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KR20010113665A - 컬러 영상 처리 방법 및 그 장치 - Google Patents

컬러 영상 처리 방법 및 그 장치 Download PDF

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KR20010113665A
KR20010113665A KR1020017009440A KR20017009440A KR20010113665A KR 20010113665 A KR20010113665 A KR 20010113665A KR 1020017009440 A KR1020017009440 A KR 1020017009440A KR 20017009440 A KR20017009440 A KR 20017009440A KR 20010113665 A KR20010113665 A KR 20010113665A
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KR
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color
image processing
vectors
image
primary colors
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신현두
최양림
뎅이닝
만주나스비.에스.
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윤종용
삼성전자 주식회사
추후제출
더 리전츠 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아
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Abstract

영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자(descriptor)를 추출하는 컬러 영상 처리 방법이 제공된다. 본 컬러 영상 처리 방법은 (a) 입력 영상의 컬러 벡터들을 획득하는 단계; (b) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계; 및 (c) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함한다. 본 컬러 영상 처리 방법은 객체-기반 영상 처리 방법에 적용되고, 이것에 의하여 멀티-미디어 컨텐츠를 빠르게 탐색하고 추출할 수 있다.

Description

컬러 영상 처리 방법 및 그 장치{Color image processing method and apparatus thereof}
멀티-미디어 컨텐츠를 묘사하는 비주얼 특징들 중에서, 컬러는 가장 주요한(dominant) 특징이다. 종래 컬러 영상 처리 방법에 따라, 영상의 컬러 정보를 표현하기 위해 컬러 히스토그램이 사용된다. 그러나, 1024 빈(bins)으로 구성된 컬러 히스토그램을 사용한 종래 컬러 영상 처리 방법은 영상을 묘사하는 영상 처리 과정들을 계산하는 것이 매우 복잡하고 많은 처리 시간이 요구된다는 점에서 단점을 갖는다.
본 발명은 컬러 영상 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 컬러 영상을 인덱스하고 탐색하는데 사용되는 컬러 특징(feature) 기술자(descriptor)를 추출하는 컬러 영상 처리 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명에 따라 컬러 영상 처리 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 단계 106에서 수행되는 영상 분할을 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따라 컬러 영상 처리 장치를 도시하는 블록도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따른 컬러 영상 처리 방법에 근거하여 컴퓨터프로그램에 의해 인덱스된 영상에 관하여 영역-기반 탐색을 수행해서 얻은 결과를 도시한다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 복잡한 계산 및 처리 시간을 감소시킬 수 있는 컬러 영상 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터에서 실행할 수 있는 프로그램을 갖는 컴퓨터 독출가능 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컬러 영상 처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 특징은 컬러 영상 처리 방법에 의해 구체화되는 것이다. 상기 컬러 영상 처리 방법은, (a) 입력 영상의 컬러 벡터들을 획득하는 단계, (b) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율(ratio)들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계, 및 (c) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 컬러 벡터들은 양자화된 컬러 벡터들이고 상기 비율들은 백분위수(percentile)들이다.
상기 컬러 영상 처리 방법은 (e)상기 양자화된 컬러 벡터들 및 상기 컬러 특징 기술자를 결합하고 상기 결합 결과를 전체 영상으로 표현하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상을 부드럽게 하는(smoothing) 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계가 더 포함될 수 있다. 대신하여, 단계 (b) 이전에, 상기 방법은 상기 입력 영상의 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 단계 (b) 이전에, 상기 방법은 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하는 단계, 및 컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반(general) 로이드(Lloyd) 알고리듬을 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 태양에 따라, 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 방법에 있어서, (a) 입력 영상을 복수 개의 영역으로 분할하는 단계, (b) 상기 분할된 영역들에 대한 컬러 벡터들을 획득하는 단계, (c) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계, 및 (d) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법이 제공된다.
본 발명은 또한 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 코드들을 포함하는 컴퓨터 독출가능 매체에 있어서, (a) 입력 영상을 복수 개의 영역으로 분할하는 단계, (b) 상기 분할된 영역들에 대한 컬러 벡터들을 획득하는 단계, (c) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계, 및 (d) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함하는 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 코드들을 포함하는 컴퓨터 독출가능 매체를 제공한다.
