In this paper, a skin-color model in the HSV space was developed. Based on it, face region can be separated from other parts in a image. Face can be detected by the methods of Template and eye-pair. This realized in our robot.
본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.
최근 대용량의 디지털 이미지가 제작되면서 멀티미디어 관련 기술에서 이미지 검색이 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색(Image Search)을 위한 가장 기본적인 요소인 이미지 색상에 칼라 분포 정보를 이용하고 다양한 요소에 따라 가중치를 부여한 칼라 기반의 검색 기술자(Descriptor)를 제안하였고 시뮬레이션을 통하여 제안 기술자의 성능을 평가하였다. 칼라 히스토그램을 통한 이미지 검색 기술자를 설계하는데 있어 칼라모델은 HSV를, 웨이블릿 변환 필터는 Daubechies 9/7을, 웨이블릿 분해 레벨은 2레벨을 적용하였을 때 가장 좋은 검색 효율성을 보였다. 또한 유사도 검색은 히스토그램 이차행렬(Quadratic Matrix)을 적용하여 보다 나은 성능을 얻었으나 유사도 검색 계산 시간에서 절대 차이값의 합(L1 Norm)을 사용하는 경우에 비해 20배 이상의 처리 시간이 소요되었다.
이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동하는 방향 및 속도를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 추가한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 다음 순간의 물체 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘만으로는 추적이 불가능한 고속 이동물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또 본 연구에서는 추적 대상의 HSV와 YCrCb 두 색상정보를 동시에 고려함으로써 단일 색정보를 이용하는 검출보다 더 강인한 결과를 얻을 수 있었다.
The visual inspection method is widely used for corrosion damage analysis of steel plate due to the cost-efficient, fast and reasonably accurate results. However, visual inspection of corrosion deteriorated degree has a problem that the reliability of results differs depending on the inspector's individual knowledge and experience. In this study, we evaluated the degree of corrosion from a given image by using image segmentation method based on the grabcut and HSV(Hue, Saturation, Value) color image processing techniques for the development of an automatic inspection tool. The code written in Python based OpenCV-python libraries was used to categorize the images.
본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.
일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
One of the most frequently used method for measurement of the degree of sizing (viz., hydrophobicity) is the Stockigt test. However, the Stockigt test was influenced by various factors such as dropping height, dropping amount, dropping speed and viewing angle. The resultant data of the sizing degree on the same specimen also varied according to different testers. Thus, the Stockigt test should be modified to be regarded as a highly reliable and reproducible standard method. For modifying the Stockigt test, it was required to quantify red coloration by reaction between 1% ferric chloride and 2% ammonium thiocyante during Stockigt testing. The cameras capturing the serial images during the red coloration process were the CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)-type and CCD (Charge Coupled Device)-type cameras. For measurement based on KS M 7025, the CCD-type camera must be used due to its high resolution, and on the other hand, for measurement based on Tappi Useful Method 429, the CMOS-type camera may be used owing to its low resolution. It was needed to covert the RGB values of a droplet image into HSV(Hue, Saturation, and Value) values because the human eyes are much closer to HSV than RGB. Among HSV values, the Hue value was accepted as the most reliable index consistent with the red coloration process by excluding the surrounding conditions such as light, tester's movement etc.
현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.
본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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