전광판을 통해 이미지를 표시할 때 이미지를 구성하는 각 화소에 대응하는 도트들 별로, 모두 일정한 밝기로 색상을 출력하기 때문에 이미지 내에 다양한 색상이 포함되어 있는 경우, 상대적으로 밝은 색상이 어두운 색상보다 더 밝게 보이는 문제를 가지고 있다. 또한 기존의 전광판들은 전광판을 통해 글자를 표시할 때 글자의 크기에 관계없이 모두 일정한 밝기로 글자를 표시하기 때문에 상대적으로 작은 글자가 큰 글자에 비해 잘 보이지 않는 문제가 있다. 우리는 전광판을 통해 이미지를 표시할 때, 해당 이미지 내의 다양한 색상들에 따라 부분적으로 전광판의 각 도트들의 휘도를 서로 다르게 출력하고, 전광판을 통해 글자를 표시할 때, 글자의 크기 별로 휘도를 서로 다르게 출력함으로써, 전광판을 통해 표시되는 정보에 대한 가독성을 향상시킬 수 있는 RICS 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.
본 연구는 현재 지상파 DMB의 방송자막에 대한 사용자들의 인식을 파악하여, 향후 방송자막 디자인 개선 방향을 제시하고자 하였다. 먼저 방송자막에 대한 기존 연구들을 고찰하였다. 그 결과 프로그램 시청 시 방송자막이 중요한 역할을 하며, 글자 수의 최소화, 명료성을 높이는 글자체와 색상의 배열, 구성 요소의 재배치가 방송자막의 가독성을 높이는 주요 요소로 파악되었다. 그러나 실제 지상파 DMB 사용자들을 대상으로 설문 조사를 한 결과 화질, 화면 구성, 색상 및 명암 등에서 긍정적인 평가가 낮았다. 또한 방송자막의 가독성, 정보의 전달, 자막 구성, 글자체, 글자 수 및 글자 크기 등의 평가에서는 더욱 부정적인 것으로 나타났다. 앞으로 방송자막 형태 및 구성, 정보량의 제한, 글자의 선명성 및 크기, 색상 배치 및 선명성 등에서 지상파 DMB 화면에 적합하고, 사용자의 편이성을 고려한 자막 디자인의 개발이 절실히 요청된다.
색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.
목적: 모니터 글자 색상에 따른 가독성을 측정하여, 모니터와 전자미디어 사용에서 안정피로를 감소시킬 수 있는 데이터를 제공하기 위한 기초 연구이다. 방법: 색각이상이 없으며 최대교정시력 1.0 이상의 피검자 50명(평균연령 $22.93{\pm}1.68$)을 대상으로 읽기속도 검사를 163개 단어 중 123개 이상의 단어를 읽은 피검자를 선정하였다. 모니터는 배경색을 white로 통일하였으며, 글자 색상은 black, blue, red, yellow 4가지 색상으로 가독성을 측정하였다. 결과: 글자 색상 Black, Blue, Red, Yellow인 경우 평균가독시간은 각각 41.89초, 42.89초, 45.32초, 56.28초로 측정되었다. 독서오류에서는 Black 1.94개, Blue 2.74개, Red 3.36개, Yellow 5.14개로 측정되었다. 평균고정시간에서는 Black 0.25초, Blue 0.26초, Red 0.27초, Yellow 0.32초로 측정되었다. 결론: 본 연구에서 가독성을 평가하는 항목인 가독시간, 독서오류, 평균고정시간에서 모두 Black, Blue, Red, Yellow순으로 가독성이 감소하는 경향을 보였다.
본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 배경 영역이 포함된 자동차의 전,후면 사진에서의 자동차 번호판 영역(녹색, 흰색) 추출과 추출된 번호판에서 글자를 분리해내는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보를 이용하여 번호판을 추출하는 방법은 흰색 번호판(신형 번호판)의 경우에는 배경 영역에서 흰색인 영역도 많고 국내 차량 중에 흰색 차량이 많기 때문에 번호판 영역과 배경 영역 사이의 명확한 구분에 어려움이 있었다. 따라서 행별 Red값 변화도를 조사하여 배경 영역과 번호판 영역 사이의 명확한 구분을 하게 하며, 흰색 번호판의 경우에 추출이 안되면 흰색의 기준을 더 낮추어서 다시 영역 추출을 할 수 있는 재추출 알고리즘을 추가해서 비교적 어두운 사진에서도 번호판영역을 추출할 수 있도록 한다. 추출된 번호판에서 글자를 추출해내는 과정에서도 이진화를 거치면 노이즈가 많이 생기기 때문에 이를 줄이고자 행별 Red값 변화도를 조사하여 번호판 영역에서 위아래 부분의 노이즈를 줄일 수 있도록 하였다.
교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.
증강현실은 저렴한 장비의 보급으로 영상의 사용이 다양화 되면서, 실세계의 영상에 추가적인 이미지 및 영상을 출력할 수 있다. 최근 많은 증강현실 기법이 등장해 있으나 아직까지 정확한 문자 인식을 수행하지는 않고 있다. 본 논문에서는 시각적으로 글자로 표시된 마커를 인식하고, 마커의 글자의 색상과 일치하는 색을 찾아낸다. 그리고 그 글자를 인식하여 화면에 나타내 주는데, 본 논문에서는 수평 프로젝션에 의한 자소 패턴 분리 알고리즘을 적용하여 한글 표현의 6형식에 맞도록 자소를 분리하는 방법을 제시한다. 또한 증강 현실을 이용한 자소 패턴 분리를 실험 예제를 통하여 각 단계별로 진행되는 결과를 보여주었고, 실험 결과 검출률이 90% 이상임을 알 수 있었다.
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
분산맵은 텍스트 영역이 주변과의 색상 혹은 밝기 변화가 심하다는 특징을 이용하는 방법으로 특히 잦은 포맷 변환에 의하여 해상도가 낮거나 일정하지 않은 웹 이미지의 텍스트 영역을 추출하는 데 적용할 수 있다. 그러나 이전의 분산맵을 적용한 방법들은 입력 영상 전역에 고정된 마스크를 한 번만 적용하는 광역 분산맵을 사용하므로 텍스트 크기가 매우 작거나 큰 경우, 획의 색상에 gradation효과가 있는 경우, 각도, 위치, 색상 등이 복잡한 경우 텍스트 추출 성능이 안정 적이지 못하다. 본 논문은 2단계 분산맵을 사용하여 Web 이미지에서 텍스트 영역을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광역 및 지역 분산맵이 각 단계에서 적용되며 서로 계층적 관계를 가진다. 1단계는 텍스트 영역 추출 재현율을 높일 수 있도록, 충분히 큰 글자 혹은 작은 글자도 추출할 수 있는 일정한 마스크 크기를 가진 광역의 수직 및 수평 색 분산맵을 적용하여 유사 텍스트 영역을 추출한다. 2단계에서는 1단계의 각 연결요소영역에 새로운 마스크 크기를 가진 명암 분산맵을 적용하여 최종적인 텍스트 영역을 추출한다. 2단계 분산맵 적용에 의하여 1단계에서 구한 유사 텍스트 영역에 남아 있는 배경 부분이 많이 사라지게 되어 추출 정확률이 높아진다. 제안한 방법을 400개의 Web 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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