• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2001.03a
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• pp.127-140
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• 2001

최근 지질공학의 다양한 분야에 영상처리기법들이 적용되고 있다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생하는 각종 오차에 관한 문제는 많은 부분 무시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 암석영상처리의 신뢰도 향상을 위한 컬러보정기법을 개발하였다. 표준 컬러차트를 이용하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였으며, 그 결과 영상처리의 신뢰도 향상과 영상들간의 상호 비교·분석을 꾀할 수 있었다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.12 no.1
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• pp.1-9
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• 2002

Recently, the use of image analysis methods and commercial equipments has been extensively increased in the field of rock engineering. However the problem of errors involved in the image acquisition and subsequent analysis procedure has been frequently neglected. In addition there has been few studies dealing with this problem. So proper color calibration method is needed to be developed for the objectivity and improvement of reliability on image analysis of rock. Color calibration method using standard color rendition chart was adopted on this study. Color calibration and error analysis were carried out for the image acquired from granite rock samples. As a result, comparison among other rock images and improvement of reliability on whole analysis were possible.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.420-423
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• 2011

두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.675-678
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• 2007

그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있고 이때 광디텍터로 디지털카메라를 이용하면서 HDR 영상으로부터 광량을 추정한다. 그러나, 디지털카메라는 분광광도계와 달리 컬러보정이 필요하며 이로부터 생성된 HDR 영상 역시 컬러가 보정되어야 한다. 본 연구에서는 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 전에 LDR 영상들의 컬러를 보정하는 방법의 문제점을 제시하고, 직접적으로 HDR 영상의 컬러를 보정하는 HDR-레벨 컬러보정 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.305-315
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• 2012

Color correction between two or multiple images is very crucial for the development of subsequent algorithms and stereoscopic 3D camera system. Even though various color correction methods are proposed recently, there are few methods for measuring the performance of these methods. In addition, when two images have view variation by camera positions, previous methods for the performance measurement may not be appropriate. In this paper, we propose a method of measuring color difference between corresponding images for color correction. This method finds matching points that have the same colors between two scenes to consider the view variation by correspondence searches. Then, we calculate statistics from neighbor regions of these matching points to measure color difference. From this approach, we can consider misalignment of corresponding points contrary to conventional geometric transformation by a single homography. To handle the case that matching points cannot cover the whole regions, we calculate statistics of color difference from the whole image regions. Finally, the color difference is computed by the weighted summation between correspondence based and the whole region based approaches. This weight is determined by calculating the ratio of occupying regions by correspondence based color comparison.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.11
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• pp.2271-2283
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• 2015

In this paper, we propose a method which infers an accurate disparity map for radiometrically varying stereo images. For this end, firstly, we transform the input color images to the log-chromaticity color space from which a linear relationship can be established during constructing a joint pdf between input stereo images. Based on this linear property, we present a new stereo matching cost by combining weighted mutual information and the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptor with segment-based plane-fitting constraints to robustly find correspondences for stereo image pairs which undergo radiometric variations. Experimental results show that our method outperforms previous methods and produces accurate disparity maps even for stereo images with severe radiometric differences.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.25-28
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• 2012

본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 획득한 깊이 영상의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 키넥트는 마이크로소프트사에서 출시한 카메라로 깊이 영상과 컬러 영상을 획득 할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀 및 잡음이 생긴다. 따라서 정확한 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 품질 향상이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 홀을 채울 때, 인페인팅(inpainting) 또는 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter) 등의 기법을 사용한다. 그러나 이러한 기법들의 경우 한 장의 영상만을 이용하기 때문에 객체 경계 주변의 흔들림 현상을 보정할 수 없다. 제안하는 기법에서는 먼저 수행속도가 빠른 가우시안 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 이전 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 다음에 그레이 영상과 깊이 영상의 값의 변화를 분석하여 흔들림 화소를 찾아 이전 깊이 영상들 중 최대 화소 값으로 변환함으로써 깊이 영상의 경계 흔들림 현상을 줄일 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수하다는 것을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.74-83
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• 1996

In this paper, an effective color image retrieval algorithm is proposed based on the graph representation. Also we propose a color constancy algorithm to remove the effect of illumination change. Illumination condition of an image can be transformed to that of reference image using the proposed color constancy algorithm, so that the effect of dirrerent lighting is significantly alleviated. Then, we represent a color image as a graph with several nodes and edges in the histogram space, and finally two images are matched by compared two graphs representing them. The simulation results show that the proposed 3-step algorithm performs well for various conditions, including different lighting, translation, rotation, and scaling of the object in the image. In addition, the proposed algorithm is very fast compared to the geometry-based matching technique.