Recently, Digital TV viewer have been replacing cathode ray tubes (CRT) with Plasma display panel(PDP). But the chromaticity of the primaries are dependent on RGB input signals. And the colorimetry of PDP changes with gray scale and has a poor performance in color reproduction. In this paper we propose the enhanced algorithm of color reproduction considering nonlinear gamut mapping algorithm. In order to test performance of this algorithm we use the sample colors. As a result of experiments, it was confirmed that the color difference of the digital PDP using the proposed algorithm was considerably reduced.
다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.
본 논문에서는 벡터오차 확산법을 이용한 색수정 방법으로 장치간 색재현시 필연적으로 발생하는 색차를 줄이는 칼라 하프토닝(halftoning)법을 제안하였다 각 장치의 출력색을 추정하기 위하여 신경망을 이용하였으며 장치 특성화 과정의 평균 추정 오차를 정의하여 이를 색수정의 임계치로 정의하였다 즉 화소 단위로 색차를 비교하여 최대 허용 색차(임계치)보다 클 경우 그 화소의 프린팅을 위한 이진 도트 집합은 벡터 오차 확산법을 이용해 재배열된다 제안된 방법은 선택적으로 벡터 오차 확산법을 적용함으로써 기존의 벡더 오차 확산법이 갖는 스미어 현상(smear effect)을 줄일 수 있으며 색수정을 통하여 필연적으로 발생하는 장치간 색차를 줄일 수 있었다.
적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.
프린터와 모니터 장치간의 색 일치를 위한 색 관리 시스템으로 ICC 프로파일을 사용한다. 그러나 모니터 각각의 실제 출력색 자극은 색온도, 밝기, 대비와 같은 모니터의 사용자 설정 값에 따라 달라지고 이를 ICC 프로파일은 반영하지 않기 때문에 실제 이러한 색 관리 시스템을 이용하여 모니터의 색을 프린터에 그대로 재현하기는 어렵다. 또한 LCD 모니터의 경우 사용 시간에 따라 백라이트의 밝기와 색이 변하기 때문에 모니터의 출력 색 자극값은 시간에 따라 달라진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모니터의 ICC 프로파일 정보를 보정하여 실제 모니터의 출력 색 자극 값을 추정한다. 테스트 영상의 출력물과 모니터, 프린터 ICC 프로파일을 이용한 소프트 프루핑 과정으로 모니터에 재현된 테스트 영상을 칼라 매칭을 통하여 일치하는 과정에서 모니터 ICC 프로파일 정보를 보정한다. 추정된 모니터 ICC 프로파일은 일반적인 색 관리 시스템에서 동일하게 적용하여 입력 영상을 프린터로 출력한다. 실험 결과 기존의 ICC 프로파일을 사용한 경우보다 보정된 ICC 프로파일을 사용해서 출력한 영상의 모니터의 색과 비교하였을 때 더 작은 색차를 나타내었다.
본 논문에서는 기존의 full color LED 전광판에서 일반적인 화질 개선 혹은 화질 보정의 방법으로는 감마, 휘도, 명도조절 등으로 영상의 전체적인 색상과는 상관없이 일률적으로 밝게 혹은 어둡게 처리해 왔다. 그러나 단순히 표출되는 영상 자체의 휘도를 일정 크기로 일률적으로 휘도를 조정하는 방법은 입력되는 영상 신호의 특성을 반영하지 않아 단지 화면 전체가 밝아지거나 어두워졌다는 느낌만을 줄 뿐이다. 그래서 기존의 영상 전송 방식과는 다른 새로운 기술로 LED 전광판에 입력되는 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통해 기준 휘도 값을 결정함으로써 입력되는 영상 데이터의 특성이 반영되고, 해당 기준 휘도 값에 따라 히스토그램의 분포를 제어함으로써 LED 전광판에 표출되는 영상 휘도를 균일하게 향상시킬 수 있는 히스토그램 분포 제어가 가능한 full color 전광판의 영상 구동 처리기술을 제안하였다.
모바일 폰의 디지털 융합과 함께, 카메라, 디스플레이, 빔 프로젝터와 같은 다양한 입출력 장치가 소형화되어 모바일 폰에 내장되고 있다. 특히, 모바일 디스플레이의 소화면의 크기를 극복하고 임장감이 넘치는 영상을 제공하기 위해, 모바일 폰에 일반 빔 프로젝터를 설치하기 위한 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 모바일 빔 프로젝터는 백색 스크린에 투영되는 일반 빔 프로젝터와는 달리 다양한 배경색을 가진 유색 스크린에 투영될 때, 출력 영상이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 광원 추정에서 사용되던 칼라 항상성 개념을 도입하여 유색 스크린에 투영된 빔 프로젝터의 출력 영상을 보정하는 알고리즘을 제안하였다.
360 VR 기반 파노라마 영상을 제작하는 과정에서 인접한 장면을 촬영한 영상들일 지라도 촬영 각도 및 조명의 위치에 따라 영상들 간에 밝기 변화가 크고 색상값에서도 큰 차이가 발생한다. 이런 영상들을 스티칭하여 360 VR 영상을 만들면, 제작된 파노라마 영상의 품질이 저하되기 때문에 밝기 보상 기법을 전처리 과정으로 사용해야 한다. 기존의 밝기 보상 기법들은 밝기 차이가 적은 경우 또는 적은 장수의 영상들을 스티칭하는 경우에 적용되도록 설계되었기 때문에, 360 VR 서비스용 스티칭 기법에서처럼 스티칭되는 영상의 개수가 많고, 영상들 간의 밝기 차이가 클 경우에는 성능 저하가 발생하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존의 밝기 보상 기법이 급격한 밝기 차이가 발생하는 360 VR 서비스에서도 효과적으로 이용될 수 있도록 추가의 '색상 보정' 및 '밝기 보정' 단계를 전처리 과정으로 사용함으로써, 복잡도 증가는 최소화하면서 360 VR 영상 합성의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 촬영된 실험 영상들을 이용해서, 제안하는 기술이 기존 기술들의 성능을 향상시킬 수 있음을 보이고 있다.
This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.
본 논문에서는 풀 칼라 전광판에서 고효율의 해상도 표출을 위해서 듀얼 스캐닝 제어방식을 제안하고, 이를 이용해서 LED전광판의 고정된 픽셀을 영상신호에 따라 픽셀 도트 형태를 변화하게 하였다. 그리고 DICT(Dynamic Image Correction Technology) 메인 컨트롤러를 이용해서 동영상 정보를 히스토그램 균등화에 의거 영상 계조도의 값을 균일하게 분포하도록 하고, 동적 영역을 변환하여 화질을 개선하며, 입력 영상을 듀얼 오토 스캔 스위칭 컨트롤러로 전광판 내 LED Module의 픽셀을 물리적으로 제어함으로서 기존 전광판 LED 픽셀 도트의 표출 대비 4배의 고해상도 표출이 가능하도록 하는 기술을 제안하고 이를 시험제작을 통해서 그 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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