• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.598-608
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• 2020

In this paper, we propose a color correction technique for images acquired through a multi-view camera system for acquiring a 3D model. It is assumed that the 3D volume is captured indoors, and the position and intensity of the light is constant over time. 8 multi-view cameras are used, and converging toward the center of the space, so even if the lighting is constant, the intensity and angle of light entering each camera may be different. Therefore, a color optimization function is applied to a color correction chart taken from all cameras, and a color conversion matrix defining a relationship between the obtained 8 images is calculated. Using this, the images of all cameras are corrected based on the standard color correction chart. This paper proposed a color correction method to minimize the color difference between cameras when acquiring an image using 8 cameras of 3D objects, and experimentally proved that the color difference between images is reduced when it is restored to a 3D image.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.4 s.316
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• pp.60-69
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• 2007

The human eye usually experiences a loss of color sensitivity when it is subjected to high levels of luminance, and perceives a discrepancy in color between high and normal-luminance displays, generally known as a hue shift. Accordingly, this paper models the hue-shift phenomenon and proposes a hue-correction method to provide perceptual matching between high and normal-luminance displays. The value of hue-shift is determined by perceived hue matching experiments. At first the phenomenon is observed at three lightness levels, that is, the ratio of luminance is the same between high and normal-luminance display when the perceived hue matching experiments we performed. To quantify the hue-shift phenomenon for the whole hue angle, color patches with the same lightness are first created and equally spaced inside the hue angle. These patches are then displayed one-by-one on both displays with the ratio of luminance between two displays. Next, the hue value for each patch appearing on the high-luminance display is adjusted by observers until the perceived hue for the patches on both displays appears the same visually. After obtaining the hue-shift values, these values are fit piecewise to allow shifted-hue amounts to be approximately determined for arbitrary hue values of pixels in a high-luminance display and then used for correction. Essentially, input RGB values of an image is converted to CIELAB values, and then, LCh (lightness, chroma, and hue) values are calculated to obtain the hue values for all the pixels. These hue values are shifted according to the amount calculated by the functions of the hue-shift model. Finally, the corrected CIELAB values are calculated from corrected hue values, after that, output RGB values for all pixels are estimated. For evaluation, an observer's preference test was performed with hue-shift results and Almost observers conclude that the images from hue-shift model were visually matched with images on normal luminance display.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.573-574
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• 2023

화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.3
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• pp.91-101
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• 2013

This paper proposes a new re-coloring method for the people with the red-green color vision deficiency (CVD). These people have difficulty in discriminating the red and green colors since they abnormally perceive the hue and luminance value of the colors. We introduce a color transformation that adjusts the hue and luminance value in HSV color space. The color transformation is determined according to the severity of CVD. Our aim is to maintain the color differences in original image while maintaining the recolored image to be natural to the people with normal color vision. Experimental results show that the proposed method can yield more comprehensible images for the people with red-green CVD while maintaining the naturalness of the recolored images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.419-422
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• 2006

고령화 및 저출산 사회가 대두되면서 예방을 통해 건강을 지키고자 하는 노력이 증가되고 있으며, 비침습, 무자각의 한방 진단 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나, 기존의 한방 진단 분야에서 가지고 있는 임상의의 직관에 의한 진단 결과의 시각화에 따른 문제를 해결하지 않고서는 신뢰도를 얻을 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 한방의 진단 분야 중 가장 중요한 망진(望診) 분야의 시각화, 객관화를 위해 입력 영상의 분석을 위한 최적화에 관한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 입력 영상에 대한 색상 보정과 반사 보정을 통해 보다 정확한 색상값을 구하기 위한 연구를 진행한다. 또한, 컬러 영상의 최적화를 통한 보정 후의 결과 영상을 이용하여 망진에 필요한 얼굴 영역 추출을 나타내었다. 끝으로 실험을 통해 보정 전/후의 결과를 비교 평가하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.23 no.7
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• pp.926-932
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• 2017

Image distortion can occur when photographing deep sea targets with an optical camera. This problem arises because sunlight is not sufficiently transmitted due to seawater and various floating particles of dust. Particularly, color distortion takes place, causing green and blue color channels to be over emphasized due to water depth, while distortion of boundaries also occurs due to light refraction by seawater and floating particles of dust. These distortions degrade the overall quality of underwater images. In this paper, we analyze underwater images of the bottom of vessels. Based on the results, we propose a technique for color correction and edge enhancement. Experimental results show that the proposed method increases edge clarity by 3.39 % compared to the effective edges of the original underwater image. In addition, a quantitative evaluation and subjective image quality evaluation were concurrently performed. As a result, it was confirmed that object boundaries became clear with color correction. The color correction and contour enhancement method proposed in this paper can be applied in various fields requiring underwater imaging in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1309-1311
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• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.5
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• pp.773-780
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• 2009

This study proposed a face region detection algorithm using fuzzy inference of pixel hue and intensity. The proposed algorithm is composed of light compensate and face detection. The light compensation process performs calibration for the change of light. The face detection process evaluates similarity by generating membership functions using as feature parameters hue and intensity calculated from 20 skin color models. From the extracted face region candidate, the eyes were detected with element C of color model CMY, and the mouth was detected with element Q of color model YIQ, the face region was detected based on the knowledge of an ordinary face. The result of experiment are conducted with frontal face color images of face as input images, the method detected the face region regardless of the position and size of face images.