명색 검출부 및 변환부를 구비한 표준 조명색 변환 장치를 통해, 입력된 영상을 표준 조명색으로 변환하는 방법에 있어서, 입력받은 질의 영상의 저휘도 부분과 자기 발광 부분을 상기 노이즈 제거부가 제거하는 제거단계; 상기 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 상기 조명색 검출부가 검출하는 검출단계; 및 상기 검출된 조명색을 상기 변환부가 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계를 구비한다.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에서는, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 영상 검색 과정의 흐름도이다.

먼저 사용자로부터 조명변화에 강건한 영상 검색 요구와 질의 영상을 입력받는다(S110). 그리고, 질의 영상에서 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키고(S120), 색 기술자를 사용하여 상기 질의 영상의 색 정보를 추출하여(S130), 추출된 색 정보와 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환한 후 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 데이터베이스를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는다(S140).

이제, 질의 영상에서 조명색을 검출하여 이를 표준 조명색으로 변환시키는 단계(S120)를 도 2를 참조하여 상세히 설명한다.

도 2는 질의 영상에서 조명색을 검출하여 이를 표준 조명색으로 변환시키는 과정(S120)의 흐름도이다.

먼저, 입력받은 질의 영상의 저휘도(low luminance) 부분과 자기 발광(self luminance) 부분을 제거한다(S210), 그리고 나서, 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 검출하고(S220), 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시킨다(S230).

입력받은 질의 영상의 저휘도(low luminance) 부분과 자기 발광(self luminance) 부분을 제거하는 단계(S210)는 다음과 같은 방법으로 수행된다. 우선 입력받은 질의 영상의 화소(pixel)의 RGB(Red, Green, Blue) 값을 CIE(Commission Internationale de L'clairage) 삼 자극치(tri-stimulus value) XYZ 값으로 변환시킨다.

그리고 나서, 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여 저휘도 값을 가진 화소를 제거한다. 저휘도 값을 가진 화소라고 판단하는 방법은 여러 가지가 있으나, 일예로는 Y 값이 전체 화소의 Y 값들 중에서 하위 5% 안에 들면 저휘도 값을 가진 화소로 판단하는 방법을 사용할 수 있다.

다음으로 자기 발광 경계치(self luminous threshold)를 구하여, 영상내의 화소들 중에서 자기 발광 화소들을 제거한다. 자기 발광 경계치도 종래의 방법을 사용하여 구하고, 이 경계치보다 큰 값을 가진 화소들은 자기 발광 화소로 판단하여 제거하는 것이다.

남은 화소들로부터 입력 영상의 조명색을 검출하는 단계(S220)는 다음과 같은 방법에 의해 수행된다. 우선, 저휘도(low luminance) 부분과 자기 발광(self luminance) 부분이 제거된 질의 영상의 각 화소의 삼 자극치 값 XYZ 를 색도 좌표(chromaticity coordinate) (x, y)로 변환시킨다. 일례로 색도 좌표의 x 값은 X/(X+Y+Z) 와 같은 수식에 의해 계산될 수 있고, 색도 좌표의 y 값은 Y/(X+Y+Z) 와 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.

도 3a 내지 도 3d 는 표준 조명색으로 변환시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 상기 도면을 참조하여 변환시키는 과정을 상세히 설명한다.

우선, 변환된 (x, y) 값을 x-y 평면상에 투영시킨다. 그러면 도 3a와 같은 모습이 된다. 이렇게 만들어진 x-y 평면을 도 3b와 같이 일정한 크기의 빈(bin)으로 균등하게 분할한다. 일례로 x-y 평면을 60x60 의 격자판으로 분할할 수 있다. 그리고, 각 빈(bin) 안에 존재하는 화소의 수를 계수하여 저장하고, 이 값이 임의의 경계치 이하이면, 그 빈(bin)을 제거한다.

그러면 도 3c 와 같은 결과를 얻을 수 있다. 다음으로 남은 빈(bin)들의 중심 좌표의 합을 남은 빈(bin)들의 개수로 나눈 평균 색도(x_av, y_av)(310)를 입력 영상의 조명색으로 결정한다.

