다중해상도 특성에 기반 한 중간 값을 이용한 영상 분류 (Image Classification Using Median Based on Multi-Resolution Characteristic)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 8권 / 3호 / 69 ~ 75페이지
· 저자명 : 홍준식, 백승철

초록

본 논문에서는 다중해상도에서 이차원 영상간 거리를 측정하였을 때 다중해상도 특성에 기반 한 중간값(median)을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 잘 알려진 GBD 알고리즘을 사용하여 측정할 경우 영상의 테두리와 같이 명암도가 날카롭게 변환하는 부분의 선명도가 흐리게 되는 단점 때문에 영상간 상대적 식별이 쉽지 않았다. 본 논문에서 제안된 방법은 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 보존하면서 영상간의 거리를 측정할 수 있다. 실험 결과, GBD 알고리즘은 (의 직사각형을 나눈 수)가 일 때 영상 분류가 되지 않았으나, 제안된 방식에서는 값에 상관없이 영상분류가 진행되었다. 실험에 사용된 영상들은 비교적 명암도가 큰 영상들로 대비가 높아 최소제곱오차(LSE : Least Square Error)값을 기준으로 순차적으로 정렬이 가능하였다. 따라서 GBD 알고리즘에 비하여 영상 분류가 훨씬 쉽게 이루어졌다.

영어초록

In this paper, an image classification method using the median based on its multi-resolution characteristics is proposed when measuring the distance between two-dimensional images in a multi-resolution environment. With well-known GBD(Gray Block Distance) algorithm, it is not easy to discriminate a relative classification of images because the vividness in the region whose gray level has rapidly changed, particularly the boundary of an image, becomes indistinct. The proposed method taken here preserves the information about such a rapidly changed region and at the same time measures the distance between images. From our simulation results, image classification in the GBD algorithm is not performed well when , where is the number of rectangles of gray block side. However, the proposed method works well independent of the value of . The images used in the experiments with relatively higher gray level have higher contrast and can be ordered by least square error(LSE). Therefore, compared to the GBD algorithm, it is more easily discriminated to classify such images.

참고자료

· 없음