• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.207-213
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• 2017

다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-38
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• 2013

본 논문에서는 점광원을 기준으로 설계된 자유 형상 렌즈(freeform lens)의 조명 성능과 LED 광원 크기와의 관계 및 공차 특성을 살펴보았다. 비교를 위해 발산 조명 모델(divergent illumination model)을 적용한 두 가지 렌즈와 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 적용한 한가지 렌즈를 설계하였다. LED 광원이 커짐에 따라 평균 조도에 비해 조도 균일도가 상대적으로 크게 감소하였으며, 정렬 오차에 의한 성능 저하는 거의 발생하지 않았다. 하지만 LED 광원의 방출 특성 변화는 LED 광원 크기에 관계없이 조명 성능에 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 발산 조명 모델로 설계된 렌즈가 전반적으로 우수한 성능을 보였지만, LED 방출 특성 변화에 대해서는 중첩 조명 모델로 설계된 렌즈의 성능이 상대적으로 적게 변화함을 알 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.125-133
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• 2017

Color in an image is determined by illuminant and surface reflectance. So, to recover unique color of object, estimation of exact illuminant is needed. In this study, the illumination models suggested to get the object color constancy with the physical illumination model based on physical phenomena. Their characteristics and application limits are presented and the necessity of an extended illumination model is suggested to get more appropriate object colors recovered. The extended illumination model should contain an additional term for the ambient light in order to account for spatial variance of illumination in object images. Its necessity is verified through an experiment under simple lighting environment in this study. Finally, a reconstruction method for recovering input images under standard white light illumination is experimented and an useful method for computing object color reflectivity is suggested and experimented which can be induced from combination of the existing illumination models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1222-1236
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• 2010

In this paper, we propose an improved distributed multi-view video coding method that is robust to illumination changes among different views. The use of view dependency is not effective for multi-view video because each view has different intrinsic and extrinsic camera parameters. In this paper, a modified distributed multi-view coding method is presented that applies illumination compensation when generating side information. The proposed encoder codes DC values of discrete cosine transform (DCT) coefficients separately by entropy coding. The proposed decoder can generate more accurate side information by using the transmitted DC coefficients to compensate for illumination changes. Furthermore, AC coefficients are coded with conventional entropy or channel coders depending on the frequency band. We found that the proposed algorithm is about 0.1~0.5 dB better than conventional algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.954-964
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• 2015

본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 이를 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 제안하였고, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 빛 세기 분포의 중심 방향, 반치각 (half angle) 및 LED 광원의 위치변화를 바탕으로 그 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 수행하였다. 광도 분포의 중심 방향 변화에 대해서는 제안된 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으며, 특히 제작한 렌즈에서 반치각 변화는 기존 방법에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.157-164
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• 2017

본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 사용하여 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 비교 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 광원의 위치변화, 두께 및 기울임을 이용해 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 측정하였다. 광도 분포의 Z축 방향변화에 대해서는 중첩 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으나, 렌즈두께 변화에 대해서는 중첩모델이 발산모델에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다. 또한, 발산 조명 모델로 설계된 렌즈가 전반적으로 좋은 성능을 나타냈으나, LED 방출에 대한 성능은 중첩 모델에서 그 편차의 폭이 상대적으로 적게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.158-167
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• 2015

This study presents a new method to improve the speed of high quality volume rendering. We improve the speed of ambient occlusion which is one of the global illumination techniques used in traditional volume visualization. Calculating ambient occlusion takes much time because it determines an illumination value of a sample by integrating opacities of nearby samples. This study proposes an improved method for this by using local statistics such as averages and standard deviations. We calculate local statistics for each volume block, a set of nearby samples, in pre-processing time. In the rendering process, we efficiently determine the illumination value by assuming the density distribution as a normal distribution. As the results, we can generate high quality images that combine ambient occlusion illumination with local illumination in real time.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.191-204
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• 2018

To combat the adverse impact imposed by illumination variation in the face recognition process, an effective and feasible algorithm is proposed in this paper. Firstly, an enhanced local texture feature is presented by applying the central symmetric encode principle on the fused component images acquired from the wavelet decomposition. Then the proposed local texture features are combined with Deep Belief Network (DBN) to gain robust deep features of face images under severe illumination conditions. Abundant experiments with different test schemes are conducted on both CMU-PIE and Extended Yale-B databases which contain face images under various illumination condition. Compared with the DBN, LBP combined with DBN and CSLBP combined with DBN, our proposed method achieves the most satisfying recognition rate regardless of the database used, the test scheme adopted or the illumination condition encountered, especially for the face recognition under severe illumination variation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.540-546
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• 2019

본 연구는 야간조명 영상에 대한 정보손실을 최소화하는 이진화 방법을 제안한다. 야간조명 영상의 대상은 조명의 영향으로 초점이 맞지 않으며 식별이 불가능한 영상이다. 또한 영상은 명도 히스토그램에서 일부 영역에만 치우친 명도 영역을 가지고 있다. 그래서 기존의 단순한 이진화 방법은 좋은 결과를 얻기에는 힘들다. 제안한 이진화 방법은 영상을 분할하는 방법과 영상 합병 방법을 사용한다. 단계별로 분할된 블록 내에서는 삼각형 타입의 퍼지논리를 이용하여 두 영역으로 구분한다. 소속도의 값이 0은 현 단계에서 이진화하며 소속도의 값이 1은 다음 단계 이후에 이진화를 한다. 실험 결과는 검은색부분에 밀집된 명도 영역에서 정보손실이 최소화된 야간조명 영상을 취득할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권1호
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• pp.25-44
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• 2010

With the increasing popularity of mobile devices, it has become necessary to protect private information and content in these devices. Face recognition has been favored over conventional passwords or security keys, because it can be easily implemented using a built-in camera, while providing user convenience. However, because mobile devices can be used both indoors and outdoors, there can be many illumination changes, which can reduce the accuracy of face recognition. Therefore, we propose a new face recognition method on a mobile device robust to illumination variations. This research makes the following four original contributions. First, we compared the performance of face recognition with illumination variations on mobile devices for several illumination normalization procedures suitable for mobile devices with low processing power. These include the Retinex filter, histogram equalization and histogram stretching. Second, we compared the performance for global and local methods of face recognition such as PCA (Principal Component Analysis), LNMF (Local Non-negative Matrix Factorization) and LBP (Local Binary Pattern) using an integer-based kernel suitable for mobile devices having low processing power. Third, the characteristics of each method according to the illumination va iations are analyzed. Fourth, we use two matching scores for several methods of illumination normalization, Retinex and histogram stretching, which show the best and $2^{nd}$ best performances, respectively. These are used as the inputs of an SVM (Support Vector Machine) classifier, which can increase the accuracy of face recognition. Experimental results with two databases (data collected by a mobile device and the AR database) showed that the accuracy of face recognition achieved by the proposed method was superior to that of other methods.