• 제목/요약/키워드: 영상의 색상화

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Development of Agricultural Products Screening System through X-ray Density Analysis

  • Eunhyeok Baek;Young-Tae Kwak
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.105-112
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    • 2023
  • 농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

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.

깊이 카메라를 이용한 객체 분리 및 고해상도 깊이 맵 생성 방법 (Foreground Segmentation and High-Resolution Depth Map Generation Using a Time-of-Flight Depth Camera)

  • 강윤석;호요성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37C권9호
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    • pp.751-756
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    • 2012
  • 본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

RGB 색상 기반의 실시간 영상에서 잡음에 강인한 손영역 분할 (Noise-robust Hand Region Segmentation In RGB Color-based Real-time Image)

  • 양혁진;김동현;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.1603-1613
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    • 2017
  • 본 논문은 널리 알려진 RGB 색상 기반의 웹캠을 사용한 손 영역을 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음을 제거하기 위하여 네 번의 경험적 전처리 방법을 수행한다. 먼저, 전체 영상 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행한다. 다음으로, RGB 영상은 HSV와 YCbCr 색상 모델로 변환되어, 각 색상 모델에 대해 통계적인 값에 기반하여 전역 고정 이진화가 수행된 후, 잡음은 bitwise-OR 연산에 의해 제거된다. 다음으로, 윤곽 근사화와 내부 영역 구멍 연산을 위해 RDP와 flood fill 알고리즘이 사용된다. 끝으로, 모폴로지 연산을 통하여 잡음을 제거하고 영상의 크기에 비례한 임계값을 결정하여 손 영역이 결정된다. 본 연구는 잡음 제거에 초점을 맞추고 있고 손 동작 인식 응용 기술에 사용될 수 있다.

Bipartite Matching을 이용한 강인한 캐릭터 영상 검색 방법 (Robust Character Image Retrieval Method Using Bipartite Matching)

  • 이상엽;김회율
    • 방송공학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.136-144
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    • 2002
  • 본 논문에서는 다양하게 변화되는 캐릭터 영상을 색상과 형태의 정보를 포함한 국부 색상 분포(local color histogram)를 이용하여 유사도 검색을 하는 강인한 방법을 제안한다. 국부 색상 분포의 값을 양자화 하여 특징 값을 최적화하고, 대규모 데이터베이스에 저장되어 있는 영상정보와 Bipartite matching을 이용하여 검색한다. 제안되는 방법은 다양하게 변화되는 영상의 유사도 검색, 동영상 및 정지 영상에서 유사 영상 검색에 매우 효과적인 방법이다.

의류 영상에서 컬러 영상 척도를 이용한 감성 인식 (Emotion Recognition Using The Color Image Scale in Clothing Images)

  • 이슬기;우효정;유성필;김동우;안재형
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.1-6
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    • 2014
  • 감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.

비디오 검색을 위한 시간 색상 상관관계그래프 (Temporal Color Correlograms for Video Retrieval)

  • 박호식;이영식;김진한;나상동;배철수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.643-646
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    • 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.

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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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영상의 색상분석을 사용한 대기 열화 영상의 가시성 향상 (Enhancement of Atmospherically Degraded Images Using Color Analysis)

  • 윤인혜;김동균;백준기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권1호
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    • pp.67-72
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    • 2012
  • 본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.

색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘 (A Lip Detection Algorithm Using Color Clustering)

  • 정종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.37-43
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    • 2014
  • 본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.