We report a switchable RGB color filters for Lab on a chip. Ink color filter devices are fabricated by PDMS patterning process. The optical transmission in the ultra-violet and visible wavelengths of color filters have been investigated. The ink color filters are characterised by the slope and shape of the spectrum. The transmission of red/yellow filter consists of curves with a sharp cut-off spectrum at 600 and 500 nm. The blue output of the ink filter has 80% peak transmission and weak red-leak, while the green ink filter has 48% peak transmission and red-leak.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.130-133
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2014
본 논문은 Laplacian of Gaussians (LoG)에 캐니 에지 검출 기법을 접목한 새로운 색상 보간 알고리듬을 제안한다. 캐니 에지 검출 기법은 영상 스무딩, 기울기 크기와 각도 계산, 세션화, 이중 문턱치 처리 과정으로 이루어진다. 이때 앞의 두 과정을 LoG를 이용하여 처리함으로써 기존의 캐니 애지 검출법보다 정확한 방향 정보를 얻을 수 있다. 실험결과를 통해 기존의 색상 보간 알고리듬에 비해 Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 상승함을 확인하였으며, 에지 영역 주변에서 발생하였던 무지개 에러가 현저히 감소하였음을 확인할 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.239-245
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2004
A hue-based noise-tolerant corner detector is proposed for the exact detection of the real corners in spite of the shadows and random noise. Based on the fact that the hue gradient at the border of the opaque objects' shadow is smaller than the intensity gradient in HSI (hue-saturation-intensity) color space, the effects of shadow are eliminated by introducing the hue-weighted combination of vector gradient to the proposed corner detector. Furthermore, the proposed corner detector is robust to random noise by offsetting the contribution to the corner candidate when the polarities of the color gradients of the pixel pairs are out of phase each other. Results of the experiment show that the proposed corner detector can effectively detect the real corners.
Moving object segmentation is an essential technique for various video surveillance applications. The result of moving object segmentation often contains shadow regions caused by the color difference of shadow pixels. Hence, moving object segmentation is usually followed by a shadow elimination process to remove the false detection results. The common assumption adopted in previous works is that, under the illumination variation, the value of chromaticity components are preserved while the value of intensity component is changed. Hence, color transforms which separates luminance component and chromaticity component are usually utilized to remove shadow pixels. In this paper, various color spaces (YCbCr, HSI, normalized rgb, Yxy, Lab, c1c2c3) are examined to find the most appropriate color space for shadow elimination. So far, there have been some research efforts to compare the influence of various color spaces for shadow elimination. However, previous efforts are somewhat insufficient to compare the color distortions under illumination change in diverse color spaces, since they used a specific shadow elimination scheme or different thresholds for different color spaces. In this paper, to relieve the limitations of previous works, (1) the amount of gradients in shadow boundaries drawn to uniform colored regions are examined only for chromaticity components to compare the color distortion under illumination change and (2) the accuracy of background subtraction are analyzed via RoC curves to compare different color spaces without the problem of threshold level selection. Through experiments on real video sequences, YCbCr and normalized rgb color spaces showed good results for shadow elimination among various color spaces used for the experiments.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.312-313
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2012
본 논문에서는 고해상도 팬크로매틱 영상과 저해상도 다중분광 영상을 융합하기 위하여 고해상도 팬크로매틱 영상에서 MRF 모델링을 기반으로 에지 방향 정보를 추출하는 방식파 추출된 에지 방향 정보 및 고해상도 팬크로매틱 영상의 기울기 정보를 이용하여 위성영상을 융합하는 방법을 제안한다. 에지 방향 추출은 레이블링(labeling) 문제로 다루어 처리하는데, 이는 MRF 모델링을 통하여 에너지 함수를 설계하고 최소화시킴으로써 풀 수 있다. 또한 고해상도 다중분광영상 합성 시, 저해상도 다중분광영상의 픽셀 값을 정계조건으로 하고 팬크로매틱의 기울기 및 에지 정보를 이용하여 선형방정식을 세워서 풀어내는데, 이를 용하여 색상왜곡을 줄일 수 있으며 영상의 세부 부분을 더 잘 표현할 수 있다 실험 결과, 제안하는 방법이 기존방식에 비하여 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.631-633
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2005
유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.82-85
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2009
본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.847-850
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2004
본 논문에서는 모폴로지(Morphology) 재구성(Reconstruction)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용하여 칼라 영상을 유사한 영역으로 분할하는 방법을 제안한다. 초기에 RGB 영상을 LUV 색상 공간으로 전환하고, 그 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 적용하여 잡음을 제거한 실험 영상을 획득한다. 이 영상에서 워터쉐드 알고리즘을 위한 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 그 영상에 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.769-771
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2004
영상을 유사한 특성을 갖는 영역 단위로 분할하는 작업은 다양한 영상 처리를 위한 전처리 과정으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용한 영상분할 방법을 제안한다. 초기에 LUV 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 통해 실형 영상을 획득한다 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 그레이 영상과 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.268-279
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2001
본 논문에서는 세금 계산서 상에서의 관심 영역 및 관심 영역 내의 데이터를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 입력되는 세금 계산서 영상의 색상 정보를 이용하여 서식을 자동으로 추출한다. 추출된 서식 영상을 가지고 문서의 기울기 및 관심 대상 영역의 위치를 파악한 후, 원 영상에 대하여 관심영역을 추출한다. 관심영역에 대한 히스토그램을 분석하여 바탕 영역으로부터 인식 대상 데이터를 추출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 화질의 세금 계산서 영상에 대하여 적용한 결과, 정확하게 관심 영역을 분할해내고 인식 대상 데이터를 추출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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