본 발명의 다른 태양에 따라, 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 장치에 있어서, 입력 영상의 픽셀 값 데이터를 수신하고 소정의 컬러 좌표계에서 컬러 벡터들을 추출하는 컬러 벡터 추출부, 및 상기 컬러 벡터들이 모두 수신되는 경우 상기 컬러 벡터들에 의해 표현되는 주요한컬러들의 백분위수들을 획득하고, 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 백분위수들에 관한 정보를 포함하는 컬러 특징 기술자 데이터를 생성하고 출력하는 컬러 특징 기술자 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치가 제공된다.
또한, 본 발명은 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 장치에 있어서, 입력 영상을 k개의 영역들로 분할하고, 여기서 k는 임의의 양의 정수이며, k번째 영역에 대응하는 픽셀 값 데이터를 순차적으로 출력하는 분할부, 입력 영상의 픽셀 값 데이터를 수신하고 소정의 컬러 좌표계에서 컬러 벡터들을 추출하는 컬러 벡터 추출부, 및 상기 컬러 벡터들이 모두 수신되는 경우 상기 컬러 벡터들에 의해 표현되는 주요한 컬러들의 백분위수들을 획득하고, 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 백분위수들에 관한 정보를 포함하는 컬러 특징 기술자 데이터를 생성하고 출력하는 컬러 특징 기술자 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치를 제공한다.
상기 본 발명의 목적들 및 장점들은 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 실시예들을 상세히 설명함으로써 보다 명백하게 될 것이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세하게 설명할 것이다.
도 1은 본 발명에 따라 컬러 영상 처리 방법을 도시한다. 도 1을 참조하면, 컬러 영상(A)이 입력된다(단계 100). 상기 영상은 복수 개의 영역(F1, F2, F3및 F4)으로 분할된다(단계 102). 상기 분할은 예를 들면, 에지 플로우(edge flow)에 근거하여 수행될 수 있다. 그 다음, 각 영역(F1, F2, F3및 F4)에 대한 양자화된 컬러 벡터들이 획득된다(단계 104).
상기 양자화된 컬러 벡터들의 획득 단계는 바람직하게는 다음 단계들을 포함한다. 우선, 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 단계가 전-처리 단계로서 수행된다. 다음, 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률이 분석되고, 그 다음, 상기 영상에 적절한 가중치가 부여된다. 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률은 이웃하는 픽셀로부터 컬러 간격에 의해 획득된다. 예를 들면, 임의의 정수 i에 있어서, 중앙 픽셀로부터 컬러 간격에 따라 정렬된 픽셀들 중에 하나의 픽셀로부터 최소 컬러 간격을 갖도록 분포된 i개의 픽셀들이 선택되고, 상기 선택된 픽셀들 중에서, 가장 큰 컬러 간격을 갖는 픽셀 값을 최대 컬러 간격으로 세팅하고, T(n)이라 표기한다. 그 다음, 각각 픽셀들의 컬러 벡터들은exp(-T(n))만큼 가중치가 적용된다. exp(-T(n))은 v(n)로 정의된다. 다음, 모든 픽셀들에 대한 T(n)값들의 평균을 Tavg라 하면, 양자화에 사용될 초기 클러스터(cluster)들의 수(N)는 Tavg 곱하기 임의 상수(예를 들어 2)와 같다. 그 다음, 일반(general) 로이드(Lloyd) 알고리듬이 컬러 벡터들을 양자화하기 위하여 가중치가 적용된 픽셀들에 대응하여 컬러 벡터들에 적용된다. 우선, 클러스터 중심(centroid)(ci)은 수학식 1로 표현된다:
여기서, X(n)는 정렬된 픽셀들 중에 n번째 픽셀의 픽셀 값이다.
그리고, 수학식 2에 의해 표현되는 Di값이 계산된다:
그 다음 Di의 가장 큰 값을 갖는 클러스터를 분리한다. 이러한 과정은 N개의 클러스터들이 생성될 때까지 반복된다. N개의 클러스터들이 생성된 후에, 일반 로이드 알고리듬이 수행된다. 일반 로이드 알고리듬이 수행되는 경우, 클러스터 중심이 수학식(1)에 의해 계산되고 갱신된다.
