• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.59-71
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• 2023

본 논문에서는 영상을 촬영한 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 피부색을 이용한 조명 색도 추정 방법은 Storring, Bianco 등이 제안하였다. Storring은 피부색 분포 특성, 완전 복사체 궤적을 이용하였으나 완전 복사체 궤적과 CIE-xy 자료의 연계성이 저하되는 문제가 있다. Bianco 등은 표준조명에서의 피부색 분포와 입력 영상의 피부색 분포를 대조하여 조명 색도를 추정하였다. 이 방법은 다양한 조명에서의 피부색을 최대한 많이 측정하고 확보하기가 어렵다. 제안한 방법은 피부색도 정보와 조명색도 간의 관계를 분석하여 임의의 입력 영상에 대한 조명 색도를 추정할 수 있다. 추정 방법은 분석단계와 테스트 단계로 구분되며, 데이터 셋을 분석 군과 테스트 군으로 분류하여 사용하였다. 분석 군의 모든 입력영상으로부터 각각 피부색 영역을 구하여 피부 색도를 계산한다. 피부 색도의 평균값 집합과 기준 조명 색도 집합의 상관 관계를 분석하여 사상을 구한다. 계산된 사상을 분석 군의 모든 입력 영상에 적용하여 조명 색도를 추정하고 기준 조명색도와의 오차를 계산하고, 오차의 변화가 없을 때까지 상기 과정을 반복하여 안정적인 사상을 구한다. 구해진 사상을 분석 단계와 유사하게 테스트 군 영상에 적용하여 조명 색도를 추정한다. 피부영역과 조명 기준정보가 포함된 데이터 셋이 독립적으로 존재하지 않기 때문에 인텔 TAU 데이터셋의 영상 일부를 이용하여 실험 데이터 셋을 구성하였다. 유사한 이론 기반의 기존 방법인 Finlayson에 비하여 40% 이상, Zhang에 대해서는 11%, Kim에 대해서는 16% 정도의 성능개선을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제58권2호
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• pp.369-372
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• 2009

When measuring the luminous flux of a light source at the integrating sphere photometer, it can know the luminous flux to compare the standard lamp with the specimen lamp at the same location. But in case of PLS(plasma lighting system, microwave discharged lamp), that two lamps are cannot be the same location. If the reference illuminant and specimen lamp are cannot measure identical location, we should measure the variation of the luminous flux. For the outcome we can turn out a correction factor to revise and reflect it. But the better way is calibrate the specimen lamp locate the identical location of reference illuminant measured. In this thesis, we've test to find the correction factor for consider that change the measuring location. And it turns out the correction factor. From this, it presents the result to make a select for the reference illuminant which is against the illuminant type for newly produce.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.26-32
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• 2011

In this study, a standard illuminant A type LED that has similar emission spectrum as the standard illuminant A was developed using LED chip(emission peak: 405[nm]) and four types of phosphors(blue, green orangered and red). Using the design of experiment for spectrum control, the trend of the change of spectrum shape influenced by the change of interaction among phosphors and their density could be examined. Computer simulation through the optimization of the design of experiment revealed that, among four phosphors, the most influential one on the shape of the spectrum was green phosphor. Using the obtained optimal combination ratio of the four phosphors, an alternative LED illuminant to the actual standard illuminant A was developed and the spectrums of these two were confirmed identical. Using this standard illuminant A type LED, a portable transmittance meter with the range of measurement error of ${\pm}1.0$[%] was developed.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.110-121
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• 2016

