반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.
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.
색 양자화는 많은 수의 색으로 표현된 이미지를 최대한 유사하게 표현 할 수 있는 더 적은 수의 대표색을 찾는 문제이다. 색 양자화를 할 때, 원본 이미지의 어느 색을 보존시킬지를 결정하는 것은 결과 이미지의 품질과 직결된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 일반적으로 이미지는 관심 영역과 비 관심영역으로 구분된다는 점에 착안하여 이미지에서 관심 영역의 색을 더 많이 보존시키는 양자화 방법을 제안한다. 본 연구에서는 이미지의 관심 영역에 대한 정보를 특정 주파수 대역의 범위로 입력받아 해당주파수 대역에 포함되는 부분을 이미지 공간에서 찾는 과정과 찾아낸 영역의 색을 더 많이 보존시켜 대표색을 구하는 과정으로 구성되는 색 양자화 방법을 제시한다. 관심 영역을 찾는 방법의 정확도를 실험을 통해 평가하였으며 본 논문이 제시하는 컬러 양자화 기법의 품질을 다른 방법의 품질과 비교하여 평가하였다.
SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.
이미지나 비디오, 오디오와 같이 멀티미디어 데이터들은 기존의 단순한 텍스트 기반의 데이터에 비하여 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어서 검색시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대규모의 이미지 데이터베이스에서 효율적이고 신속하게 사용자가 원하는 이미지를 검색할수 있는 내용 기반 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서는 최근 여러 장점으로 인하여 신호 분석이나 이미지 압축 분야에 많이 사용되는 웨이브릿 변환을 이용하여 이미지 데이터로부터 내용 기반 검색에 사용되는 특징 벡터를 효율적으로 추출하는 기법과 유사성 측정 방법을 제안한다. 그리고, 이러한 특징 추출방법과 유사성 측정 방법을 이용하여 내용 기반 질의 및 검색을 수행할 경우, 검색 조건을 만족하는 객체인데 실수로 검색해내지 못하는 경우인 false dismissals 이 발생하지 않음을 보인다. 또한 대규모 이미지 데이터베이스에서 신속한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여 고차원 데이터에 대한 효율적인 색인을 제공하는 X-tree를 이용한 이미지 색인 방법을 보이며 이것이 기존의 순차 검색이나 R*-tree를 이용한 색인 방법보다 신속하게 이미지 데이터들을 검색할 수 있다는 것을 다양한 실험을 통해 보인다. 마지막으로 QBIC에서 제안한 검색 적합성 측정 방법을 이용하여 본 논문에서 제안하는 내용 기반 이미지 검색시스템의 검색 적합성을 보인다.
본 논문의 목적은 찬피부색을 지닌 사람들이 자신의 이미지를 긍정적인 이미지로 관리하고 자신감 있는 의복색을 선택하여 의상연출에 도움을 주고자 하였다. 찬피부색을 지닌 사람들이 의복색에 따라 어떠한 시각적 이미지 평가가 나타나는지를 준 실험 방법으로 분석한 결과는 다음과 같다. 1. Red계열의 의복색에서는 vivid 톤에서 긍정적인 이미지를, dull과 dark 톤에서 부정적인 이미지를 보여주었다. 2. Yellow계열의 의복색은 vivid, bright 톤에서 긍정적인 이미지를, dull, dark 톤에서 부정적인 이미지를, cool Yellow의 light 톤에서도 긍정적인 이미지 보여주는 것으로 나타났다. 3. warm Green의 의복색은 vivid, deep 톤에서, cool Green의 vivid 톤에서 긍정적인 이미지를 나타내었다. 4. warm Blue의 의복색은 vivid, deep 톤에서 긍정적인 이미지를, cool Blue의 vivid, bright 톤에서 긍정적인 이미지를 지니며, dull 톤에서 부정적인 이미지를 보여주는 것으로 나타났다. 5. Purple계열의 의복색은 vivid, deep, light 톤에서 긍정적인 이미지를, dull 톤에서 부정적인 이미지를 보여주는 것으로 나타났다.
본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
디지털 카메라로 촬영한 이미지를 모니터에 디스플레이 해보면 원래 이미지의 색과는 다르게 보인다. 그 이유는 촬영할 때 주변 광원의 영향이 이미지에 미치고 두 장치간의 색 특성이 다르기 때문이다. 두 장치간의 색 특성이 다른 이유 때문에 본 연구의 목표인 디지털 카메라의 색보정 이외에 모니터의 색보정도 고려되어야 한다. 디지털 카메라의 옵션 중에는 White Balance 기능이 있어서 자체적으로 주변 광원의 변화에 따른 색보정을 수행하지만 White Balance 기능만으로는 주변 광원의 영향을 제어하는데 한계가 있다. (중략)
인간은 음에서도 색을 느낄 수 있다. 그리고 청각을 통하여 음의 높고(고음), 낮음(저음), 장(길고), 단(짧음), 맑고, 탁함에 따라 색을 다르게 느낄 수 있다. 이러한 현상을 색청(色聽)이라고 한다. 소리와 색의 연관성에 대하여 선행 연구를 고찰한 결과 색의 3속성 색상, 채도, 명도는 음악의 음계, 옥타브, 음색과 연관성이 있었다. 그리고 음악의 리듬은 조형의 공간, 형태의 조화와 반복이 유사하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 에드워드 마이언(Edward D. Maryon)의 마르코톤의 음과 색의 이론을 바탕으로 뉴턴의 색채와 음계로 경상도 민요 밀양아리랑의 색채를 분석하였다. 분석 결과 밀양아리랑 음의 빈도에 의한 색채는 Blue Violet, Green Blue, Red, Yellow, Orange의 순으로 색채를 추출할 수 있었다. 추출된 색에서 연상되는 형용사 이미지는 힘, 정열, 인내, 열정, 진취적인, 우호적, 야망, 불꽃 등으로 경상도 지역 이미지로 연관 시킬 수 있다. 본 연구는 경상도민요 밀양아리랑의 음을 분석하여 색의 연상이미지와 지역 색을 찾는데 그 의의를 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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