다음, 유사한 컬러 벡터들을 갖는 클러스터들은 응집화(agglomerative) 크러스터링(clustering)을 수행하여 응집된다. 응집화 크러스터링은 알.오. 두다(R.O. Duda) 및 피.이. 하트(P.E. Hart)에 의해 "유형 분류 및 장면 분석, 존 윌리 및 아들들, 뉴욕, 1973(Pattern Classification and Scene Analysis, John wiley and Sons, New York, 1973)"에서 개시되므로, 본 명세서에서는 상세하게 설명되지 않을 것이다.
그 다음, 컬러 벡터들이 분류되고 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi] 및 컬러 벡터들의 백분위수(Pi)로 표현되는 주요한 컬러들이 얻어진다(단계 106). 여기서, i는 제1 영역에서 1부터 N까지의 임의의 연속하는 숫자이고, L, U 및 V는 CIE LUV 컬러 좌표계의 좌표들을 나타낸다. 백분위수(Pi)는 십진수로 표시된다. 수학식 3에 표현된 바와 같이 i 영역에 대한 백분위수(Pi)의 합은 1이다:
다음, 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi] 및 컬러 벡터들의 백분위수(Pi)로 표현되는 주요한 컬러들은 관련 영역의 컬러 특징 기술자로 표시되고 얻어진다(단계 108). 다시 말하면, 컬러 특징 기술자(F)는 수학식 4로 표현될 수 있다:
여기서 N은 소정의 양의 정수이다. 상기 컬러 특징 기술자는 가변-빈(variable-bin) 컬러 히스토그램으로 지칭될 수 있다.
k번째 영역내의 픽셀 값 데이터, 즉 영역k(Regionk) 및 상기 k번째 영역의 컬러 특징 기술자 데이터, 즉 Fk를 결합함으로써, 전체 영상(A')이 수학식 5로 표현된다:
여기서, k는 영상(A)의 분할된 영역들의 수를 나타내는 소정의 양의 정수이다(단계 110).
본 발명에 따라 컬러 영상 처리 방법에 의해 추출되는 컬러 특징 기술자는 하나의 영역에 관한 수들 중에 적은 수에 의해 축소해서 표현된다. 컬러 특징 기술자의 축소 표현은 복잡한 계산을 현저하게 감소시킬 수 있다. 이것으로 인하여 멀티-미디어 기반 컨텐츠를 빠르게 탐색하고 추출할 수 있다. 본 발명에 따른 컬러 영상 처리 방법은 MPEG-7과 같은 객체-기반 영상 처리 방법에 적용될 수 있다.
컬러 영상 처리 방법은 컴퓨터 프로그램으로 프로그램할 수 있다. 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 기술의 컴퓨터 프로그래머에게 용이하게 유도될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터 독출 가능 매체에 저장되고 컴퓨터에 의해 독출될 수 있고 실행될 수 있으며, 이로 인하여 컬러 영상 처리 방법을 구현한다. 상기 매체는 자기 기록 매체, 광학 기록 매체, 반송파 매체 등을 포함한다.
또한, 컬러 영상 처리 방법은 컬러 영상 처리 장치로 구현될 수 있다. 도 3은 본 발명에 따라 컬러 영상 처리 장치를 도시하는 블록도이다. 도 3을 참조하면, 컬러 영상 처리 장치는 분할부(300), 컬러 벡터 추출부(302), 컬러 특징 기술자 생성부(304) 및 결합부(306)를 포함한다.
컬러 영상 처리 장치의 동작에 있어서, 상기 분할부(300)는 입력 영상(A)을 k 개의 영역들로 분할하고 k번째 영역의 픽셀 값 데이터(Regionk)를 순차적으로 출력한다. 상기 컬러 벡터 추출부(302)는 k번째 영역의 픽셀 값 데이터(Regionk)를 수신하고 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi]을 추출한다. i개의 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi]이 모두 수신되는 경우, 상기 컬러 특징 기술자 생성부(304)는 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi]에 의해 표현되는 주요한 컬러들의 백분위수(Pi)를 획득하고 컬러 특징 기술자 데이터(Fk)를 생성하고 출력한다. 상기 컬러 특징 기술자 데이터(Fk)는 컬러 벡터들[cLi, cUi, cVi] 및 컬러 벡터들의 백분위수(Pi)로 표현되는 주요한 컬러들에 대한 정보를 포함한다.
