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색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015177078
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 이미지 분류 방법은, 이미지를 일정 크기로 정규화하고, 정규화한 이미지의 RGB 값을 일정 단계로 양자화한 후, 양자화한 RGB 값의 빈도수를 측정하여, 양자화한 RGB 값 및 대응하는 빈도수를 축으로 하는 색상 히스토그램을 추출하며, 이미지의 색상 히스토그램과 다른 이미지의 색상 히스토그램을 비교하여 유사도를 판단하는 과정을 포함한다. 이를 통해, 이미지의 지배적인 색상을 이용하여 복수의 이미지를 유사한 이미지끼리 분류할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/6218(2013.01) G06K 9/6218(2013.01) G06K 9/6218(2013.01)
출원번호/일자 1020120151616 (2012.12.23)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1451097-0000 (2014.10.08)
공개번호/일자 10-2014-0082126 (2014.07.02) 문서열기
공고번호/일자 (20141015) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.23)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 나인섭 대한민국 광주 광산구
2 최준용 대한민국 광주 북구
3 조완현 대한민국 광주 북구
4 김수형 대한민국 광주 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2012-1068154-24
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.12.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000058-61
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.01.10 수리 (Accepted) 9-1-2014-0004423-22
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.03.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0217889-17
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.05.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0467204-68
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.05.19 수리 (Accepted) 1-1-2014-0467203-12
8 등록결정서
Decision to grant		 2014.09.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0666295-16
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이미지를 일정 크기로 정규화하는 정규화 단계;정규화한 이미지의 RGB 값을 일정 단계로 양자화하는 양자화 단계;상기 양자화한 RGB 값의 빈도수를 측정하여, 양자화한 RGB 값 및 대응하는 빈도수를 축으로 하는 색상 히스토그램을 추출하는 추출 단계; 및상기 이미지의 색상 히스토그램과 다른 이미지의 색상 히스토그램을 비교하여, 상기 이미지와 상기 다른 이미지의 유사도를 판단하는 판단 단계;를 포함하고,상기 양자화 단계는, R 값, G 값 및 B 값 각각을 톤의 범위에 따라 일정 단계로 양자화하고,상기 추출 단계는, 상기 양자화한 R 값, G 값 및 B 값의 조합에 대응하는 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 정규화 단계는,상기 이미지의 가로 길이 및 세로 길이를 일정 크기로 제한하고, 제한된 길이에 따라 상기 이미지의 가로 값 및 세로 값을 조정하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 정규화 단계는,상기 양자화 단계 또는 상기 추출 단계의 연산 시간을 고려하여 정규화하는 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 양자화 단계는, R 값, G 값 및 B 값 각각을 톤의 범위에 따라 8개의 단계로 양자화하고,상기 추출 단계는, 양자화된 R 값, G 값 및 B 값에 따른 512개 조합의 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
6 6
제2항에 있어서,상기 조정한 가로 값, 상기 조정한 세로 값 및 상기 RGB 값을 포함하는 상기 이미지의 3차원 정보에서, 상기 조정한 가로 값 및 상기 조정한 세로 값을 병합하여 병합 값을 구하고, 상기 병합 값과 상기 RGB 값을 포함하는 상기 이미지의 2차원 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하고,상기 추출 단계는, 순차적으로 상기 병합 값에 대응하는 상기 양자화한 RGB 값의 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 판단 단계는, 수식 에 의해 상기 이미지와 상기 다른 이미지의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 판단 단계에서 판단한 결과에 따라 상기 이미지를 분류하는 분류 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 분류 단계는, 상기 이미지의 색상 히스토그램에서 추출한 특징 벡터 및 상기 다른 이미지의 색상 히스토그램에서 추출한 특징 벡터에 Mean Shift 알고리즘 또는 CAM Shift 알고리즘을 적용하여 분류하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 방법
10 10
이미지를 일정 크기로 정규화하는 정규화 모듈;정규화한 이미지의 RGB 값을 일정 단계로 양자화하는 양자화 모듈;상기 양자화한 RGB 값의 빈도수를 측정하여, 양자화한 RGB 값 및 대응하는 빈도수를 축으로 하는 색상 히스토그램을 추출하는 추출 모듈; 및상기 이미지의 색상 히스토그램과 다른 이미지의 색상 히스토그램을 비교하여, 상기 이미지와 상기 다른 이미지의 유사도를 판단하는 판단 모듈;을 포함하고,상기 양자화 모듈은, R 값, G 값 및 B 값 각각을 톤의 범위에 따라 일정 단계로 양자화하고,상기 추출 모듈은, 상기 양자화한 R 값, G 값 및 B 값의 조합에 대응하는 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 정규화 모듈은,상기 이미지의 가로 길이 및 세로 길이를 일정 크기로 제한하고, 제한된 길이에 따라 상기 이미지의 가로 값 및 세로 값을 조정하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
12 12
제10항에 있어서,상기 정규화 모듈은,상기 양자화 모듈 또는 상기 추출 모듈에서의 연산 시간을 고려하여 정규화하는 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
13 13
삭제
14 14
제10항에 있어서,상기 양자화 모듈은, R 값, G 값 및 B 값 각각을 톤의 범위에 따라 8개의 단계로 양자화하고,상기 추출 모듈은, 양자화된 R 값, G 값 및 B 값에 따른 512개 조합의 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
15 15
제11항에 있어서,상기 조정한 가로 값, 상기 조정한 세로 값 및 상기 RGB 값을 포함하는 상기 이미지의 3차원 정보에서, 상기 조정한 가로 값 및 상기 조정한 세로 값을 병합하여 병합 값을 구하고, 상기 병합 값과 상기 RGB 값을 포함하는 상기 이미지의 2차원 정보를 생성하는 차원 변환 모듈;을 더 포함하고,상기 추출 모듈은, 순차적으로 상기 병합 값에 대응하는 상기 양자화한 RGB 값의 빈도수를 측정하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
16 16
제10항에 있어서,상기 판단 모듈은, 수식 에 의해 상기 이미지와 상기 다른 이미지의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
17 17
제10항에 있어서,상기 판단 모듈에서 판단한 결과에 따라 상기 이미지를 분류하는 분류 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
18 18
제17항에 있어서,상기 분류 모듈은, 상기 이미지의 색상 히스토그램에서 추출한 특징 벡터 및 상기 다른 이미지의 색상 히스토그램에서 추출한 특징 벡터에 Mean Shift 알고리즘 또는 CAM Shift 알고리즘을 적용하여 분류하는 것을 특징으로 하는 색상 히스토그램을 이용한 이미지 분류 시스템
19 19
제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 전남대학교 산학협력단 대학 IT연구센터 육성·지원사업 차세대 휴대폰용 지능형 사용자 인터페이스 플랫폼 기술개발