본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구는 영국 화훼디자이너 Shane Connolly와 Paula Pryke의 작품 60개의 색채 이미지를 분석하여 화훼 공간 연출 장식의 색채 배색의 기초자료가 되어 국내 화훼디자이너들에게 도움이 되는 것을 목적으로 한다. 작품의 색채를 가지고 빈도분석, 좌표분석, 이미지분석을 실시한 결과, Shane Connolly는 GY>Y>RP>YR>R>P>G>PB색상순의 빈도로 색채를 사용하며, Paula Pryke는 GY>RP>R>P>YR,Y>G>PB색상순의 빈도로 색채를 사용하는 것을 알 수 있었다. 색상, 명도, 채도를 좌표 분석 한 결과, Shane Connolly의 작품에서는 Y~GY색상, 명도는 중·고명도 영역에, 채도는 중·고채도 영역에서 높은 빈도를 보였다. Paula Pryke의 작품에서는 GY색상과 P~RP색상, 명도는 3.8~9단계에서 폭넓게 보였으며, 채도는 중·고채도 영역에서 높은 빈도를 보였다. 형용사 이미지스케일의 분포도 분석 결과, Shane Connolly의 작품은 부드러운(soft), 정적인(static) 사이의 형용사영역에, Paula Pryke의 작품은 부드러운(soft), 동적인(active) 사이의 형용사영역에 분포되어 있음을 알 수 있었다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 복잡한 배경을 가지고 있는 영상에서 우리가 원하는 손의 움직임의 일부인 가위, 바위, 보를 인식함으로써 좀 더 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human and Computer Interface)을 이루고자 하였다. 정규화된 RGB 색상 공간에서 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용하여 조명의 변화나 개인의 차이에도 효과적이고 안정적으로 손 영역을 찾아내고자 하였으며, 추출된 손 영역은 RBF 신경망을 이용하여 가위, 바위, 보로 인식되도록 하고, 다양한 pattern에 대응하는 효율적인 training방법을 사용하였다.
얼굴 영역을 검출하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 정보가 컬러 정보이다. 하지만 컬러정보는 사용하는 컬러모델링 및 얼굴의 Skin Color를 평가하는 범위를 어떻게 정의하느냐에 따라 얼굴의 검출 성능에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 얼굴 영역을 검출하기 위한 첫 번째 조건으로 Skin color영역을 색상값과 다양한 데이터로부터 명암도에 따른 Skin color의 분포와 비율을 학습 함으로써 Skin color 영역을 검출 성능을 높이며, 퍼지 아트 알고리즘을 이용하여 얼굴과 비얼굴 데이터에 인증함으로써 얼굴 영역의 검출 성능을 높인다.
기존의 불 영역 검출을 위한 이미지 전처리 기법은 임계값에 영향을 많이 받기 때문에 사진의 색상 분포에 의존하는 결과가 나온다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 화염이 가지고 있는 특유의 비선형적이고 불규칙한 움직임을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 유체 시뮬레이션에서 활용되는 준 라그랑지안(Semi-Lagrangian) 활용하여 유동을 분석하고 이를 기반으로 영상에서 화염의 움직임을 추출한다.
본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.
본 논문에서는 스마트폰 케이스에 제품디자인에 있어서 패턴 디자인 활용사례를 알아보고 주조색 분석을 통해 패턴디자인 트렌드를 살펴보는데 그 목적이 있다. 주조색 추출에 사용된 스마트폰 케이스는 +D프로젝트에 출시된 자료를 활용해 9명 디자이너 별 대표제품 2개를 분석했으며, 분석은 한국 표준색 색채분석, KSCA (Korea Standard Color Analysis) 프로그램을사용하여 각각의 이미지에서 5%이상 쓰인 주조색을 추출 하였고, Hue&Tone 분포를 통해 스마트폰케이스 패턴디자인에 사용된 색채 트렌드를 알아보고자 한다. 스마트폰케이스에 사용된 전체 주조색들을 살펴보면 색상에 있어서는 붉은색(R) 과 보라색-파랑색(PB) 의 분포가 상대적으로 높게 나타났고, 색조에 있어서는 밝은(B), 옅은(P) 톤이 가장 많이 사용 된 것을 알 수 있다. 향후 연구에서는 색채를 통한 감성분석을 연구해 스마트폰 케이스 제품디자인에 있어서 색채와 감성 간의 상관관계를 알아보고자 한다.
본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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