각각 컬러들의 백분위수(Pi)를 얻기 위하여, 컬러 양자화는 각 분할 영역내에서 수행되는 것이 더 바람직하다. 따라서, 상기 컬러 영상 처리 장치는 바람직하게는 양자화부(미도시)를 더 포함한다. 입력 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하기 위하여, 상기 컬러 영상 처리 장치는 바람직하게는 필터링부(미도시)를 더 포함한다. 상기 양자화부는 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고, 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들을 일반 로이드 알고리듬에 의해 양자화한다.
상기 결합부(306)는 k번째 영역내의 픽셀 값 데이터, 즉 Regionk및 상기 k번째 영역의 컬러 특징 기술자 데이터, 즉 Fk를 결합하고, 처리된 영상(A')을 출력한다. 본 발명에 따른 컬러 영상 처리 장치는 MPEG-7과 같은 객체-기반 영상 처리 방법에 적용될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 컬러 영상 처리 장치에 있어서, 영상의 주요한 컬러들을 사용하여 컬러 영상을 표현하는 것은 컬러 영상 처리 분야 이외에 다양한 다른 분야들에도 또한 적용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 컬러 영상 처리 방법은 객체-기반 영상 처리 방법에 적용되고, 이것에 의하여 멀티-미디어 컨텐츠를 빠르게 탐색하고 추출할 수 있다.
본 발명은 객체-기반 영상 처리 분야에 적용될 수 있다.

Claims (39)

  1. 영상의 컬러 특징(feature)들을 기술하는 컬러 특징 기술자(descriptor)를 추출하는 컬러 영상 처리 방법에 있어서,
    (a) 입력 영상의 컬러 벡터들을 획득하는 단계;
    (b) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율(ratio)들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계; 및
    (c) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 컬러 벡터들은 양자화된 컬러 벡터들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 비율들은 백분위수(percentile)들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서, (d)상기 컬러 벡터들 및 상기 컬러 특징 기술자를 결합하고 상기 결합 결과를 전체 영상으로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 컬러 벡터들은 양자화된 컬러 벡터들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 비율들은 백분위수들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  7. 제1항에 있어서, (e)상기 양자화된 컬러 벡터들 및 상기 컬러 특징 기술자를 결합하고 상기 결합 결과를 전체 영상으로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상을 부드럽게 하는(smoothing) 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  9. 제1항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상의 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  10. 제1항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중의 어느 한 항에 있어서, 단계 (b) 이전에,
    필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하는 단계; 및
    컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반(general) 로이드(Lloyd) 알고리듬을 적용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  12. 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 방법에 있어서,
    (a) 입력 영상을 복수 개의 영역으로 분할하는 단계;
    (b) 상기 분할된 영역들에 대한 컬러 벡터들을 획득하는 단계;
    (c) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계; 및
    (d) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 컬러 벡터들은 양자화된 컬러 벡터들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 비율들은 백분위수들인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  15. 제1항에 있어서, (e)상기 분할된 영역들의 상기 양자화된 컬러 벡터들 및 상기 컬러 특징 기술자를 결합하고 상기 결합 결과를 전체 영상으로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  16. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상을 부드럽게 하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  17. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상의 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  18. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 입력 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  19. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 분할된 영역들을 부드럽게 하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  20. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 분할된 영역들의 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  21. 제12항에 있어서, 단계 (b) 이전에, 상기 분할된 영역들을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  22. 제12항 내지 제21항 중의 어느 한 항에 있어서, 단계 (b) 이전에,
    필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하는 단계; 및
    컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반 로이드 알고리듬을 적용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 방법.
  23. 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 코드들을 포함하는 컴퓨터 독출가능 매체에 있어서,
    (a) 입력 영상을 복수 개의 영역으로 분할하는 단계;
    (b) 상기 분할된 영역들에 대한 컬러 벡터들을 획득하는 단계;
    (c) 상기 입력 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 얻기 위하여 상기 컬러 벡터들을 분류하는 단계; 및
    (d) 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 비율들을 상기 입력 영상의 컬러 특징 기술자로 표현하는 단계를 포함하는 컬러 영상 처리 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에 의해 실행가능한 프로그램 코드들을 포함하는 컴퓨터 독출가능 매체.
