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KR20000007557A - 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법 - Google Patents

칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법 Download PDF

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KR20000007557A
KR20000007557A KR1019980026958A KR19980026958A KR20000007557A KR 20000007557 A KR20000007557 A KR 20000007557A KR 1019980026958 A KR1019980026958 A KR 1019980026958A KR 19980026958 A KR19980026958 A KR 19980026958A KR 20000007557 A KR20000007557 A KR 20000007557A
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김현준
이진수
Original Assignee
구자홍
엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명은 칼라 이미지처리를 위한 기술로서 예를 들면 이미지를 내용기반으로 하는 이미지 검색기 등에서 칼라 이미지의 칼라 특성을 표현하기 위한 지역별 대표 칼라값을 지정하는 방법에 관한 것이다.
종래에는 칼라 이미지의 특성 표현을 위해서 전체 칼라 히스토그램으로 표현하거나 지역별 칼라 히스토그램으로 표현하고 있다.
본 발명은 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하고, 블럭내의 칼라 히스토그램중 제 1 의 기준 칼라값을 넘는 최대값인 것, 또는 제 2 의 기준 색상그룹값을 넘는 최대 색상그룹인 것, 또는 제 3 의 기준 분포값을 넘는 것들의 블럭안의 평균값인 것 중의 어느 하나로 지역별 대표 칼라값을 지정함으로써, 블럭당 한가지만의 칼라를 이용하여 이미지의 칼라특성을 표현하고, 블럭의 칼라 분포를 고려하여 한가지 색만으로도 그 블럭의 지역칼라를 최대한 충실하게 표현할 수 있도록 하였다.

