장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
디지털데스크는 일반 책상 표면에 프로젝션 화면을 만들어 가상물체를 사람이 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스를 구축하기 위해서는 전경물체 검출이 필수 과정인데, 지금까지는 조명과 배경의 변화로 인한 색상의 변화로 인하여 색상 정보를 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 디지털데스크 상에서 색상 정보를 이용하여 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 디지털데스크의 화면은 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되고, 투사된 화면은 카메라를 통해 영상으로 획득되는데, 이때 많은 왜곡이 존재하게 된다. 우리는 이런 왜곡을 기하 왜곡과 색 휘도의 왜곡 두가지로 정의하여 모델링하였고. 실험 결과에서 제안된 방법의 실효성을 입증하였다.
목적: 전산화 신경인지기능 검사(CNT)에 속해있는 단어-색채검사를 이용하여 렌즈의 색상과 시감투과율에 의해 나타나는 색상왜곡을 알아본다. 방법: 안질환과 색각이상이 없는 평균나이 $21.97{\pm}1.58$세의 32명을 대상자로 선정하였다. 빛의 삼원색에 해당하는 red, green, blue에 pink를 추가하여 총 4가지 색상의 렌즈를 사용하였으며, 색상왜곡으로 인한 인지변화를 측정하기 위해 CNT 중 단어-색채검사를 사용하였다. 결과: 4가지 렌즈색상 중 green, blue, pink에서는 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하지 않았으나, red에서는 통계적으로 유의하게 반응시간이 증가하였다. Red 중 시감투과율 46% 이하에서 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하기 시작하였다. 결론: 46% 이하의 시감투과율을 가지는 red 렌즈는 사물을 보는데 색상왜곡의 원인으로 작용하여 안전문제를 일으킬 수 있으므로 렌즈색상으로 선택 시 주의를 기울여야 한다. 단어-색채검사가 색상인지와 관련되는 추후 연구에 폭넓게 활용될 수 있다는 것을 제안한다.
Median Dark Channel Prior를 이용하여 안개를 제거하는 방법은 비교적 빠르고 정확한 전달량 맵을 만들어 안개를 제거한다. 그러나 기존의 안개 제거 알고리즘은 RGB 색 공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡 오류가 생긴다. 본 논문에서는 HSI 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상의 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법은 기존 방법으로 안개 제거 시 색상이 왜곡 되는 현상을 현저히 감소시켰다.
프로젝션 화면(projection display) 상에 보여지는 가상의 물체를 사용자가 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공하기 위해서는 전경 물체를 검출해내는 과정이 필수적이다. 이전의 색상 정보만을 이용하는 방법은 몇 가지 제약 조건을 가지고 있었다. 본 논문은 색상 보정 (color calibration)과 스테레오 정보(stereo information)를 이용하여 프로젝션 화면 내의 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 실험에서는 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되는 영상과 일반 캠코더를 통해 얻어진 영상 사이의 왜곡을 기하 왜곡과 색상 왜곡으로 정의하여 모델링 하였고, 스테레오 정보를 이용하여 얻어진 최종 결과를 통해 제안된 방법의 실효성을 입증할 수 있었다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
외부 조명의 밝기나 종류등에 영향으로 CMOS 영상센서에서 출력되는 색상과 원색과 차이가 있다. 이러한 왜곡된 색상을 Red, Green, Blue와 휘도를 이용하여 점차적으로 원래의 색으로 표현하는 과정이 White Balance이다. 따라서 이러한 과정이 없을 시에는 우리의 눈으로 보는 것과 영상장치를 통해서 모니터에 표시되는 영상의 색상이 차이가 생긴다. 본 논문에서는 WB의 몇 가지 알고리즘을 보이고 비교/분석하여 알고리즘의 장ㆍ단점을 파악하여 각 상황에 따른 알고리즘의 선택을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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