• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.520-524
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• 2009

In compressed color images, colors are usually represented by luminance and chrominance (YCbCr) components. Considering characteristics of human vision system, chrominance (CbCr) components are generally represented more coarsely than luminance component. Aiming at possible recovery of chrominance components, we propose a model-based chrominance estimation algorithm where color images are modeled by a Markov random field (MRF). A simple MRF model is here used whose local conditional probability density function (pdf) for a color vector of a pixel is a Gaussian pdf depending on color vectors of its neighboring pixels. Chrominance components of a pixel are estimated by maximizing the conditional pdf given its luminance component and its neighboring color vectors. Experimental results show that the proposed chrominance estimation algorithm is effective for quality improvement of compressed color images such as JPEG and JPEG2000.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.565-568
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• 2006

휘도-색차 신호에서 휘도 신호는 그레이 영상을 생성하고, 각각의 컬러 요소들을 단색 시스템으로 호환할 수 있다. 그리고 휘도-색차 신호의 각 컬러 요소들은 적은 상관 관계를 가지므로 신호를 부호화 또는 변조하는데 유용성을 지닌다. 그러나 각 컬러 신호들은 통계적으로 적은 상관 관계를 가지나 서로 독립적이지는 않다. 그러므로 본 논문은 컬러 요소들 간의 상호 의존적인 특징을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 휘도-색차 신호에 대한 워터마크 삽입 알고리즘을 제안한다. 따라서 디지털 워터마크의 견고성과 비시각성을 보장할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.714-720
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• 2004

얼굴검출 작업에서 다양한 형태를 가지는 후보영역을 정사하기 위한 기하학적 연산과정이 수반된다. 본 논문에서는 컬러영상에서 색도 분포 특성을 이용함으로써 얼굴가림과 방향에 영향을 받지 않고 얼굴 유효특징점을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 얼굴의 특징점 주변에서 Cb와 Cr이 일관적인 색도차를 가진다는 점에 착안한 것으로써, 기본 색도차 영상인 Eye맵 마스크에서 특징점을 효과적으로 강조시킬 수 있는 평균-그레이 모폴로지 연산을 수행한다. 실험을 통해, 제안한 방법이 가변적 형태의 후보영역에 대해서도 강인하게 얼굴의 유효특징점을 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.74-82
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• 2008

본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.258-271
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• 2020

A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.72-80
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• 1988

In this paper, new adaptive interframe filtering methods have been proposed to separate the luminance and chrominance components in NTSC composite signals. In thess methods, the composite signals are adaptivelty processed in three dimensions according to the local change or movement of the picture. For interframe processing, two algorithms have been proposed which adapt three filters in the horizontal, vertical and temporal directions to the magnitude f detection signal dependent upon both the movement and local change of the picture. The three kind of filters have been used at the sampling rate of four times the subcarrier frequency. The various quantitative measures have been introduced to compare the objective performance of the conventional methods and that of proposed ones by computer simulation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.50-58
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• 2008

본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.211-224
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• 1994

본 논문에서는 NTSC 칼라영상신호를 프레임내에 휘도신호와 색도신호를 분리하기 위한 새로운 적응형 필터링방식을 제안하였다. 이 방식은 인가되는 신호의 상태, 즉 수직방향에서의 상관관계, 그리고 수평방향과 대각선방향에서의 천이상태를 검출하여 제어신호를 생성하고, 이 신호에 의해 수직 필터군과 수평 필터군에서 각각 적응적으로 필터를 선택하여 처리함으로써 색도신호를 얻으며, 휘도신호는 칼라영상신호에서 색도신호를 감하여 얻는다. 여기에 사용된 필터들은 NTSC 칼라영상신호를 칼라부반송과 주파수의 4배로 샘플링한 경우에 대해서 설계되었으며, 몇가지 평가방법에 의해, 제안된 방식과 기존의 방식을 컴퓨터 시뮬레이션과 SVP(Serial Video Processing) 시스템을 이용하여 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-22
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• 2006

얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.