• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.473-481
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• 2005

본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.77-85
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• 2004

본 논문에서는 64개 기준색을 사용한 다단계 벡터 오차 확산법에서 나타나는 밝은 영역에서의 색 자극 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 벡터 오차 확산법은 양자화 과정에서 입력 벡터와 기준색 벡터간의 기하학적 거리만을 이용하기 때문에 밝은 영역에서 어두운 기준색이 선택되는 색 자극이 발생한다 이러한 문제를 해결하기 위해서 오차 보정된 입력 벡터의 채도를 계산하여 유채색과 무채색으로 나누고, 유채색일 경우 입력 벡터의 휘도를 이용하여 밝은 영역, 중간 밝기 영역, 어두운 영역으로 구분한다. 밝은 영역일 경우 60개 유채색 기준색중에서 입력 벡터와의 휘도차가 작은 N개의 후보 기준색을 구성한다. 최종 기준색을 선택할 때는 N개의 후보 기준색과 4개의 무채색 기준색중에서 오차 보정된 입력 벡터와의 최소 기하학적 거리를 가지는 기준색을 출력색으로 결정한다 실험 결과, 제안한 방법은 자은 영역에서 색 자극이 줄어들어 시각적으로 보기 좋은 결과를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.672-679
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• 2011

본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.677-680
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• 2003

Perceptual landmarks are an effective solution for a mobile robot realizing steady and reliable long distance navigation. But the prerequisite is those landmarks must be detected and recognized robustly at a higher speed under various lighting conditions. This made image processing more complicated so that its speed and reliability can not be both satisfied at the same time. Color based target detection technique can separate target color regions from non-target color regions in an image with a faster speed, and better results were obtained only under good lighting conditions. Moreover, in the case that there are other things with a target color, we have to consider other target features to tell apart the target from them. Such thing always happens when we detect a target with its single character. On the other hand, we can generally search for only one target for each time so that we can not make use of landmarks efficiently, especially when we want to make more landmarks work together. In this paper, by making use of the moment invariants of each landmark, we can not only search specified target from separated color region but also find multi-target at the same time if necessary. This made the finite landmarks carry on more functions. Because moment invariants were easily used with some low level image processing techniques, such as color based target detection and gradient runs based target detection etc, and moment invariants are more reliable features of each target, the ratio of target detection were improved. Some necessary experiments were carried on to verify its robustness and efficiency of this method.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.106-110
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• 2014

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제29권4호
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• pp.289-294
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• 2015

In order to make digital processing of facial color, standardization methods of photographing and observational requirements and gloss-detecting are done through preceding papers and actual experiences. Examiner's observational informations should be contained with original and temporary color, normalcy and deviation range and gloss. And these are interrelated with time, interior and exterior temperature, emotional state, so should be recorded too. Picturing procedure should be controlled in simple and practical but objective way. Just water cleansing, 15 to 20 minute resting, prohibiton of moisturizing of examinee are common for examiner. Temperature and moisture, width, light source requirement, brightness, polarizing filter of parlor and camera-to-object distance, posture of examinee are should be recorded. In addition, pre and post-revision of color and manifestation of color space after taking images are needed coping with construction of diagnostic database.

• 한국염색가공학회지
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• 제25권4호
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• pp.241-246
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• 2013

The color properties of a white or nearly colorless fabric are represented by whiteness index (WI) or yellowness index (YI). These two indexes relate to a white fabric's color quality. The purpose of this study was to identify the properties of WI and YI on the CIELAB through the simulations of estimation data for a systemization of color quality control. The results indicated that the relationship between WI and YI was a negative correlation, however the coefficients of correlation function between WI and YI were depended on hue. There were two hue transition points of the rate of changes in WI and YI. These hue transition points were the reference points to divide the hue contribution to WI and YI. These points were not the point of h=0 and h=180 and asymmetric. In addition, where the colors were same distance from the white point on the CIELAB, the rate of changes in WI and YI by ${\Delta}$Ew were depending on hue. Specifically, when WI decreased, YI of reddish and yellowish tinted colors decreased more than bluish tinted colors.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.89-97
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• 2015

In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-60
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• 2014

본 논문에서는 자연 영상에서 피부색 색상과 채도를 기초로 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명 보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본 영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 10장의 자연 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-172
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• 2006

영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.