ES2284478T3 - Procedimiento y aparato para el tratamiento de imagenes en color. - Google Patents
Procedimiento y aparato para el tratamiento de imagenes en color. Download PDFInfo
- Publication number
- ES2284478T3 ES2284478T3 ES00904102T ES00904102T ES2284478T3 ES 2284478 T3 ES2284478 T3 ES 2284478T3 ES 00904102 T ES00904102 T ES 00904102T ES 00904102 T ES00904102 T ES 00904102T ES 2284478 T3 ES2284478 T3 ES 2284478T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- color
- image
- vectors
- input image
- pixels
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
- G06F16/5838—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)
- Forklifts And Lifting Vehicles (AREA)
- Finish Polishing, Edge Sharpening, And Grinding By Specific Grinding Devices (AREA)
Abstract
Procedimiento de representación de una imagen en color que comprende las etapas siguientes: (a) segmentar una imagen de entrada en una pluralidad de regiones; (b) obtener vectores de color para las regiones; (c) clasificar los vectores de color para obtener colores dominantes de la imagen entrada y proporciones de los mismos; y (d) representar los colores dominantes y de las proporciones de los mismos como un descriptor de las características de color de la imagen de entrada.
Description
Procedimiento y aparato para el tratamiento de
imágenes en color.
La presente invención se refiere a un
procedimiento y un aparato para el tratamiento de imágenes en color
y, más particularmente, a un procedimiento de tratamiento de
imágenes en color parar recuperar un descriptor de características
de color utilizado en la indexación y búsqueda de una imagen en
color.
Entre las características visuales para la
descripción de contenidos multimedia, el color es la característica
más dominante. Según los procedimientos convencionales de
tratamiento de imágenes en color, se utiliza un histograma de
colores para expresar la información de color de una imagen. No
obstante, los procedimientos convencionales de tratamiento de
imágenes en color que utilizan un histograma de colores consistente
en 1024 niveles presentan inconvenientes porque la complejidad de
cálculo de las etapas de tratamiento de imágenes para describir una
imagen es elevada y se necesita mucho tiempo de tratamiento.
En Scharcanski, J. et al., "Colour
quantisation for colour texture analysis", 8049e IEE
Proceedings-E, 140(1993) Marzo, nº 2,
Stevenage, Herts., GB, se da a conocer una técnica de cuantificación
de colores que identifica colores dominantes.
El lector también puede consultar los documentos
JP-A-11238077 y Artesian et
al. "Windsurf: region-based image retrieval
using wavelets", Proceedings ICASSP-96, IEEE,
1999, pp. 167-173.
Según la invención, se dispone un procedimiento
de representación de una imagen en color según la reivindicación 1
de las reivindicaciones adjuntas.
Según la invención, se dispone, además, un
aparato de tratamiento de imágenes en color según la reivindicación
9 de las reivindicaciones adjuntas.
Según la presente invención, también se dispone
un medio legible informáticamente que dispone de códigos de
programa ejecutables por un ordenador para llevar a cabo un
procedimiento según la presente invención.
En las reivindicaciones subordinadas se definen
características adicionales preferidas y opcionales.
Los objetivos anteriores y las ventajas de la
presente invención se pondrán más claramente de manifiesto mediante
la descripción detallada de formas de realización preferidas de la
misma, considerada conjuntamente con los dibujos adjuntos, en los
cuales:
la figura 1 es un diagrama de flujo que muestra
un procedimiento de tratamiento de imágenes en color según la
presente invención;
la figura 2 es un diagrama que ilustra la
segmentación de imágenes realizada en la etapa 106 de la figura
1;
la figura 3 es un diagrama de bloques de un
aparato de tratamiento de imágenes en color según la presente
invención; y
las figuras 4A y 4B muestran el resultado
obtenido realizando una búsqueda basada en regiones respecto a
imágenes indexadas mediante un programa informático basándose en el
procedimiento de tratamiento de imágenes en color según la presente
invención.
En lo sucesivo se describen de forma detallada
formas de realización de la presente invención consideradas
conjuntamente con los dibujos adjuntos.
