본 논문에서는 반짝이는 물체를 촬영하여 획득된 이미지로부터 반짝이는 특성을 제거하기 위한 방법으로 color line projection을 제안한다. Color line projection 이란 반짝이는 물체에 대한 color line이 생성되어 있다고 가정하면 하이라이트를 제거하거나 반짝이는 특성을 제거하기 위해 반짝이는 성분을 지닌 색을 specular color line을 따라 diffuse color line에 투영하는 방법이다. 이를 활용하기 위해서는 촬영된 단일 색상을 잘 표현하는 color line이 필요하고 반짝이는 특성을 제거하려는 대상이 되는 색의 구분하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 color line projection에 대한 개념과 구현하기 위한 방법을 제안하고 이를 활용하는 예제로 반짝이는 성분을 지닌 픽셀들로부터 반짝이는 특성을 제거하는 방법에 적용하는 방법을 제시할 것이다. 또한 결과에서 color line projection이 아닌 다른 방법을 통해 반짝이는 특성을 제거한 결과와 비교함으로써 color line projection의 장점을 실제 이미지를 통해 검증할 것이다.
색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.
모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
본 논문은 차량 영상에서 번호판을 인식하는 방법에 관하여 기술한다. 번호판이 가지는 수평 경계선을 Peak & Valley로 표현하고, 번호판의 Color 특성을 이용하여 번호판 영역을 추출한 뒤, 번호판 영역에서 히스토그램 기법을 이용하여 문자를 추출하고, Maximum Likely Hood에 의해 문자를 인식한다.
In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After the input device underwent a color transformation, a $3\;{\times}\;20\;size$ matrix was used in a linear multiple regression and the scanner's color representation of scanner was better than a digital still camera's color representation. When using the sRGB color space, the original copy and the output copy had a color difference of 11. Therefore it was more efficient to use the linear multiple regression method than using the sRGB color space. After the input device underwent a color transformation, the additivity of the LCD monitor's R, G and B signal value improved and therefore the error in the linear formula transformation decreased. From this change, the LCD monitor with the GOG model applied to the color transformation became better than LCD monitors with other models applied to the color transformation. Also, the color difference varied more than 11 from the original target in CRT and LCD monitors when a sRGB color transformation was done in restricted conditions.
Kim, Ui-Seong;Lee, Jong-Min;Kim, Yong-Min;Park, Ki-Tae;Moon, Young-Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2160-2174
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2011
In this paper, a new technique for color reproduction based on color variation characteristics of digital camera under a dim light condition is proposed. Generally, photographers should adjust a camera exposure properly for obtaining an image with real color tone of subjects. Thus, in case of taking a picture under a dim light condition, the exposure time of a camera has to be relatively longer than the one under a bright light condition. Although images with real color tone of the subject are obtained, the images may get blurred due to the shaky hands of photographer holding the camera. In order to avoid the blur effect, an input image is captured from a camera set as a short exposure time under a dim light condition. Then we propose a method to reproduce color tone of the dim input image. To this end, color variation characteristics which represent color variations of a digital camera are first extracted by analyzing the Macbeth color checker images taken under various exposure values. Then, a color reproduction is performed by an estimation based on the color variation characteristics. Experimental results have shown that the proposed method has achieved better performance of color reproduction, compared with existing methods.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 균일 칼라 영상 신호의 모델링에 대하여 설명하였으며 이 모델의 성질에 근거하여 균일 칼라영상을 변환하는 방법을 제안하였다. 먼저 칼라 영상 신호 의 모델링을 위하여 칼라 변동원인을 각 칼라 성분에 동등하게 작용하는 "동등요인 (identical or multiplicative)"과 각 칼라 성분에 독립적으로 작용하는 "독립요인 (independent or additive factor)"으로 분류하였으며 각각을 정규 분포로 모델링하 였다. 또한 클러스터의 분포모양은 (R, G, B) 3차원 특징 공간에서 길쭉한 타원체를 형성하며 타원체의 최장축 방향은 클러스터의 평균벡터 방향과 일치하게 됨을 알 수 있었다. 그리고 영상 처리 장치로부터 입력된 균일 칼라 영상을 모델에 적합하도록 변환하는 방법을 연구하였다. 3차원 좌표 변환 방법을 기술하였고 클러스터의 평균 벡터가 한 좌표축이 되도록 하는 변환 행렬을 구하였다. 제안된 방법을 인공 및 자연 칼라 영상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하였으며 그 결과 변환된 칼라 영 상은 클러스터의 최장축 방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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