• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.459-465
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• 2013

본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.33-40
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• 2017

본 논문은 이미지에서 효과적인 문자검출을 위해 색상단순화 및 윤곽선에서의 패턴 분석을 통한 문자 검출방법을 제안한다. 윤곽선 기반방법을 사용하는 문자검출 알고리즘은 단순한 배경의 이미지에서는 우수한 성능을 보이지만, 복잡한 배경의 이미지에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안하는 방법은 복잡한 배경에서의 비문자영역을 최소화하기 위해 이미지 단순화 및 패턴분석을 통한 문자 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지에서의 문자영역 부분을 검출하기 위하여 전처리 과정으로 K-means 군집화를 사용하여 이미지의 색상을 단순화하고, 색상 단순화 과정에서의 물체의 경계의 흐릿해짐을 개선하기 위해 고주파통과필터를 통해 물체의 경계를 강화한다. 그 후 모폴로지 기법의 팽창과 침식의 차이를 이용하여 물체의 윤곽선을 검출하고, 획득한 영역의 윤곽선 부분의 정보(높이, 너비 면적)를 구한 후 패턴분석을 통해 조건을 줌으로써 문자 후보영역을 판별하여 문자가 아닌 불필요한 영역(그림, 배경)을 제거한다. 최종 결과로 라벨링을 통해 불필요한 영역이 제거된 결과를 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.51-54
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• 2009

다양한 미디어에서 인물과 색채는 가장 중심적인 요소로서 활용되므로 인물의 표정에서 느껴지는 감성과 색채 자극에 대한 감성적 반응에 연구는 심리학 분야에서 각각 심도 있게 연구되어왔다. 본 연구에서는 감성 자극물로서의 얼굴 표정과 색채가 상호 작용을 하였을 때 이에 대한 감성적 반응에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 즉, 인물의 표정과 배경 색상을 배치하였을 때 인물의 표정에서 느껴지는 감성이 어떻게 변하는지에 관한 실험 연구를 진행하여 이를 미디어에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 60명의 피실험자들을 대상으로 진행한 실험연구에서는 Ekman의 7가지의 universal facial expression 중 증오(Contempt)의 표정을 제외한 분노(Anger), 공포(Fear), 역겨움(Disgusting), 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 놀람(Surprising) 등의 6가지의 표정의 이미지를 인물의 표정으로 활용하였다. 그리고, 배경 색채로서 빨강, 노랑, 파랑, 초록의 색상들을 기준으로 각각 밝은(light), 선명한(vivid), 둔탁한(dull), 그리고 어두운(dark) 등의 4 가지 톤(tone)의 영역에서 색채를 추출하였고, 추가로 무채색의 5 가지 색상이 적용되었다. 총 120 장(5 가지 얼굴표정 ${\times}$ 20 가지 색채)의 표정에서 나타나는 감성적 표현을 평가하도록 하였으며, 각각의 피실험자는 무작위 순위로 60개의 자극물을 평가하였다. 실험에서 측정된 데이터는 각 표정별로 분류되었으며 배경에 적용된 색채에 따라 얼굴 표현에서 나타나는 감성적 표현이 다름을 보여주었다. 특히 색채에 대한 감성적 반응에 대한 기존연구에서 제시하고 있는 자료를 토대로 색채와 얼굴표정의 감성이 상반되는 경우, 얼굴표정에서 나타나는 감성적 표현이 약하게 전달되었음을 알 수 있었으며, 이는 부정적인 얼굴표정일수록 더 두드러지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 색상과 톤의 경우 공통적으로 나타나는 현상으로서 광고 및 시각 디자인 분야의 실무에서 활용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.61-70
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• 2015

본 연구는 배경의 밝기와 색상 자극의 크기에 따라 인지될 수 있는 색의 차이가 있을 수 있다는 가정아래, 배경의 밝기를 차등적으로 적용하여 $2^{\circ}$와 $10^{\circ}$에 해당하는 자극의 크기를 비교하는 실험을 진행하였다. 실험결과, 배경의 밝기 및 실험 자극으로 사용된 Munsell 색상 속성의 조합에 따라 동일한 색상임에도 불구하고 colour를 각기 다르게 인지할 수 있다는 경향성을 볼 수 있었다. 실험 결과를 바탕으로 차후 대형 화면의 크기에서 모바일 크기의 화면으로 입력 영상이 전환 될 때 발생할 수 있는 색상 인지의 차이에 대해 본 실험 결과를 반영함으로써 모바일에서 가장 큰 이슈 중 하나인 전력 효율성이 반영 가능하며 2D 뿐만 아니라 3D나 홀로그램 영상처리 시 효과적인 입체 영상 재현 및 화질에도 기여할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.39-49
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• 2002

본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2090-2101
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• 2015

본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1515-1524
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• 2008

본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.737-744
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• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.610-622
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• 2008

이동 객체의 검출은 다양한 영상 감시 응용에 필수적인 중요한 기술이다. 그런데 이동 객체 검출 결과로 얻어진 전경 영상에는 그림자에 의한 색상 변화가 전경 영역으로써 함께 검출되는 경우가 쉽게 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 객체 검출은 흔히 그림자 제거와 함께 수행된다. 대부분의 그림자 제거 방법은 조명 변화발생시 색상의 조도 성분만 변화하며 색도 성분은 유지된다는 가정에 기반하여 색도 성분을 분리하여 표현하는 다양한 색상 공간을 통해 그림자 제거를 수행한다. 본 논문에서는 색도 성분을 분리하는 색상 공간 가운데 그림자 제거에 가장 적합한 색상 공간을 선택하고자 다양한 색상 공간 (YCbCr, HSI, 정규화된 rgb, Yxy, Lab, c1c2c3)을 비교하였다. 과거 그림자 제거에 있어서 다양한 색상 공간의 성능을 비교한 몇몇 연구가 있었으나, 기존 연구들은 각 논문에서 제안한 특정 그림자 제거 방법에 다양한 색상 공간을 적용하거나 임의의 임계값을 이용하여 각 색상 공간의 성능을 비교하였기 때문에, 각 색상 공간에서 조명 변화 발생에 따른 색상 왜곡을 정확히 측정하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 문제점을 피하고 각 색상 공간을 정확하게 비교하기 위하여 1) 서로 다른 조명 조건에 노출된 동일한 색상을 갖는 면의 경계에서 색도 성분의 기울기 값을 측정함으로서 조명 변화 발생 시 색도 성분의 변화 정도를 비교하였으며, 2) RoC 곡선을 통하여 임계치 설정의 문제를 피하면서 배경 제거 정확도를 비교하였다. 실험을 통하여 YCbCr 색상 공간과 정규화된 rgb 색상 공간이 비교대상으로 선택된 여러 색상 공간 가운데 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.303-306
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• 2011

본 논문에서는 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 영역분할 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 전경을 제외한 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상으로부터 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.