Description

칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법
본 발명은 칼라 이미지처리를 위한 기술로서 예를 들면 이미지를 내용기반으로 하는 이미지 검색기 등에서 칼라 이미지의 칼라 특성을 표현하기 위한 지역별 대표 칼라값을 지정하는 방법에 관한 것이다.
칼라 이미지를 처리,분석,가공하는 기술로서 예를 들면 근래에, 이미지(image)를 내용기반으로 검색하기 위한 활발한 연구가 이루어지고 있고 또한 상품화된 이미지 검색엔진이나 응용프로그램들이 다양하게 제시되고 있다.
이미지 검색을 위한 시스템은 크게 나누어, 이미지의 특징을 추출하는 특징추출모듈, 이미지 검색을 위한 이미지 검색모듈, 그리고 이미지의 데이타 베이스에 관련됨 모듈로 이루어진다.
사용자 검색에 대한 빠른 반응시간을 위하여 특징추출은 이미지가 이미지 데이타베이스에 추가되는 시점에 이루어지고 이는 데이타 베이스에 저장되며, 실제 사용자가 이미지 검색을 요구할 경우에는 데이타 베이스에 저장된 이미지 정보를 이용하여 참조 이미지의 특징정보와 검색대상 이미지 정보의 특징정보를 이용하여 각 이미지간의 유사도(Similarity)를 구하고 이에 따라 이미지들을 정렬한다.
이러한 내용기반 이미지 검색에서 사용되는 가장 중요한 정보는 색정보이고, 이 색정보를 어떠한 방법으로 얼마나 정확하게 효율적으로 구해내는가에 따라서 이미지 검색엔진(응용프로그램)들의 성능이 좌우된다.
컴퓨터로 표현되는 색의 갯수는 나날이 급증하고 있으나 일반적으로 색은 그 보다 작은 수로 양자화(정량화)하여 사용한다.
컴퓨터에서는 색을 적(R),녹(G),청(B)의 3원색을 기준으로 하는 이른바 색좌표공간(Color Space)으로 표현되지만 R,G,B는 사람의 시각적인 변화를 바로 표현하지 못하는 제약이 있기 때문에 대부분의 경우 색을 색상(Hue),포화도(Saturation),크기(Value)의 HSV색공간으로 변환한 후에 사용하게 된다.
HSV색공간좌표와 이 것을 이용한 내용기반 이미지 검색엔진(또는 응용프로그램)등에 관련된 종래의 기술은 다양하게 제시되고 있다.
이러한 이미지 검색기에서 사용되는 특징요소는 이미지에 존재하는 모든 픽셀(Pixel)들을 색인덱스(Color Index)로 맵핑(Mapping)하여 각각의 색인덱스가 전체 이미지에서 차지하는 비중을 나타내는 색히스토그램(Color Histogram)이 이미지의 색분포를 나타내는 중요한 자료가 되며, 양자화된 n개의 색으로 표현되는, 글로벌 히스토그램(GH : Global Histogram)과 지역 색 히스토그램(Local Color Histogram)이 사용된다.
지역 색 히스토그램-로칼대표칼라는 이미지를 n개의 부분영역(Grid)으로 나누고 각 그리드-Grid Cell에 대한 히스토그램(로칼 히스토그램)을 구하여 그 로칼 히스토그램에서 대표되는 색의 인덱스를 그 영역(그리드)에 대한 로칼 대표칼라로 정의한다.
그러므로, 전체 색 히스토그램은 이미지 전체가 가지는 색분포(이미지 전체의 각 픽셀이 가지는 색의 총량적인 분포)를 나타내고, 지역 색 히스토그램은 위치별로 특정한 영역에서 나타나는 색분포(이미지의 특정한 부분이 가지는 색의 총량적인 분포)를 나타낸다.
이미지 입력에 대하여 각 픽셀이 나타내는 RGB색값을 채택한 임의의 색공간으로 변환한 다음, 이 것을 색공간 좌표에 따라서 n개의 색중 어느 하나의 색으로 맵핑하고, 이 맵핑된 색값에 따라 전체 색 히스토그램과 지역 색 히스토그램을 이미지 전체 픽셀에 대해 구성한 다음, 기존의 이미지와 각 히스토그램을 비교하여 유사성이 높은 히스토그램을 갖는 이미지 순으로 나열하면 그 순서가 곧 칼라 정보에 의한 가장 유사한 이미지 순서가 되는 것이다.
위와같은 내용기반 이미지 검색 시스템 등과같이 칼라 이미지에 대한 신호처리,분석,가공등을 위해서는 상기한 바와같이 칼라 이미지에서의 칼라값에 대한 정확한 정보의 획득이 필요하다.
도1의 (a)∼(d)는 종래의 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값을 지정하는 방법의 일예를 나타낸다.
(a)는 이미지이고 (b)는 이 이미지 전체에 대한 칼라 히스토그램을 나타내며, (c)는 이미지를 블럭화(그리드)하고 각 블럭내의 지역 히스토그램을 (d)와같이 구하여 나타내는 것을 보이고 있다.
즉, 종래에는 칼라 이미지의 특성을 표현할 때 도1의 (b)와 같이 전체 칼라 히스토그램으로 나타내거나, 도1의 (d)와같이 이미지의 지역별 고려를 위하여 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하여 그 각각의 블럭에서의 지역 히스토그램들로 나타낸다.
그러나, 전자의 경우와같이 전체 칼라 히스토그램으로 나타내면 지역별 고려가 되지 않고, 이미지 지역별 히스토그램을 사용하면 각각의 블럭안의 지역 칼라 히스토그램 데이타들을 모두 저장하기 위하여 대용량의 기억공간이 요구되는 단점이 있을 뿐만 아니라, 그 이미지의 칼라 특성을 한눈에 쉽게 표현하기 어려운 단점이 있다.
본 발명은 칼라 이미지의 지역별 블럭을 이용하되, 블럭당 한가지만의 칼라를 이용해서 지역별 대표 칼라값을 지정함으로써, 상기 문제점을 해결하고 블럭의 칼라분포를 적절하게 고려하여 한가지색으로도 그 블럭의 지역칼라를 최대한 충실하게 표현할 수 있는 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법을 제공한다.
즉, 도1의 (a)와 같은 이미지에 대하여 (b)와같이 일정한 크기로 블럭화하고, 각 블럭내의 대표칼라값을 (e)와 같이 하나의 칼라로 지정해 주는 방법을 제공하는 것이다.
도1은 종래의 이미지 칼라값 지정방법과 본 발명의 이미지 칼라값 지정방법을 설명하기 위한 도면
도2는 본 발명의 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법의 일실시예를 나타낸 플로우차트
도2는 본 발명의 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법의 일실시예를 나타내며, 도2를 참조하여 본 발명의 지역별 대표 칼라값 지정방법을 설명하면 다음과 같다.
단계(201)에서는 도1의 (b)와 같이 구획화된 모든 블럭에 대해서 블럭 칼라 히스토그램을 구하고, 단계(202)에서는 상기 블럭 칼라 히스토그램 중에서 최대 칼라값을 선정한다.
단계(203)에서는 상기 블럭 칼라 히스토그램 중에서 선택된 최대 칼라값(Max_C)을 미리 설정된 기준값(RM)과 비교한다.
블럭 칼라 히스토그램 중에서 선택된 최대 칼라값이 상기 기준값(RM)보다 큰값이면 단계(215)로 진행하여 이 최대 칼라값을 그 블럭에 대한 지역 대표 칼라값으로 지정하고, 블럭화된 이미지의 맨 마지막 블럭까지 대표칼라값 지정이 완료되었는가를 판단(단계216)하여 최종 블럭까지 위 과정을 반복 수행한다.
그러나, 선택된 최대 칼라값(Max_C)이 기준값(RM)이하가 되면 단계(204)로 진행하여 이웃하는 블럭안의 칼라가 비슷한 경우에 대한 고려를 한다.
즉, 상기한 바와같이 임의의 어느 한 블럭안에서 지역 칼라 히스토그램을 구한 결과 소정의 임계값인 (RM) 이상의 값이 없다면 그 블럭이 특정한 칼라로 선명하게 구별인식되지 않을 정도의 분포를 가질 수 있으므로, 이러한 경우에는 인접 블럭을 고려함으로써 시감각적으로 보다 충실한 칼라값으로의 대표값 지정을 하고자 하는 것이다.
단계(204)에서 색상그룹 히스토그램은 유사한 색상그룹 끼리 그룹핑하여(즉, 예로서 붉은 계통, 푸른 계통 등등) 만든 히스토그램으로서 이미 만들어진 전체 히스토그램으로 부터 만들어질 수 있다.
단계(205)에서는 색상그룹 히스토그램 중에서 최대 색상그룹(Max_H)을 선택하고, 단계(206)에서는 이 최대 색상그룹(Max_H)을 미리 설정된 기준값(RMH)과 비교한다.
최대 색상그룹(Max_H)이 상기 기준값(RMH) 보다 크다면 단계(215)로 진행하여 이 최대 색상그룹(Max_H)을 그 블럭에 대한 지역 대표 칼라값으로 지정한다.
그러나 최대 색상그룹(Max_H)이 상기 기준값(RMH) 이하이면 단계(207)로 진행하여 이번에는 색분포를 고려한 지역 대표 칼라값 지정을 수행한다.
즉, 단계(207)에서 모든 색상그룹(Hi)에 대하여, 단계(208)에서 미리 설정된 기준값(RH;＜RMH)과 비교하여 색상그룹(Hi)이 기준값(RH) 이상이면 단계(209)로 진행하여 그 분포도(Vi)를 구한다.
이 분포도(Vi)를 기준값(RV)과 비교하여(단계210) 분포도(Vi)가 기준값(RV) 이상이면 고르게 분포된 것으로 간주하고 단계(211)로 진행하여 같은 색상그룹(Hi)안에서의 평균값을 구하고 그 평균칼라로 단계(212)에서 칼라저장을 수행한다.
최종 색상그룹 판단(단계213)을 수행하여 상기 단계(207)로부터 단계(212)까지 반복 수행하고, 최종 색상그룹까지 그 분포에 따른 같은 색상그룹안에서의 평균값 산출과 저장이 이루어지면 단계(214)에서는 상기 저장된 색상그룹평균값들을 같은 블럭안에서의 칼라평균으로 취하여 단계(215)에서 대표 칼라값으로 지정한다.
단계(216)에서는 최종 블럭까지 상기 단계(201)로부터 단계(215)까지 반복 수행하였는가를 판단함으로써, 도1의 (a)와 같은 이미지에 대하여 도1의 (b)와 같은 블럭들에 대하여 도1의 (e)와 같이 각각의 블럭에 하나의 칼라값이 대표 칼라값으로 지정되도록 한다.
즉, 도1의 (e)에 나타낸 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값은 기본적으로, 블럭내의 칼라 히스토그램중 제 1 의 기준 칼라값을 넘는 최대값인 것, 또는 제 2 의 기준 색상그룹값을 넘는 최대 색상그룹인 것, 또는 제 3 의 기준 색상그룹값과 기준 분포값을 넘는 것들의 블럭안의 평균값인 것 중의 어느 하나로 지정되는 것이다.
본 발명의 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법에 의하면 종래에 전체 칼라 히스토그램으로 나타내는 경우나 이미지의 블럭에 대한 지역 칼라 히스토그램으로 나타내는 방법에 비하여, 한 블럭당 한가지의 칼라로 대표 칼라값을 지정하므로 블럭의 칼라 분포를 적절하게 고려할 수 있고, 불필요한 저장공간의 확보문제를 해결할 수 있다.