Con referencia a la figura 1, que ilustra un
procedimiento de imágenes en color según la presente invención, se
introduce una imagen en color A (etapa 100). La imagen en color se
segmenta en una pluralidad de regiones F_{1}, F_{2}, F_{3} y
F_{4} (etapa 102). La segmentación puede realizarse basándose, por
ejemplo, en el flujo de bordes. A continuación se obtienen vectores
de color cuantificados para las regiones respectivas F_{1},
F_{2}, F_{3} y F_{4} (etapa 104).
La etapa de obtención de vectores de color
cuantificados comprende preferentemente las etapas siguientes. En
primer lugar, como etapa de pretratamiento, se realiza una etapa
predeterminada de filtrado para nivelar la imagen y eliminar el
ruido de la misma. A continuación, se analiza la probabilidad de
píxeles de la imagen filtrada que son píxeles ruidosos para aplicar
a continuación un valor adecuado a la misma. La probabilidad de
píxeles de la imagen filtrada que son píxeles ruidosos se obtiene
mediante la distancia de color desde píxeles vecinos. Por ejemplo,
i píxeles, siendo i un número entero arbitrario, que oscila a partir
de un píxel que presenta la distancia de color mínima se
seleccionan entre los píxeles clasificados según la distancia de
color desde un píxel central, y entre los píxeles seleccionados, el
valor de píxel que presenta la distancia de color mayor se ajusta a
la distancia de color máxima, representada por T(n).
\newpage
A continuación, se ponderan los píxeles
respectivos mediante exp(-T(n)). exp(-T(n)) se define
por v(n). Seguidamente, suponiendo que la media de los
valores de T(n) de todos los píxeles es Tavg, el número N de
clústeres iniciales que deben utilizarse en la cuantificación es
igual a Tavg x una constante arbitraria, por ejemplo 2. A
continuación se aplica el algoritmo de Lloyd general a los vectores
de color correspondientes a los píxeles ponderados para cuantificar
los vectores de color. En primer lugar se utiliza el centroide
(c_{i}) de los clústeres representado por la expresión
(1):
(1):
en el que X (n) es el valor de
píxel del píxel n-avo entre los píxeles
clasificados, y se calcula un valor de D_{i} representado por la
expresión
(2):
para a continuación dividir el
cluster que presenta el mayor valor de D_{i}. Este procedimiento
se repite hasta que se han generado N clústeres. Después de generar
N clústeres, se realiza un algoritmo Lloyd general. Una vez
efectuado el algoritmo de Lloyd general, se calcula el centroide de
los clústeres mediante la expresión (1) para llevar a cabo la
actualización.
A continuación, se aglomeran los clústeres que
presentan vectores de color semejantes mediante clustering
aglomerativo. El clustering aglomerativo ha sido dado a conocer por
R.O. Duda y P.E. Hart en "Pattern Classificaction and Scene
Analysis, John Wiley and Sons, New York, 1973" y no se describirá
de forma detallada en esta memoria.
Seguidamente, se clasifican los vectores de
color y se obtienen los colores dominantes representados por los
vectores de color [cL_{p} cU_{p} cV_{i}] y sus porcentajes
P_{i} (etapa 106). Aquí, i representa el número de serie
arbitrario de las regiones primarias, que oscila de 1 a N. L, U y V
representan coordenadas del sistema de coordenadas de color CIE
LUV. Los porcentajes P_{i} se expresan con decimales. La suma de
los porcentajes P_{i} para i regiones es 1, como representa la
expresión (3):
A continuación, los colores dominantes
representados por vectores de color [cL_{p} cU_{p} cV_{i}] y
sus porcentajes P_{i} se expresan como descriptores de las
características de color de una región correspondiente obtenida
(etapa 108). En otras palabras, el descriptor de las características
de color F puede representarse mediante la expresión (4):
en la que N es un número entero
positivo predeterminado. El descriptor de las características de
color puede designarse como un histograma de color de niveles
variables.
Combinando los datos de valores de píxeles en la
región k-ava, es decir la Región_{k} y los datos de los
descriptores de las características de color de esta región, es
decir F_{k}, la imagen completa A' se representa mediante la
expresión (5):
en la que k es un número entero
positivo predeterminado que representa el número de regiones
segmentadas de la imagen A (etapa
110).
