• 전자공학회논문지
• /
• 제51권7호
• /
• pp.157-168
• /
• 2014

본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권2호
• /
• pp.21-32
• /
• 2006

번호판인식은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자 인식의 세 가지 핵심부분으로 구성된다. 이 가운데 번호판 영역분할의 정확성은 전체 인식률을 결정한다. 본 논문에서는 다양한 도로주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 영상에서 차량의 번호판 영역을 정확하고 빠르게 분할하는 방법을 제안한다. 접근방법은 현장영상으로부터 번호판영역의 분할성능을 높이기 위하여 번호판색상의 수학적 모델을 제시하고, 이를 이용한 이진화를 수행하며, Gaussian Smoothing과 Double Threshold을 이용한 잡영제거, 1-패스 경계추적 레이블링 및 레이블링 이후 MBR을 이용한 번호판 영역후보 판정과 판정된 번호판 영역후보에서 개별문자 추출을 통한 번호판영역 검증과정을 통해 최종적으로 번호판영역을 분할하는 방법이다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역분할 실패의 문제점을 해결하고 시간소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로서 실용적 응용이 가능하게 되었다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2024

본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.9-15
• /
• 2006

본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권8호
• /
• pp.123-132
• /
• 2017

신호등은 운전자가 반드시 인지하고 조치를 취해야 할 교통 정보를 포함하고 있으며 이를 실시간으로 검출하여 운전자에게 알리는 것은 매우 중요하다. 그러나 신호등의 크기가 전체 영상에서 차지하는 비율이 낮고, 다른 객체에 의하여 가려지는 경우가 많아 실제 신호등 검출이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 색상 기반 돌출맵과 형태학 정보를 이용한 신호등을 검출 방법을 제안한다. 돌출맵은 시각적 주의집중 영역을 검출하는데 사용되는데, 이를 개량한 색상 기반 돌출맵은 신호등의 색상과 형태를 검출 것에 적합함을 실험을 통하여 확인하였으며, 제안된 모델은 PC 환경에서 98.14%의 검출율과 83.52%의 재현율을 달성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.111-119
• /
• 2010

인공조명의 특징은 중앙을 기준으로 수많은 방사형과 직선형 빛을 방출한다. 이러한 빛의 퍼짐을 3D로 표현하기는 매우 어렵고 복잡하다. 또한 빛의 효과에 따른 물체의 색상은 매우 다양하고 많은 변수 값 때문에 사용자가 정확히 물체를 표현하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 방사형과 직선형 빛을 손쉽게 표현하기 위한 모델을 제시하고 X3D를 사용하여 인공조명을 설계하였다. 그리고 사용자가 3D 물체의 색상을 정확하고 쉽게 표현할 수 있도록 물체의 색상을 요소별로 분리한 후 사용자가 직접 육안으로 각 요소의 색상 값을 관찰하며 조정하도록 온라인 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 사용하여 다양한 인공조명을 손쉽게 생성할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권6호
• /
• pp.16-25
• /
• 2009

본 논문은 HSI 컬러 모델에서 색상(Hue)의 주기성을 고려한 블록기반 영상분할 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영역 병합 시 사용되는 영역의 색상 대푯값으로 색상의 평균 대신 중앙점을 사용하며, 영역 간 색상차를 계산하기 위해 단방향 거리를 사용한다. 그리고 기존방법에서 사용한 복잡하게 계산된 영역별 임계값을 파라메타를 통해 조절할 수 있는 간단하지만 효율적인 임계값으로 수정한다. 실험결과 제안한 방법의 분할결과가 질감 성분이나 붉은 색상을 가진 영역에서 기존 방법을 사용했을 때 보다 더 자연스러우며, 제안한 방법과 기존 방법으로 버클리 영상분할 데이터베이스에서 제공하는 자연영상들을 분할하여 평가값을 비교해 본 결과 제안한 방법이 기존방법에 비해서 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.19-30
• /
• 2009

본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.313-322
• /
• 2020

많은 양의 데이터는 딥 러닝 모델의 견고성을 향상시키고 과적합 문제를 방지할 수 있게 해준다. 자동 혀 분할에서, 혀 영상 데이터 세트를 실제로 수집하고 라벨링하는 데에는 많은 어려움이 수반되므로 많은 양의 혀 영상 데이터를 사용하기 쉽지 않다. 데이터 증강은 새로운 데이터를 수집하지 않고 레이블 보존 변환을 사용하여 학습 데이터 세트를 확장하고 학습 데이터의 다양성을 증가시킬 수 있다. 이 논문에서는 이미지 자르기, 회전, 뒤집기, 색상 변환과 같은 7 가지 데이터 증강 방법을 사용하여 확장된 혀 영상 학습 데이터 세트를 생성하였다. 데이터 증강 방법의 성능을 확인하기 위하여 InceptionV3, EfficientNet, ResNet, DenseNet 등과 같은 전이 학습 모델을 사용하였다. 실험 결과 데이터 증강 방법을 적용함으로써 혀 분할의 정확도를 5~20% 향상시켰으며 기하학적 변환이 색상 변환보다 더 많은 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여주었다. 또한 기하학적 변환 및 색상 변환을 임의로 선형 조합한 방법이 다른 데이터 증강 방법보다 우수한 분할 성능을 제공하여 InveptionV3 모델을 사용한 경우에 94.98 %의 정확도를 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.162-169
• /
• 2020

디자인은 섬유패션 산업에서 제품의 경쟁력을 결정짓는 핵심요인이다. 무단복제를 방지하고 독창성을 확인하기 위하여 제시된 디자인의 유사도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 이용하여 섬유 디자인의 이미지로 부터 특징(feature)을 수치화하고, 스피어만 상관계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 유사한 샘플이 실제로 검출되는지 검증하기 위하여 300장의 이미지를 임의로 회전 및 색상을 변경하였다. 유사도 수치가 높은 순으로 Top-3와 Top-5의 결과에 회전을 하거나 색상을 변경한 샘플이 존재하는지 측정하였다. 그 결과, AlexNet 보다 VGG-16 모델이 월등히 높은 성능을 기록하였다. VGG-16 모델의 성능은 회전 이미지의 경우에 유사도 결과값이 높은 Top-3와 Top-5에서 64%, 73.67%로 가장 높게 나타났다. 색상변경의 경우에는 Top-3와 Top-5에서 각각 86.33%, 90%로 가장 높게 나타났다.