Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.695-698
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2000
본 논문에서는 이미지 데이터 컬러 속성을 기반으로 한 영상 검색 방법을 제안한다. 두 이미지 사이의 유사성을 측정하기 위하여 컬러 히스토그램의 분포 특성을 이미지 데이터베이스 영상과질의 영상에서 계산하여 유사도를 결정하도록 설계하였다. 두 영상의 유사도를 측정하기 위해 두영상의 R, G, B 히스토그램에 대해서 같은 값에 대한 빈도 수의 차를 거리로 측정한 후, 구해진 거리의 차를 비교한 방법과 히스토그램의 분포 곡선을 이루는 방정식을 구한 수 있도록 곡선 정합을 한 후에 두 영상의 컬러 특징 속성에 관한 특징 값의 추출을 위해서 다항식 보간법에 의한 방정식을 이용한 방법을 소개한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 질의에 대한 효율적인 처리를 위해 R-Tree와 최대 점을 이용하여 영상을 검색한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.11-14
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2011
최근 적외선 영상 정보를 사용하여 사용자를 인식하고 인터랙션을 하고자하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 특히, 보안과 같은 인간을 인식/추적/감시하는 분야에서는 적외선 입력 영상에 대한 얼굴인식 기술이 점차 많이 사용되고 있다. 이는 야간이나 특수한 조명 환경에서처럼 적절한 컬러 영상 정보를 알 수 없을 때 적외선 영상 정보를 이용하면 얼굴 영상 추출이 가능한 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 적외선 영상을 입력받아 컬러 영상과의 관계에 기반하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 일반적인 조명 환경에 강인하면서 컬러 데이터베이스만을 사용하여 얼굴 인식이 가능하다. 따라서 주위 조명 환경에 무관하게 얼굴을 인식하여 다양한 보안 및 휴먼 인터페이스에 사용이 가능할 것으로 기대한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.97-102
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2008
In this paper we propose an object-based image retrieval method using spatial color model and feature points registration method for an effective color query detection. The proposed method in other to overcome disadvantages of existing color histogram methods and then this method is use the HMMD model and rough set in order to segment and detect the wanted image parts as a real time without the user's manufacturing in the database image and query image. Here, we select candidate regions in the similarity between the query image and database image. And we use SIFT registration methods in the selected region for object retrieving. The experimental results show that the proposed method is more satisfactory detection radio than conventional method.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12C
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pp.1138-1146
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2009
Digital cameras adopting a single CCD detector collect image color by subsampling in three color planes and successively interpolating the information to reconstruct full-resolution color images. Therefore, to recovery of a full-resolution color image from a color filter array (CFA) like the Bayer pattern is generally considered as an interpolation issue for the unknown color components. In this paper, we first calculate luminance component value by combining R, G, B channel component information which is quite different from the conventional demosaicing algorithm. Because conventional system calculates G channel component followed by computing R and B channel components. Integrating the obtained gradient edge information and the improved weighting function in luminance component, a new edge sensitive demosaicing technique is presented. Based on 24 well known testing images, simulation results proved that our presented high-quality demosaicing technique shows the best image quality performance when compared with several recently presented techniques.
Color images from various application areas have their own characteristics. Practical segmentation systems need specialized methods to death with the characteristics. In this paper. we propose a distributed genetic algorithm based segmentation method for color breast carcinoma cell images. To extract positive nuclei and negative nuclei from the cell images, a distributed genetic algorithm with improved genetic operations and an evaluation function is used. As initial values, representative colors from images are introduced to work well with the cell images. A test to verify the validity of the proposed method shows well-segmented images. This result suggests that the method is pertinent to be but into practical use for the images haying limited objects with limited colors.
The contrast of the intensity components of color images usually needs to be improved in order to enhance the visual quality of color images. However, pure color regions can be saturated due to the excessive enhancement of that color. In this paper, a new method for enhancing the visual quality of color images using saturation components in the HSI color space is proposed, and the same enhancement technique in the YCbCr color space is proposed. Computer simulations show that the proposed method provides improved visual quality compared to the conventional methods.
In computer vision, the goal of stereopsis is to determine the surface structure of real world form two or more perspective views of scene. It is similar to human visual system. We can avoid obstacles, recognize objects, and manipulate machine using three-dimensional information. Until recently, only gray-level images have been used as input to computation for depth determination, but the availability of color can further enhance the performance of computational stereopsis. There are many models to provide efficient color system. The simplest model, RGB model treats color as if it were composed of separate entities. Each color channel is processed individually by the same stereopsis module as used in the gray-level model. His Model decouples intensity component from color information. So it can deal with color properties without defect intensity information. Opponent color model is based on human visual system. In this model, the red-green-blue colors are combined into three opponent channels before further processing.
컬러영상은 흑백 영상에 비해 보기 아름다울 뿐만 아니라 보다 다양하고 현실적인 정보를 나타낼 수 있으며, 특히 색의 대비를 이용하여 특정한 부분의 가시도를 높일 수 있는 장점이 있다. 최근에는 컬러 모니터의 대중화와 말티미디어 기술의 보급으로 인하여 대부분의 컴퓨터 사용자가 칼라 디스플레이를 사용하고 있으며, 이를 이용한 영상의 재현 및 제품 디자인이 자연스러운 영상색의 재현은 정확한 정보 의 전달 뿐만 아니라 사용자의 만족도 및 감성적 제품 개발에 중요한 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 색을 가장 자연스러운 상태로 재현할 수 있는 Contrast/Brightness 상태를 알아보고, Contrast/Brightness 변화가 화면에 재현된 영상색에 미치는 영향에 대하여 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.430-432
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2012
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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