专利名称：利用空间相干性设定主色的方法
技术领域：
本发明涉及多媒体搜索。具体而言，本发明涉及设定主色的方法，其中包含了主色作为用于搜索多媒体数据的特征。
简而言之，可以通过以下方法来确定主色利用给定区域的平均颜色值；选择一种出现频率最高的颜色；选择n种出现频率最高的颜色；利用在指定区域超过p％的颜色；或者利用分布图，等等。
上述的每种方法都有自己的优点和缺点。
例如，利用分布图的方法可以很好地表示颜色。但是，它需要大量的数据，并且有时候会把只占区域中极小部分的颜色设定为主色。
另一种利用单个平均值的方法具有数据信息量小的优点，并且能够在基于内容的搜索中实现预过滤的功能。但是，如果该区域是由多种颜色组成，则很难准确地表示主色。
但是，考虑到图象的特征通常是形形色色的，而且通常难以用单个的颜色值表示各种颜色，仅仅利用一种主色来表示图象区域的方法无法恰当或者充分地表示图象的全部特征，也无法构建精确的图象特征数据库，从而降低利用这样的特征数据库进行图象搜索的性能。
另外，在多种颜色的基础上表示区域主色的方法不仅占用很大的存储空间，而且难以精确地表示颜色间的相互关系。在很多情况下，也难以根据给定图象区域的颜色分布确定主色，由这种方法获取的主色值缺乏精度。
考虑到上述的所有问题，本发明的发明人提出了一种新的描述给定图象区域的颜色信息的方法，其中图象区域由几个主色和它们的频率(主色在给定区域中的比率，百分比％)，定义主色的空间相干性(其被称为可靠性)，利用这个可靠性和主色来进行图象搜索，以提高图象搜索的性能。韩国专利申请NO.1999-3181(对应于2000年1月10日提交的美国专利申请No.09/479,888和1999年12月31日提交的PCT申请No.PCT/KR99/00849)和韩国专利申请NO.1999-26784(对应于2000年7月3日提交的美国专利申请No.09/609,392和PCT申请No.PCT/KR00/00710)中叙述了这种方法。
这里，空间相干性可以是关于指定图象区域的主色的可靠程度的线索或信息，还指示了主色在该图象区域中混合的密集程度。
因此，当与主色一起定义了空间相干性的时候，在进行图象搜索的时候可以知道主色的可靠程度，在此基础上，可以实现更高级的搜索。
因此可以得出结论，用空间相干性表示主色可靠性的精确程度显著地影响图象搜索的性能。
所以，空间相干性简单的均匀量化显然不足以反映图象的各种特征。因此需要更好的空间相干性的量化方案。
发明内容
因此，本发明是方向是用于设定主色的方法，其可以从根本上消除因现有技术的限制和缺点而带来的一个或多个问题。
本发明的一个目的是提供一种设定主色的方法，特别是主色被用作多媒体数据的特征的时候，其利用主色的空间相干性来改善多媒体数据搜索的性能。
为了实现上述的和其它的优点，根据本发明的目的，正如在此作为实施例并详细叙述的，提供了一种设定主色的方法，其中主色由主色值、频率、及其空间相干性表示，空间相干性在预定的阈值基础上进行非均匀量化。
根据本发明的一个方面，在预定阈值的基础上将空间相干性划分为指定的多个段，以将对应于各个段的空间相干性量化为特定的值，或者均匀量化特定段的空间相干性，从而使得整体的空间相干性是不均匀量化的。
根据本发明的一个优选实施例，提供了一种设定主色的方法，以利用表示指定图象区域的主色和主色的空间相干性(SC)来描述指定的图象区域，该方法包括将空间相干性与预定的阈值进行比较；根据空间相干性和预定阈值之间的比较，通过映射对应于空间相干性的量化空间相干性(QSC)来对空间相干性进行非均匀量化。
优选的是，将空间相干性标准化为0～1的实数，将阈值设定为0.70。
更为优选的是，如果空间相干性小于阈值0.70，则将相应的空间相干性的量化值映射为“1”，对于空间相干性为0.70～1之间的区域，剩余的量化为均匀量化。
优选的是，利用量化空间相干性(QSC)的“0”值来作为表示该空间相干性无效或未计算的信号。
