• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.102-108
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• 2005

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.243-246
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• 2002

The proliferation of digitized media(audio, image and video) is creating a processing need for copyright enforcement schemes that protect copyright ownership. we argue that a watermark must be placed in perceptually significant components of a signal if it is to be robust to signal distortions and malicious attack. In this paper, RGB coordinate image is transformed into LUV coordinate, it include the characteristics of, Human vision and then the UV component is transformed into NxN block DCT transform. we propose a technique for embedding the watermark of visually recognizable mark into the middle frequency domain of image.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.65-70
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• 2013

본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.309-314
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• 2014

물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-8
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• 2011

In this paper, the method to calculate chromaticity coordinate from spectral power distribution of LED is presented. Also, inverse tri-stimulus algorithm to find mixed luminance of red, green, blue LED from targeted luminance and chromaticity coordinate is proposed. Besides, digital light color control system of LED lamp applied this algorithm has been developed. In experiments, each chromaticity coordinate of red, green, blue LED calculated from this algorithm has relative percentage error of few % to measured values. Digital code is drawn from inverse tri-stimulus algorithm, and measured values of luminance and chromaticity coordinate of LED lamp digitally controlled by this code also have relative percentage error within a few % to targeted luminance and chromaticity coordinate.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.227-233
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• 2013

In this paper, we propose an implementation of pH reader on Android smart phone by using Eclipse and SDK. After taking a picture of pH spectrum and tested litmus paper at the same time, we save the picture. From the picture, reference values in RGB and YUB of all pH color in the spectrum are obtained and then those of a chosen point by user in the litmus paper are to be compared with. The distances between the reference colors and the litmus paper's color are measured by Euclidean distance in RGB or YUB coordinate. The nearest two pH values are taken to find the weighted average of the result. Series of test show the proposed scheme is feasible and has performance within 10% error.

• 한국안광학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2005

색각 이상자의 색지각은 색 이미지의 색 공간 변환을 사용하여 가능하다. 적록 색각이상자에게, G채널를 극대화(+100)한 경우, G채널를 최소화(-100)한 경우, R채널만 극대화(+100)한 경우, R 채널을 CIE $L^*a^*b^*$ 색 공간에서 $b^*$ 좌표의 (-)값인 황색(Y) 채널로 변환 시킨 경우, B채녈(청)과 G채널(록)로 만 분리하고 다시 명암차로 나타낸 경우, RGB 채널 변환 및 채도를 분리시킨 후 명암만으로 이미지를 얻는 경우 등에 의해 색지각이 가능하다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.72-77
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• 2023

In many manufacturing settings, including the semiconductor industry, products are completed by producing and assembling various components. Sorting out from randomly mixed parts and classification operations takes a lot of time and labor. Recently, many efforts have been made to select and assemble correct parts from mixed parts using robots. Automating the sorting and classification of randomly mixed components is difficult since various objects and the positions and attitudes of robots and cameras in 3D space need to be known. Previously, only objects in specific positions were grasped by robots or people sorting items directly. To enable robots to pick up random objects in 3D space, bin picking technology is required. To realize bin picking technology, it is essential to understand the coordinate system information between the robot, the grasping target object, and the camera. Calibration work to understand the coordinate system information between them is necessary to grasp the object recognized by the camera. It is difficult to restore the depth value of 2D images when 3D restoration is performed, which is necessary for bin picking technology. In this paper, we propose to use depth information of RGB-D camera for Z value in rotation and movement conversion used in calibration. Proceed with camera calibration for accurate coordinate system conversion of objects in 2D images, and proceed with calibration of robot and camera. We proved the effectiveness of the proposed method through accuracy evaluations for camera calibration and calibration between robots and cameras.