• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.83-93
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• 2012

본 논문에서는 다시점의 컬러 영상 및 깊이 정보 맵을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 다시점 컬러 영상과 깊이 정보 맵 압축 방법을 통하여, 컬러 영상과 깊이영상이 각각 동일시점 내에서 화면 간 참조를 수행함은 물론, 확장 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵이 이웃한 시점의 컬러 영상과 깊이 정보 맵을 각각 참조하는 시점 간 참조를 추가적으로 수행함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법을 통하여 실험을 수행한 결과 2시점의 경우 컬러 영상은 각 시점의 영상을 시점간 부호화 하지 않은 영상에 비하여 약 55%의 부호화 이득이 있었으며 깊이 정보 맵은 약 12%의 부호화 이득이 있었다. 3시점의 경우에는 컬러 영상에 대하여 바깥 시점은 화면 간 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 54%, 중간 시점은 56%의 비트를 절약할 수 있었다. 또한, 3시점의 깊이 정보 맵에 대하여 예측 부호화를 하지 않은 영상에 비해 약 11%의 바깥 시점 부호화 성능과 13%의 중간 시점 부호화 성능을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.361-368
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• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.332-335
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• 2013

본 논문에서는 컬러 히스토그램과 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 영상 검색 기법을 제안한다. EHD 알고리즘은 에지의 기울기 분포를 수집하여 유사 영상을 검색하는데 사용할 수 있다. 하지만 영상의 색상 정보는 고려하지 않고 에지의 기울기만으로 검색하면 색상 정보에는 취약한 면을 보인다. 이를 보완하기 위해서 컬러 히스토그램을 이용해 특징을 추출하여 유사 영상인지 판단한다. 기존 EHD의 취약점을 보이고 컬러 히스토그램을 이용하여 이를 보완할 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.19-23
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• 2013

본 논문에서는 컬러 영상에 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하여 컬러영상을 퍼지 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 결정한 후, 최소 밝기 값과 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 설정하고 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 앤드인 탐색 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4472-4477
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• 2013

본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.223-228
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• 2004

현재 모바일 환경에서 PDA, 휴대폰 등으로 많은 캐릭터 영상들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 이러한 캐릭터 영상들의 무손실 동영상 압축 방법을 제안한다. 캐릭터 영상은 256컬러 인덱스 영상이며. 영상간에 유사한 컬러로 제작된다. 제안한 압축방법은 기존 MPEG, H.264에서 사용하는 동영상 부호화 기법이외에도 캐릭터 영상의 특성을 반영한다. 각 블록 타입을 DC mode, INTER mode, 및 INTRA mode로 분류하는데 다른 mode와 유사하게 DC mode는 캐릭터 영상의 특성을 활용한다. INTER mode는 예측 에러의 분포를 분석하여 세 가지 예측 방법들 중에서 압축 효율이 우수한 방법으로 처리한다. 또한 INTRA mode는 4개의 서브모드로 나누어 압축 효율성을 제고한다. 12개의 캐릭터 실험 영상들은 각각 12장의 영상으로 구성되는데, 제안 압축 방법을 적용하면 평균 1.44:1의 압축율을 얻는다. 또한 실험결과에서는 각 블록 타입의 비율 및 INTRA와 INTER블록의 비율을 조절하여 얻어 지 는 압축율의 변화를 조사하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.54-57
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• 2007

최근 멀티미디어 데이터 전송이 증가함에 따라 정보보호의 중요성이 대두되고 있으며, 기존의 데이터 전송시 암호화 뿐만 아니라, 안정적인 디지털 암호화 방법론과 컬러 영상 전송시 발생할 수 있는 원본 데이터의 중요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보 손실을 줄이기 위하여 주변 픽셀간의 변동폭이 심한 픽셀 단위의 암호화 방법이 아닌 컬러 영상 데이터 전송을 위해 영상 데이터의 각 프레임에 대한 암호화 기법을 제안한다. 또한 보다 안정된 암호화 방법으로 각 프레임에 대한 변형된 유한체 $GF(2^m)$상의 4bit 블록화를 통한 컬러 영상의 암호화 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.59-70
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• 2010

모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.581-586
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• 2004

본 논문은 중앙 영역에서의 컬러 특징 추출 기법과 추출된 컬러 특징들의 비교 빈(bin)를 최적화한 새로운 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 인간의 시각적 특징이 중심 객체의 유무에 영향을 받고, 대부분의 영상의 중심 객체는 중앙에 존재한다는 가정 하에 영상의 중앙 영역에서 컬러 특징을 추출한다. 따라서, 배경이 단순한 경우 영상의 전체영역을 특징으로 하여 검색했을 때 배경의 영향에 좌우되는 단점을 극복할 수 있다. 또한 영상의 컬러 특징값은 HSV 컬러 공간으로 변환한 후 16레벨로 양자화를 하여 추출한다. 실험값을 통해 기존의 16개 빈을 모두 비교하여 검색한 경우에 비해 상위 8개 빈만을 가지고 검색한 경우 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두 다 좋은 결과를 보인다. 영상 전체를 특징으로 추출한 경우보다 중앙 영역만으로 특징을 추출한 경우 평균 precision이 약 5%정도 좋았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.83-92
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• 2009

본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.