El descriptor de las características de color
recuperado por el procedimiento de tratamiento de imágenes en color
según la presente invención se representa de forma compacta mediante
una cantidad reducida de números con respecto a una región. La
representación compacta del descriptor de características de color
puede reducir de forma notable la complejidad de cálculo. Esto
permite la búsqueda y recuperación rápida de contenidos basados en
multimedia. El procedimiento de tratamiento de imágenes en color
según la presente invención puede aplicarse a un procedimiento de
tratamiento de imágenes basadas en objetos como por ejemplo el
MPEG-7.
El procedimiento de tratamiento de imágenes en
color es programable mediante un programa informático.
Los códigos y segmentos de códigos que
constituyen el programa informático pueden ser fácilmente obtenidos
por un programador informático experto en la materia. Además, el
programa se almacena en medios legibles informáticamente y puede
ser leído y ejecutado por el ordenador, incluyendo el procedimiento
de tratamiento de imágenes en color. Los medios comprenden medios
de grabación magnéticos, medios de grabación ópticos, medios de onda
portadora y similares.
Además, el procedimiento de tratamiento de
imágenes en color puede implementarse en un aparato de tratamiento
de imágenes en color. La figura 3 es un diagrama de bloques de un
aparato de tratamiento de imágenes en color según la presente
invención. Con referencia a la figura 3, el aparato de tratamiento
de imágenes en color comprende una unidad segmentadora 300, una
unidad de recuperación de vectores de color 302, una unidad de
generación de descriptores de características de color 304 y una
unidad combinadora 306.
Durante la operación del aparato de tratamiento
de imágenes en color, la unidad de segmentación 300 segmenta una
imagen de entrada A en k regiones y envía secuencialmente
Región_{k} de datos de valores de píxeles en la región
k-ava. La unidad de recuperación del color 302
recibe la Región_{k} de datos de valores de píxeles en la región
k-ava y recupera los vectores de color [cL_{p}
cU_{p} cV_{i}]. Cuando se han recibido todos los i vectores de
color, [cL_{p} cU_{p} cV_{i}], la unidad de generación de
descriptores de características de color 304 obtiene los
porcentajes P_{i} de colores dominantes representados por los
vectores de color [cL_{p} cU_{p} cV_{i}] y genera y envía los
datos F_{k} descriptores de características de color. Los datos
descriptores de características de color F comprenden información
sobre los colores dominantes representados por los vectores de
color [cL_{p} cU_{p} cV_{i}] y sus porcentajes P_{i}.
Para obtener los porcentajes P_{i} de los
colores respectivos, es más preferente que la cuantificación de
color se realice dentro de cada región segmentada. Por lo tanto, el
aparato de tratamiento de imágenes en color preferentemente
comprende una unidad de cuantificación (no mostrada). El aparato de
tratamiento de imágenes en color preferentemente también comprende
una unidad de filtrado (no mostrada) para efectuar el proceso de
filtrado predeterminado para la nivelación y la eliminación del
ruido de la imagen de entrada. La unidad de cuantificación analiza
la probabilidad de píxeles de la imagen filtrada que son píxeles
ruidosos, aplica un valor apropiado a los mismos y cuantifica los
vectores de color correspondientes a los píxeles valorados mediante
un algoritmo de Lloyd general.
La unidad combinadora 306 combina los datos de
los valores de píxeles en la región k-ava, es decir,
Region_{k} y los datos descriptores de características de color
de esta región, es decir F_{k}, para enviar la imagen procesada
A'. El aparato de tratamiento de imágenes en color según la presente
invención puede aplicarse a un procedimiento de tratamiento de
imágenes basadas en objetos tal como el MPEG-7.
Además, en el aparato de tratamiento de imágenes en color según la
presente invención, la expresión una imagen en color utilizando los
colores dominantes de la imagen también puede aplicarse a otros
diversos campos dentro del ámbito del tratamiento de imágenes en
color.
Como se ha descrito anteriormente, el
procedimiento de tratamiento de imágenes en color según la presente
invención se aplica a un procedimiento de tratamiento de imágenes
basadas en objetos, permitiendo una rápida busca y recuperación de
los contenidos multimedia.
La presente invención puede aplicarse a los
campos de tratamiento de imágenes basadas en objetos.
Claims (15)
1. Procedimiento de representación de una imagen
en color que comprende las etapas siguientes:
- (a)
- segmentar una imagen de entrada en una pluralidad de regiones;
- (b)
- obtener vectores de color para las regiones;
- (c)
- clasificar los vectores de color para obtener colores dominantes de la imagen entrada y proporciones de los mismos; y
- (d)
- representar los colores dominantes y de las proporciones de los mismos como un descriptor de las características de color de la imagen de entrada.
