컬러 히스토그램은 내용기반 영상검색 시스템에서 영상 특징으로 널리 이용되고 있다. 이는 영상의 전체적인 컬러 분포를 그래프 상에 표현한 것이나, 객체 모양의 커다란 변화에는 강인하지 못하다는 단점을 가지고 있다. 또한, 이것은 영상의 컬러 분포에 기반하기 때문에 다른 영상이라도 동일하기나, 유사한 값을 가지는 경우가 있다. 그리고 영상의 효과적인 인덱싱에 이용되고 있는 코렐로그램은 컬러 히스토그램처럼 영상 내에서의 픽셀 컬러 분포에만 국한되지 않고, 영상 픽셀의 공간 정보까지 이용하게 되며, 이로 인한 강인성 때문에 콘텐츠기반 영상검색을 하는 연구자들의 관심을 가져왔다. 본 논문에서는 영상의 빈(히스토그램 값으로 나눈 구간)을 최대 주파수에 따라 분리하여 코렐로그램에 적용하는 새로운 기술을 제안하였다. 알고리즘은 먼저 영상에 대한 히스토그램을 계산하여 이를 똑같은 4개의 빈으로 나누고, 이를 다시 각각 4개 이상의 서브 빈으로 나누게 된다. 그리고 각각의 서브 빈에서 최대 주파수를 계산하여 이 정보를 모두 코렐로그램의 특징값으로 저장한 후, 질의 영상의 코렐로그램과 데이터베이스 영상의 코렐로그램을 비교하여 유사성을 측정하게 된다. 제안된 알고리즘에 대한 시뮬레이션은 대규모의 데이터베이스 상에서 시행하였고 그 결과 좋은 정확도를 나타내었다.