마지막으로 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시키는 단계(S230)를 설명한다. 먼저, 표준 색 온도 6500K 에 해당되는 일광 궤적(daylight locus) 상의 표준조명 색도 좌표 (x_c, y_c)(320)를 찾는다. 그리고, 평균 색도(x_av, y_av)(310), 표준조명 색도 좌표 (x_c, y_c)(320) 및 브래드포드 색 순응 변환 행렬(Bradford color adaptation transform matrix)을 이용하여 입력 영상 각 화소의 삼 자극치 XYZ 값을 표준조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값으로 변환시킨다. 그러면 전체적으로 도 3d 와 같이 각 화소의 좌표가 전체적으로 표준 조명의 좌표쪽으로 이동하는 결과를 얻을 수 있다. 마지막으로 이렇게 변환된 표준 조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값을 RGB 값으로 변환시킨다.

특정 색 기술자를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출하는 단계(S130)에서는 상술한 여러 가지 색 기술자를 사용한다. 즉, 질의 영상과 데이터베이스 영상에서 영상의 색을 표현하는 MPEG-7 표준의 색 기술자들을 사용하여 영상을 기술한다.

도 4는 영상을 기술하기 위한 색 기술자의 표현 형식의 일실시예이다.

상술한 바와 같이 4개의 색 기술자에 대한 정보를 담고 있다.

마지막으로 추출된 색 정보와 여러 가지 영상들에 대한 색 정보를 미리 표준 조명색에서 추출하여 저장하고 있는 데이터베이스를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 단계(S140)는, 추출된 색 기술자들간의 거리 계산을 통하여 거리가 가까운 순으로 검색 결과를 출력한다.

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 영상 검색 방법을 사용하기 전과 사용한 후의 검색 결과를 나타낸 도면이다.

종래의 영상 검색 방법을 사용하였을 때에는 도 5a 와 같이 우체통 영상(510)과 유사도가 높은 영상을 검색하라는 명령을 주었을 때 우체통 영상이 아닌, 전혀 다른 영상도 출력할 수 있었다. 그러나 본 발명의 영상 검색 방법을 사용한 경우에는 도 5b 와 같이 정확한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

표 1a 내지 표 1d는 본 발명의 영상 검색 방법을 사용하였을 때 게인의 변화를 나타낸 표이다.

[표 1a]

	표준조명색으로 변환시키지 않은 경우	표준조명색으로 변환시킨 경우	게인의 변화(ANMRR)
파라미터 사용	0.183983	0.298456	+ 0.114473
파라미터 미사용	0.325878	0.409459	+ 0.083581

[표 1b]

	표준조명색으로 변환시키지 않은 경우	표준조명색으로 변환시킨 경우	게인의 변화(ANMRR)
파라미터 사용	0.429638	0.306655	- 0.122983
파라미터 미사용	0.469480	0.340987	- 0.128493

[표 1c]

	표준조명색으로 변환시키지 않은 경우	표준조명색으로 변환시킨 경우	게인의 변화(ANMRR)
파라미터 사용	0.710394	0.355556	- 0.354838
파라미터 미사용	0.739785	0.389964	- 0.349821

[표 1d]

	표준조명색으로 변환시키지 않은 경우	표준조명색으로 변환시킨 경우	게인의 변화(ANMRR)
파라미터 사용	0.488618	0.409816	- 0.078802
파라미터 미사용	0.566681	0.464205	- 0.102476

상기 표 1a는 MPEG-7 표준에서 정의된 CCD 데이터 세트를 사용한 경우의 결과인데, 본 발명의 조명에 강건한 검색방법을 사용하면 파라미터를 사용한 조건과 사용하지 않은 조건하에서 각각 0.11 과 0.08 씩 게인이 감소하였음을 알 수 있다. 이러한 결과는 CCD 데이터 세트 자체가 동일한 내용에 조명만 변하는 영상을 거의 포함하지 않고 있다는 사실로 인해 예상할 수 있는 결과이다.

