본 논문에서는 2차원 동영상에서 다시점 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상의 생성을 위해 공간적으로 색상 정보, 시간적으로 움직임 정보를 이용한다. 색상 정보는 객체의 정확한 외곽을 추출하기 위하여 사용된다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차 정보를 이용하며, 움직임 정보를 구하기 위하여 정합창을 이용한 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계는 색상 정보와 움직임 예측을 통해 얻어진 결과를 결합한다. 움직임 예측을 통해 얻은 움직임의 세기 값을 색상정보를 이용해 얻은 각 영역에 할당하고 이를 깊이 값으로 변환한다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이 정보를 통해 회전변환 과정을 거쳐 최종적으로 다시점 동영상을 생성한다. 기존의 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환과의 주관적 평가를 통해 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인 할 수 있었다.
회화적 렌더링은 색상, 방향, 크기 그리고 모양 등 브러시 스트로크의 특징을 결정하는 파라미터들에 의해서 다양한 결과를 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서는 참조 데이터를 이용하여 소스 영상에 가장 적합한 브러시 스트로크 생성에 관한 방법을 제안하고자 한다. 색상은 실제로 화가들이 사용한 팔레트 색상을 생성하여 이용하였다. 팔레트를 생성하기 위하여 본 논문에서는 특정화가(특히, 고흐)의 작품에서 주로 사용된 색상을 참조하였으며 소스 영상에서 사용된 색상과 생성된 팔레트 색상을 비교하여 가장 비슷한 색상으로 색상을 변환하여 브러시 스트로크의 색상을 결정하였다. 방향은 반 고흐 스타일 같은 동적인 방향성을 가지는 브러시스트로크를 표현하기 위해 소스 영상의 에지방향을 참조 데이터로 사용하여 에지 주변의 브러시 스트로크의 방향을 보간하는 방법을 적용하였다. 크기는 그리고자 하는 대상의 크기에 따라 각 레이어 별로 폭이 큰 브러시에서 작은 브러시 순으로 결정하였다. 마지막으로, 모양은 소용돌이치는 듯한 반 고흐 스타일을 표현하기 위해 스플라인 곡선을 적용하였다. 이런 방법으로 만들어진 브러시 스트로크는 영영 분할된 각 레이어별로 적용하였으며 렌더링 후에 각 레이어를 합성하였다.
색 변환(Color Transfer) 기법은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 이는 참조 영상의 분위기를 원본 영상에 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 채도가 낮은 색상에서 나타나는 잘못된 연산 결과를 해결하기 위해 채도 문턱치에 따라 유채색과 무채색으로 분류하여 인덱싱 하고, Lab색 모델에서 색상 채널인 a, b를 사용하여 그림 영상에서의 색 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 화소들의 채도 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색으로 분류하는 단계, 분류된 화소들의 색 특성을 이용한 cylindrical metric를 이용한 인덱싱 하는 단계, 각 인덱스 내의 위치적 표준편차와 화소수를 이용하여 인덱스들의 우열을 가리는 단계, 인덱스들의 우세한 순서로 Lab 색 모델에서 a 채널과 b 채널을 이용하여 색 변환하는 단계 등 4단계로 구성된다. 실험결과는 제안한 방법이 무채색과 유채색이 잘 분류되어 인덱싱 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조영상의 색으로 잘 변환된 것을 보인다.
화질개선 시스템은 디스플레이 기술의 발달로 인한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위하여 많은 개발이 되어왔다. 대부분의 화질개선 시스템들은 모든 입력 색상에 대한 색도 변환을 수행하여 일부 색상에서 왜곡현상이 발생되는 문제점이 존재하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 피부색 보호 알고리즘(Skin Protection Algorithm, SPA)을 이용한 화질개선 시스템이 제안되었다. 하지만, 기존의 화질개선 시스템은 단방향으로 색상 강조를 수행함에 따라 색상의 포화 및 탈색현상을 방지할 수 없다는 단점이 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 CIE 1976 u'v' 색도 좌표계에서 SPA를 적용한 색도 변환 시 입력 영상의 밝기 정보에 따라 적응적으로 색도 확장 및 축소를 동시에 수행 하도록 하였다. 42장의 테스트 영상으로 기존 시스템과의 RGB Gamut 변화율을 비교함으로써 제안한 화질개선 시스템의 성능을 확인하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.
직물의 소리에 의해 유발되는 감성을 토대로 직물의 소리를 색채와 매치시키는 실험을 실시하여 직물의 소리를 색으로 변환해 봄으로써 시각과 생각에 의한 복합감성을 활용한 직물 디자인을 제안해 보고자 하였다. 의류소재 30개의 소리를 녹음하여 군집분석한 후 각 군집별로 섬유의 종류를 고려하여 총 6개의 소리를 선택하여 주관적 감성평가와 색 변환실험에 사용하였다. 직물의 소리는 섬유의 조성에 관계없이 주로 Blue, Purple Blue 그리고 무채색으로 표현되었다. 그런, wool은 Gr(grayish), silk는 Dk(dark), polyester는 Dl(dull), nylon은 Dk(dark)등의 차분하고, 안정되고, 점잖은 느낌의 색조로, cotton과 flax는 P(pale)와 Vp(very pale) 같은 부드럽고 가벼운 느낌의 색조로 표현되었다. 따라서 직물의 소리 감성을 설명하는 요소는 색상보다는 색조에 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 영상으로부터 얼굴을 검출하는 방법으로서, RGB 색상 공간을 Hue와 Tint 정보로 분리하여 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 다양한 색상 공간으로의 변환은 얼굴 검출에 필요한 보다 정확한 정보를 만들어낼 수 있다. 피부 색상에 대해 Hue와 Tint 색상 정보가 직선 형태의 분포를 이루는 특징을 이용하도록 한다. 색상 및 조명의 변화에 영향을 덜 받는 두 색상 값으로부터 직선 방정식을 생성하여 입력 데이터와의 비교를 통해 얼굴 영역을 검출한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 보다 빠르고 정확한 결과를 보여줌을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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