ウェーブレット分解係数の階層的相関関係を用いたテクスチャ類似画像検索

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2001-01-15
• タイトル: ウェーブレット分解係数の階層的相関関係を用いたテクスチャ類似画像検索
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Texture Image Retrieval Based on the Hierarchical Correlations of Wavelet Coefficients
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像データベース/研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, University of Electro - Communications
• 著者名: 小早川, 倫広; 星, 守; 大森, 匡
• 著者名(英): Michihiro, Kobayakawa; Mamoru, Hoshi; Tadashi, Ohmori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿は，画像に対してウェーブレット変換を実行して得られるウェーブレット分解係数の階層的相関関係に着目したテクスチャ特徴量を定義した後，このテクスチャ特徴量を用いたテクスチャ画像類似検索を提案する．本方式の基本的アイデアは，テクスチャ特徴量としてウェーブレット分解係数の隣接する分解レベル間の階層的相関関係を用いることである．テクスチャ類似画像検索の性能評価のための画像データは，実際に市販されている51種類の生地を用意し，1枚の生地からスキャナで解像度を10段階変化 させ画像を読み取り，計510枚の生地データベースを構築した．評価実験の結果，提案するテクスチャ類似画像検索方式は画像の解像度に対して 頑強なテクスチャ検索方式であることが分かった
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper we propose a robust texture image retrieval using hierarchical relations between the decomposed subimages obtained by wavelet transform. Key idea is to describe texture information in terms of the hierarchical correlations between the wavelet coefficients of the adjacent level. Firstly, we express the pyramidal structure of wavelet coefficients by associating the nodes of a complete quad tree with the wavelet coefficients. Secondly, we define a hierarchical dissimilarity vector between a parent node and his child, to express a hierarchical relation between them. Thirdly, to describe a relation among child nodes, we compute a covariance matrix of the dissimilarity vectors. We associate the covariance matrix with the parent node. We define the texture vector by the diagonal of elements of the covariance matrix. And then define the texture feature vector of level l by the pair of the mean and the standard deviation of texture vectors of level l. Finally, by applying the discriminant analysis to the set of the texture feature vectors, we make an effective index of the database. For retrieving similar images, we use the k-nearest neighborsearch in the index space. The similarity between two images is defined by the Euclidean distance between the corresponding feature vectors of the images. To evaluate the performance of the retrieval, we made experiments on ``Cloth Collections'' consisting of 51 textile patterns with 10 different resolutions (image size is 1024 x 1024 pixels). The experiments showed that the performance of retrieval is good and that the proposed method is robust with respect to resolution.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 42, 号 SIG01(TOD8), p. 12-20, 発行日 2001-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会