• 제목/요약/키워드: 색상분포

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Centroid 위치벡터를 이용한 영상 검색 기법 (A Centroid-based Image Retrieval Scheme Using Centroid Situation Vector)

  • 방상배;남재열;최재각
    • 방송공학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.126-135
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    • 2002
  • 영상은 색상, 형태, 위치, 질감 같은 다양한 특성을 갖고 있기 때문에 하나의 특성만을 이용하여 일괄적으로 영상을 검색할 경우, 만족할 만한 검색효율을 얻기가 어렵다. 특히, 대용량의 영상 데이터베이스일수록 그 같은 현상은 빈번하게 일어나기 때문에 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템들은 대부분 하나 이상의 특성을 이용하여 검색효율 향상을 죄하고 있다. 본 논문에서는 Centroid 위치벡터를 이용하여 영상 내의 색상 정보뿐만 아니라, 특정 색상에 대한 위치정보를 고려하는 기법을 제안한다. 질의영상의 한 색상에 대해 Centroid 위치벡터를 추출하고 비교영상의 같은 색상의 Centroid 위치벡터와의 거리를 비교하여 그 거리가 짧을수록 각 색상의 위치 유사도를 높게 책정하는 방식을 제안한다. 제안된 검색 기법은 기존의 색상 분포만을 이용하는 검색 기법에 비해, 원근 처리된 영상에 강인하고, 회전되거나 뒤집힌 영상의 변별력이 향상되었다. 또한, 제안된 방식은 색상정보와 위치정보의 추출을 이원화시키지 않고 동시에 추출함으로써 계산량을 줄이고, 효율적인 색인 파일을 생성하여 검색속도를 향상시켰다.

서베일런스 네트워크에서 적응적 색상 모델을 기초로 한 실시간 객체 추적 알고리즘 (Real-Time Object Tracking Algorithm based on Adaptive Color Model in Surveillance Networks)

  • 강성관;이정현
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권9호
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    • pp.183-189
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    • 2015
  • 본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

깊이 정보를 활용한 사람의 피부영역 검출 (Human Skin Region Detection Utilizing Depth Information)

  • 장석우;박영재;김계영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.29-36
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    • 2012
  • 본 논문에서는 입력되는 3차원의 정지 또는 동적인 입체영상으로부터 색상과 깊이 특징을 결합하여 인간의 피부색상 영역을 강건하게 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 정합 기법을 이용하여 입력된 좌우 영상으로부터 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 화소들을 레이블링하고, 레이블링한 영역 중에서 인간의 피부색상 분포를 가지는 영역들을 실제적인 피부색상 영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 3차원의 특징을 활용한 방법의 성능을 정확도 측면에서 비교 및 평가하였다. 그 결과 제안된 방법은 색상 특징과 깊이 특징을 효과적으로 결합함으로써 기존의 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부색상 영역의 오류를 상당수 제거하는 효과를 가지며, 이로 인해 전반적으로 보다 정확하게 피부영역을 추출하였다.

영상처리 기반의 하천인근 재난감지 알고리즘 (Disaster-Detecting Algorithm at Nearby Rivers Based on Image Processing)

  • 이재원;김윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.272-274
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    • 2015
  • 본 논문에서는 하천 인근의 재난 방지를 위한 효율적인 재난감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상처리를 기반으로 임계값을 자동으로 변경시켜 물과 물이 아닌 영역을 분리한다. 수위감지 알고리즘을 단순 물의 색상 정보만을 이용해 분석한다면, 야간 저조도, 폭우와 같은 상황 등에서 알고리즘 성능이 저하될 우려가 있다, 이를 해결하기 위해서 물의 색상 정보뿐 아니라 물의 흔들림 정도도 함께 고려하여 물의 영역을 찾아낸다. 또한 보다 안정적인 수위 분포를 분석하기 위해서 시간과 공간에 대한 필터링을 추가하여 빗물, 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈에 보다 안정적으로 수위 분포를 분석한다. 본 논문에서 제안하는 수위감지 알고리즘을 적용한다면, 센서, 목자판 인식 등 이전의 수위계측 방식보다 성능, 비용 면에서 모두 우수할 것으로 예측된다.