根据本发明的另一个优选实施例，提供了一种对图象主色的空间相干性进行量化的方法，该方法包括将空间相干性标准化为0～1；按照5位(0～31)为空间相干性指定预定数目的位；以及根据标准化的预定阈值，将空间相干性非均匀地量化为1～31的范围内。
优选的是，如果空间相干性的标准化值小于阈值0.70，则将量化空间相干性(QSC)设定为1，而0.70～1范围内的空间相干性值被均匀量化至2～31的范围内。
更为优选的是，利用量化空间相干性(QSC)的“0”值来表示这个元素未计算。
可以理解，本发明以上的综述和以下的详细说明都是示例性的和说明性的，旨在对由权利要求所限定的本发明进行进一步的解释。
优选实施例本发明实施例的下面的详细说明(如
图1-3所示)不是用于限制本发明的范围，如所说明的那样，它只是本发明的优选实施例的一个代表。在说明书中，不同图中的相同的参考标号表示相同的元件。说明书中所提供的内容只是用于增进对本发明的综合理解。因此，显然如果没有所定义的这些内容，本发明也可以实现。同样，公知的功能和结构这里就不详细描述了，因为这些不必要的细节可能会不利于对本发明的理解。
本发明提出了一种用于设置主色、特别是在给定的图象区域的主色和该主色的空间相干性一起进行表示的时候设置主色的方法，该方法包括步骤把空间相干性和预定的阈值进行比较，根据上述比较结果，通过把与上述空间相干性相对应的量化的空间相干性(QSC)进行映射，实现对该空间相干性的非均匀量化。
优选地，把空间相干性标准化为从实数0到1之间，而把本发明的方法中所使用的阈值设置为0.70。
如果量化的空间相干性(QSC)为“0”，其意味着空间相干性是无效的。
相反，如果空间相干性小于阈值0.70，就把用于相应的空间相干性的量化值映射为“1”(QSC＝1)，按照剩余的量化值的数目，把均匀的量化应用于空间相干性从0.70到1的区域中。此处，均匀量化根据下面的公式执行量化的空间相干性(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-2.0)+0.50]+2，
其中SC_BIT表示分配给量化作用的位数。
在本发明的一个实施例中，空间相干性被量化为1位，如果空间相干性比阈值0.7小，QSC就变为0，如果空间相干性比阈值0.7大，QSC就变为1。
优选地，本发明中所使用的阈值可以由两个阈值来设置，也就是，第一个阈值为0.62，第二个阈值为0.7。
在本发明的另一个实施例中，空间相干性被量化为2个或更多个位，如果此时的空间相干性小于0.62(SC＜0.62)，QSC就变为0。反之，如果空间相干性在0.62和0.7之间(0.62≤SC≤0.7)时，则QSC为1，如果空间相干性为0.7或大于0.7时，按照剩余的量化值的数目，把均匀的量化应用于空间相干性从0.70到1的区域中。与上面相类似，均匀量化根据下面的公式执行量化的空间相干性(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-3.0)+0.50]+2，其中SC_BIT表示分配给量化作用的位数，它为两个或多个位(SC_BIT≥2)。
下面将参照相关附图解释利用空间相干性设置主色的方法。
如上所述，本方法的主要目的是提高图象搜索的性能，这主要是通过以下方法实现根据几种主色、它们的频率(一给定区域中主色所占百分比)以及与主色相对应的空间相干性来描绘一个图象区域；以及在多媒体数据搜索过程中利用主色来开发空间相干性。
通常采用的设置主色的方法包括使用区域中平均色值的方法；利用出现频率最高的颜色来表示主色的方法；利用出现频率最高的n种颜色来表示主色的方法(n为一预定数字)；利用指定区域中所占百分比大于p％的颜色的方法；或利用分布图的方法。
优选地，空间相干性用用于一个区域或一幅图象的整个主色的单一值来表示(SC对于全体主色的空间相干性)。
如前所述，本发明的空间相干性的值是非均匀量化的，目的是改善图象搜索的性能。
