• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.179-182
• /
• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.35-38
• /
• 2004

기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권12호
• /
• pp.3995-4003
• /
• 2000

본 논문은 자가용과 영업용 차량의 컬러 영상에서 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 번호판 영역 추출을 위해 차량 영상에서 번호판 영역은 차종에 따라 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하였다. 본 논문에서는 단일 색상 정보에만 의존하지 않고, HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 제안한다. 또한 처리 과정의 효율성을 높이기 위하여 입력 영상 전체를 처리하지 않고, 수평 라인별 탐색을 통해 번호판의 높이 구간을 찾도록 한다. H 성분과 Q 성분을 각각 사용한 경우와 두 색상 성분을 결합하여 추출한 경우를 비교 실험한 결과, H 성분에만 의존한 경우는 53.6%, Q 성분에만 의존한 경우는 82.1%, 결합 색상 성분에 의한 경우에는 94.6%의 추출률을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
• /
• pp.747-749
• /
• 2003

인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.808-810
• /
• 2016

Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.

• 자연과학논문집
• /
• 제9권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 1997

염색가공 폐액중의 반응성 염료에 대한 탈색효과를 검토하기 위하여 산화력이 강한 오존을 사용하여 염료의 농도, 처리용액의 pH, 처리용액의 온도조건 등을 변화시켜 가며 오존의 농도와 피로시간에 대한 염료의 탈색과정에 대하여 연구하였다. 오존의 처리 능력은 염료 폐액의 농도가 높아지면 그만큼 오존이 많이 필요하게 되므로 처리 속도도 떨어졌다. 반응성 염료의 탈색 속도는 진한 색상인 blue가 제일 늦었으며 옅은 색상일수록 빠르게 탈색이 진행되었다. 오존의 처리 시간이 경과함에 따라 반응성 염료의 색상은 중간색을 거쳐 무색으로 변하여 색상이 파괴됨을 보였다. 반응성 염료는 색상에 따라 약간의 차이는 있지만 알칼리 영역에서보다는 산성영역에서 더 빠르게 탈색이 진행되었다. 오존처리 온도가 낮을수록 탈색속도가 빠르게 나타났지만 그 차이는 적었다.

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
• /
• 한국식품저장유통학회 2003년도 춘계총회 및 제22차 학술발표회
• /
• pp.115.2-116
• /
• 2003

중온처리가 유자의 품질에 미치는 영향을 조사키 위해 유자를 4$0^{\circ}C$에 1~3일간 처리한 후 이를 5$^{\circ}C$에 저장하면서 유자의 품질인자로서 중요한 과피의 표면색상 변화를 무처리구와 비교하였다. 열 처리한 유자를 5$^{\circ}C$의 저온 저장고에 1일 방치하여 품온을 낮춘 후 유자의 과피 색을 분석하였던 바 “L”값과 “b” 값은 무처리구와 뚜렷한 차이를 보이지 않았으나 “a”값은 무처리구에 비해 낮은 값을 보였는데 이러한 차이는 열 처리시간이 길수록 현저하였다. 또한 열처리 정도에 따라 hue angle값과 chroma값은 차이를 보이지 않았으나 $\Delta$E값과 hue값은 처리구간에 뚜렷한 차이를 보였다. 열처리한 유자의 저장 중 과피의 색상 변화를 조사하였던 바 “L”값과 “b” 값은 감소하였으나 “a”값은 증가하였다. 이 중 열 처리구의 “a”값 증가율과 “b” 값 감소율은 무처리구에 비해 낮았는데 이와 같은 차이는 열처리 정도에 따라 보다 뚜렷하였다. 또한 저장기간이 경과함에 따라 $\Delta$E값은 증가하였고 chroma값, hue값 및 hue angle값은 감소하였는데 이들 값의 변화정도 역시 열 처리정도에 따라 차이를 보였다. 한편 이와 같은 열 처리구와 무처리구의 과피 색상 차이는 과피의 미세구조 관찰 결과 열처리가 과피 표면 왁스의 분포에 영향을 주었고, 과피 색소를 과피 표면 부위에 고정시켰으며, 저장중 과피색소의 내부침착을 억제하였기 때문이었던 것으로 판단되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.643-646
• /
• 2003

본 논문은 분할된 비디오 화면들의 색상 내용을 기반으로 하는 새로운 영상 검색 방법을 제안 하고자 한다. 제안된 시간 색상 상관그래프는 공통적인 통계 데이터를 이용하여 비디오 화면 내의 공간-시간 관계를 계산한다. 시간 색상 상관 그래프는 내용 기반의 영상 검색에 매우 효과적인 것으로 밝혀진 HSV(Hue, Saturation, Value) 색상 상관 그래프를 기반으로 하고 있다. 시간 색상 상관 그래프는 하나의 비디오 화면으로부터 추출된 프레임 샘플의 양자화 된 HSV 색상 값의 자기상관관계를 이용하여 구성하였다. 본 논문에서는 11시간 분량의 분할된 MPEG-1 비디오에 대한 질의와 질의에 대한 관련성 판정을 하고자 내용 기반의 멀티미디어 검색 시스템을 구축하여 실험하였다. 실험 견과 제안된 방법이 시각 정보만을 필요로 하는 검색에 있어 기존의 다른 검색 방법보다 우수한 결과를 나타냄을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.161-164
• /
• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.715-718
• /
• 2004

본 논문에서는 컬러 영상으로부터 얼굴을 검출하는 방법으로서, RGB 색상 공간을 Hue와 Tint 정보로 분리하여 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 다양한 색상 공간으로의 변환은 얼굴 검출에 필요한 보다 정확한 정보를 만들어낼 수 있다. 피부 색상에 대해 Hue와 Tint 색상 정보가 직선 형태의 분포를 이루는 특징을 이용하도록 한다. 색상 및 조명의 변화에 영향을 덜 받는 두 색상 값으로부터 직선 방정식을 생성하여 입력 데이터와의 비교를 통해 얼굴 영역을 검출한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 보다 빠르고 정확한 결과를 보여줌을 증명한다.