  24. 제23항에 있어서, (e)상기 분할된 영역들의 상기 양자화된 컬러 벡터들 및 상기 컬러 특징 기술자를 결합하고 상기 결합 결과를 전체 영상으로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 독출가능 매체.
  25. 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 장치에 있어서,
    입력 영상의 픽셀 값 데이터를 수신하고 소정의 컬러 좌표계에서 컬러 벡터들을 추출하는 컬러 벡터 추출부; 및
    상기 컬러 벡터들이 모두 수신되는 경우 상기 컬러 벡터들에 의해 표현되는 주요한 컬러들의 백분위수들을 획득하고, 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 백분위수들에 관한 정보를 포함하는 컬러 특징 기술자 데이터를 생성하고 출력하는 컬러 특징 기술자 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  26. 제25항에 있어서, 픽셀 값 데이터 및 컬러 특징 기술자 데이터를 결합하고 처리된 영상을 출력하는 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  27. 영상의 컬러 특징들을 기술하는 컬러 특징 기술자를 추출하는 컬러 영상 처리 장치에 있어서,
    입력 영상을 k개의 영역들로 분할하고, 여기서 k는 임의의 양의 정수이며, k번째 영역에 대응하는 픽셀 값 데이터를 순차적으로 출력하는 분할부;
    입력 영상의 픽셀 값 데이터를 수신하고 소정의 컬러 좌표계에서 컬러 벡터들을 추출하는 컬러 벡터 추출부; 및
    상기 컬러 벡터들이 모두 수신되는 경우 상기 컬러 벡터들에 의해 표현되는 주요한 컬러들의 백분위수들을 획득하고, 상기 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 백분위수들에 관한 정보를 포함하는 컬러 특징 기술자 데이터를 생성하고 출력하는 컬러 특징 기술자 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  28. 제27항에 있어서, 상기 분할된 영역에서 컬러 양자화를 수행하는 양자화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  29. 제28항에 있어서, 상기 양자화부는 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하며, 컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반 로이드 알고리듬을 적용하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  30. 제27항에 있어서, 모든 k개의 분할된 영역들에 관하여, k번째 영역에 대응하는 픽셀 값 데이터 및 상기 대응 영역의 컬러 특징 기술자 데이터를 결합시키고, 처리된 영상을 출력하는 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  31. 제30항에 있어서, 상기 분할된 영역에서 컬러 양자화를 수행하는 양자화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  32. 제31항에 있어서, 상기 양자화부는 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하며, 컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반 로이드 알고리듬을 적용하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  33. 제27항 내지 제32항 중의 어느 한 항에 있어서, 입력 영상을 부드럽게 하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  34. 제27항 내지 제32항 중의 어느 한 항에 있어서, 입력 영상의 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  35. 제27항 내지 제32항 중의 어느 한 항에 있어서, 입력 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 제거하는 소정의 필터링 과정을 수행하는 필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  36. 제33항 내지 제35항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 분할된 영역에서 컬러 양자화를 수행하는 양자화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  37. 제36항에 있어서, 상기 양자화부는 필터링된 영상의 픽셀들이 노이즈성 픽셀일 확률을 분석하고 상기 픽셀들에 적절한 가중치를 부여하며, 컬러 양자화를 수행하기 위하여 상기 가중치가 부여된 픽셀들에 해당하는 컬러 벡터들에 일반 로이드 알고리듬을 적용하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  38. 제37항에 있어서, 모든 k개의 분할된 영역들에 관하여, k번째 영역에 대응하는 픽셀 값 데이터 및 상기 대응 영역의 컬러 특징 기술자 데이터를 결합시키고, 처리된 영상을 출력하는 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 처리 장치.
  39. 컬러 영상을 표현하는 방법에 있어서, 상기 컬러 영상은 상기 컬러 영상의 주요한 컬러들 및 상기 주요한 컬러들의 백분위수를 사용하여 표현되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 표현 방법.
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