2. Procedimiento según la reivindicación 1, en
el que los vectores de color son vectores de color
cuantificados.
3. Procedimiento según la reivindicación 1 ó 2,
en el que las proporciones se expresan mediante decimales, la suma
de los cuales es uno.
4. Procedimiento según la reivindicación 1, 2 ó
3, que comprende además la etapa de combinación de los vectores de
color y el descriptor de características de color y representación
de la imagen completa con el resultado de la combinación.
5. Procedimiento según cualquiera de las
reivindicaciones anteriores, que comprende además la etapa de
realización de un proceso de filtrado predeterminado para nivelar
la imagen de entrada, antes de la clasificación de los vectores de
color para obtener los colores dominantes de la imagen de entrada y
las proporciones de los mismos.
6. Procedimiento según cualquiera de las
reivindicaciones anteriores, que comprende además la etapa de
realización de un proceso de filtrado predeterminado para eliminar
el ruido de la imagen de entrada, antes de la clasificación de los
vectores de color para obtener los colores dominantes de la imagen
de entrada y las proporciones de los mismos.
7. Procedimiento según una cualquiera de las
reivindicaciones anteriores, que comprende además las etapas
siguientes:
analizar la probabilidad de píxeles de la imagen
de entrada que son píxeles ruidosos y aplicar los valores adecuados
a los mismos;
aplicar un algoritmo de Lloyd general a los
vectores de color, correspondiente a los píxeles ponderados, para
efectuar una cuantificación del color, antes de la clasificación de
los vectores de color para obtener los colores dominantes de la
imagen de entrada y las proporciones de los mismos.
8. Medio legible por ordenador que presenta unos
códigos de programa ejecutables mediante un ordenador para llevar a
cabo el procedimiento de tratamiento de imágenes en color según
cualquiera de las reivindicaciones anteriores.
9. Aparato de tratamiento de imágenes en color
para recuperar un descriptor de características de color para
describir las características de color de una imagen, que
comprende:
una unidad de segmentación para segmentar una
imagen de entrada en k regiones, en la que k es un número entero
positivo arbitrario, y enviar secuencialmente datos de valores de
píxeles correspondientes a la región k-ava;
una unidad de recuperación de vectores de color
(302) para recibir los datos de valores de píxeles y recuperar
vectores de color para un sistema de coordenadas de color
predeterminado; y
una unidad de generación de descriptores de
características de color (304) para obtener el porcentaje de colores
dominantes representado por los vectores de color cuando se han
recibido todos los vectores de color y generar y enviar datos
descriptores de características de color que contienen la
información sobre los colores dominantes y los porcentajes de los
mismos.
10. Aparato según la reivindicación 9, que
comprende además una unidad de combinación (306) para combinar
datos de valores de píxeles y datos descriptores de características
de color para enviar una imagen procesada.
11. Aparato según la reivindicación 9 ó 10, que
comprende además una unidad combinadora para combinar datos de
valores de píxeles correspondientes a la región
k-ava y datos descriptores de características de
color de la región correspondientes, con respecto a todas las
regiones k segmentadas, para enviar una imagen procesada.
12. Aparato según la reivindicación 9, 10 u 11,
que comprende además una unidad de cuantificación para efectuar la
cuantificación de color en las regiones segmentadas.
13. Aparato según la reivindicación 12, en el
que la unidad de cuantificación analiza la probabilidad de píxeles
de la imagen filtrada que son píxeles ruidosos y aplica los valores
adecuados a los mismos, y aplica un algoritmo de Lloyd general a
los vectores de color correspondientes a los píxeles ponderados para
efectuar cuantificaciones de color.
14. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 9 a 13, que comprende además una unidad de filtrado
para efectuar un proceso de filtrado predeterminado para nivelar la
imagen de entrada.
