• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.196-199
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• 2011

본 논문에서는 컬러영상의 검색을 위하여 대표색상의 통계적 특성과 그 공간적 분포를 이용하는 기법을 제안한다. 대표색상은 HSV 색상공간에서 빈도수가 가장 높은 1-8개의 색상영역으로 선택되는데, 대표색상의 값과 각 대표색상이 영상에서 어떻게 분포하느냐에 따라서 검색되는 영상의 종류와 객체의 형태가 크게 달라진다. 본 논문에서는 영상을 일정한 개수의 작은 영역으로 나누고 각 영역에서 각 대표색상이 충분히 존재하는지를 평가하여, 각 대표색상이 영상평면에서 분포한 상태를 이진화된 공간분포 지도로 표시한다. 이로부터 영상간의 대표색상마다 이진공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 대표색상의 공간적 분포 모델을 이용한 영상검색 기법은 MPEG-7에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다. 이진공간분포 지도의 생성 방법 및 거리측정 파라미터에 대한 최적화가 이루어지면 영상검색 성능이 더욱 개선될 것으로 예상되며, 웹기반의 영상검색 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.610-622
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• 2008

Moving object segmentation is an essential technique for various video surveillance applications. The result of moving object segmentation often contains shadow regions caused by the color difference of shadow pixels. Hence, moving object segmentation is usually followed by a shadow elimination process to remove the false detection results. The common assumption adopted in previous works is that, under the illumination variation, the value of chromaticity components are preserved while the value of intensity component is changed. Hence, color transforms which separates luminance component and chromaticity component are usually utilized to remove shadow pixels. In this paper, various color spaces (YCbCr, HSI, normalized rgb, Yxy, Lab, c1c2c3) are examined to find the most appropriate color space for shadow elimination. So far, there have been some research efforts to compare the influence of various color spaces for shadow elimination. However, previous efforts are somewhat insufficient to compare the color distortions under illumination change in diverse color spaces, since they used a specific shadow elimination scheme or different thresholds for different color spaces. In this paper, to relieve the limitations of previous works, (1) the amount of gradients in shadow boundaries drawn to uniform colored regions are examined only for chromaticity components to compare the color distortion under illumination change and (2) the accuracy of background subtraction are analyzed via RoC curves to compare different color spaces without the problem of threshold level selection. Through experiments on real video sequences, YCbCr and normalized rgb color spaces showed good results for shadow elimination among various color spaces used for the experiments.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.3
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• pp.343-350
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• 2019

As an important visual element, color in animated films can not only depicts the reality, but also conveys emotion and meanings, which play an important role in shaping the space of animated films. As one of the most outstanding animated films, Coco uses bold and unique color language to shape the film space. It uses the national color to blend the Mexican culture into the story space making it full of Mexican regional and cultural connotation, uses color contrast to shape the physical space, highlighting the three-dimensional and deep sense of the physical space. And also uses color association to create the psychological space, leading audience into the spiritual world of the film. Based on the analysis of the Coco, we an see that when shape the film space of animation, the film maker should give full play to the characteristics and function of color, and apply different color language to shape different space according to the role of the film space, so as to expand and deepen the connotation and expressiveness of film space.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.5
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• pp.628-638
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• 1999

In this paper, we presents a method of retrieving 24 bpp RGB images based on color-spatial features. For each image, it is subdivided into regions by using similarity of color after converting RGB color space to CIE L*u*v* color space that is perceptually uniform. Our segmentation algorithm constrains the size of region because a small region is discardable and a large region is difficult to extract spatial feature. For each region, averaging color and center of region are extracted to construct color-spatial features. During the image retrieval process, the color and spatial features of query are compared with those of the database images using our similarity measure to determine the set of candidate images to be retrieved. We implement a content-based color image retrieval system using the proposed method. The system is able to retrieve images by user graphic or example image query. Experimental results show that Recall/Precision is 0.80/0.84.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.213-216
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• 2013

본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.294-297
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상의 검색을 위하여 영상을 색상 정보에 기반한 pixel layer (cluster)의 집합체로 모델링하고, 두 layer 간의 유사도를 각 layer 를 이루는 pixel 들의 색상 분포에 따른 공간적 분포를 이용하여 측정하는 기법을 제안한다. 먼저 pixel layering 단계에서는 HSV 색 공간에서 mean-shift clustering 알고리즘을 통해 초기 layer 들을 얻고, 비슷한 색상의 layer 들은 합쳐 영상의 soft segmentation 과 유사한 결과를 얻는다. 비교할 두 영상에서 pixel layering 을 한 후, 각 layer 를 이진화된 공간분포 지도로 형성하고 그 차이를 비교함으로써 유사도를 측정한다. 이 때, 사용하는 가중치로서 HSV 색 공간 분포의 비슷한 정도를 정의하는데, 이는 HSV 색 공간을 XYZ 의 3 차원 좌표로 설정하고, overlap 되는 pixel 수로 정의하였다. 본 논문에서 제안한 pixel layer 들 간의 색상 공간 분포에 따른 공간적 분포를 이용한 영상 검색 기법은 MPEG-7 에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.1
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• pp.23-33
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• 2008

In this paper, we propose a image retrieval algorithm using spatial information and color changing ratio. The proposed method extracts color regions from images by threshold $\tau$ to extract spatial information. During this process, we count extracted color regions and color changing, and these values are used to obtain color changing ratio. Image similarity between images is measured by extracted spatial information. Additively, color changing ratio makes images that has similar color changing ratio to be more higher retrieval rank. In our experiment using various natural images, we demonstrate a proposed method shows better performance than other common retrieval methods using color informations.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.303-304
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• 2015

최근 차량을 이용한 범죄가 점점 증가하고 있고, 그로인해 범죄 차량의 식별 또한 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 차량 식별을 위해 방범용 CCTV 영상을 이용한다. 차량 방범을 위한 CCTV 이미지 속에서 얻을 수 있는 차량 내 정보는 크게 번호판, 모델, 크기, 색상 등 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 그중 하나인 색상을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 기존에는 여러 가지 색상공간을 이용하여 추출하는 방법을 많이 사용했는데, 단순히 색상공간만으로는 무채색의 차량 추출이 어렵다. 이를 보완하기 위해 HSI 색상공간과 히스토그램의 분산을 분석하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 차량을 보다 정확한 색상별로 검색하는 것이 가능하며, 또한 차량 외의 다른 물체들의 색상 인식에도 응용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.315-316
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• 2019

전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.