IOCLBP를 이용한 영상의 색상-텍스쳐 분석 및 공간 축소

김선종

doi:10.14801/jkiit.2021.19.9.87

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김선종 (부산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제9호(JKIIT, Vol.19, No.9)

발행연도: 2021.9

수록면: 87 - 93 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.9.87

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본 논문에서는 IOCLBP(Improved Opponent Color Local Binary Pattern)를 사용하여 주어진 영상의 색상-텍스쳐 특성을 분석하고 공간 축소 방안을 제시하였다. 제시된 방안을 사과 영상에 적용하여 IOCLBP 색상-텍스쳐 공간 간의 관계에 따른 특성을 분석하였다. 사과 영상은 다른 색상에 비해 R 색상이 지배하는 경우가 대부분이다. 색상 공간 간의 연관관계에 따른 분석 결과, 주어진 사과 영상은 다양한 특성 공간들 사이에 선형관계를 갖는 공간들이 존재하였다. 따라서 비선형 관계 특성을 갖는 3개 공간으로 축소될 수 있음을 확인하였다. 이로 인해 사과 영상은 중심 벡터 영상의 색상-텍스쳐 특성과 유클리드 거리에 의한 3차원 특징 공간의 한 점으로 표현이 가능할 수 있다. 따라서 제안된 방법은 IOCLBP 특성에 의한 3차원 특징 공간으로의 표현과 거리에 따라 색상-텍스쳐 특징을 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

#dimension reduction #color-texture space #IOCLBP #apple images

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

S. R. Dubey / 2014 / Fusing color and texture cues to categorize the fruit diseases from images / International Journal of Computer Vision and Image Processing 4(2):52~67

M. Kalakech / 2018 / Unsupervised local binary pattern histogram selection scores for color texture classification / Journal of Imaging 4(10):3390

김선종 / 2020 / 사과 영상의 색상 정보에 따른 당도와의 연관 분석 / 한국정보기술학회논문지 18(4):41~49

Enrique G. Ortiz / 2013 / recognition in movie trailers via mean sequence sparse representation-based classification / IEEE Conferences on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :3531~3538

송주환 / 2018 / HSV 색상과 에지 방향을 이용한 내용기반 영상 검색 / 한국정보기술학회논문지 16(5):113~118

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