• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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• pp.617-620
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• 2002

Quantitative analysis of dynamic false contours on PDP is essential to evaluate the performance of algorithms for false contour reduction. It also serves as an optimization criterion for selecting the subfield pattern. In this paper, a color difference in uniform color space is defined as a new measure for dynamic false contours. Unlike the measures in previous works, it accounts for the channel dependencies among the RGB color channels.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.82-86
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• 2017

High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.181-186
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• 2014

본 논문에서는 보행자 상반신 검출기의 성능을 향상하기 위한 세그먼테이션에 기반한 특징 추출 방법을 제안한다. 상반신의 부분별 색상 분포를 활용한 멀티 파트 컬러 세그먼테이션을 사용하여 국소 특징이 갖는 한계로 인해 발생하는 오검출의 감소에 효과적인 "전역적" 윤곽 특징을 추출한다. 컬러 공간과 히스토그램 분해도에 따른 성능을 분석하였으며, 자체 구축한 보행자 상반신 영상을 사용한 실험을 통해서 제안한 방법으로 추출한 특징이 국소 특징 기반 검출기의 오검출 감소에 효과적임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.940-942
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• 2003

In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.881-890
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• 2010

Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.403-406
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• 2005

The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.

• 한국지역지리학회지
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• 제2권2호
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• pp.197-204
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• 1996

낙동강의 대지류중의 하나인 금호강 유역분지를 대상으로 하여 Landsat TM 영상의 false color composite를 육안분류하여 충적평야상의 자연제방, 후배습지, 합류선상지 등의 미지형 분류를 시도해 보고 검증하였다. 이를 위하여 1992년 11월 11일에 탐지된 Landsat TM 영상중의 band 2, 3, 4에 blue, green, red filter를 각각 씌워 조합한 false color 영상이 가장 효과적이었음이 규명되었는데, 시기(時期)적으로는 미지형 별로 녹색식물(綠色植物)의 밀도차가 가장 두드러지는 11월 중순(中旬)의 영상이 가장 효율적이었다. 즉 배후습지의 논은 벼가 막 수확된 때이므로 나지(裸地) 상태이었으나 자연제방 상에는 김장채소, 과수원의 하층(下層) 초본식물 등의 녹색식물이 상대적으로 많이 남아 있으며 합류선상지 부분은 논과 밭이 혼합되어 녹색식물의 밀도가 중간 정도로 분포하기 때문인 것으로 판단된다. 이와 같이 false color composite의 색조 차이를 이용한 미지형 분류결과에 대해 sample 지역에서 현지 지형 조사와 퇴적물 입도분석(粒度分析)을 실시하여 검증해 본 결과 충적평야 미지형 분류에 있어서 탐지시기와 band 조합의 대응이 효율적으로 이루어진다면 TM 영상이 매우 유용하다는 것이 밝혀졌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.479-485
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• 2011

비디오 기반 화염 감지 기법은 입력 비디오 영상에서 화염과 비슷한 색상을 가지고 움직임이 있는 영역에 대해서 화소 단위로 화염의 특성을 가지고 있는지를 시간적, 공간적 특징 분석을 통하여 확인한다. 비디오 기반 화염 감지 기법 연구의 가장 중요한 부분 중 하나는 화염 감지 성능이 저하되지 않고 어떻게 거짓 경보의 빈도를 줄일 수 있는가 하는 것이다. 기존의 방법들은 전기 장치로 만들어진 불빛들 중에서 자동차 전조등과 같은 일반적인 움직임을 가진 전기 불빛에 의한 거짓 경보는 쉽게 제거하고 있다. 그러나 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛은 색상과 시간적, 공간적인 특징이 실제 화염과 비슷할 경우 거짓 경보를 발생시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛 화소들의 주기 신호 검출을 통하여 진짜 화염이 아님을 확인하는 거짓 경보 제거 기능을 갖춘 비디오 화염 감지 기법을 제안한다. 실험 결과 화재 감지 성능은 기존의 방법과 비슷하였으나 기존의 방법이 거짓 경보를 발생시키는 시험 비디오에서 거짓 경보가 발생되지 않음을 볼 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.193-196
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• 2009

단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다.