본 논문에서는 한 장의 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 주어진 한 장의 칼라 영상으로부터 광원의 색도 좌표를 계산하는데 필요한 R,G,B 값이 특정한 칼라에 편향되지 않는 기준 백색 영역을 추출한다. 추출된 기준 백색 영역 내에서 계산된 (x,y) 색도 좌표로부터 등 색온도선을 이용하여 최종적으로 주어진 칼라 영상을 형성시키는 광원의 색온도를 추정한다. 캐나다 Simon Fraser 대학에서 제공되는 205장의 영상을 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들을 비교 실험한 결과로부터 제안된 방법으로 추정한 색온도가 상대적으로 작은 오차를 나타냄을 확인하였다.
칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.
전방투사형 인터랙티브 디스플레이에서는 프로젝터의 빔이 사용자의 손이나 몸에도 투사되는 특성으로 인해 보편적 칼라 추져 기법을 통한 맨 손 영역의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 원본 영상의 칼라가 카메라 영상으로 포착되기까지 칼라의 변환 관계를 분석하여 결과를 추정함으로써, 기대치와의 차이 영역 계산을 통해 손 영역을 검출하였다. 이 때, 기존 논문의 부정확한 칼라 추정을 보완하기 위해, 프로젝터와 카메라 반응 값의 칼라 채널별 간섭현상 및 투사된 프레임 내부의 밝기 오차를 룩업테이블로 모델링 하고 맨 손 영역에 대해 유동적인 밝기 차 임계치를 적용하여 정확도를 개선하였다.
본 논문은 칼라 성분 영상들 간에 내재된 스펙트럴 중복성에 착안하여 한 성분 영상에서 다른 성분 영상을 블록 기반으로 추정부호화함으로써 칼라 영상 부호화 시에 고압축을 실현할 수 있도록 한 칼라 영상 부호화에 관한 것이다. 우선, 휘도 영상을 대상으로 웨이블렛 변환을 위하여 각 주파수 성분으로 구성된 분해 영상을 획득한다. 이후, 웨이블렛 변환을 통한 영상 분석 과정에서 발생되는 고주파 계수를 이용하여 스펙트럴 상관성을 추정할 시에 기본 단위가 되는 추정 블록의 크기를 결정하기 위한 비용 함수를 정의한다. 마지막으로, 이 비용 함수에 따라 추정 블록의 크기를 가변시키면서 휘도 영상과 ,R, B 영상간의 추정 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 블록당 하나씩 산출하는 과정을 반복적으로 수행한 후, 이렇게 추정한 각각의 비례 인자와 가감 인자를 부호화함으로써 칼라 성분 영상을 부호화할 수 있는 새로운 칼라 영상 부호화 방법을 제안한다.
얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 개선된 영상 생성 모델을 제시하고, 제시된 모델에 기반한 칼라 영상 향상을 제안한다. 제시된 영상 생성 모델에서는 입력 영상을 전역 조명 성분과 국부 조명 성분, 그리고 반사율 성분의 곱으로 표현한다. 제안된 칼라 영상 향상에서는 RGB 입력 칼라 영상을 HSV 칼라 영상으로 변환한 다음, 백색광 조명 상태라는 가정 하에 개선된 영상 생성 모델에 근거하여 V 성분 영상만을 향상한다. 전역 조명 성분은 입력 V 성분 영상에 유효 영역이 넓은 선형 저대역 필터를 적용하여 추정하고, 국부 조명 성분은 입력 V 성분 영상에서 추정된 전역 조명 성분이 제거된 영상에 유효 영역이 좁은 JND (just noticeable difference) 기반의 비선형 저대역 필터를 적용하여 추정한다. 그리고 반사율 성분은 입력 V 성분 영상에 추정된 전역 조명 성분과 국부 조명 성분을 나누어 추정한다. 이어서 이들 추정된 성분에 감마 수정을 각각 적용하고 그 결과들을 곱하여 출력 V 성분 영상을 얻은 다음 히스토그램 모델링을 적용하여 최종 출력 V 성분 영상을 얻는다. 마지막으로 최종 출력 V 성분 영상과 입력 H 성분 영상 및 S 성분 영상으로부터 출력 RGB 칼라 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 NASA 홈 페이지로부터 다운받은 칼라 영상과 MPEG-7 CCD 칼라 영상으로 구축한 시험 영상 데이터 베이스에 대하여 후광 효과가 거의 억제되고 색상 변화가 거의 없으면서 전역 대비와 국부 대비를 동시에 잘 증가시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 칼라 텍스쳐 영상의 MRF모델에서 새로운 파라미터 추정 방법을 제안한다. MRF모델은 RGB 칼라 면 내부의 상호작용뿐만 아니라 칼라 면들 사이의 상호작용도 고려한다. 모델에서의 파리미터들은 공간적 상호작용의 정도를 나타내며 균질한 영역들을 구별하기 위해 사용된다. 그러나 MRF모델을 기반으로 한 칼라 텍스쳐 영상 모델링은 추정해야할 파라미터 수가 너무 많다는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 계산상의 문제점을 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험에서 칼라 자연 영상을 크기에 제한 없이 안정되게 영역 분할하였다.
순간적으로 승모판에서 혈류가 역류하는 영역을 측정하기 위해서, PISA 방법이 자주 이용되고 있다. 이 방법은 물질보존법칙에 근거하여, 구멍을 통과하는 유체량을 isotach 표면적과 이에 대응하는 속도의 곱으로 구하는 것이다. 이러한 PISA 방법에서 사용되는 유동모델은 반구모델과 비반구모델의 형태인데, 이는 isotach 표면적이 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이다. 이러한 isotach 모델링에서는 isotach의 높이와 폭의 결정이 유체량을 추정하는데 아주 중요한 변수가 된다. 본 연구에서는 in-vitro 칼라 도플러 영상으로부터 PISA 영역을 추정을 위하여 영역기반을 근간으로 하는 비반구모델에 대한 표면적 추정방법을 제안하였다. 이 방법의 타당성을 알아보기 위해 180개의 칼라 도플러 영상에 대해 isotach의 높이와 폭을 추정한 결과, 기존의 에지기반방법이 19개 영상에서 에러를 가지는 반면, 제안한 방법에서는 에러영상이 없음을 알 수 있었다.
최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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