본 논문은 자연이미지에 포함된 텍스트 영역을 찾기 위한 방법으로서 기존에 제안한 색 분산 특징을 이용한 방법에서 분산이 제대로 추출되지 않는 문자 획들에 대한 복원 방법을 제안한다. 이전의 색 분산 특징을 이용한 추출방법에서는 고정된 크기의 수평 및 수직 분간 추출 윈도우를 사용함으로서 문자 획이 두껍거나 긴 경우에는 색 분산이 제대로 추출되지 않는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 미 추출된 색 분산을 연결요소 외곽사각형의 기하학적인 정보와 경험적인(Heuristic) 지식을 함께 이용하여 복원하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 디지털 카메라와 휴대폰 카메라를 이용해서 취득한 문서 유형의 이미지와 간판, 거리 표지판 등의 자연이미지를 사용하여 테스트 하였으며, 특히 큰 글자를 포함하는 자연이미지에 대해서도 텍스트 추출의 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 차 음료 패키지디자인의 감성이미지에 관련된 연구로서 중국시장에서 판매되는 차 음료패키지의 대상을 수집하고 차 음료 패키지디자인에 대해 '달다. 쓰다, 개운하다, 시큼하다' 4개 대표적인 미각 형용사를 추론하였다. 그리고 수집된 차 음료 패키지디자인별도 대표 미각 형용사에 대한 느끼는 정도와 패키지디자인의 선호도를 조사했고 미각에 영향을 주는 시각요소인 색채와 일러스트레이션을 분석됐다. 즉, 차 음료 패키지디자인 색채는 달고 시큼한 맛은 녹색과 노란색을 사용하는 한편 노란색보다 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 시큼한 맛은 빨간색과 검은색 등의 짙은 색을 사용하는 한편 주황색이나 노란색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 달고 개운한 맛은 녹색을 사용하는 한편 짙은 녹색보다 연한 녹색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 쓰고 개운한 맛은 녹색, 빨간색, 노란색, 하얀색, 검은색을 사용했지만 대부분 패키지의 바탕색에다가 하얀색과 노란을 사용하는 한편 노란색을 사용하거나 바탕색에다가 하얀색을 사용하는 디자인은 선호도가 높다. 그리고 차 음료 패키지디자인의 일러스트레이션은 그래픽을 통해 브랜드의 맛을 표현할 수 있는 일러스트레이션을 사용해서 미각에 영향을 주는 한편 일러스트레이션을 사용하는 디자인이 이미지를 사용하지 않거나 인물사진을 사용하는 디자인보다 선호도가 높은 것으로 분석됐다.
본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.
본 연구에서는 특정 대상에 대한 사람들의 심리적인 색채반응을 측정할 수 있는 색채감성척도(PCS)를 개발하고 이것을 색채 감성 이미지의 평가에 어떻게 이용하는가를 보여주고자 한다. 색채심리에 기초한 색채감성척도(PCS)는 NCS와 ISCC-NBS 색명법에 의거한 색상과 톤의 개념으로 구성되었으며 기본형과 상세형의 두 가지가 개발 되었다. 표준화된 색채감성척도는 각 사람들마다 다르게 나타나는 색에 관한 이미지나 색에 대한 심리적인 선호반응을 객관적으로 측정할 수 있는 척도로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 선호색, 선호의상색, 선호 화장품 색을 나타내는데 PCS가 어떻게 활용되는가를 보여주었다. PCS를 이용한 색채 감성 이미지는 Color Image Palette를 이용하여 각각의 특성을 비교할 수 있도록 제시되기도 하였다. 색채 경험에 대한 광학적이거나 물리적인 속성이 아닌 심리적인 특성을 평가하고 서로 다른 집단의 반응을 비교 평가하는데 PCS와 유용한 도구가 될 것이다.
