본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 기존 복셀 칼라링 기법에서의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 개선된 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 표면 복셀에 대한 색상 일관성의 문턱값을 내부 복셀의 색상 일관성 값으로 대체함으로써 복셀 칼라링의 반복 회수가 증가함에 따라 개별 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거 판단에 함께 고려함으로써 표면 잡음을 감소시켰다.
이 논문에서는 시점이 고정된 경우 프레임간의 시간 일관성을 이용해서 z-버퍼 알고리즘의 렌더링 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. z-버퍼 알고리즘은 일단의 다각형들을 렌더링하는 동안 각 화소의 깊이 값을 저장해서 나머지 다각형들을 렌더링할 때 이들의 가시성을 판별하는데 사용한다. 만약 일부 다각형들에 해당하는 색상과 깊이 정보를 렌더링을 하지 않고도 얻어 낼 수 있다면, 나머지 다각형들만을 렌더링해서 동일한 화상을 얻을 수 있다. 화면의 갱신주기가 짧은 경우 연속된 두 프레임에서 움직임이 없는 다각형들의 집합은 상당히 큰 일관성을 가진다. 이러한 시간 일관성을 이용하면 연속한 프레임에서 움직임이 없는 다각형들의 색상과 깊이 정보를 새롭게 계산할 필요가 없다. 이를 위해 고정된 다각형들의 색상과 깊이 정보를 따로 저장해두었다가 재사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 복잡한 자료구조를 사용하거나 기존 z-버퍼 알고리즘 자체를 바꾼 것이 아니므로 구현이 쉽고 하드웨어로 구현하기도 용이하다.
본 논문에서는 다양한 색상을 가지는 입력 영상의 화질올 잘 유지하면서, 객체들 간 시각적인 차이를 뚜렷하게 표현하기 위해 색의대비 기반 템플릿을 이용하는 색상 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 CIE $L^{\ast}a^{\ast}b^{\ast}$색상 공간 중 유채색의 $a^{\ast}b^{\ast}$평면상에 분포된 입력 영상파 템플릿의 색상 데이터를 이용한다. 템플릿은 색상간의 대비효과를 고려하여 만들어지며, 사용자가 임의로 지정한 가준 색상들을 기반한 그라데이션 영상의 색상 분포를 표시하는 칙선 또는 곡선의 형태를 가진다. 또한, 만들어진 템플릿을 스플라인 곡선으로 모델링하고, 모텔링된 곡선의 제어점을 변형함으로써 간단하게 다른 기준 색상을 가지는, 새로운 탱플릿을 만들 수도 있다. 탬플릿을 이용한 색상 변환은 회귀분석과 칼라 매칭을 통해 이루어지며, 입력 영상의 색상분포를 템플릿의 색상 분포와 유사하게 변형함으로써 입력 영상의 색상 일관성올 유지하였다.
본 논문에서는 3차원 형상 재구성을 위하여 기존 복셀 칼라링 기법의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 새로운 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 중심카메라의 광선분위에 있는 내부 복셀의 색상 일광성을 비교함으로써 최적의 문턱값을 결정하였다. 즉, 표면 복셀에 대한 색상 일관성과 내부 복셀의 색상 일관성 값을 비교함으로써 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거함으로써 표면 잡음을 감소시켰다. 제안된 방법은 기존의 알고리듬보다 빠르고 정확하게 3차원형상을 재구성 할 수 있었다.
본 논문은 비모수적 클러스터링 기법을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고, 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색도와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 비모수적 클러스터링 기법을 적용하여 분석한다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 양자화의 특성이 뚜렷하게 표현되었다.
색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스[8]에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
신호 단어는 재해사고의 우려가 있는 상황에서 잠재적 위험을 빠르게 전달하는 데에 주로 사용되는데, 많은 경우 이러한 단어들은 일관성 없이 적용되는 예가 많다. 이러한 신호 단어와 관련된 이전의 연구들은 주로 안전분야에서 사용되고 있는 주요 색상이 위급 정도를 잘 표현할 수 있는지, 경고 (WARNING), 주의 (CAUTION), 위험(DANGER) 의 3 가지 용어와 여러 가지 배경색의 조합이 위급도에 어떻게 영향을 미치는지에 대하여 연구하였다[1,2].(중략)
본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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