• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.786-791
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• 2006

색상 전이는 스타일 전이, 색이 바랜 사진의 복원, 색상화, 색상의 보정에 사용될 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 기존 색상 전이의 문제점을 해결하기 위해서 영상 분할 기반의 색상전이 기법을 제시한다. 영상에서 색상의 가장 의미있는 최소 단위를 픽셀로 보고 있는 기존 연구에 반해서, 본 연구에서는 영상 조각을 영상에서 가장 의미 있는 최소 단위로 보고 색상 전이를 수행한다. 영상 분할 기반의 색상 전이를 통해서 기존 연구에서 발생할 수 있었던 픽셀간의 코헤런스 문제를 해결한다. 또한 영상 분할 기반으로 했을 때에 생길 수 있는 경계 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 제시된 기법을 이용해서 색상 전이의 응용인 스타일 전이에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.106-107
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• 2015

본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.968-974
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증가로 영상의 효율적인 관리와 검색의 필요성이 요구되면서 내용기반 영상검색이 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 먼저 순차영역분할(sequential clustering)기법을 도입하여 영역을 분할하며, 분할된 영역의 색상평균값과 영역의 중심점으로부터의 거리 히스토그램을 영상의 특징으로 구하여 이를 비교함으로써 색상과 공간정보를 함께 고려하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특성의 수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 동시에 검색효율이 8.5% 이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법의 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.1
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• pp.63-71
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• 2003

This paper describes a color image segmentation algorithm based on region merging using hue difference as a restrictive condition. The proposed algorithm using mathematical morphology and a modified watershed algorithm does over-segmentation in the RGB space to preserve contour information of regions. Then, the segmentation result of color image is acquired by repeated region merging using hue differences as a restrictive condition. This stems from human visual system based on hue, saturation, and intensity. Hue difference between two regions is used as a restrictive condition for region merging because it becomes more important factor than color difference if intensity is not low. Simulation results show that the proposed color image segmentation algorithm provides efficient segmentation results with the predefined number of regions for various color images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.362-364
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• 1999

본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.16-25
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• 2009

In this paper we propose the block based image segmentation method using the cyclic properties of hue components in HSI color model. In proposed method we use center point instead of hue mean values as the hue representatives for regions in image segmentation considering hue cyclic properties and we also use directed distance for the hue difference among regions. Furthermore we devise the simple and effective method to get critical values through control parameter to reduce the complexity in the calculation of those in the conventional method. From the experimental results we found that the segmented regions in the proposed method is more natural than those in the conventional method especially in texture and red tone regions. In the simulation results the proposed method is better than the conventional methods in the in the evaluation of the human segmentation dataset presented Berkely Segmentation Database.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.272-276
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• 2002

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.315-322
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.499-501
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• 2000

본 논문에서는 영역기반 검색환경을 제공하는 FRIP(Finding Region in the Pictures) 시스템을 소개한다. FRIP 시스템은 영역 기반 검색환경을 제공하기 위해서, 우선적으로 영상을 분할하고, 각 분할된 영역으로부터 색상, 질감, 크기, 모양, 위치 정보와 같은 최적의 특징 벡터들을 추출하여 색인화시킨다. 그런 뒤에, 사용자가 검색하고자 하는 영역과 검색 영상 수 k를 입력하면, 유사성 측정 식에 의해 가장 유사한 k만큼의 영상을 우선 순위 형태로 사용자에 보여주게 된다. 본 시스템에서는 영상을 분할하기 위해서 기본적인 RGB 색상계를 확장(Scaling 및 이동(Shifting) 알고리즘을 통해 영상의 대비 정도가 향상된 새로운 색상계로 변환시키고, 원형 필터를 설계하여, 영역 안에 포함된 의미 없는 작은 영역을 제거하도록 하였다. 그리고 이렇게 분할된 각 영역들로부터, 본 시스템에서 제안하는 모양 기술자인 MRS(Modified Radius-based Signature)를 포함하여 5가지의 최적의 특징 벡터들을 전처리 단계에서 데이터베이스에 색인으로 저장하고 유사성 측정을 위한 수치로 사용하였다.