• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.7
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• pp.1464-1468
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• 2004

The color conversion and color enhancement on gray image is presented in this paper. The pseudocoloring for RCB color components extraction from gray image is used the 2D U(Fast Wavelet Transform) for fille. bank and re-array. The each post processing is used the median filtering for noise reduction and the discrete color histogram equalization for CIT(Color Intensity Transformation). The experiment result has enhanced pseudocoloring image as PSNR 30dB over compared the processing of normal wavelet transform.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.561-565
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• 2011

This paper presents an imaging system for reconstruction of enhanced color images using the conventional Bayer CFA. By extracting various colors such as RGBCY from two sequential images which consist of a image by broadband G channel lens filter and the other image captured without one, the proposed color image reconstruction system can reduce the computational complexity for demosaicking and make high resolution color information without aliasing artifacts. Because the proposed system uses the common Bayer CFA image sensor, fabricating a new type of CFA is not necessary for obtaining a multi-spectral image, which can be easily extensible for applications of multi-spectral imaging. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. By comparing with the existing demosaicking methods, the proposed camera system showed the significant improvements in the sense of color resolution.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.693-696
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• 2000

RGB 컬러 좌표계상에서는 각 컬러 성분간의 상관도가 매우 높고, 색을 표현할 때 R, G, B 각 성분에 똑같은 대역폭을 주기 때문에 영상의 압축 관점에서 효율적이지 못하다. 대표적인 영상압축 알고리즘인 MPEG-1,MPEG-2, MPEG-4, H.263, JPEG, JPEG-2000등에서는 압축 효율을 높이기 위해서 YCbCr 컬러 좌표계를 사용하고 있다. 본 논문에서는 좀 더 효율적인 영상 압축을 위해서 새로운 컬러 좌표계를 제안하고자 한다. 제안하는 컬러 좌표계는 DCT 커널에 기반을 두고 있다. DCT 컬러 좌표계는 각각의 커널끼리 직교하며, 빠른 연산이 가능하고, 구조가 간단하다. 실험결과, DCT 컬러 좌표계의 신호들의 분산이 YCbCr 컬러 좌표계의 신호들의 분산보다 작은 경향을 보이며, 동일한 비트율에서 작은 MSE (Mean Square Error)를 가지는 것을 실험적으로 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.9-17
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• 2007

In this study, Digital Elevation Models (DEMs) were constructed from color images, grayscale images and each bands (Red, Green, Blue) of color image, and the accuracies of each DEMs were evaluated, And then, correlation coefficients between left and right images of each stereopairs were analyzed. The DEM can be constructed conventionally from the digital map and stereopair images using image matching. The image matching requires stereo satellite images or aerial photographs. In case of rotor aerial photographs, these are to be scanned in 3 bands (Red, Green, Blue). For this study, 5 types of images were acquired; color, grayscale, RED band, GREEN band, and BLUE band image. DEMs were constructed from 5 types of stereopair images and evaluated using elevation points of digital maps. In order to analyze the cause of various accuracies of each DEMs, the similarity between left and right images of each stereopairs were analyzed. Consequently, the accuracy of the DEM constructed from RED band images of color aerial photograph were proved best.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1010-1012
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• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.106-107
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• 2019

본 논문은 안드로이드 환경에서 사용자의 피부색으로부터 퍼스널 컬러를 추정하고, 퍼스널 컬러와 함께 조화 색상을 추천하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기존 영상 처리를 이용한 퍼스널 컬러 분석 방법[1]에 색채 이론을 도입하여 입력 영상으로부터 보다 정확하게 퍼스널 컬러를 추정하는 방법을 제안한다. 결과적으로, 기존 퍼스널 컬러 이론이나 방법보다 더 개인에게 최적화된 색상을 추천할 수 있었다.

• 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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.85-91
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• 2017

Lenses have different refractive indices for different wavelengths of light. This is why different wavelengths of rays are focused at different positions in the focal plane. Images are blurred and noticeable colored edges appear around the objects, which is known as chromatic aberration (CA). In this paper, an algorithm for removing CA artifacts in color images is proposed. Based on the fact that the gradients of color channels are highly correlated, the differences of the gradients of the channels in edges are minimized. The cost function is designed by using the gradients of the channels. Experimental results show the good performance of the proposed algorithm in removing the CA artifacts.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.68-74
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• 2017

This paper presents a joint demosaicking and arbitrary-ratio down sampling algorithm for color filter array (CFA) images. Color demosaiking is a necessary part of image signal processing pipeline for many types of digital image recording system using single sensor. Also, such as smart phone, obtained high resolution image from image sensor has to be down-sampled to be displayed on the screen. The conventional solution is "Demosaicking first and down sampling later". However, this scheme requires a significant amount of memory and computational cost. Also, artifacts can be introduced or details get damaged during demosaicking and down sampling process. In this paper, we propose a method in which demosaicking and down sampling are working simultaneously. We use inverse mapping of Bayer CFA and then joint demosaicking and down sampling with arbitrary-ratio scheme based on signal decomposition of high and low frequency component in input data. Experimental results show that our proposed algorithm has better image quality performance and much less computational cost than those of conventional solution.