• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.449-460
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• 2005

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득된 색상 비디오 프레임에서 조명변화와 겹침으로 인한 왜곡에 강건하게 다수의 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 조명변화에 따른 외형변화의 문제점을 해결하기 위하여 시간 비종속적인 본래(intrinsic) 영상을 이용하여 프레임에 존재하는 조명을 제거하며, 매 프레임마다 조명 영상을 적응적으로 갱신한다. 카메라 내에서 사람을 추적하기 위해 색상정보를 포함하는 계충적 사람모델을 사용함으로써 겹침의 문제를 해결한다. 추적된 사람모델은 사람모델 리스트에 저장되어 해당되는 사람이 카메라에서 사라진 후에도 일정 기간 보존됨으로써, 재등장한 사람의 정보를 복원할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 적응적 모델기반 방법은 실내${\cdot}$외 영상을 대상으로 여러 시나리오로 실험되어, 조명변화로 왜곡된 사람의 색상정보를 옳게 보정하였을 뿐만 아니라 사람들이 겹치거나 헤어진 후에도 성공적으로 추적하였음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권7호
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• pp.340-353
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• 2008

화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.35-44
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• 2010

본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.579-582
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• 2015

Mean-Shift 알고리즘은 객체 모델과 객체 후보 영상에서 색상 히스토그램 분포의 유사도를 이용하여 객체를 추적하는 강인한 알고리즘이다. 그러나 색상정보를 이용한 Mean-Shift 알고리즘은 객체와 배경이 비슷한 색상 분포를 가질 경우에 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 배경과 객체를 분리할 정보를 색상(hue)과 채도(saturation) 영상에서 각각 4비트의 bit-plane을 조합한 새로운 영상을 사용한 강인한 객체 추적 알고리즘을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.679-682
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• 2010

피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.889-891
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.71-79
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• 2011

이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.