此处，空间相干性SC是根据以下公式得到的SC＝∑对所有iCOH_Ci×COUNT_PELS_Ci/TOTAL_PELS_OF_R此处，COH_Ci是Ci的每个主色的相干性；COUNT_PELS_Ci是区域R中Ci的象素数目；TOTAL_PELS_OF_R是通过对区域R中的象素计数而计算出的区域R的大小。
为了获得空间相干性，空间相干性的值首先要指定为一个初始值“0”(设置SC＝0)，用于对象素值(SUM_COUNG_PELS)计数的变量要指定为“0”。
在此之后，为给定区域R中的所有象素指定VISITEDPELP＝FALSE，然后，考虑到整个主色(Ci)就可以获得COH_Ci和COUNT_PELS_Ci。
要得到最终的空间相干性，SC要加上COH_Ci×COUNT_PELS_Ci(即，SC＝SC+COH_Ci×COUNT_PELS_Ci)，然后被TOTAL_PELS_OF_R除(即SC＝SC/TOTAL_PELS_OF_R)。
特别地，COH_Ci(Ci的整个主色相干性)和COUNT_PELS_Ci按如下方式获得首先，先确定相干性检验屏蔽(CCM)的大小。例如，CCM可以通过把CCM_WIDTH(＝3)与CCM_HEIGHT(＝3)相乘得到。把初始COUNT_PELS_Ci设置为0，TOTAL_NUM_COHERENT也设置为0。对于区域R中的全部象素PELj，如果满足关系Ci＝COLOR_OF_PELj&VISITED_PELj＝FALSE，则VISITED_PELj就为真(也就是，VISITED_PELj＝TRUE)，并且COUNT_PELS_Ci增加1(也就是COUNT_PELS_Ci＝COUNT_PELS_Ci+1)。对于下面的操作要把PELj调整到CCM的中心。
除了中心象素PELj之外，如果对于所有的其他被屏蔽的象素Ci＝COLOR_OF_MASKED_PEXELk，它们都增加TOTAL_NUM_COHERENT++。
下一步，利用下面的公式计算COH_Ci，COH_Ci＝TOTAL_NUM COHERENT/COUNT_PELS_Ci/(CCM_WIDTH*CCM_HEIGHT-1)。然后，利用所得到的COH_Ci和COUNT_PELS_Ci，根据下面的公式就可以得到空间相干性∑foralliCOH_Ci×COUNT_PELS_Ci/TOTAL_PELS_OF_R把由上面的算法确定的空间相干性用0和1之间的实数进行标准化。然后把最终的空间相干性量化为1个位，2个位，3个位，4个位或5个位。
例如，如果把空间相干性量化为1个位，QSC(量化的空间相干性)就取0或1；如果把空间相干性量化为2个位，QSC(量化的空间相干性)就取0，1，2或3；如果把空间相干性量化为3个位，QSC(量化的空间相干性)就取0，1，2，3，4，5，6或7；如果把空间相干性量化为4个位，QSC就(量化的空间相干性)就取0，1，2，……14或15；如果把空间相干性量化为5个位，QSC就(量化的空间相干性)就取0，1，2，……30或31。
因此，空间相干性的量化方案主要可以归类为一个均匀的量化方案和非均匀的量化方案，在均匀量化方案中，空间相干性可被均匀地从0到1进行划分来映射每个量化值；在非均匀的量化方案中，0到1之间的部分被非均匀划分来映射每个量化值。优选地，在本发明中，即使使用相对较少的位数，也应用非均匀的量化方案以改善搜索功能。
更具体地说，根据本发明的空间相干性的非均匀的量化方案被分为一种情况用“0”代表量化值，和一种情况排除(不使用)“0”代表量化值。
在一些情况下，不用“0”代表量化值，由于“0”已用于代表其它，即‘SC为无效’。例如，当空间相干性被量化为2个位时，QSC(量化空间系数)被映射为1，2或3。
图1说明了本发明的第一实施例，其中“0”不用于代表量化值，阈值0.70用于代表非均匀量化。
首先，算出了空间相干性(S101)。然后，将空间相干性与阈值0.70相比较(S102)。如果空间相干性小于0.70，则QSC被映射为1(S103)，而如果空间相干性大于阈值0.70，剩余量化数量继续均匀量化直到空间相干性从0.70到1的区域(S104)。
换言之，QSC基于下述公式进行非均匀量化(S105)
