본 논문은 표준 디스플레이를 이용한 OLED의 색재현성 모델링을 제안한다. 비표준 RGB 디스플레이의 종류는 매우 다양하게 있으며, 그 색 재현 특성은 삼원색 좌표와 기준 백색 좌표 등 여러 가지 요인에 의해서 다르게 나타난다. 본 논문에서는 변환 매트릭스를 이용하여 OLED 디스플레이의 색 재현 특성을 표준 디스플레이에 재현할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서 제안된 알고리듬을 이용하면, 색 재현 특성을 사전에 시뮬레이션으로 확인할 수 있으므로, 기존 디스플레이의 성능 향상이나, 새로운 디스플레이를 개발할 때 매우 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 고차 다층구조 신경회로망을 이용한 LCD 모니터의 색 보정 방법에 관하여 제안하였다. LCD 모니터는 다양한 디스플레이 시스템 구성요소로 인해 비선형적인 특성을 지닌다. 이러한 비선형적 특성들을 해결하고 양질의 영상을 나타내기 위해서는 LCD 모니터좌표와 입력되는 색 자극치 사이의 비선형 색 좌표변환이 필요하다. 고차 다층구조 신경회로망은 학습을 통해 입력되는 색 자극치를 효과적으로 모니터에 가상한다. 실험을 통해 제안한 방법이 칼라 영상의 재현에 효과적임을 확인하였다.
EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 미들웨어 표준인 ALE Specification을 제시하였다. ALE의 ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 필터링을 위한 스펙으로써 일정 시간동안 반복적으로 수행되는 연속 질의와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당질의의 WHERE절이 가지는 Predicate는 매우 긴 길이를 가지는 Long Interval이 된다. 이러한 특성은 기존의 질의 색인들의 삽입과 검색 성능을 저하시키는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속 질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 기지는 Predicate인 2D Interval의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. 색인에서 Long Interval의 정의는 셀 분할 구조의 길이보다. 크거나 같은 길이를 가지는 interval이다. 제안하는 색인은 Long Interval을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상시킨다. 또한 Short Interval들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
화이트 밸런스를 유지해야 하는 이유는 입력 이미지의 컬러 밸런스와 동질의 화질 유지를 위하거나, 혹은 이미지를 개선할 때 화질 균일 성을 유지하기 위함이다. 그러나 기존 컬러 개선 방식들은 화이트 밸런스 보존에 관계없이 컬러 개선이 이루어지기 때문에 컬러 개선 전과 후의 화이트 밸런스가 다르게 나타난다. 이 논문에서는 색 순응 변환을 이용하여 화이트 밸런스를 보존하면서 자연스러운 컬러 이미지 개선 및 컬러 측정 알고리즘을 제안한다. 그 결과는 제안된 알고리즘은 Color Naturalness Index 와 Color Colorful Index 라고 풀리는 객관적 방법뿐만 아니라 주관적인 방법 에서도 개선됨을 확인하였다. 알고리즘의 복잡도는 낮으므로 현실 어플리케이션에서도 유용하게 이용될 것이다.
디스플레이 장치간의 색 재현 차이를 극복하기 위하여 다양한 색역폭 사상 기법이 사용되고 있다. 기존 색역폭 사상 방법은 일반적으로 색 공간 변환과 같은 복잡한 비선형 변환을 여러 단계 거치므로 실시간 처리 구현이 어렵다. 본 논문에서는 신경 회로망을 이용하여 기존의 색역폭 사상 방법을 학습하고 근사화한 방법을 이용한다. 이를 위해 주어진 디스플레이 장치의 표현 가능한 모든 색상에 대해 미리 색역폭 사상을 수행하고 그 결과를 학습 데이터로 이용하게 되며, 학습된 신경망은 이종 디스플레이 장치간의 색역폭 사상에 사용된다. 제안된 색역사상을 실시간 처리하기 위해서 학습 과정은 오프라인을 통해서 이루어지게 되고, 구해진 신경망은 프로세서의 메모리를 이용, 1차원의 Look-Up Table로 구성한다. 제안한 방법을 색역폭 사상에 적절하도록 최적화시키면 고속의 색역폭 사상이 가능하다.
많은 산업 현장에서 서로 다른 표현 미디어간에 칼라의 표현면에서 정확한 칼라 재생을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 확장 cusp 연결선을 이용한 새로운 색역 매핑에 관하여 논한다. 원본 색역내과 재현 색역내의 칼라는 $L^*-C^*$ 공간상에서 색 변환이 이루어지며 각 좌표에 대하여 동시에 변환이 이루어진다. 제안한 알고리즘에 의하여 기존의 색역 매핑 알고리즘보다 높은 채도(Chroma)값을 얻을 수 있었으며 재생이 이루어지는 색역의 이용도 또한 증가함을 실험을 통하여 보여준다. 또한 재현된 영상의 색역 형태가 원본의 색역 형태와 유사정도의 높음으로 인해 appearance 가 더 증가함을 보여준다.
본 논문에서는 이미지 센서의 Channel Spectral Sensitivity 특성과 CIE-Color Matching Function과의 관계를 고려하여, Color를 재구성함으로써 기존 영상의 색 정보를 그대로 복원하고, Color Error를 줄이는 방법을 제안한다. 특히 색변환 과정 중 Color Error를 줄일 때, 영상의 Edge와 Noise를 판별하여 Noise boost-up을 방지하고, 화질을 개선하는 방안을 제시한다.
JPEG 은 현재의 디지털 이미지 시장에서 가장 널리 사용되는 형식 중의 하나로 대부분 디지털 이미징 응용에서 많이 사용되고 있다. 이와 같은 환경에서 새로운 이미지 부호화 표준의 적용이 없이 현재의 디지털 시장에 쉽게 적용할 수 있는 부호화 방법을 제안한다. 논문에서는 JPEG 의 부호화에 사용되는 YCbCr 색 공간에서 YCbCr 성분의 좌표축을 변환하여 밝기 성분 (Y 성분)이 보다 많은 정보를 가지도록 하는 CCT (Color Coordinate Tuning) 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 블록별로 동적으로 CCT 알고리즘을 적용함으로써 기존 JPEG 부호화의 성능이 개선됨을 보였다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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