• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.569-578
• /
• 2009

본 논문에서는 컬러 보정차트를 이용한 디지털 영상의 컬러 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기준 컬러 값과 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 컬러 변환 관계를 계산하기 위하여 별도의 컬러 보정 차트를 이용한다. 기존의 컬러 재현 알고리즘은 취득된 영상에 대한 컬러 스펙트럼 분석 및 디지털 영상의 형성 과정에 대한 모델링 등을 통한 방법을 이용하여 취득된 영상에 대한 컬러를 보정하는 방법을 주로 이용한다. 제안된 알고리즘은 차트로부터 제공되는 기준 영상과 취득된 영상의 컬러 사이의 변환 관계를 이용하여 컬러 보정 과정을 수행한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 컬러 보정의 첫 번째 단계에서는 컬러 차트의 영상을 취득한 다음, 내부의 기준 컬러 값과 차트 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 변환 관계를 계산한다. 두 번째 단계에서는 계산된 변환 관계를 이용하여 차트 영상과 유사한 조건에서 촬영된 영상에 대한 컬러 보정을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 다양한 조건 하에서 실험을 수행하였으며, 이를 일반적인 상용프로그램들의 컬러 보정 성능과 비교 및 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.67-69
• /
• 2010

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.867-870
• /
• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
• /
• pp.273-278
• /
• 2005

전정색영상과 달리 컬러영상에서 개체를 추출할 경우 밴드별 분광특성을 이용하여 특정지물을 효과적으로 인식할 수 일고 밝기값만으로 구별해낼 수 없는 개체를 추출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 컬러영상에서 지형지물을 추출하기 위해 컬러정보를 이용하여 경계를 추출하는 연구를 수행하기 위해 일반적으로 사용하는 RGB 색체계가 아닌 CIEL*Ch 색체계로 변환한 후 L*에서 경계를 추출하고 C, h값으로 특정지물을경계를 추출하는 기법으로 컬러영상의 경계를 추출하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.19-23
• /
• 2006

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.947-952
• /
• 2009

본 논문에서는 DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 RGB 컬러 영상을 HSV 컬러 영상으로 변환한 다음 밝기 성분인 V 성분 영상에 DIP 연산자를 적용하여 V 성분 스케치 영상을 추출한다. 추출된 V 성분 스케치 영상은 시각적 편의를 위하여 반전과 대비 신장 과정을 거친다. S 성분 영상은 출력 컬러 스케치 영상의 컬러가 입력 영상의 컬러와 같으면서 약간 진하게 나타나도록 향상 과정을 거친다. 이들 S 성분 및 V 성분 영상들은 원래의 H 성분 영상과 함께 RGB 컬러 영상으로 변환되어 출력 컬러 스케치 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 영상에 대하여 원 영상의 컬러를 잘 살리면서 손으로 그린 스케치화와 유사한 컬러 스케치 영상을 생성함을 보여준다.

• 대한지질공학회:학술대회논문집
• /
• 대한지질공학회 2001년도 정기총회 및 학술발표회
• /
• pp.127-140
• /
• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.271-274
• /
• 2001

미국의 National Library of Medicine에서 제공하는 Visible human 컬러영상을 이용하여, 신체 장기의 3차원 모델링 및 가시화 하기 위한 영역 분할 방법 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 다른 신체 장기 분할에 비해 뼈분할은 주위의 영역들과 모호한 경계를 지니고 있어 컬러영상만을 가지고 구분해 내기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Visible human CT영상을 가지고 뼈 영역을 분할하고 분할 된 뼈 영역의 경계를 추출하여 그 경계를 컬러영상의 최적화된 위치로 변환해 최종적인 뼈 영역 분할을 시도한다. 제안된 방법은 Visible human 단면영상의 머리부분에 적용하여 좋은 결과를 얻음을 실험을 통해 효율성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.949-951
• /
• 2005

카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.751-754
• /
• 2001

일반적으로 디지털 컬러 영상의 워터마킹 구현방법은 기존의 워터마킹 방법을 RGB 컬러 성분에 대해 각각 적용하였기 때문에 컬러 영상의 특성을 충분히 고려하지 못했다. 그러나 인간의 시각 체계(HVS : Human Visual System)의 특성을 이용하면 컬러 영상에 더욱 효과적으로 워터마크를 삽입할 수 있다. 본 논문에서는 다해상도 이산 웨이브렛 변환 영역에서의 인간의 시각 체계의 특성을 이용한 컬러 영상 워터마킹 방법을 제안하였다.