(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-2.0)+0.5]+2其中，SC_BIT为赋给量化的位数。例如，SC_BIT可为2位，3位，4位或5位。
图2和图3显示了根据本发明的第二优选实施例和第三优选实施例利用量化值“0”来量化空间相干性的方法。
如果用量化值0量化空间相干性，则已量化的空间相干性可以包括量化值“0”的方式表述。例如，如果空间相干性被量化为2位，已量化空间相干性(QSC)被映射为0，1，2或2。
特别地，图2说明了仅利用量化值“0”和利用1位来量化空间相干性的方法。
参见图2，首先算出空间相干性(S201)，然后其与阈值0.70比较(S202)。
比较的结果，如果空间相干性小于0.70，则QSC被映射为0量化值。同时，如果空间相干性大于0.70，QSC被映射为1量化值。
另一方面，图3所示的第三优选实施说明了获得已量化的空间相干性(QSC)的方法，特别是当利用大于1位，如2位、3位、4位或5位来量化空间相干性时。
此外，如前所述首先算出空间相干性(S301)，但这一次其与阈值0.62和0.7比较(S302)。
如果空间相干性小于0.62，则QSC被映射为0量化值(S303)，如果空间相干性大于或等于0.62并且小于0.70(0.62≤SC＜0.70)，QSC被映射为1量化值(S304)。
同时，如果空间相干性大于或等于0.70，按照剩余量化位数将非均匀量化应用于具有从0.70到1的空间相干性的区域(S305)。
换言之，QSC基于下述公式进行均匀量化(S305)(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-3.0)+0.5]+2其中，SC_BIT为赋给量化的位数。例如，SC_BIT可为2位，3位，4位或5位。
如前所述，当一图像或图像区域被一主色表示时，如果主色频率和主色的空间相干性被与主色一起表示时，并且如果空间相干性为非均匀量化，即使采用相对较小的位数也可能提高图像搜索的性能。
为了利用主色信息(主色值，颜色频率，颜色的空间相干性)来进行更好的图像搜索，可以将某个图像区域(或整个图像)与另一个图像区域进行比较。也就是，将从每一个图像区域抽取的几个主色、主色的频率、和主色的空间相干性与另一个区域的这些信息匹配以进行比较。
这样做，使用下述公式算出用来反映两个将被比较的图像区域(或整个图像)间的近似性的误差Diff(D1，D2)Diff(D1，D2)＝W1×SC_Diff×DC_Diff+W2×DC_Diff通过此种方式，发现两个图像区域(或整个图像)的相似性。
在上述公式中，W1表示权重SC_Diff。例如，W1可被赋为0.3(W1＝0.3)。然而，如果空间相干性无效，W1被赋为0(W1＝0)。同样地，W2表示右边第二项的权重DC_Diff。例如，W2可被赋为0.7(W2＝0.7)。
这里，SC_Diff为将被比较的两个图像区域(或整个图像)的每一个空间相干性的差异的绝对值，并且DC_Diff为将被比较的两个图像(或整个图像)的主色值间的差值。
总之，本发明对提高搜索的性能是很有利的。特别地，在搜索期间，通过结合频率和空间相干性将主色表示为图像搜索，其中空间相干性被基于预先确定的阈值进行非均匀量化。因此，即使采用相对较小的位数，空间相干性能够表示主色的可靠性并且提供更为改善的图像搜索的性能。
尽管本发明已被结合各种实施例进行了描述，这些描述仅仅是示例性的。因此，根据前述的详细的描述，许多替换、修改和变化对于本领域熟练的技术人员来说是显而易见的。前面的说明应包容所有此类替换和变化位于所附的权利要求的精神和范围内。
权利要求
