• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 같은 지역에서 수확된 사과 영상에 대해 선형회귀를 이용하여 RGB, HSV, La^*b^* 색상과 당도와의 연관 관계를 분석하였다. 먼저, 각 색상 레벨에 따른 당도와의 상관계수를 조사한 결과, 색상 레벨에 따라 양의 계수를 갖는 (+) 영역과 음의 계수를 갖는 (-) 영역으로 구분됨을 알 수 있었다. 또한 평균값으로 대표되는 색상과 당도와의 상관계수는 La^*b^* 색상 공간에서 0.342로 RGB, hsv 공간에서의 계수보다 높게 나타났다. 즉, 이는 당도는 La^*b^* 공간에서의 색상과 관계가 있다는 것을 의미하고 있다. 또한 당도와 관련이 높은 영역으로 구성된 복합 색상에서는 R²=0.3627로 나타났으며, 이는 당도와 관련이 있음을 보여주고 있다. 9개 모든 색상 공간에서는 R²=0.3668로 나타났다. 이 경우 v와 b^*의 계수가 당도에 영향이 있음을 알 수 있었다. 이로 보아 노란색을 대변하는 b^*가 높을수록 당도도 높게 나타난다는 경험적인 예측의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.19-22
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• 2012

본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.299-302
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• 2006

본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.36-38
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• 2018

본 논문에서는 프로젝터와 카메라를 이용하여 다수의 평면이 결합된 형태의 사물스크린 공간에 디지털 사이니지 서비스를 제공하기 위한 기술을 개발하였다. 연구개발한 기술은 OpenGL 기반의 렌더링 소프트웨어 기반 위에 콘텐츠와 사물스크린 상호간의 기하학적 매핑, 스크린 색상과 주변 조명을 고려한 색상 보정 기능들이 적용되었다. 단순한 객체의 매핑 기능은 사각형과 같은 폴리곤 객체, 복잡한 사물공간 구조는 격자형 매쉬를 이용하여 보정하도록 지원한다. 색상 보정은 스크린으로 활용할 영역이 균일한 색상 특성을 가진 경우에 대응하여 관심 스크린 영역의 영상을 취득하여 컬러 혼합 행렬을 계산하고 이를 보정 S/W와 연동하여 처리되도록 개발했다. 본 연구개발 내용을 통해 향후 임의의 평면을 디지털 사이니지용 디스플레이 공간으로 쉽고 빠르게 활용하기 위한 요소 기술로 활용되기를 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.968-974
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증가로 영상의 효율적인 관리와 검색의 필요성이 요구되면서 내용기반 영상검색이 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 먼저 순차영역분할(sequential clustering)기법을 도입하여 영역을 분할하며, 분할된 영역의 색상평균값과 영역의 중심점으로부터의 거리 히스토그램을 영상의 특징으로 구하여 이를 비교함으로써 색상과 공간정보를 함께 고려하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특성의 수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 동시에 검색효율이 8.5% 이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법의 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.9-15
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• 2000

본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다. 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.403-410
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• 2004

최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.267-273
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• 2017

각종 디지털 기기와 통신 기술의 발전으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 생산과 유통이 폭발적으로 증가하고 있다. 이미지와 동영상 등의 멀티미디어 데이터의 검색을 위해서는 기존의 문자 위주의 검색과는 다른 접근 방식이 필요하다. 이미지의 여러 가지 물리적인 특징들을 정량화 하여 분석하고 이를 비교하여 유사한 이미지를 검색하는 내용기반 이미지 검색에서 색상과 모양은 주요 물리적 특징들이다. 지금까지는 색상과 모양을 서로 독립적인 특징으로 분리하여 이용하였지만, 인지적 관점에서 두 특징은 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 색상과 모양 특징을 동시에 표현하기 위하여 3차원 색상 정보를 2차원 복소수 형식으로 표현하는 복소 색상 모델을 이용하여 색상의 공간적 분포 모양을 기술하는 방법을 제안한다. 복소 이미지를 주파수 변환한 후 저주파 영역의 소수의 계수만으로 복원하는 실험을 통하여 제안된 방법이 색상의 공간적 분포 모양을 효율적으로 표현할 수 있음을 보였다.