포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
최근 연이은 3D 영화의 성공에 힘입어 영화 산업계를 중심으로 3D 콘텐츠 생성이 늘고 있으며, 이를 가정 내에서도 즐길 수 있도록 다양한 3DTV가 출시되고 있다. 그러나 3DTV의 특성 상 3D 재생 시 밝기 저하에 따른 색 재현 문제로 인하여 입체감과 공간감을 느끼는 대신 2D에서의 화려한 색감을 만끽할 수 없게 되었다. 이에 본 논문은 3D 시청 시에도 2D에서와 같은 색감을 최대한 제공하기 위한 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 3DTV를 활용하여 입력 RGB 영상에 대하여 2D와 3D 재생 시 재현되는 RGB intensity를 측정한 후 입출력에 따른 관계 모델링을 실시하였고, 모델링에 근거하여 3D 재생 시 2D 대비 보정되어야 할 색상 요소에 대한 매핑 테이블(mapping table)을 생성하였다. 생성된 매핑 테이블은 기존 3DTV 시스템의 출력부에 3D 색상 보정 모듈로써 추가하도록 하여 일반 2D 재생 시에는 입력영상이 바이패스(bypass)되도록 하고, 3D 재생 시에는 본 논문에 의한 3D 색상 보정용 매핑 테이블을 통해 색상 보정 과정을 수행하도록 하여 3D 재생 시에도 2D에서 느낄 수 있는 색감을 재현할 수 있도록 하였다.
본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
랩온어칩을 위한 변환 가능한 RGB 색상 필터를 연구하였다. 잉크 색상 필터는 PDMS 패턴과정에 의한 공정으로 제작하였고, 칼라 필터의 자외선-가시광선 영역의 광투과율을 조사하였다. 잉크 칼라 필터는 스펙트럼의 모양과 기울기에 의해 특성 지워진다. 적색/황색 필터의 투과는 600 nm와 500 nm에서 차단스펙트럼 모양을 가지는 곡선으로 구성되었다. 잉크 필터의 청색 출력은 80% 피크 투과율과 약한 적색 누수를 보였다. 한편 녹색 잉크 필터는 48% 피크 투과율과 적색 누수 투과를 보였다.
본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.
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.
CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다중 사용자의 정보를 기반으로 대상을 구분 및 추적하는 기법을 제안한다. RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 정보와 색상 정보를 획득하여 각 사용자에 대한 정보를 저장한다. 전체 영상에서 획득한 각 사용자의 위치와 외형에 대한 정보를 통해 현재 프레임과 이전 프레임에서의 사용자간 유사도를 계산하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치 추적 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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