표 1b는 도 6과 같은 외부 자연 영상을 사용한 결과표이고, 표 1c는 도 7과 같이 실내에서 촬영된 객체들의 집합 영상들을 사용한 결과표이며, 표 1d는 MPEG-7 CCD 데이터 세트와 외부 자연 영상을 함께 사용한 결과표이다. 표 1b 내지 표 1d를 참조하면, 본 발명의 검색방법이 우수하다는 것을 알 수 있다.

도 8은 상술한 영상 검색 방법을 수행하는 영상 검색 장치의 블록도이다.

영상 검색 장치는 질의 영상 입력부(810), 표준 조명색 변환부(820), 질의 영상 색정보 추출부(830), 데이터베이스(840) 및 유사영상 검색부(850)를 구비하고 있다.

질의 영상 입력부(810)는 사용자로부터 조명변화에 강건한 영상 검색 요구와 질의 영상을 입력받는다.

표준 조명색 변환부(820)는 질의 영상에서 조명색을 검출하여 이를 표준 조명색으로 변환시킨다. 입력받은 질의 영상의 저휘도(low luminance) 부분과 자기 발광(self luminance) 부분을 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 검출하고, 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시킨다. 상세한 과정은 상술한 바와 같다.

질의 영상 색정보 추출부(830)는 특정 색 기술자를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출한다. 즉, 질의 영상과 데이터베이스 영상에서 영상의 색을 표현하는 MPEG-7 표준의 색 기술자들을 사용하여 영상을 기술한다.

데이터베이스(840)는 검색하고자 하는 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환한 후 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있다.

유사영상 검색부(850)는 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보와 데이터베이스에 저장된 여러 가지 영상들에 대한 색 정보를 검색하여 유사 영상을 찾는다.

도 9는 표준 조명색 변환부(820)의 상세 블록도이다.

노이즈 제거부(910)는 입력받은 질의 영상의 저휘도 부분과 자기 발광 부분을 제거하고, 조명색 검출부(920)는 노이즈 제거부(910)에서 노이즈를 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 검출한다. 그리고 변환부(930)는 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시킨다.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명은, 종래의 색 정보를 이용한 검색방법에서 색 기술자의 구조나 유사도 비교 방식을 변경시키지 않고, 표준 조명 변환에 의한 선 처리 과정만을 더 거침으로써 조명 변화에 강건한 영상 검색을 가능하게 할 수 있는 효과가 있다. 다시 말하면, 색 정보를 이용하여 영상 검색을 할 때, 조명이 다른 환경에서 촬영된 동일 내용의 영상을 찾아낼 수 있는 방법을 제공하는 것으로, 사용자가 다른 시간, 다른 날씨, 다른 조명, 그리고 다른 영상 기기로 얻은 동일 영상들을 효과적으로 검색할 수 있게 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 영상 검색 과정의 흐름도이다.

도 3a 내지 도 3d 는 표준 조명색으로 변환시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 6은 실험에 사용된 외부 자연 영상의 예이다.

도 7은 실험에 사용된 실내에서 촬영된 객체들의 집합 영상들의 예이다.

도 9는 표준 조명색 변환부(820)의 상세 블록도이다.

Claims

데이터베이스를 구비한 영상검색장치를 통해 조명변화에 강건한 영상검색을 수행하는 방법에 있어서,

질의 영상을 입력받아 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계;

상기 질의 영상내의 화소들의 색 분포, 종류 및 위치에 관한 정보인 색 기술자를 사용하여, 상기 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보를 추출하는 추출단계; 및

상기 추출된 색 정보와, 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환하여 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 상기 데이터베이스의 색 정보를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 검색단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 변환단계는

상기 입력받은 질의 영상의 저휘도 부분과 자기 발광 부분을 제거하는 제거단계;

상기 제거하고 남은 화소들로부터 질의 영상의 조명색을 검출하는 검출단계; 및

상기 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제2항에 있어서, 상기 제거단계는

상기 입력받은 질의 영상에서 각 화소의 RGB 값을 삼 자극치 XYZ 값으로 변환시키는 단계;

상기 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여, 상기 영상내의 화소들 중에서 저휘도 값을 가진 화소를 제거하는 단계; 및

상기 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여, 상기 영상내의 화소들 중에서 자기 발광 화소들을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제3항에 있어서,