15. Aparato según cualquiera de las
reivindicaciones 9 a 14, que comprende además una unidad de filtrado
para efectuar un proceso de filtrado predeterminado para eliminar
el ruido de la imagen de entrada.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US11874299P | 1999-02-05 | 1999-02-05 | |
| US118742P | 1999-02-05 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2284478T3 true ES2284478T3 (es) | 2007-11-16 |
Family
ID=22380466
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES00904102T Expired - Lifetime ES2284478T3 (es) | 1999-02-05 | 2000-02-03 | Procedimiento y aparato para el tratamiento de imagenes en color. |
Country Status (16)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (2) | EP1420364B1 (es) |
| JP (2) | JP3634266B2 (es) |
| KR (1) | KR100390866B1 (es) |
| CN (2) | CN100428278C (es) |
| AT (2) | ATE489691T1 (es) |
| AU (1) | AU753599B2 (es) |
| BR (1) | BR0008002A (es) |
| CA (1) | CA2361490C (es) |
| DE (2) | DE60034554T2 (es) |
| ES (1) | ES2284478T3 (es) |
| MX (1) | MXPA01007911A (es) |
| MY (3) | MY122593A (es) |
| NZ (2) | NZ528531A (es) |
| SG (1) | SG117459A1 (es) |
| TW (1) | TW540008B (es) |
| WO (1) | WO2000046748A1 (es) |
Families Citing this family (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2364590B (en) * | 2000-07-07 | 2004-06-02 | Mitsubishi Electric Inf Tech | Method and apparatus for representing and searching for an object in an image |
| KR100788643B1 (ko) | 2001-01-09 | 2007-12-26 | 삼성전자주식회사 | 색과 질감의 조합을 기반으로 하는 영상 검색 방법 |
| KR100494080B1 (ko) | 2001-01-18 | 2005-06-13 | 엘지전자 주식회사 | 공간 밀착 성분을 이용한 대표 칼라 설정방법 |
| KR100450793B1 (ko) * | 2001-01-20 | 2004-10-01 | 삼성전자주식회사 | 영역 분할된 영상의 영역 특징치 정합에 기초한객체추출장치 및 그 방법 |
| KR100477801B1 (ko) * | 2002-12-26 | 2005-03-22 | 한국전자통신연구원 | 3차원 영상정보 기술장치와 그 방법 및 이를 이용한 3차원영상정보 검색장치 및 그 방법 |
| JP4353503B2 (ja) | 2003-04-30 | 2009-10-28 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置 |
| JP4266695B2 (ja) | 2003-04-30 | 2009-05-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| EP1477931A1 (de) | 2003-05-15 | 2004-11-17 | Siemens Schweiz AG | Verfahren zur Darstellung von einer Konturen enthaltenden Graphik auf einer Anzeigeeinheit |
| EP2273451B1 (en) | 2003-07-04 | 2012-05-09 | Mitsubishi Electric Information Technology Centre Europe B.V. | Method and apparatus for searching for a group of images |
| US7840081B2 (en) | 2004-09-23 | 2010-11-23 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Methods of representing and analysing images |
| GB2418555A (en) * | 2004-09-23 | 2006-03-29 | Mitsubishi Electric Inf Tech | Representing an image using descriptors based on colour information |
| US7689620B2 (en) | 2006-05-24 | 2010-03-30 | Sizhe Tan | Efficiently and systematically searching stock, image, and other non-word-based documents |
| US7809185B2 (en) * | 2006-09-21 | 2010-10-05 | Microsoft Corporation | Extracting dominant colors from images using classification techniques |
| AU2007237365B2 (en) * | 2007-12-05 | 2011-05-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Colour reproduction in a colour document image |
| CN101576932B (zh) * | 2009-06-16 | 2012-07-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 近重复图片的计算机查找方法和装置 |
| CN101599122B (zh) * | 2009-07-02 | 2013-06-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种图像识别方法及装置 |
| TWI499921B (zh) * | 2010-03-08 | 2015-09-11 | Alibaba Group Holding Ltd | Near duplicate images computer for a method and apparatus |
| US8897552B2 (en) * | 2012-08-01 | 2014-11-25 | Microsoft Corporation | Setting an operating-system color using a photograph |
| US20180228552A1 (en) * | 2017-01-30 | 2018-08-16 | The Board Of Regents, The University Of Texas System | Surgical cell, biologics and drug deposition in vivo, and real-time tissue modification with tomographic image guidance and methods of use |
