• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.62-69
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• 2017

신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.36-41
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• 2002

만화 영상은 비교적 간단하고, 사용 색상의 수가 적으며 동일 색상이나 기울기를 가지는 동질 영역(homogeneous region)이 많이 존재한다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 만화 이미지에 효과적인 상보 쿼드트리 압축 방법을 제안하였다. 그리고 영상의 점진전송이 가능하게 하여, 데이터의 전송이 진행되는 동안 수신측에서는 낮은 해상도의 영상에서부터 점진적으로 더 높은 해상도의 영상으로 해상도를 향상시켜 나가게 한다. 이것은 데이터 전송의 초기에 영상의 가치를 판단하여 나머지 부분의 전송을 진행하거나 취소할 수 있어 제한된 전송 대역을 효과적으로 이용할 수 있다. 제안된 방법이 비손실의 점진전송이 가능한 방법이므로 이와 같은 기능을 가진 progressive PNG, progressive GIF와 압축 성능을 비교 하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.145-160
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to develop a virtual try-on deep learning model that can efficiently learn front and back clothes images. It is expected that the application of virtual try-on clothing service in the fashion and textile industry field will be vitalization. Design/methodology/approach The data used in this study used 232,355 clothes and product images. The image data input to the model is divided into 5 categories: original clothing image and wearer image, clothing segmentation, wearer's body Densepose heatmap, wearer's clothing-agnosting. We advanced the HR-VITON model in the way of Mixed-Precison, Gradient Accumulation, and sharing model weights. Findings As a result of this study, we demonstrated that the weight-shared MP-GA HR-VITON model can efficiently learn front and back fashion images. As a result, this proposed model quantitatively improves the quality of the generated image compared to the existing technique, and natural fitting is possible in both front and back images. SSIM was 0.8385 and 0.9204 in CP-VTON and the proposed model, LPIPS 0.2133 and 0.0642, FID 74.5421 and 11.8463, and KID 0.064 and 0.006. Using the deep learning model of this study, it is possible to naturally fit one color clothes, but when there are complex pictures and logos as shown in <Figure 6>, an unnatural pattern occurred in the generated image. If it is advanced based on the transformer, this problem may also be improved.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제41권2호
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• pp.338-348
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• 2024

에어브러시는 실용적이고 다양한 표현이 가능하므로 산업 각 분야에서 활용하고 있으며 특히 바디페인팅 아티스트에게도 필수적인 도구로 활용되고 있다. 에어브러시는 정교한 색상, 형태, 그라데이션 표현이 가능하며, 작업 시간이 단축되는 장점이 있어 바디페인팅 분야에서도 그 활용 영역이 점차 확대되고 있다. 최근 국제적으로 인정받고 있는 월드 바디페인팅 페스티벌의 에어브러시 전용 카테고리 수상 작품을 중심으로 디자인 구도, 색채 기획 및 배색과 표현기법을 분석하여 에어브러시 바디페인팅 작품의 최신 디자인 경향을 제시하고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 디자인 구도에 있어서 주로 강조(emphasis)와 균형(balance)의 원리를 사용하여 상반신의 정중앙에서 메인 이미지를 강조하고 하반신에서는 좌, 우 대칭으로 균형이 잡힌 구도가 주요한 디자인으로 분석되었다. 둘째, 색채 기획 및 배색으로는 주목성을 높일 수 있는 대비 배색의 활용이 주요하게 활용되었으며 셋째, 주요 수상 작품 모두 스텐실과 그라데이션 기법을 활용하여 형태의 정확성과 입체감을 표현하였다. 이상의 분석 결과를 토대로 바디페인팅 디자인을 기획하고 에어브러시를 활용하여 작품을 완성하였다. 이러한 작품 제작을 통해 에어브러시 바디페인팅의 예술적 활용을 대중화하고 국내 에어브러시 바디페인팅 작품 연구에 도움이 되고자 한다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.9-16
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• 2014

Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.

• 천문학논총
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• 제15권spc1호
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• pp.1-13
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• 2000

We review the early historical developement of astronomical spectrographs, properties of emission line spectra of HII regions in spiral galaxies, and absorption line features of galactic globular clusters. Emission line spectra of HII regions within three spiral galaxies NGC 300, NGC 1365, and NGC 7793, which were observed from AAT/IPCS, had been analysed, and we discuss the abundances of elements in HII regions and the radial abundace gradients through the galaxies. The radial UBV color variations of two globular clusters, NGC 1851 and NGC 2808, were examined for correlations with radial variations of several absorption lines in the integrated spectra, which were obtained from SAAO 74 inch telescope and image tube spectrograph. Nine giant star's spectra in NGC 3201 were also obtained and analysed for the radial abundance gradients in the globular cluster. The results show that the presence of a radial color gradient in a globular cluster is correlated with the presence of abundance gradients. Finally, we suggest some scientific programs for the new high dispersion spectrograph, which will be installed to the BOAO 1.8m telescope.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.930-935
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• 2014

A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.

• 한국CDE학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.10-17
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• 2017

The recent 3D printing industry has been focusing on developing 3D printers to fulfill the user's need to bring more colorful and realistic outcomes. Several 3D printers have deployed multiple extruders to print different colors. However, this method has a limit on its availability of colors. To solve this, recent research is focused on using mixing chambers to mix the possible colors to provide more color availability. In this paper, we discuss the environment and algorithm behind the development of G-code which allows a gradation effect of the mix of two filaments. The generation algorithm to make gradient G-code has been implemented in Cura using C ++ and Python.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.