• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2006

영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.1-8
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• 2009

JPEG 및 JPEG2000과 같은 영상 압축 알고리즘은 고유의 손실 특성으로 인하여 영상 복원 시 화질을 열화시켜 색역(gamut)을 변화시킨다. 따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000을 이용하여 압축률과 색역 변화의 관계를 연구하였다. 압축률과 색역 변화의 관계를 분석하기 위해 우선 표준 컬러 차트(Macbeth ColorChecker)의 18가지 색 표본을 이용하여 균일한 색 좌표계 내에서의 색상과 채도 변화를 조사하였다. 이를 근거로 12개의 자연 영상을 4가지 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하고 실험을 반복하였다. 그 결과 압축률과 색역 변화의 상관관계를 도출하고, 최소 자승법을 이용하여 근사화 곡선을 유도할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.35-46
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• 2007

본 논문은 불필요한 잉크의 양을 줄이기 위하여 전체 잉크량 제한과 도트 가시성 순서에 기반한 6색 분리 방법을 제안한다. 첫 번째, 입력 RGB 이미지의 CIELAB 값이 컬러 혼합 모델을 이용하여 추정되고 미리 정한 색차 허용 범위 내의 CMYKlclm 색료의 모두 조합에 해당하는 CIELAB 값과 비교되어, 그 결과 초기 CMYKlclm 후보군이 선택된다. 그 다음, 전체 잉크량 제한이 과도하게 사용된 잉크량을 줄이기 위해 초기 CMYKlclm 후보군에 적용되고, 최후의 CMYKlclm 후보군이 C, M, Y, K, lc, lm의 도트 가시성 순서에 기반하여 어두운 영역에 사용된 묽은 사이안과 묽은 마젠타의 사용량을 줄임으로써 결정되어진다. 실험에서는 제안된 방법이 좋은 이미지 품질을 유지하면서 과도한 잉크 사용량을 줄인 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1153-1158
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.389-392
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• 2010

본 논문에서는 웹캠으로 입력받은 컬러 영상에서 손의 구조정보를 활용하여 위치를 탐지하고 손동작을 인식하는 방법을 제시한다. 본 시스템에서는 피부색을 기반으로 영상을 이진화하고, 라벨링한다. 각각의 라벨링된 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾고 최대 내접원과 연결된 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출한다. 그리고 여기에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용한다. 제안하는 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권2호
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• pp.117-124
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• 2017

본 연구에서는 Coloring 기법을 적용한 Gauss-Seidel 해법의 연산 성능을 분석하기 위해 2차원과 3차원 전도 열전달 문제를 다양한 격자 크기에서 해석하였다. 지배방정식의 이산화는 유한차분법과 유한요소법을 사용하였다. CPU의 경우에는 상대적으로 작은 격자계에서 연산 성능이 좋으며, 계산에 사용되는 메모리의 크기가 캐시메모리보다 크게 되면 연산 성능이 급격히 떨어진다. 반면에, GPU는 메모리 지연시간 숨김 특성으로 인하여 격자의 수가 충분히 많을 때 연산 성능이 좋다. GPU에 기반한 Colored Gauss-Seidel 해법은 단일 CPU를 이용한 연산에 비해서 각각 최대 7배의 속도 향상을 보인다. 또한, GPU 기반에서 Colored Gauss-Seidel 해법은 Jacobi 보다 약 2배 빠름을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.822-823
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• 2014

다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.731-734
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• 2009

본 논문에서는 차량을 포함하고 있는 영상에서 차량의 색상을 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서 차량의 색상 특징 벡터를 추출해 다층 신경회로망인 backpropagation 학습 알고리즘을 이용하여 차량의 색상을 인식하게 된다. backpropagation 학습 알고리즘의 입력으로 사용되는 특징벡터는 RGB와 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상 모델을 이용하여 색상 특징 벡터를 구성하고 각각 신경회로망의 입력으로 사용된다. 차량의 색상 인식은 가장 많이 발견되는 차량의 색상 가운데 7가지 색상으로 흰색, 은색, 검정색, 빨강색, 노란색, 파란색, 초록색으로 인식한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 차량을 포함하고 있는 영상을 이용하여 색상 인식 성능을 실험 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.322-326
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• 2006