| CN111488885B (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-25 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 一种图片主题色系智能提取方法及装置 |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5665342A (en) * | 1979-10-29 | 1981-06-03 | Victor Co Of Japan Ltd | Electrostatic capacity type recording medium for information signal |
| JPS6318256A (ja) * | 1986-07-09 | 1988-01-26 | Toshiba Corp | 溶存物質の測定方法 |
| US5047842A (en) * | 1989-11-03 | 1991-09-10 | The Trustees Of Princeton University | Color image display with a limited palette size |
| EP0555674B1 (en) * | 1992-02-11 | 1999-04-21 | Eastman Kodak Company | Image rendering system and associated method for minimizing contours in a quantized digital color image |
| US5684897A (en) * | 1992-02-19 | 1997-11-04 | Ezel Inc. | Method for quantizing color image data by minimizing least squares error of binary coding |
| JPH05266091A (ja) * | 1992-03-23 | 1993-10-15 | Mitsubishi Electric Corp | 画像の類似色調検索装置 |
| JPH05274372A (ja) * | 1992-03-25 | 1993-10-22 | Mitsubishi Electric Corp | 画像の特徴色自動付加装置 |
| JP3311077B2 (ja) * | 1993-05-06 | 2002-08-05 | 松下電器産業株式会社 | 画像検索装置 |
| WO1995014295A1 (fr) * | 1993-11-18 | 1995-05-26 | Sega Enterprises, Ltd. | Procede de compression de donnees, memoire pour donnees d'image, et procede et dispositif de decompression de donnees comprimees |
| JPH0816789A (ja) * | 1994-07-05 | 1996-01-19 | Kajima Corp | 景観の色彩判定方法 |
| US6215910B1 (en) * | 1996-03-28 | 2001-04-10 | Microsoft Corporation | Table-based compression with embedded coding |
| KR100245338B1 (ko) * | 1996-09-25 | 2000-02-15 | 전주범 | 칼라 영상 파일 분류 및 검색 방법 및 장치 |
| KR200235751Y1 (ko) * | 1996-10-30 | 2001-11-22 | 이구택 | 가스압력용기자동교체장치 |
| JP3747589B2 (ja) * | 1997-09-17 | 2006-02-22 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像特徴量比較装置および画像特徴量比較プログラムを記録した記録媒体 |
| JPH11196296A (ja) * | 1997-12-26 | 1999-07-21 | Canon Inc | 画像処理装置および方法、非線形フィルタ、記録媒体 |
| JPH11238077A (ja) * | 1998-02-24 | 1999-08-31 | Minolta Co Ltd | 画像検索装置及び方法並びに画像検索プログラムを記録する記録媒体 |
| EP1192809A4 (en) * | 1999-04-23 | 2007-08-22 | Samsung Electronics Co Ltd | Color image segmentation method |
-
2000
- 2000-02-03 CN CNB008039933A patent/CN100428278C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2000-02-03 AT AT03022071T patent/ATE489691T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-02-03 WO PCT/KR2000/000089 patent/WO2000046748A1/en not_active Ceased
- 2000-02-03 DE DE60034554T patent/DE60034554T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-02-03 EP EP03022071A patent/EP1420364B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-02-03 NZ NZ528531A patent/NZ528531A/en unknown
- 2000-02-03 JP JP2000597756A patent/JP3634266B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-02-03 MX MXPA01007911A patent/MXPA01007911A/es active IP Right Grant
- 2000-02-03 BR BR0008002-0A patent/BR0008002A/pt not_active IP Right Cessation
- 2000-02-03 KR KR10-2001-7009440A patent/KR100390866B1/ko not_active Expired - Fee Related
- 2000-02-03 SG SG200305598A patent/SG117459A1/en unknown
- 2000-02-03 AU AU25774/00A patent/AU753599B2/en not_active Ceased
- 2000-02-03 MY MYPI20000386A patent/MY122593A/en unknown
- 2000-02-03 DE DE60045290T patent/DE60045290D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-02-03 MY MYPI20034993A patent/MY154501A/en unknown
- 2000-02-03 AT AT00904102T patent/ATE360863T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-02-03 CN CNB2003101010017A patent/CN100530231C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2000-02-03 MY MYPI20034963A patent/MY135412A/en unknown
- 2000-02-03 NZ NZ513143A patent/NZ513143A/en unknown
