The texture as an image content is a fundamental descriptor to represent an image. In this paper, we propose a texture featuring technique based on human visual system (HVS) for MPEG-7 homogenous texture descriptor [1,2]. Psychophysical experiments have shown that the response of visual cortex is turned to a band-limited portion of the frequency domain. It gives an evidence that the brain decomposes the spectra into perceptual channels which correspond to bands in spatial frequency domain[18]. It is generally believed that, concerned with spatial vision, best-adopted sub-band representation of HVS is a division in orientation axis(or angular axis) and radial axis. In this paper, we describe the texture in polar frequency space that is believed to fit HVS behavior.
Among many texture feature description metnods [3,4,5], a psychovisual filter such as a Gabor filter with octave frequency channels is popular and has been reported as a good texture descriptor. In this paper, psychovisual filtering is performed in polar frequency space, where sufficient sampled data is available in lower frequency regions. However, the filtering in Cartesian space has insufficient sampled data in those regions. Lower frequency regions are believed to be important for global texture extraction.
To extract texture feature, we calculate energies in filter banks in frequency space. Than, the clssification is performed to find texture indexing in the image database.
To verify the usefulness of the proposed descriptor for contents featuring of texture, computer simulations and experiments with MPEG-7 image database were performed.
And we propose a novel MPEG-7 based multimedia indexing/retrieval system as application of MPEG-7 texture descriptors. In this paper, MPEG-7 descriptor and descriptor scheme are hidden into the original data using data hiding and watermarking technique. The hidden data is used as a query for the multimedia indexing/retrieval system, which is based on MPEG-7 standard.
As a conclusion, using the proposed technique, we can simply extract texture feature with hidden data, compared with other algorithms in MPEG-7. Furthermore, we don't need to extract MPEG-7 descriptor again, so generation time of query can be saved with successful results.
본 논문에서는 질감 정보를 효과적으로 분석하기 위한 방법으로 HVS 특성에 기반 하여 질감 특징 추출 알고리즘과 유사도 측정 방법들을 설명하였다.
본 논문에서는 질감 특징을 추출하기 위한 주파수 분할에서 저주파수에 민감하고 고 주파수에서 둔감한 인간의 시각인지 특성을 고려하여 저주파 대역에서는 세밀하게, 주파수에서 듬성듬성하게 분할을 수행한다. 또한 라돈 변환은 저 주파수에서 많은 샘플링을 수행함 HVS 특성을 반영하고 있으며 극 좌표계 임으로 5x6의 주파수 분할을 하기 위하여 필요한 각도 즉$\theta$ 방향으로의 분할도 쉽게 수행이 가능하여 질감 특징을 추출하는데 매우 효과적이다.
본 알고리즘은 MPEG-7의 실험 데이터베이스를 이용한 객관적인 성능 비교에서 우수한 성능과 빠른 특징 추출 시간을 가졌다. 또한 제안된 회전 및 배율 불변 알고리즘 역시 관련된 실험에서 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상에 대하여 내용 기반 검색을 수행함에 있어서 그 특징 즉 MPEG-7 질감 특성을 미리 추출하여 영상에 삽입하여 검색하는 방법에 대하여 알아 보았다. 정보 은닉은 영상의 보이는 손실이 없고 정보량이 동일한 영상에 특정한 사용자가 원하는 정보의 삽입이 가능하다. 특히 제안한 알고리즘은 보통 영상에 대하여 압축을 수행함에 있어서 어느 정보의 JPEG 압축에서도 은닉 정보가 살아 남음을 확인 할 수 있다.
앞으로 본 논문의 알고리즘은 시간적 인지도의 향상 및 알고리즘의 보완을 통한 객관적 성능의 향상, 정보 은닉과 같은 구체적 응용 방안의 연구 개발 등 지속적인 연구가 수행될 예정이다. 이러한 과정에서 구체화된 기술은 실생활에서의 내용 기반 멀티미디어 데이터베이스의 검색뿐만 아니라 직물 영상의 데이터베이스 검색, 의료 영상, 항공 사진 검색, 대기 관측, 지질 탐사 등의 많은 영상에 대하여 질감 정보를 가지고 검색이 필요한 경우 매우 중요한 요소기술로 사용이 기대된다.
