• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.6
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• pp.1054-1062
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• 2022

The population of Korea's solar salt-producing regions is rapidly aging, resulting in a decrease in the number of productive workers. In solar salt production, salt collection is the most labor-intensive operation because existing salt collection vehicles require human operators. Therefore, we intend to develop an unmanned solar salt collection vehicle to reduce manpower requirements. The unmanned solar salt collection vehicle is designed to identify the salt collection status and location in the salt plate via color detection, the color detection performance is a crucial consideration. Therefore, an image processing algorithm was developed to improve color detection performance. The algorithm generates an around-view image by using resizing, rotation, and perspective transformation of the input image, set the RoI to transform only the corresponding area to the HSV color model, and detects the color area through an AND operation. The detected color area was expanded and noise removed using morphological operations, and the area of the detection region was calculated using contour and image moment. The calculated area is compared with the set area to determine the location case of the collection vehicle within the salt plate. The performance was evaluated by comparing the calculated area of the final detected color to which the algorithm was applied and the area of the detected color in each step of the algorithm. It was confirmed that the color detection performance is improved by at least 25-99% for salt detection, at least 44-68% for red color, and an average of 7% for blue and an average of 15% for green. The proposed approach is well-suited to the operation of unmanned solar salt collection vehicles.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.201-207
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• 2022

In this paper, the relationship between RGB, HSV, La^*b^* colors and sugar content was analyzed using linear regression on apples harvested in the same region. First, as a result of examining the correlation coefficient with sugar content according to each color level, it was found that the (+) region having a positive coefficient and a (-) region having a negative coefficient were separated according to the color level. Also, the correlation coefficient between color and sugar content, represented by the average value, was 0.342 in the La^*b^* color space, which was higher than the coefficient in the RGB and hsv space. That is, this means that the sugar content is related to the color in the La^*b^* space. Also, in the complex color composed of regions with high sugar content, it was found to be R²=0.3627, indicating that it is related to sugar content. In all nine color spaces, it was found to be R²=0.3668. In this case, it was found that the coefficients of v and b^* had an effect on the sugar content. Due to this, it was possible to confirm the validity of the empirical prediction that the higher the b^* representing yellow, the higher the sugar content.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.7
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• pp.431-438
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• 2016

In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using color and depth weights. First, we construct a high-resolution image using the bilinear interpolation technique. Next, we detect a common edge region using RGB color space, HSV color space, and depth image. If an interpolated pixel belongs to the common edge region, we calculate weighting values of color and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.465-472
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• 2003

For an effective pre-treatment process of a face input image, it is necessary to detect each of face components, calculate the face area, and estimate the rotary angle of the face. A proposed method of this study can estimate an robust result under such renditions as some different levels of illumination, variable fate sizes, fate rotation angels, and background color similar to skin color of the face. The first step of the proposed method detects the estimated face area that can be calculated by both adapted skin color Information of the band-wide HSV color coordinate converted from RGB coordinate, and skin color Information using histogram. Using the results of the former processes, we can detect a lip area within an estimated face area. After estimating a rotary angle slope of the lip area along the X axis, the method determines the face shape based on face information. After detecting eyes in face area by matching a partial template which is made with both eyes, we can estimate Y axis rotary angle by calculating the eye´s locations in three dimensional space in the reference of the face area. As a result of the experiment on various face images, the effectuality of proposed algorithm was verified.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.459-465
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• 2013

This paper is a study on an object extraction method which using color features of an object and background in the image. A human recognizes an object through the color difference of object and background in the image. So we must to emphasize the color's difference that apply to extraction result in this image. Therefore, we have converted to HSV color images which similar to human visual system from original RGB images, and have created two each other images that applied Median Filter and we merged two Median filtered images. And we have applied the Mean Shift algorithm which a data clustering method for clustering color features. Finally, we have normalized 3 image channels to 1 image channel for binarization process. And we have created object map through the binarization which using average value of whole pixels as a threshold. Then, have extracted major object from original image use that object map.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.751-756
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• 2018

This research extracted traffic light from input video, recognized colors of traffic light, and suggested traffic light color recognizing algorithm applicable to manless autonomous vehicle or ITS by distinguishing signs. To extract traffic light, suggested algorithm extracted the outline with CEA(Canny Edge Algorithm), and applied HCT(Hough Circle Transform) to recognize colors of traffic light and improve the accuracy. The suggested method was applied to the video of stream acquired on the road. As a result, excellent rate of traffic light recognition was confirmed. Especially, ROI including traffic light in input video was distinguished and computing time could be reduced. In even area similar to traffic light, circle was not extracted or V value is low in HSV space, so it's failed in candidate area. So, accuracy of recognition rate could be improved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.362-364
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• 1999

본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.366-368
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• 2018

본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.