상기 삼 자극치의 Y 값이 전체 화소의 Y 값들 중에서 하위 5% 안에 들면 저휘도 값을 가진 화소라고 판단하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제3항에 있어서,

소정의 자기 발광 경계치보다 큰 값을 가진 화소들을 자기 발광 화소로 판단하여 제거하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제2항에 있어서, 상기 검출단계는

저휘도 부분과 자기 발광 부분이 제거된 상기 질의 영상의 각 화소의 삼 자극치 값 XYZ 를 색도 좌표 (x, y) 값으로 변환시키는 단계;

상기 변환된 색도 좌표값을 x-y 평면상에 투영시키는 단계;

상기 x-y 평면을 소정의 임의의 크기의 격자로 분할하는 단계;

상기 분할된 각 격자안에 존재하는 상기 투영된 화소의 수를 계수하는 단계;

상기 계수결과, 그 값이 소정의 값 이하인 경우 그 격자안에 존재하는 화소를 제거하는 단계; 및

상기 제거하고 남은 격자의 중심점들의 평균을 계산하여 그 결과를 입력영상의 표준 조명색으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제6항에 있어서,

상기 색도 좌표의 x 값은 X/(X+Y+Z) 와 같은 수식에 의해 계산되고, 상기 색도 좌표의 y 값은 Y/(X+Y+Z) 와 같은 수식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제6항에 있어서,

x-y 평면을 60x60 개의 격자로 분할하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제2항에 있어서, 상기 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계는

표준 색 온도에 해당되는 일광 궤적 상의 표준조명 색도 좌표값을 찾는 단계;

상기 표준조명 색도 좌표값 및 브래드포드 색 순응 변환 행렬을 사용하여 상기 검출단계에서 검출된 조명색 각 화소의 삼 자극치 XYZ 값을 표준조명 삼 자극치 X'Y'Z' 값으로 변환시키는 단계; 및

상기 변환된 표준 조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값을 RGB 값으로 변환시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제9항에 있어서, 상기 표준 색 온도는

6500K 인 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 추출단계는

영상내의 어느 특정 색상이나 적은 수의 색상이 영상 전체 또는 일부 지역에서 영상의 특징을 대표하는 주요 색 기술자(dominant color descriptor)를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 추출단계는

지역 색상 구조 정보와 히스토그램을 함께 사용하여, 특징 정보를 추출할 때 각 픽셀에 대한 색상 정보를 독립적으로 추출하는 것이 아니라, 인접한 픽셀에 대한 색상 정보를 함께 고려하여 특징 정보를 추출하는 색 구조 기술자(Color structure descriptor)를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 추출단계는

색상의 공간적인 분포를 나타내는 색 배치 기술자(Color Layout Descriptor)를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 추출단계는

하 변환(Harr transform)에 의해 인코딩 된 색상 히스토그램으로, HSV 색공간(Hue Saturation Value color space)을 사용하는 스케일러블 색 기술자를 사용하여 질의 영상의 색 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
제1항에 있어서, 상기 검색단계는

상기 추출된 색 기술자들간의 해밍 거리 계산 결과를 사용하여 거리가 가까운 순으로 검색 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 방법.
질의 영상을 입력받는 질의 영상 입력부;

상기 질의 영상에서 조명색을 검출하고 이를 표준 조명색으로 변환시키는 표준 조명색 변환부;

색 기술자를 사용하여 상기 변환된 질의 영상의 색 정보를 추출하는 질의 영상 색 정보 추출부;

검색하고자 하는 여러 가지 영상들을 표준 조명색으로 미리 변환한 후 이의 색 정보를 추출하여 저장하고 있는 데이터베이스; 및

상기 표준 조명색으로 변환된 질의 영상의 색 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 여러 가지 영상들에 대한 색 정보를 비교 검색하여 유사 영상을 찾는 유사영상 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치.
제16항에 있어서, 상기 표준 조명색 변환부는

상기 입력받은 질의 영상의 저휘도 부분과 자기 발광 부분을 제거하는 노이즈 제거부;

상기 노이즈 제거부에서 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 검출하는 조명색 검출부; 및

상기 검출된 조명색을 표준 조명색으로 변환시키는 변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치.
제17항에 있어서, 상기 노이즈 제거부는

