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질의로 사용하는 작은 이미지가 참조 되는 큰 이미지의 영역에 포함되어 있는지와 어느 영역에 위치하는지를 검색하는 부분 이미지 검색에 있어서,부분 이미지 검색 전처리 모듈을 통하여 이미지 특성 요인을 기준으로 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값을 구하는 단계 및 상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값을 기반으로 상기 질의 이미지의 화소 개수의 이미지 특성값에 대응되는 질의 이미지의 길이 n, 상기 참조 이미지의 화소 개수의 이미지 특성값에 대응되는 참조 이미지의 길이 m를 이용하여 n*m의 크기를 갖는 행렬을 생성하는 단계;지역 정렬 모듈을 통하여 상기 n*m의 크기를 갖는 행렬을 지역 정렬하고, 도트 매트릭스 생성 모듈을 통하여 특징점을 생성하기 위하여 도트 매트릭스를 생성하는 단계;특징점 추출 모듈 및 대응점 생성 모듈을 통하여 상기 생성된 도트 매트릭스에서 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 추출하는 단계;부분 이미지 영역 검색을 위하여 후보 영역 생성 모듈 및 부분 이미지 영역 생성 모듈을 통하여 상기 대응점을 참조 이미지에 정합하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값을 구하는 단계에서,상기 질의 이미지와 참조 이미지를 각 화소별 이미지 특성값으로 변환하는 단계; 및상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값을 1차원으로 배열하는 단계를 포함하고,상기 1차원으로 배열된 상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값이 상기 질의 이미지의 길이 n 및 상기 참조 이미지의 길이 m이 되는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값을 구하는 단계에서,상기 질의 이미지와 참조 이미지를 화소 별로 나열되는 1차원 이미지로 변환하는 단계; 및상기 1차원 이미지로 변환된 상기 질의 이미지와 참조 이미지를 각 화소별 이미지 특성값으로 변환하는 단계를 포함하고, 상기 1차원으로 배열된 상기 질의 이미지와 참조 이미지의 각 화소별 이미지 특성값이 상기 질의 이미지의 길이 n 및 상기 참조 이미지의 길이 m이 되는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 이미지 특성 요인은 상기 이미지의 크기, 명암도, 색상 정보, 영상의 윤곽선, 영상의 웨이블릿, 영상의 주파수 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 상기 이미지 특성값은 이미지 크기 변화, 명암도 변화, 색상 정보값, 영상의 윤곽선 추출값, 영상의 웨이블릿 변환값, 영상의 주파수 필터 변환값 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 생성한 n * m의 행렬을 스미스 워터맨(Smith-Waterman) 알고리즘을 사용하여 지역 정렬을 수행하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 도트 매트릭스를 생성하는 단계에서,같은 이미지 2개를 질의 이미지와 참조 이미지로 사용했을 경우 Match가 되는 부분의 점들이 연결되어 일정한 기울기를 가지는 직선과 점들의 형태로 나타나고, 상기 직선들은 기울기의 크기에 관계없이 일정한 기울기를 갖는 모든 직선들을 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 추출하는 단계에서,지역 특징영역의 대응점으로 도트 매트릭스에서 생성되는 직선을 이용하고, 직선이 아닌 점과 블록들은 잡음으로 정의하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 추출하는 단계에서,도트 매트릭스에서 생성되는 직선의 길이는 질의 이미지의 넓이(Width)가 되고 직선의 총 개수는 이미지의 높이(Height) 만큼 생성되는 것을 이용하여 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 추출하는 단계에서,이미지의 인접한 화소에는 모두 같은 번호(Label)를 붙이고 연결되지 않는 화소에는 다른 번호를 붙여 블록 단위의 객체를 생성하고,질의 이미지의 넓이만큼의 크기를 가지는 객체를 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선이라고 판단하여 객체로 만드는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 질의 이미지가 참조 이미지에 축소 또는 확대되어 포함되어 있는 경우에는,도트 매트릭스에서 대응점이 되는 직선을 만들기 위하여 이웃한 화소의 정보를 이용해서 이미지 크기 변화(Image Resize)를 수행하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 10 항에 있어서, 지역 특징 영역의 대응점이 되는 직선을 만들기 위하여, 부분적으로 Match된 영역들이 일정한 직선의 기울기 방향을 가지는 특징을 이용하여 이웃한 화소를 일정한 기울기를 가지는 직선으로 연결하는 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 이미지 특성 요인인 명암도 값의 변화가 있는 질의 이미지가 참조 이미지에 포함되어 있다면,Smith-Waterman 알고리즘을 이용하여 지역 정렬을 수행할 때 임계치(Threshold)를 허용하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 대응점을 참조 이미지에 정합하는 단계는,상기 후보 영역 생성 모듈을 통하여 도트 매트릭스에서 생성한 대응점을 참조 이미지에 정합하여 부분 이미지 후보 영역을 생성하는 과정,상기 부분 이미지 영역 생성 모듈을 통하여 부분 이미지 후보 영역을 군집화 과정을 거쳐 하나의 객체로 인식하여 최종적으로 부분 이미지 영역을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 부분 이미지 후보영역 생성은,도트 매트릭스에서 생성한 대응점인 직선의 시작위치(startp)와 끝 위치(endp)를 찾고,를 이용하여 참조 이미지의 위치에 부분 이미지 후보 영역으로 정합하고,여기서, X는 참조 이미지의 위치에 정합되는 x 좌표이고 Y 는 참조 이미지의 위치 y 좌표이고, dw는 도트 매트릭스의 넓이이고, rw는 참조 이미지의 넓이, Xw는 Blob Labeling에서 추출한 직선의 시작위치와 끝 위치에서 계산한 직선의 총길이인 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 군집화 과정에서,Blob Labeling 방법으로 객체를 생성할 때의 위치 정보를 이용해서 객체 크기만큼의 사각형 영역을 만들고,이 사각형 영역이 최종적으로 참조 이미지에 포함되어 있는 질의 이미지의 위치가 되는 부분 이미지 영역이 되는 것을 특징으로 하는 지역 정렬을 이용한 부분 이미지 검색 방법
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