• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.403-410
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• 2004

최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.579-582
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• 2015

Mean-Shift 알고리즘은 객체 모델과 객체 후보 영상에서 색상 히스토그램 분포의 유사도를 이용하여 객체를 추적하는 강인한 알고리즘이다. 그러나 색상정보를 이용한 Mean-Shift 알고리즘은 객체와 배경이 비슷한 색상 분포를 가질 경우에 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 배경과 객체를 분리할 정보를 색상(hue)과 채도(saturation) 영상에서 각각 4비트의 bit-plane을 조합한 새로운 영상을 사용한 강인한 객체 추적 알고리즘을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.889-891
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2355-2357
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• 2001

색상정보는 물체의 특성을 나타내는 고유한 특징점이 될 수 있으며, 물체를 인식하는데 중요한 정보를 제공한다. 색상정보를 이용한 얼굴영역의 추출은 얼굴의 방향이나 형태의 변화에 덜 민감하고 그 추출속도가 빠르다는 장점 때문에 많이 사용된다. 그러나 색상정보는 조명의 변화에 따라 민감하게 바뀐다는 단점을 가진다. 또한 실내환경에서 피부색과 유사한 배경이나 배경물체들이 많이 존재한다. 이러한 조명의 변화나 배경들이 존재하는 경우에 피부색을 이용한 얼굴 추출은 실패하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 피부색상 모델의 추적을 행하였으며, 얼굴의 움직임데이터로부터 타원근사를 이용하는 방식을 제안하였다. 또한 카메라는 팬틸트 장치에 탑재되어서 사람의 얼굴을 추적하도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.40-48
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• 2012

본 논문은 추가적인 화이트 채널을 사용한 프로젝터와 사용하지 않은 프로젝터간의 매칭 실험을 통하여 색상이동 현상을 모델링하였고, 색상을 수정하는 방법을 제안하였다. 전체 색상 값에 대해 색상이동현상을 정량화하기 위하여, 동일한 밝기와 채도 값을 유지하여 24개의 색상 패치 값을 생성하여 이를 화이트를 추가한 상태와 추가하지 않은 상태에서 투영하였다. 다음으로 각각의 패치에 대해 화이트를 추가 하지 않은 상태와 동일한 색상으로 인지되도록 화이트를 추가한 상태의 색상 값을 변경하였다. 색상 매칭 실험을 통하여 얻은 색상 이동 값을 6개의 구간으로 나누어 4차 방정식을 이용하여 수식화하여 임의의 색상 값에 대한 색상 이동 값을 추정하였고, 색상 값을 수정하는 위하여 사용하였다. 실제로, 입력 RGB 영상은 각각의 픽셀에 대해 CIELAB LCH 색 공간으로 변경하여 각각의 픽셀의 색상 값을 계산하였다. 이 색상 값은 추정된 색상이동량을 이용하여 수정하게 된다. 최종적으로 결과 RGB 영상은 역 과정으로 변환하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 여러 가지 테스트 영상을 이용하여 매칭 실험을 수행하였고 이를 z-scores를 이용하여 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.87-94
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• 2005

본 논문은 자동차 차량의 컬러 영상 이미지에서 신속하고 효율적으로 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 자동차 번호판 영역은 차량의 종류에 따라 일정한 색상을 가지고 있다. 이에 일정한 색상영역을 찾기 위해 HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 사용한다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 전체 연산시간이 많이 걸리게 되는 단점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하는 단계들 중에서 H와 Q 색상 성분을 추출하면서 후보영역 추출 연산을 병행 수행한다. 이 단계가 끝나면 H와 Q성분을 결합하는 단계에서 전체 이미지 픽셀 정보를 대상으로 비교연산을 수행하지 않고 각 단계에서 추출된 후보영역들만을 비교 연산함으로써 영역 추출을 빠르게 수행할 수 있다 이에 대한 각 단계별 시스템 처리 결과 화면을 보이고 이미지 해상도에 따른 추출 시간을 비교하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.598-608
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• 2020

본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2090-2101
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• 2015

본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1603-1613
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• 2017

본 논문은 널리 알려진 RGB 색상 기반의 웹캠을 사용한 손 영역을 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음을 제거하기 위하여 네 번의 경험적 전처리 방법을 수행한다. 먼저, 전체 영상 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행한다. 다음으로, RGB 영상은 HSV와 YCbCr 색상 모델로 변환되어, 각 색상 모델에 대해 통계적인 값에 기반하여 전역 고정 이진화가 수행된 후, 잡음은 bitwise-OR 연산에 의해 제거된다. 다음으로, 윤곽 근사화와 내부 영역 구멍 연산을 위해 RDP와 flood fill 알고리즘이 사용된다. 끝으로, 모폴로지 연산을 통하여 잡음을 제거하고 영상의 크기에 비례한 임계값을 결정하여 손 영역이 결정된다. 본 연구는 잡음 제거에 초점을 맞추고 있고 손 동작 인식 응용 기술에 사용될 수 있다.