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.
우리가 흔히 얘기하는 RGB나 CMYK는 장비의 컬러 공간이다. 즉 이 값은 RGB 각 채널당 무채색에서 순색까지를 256단계로 나누어 놓은 값으로 장비의 특성에 따라 그 값이 표현하는 컬러는 다르다. 컬러에 대한 인식이 개인마다 다르듯이, 이미지를 만들어내는 각 장치(입력, 디스플레이, 출력)의 컬러 처리 방식도 매우 다양하다. 특정한 장치로 디스플레이하거나 스캔할 수 있는 컬러 범위는 기계적 특성에 따라 다르며 이러한 컬러 범위를 color gamut이라 한다.
본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.
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.
본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.
LED조명의 강점을 토대로 LED조명이 보급되고 있으며, 다양한 정부정책이 시행되고 있다. 조명을 활용한 무선통신 기술인 VLC 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 많은 연구를 통해서 고속 데이터 전송기와 같은 일반적인 LED 광원을 사용할 수 있다는 것이 증명되었다. 그러나 여전히 주요 문제 중 하나로 라디오 방송의 잡음과 유사한 빛의 간섭문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스펙트럼 분리형 VLC 채널을 위한 광 필터를 사용하여 주변 조명의 간섭을 제거하기 위한 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위하여 다양한 고휘도 RGB LED 모듈을 활용하여 비교분석을 진행하였으며, 추가로 실생활에 적용되어 활용 중인 고휘도 LED 조명을 활용한 실험을 통한 적용성을 검증하였다.
본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.
최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한
본 논문의 목적은 애니메이션 제작시 시간을 절약할 수 있는 새로운 형태의 RGB 라이팅 파이프라인 개발이다. 현재 방법의 문제점을 파악한 후 새로운 방법과 비교분석을 통해서 8단계로 연구하였고 연구결과로 해결책을 제시했다. 본 연구에 따른 RGB라이팅 파이프라인에 의한 그래픽 영상 조명효과 구현방법은 텍스처와 분리된 디지털 라이트(light)와 설정갯수 단위로 묶인 라이트 세트 별로 렌더레이어를 생성하고, 각각의 라이트가 RGB채널로 분리됨으로써 3가지의 라이트 정보가 하나의 레이어와 그래픽 영상 이미지에 저장될 수 있도록 하는 동시에 색 보정의 정확도와 정밀도가 향상될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해서 기존 방법과 새로운 방법 각 특성에 대한 장단점을 살펴보고 작업의 특성이나 업종별 특성에 따라 새로운 형태의 RGB라이팅 파이프라인을 제시하였다.
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB,YIQ나 CMYK와 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 많은 계산 시간이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 국부적 지역 탐색법을 사용하였으며, 압축률 향상을 위해 각 채널마다 사람의 눈에 느껴지는 민감성의 정도가 다른 YIQ 모델을 사용하여 I나 Q 채널보다 Y채널에 더 많은 비트를 할당하였다. 각각의 치역 블록에 대하여 Y채널에 가장 잘 매칭이 되는 정의역 블록을 찾았으며, I와 Q 채널을 위해서는 잘 매칭이 되는 대응 블록을 이용하였다. 따라서 각각의 YIQ채널을 위한 최적의 변환식을 계산하는 과정에서 단지 하나의 기하학적인 변환식(변환과 선택된 정의역 블록의 주소)만이 필요할 뿐이다. 이러한 접근 방법은 기존의 부호화 방법들과 비교해 볼 때 부호화 시간의 단축과 압축률 향상을 동시에 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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