이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구는 스캔된 이미지의 원본색이 모니터에 그대로 디스플레이 될 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 색보정 과정은 스캐너의 색 특성 묘사를 통한 원본색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, XYZ와 RGB간의 색공간 변환으로 구성된다. 특히, XYZ 추정에 있어서 스캐너에 입사되는 빛의 세기와 출력신호간의 비선형적 관계를 두 구간으로 나누어 묘사함으로써 그 정확도를 높였다 EPSON Expression 1680 스캐너를 대상으로 실시한 결과, 228가지 기준색의 기준값과 추정값의 평균 색차는 1.47 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었으며, 36가지의 유채색과 22가지의 무채색으로 구성된 시험색의 평균 색차가 각각 1.51 $\Delta$$E_{UV}$ * 와 0.90 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었다. 또한 시험색 36가지에 대해 기준값과 추정값으로 부터 산출된 sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다. sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다.
이미지 색인은 이미지 정보로의 접근에 핵심적인 역할을 수행하는 부분으로 다양한 이미지 색인 방법 및 시스템이 이미지 정보의 종류에 따라 소개되어 왔다. 이미지 색인은 Panofsky의 정보의 단계별 색인에서 출발하여 시소러스, 분류체계, 이미지 기술요소, 범주화 방식 등을 이용하는 방식으로 발전하여 왔다. 이 연구는 Panofsky의 이미지 정보 중 이차 이미지 정보의 색인(iconographical analysis of image information)에 있어 이용자들을 대상으로 하여 그 객관성을 측정하고, 색인의 객관성과 관련된 이미지 기술요소들을 밝혀내고자 하였다. 이미지 속의 인물이나 물체 등 사실적이고 정형화된 일차 이미지 정보와는 대조적으로, 보다 주관적이고 해석적인 이차 이미지 정보의 예로 감정정보를 택하여 48명의 이용자들을 대상으로 2차에 걸친 실험을 하였다. 1차 실험에서는 같은 이미지 안에서 각각의 이용자들이 읽어내는 감정정보의 일치도를 측정하였고 2차 실험에서는 이용자들이 이미지 탐색 과정 중 검색된 이미지에 부여된 색인어에 대한 동의 정도를 통하여 색인의 객관성을 측정하였다. 1차와 2차 실험 결과는 이용자들이 같은 이미지에 대하여 다양한 해석을 내리고 있으며 주관적인 해석이나 개인차가 이차 이미지 정보의 색인에 영향을 미치는 요소로 작용하고 있음을 보여 주었다. 이 연구의 결과는 이차 이미지 정보에 대한 이용자들의 주관적인 반응을 수렴할 수 있는 색인 시스템이나 탐색기법에 대한 계속적인 연구 및 개발의 필요성을 강조하고 있다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가강 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트 생성 방법을 제안한다.
본 연구에서는 청색을 대상으로 하여, 청색이 전달하는 이미지의 색채표현 특성을 파악한 후, 색채관련 문헌자료의 고찰을 통하여 상징적 측면에서 청색이미지를 분류하였다. 또한, 20세기 이후의 복식 룩(look)을 중심으로 하여 복식에 나타난 청색이미지를 고찰하였고 국내 의류제품에 사용된 청색의 색채경향을 파악하여 복식에 주로 사용된 청색과 그 이미지를 분류하였다. 연구결과, 청색은 한색, 후퇴 색, 진정 색이라는 청색의 색채표현 특성에 의하여 긍정적인 이미지로서는 신성함, 고귀함, 무한함, 정신, 낭만, 깨끗함, 차가움의 이미지를 전달하였고 부정적인 이미지로 우울함, 반항, 악마 등의 이미지를 전달하였다. 현대 서구 여성복식에서는 회색 띤 색조를 제외한 다양한 청색 조가 사용된 것으로 나타났으며, 특히 복식에서는 클래식 룩과, 워크웨어 룩, 밀리터리 룩, 마린 룩 등에서 어두운 청색이 주요한 이미지 요소로 작용하여 전통적인, 보수적인, 남성적인, 딱딱한, 절제된 이미지를 나타내거나 흰색과 배색되어 산뜻한 이미지를 나타내었다. 최근 국내 의류제품에 사용된 청색의 색채경향 분석결과에서는 보라 띤 청색의 주로 연하거나 어두운 색조가 많이 사용되는 것으로 파악되었다. '97/'98 F/W까지의 유행 예측 색으로서의 청색에서는 녹색 띤 청색과 보라 띤 청색의 연하고 밝고, 탁한 색조가 제시된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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