• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.181-185
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• 1996

Color image is largely corrupted by various ambient illumination. However, human perceives always white color as white under any illumination because of a characteristic of human vision, called color constancy. In the conventional algorithm which applied the constancy effect, after the RGB color space is transformed to the IHS(Intensity, Hue, and Saturation) color space, then the hue is preserved and the intensity or the saturation is properly enhanced. Then the enhanced IHS color is reversely transformed to the RGB color space. In this process, the color distortion is included due to the color gamut error. But in the proposed algorithm, there is not transformation. In that, the RGB color is considered as 3 dimensional color vector and we assume that white color is the natural daylight. As the color vector of the illumination can be calculated as the average vector of R, G, and B image, we can achieve the constancy effect by simply rotating the illumination vector to the white color vector. The simulation results show the efficiency of the vector rotating process for color image enhancement.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.116-120
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• 2006

This paper discusses an approach for detecting a new edge in color images. The color image is to be represented by a vector field, and the color image edges are detected as differences in the local vector statistics. This method is based on the calculation for the vector angle between two adjacent pixels. Unlike Euclidean distance in RGB space, the vector angle distinguishes the differences in chromaticity, independent of luminance or intensity. The proposed approach can easily accommodate concepts, such as variable template edge detection, as well as the latest developments in vector order statistics for color image processing. In this paper, it is used not a conventional fixed template operator but a variable template operator The variable template is implemented and experimental results for digital color images are included.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.77-85
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• 2004

본 논문에서는 64개 기준색을 사용한 다단계 벡터 오차 확산법에서 나타나는 밝은 영역에서의 색 자극 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 벡터 오차 확산법은 양자화 과정에서 입력 벡터와 기준색 벡터간의 기하학적 거리만을 이용하기 때문에 밝은 영역에서 어두운 기준색이 선택되는 색 자극이 발생한다 이러한 문제를 해결하기 위해서 오차 보정된 입력 벡터의 채도를 계산하여 유채색과 무채색으로 나누고, 유채색일 경우 입력 벡터의 휘도를 이용하여 밝은 영역, 중간 밝기 영역, 어두운 영역으로 구분한다. 밝은 영역일 경우 60개 유채색 기준색중에서 입력 벡터와의 휘도차가 작은 N개의 후보 기준색을 구성한다. 최종 기준색을 선택할 때는 N개의 후보 기준색과 4개의 무채색 기준색중에서 오차 보정된 입력 벡터와의 최소 기하학적 거리를 가지는 기준색을 출력색으로 결정한다 실험 결과, 제안한 방법은 자은 영역에서 색 자극이 줄어들어 시각적으로 보기 좋은 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.111-120
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• 2004

본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.79-86
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• 2006

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.1-10
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• 2005

오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.293-296
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• 2007

본 논문에서는 벡터 미디언 값을 계산하기 위한 시스톨릭 어레이 구조의 벡터 미디언 필터 구조를 제안하였다. 컬러영상처리에서 벡터 신호는 빨강, 녹색 파랑의 3개의 요소로 이루어져 있다. 벡터 미디어 필터는 빨강, 녹색 파랑 요소로 이루어진 벡터 신호들 중에서 벡터 신호를 크기 순서대로 나열하였을 때 가운데 값을 갖는 벡터 신호를 구하는 필터로, 컬러 영상처리에서 기본적으로 많이 사용되는 필터이다. 벡터 신호가 N 개가 있을 때, 지금 까지 제안된 구조에서는(3N+1) 클럭이 필요하나, 제안된 구조에서는 (N+2) 클럭이 소요된다. 그리고 기존의 구조에서는 N 개의 입력 벡터 신호는 미디언 필터에 병렬로 입력되어야 하나 제안된 구조에서는 입력 신호는 직렬로 인가된다. FPGA를 사용하여 구현하였다.

• 한국인쇄학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-12
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• 2000

This paper proposes a new algorithm classifing same hues in order toe estimate the spectral reflectance of object from 3 band color image information. To estimate the spectral reflectance of object, the conventional estimation methods are required of 5 or 9 band digital color values. The 5 or 9 band image acquisition systems are required of 5 or 3 times same work for color image acquisition process. To solve the above problems, we propose a new method that can be estimated spectra reflectance estimation of object. The proposed method is to classify same hues corresponding a color stimulus, by using hue angle and chroma vector of a color stimulus. The classified same hues are used as the population corresponding a color stimulus. The range of same hue is estimated by the cumulative proportional ration according to the number of basis function.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.76-83
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• 2000

본 논문에서는 벡터오차 확산법을 이용한 색수정 방법으로 장치간 색재현시 필연적으로 발생하는 색차를 줄이는 칼라 하프토닝(halftoning)법을 제안하였다 각 장치의 출력색을 추정하기 위하여 신경망을 이용하였으며 장치 특성화 과정의 평균 추정 오차를 정의하여 이를 색수정의 임계치로 정의하였다 즉 화소 단위로 색차를 비교하여 최대 허용 색차(임계치)보다 클 경우 그 화소의 프린팅을 위한 이진 도트 집합은 벡터 오차 확산법을 이용해 재배열된다 제안된 방법은 선택적으로 벡터 오차 확산법을 적용함으로써 기존의 벡더 오차 확산법이 갖는 스미어 현상(smear effect)을 줄일 수 있으며 색수정을 통하여 필연적으로 발생하는 장치간 색차를 줄일 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3718-3726
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• 1999

칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서, 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 평균 필터, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어왔는데 특히, 혼합된 칼라 잡음의 조건에서 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 우수한 성능을 보여왔다. 그러나, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 동일한 가중치로 균일하게 적용되어지기 때문에 스텝 윤곽선 이동이 일어나고, 이에 따라 blurring 현상이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 평탄 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고, 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 혼합된 잡음의 조건에서 기존의 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터에 비해 NCD척도 및 사람의 시각에 의한 평가에 의해 우수한 성능을 보였다.