• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.6
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• pp.321-328
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• 2017

We have implemented a technique to correct the brightness, saturation, and contrast of an image according to the degree of light, and further compensate the backlight. Backlight compensation can be done automatically or manually. For manual backlight compensation, we have to select the region of interest (ROI). ROI can be selected by connecting the outline of the desired object. We make users select the region delicately with the new magnetic lasso tool. The previous lasso tool has a disadvantage that the start point and the end point must be connected. However, the proposed lasso tool has the advantage of selecting the region of interest without connecting the start point and the end point. We can automatically obtain various results of backlight compensation by adjusting the number of k-means clusters for texture extraction and the threshold value for binarization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.655-657
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• 2016

우리는 빛의 정도에 따라 사진의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 색감과 질감의 경우, 기존과는 다른 방법으로 질감과 색감을 추출했다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야한다. 관심영역은 사진 속 원하는 부분의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 통하여 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다.