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히스토그램 구간 교정을 이용한 스테레오 영상의 휘도 보정 (Luminance Correction for Stereo Images using Histogram Interval Calibration)

  • 김세호;김희석
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권12호
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    • pp.159-167
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    • 2013
  • 스트레오뷰(Stereoview) 시스템에서 카메라 위치 또는 광원의 변화는 양안에 해당하는 두 영상 사이에서 휘도에 대한 색상 분포에 차가 발생 한다. 이러한 색상변화 차는 입체영상(3D) 코딩의 품질을 저하 시키거나 적합하지 않는 프레임이 발생한다. 이러한 휘도에 대한 색상분포 차를 보정하기 위하여 본 논문에서는 스트레오뷰 코딩을 위한 효율적인 히스토그램 구간 보정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 타겟뷰의 히스토그램을 분석하여 두 개의 영역으로 구분한 후 기준이 되는 영상의 히스토그램과 영역별 최대 매칭 영역을 분석하여 컬러편차를 보정하도록 하였다. 그리고 제안한 히스토그램 매칭 방법을 다른 컬러 보정방법과 비교하여 휘도 성분 교정을 검증 하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 연산 속도와 휘도 교정 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 결과에서 더 좋은 결과를 보였다.

투수의 글러브 색상이 타자의 타격 집중도에 미치는 영향 (The Impact of Color on the Glove Pitcher Hitting a Batter Concentration)

  • 김현빈;김병준
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권3호
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    • pp.405-411
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    • 2017
  • 본 연구는 투수 글러브 색상이 타자의 타격 집중도에 미치는 영향을 규명하고자 하는 것에 목적이 있다. 투수의 글러브 색상은 검정색, 주황색, 베이지색 세 가지로 설정하였고 이에 따른 타자의 집중도를 분석하였다. 연구의 대상은 대전 소재에 있는 고등학교 야구선수 15명을 대상으로 하였다. 글러브 색에 따른 타격 실험을 마친 후 Nideffer(1976)가 개발한 야구에서의 주의 집중 설문지 B-TAIS의 6개 주의집중 하위척도를 본 실험에 맞게 수정 및 보완하여 사용하였다. 문항은 총 20문항으로 신뢰 계수는 0.67에서 0.85까지 분포되어 타당도가 지지되었음을 알 수 있다. 투수의 구종은 직구로 제한하였으며, 각 글러브의 색상별로 일주일씩 기한을 두고 실험을 진행하였다. 그 결과 공의 색상과 대비가 큰 색상의 글러브를 착용하였을 때, 타자의 타격 집중도가 높아지는 것으로 나타났다. 향후 다양한 투수의 구종 및 장비를 활용하여 심도 있는 연구가 이루어졌으면 한다.

환경 요인에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크의 개발 (Development of A Framework for Robust Extraction of Regions Of Interest)

  • 김성훈;이광의;허경용
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.49-57
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    • 2011
  • 영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.

가려짐에 강인한 실시간 얼굴추적 방 법 (Real-time Face Tracking Method Robust to Occlusion)

  • 이준환;정현조;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.25-28
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    • 2016
  • 본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

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잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 (Fast Contrast Enhancement of Noisy Low-Light Video)

  • 허민혁;임재문;이철우;박태곤;최진혁;김창수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.159-160
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    • 2015
  • 본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.

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다해상도 이미지 분할을 이용한 영상 검색 (Image retrieval using multiresolution image partition)

  • 안일환;김우성;이인수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.874-878
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    • 2000
  • 본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 방법 중 "외각선 영역의 색상 분포에 의한 영상 검색"을 제안한다. 영상의 변화가 큰 곳은 해상도를 높게, 낮은 곳은 해상도를 낮게 데이터를 샘플링하여 비교할 데이터의 양을 줄이고, 외각선 영역의 색상을 검출하는데 사용한다. 이때 에지 트리(Edge Tree)를 이용하여 에지(Edge)의 위치 정보와 색상 정보를 유지하며, 검색을 가능하게 하였다. 이와 같은 방법을 사용해서 원하는 영상을 찾을 수 있음을 확인하였다.

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