색 항상성 알고리즘의 주된 목적은 광원의 색도를 추정하는 것으로, 최근 통계 기반과 학습 기반 및 통계와 학습의 조합 기반의 색 항상성 알고리즘들이 다양하게 연구되고 있다. 통계 기반 알고리즘은 특정 가정을 만족하는 영상들에 대해서만 수행이 가능하고, 학습 기반 알고리즘은 정확한 전처리와 학습 데이터가 요구되는 복잡한 방법이다. 그리고 통계와 학습의 조합 기반 알고리즘은 사전에 결정되거나 동적으로 변하는 가중치에 따라 결과가 의존적이기 때문에, 이를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 에러에도 민감하다. 따라서 본 논문은 복잡한 전처리를 요구하지 않으며, 다양한 환경 조건 하에서 광원 추정이 가능한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 영상 내에서 광원의 영향이 강하게 미치는 부분은 한 채널의 표준 편차가 나머지 두 채널에 비해 큰 차이를 가진다. 이 가정을 기반으로, 광원 정도(DIT, degree of illumiinant tinge)라고 불리는 비용 함수는 광원이 보정된 영상의 질을 결정하기 위해 제안된다. 표준 광원(d65) 하의 영상이 다른 광원 하의 영상에 비해 더 작은 DIT 값을 가진다. 본 논문에서 군집단 최적화(PSO, particle swarm optimization) 기반의 집단지성(swarm intelligence)은 DIT를 최소화하기 위해, 주어진 영상의 최적 광원을 찾는데 사용된다. 제안한 방법은 실세계 데이터셋을 통해 평가하였고, 실험 결과는 제안된 방법의 효율성을 입증하였다.

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
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• 한국인쇄학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.35-44
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• 2000

Because Image on the CRT change under different illuminants, human is difficult to see original color of object. If what is information of used illuminant on capturing object know, image can be transformed according to viewing condition using the linear matrix method. To know information of used illuminant at an image, the spectral radiance of illuminant can be estimated using the linear model of Maloney and Wandell form an image. And then image can be properly transformed it using color appearance model. In this paper, we predict the spectral radiance of illuminant using spectral power distribution of specular light and using surface spectral reflectance at maximum gray area. and then we perform visual experiments for the corresponding color reproduction according to viewing condition. In results, we ensure that the spectral radiance of illuminant at an image can be well estimated using above algorithms and that human visual system is 70% adapted to the monitor's white point and 30% to ambient light when viewing softcopy images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.1370-1377
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• 2004

동일한 장면을 다양한 조건에서 촬영한 영상이나 비디오는 서로 다른 색감을 가지며 촬영 조건에서 중요한 역할을 하는 것은 현장의 조명이다. 조명의 색온도에 따라 전체적인 색감이 결정되므로 조명색의 변환방법이 필요하다. 본 논문에서는 임의로 지정된 색온도로의 조명색 변환 방법을 제안한다. 기존의 조명색 변환 방법은 미리 정해진 일정한 개수의 대표성이 있는 색온도에 대한 변환 관계를 미리 계산하여 두었다가 활용하는 정도이다. 제안한 방법은 임의로 지정한 기준과 목표로 하는 색온도에 대한 변환 관계를 직접적으로 구하여 적용할 수 있는 장점이 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-82
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• 2014

본 논문에서는 이색성 반사 모델에서 분할 과정을 없애는 동시에 카메라의 잡음을 제거함으로써 광원을 보상하는 방법을 제안한다. 일반적으로 고휘도 영역의 화소는 광원에 대한 많은 정보를 포함하게 된다. 따라서 고휘도 영역을 분석함으로써 광원의 특성을 쉽게 분석할 수 있다. 이때 기존의 방법은 고휘도 영역 분할이 필요하고, 이로 인해 영역 분할의 정확성이 광원 추정의 결과에 영향을 미치게 된다. 본 논문은 고휘도 영역에 대해 안정도를 평가함으로써 영역 분할 과정을 생략할 수 있다. 또한 이 과정에서 잡음 및 센서의 불균일에 따른 정확성 감소의 요인들은 제거하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.51-59
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• 2016

본 논문에서는 다양한 조명하에서 얼굴 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 DCT 기반의 조명 보상 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 DCT 공간으로 변환된 입력영상에서 저주파 영역은 조명의 정보를 포함하는 것을 이용하여 저주파 성분의 DCT 계수를 목표로 하는 조명으로 변환함으로써 조명을 보상하는 방법이다. 이때, 견고한 얼굴 특징을 추출하기 위해서 고차 지역 패턴 서술자를 이용하여 방향성에 강인한 특징점을 추출하였다. 실영상을 이용한 실험에서 최대 95% 이상의 인식률로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.251-258
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• 2004

본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.