- 2000-02-03 CA CA002361490A patent/CA2361490C/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-02-03 EP EP00904102A patent/EP1153366B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-02-03 ES ES00904102T patent/ES2284478T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-16 TW TW089103998A patent/TW540008B/zh not_active IP Right Cessation
-
2003
- 2003-11-10 JP JP2003380346A patent/JP2004078995A/ja active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| NZ513143A (en) | 2004-06-25 |
| AU2577400A (en) | 2000-08-25 |
| EP1153366A1 (en) | 2001-11-14 |
| NZ528531A (en) | 2005-06-24 |
| MY154501A (en) | 2015-06-30 |
| EP1420364B1 (en) | 2010-11-24 |
| WO2000046748A1 (en) | 2000-08-10 |
| EP1153366A4 (en) | 2002-10-30 |
| DE60034554T2 (de) | 2007-12-27 |
| JP2002536748A (ja) | 2002-10-29 |
| EP1153366B1 (en) | 2007-04-25 |
| SG117459A1 (en) | 2005-12-29 |
| BR0008002A (pt) | 2002-01-15 |
| MY135412A (en) | 2008-04-30 |
| EP1420364A1 (en) | 2004-05-19 |
| ATE489691T1 (de) | 2010-12-15 |
| DE60045290D1 (de) | 2011-01-05 |
| CN100530231C (zh) | 2009-08-19 |
| CN100428278C (zh) | 2008-10-22 |
| AU753599B2 (en) | 2002-10-24 |
| TW540008B (en) | 2003-07-01 |
| CA2361490C (en) | 2008-10-21 |
| CN1495670A (zh) | 2004-05-12 |
| MXPA01007911A (es) | 2004-03-26 |
| KR100390866B1 (ko) | 2003-07-12 |
| ATE360863T1 (de) | 2007-05-15 |
| JP2004078995A (ja) | 2004-03-11 |
| JP3634266B2 (ja) | 2005-03-30 |
| KR20010113665A (ko) | 2001-12-28 |
| MY122593A (en) | 2006-04-29 |
| DE60034554D1 (de) | 2007-06-06 |
| CN1341247A (zh) | 2002-03-20 |
| CA2361490A1 (en) | 2000-08-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2284478T3 (es) | Procedimiento y aparato para el tratamiento de imagenes en color. | |
| KR102095335B1 (ko) | 연산 가속화가 적용된 신경망 모델의 생성 및 활용을 위한 장치 및 방법 | |
| Rezende et al. | Malicious software classification using transfer learning of resnet-50 deep neural network | |
| US6853746B2 (en) | Color image processing method and apparatus thereof | |
| Ye et al. | Performance-aware approximation of global channel pruning for multitask cnns | |
| US7391905B2 (en) | Method for secure component labeling in images | |
| Hsiao et al. | A contour based image segmentation algorithm using morphological edge detection | |
| Rui et al. | Automated region segmentation using attraction-based grouping in spatial-color-texture space | |
| Kusakunniran et al. | Automatic cattle identification based on multi-channel lbp on muzzle images | |
| EP1790162B1 (en) | Method and system for processing a sequence of input images securely | |
| CN112016617A (zh) | 细粒度分类方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| KR100486738B1 (ko) | 얼굴 인식 및 검색용 특징벡터 추출방법 및 장치 | |
| CN106851280A (zh) | 图像压缩的方法和装置 | |
| US20060120524A1 (en) | Method for secure object detection in images | |
| Khaleel | Image Compression Using Swarm Intelligence. | |
| CN109672804B (zh) | 一种图像的加密、解密方法及其系统 | |
| CN112929669B (zh) | 图像编码及解码方法、装置 | |
| Torres et al. | Crypto-steganographic model using chaos and coding based in deoxyribonucleic acid | |
| KR20200030524A (ko) | 연산 가속화가 적용된 신경망 모델의 생성 및 활용을 위한 장치 및 방법 | |
| CN116010520B (zh) | 基于区块链的保密数据存储方法、装置、设备及存储介质 | |
| Vantaram et al. | Unsupervised video segmentation by dynamic volume growing and multivariate volume merging using color-texture-gradient features | |
| Kich et al. | New Image Steganography Method Based on K-means Clustering | |
| Singh et al. | Identification of Human Skin Cancers Using Wavelet Decomposition Technique | |
| Bayatpour et al. | Object Segmentation using Local Histograms, Invasive Weed Optimization Algorithm and Texture Analysis | |
| Kılıçaslan et al. | Content-Based Image Retrieval with Combined Features: Color and Gradient |