• 제목/요약/키워드: 색상 분할

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보색 병치혼합에 기반한 점묘화 렌더링 (Pointillistic Rendering Based on The Juxtaposition of Colors)

  • 서상현;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.9-15
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    • 2006
  • 본 논문에서는 점묘화를 생성하기 위한 회화적 렌더링 기법을 제안한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 그리고 입력영상을 영상분할 기법을 이용해 공간적 구도를 잡고 각 분할 영역의 관계를 고려해 색상을 할당한다. 각 할당된 색은 보색과 함께 정의된다. 각 분할영역은 해당영역에서 표현될 수 있는 색상의 작은 점묘 브러시 스트로크로 렌더링이 된다. 이때 입력영상의 밝기정보를 유지할 수 있도록 점묘 스트로크는 색상이 결정된다. 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.

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피부색상과 복합 특징을 이용한 유해영상 인식 (Adult Image Detection Using Skin Color and Multiple Features)

  • 장석우;최형일;김계영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.27-35
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    • 2010
  • 유해영상 검출에서 정확하게 피부 색상 영역을 획득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 기존의 방법들은 서로 다른 인종, 조명, 화장, 사용된 카메라 등과 같은 여러 원인으로 인해 피부 색상 추출에 여전히 문제를 가지고 있으며, 사전에 미리 정해진 피부 색상 분포 모델을 이용하여 영상에서 피부 영역을 검출한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 눈 주변 영역에서 샘플을 추출하여 입력 영상에 최적으로 적합된 피부 색상 분포 모델을 생성하여 피부 영역을 강건하게 분할하고, 분할된 피부 영역에서 성인 영상을 대표할 수 있는 특징을 추출한 후, 분할된 피부 영역이 나체의 몸체를 포함하고 있는지를 뉴럴 네트워크 다층 퍼셉트론을 통해 여러 대표적인 특징들을 통합하면서 추론하는 새로운 방법을 제안하다. 본 논문의 실험에서는 피부 색상 영역 분할과 성인영상 검출의 두 가지 성능 측면에서 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 보다 우수함을 보인다. 본 논문에서 제안한 강건한 유해영상검출 기법은 얼굴 검출, 성인영상 필터링 등과 같은 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것이라 기대된다.

Hue 채널 영상의 다중 클래스 결합을 이용한 객체 기반 영상 분류 (Object-based Image Classification by Integrating Multiple Classes in Hue Channel Images)

  • 예철수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_3호
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    • pp.2011-2025
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    • 2021
  • 고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

얼굴의 색상, 윤곽선, 구조적 정보를 이용한 얼굴 및 구성요소 추출 (Extraction of Face and Components Using Color, Contour, and Structural Information of Face)

  • 선영범;김진태
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.142-145
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    • 2001
  • 본 논문에서는 얼굴추출을 하는데 있어서 빠른 속도로 얼굴의 구성요소들을 분할하고 추출한다. 효율적인 분할과 추출물 위해서 3가지의 정보를 사용한다. 첫 번째는 얼굴의 색상정보로써 배경 속의 얼굴을 찾는데 이용한다. 두 번째는 얼굴의 윤곽선 정보로 얼굴의 구성요소를 추출해 내는데 사용한다. 세 번째는 얼굴의 구조적인 정보를 이용하여 색상 및 윤곽선 정보를 이용하여 추출된 요소에 대해 얼굴의 다른 구성요소를 추출하는데 이용한다.

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영역기반 검색환경을 위한 FRIP 시스템 (FRIP Stystem For Region-based Image Retrieval)

  • 고병철;변혜란
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.499-501
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영역기반 검색환경을 제공하는 FRIP(Finding Region in the Pictures) 시스템을 소개한다. FRIP 시스템은 영역 기반 검색환경을 제공하기 위해서, 우선적으로 영상을 분할하고, 각 분할된 영역으로부터 색상, 질감, 크기, 모양, 위치 정보와 같은 최적의 특징 벡터들을 추출하여 색인화시킨다. 그런 뒤에, 사용자가 검색하고자 하는 영역과 검색 영상 수 k를 입력하면, 유사성 측정 식에 의해 가장 유사한 k만큼의 영상을 우선 순위 형태로 사용자에 보여주게 된다. 본 시스템에서는 영상을 분할하기 위해서 기본적인 RGB 색상계를 확장(Scaling 및 이동(Shifting) 알고리즘을 통해 영상의 대비 정도가 향상된 새로운 색상계로 변환시키고, 원형 필터를 설계하여, 영역 안에 포함된 의미 없는 작은 영역을 제거하도록 하였다. 그리고 이렇게 분할된 각 영역들로부터, 본 시스템에서 제안하는 모양 기술자인 MRS(Modified Radius-based Signature)를 포함하여 5가지의 최적의 특징 벡터들을 전처리 단계에서 데이터베이스에 색인으로 저장하고 유사성 측정을 위한 수치로 사용하였다.

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영역 분할을 통한 스테레오 정합 기법 (Stereo Matching Algorithm by using Segmentation)

  • 안재우;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.303-306
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    • 2011
  • 본 논문에서는 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 영역분할 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 전경을 제외한 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상으로부터 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

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커널 기반 객체 추적 및 Grab-Cut 알고리즘을 이용한 액티브 스트로모션 영상 생성 (Generation of Active Stromotion Images using Kernel-based Tracking and Grab-Cut Algorithm)

  • 오경석;최유주
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.131-133
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    • 2016
  • 본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.

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다중색상정규화와 움직임 색상정보를 이용한 물체검출 (Object Detection using Multiple Color Normalization and Moving Color Information)

  • 김상훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권7호
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    • pp.721-728
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    • 2005
  • 본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

색상-공간정보를 고려한 내용기반 영상검색 (Content-based Image Retrieval Considering Color and Spatial Information)

  • 장정동;이태홍
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권3B호
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    • pp.315-322
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    • 2001
  • 최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

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영상의 영역 분할을 이용한 다시점 영상 생성기법 (The Conversion of 2 Dimension Images by Segmentation into Multi-View Images)

  • 백윤기;최미남;허남호;김진웅;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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    • pp.45-48
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    • 2006
  • 영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.

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