[发明专利]颜色量化方法和使用该方法的多媒体搜索方法

说明书

本发明涉及基于HMMD色空间的颜色量化方法和使用该方法的多媒体搜索方法，用于提取颜色特征以搜索多媒体，从而能够搜索在不同级别量化的多媒体数据。

已经有用于搜索基于信息的多媒体的新技术。投入了大量努力来研究搜索性能所主要依赖的那些多媒体特征。

搜索引擎通常使用全局和局部颜色信息和纹理信息来进行图像搜索。而且，已经知道颜色信息在图像搜索中起到重要作用。

最终，发展了更有效的颜色特征，并且进行了大量努力来开发用于高效搜索的色空间。

颜色信息包括各种特征信息，例如颜色直方图，局部代表性颜色等等。因此，搜索性能很大程度上取决于如何量化颜色。

当在一个色空间上表示颜色分布时，很难显示多个颜色种类。因此，需要进行颜色量化，以便通过将相似的色群组合成单个色表来利用有限数量的颜色表示颜色信息。

例如，对于RGB色空间中的颜色直方图，RGB元素由范围在0到255的数字字符表示。因此，颜色类达到256³，要由256³个单元条(bin)构成的颜色直方图来表示是不理想的。

因此，给出单个颜色标记(color label)，通过把类似的颜色归组来将它们认为是一种颜色。

为了进行颜色标记，将色空间划分为其数量等于所要表示的颜色数量的多个局部空间，该划分方法被称为颜色量化方法。

有很多因素影响使用颜色进行多媒体搜索的搜索性能。首先，重要的是，色空间要能够很好地表示颜色。其次，重要的是，如何划分给定的色空间，因为数据的颜色特征会根据颜色量化方法被良好地或错误地表示。

因此，颜色量化方法应该适于提供高搜索性能。

颜色量化所考虑的一个事实是，无法对得自不同量化方法的颜色信息进行比较。

由于搜索是在本地数据库上进行的，所有的现有技术都无法考虑上述事实。    

即，尽管已经报告有对由相同量化方法提取的颜色信息进行比较性搜索的研究，但其假设前提是，量化是由相同量化方法获得的。

由于近来因特网技术的快速发展，希望在不考虑不同数据管理服务器的情况下搜索数据。因此，重要的是，能够具有不考虑数据的位置和服务器而相互地比较和搜索多媒体数据的功能。

为了满足这种需求，应该考虑适当的量化方法，并且提供用于相互比较的搜索算法。这种性质被称为互操作性。

首先，在以下概括用于解释本发明的术语。

(a)颜色量化级别

由任意色空间表示的颜色数量是无限的。

在一个计算机中利用256维的RGB色空间表示的颜色数量达到2563(16777216)。

为了减小用于搜索基于颜色的多媒体时所表示的颜色数量，通过将所表示的颜色归组成自然数N来分配颜色标记。在此情况下，色群的数量被称为颜色量化数。

(b)互操作性

信息是根据量化方法改变的，即便是使用相同的色空间提取多媒体的颜色特征。

尤其是，很难使用被量化为不同量化级别的图像特征来测量两个图像之间的相似性，这是因为特征中表示的颜色标记的意义是不同的，并且它们的关系难以描述。

例如，通过将一个数据量化为32个级别来由32个单元条构成一个颜色直方图，而通过将另一个数据量化为64个级别来由64个单元条构成另一个直方图。为了使用颜色直方图测量相似性，首先要知道的是第一直方图的哪些相应单元条对应于第二直方图的预定单元条。而且，如果是利用任意方法进行量化，很难定义单元条的关系。

另一方面，如果在某些规则下进行量化，就能够描述由两个特征表示的颜色标记的关系，而不管所应用的不同量化级别。因此，相似性的比较是可能的。

例如，如果将量化为32个级别的色空间划分为一对分离的空间以便提供64个级别，那么由64个级别表示的相应单元条就能够轻松计算相容关系，以便映射到32个级别中的一个。 

这种能够处理比较而不管不同的量化方法的性质就是互操作性。

(c)HMMD色空间

本发明的发明人发明的在1998年4月29日提交的韩国专利申请No.98-15326中揭示了HMMD色空间(发明名称：颜色协调空间结构和使用颜色协调的颜色量化方法)。

如图1所示，形状为一对双锥体(double corn)的HMMD色空间包含5个参数，其中该对锥体的底部面对面重叠。