사진의 역사에서 컬러사진이 탄생한 후 색채가 다양하고 화질이 좋은 컬러사진은 점차 사진계의 주류가 되었다. 현대 중국 역시 개혁개방을 거쳐 국민의 사상이 점차 해방되고 컬러사진의 시대를 맞아 컬러사진은 더욱 대중화 되었다. 이처럼 컬러 사진이 대중화 된 시대가 되었지만, 이후 디지털 사진이 대중화 되면서 흑백사진은 중국에서 다시 사람들의 관심을 끌게 되었다. 디지털을 이용하여 손쉽게 흑백으로의 전환이 가능해 지면서 더욱 많은 사진가들이 흑백사진에 대해 관심을 갖게 되었다. 나아가 디지털사진으로 사진의 대중화는 흑백사진으로 하여금 새로운 흐름을 맞게 하였는데, 이에 따라 예전 필름시대의 흑백사진과는 다른 작품들이 선보였다. 이에 본 연구에서는 중국사진가들의 다큐멘터리 흑백사진작품에 대한 비교를 통하여 중국 근대의 흑백사진을 분석하였다.
컬러 사진을 흑백으로 바꿔 데이터 셋을 구축해 CNN 모델을 트레이닝 시킨다. HSI 컬러 모델에서 흑백 사진으로부터 밝기 값은 알고 있음으로, 나머지 두 컬러 영역 색상, 채도를 CNN 모델이 추측하도록 학습을 시켜, 흑백사진으로부터 컬러 사진을 만들어낸다. 이 기술을 채색이 안된 불교 미술 그림에 적용하여 채색을 시키는 것에 대한 연구를 진행하였다.
인도네시아 보로부두르 보존처리소에서 촬영한 보로부두르 사원 흑백 사진의 재질 특성을 조사하기 위해 과학적 분석을 수행하였다. 흑백 사진에서 시료를 채취하여 현미경 조사, 성분 및 재질 분석을 진행한 결과 흑백 사진은 지지체, 바리타층, 바인더층, 표면층 등 4개의 층으로 구성되어 있는 것을 확인하였다. 지지체는 마섬유로 구성된 종이, 바리타층은 분말상태의 황산바륨(BaSO4), 바인더층은 할로겐화은이 함유된 유제, 표면보호층은 젤라틴을 사용하여 제작된 것으로 판단하였다. 사진은 구성 재질에 따라 특성 및 보존 환경이 다르므로 시대에 따른 다양한 흑백 사진 재질 특성에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 전통적인 사진 기법에 기반하여 대비가 뚜렷한 흑백 영상을 얻기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사진가들은 대비가 뚜렷한 흑백 사진을 얻기 위해 촬영 시 대비 필터(consrast filter)를 사용하여 특정 색이 부각된 흑백 필름을 얻고, 인화 시 버닝(burning)과 닷징(dodging) 같이 국지적 노출을 조절하는 기법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 흑백 사진 기법에 대한 디지털 버전을 제안하고 이에 기반하여 영상의 시각적 특징을 최대한 유지하는 최적화 기법을 제안한다. 또한, 인접 픽셀간의 유사 가중치를 이용하여 경계를 감안한 연속적인 국지적 노출을 얻게 한다. 제안한 기법은 GPU상에서 구현 가능하며 메가픽셀 영상에 대해서도 시각적 특징을 유지하는 흑백 영상을 대화적 시간 안에 획득할 수 있다.
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.