천연색을 인지하는 인간의 시각적 능력에 비해 초창기 사진이나 인쇄물에서는 흑백의 이미지로 표현되어왔었고, 영화는 총천연색 영화가 나오기 전까지는 흑백필름에 의한 영화가 제작되어 왔다. 색채 재현의 욕구와 기술적 진보에 의해 컬러 잉크와 필름이 생산되었고, 인쇄매체나 사진 등은 색을 띄게 되었으며, 색채의 사용은 커다란 시각적 충격을 주었다. 그러나 과도한 색채의 사용은 과거에 비해 시각적 충격이 둔감해지는 경향을 보였지만 지금도 다양하게 사용하고 있다. 인쇄매체 및 영상 매체 등은 현란한 색채를 사용하고 있으며 컴퓨터 그래픽으로 색을 쉽게 보정할 수 있게 까지 되었다. 색채이미지의 홍수는 색채에 대한 반대적 현상인 흑백 이미지의 대두와 흑백 이미지에 부분적 색상 삽입을 가져오게 되었다. 광고와 뮤직비디오에서 시작된 이러한 시도는 영화에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 즉 복고풍 적이고 시각적 차별성을 도모하여 또 다른 가성을 자극하거나 시각적 주목성을 띄도록 의도이다. 특히, CF에서 나타나는 '애니콜 광고', '딤채' 등, 영화에서는 '쉰들러 리스트', '씬시티' 등에서 나타나는 흑백영상에 부분적 컬러를 삽입함으로써 우리에게 신선한 충격을 주고 있다. 색채의 중요성에 비해 흑백에 부분 색채의 활용에 대한 연구가 미진하였다. 그러므로 본 연구는 광고와 영화에 표현되는 부분 색채이미지를 조사하고, 이를 바탕으로 흑백영상에 부분적 색채 삽입의 활용도를 연구한다. 선호도 조사를 위해 설문조사를 실시하여 획득된 데이터의 분석을 통해 흑백 영상의 부분 색채화에 대한 연구로 영상 제작과 연구에 기본적 이론을 마련한다.미지가 높다.)를 보였다. 3. 경토(耕土) 15cm 밑에 비닐을 깐 것은 비닐의 공극량(孔隙量)에 따라서 $75{\sim}88%$의 관개용수절약(灌漑用水節約)을 보였다. 비닐의 공극량(孔隙量) $3cm/m^2$의 경우에는 수도수량(水稻收量)이 표준구(標準區)와 비등(比等)하였으나 그 보다 공극(孔隙) 작으면 수도수량(水稻收量)은 저하(低下)하였다. 4. 처리구(處理區) 주위(周圍)에 깊이 57cm, 높이 6cm로 비닐을 삽입(揷入)하여 지수벽(止水壁)을 만들면 수분침투량(水分浸透量) $25{\sim}33%$ 정도 감소(減少)되었다. 5. 경토(耕土) 15cm 밑에 밑짚을 6cm 두께로 다저 넣은 것은 표준구(標準區)에 비(比)하여 1963, 년도(年度)에는 약(約) 30% 의 증수(增收)를 보였으나 1969년도(年度)에는 약(約) 7%의 감수(減收)를 보여 양년도(兩年度)의 성적(成績)이 극(極)히 대조적(對照的)이었다. 6. 전체적(全體的)으로 1969년도(年度)에는 전년도(前年度)보다 수량(收量)이나 주당수수(株當穗數) 및 수립수(穗粒數)가 적은데 이것은 1969도(度)의 기상(氣象)이 분얼성기(分蘖盛期)에 저온다우(低溫多雨)이고 등숙기(登熟期)에 일조(日照)가 적었기 때문일 것이다. 7. 생육상태(生育狀態)의 처리간(處理間) 변이(變異)는 다음과 같다. (1) 밑다짐과 간단관수(間斷灌水)에 의하여 초장신장(草長伸長)이 조장(助長)되었다. (2) 밑다짐 9cm 구(區)와 일간격(日間隔)의 간단관수구(間斷灌水區)는 고(高) 수량(收量)이며 간장(稈長)도 컸다. (

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문에서는 스테레오 얼굴영상으로부터 3차원 정보인 거리와 깊이 정보를 이용해 거리에 따라 얼굴인식률이 떨어지는 것을 개선하였다. 단안 영상은 객체의 거리, 크기, 이동, 회전, 깊이 등의 불확실한 정보로 인해 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 얼굴의 회전, 조명, 표정변화 등의 영상정보가 취득되지 않으면 인식률이 매우 저하되는 단점이 있다. 그래서 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 방법은 눈 검출 알고리듬, 얼굴의 회전 방향분석, PCA(Principal Component Analysis)로 구성된다. 또한 제한된 영역에서 얼굴을 고속으로 검출하기 위해 RGB컬러공간에서 YCbCr공간으로 변환한다. 얼굴후보 영역에서 다층 상대적인 밝기 맵을 생성하여 얼굴의 기하학적인 구조로부터 얼굴인지를 판별한다. 스테레오 얼굴영상으로부터 거리 및 눈과 입의 깊이 정보를 취득하고, 거리에 따라 확대, 축소, 이동, 회전 등의 정규화를 통해 $92{\times}112$ 크기의 얼굴을 검출한다. 검출된 왼쪽 얼굴영상과 추정된 방향의 차를 PCA로 학습한다. 제안된 방법은 정면에서 최대 95.8%(100cm), 포즈변화에 따라 98.3%의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대, 축소와 회전 등의 정확한 정규화로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.