상기 입력받은 질의 영상에서 각 화소의 RGB 값을 삼 자극치 XYZ 값으로 변환시키고, 상기 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여 상기 영상내의 화소들 중에서 저휘도 값을 가진 화소들과 자기 발광 화소들을 제거하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치.
제17항에 있어서, 상기 조명색 검출부는

저휘도 부분과 자기 발광 부분이 제거된 상기 질의 영상의 각 화소의 삼 자극치 값 XYZ 를 색도 좌표 (x, y) 값으로 변환시키고,

상기 변환된 색도 좌표값을 x-y 평면상에 투영시키며,

상기 x-y 평면을 소정의 임의의 크기의 격자로 분할하고,

상기 분할된 각 격자안에 존재하는 투영된 화소의 수를 계수하여, 그 값이 소정의 값 이하인 경우 그 격자안에 존재하는 화소를 제거하며,

상기 제거하고 남은 격자의 중심점들의 평균을 계산하여 그 결과를 입력영상의 표준 조명색으로 결정하는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치.
제17항에 있어서, 상기 변환부는

표준 색 온도에 해당되는 일광 궤적 상의 표준조명 색도 좌표값을 찾고,

상기 표준조명 색도 좌표값 및 브래드포드 색 순응 변환 행렬을 사용하여 상기 검출단계에서 검출된 조명색 각 화소의 삼 자극치 XYZ 값을 표준조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값으로 변환시킨 후,

상기 변환된 표준 조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값을 RGB 값으로 변환시키는 것을 특징으로 하는 조명 변화에 강건한 영상 검색 장치.
노이즈 제거부, 조명색 검출부 및 변환부를 구비한 표준 조명색 변환 장치를 통해, 입력된 영상을 표준 조명색으로 변환하는 방법에 있어서,

입력받은 질의 영상의 저휘도 부분과 자기 발광 부분을 상기 노이즈 제거부가 제거하는 제거단계;

상기 제거하고 남은 화소들로부터 영상의 조명색을 상기 조명색 검출부가 검출하는 검출단계; 및

상기 검출된 조명색을 상기 변환부가 표준 조명색으로 변환시키는 변환단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표준 조명색 변환 방법.
제21항에 있어서, 상기 제거단계는

상기 입력받은 질의 영상에서 각 화소의 RGB 값을 삼 자극치 XYZ 값으로 변환시키는 단계;

상기 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여 상기 영상내의 화소들 중에서 저휘도 값을 가진 화소를 제거하는 단계; 및

상기 변환된 삼 자극치 XYZ 값을 사용하여, 상기 영상내의 화소들 중에서 자기 발광 화소들을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표준 조명색 변환 방법.
제21항에 있어서, 상기 검출단계는

저휘도 부분과 자기 발광 부분이 제거된 상기 질의 영상의 각 화소의 삼 자극치 값 XYZ 를 색도 좌표 (x, y) 값으로 변환시키는 단계;

상기 변환된 색도 좌표값을 x-y 평면상에 투영시키는 단계;

상기 x-y 평면을 소정의 임의의 크기의 격자로 분할하는 단계;

상기 분할된 각 격자안에 존재하는 투영된 화소의 수를 계수하는 단계;

상기 계수결과, 그 값이 소정의 값 이하인 경우 그 격자안에 존재하는 화소를 제거하는 단계; 및

상기 제거하고 남은 격자의 중심점들의 평균을 계산하여 그 결과를 입력영상의 표준 조명색으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표준 조명색 변환 방법.
제21항에 있어서, 상기 변환단계는

표준 색 온도에 해당되는 일광 궤적 상의 표준조명 색도 좌표값을 찾는 단계;

상기 표준조명 색도 좌표값 및 브래드포드 색 순응 변환 행렬을 사용하여 상기 검출단계에서 검출된 조명색 각 화소의 삼 자극치 XYZ 값을 표준조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값으로 변환시키는 단계; 및

상기 변환된 표준 조명의 삼 자극치 X'Y'Z' 값을 RGB 값으로 변환시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표준 조명색 변환 방법.
제1항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
제21항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.