1.一种利用表示指定图象区域的主色和所述主色的空间相干性(SC)来设定主色以描述指定图象区域的方法，所述方法包括将所述空间相干性与预定的阈值进行比较；在所述空间相干性和所述预定阈值之间的比较的基础上，通过映射对应于所述空间相干性的量化空间相干性(QSC)来对所述空间相干性进行非均匀量化。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述空间相干性标准化为0～1之间，将所述阈值设定为0.70。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述量化空间相干性(QSC)的“0”值表示所述空间相干性无效。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，如果所述空间相干性小于阈值0.70，将相应的空间相干性的量化值映射为“1”，对于空间相干性为0.70～1之间的区域，剩余的量化全部为均匀量化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，量化空间相干性(QSC)的均匀量化是根据以下的公式进行的(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-2.0)+0.5]+2其中，SC_BIT是分配给量化的位数。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述空间相干性进行1位量化，如果所述空间相干性小于所述阈值0.70，则QSC变成0(QSC＝0)，而如果所述空间相干性大于所述阈值0.70，则QSC变成1(QSC＝1)。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述阈值包括第一阈值0.62和第二阈值0.70。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述空间相干性进行2位或更多位的量化，如果所述空间相干性小于所述第一阈值0.62(SC＜0.62)，则QSC变成0(QSC＝0)；如果所述空间相干性大于等于所述第一阈值0.62并且小于所述第二阈值0.70(0.62≤SC＜0.70)，则QSC变成1(QSC＝1)；如果所述空间相干性大于或等于0.70(0.70≤SC)，则对空间相干性为0.70～1的区域进行均匀量化。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，量化空间相干性(QSC)的均匀量化是根据以下的公式进行的(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-3.0)+0.5]+2其中，SC_BIT是分配给量化的位数。
10.一种对图象主色的空间相干性进行量化的方法，包括将所述空间相干性标准化为0～1；将空间相干性的预定位数指定为5位(0～31)；以及根据标准化的预定阈值，将所述空间相干性非均匀量化为1～31的范围内，其中，如果所述空间相干性的标准化值小于阈值0.70，则将量化空间相干性(QSC)设定为1，而将0.70～1之间的空间相干性值均匀量化至2～31的范围。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，利用量化空间相干性的“0”值来表示这个元素未计算。
12.根据权利要求10所述方法，其中，量化空间相干性(QSC)的均匀量化是根据以下的公式进行的(QSC)＝(int)[(SC-0.7)/(1.0-0.7)×(2.0SC_BIT-2.0)+0.5]+2其中，SC_BIT是分配给量化的位数。
全文摘要
本发明公开了一种用于利用空间相干性设置主色以提高图像搜索功能的性能的方法,其描述了基于几种主色的图像区域,每一个主色的频率,和主色的空间相干性(SC)。根据本发明的方法,基于预先确定的阈值对空间相干性进行非均匀量化。根据本发明的优选实施例,空间相干性(SC)在0和1之间取值并且阈值被设为0.70。
文档编号G06T7/40GK1366262SQ0210237
公开日2002年8月28日 申请日期2002年1月18日 优先权日2001年1月18日
发明者金贤埈 申请人:Lg电子株式会社