• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.197-202
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망의 vigilance parameter를 조정하여 영상을 2개의 클래스로 분류하고, 물체 영역과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값을 추출하였다. 제안한 방법을 사용하여 물체색상의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체영역을 추출하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.83-84
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• 2021

국내 교량등용 등명기의 최근 5년간 정기검사 현황을 통계화하였으며, 제조사별 색상별 광학특성을 조사·분석하여, 향후 교량등명기 성능 개선을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.29-41
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• 2013

디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.1-7
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• 2011

본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.367-370
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• 2015

본 논문은 자동차 자율주행에 필요한 신호등 신호의 검출 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 일반적인 교통신호등 검출연구는 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방법을 사용한다. 그러나 조도 차이로 인한 인식률 저하와 느린 처리속도 문제가 있다. 제안한 방법은 형태학적 전처리 후 검출마스크를 통해 교통신호등 영역검출 및 인식을 제안한다. 먼저 영상을 조도에 강건하게 하기 위해 입력 영상을 YCbCr로 변환하고, Y채널에서 수평에지 성분을 추출한다. 그 후 신호등의 형태학적 특징을 이용하여 영역을 검출한다. 마지막으로 색상을 이용하여 신호등을 검출한다. 제안 방법을 다양한 환경에서 적용하여 기존 알고리즘보다 검출율과 처리 속도가 향상되었음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.111-119
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• 2016

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.20-27
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• 2003

본 논문에서는 사용자가 질의를 원하는 물체 영역을 선택하면 유사 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상은 색상성분과 그레이성분으로 나누어져 웨블릿 변환되고 색상성분에서는 컬러 오토코릴로그램과 분산으로 색상특성을 추출한다. 그리고 그레이성분에서는 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 질감특성을 추출한다. 이렇게 구한 2개 성분에서의 특성들을 이용하여 데이터베이스내의 영상들과 각각 유사도를 비교하여 검색하게 된다. 이때 각 유사도에 가중치를 적용하였다. 한 가지 성분보다 두 가지 성분에서 특성을 구하여 각각의 단점을 보완하였고 실험 결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다 또한 가중치를 적용함으로써 검색 효율이 개선되었다. 그리고 데이터베이스내 영상들의 여러 특성을 특성 라이브러리내에 자동 색인화 시킴으로써 고속의 영상 검색이 가능하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.110-116
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• 2017

본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1113-1121
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• 2019

본 논문에서는 얼굴의 밝기와 색상 정보를 함께 이용한 합성곱 신경망 기반의 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적층된 합성곱 신경망과 보조 신경망을 이용하여 실제 얼굴과 위변조된 얼굴의 밝기 특징과 색상 특징을 독립적으로 추출한다. 기존의 방법과는 달리, 본 논문에서는 추출된 특징을 단순 결합(Concatenation)하는 것이 아니라 주의 모듈(Attention Module)을 이용하여 적응적(Adaptively)으로 조합할 수 있도록 하였다. 또한, 효과적인 분류기 학습을 위하여 대비 손실함수(Contrast Loss Function)를 새롭게 제안하였는데, 대비 손실함수는 동일 클래스 내의 특징 간의 차이는 최소화 시키고 서로 다른 클래스의 특징 간의 차이는 최대화 시킴으로써 특징의 분별력을 높인다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 얼굴 위변조 검출 방법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.