• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.71-75
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• 2004

An efficient color compensation method is proposed to reduce the color difference between the camera based inspection system and the colorimeter based inspection system in a plasma display panel production line. The color compensation matrix can be constructed by using the relationship between RGB to XYZ conversion matrices, which are obtained by the RGB primaries and reference white chromaticity coordinates. Experimental results show that the non-contact color inspection system using the proposed color compensation method satisfactorily compensates the chromaticity coordinates acquired by the area color CCD camera to be matched to those measured by the colorimeter for various test color.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.3 no.1
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• pp.134-142
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• 1999

The demand for recognizing the color as well as the object shape is increasing to use the detailed information, because-the expense of color input/output devices become cheap. The research on the color correction should be researched for the exact color presentation and color reproduction of color input/output systems. In this paper, we researched on the color correction of color scanner. The characterization of color scanner is a two step process of gray-balancing and color transformation. The decoupling of the gray-balancing from the color transformation enables the portability of the scanner characterization. We used the least square methods for the line fitting and the Neural Network for the storage space and computation speed. The output of Neural Network is similar to the target value in three-dimensional tristimulus space. The proposed color correction method can be used for all scanners of a manufacturer's model because of the portability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.323-325
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• 2000

정보통신의 발전에 따라 컴퓨터 및 주변 장치간에 칼라를 정확히 재생할 수 있는 능력이 산업 경쟁력에 중요한 요소로 부상하고 있다. 본 논문에서는 모니터 상의 이미지를 프린터로 인쇄하기 위하여 사용되는 기존의 참조테이블(Look Up Table) 방식을 살펴보고 이 기능을 대체할 수 있는 신경회로망에 의한 칼라보정 매핑 방법을 제안하였다. 참조테이블 방식에서는 3차원으로 구성된 테이블을 구성하기가 쉽지 않고 구간 사이의 칼라값은 보간법을 써서 구해야 한다. 신경회로망에 의한 방법에서는 일단 학습을 완료하면 실시간으로 칼라를 보정해 주는 장점이 있다. 실험에서는 두 가지 방법에 의한 칼라 샘플의 모델을 통한 결과 값을 비교해 보고 상호간의 장단점과 성능 향상을 위한 방법을 토의하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.345-347
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• 1998

스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.395-397
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• 1999

디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.808-810
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• 2016

Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.147-150
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• 1998

다양한 응용분야에서 디지털 칼라영상은 프린터를 통ㅎ여 출력되어진다. 이러한 출력 장비들의 하드웨어적 특성은 칼라 영상의 색을 왜곡시켜 부정확한 색 재현을 얻게 된다. 본 논문에서는 색채학적 모델에 기반한 다차 비선형변환을 이용하여 주어진 칼라 프린터의 특성을 알아내고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 또한, 샘플의 개수를 변화하면서 비선형 변환식을 계산하여 기기의 특성화 모델링 과정에 필요한 적정수준의 샘플 개수를 제시한다. 실험을 통하여 원본의 색과 재현되어진 색의 색차를 구함으로써 제시되어진 방법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.131-134
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• 1998

본 연구에서는 칼라모니터의 바탕화면의 색과 휘도를 보정하고, 물체색고 모니터색의 기준 백색을 일치시킴으로써 매체가 다른 두 색이 같아 보이도록 하는 색재현 방법을 제시하였다. Mabcbeth colorChecker 24색에 대해 재현색의 색도좌표 측정값과 계산값이 잘 일치하는 결과를 얻음으로써 본 방법은 간편하면서도 전 영역의 색에 적용가능함을 보였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.5
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• pp.773-780
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• 2009

This study proposed a face region detection algorithm using fuzzy inference of pixel hue and intensity. The proposed algorithm is composed of light compensate and face detection. The light compensation process performs calibration for the change of light. The face detection process evaluates similarity by generating membership functions using as feature parameters hue and intensity calculated from 20 skin color models. From the extracted face region candidate, the eyes were detected with element C of color model CMY, and the mouth was detected with element Q of color model YIQ, the face region was detected based on the knowledge of an ordinary face. The result of experiment are conducted with frontal face color images of face as input images, the method detected the face region regardless of the position and size of face images.