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Role of Histogram Modification Functions EQH, LOG, POLY, Linear Equations for CBIR Based on 64 Bins Approach

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.59 (2013.10)바로가기
  • 페이지
    pp.53-70
  • 저자
    Dr. H. B. Kekre, Kavita Sonawane
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A205311

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원문정보

초록

영어
This paper describes the use of histogram modification functions to improve the retrieval efficiency of the content-based image retrieval system based on bins approach. Four different functions explored in this paper used as histogram specification to modify the histograms are; histogram equalization (EQH), polynomial function (POLY), linear equations (LinearEQ1,2,3) and logarithmic function (LOG). Modified histograms are partitioned into 4 parts using centre of gravity (CG) to form 64 bins from 256 bins of R, G and B histograms. Bins holding the count of pixels falling in particular range of modified intensities divided into four parts using centre of gravity. Statistical properties are computed for the intensities possessed by the pixels counted into these 64 bins. These properties are representing the type of feature vector in the form of first four moments namely mean, standard deviation, skewness and kurtosis. All moments are computed for three-color intensities R, G and B separately. Based on color and moment different types of feature vector databases are prepared. Comparisons of query feature vector with feature vectors of database images is carried out by means of three similarity measures namely Euclidean distance (ED), absolute distance(AD)and cosine correlation distance(CD). Role of each modification function along with all types of feature vectors is evaluated and compared and presented using three parameters; Precision Recall Cross over Point (PRCP), Longest String(LS), Length of String to Retrieve all Relevant (LSRR).

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Histogram and Histogram Modifications
  2.1. Histogram Modifications
 3. Histogram Partitioning and Bins Formation
 4. Feature Vector Extraction
 5. Indexing, Retrieval and Performance Evaluation
  5.1. Application of Similarity Measures and Retrieval
  5.2. Performance Evaluation Parameters: PRCP, LS and LSRR
 6. Experimental Results and Discussion
  6.1. Query by Example
  6.2. Results and Discussion:
 7. Conclusion
 References

키워드

Bins histogram modification Mean Standard Deviation Skewness Kurtosis PRCP LS LSRR

저자

  • Dr. H. B. Kekre [ Department of Computer Engineering, NMIMS University, Vileparle, Mumbai, India Ph.D. Research Scholar, NMIMS University, Mumbai ]
  • Kavita Sonawane [ Department of Computer Engineering, NMIMS University, Vileparle, Mumbai, India Ph.D. Research Scholar, NMIMS University, Mumbai ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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