본 연구에서는 사진 이미지에 대해 어떠한 감성들이 나타날 수 있는지를 확인하여 이를 구조화할 수 있는 기본 감성 모형을 개발하였다. 그런 다음, 이 모형을 바탕으로 주요한 시각 속성 중 하나인 색의 유무가 감성에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대해 알아보았다. 연구 1에서는 다양한 기법과 소재가 반영된 사진가들의 사진을 제시하고 각 사진에 대해 감성 반응을 받은 다음 이를 분석하였다. 얻어진 자료를 주축 기법을 이용하여 요인분석한 결과 감성 어휘 변량 중 약 42%를 세 요인만으로 설명할 수 있었다. 세 요인은 각각 긍정적-부정적 인상, 동적-정적 인상, 가벼운-무거운 인상으로 명명되었다. 연구 2에서는 세 요인을 감성 공간의 기본 차원 축으로 삼아 색의 유무가 사진 감성에 미치는 영향을 살펴보았다. 대표적인 컬러 사진 90장을 흑백으로 전환하여 컬러와 흑백 각각 90장의 사진 이미지를 자극으로 사용하였으며, 각각의 사진 이미지들이 세 감성 차원들에 대해 평정되었다. 감성 차원별로 색의 유무에 대해 t검증을 실시한 결과, 모든 감성 차원에서 색의 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 흑백으로 전환된 이미지가 더 부정적이고 정적이며 무거운 이미지로 느껴지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사진 이미지에서 동일한 소재와 동일한 구도라 할지라도 기본적인 시지각 속성의 변화만으로 감성반응에 중요한 차이를 유발할 수 있음을 시사한다.
흑백, 컬러 프린터(잉크젯 포함), 복합기들의 토너카트리지, 잉크카트리지에 대한 공정하고 객관적인 프린트 매수 측정을 위한 규격제정을 통해 소비자에게 정확한 정보를 제공하고자 지난해 한국광학기기협회에서는 기술표준원에서 ISO 관련 규격을 토대로 KS규격제정 용역을 받아 추진한 바 있다. 이번 호에서는 세 번째 순서로‘전자 사진 방식의 흑백 프린터와 프린터를 포함하는 복합기에서의 토너 카트리지 수명 결정 방법’에 대해 소개하고자 한다.
최근 수치사진측량시스템의 도입으로 수치정사영상의 활용도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수치정사영상으로부터 지형지물의 반자동 또는 자동 추출에 관한 연구가 대두되고 있지만, 최근 많은 연구보고서에 의하면 흑백항공사진에서의 지형지물을 판단하거나 속성인식에 한계가 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 천연색 항공사진 영상을 흑백항공사진 영상과 비교, 분석하여 천연색 항공사진 영상의 특성을 분석하였으며, 반자동으로 지형요소를 추출하는 알고리즘을 개발하였고, 추출한 지형요소를 국립지리원에서 제작하는 1:5,000 수치지형도와 비교하여 반자동으로 추출가능한 지형요소를 분석하였다. 이러한 결과를 토대로 천연색 항공사진영상을 이용한 지형요소 추출 가능성과 지형요소 추출시 문제점을 분석하였고, 향후 연구에 대한 방안을 제시하였다.
원격탐사 기술의 발달과 지구관측위성의 증가로 다양한 특성을 지닌 영상을 획득이 용이해 징에 따라 영상 합성 기술의 중요성과 활용성이 증가하였다. 영상합성 기술과 합성에 이용되어지는 영상의 특성에 따라 합성의 목적은 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 대상지역은 경상남도 입실이며 그 지역을 촬영한 1:5,000 축척의 흑백항공사진과 1m의 공간해상도의 IKONOS영상을 사용하였다. 본 논문에서는 다른 두 영상을 합성할 때 생기는 제반 문제점을 파악하고 모색하고자 하였다. 기하학적 특성이 다른 두 영상을 합성하고자 할 때 가장 우선시 되어야 할 사항은 두 영상의 기하학적 특성에 따른 위치정확도 문제와 항공사진 각 장의 상이한 명암정보를 표준화시키는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 서로 다른 기하학적 특성으로 인한 왜곡을 정사영상을 제작함으로써 두 영상의 위치 정확도를 높H고 항공사진의 영암정보를 표준화하기 위해 전체영상을 제작하는 방법과 strip별로 제작하는 방법을 제시하여 보았다.
본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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