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.
본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
칼라 입출력 장비의 가격이 점차로 저렴해짐에 따라 영상으로부터 물체의 형상뿐만아니라 칼라까지도 인식하여 보다 정밀한 정보를 이용하고자하는 요구가 증대되고 있다. 이를 위해서는 칼라 입출력 시스템의 정확한 칼라 표현 및 재현을 위해 칼라 보정에 관한 연구가 선행되어져야한다. 따라서, 본 논문에서는 칼라 입출력장비 중 칼라 스캐너의 칼라 보정에 관하여 연구하였다. 칼라 스캐너의 특성은 gray-balancing과 칼라 변환의 두과정을 나뉜다. 칼라 변환으로부터 gray-balancing을 분리함으로써 칼라 변환을 위해 유도되어진 변환 행렬은 모든 형태의 스캐너에 적용될 수 있어 스캐너 특성의 portability를 가능하게 한다. 또한, gray-balance된 RGB값을 얻기위한 선의 적합을 위해 최소자승법을 이용하였고, 칼라 변환을 위해 gray-balance된 RGB로부터 CIE-XYZ로 비선형적 좌표 변환 문제를 저장공간이 많이 필요하지 않고, 빠른 변환결과를 제공할 수 있는 장점이 있는 신경망 기법을 이용하여 해결 하였다. 삼차원 3자극치 공간에서 신경망 출력은 원하는 출력의 근사치를 제공하는 것을 알 수 있었다. 제안된 칼라 보정 방법은 모듈별로 분해되었기 때문에 스캐너 특성의 portability를 가능하게 하여 모든 형태의 스캐너 보정에 이용될 수 있으리라 기대된다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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