Claims (4)

  1. 칼라 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하고, 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램을 구하여 그 값들 중에서 최대값인 것을 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법.
  2. 칼라 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하고, 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램으로부터 색상그룹을 구하여 그 값들 중에서 최대값인 것을 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법.
  3. 칼라 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하고, 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램으로부터 색상그룹에 대한 분포도를 구하여 그 값들중에서 분포도가 소정의 임계치 이상인 것들을, a).평균, b).분포 정도에 따른 가중치(weight), c).기준 색상그룹 임계치 이상인 것에 대해, 그리고 분포도가 소정의 임계치 이상인 것들에 대해 a),b)의 방법으로 고려하여 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하는 것을 특징으로하는 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법.
  4. 칼라 이미지 영역을 일정한 크기의 블럭으로 구획화하고, 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램을 구하여 그 값들 중에서 최대값인 것을 제 1 의 기준값과 비교하는 과정과, 상기 비교 결과 최대 칼라값이 제 1 의 기준값 보다 큰 값이면 그 최대 칼라값을 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하고, 최대 칼라값이 제 1 의 기준값보다 작은 값이면 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램으로부터 색상그룹을 구하여 그 값들을 제 2 의 기준값과 비교하는 과정과, 상기 비교 결과 최대 색상그룹값이 제 2 의 기준값 보다 큰 값이면 그 최대 색상그룹값을 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하고, 최대 색상그룹값이 제 2 의 기준값보다 작은 값이면 각 블럭에 대한 칼라 히스토그램으로부터 색상그룹에 대한 분포도를 구하여 그 값들중에서 분포도가 소정의 임계치 이상인 것들의 평균 또는 적절한 가중치(weight)를 분배조정하여 그 블럭에 대한 대표 칼라값으로 지정하는 과정으로 이루어진 것을 특징으로하는 칼라 이미지에서의 지역별 대표 칼라값 지정방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2007058483A1 (en) * 2005-11-17 2007-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method, medium, and system with category-based photo clustering using photographic region templates

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