Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.451-453
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2001
본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.
This paper presents a practical method to estimate the directions of light sources in real environment, using a mirror sphere placed on a set of known natural features in augmented reality. For the stable result of static lighting, we take the multiple images around the sphere and estimate the principal light directions of the vector clusters for each light source in realtime. We also estimate the moving illuminant for changes of the scene illumination, and augment the virtual objects onto the real image with the proper highlighting and shadows. The proposed method of this paper can be applied to augmented reality visualization without any previous information respecting the environmental illuminations.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.18-19
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2018
본 논문에서는 실외 영상에서의 새로운 접근 방식의 복합 조명 알고리즘을 제안한다. 기존의 복합 조명 알고리즘들이 동시에 두 조명을 추정하는 것에 비해 제안 알고리즘은 먼저 단일 조명 기법을 적용하여 첫번째 광원의 색을 추정한 후에 각 영역에서 유사 패치 쌍을 찾아 두번째 광원의 색을 추정하는 방식이다. 일반적인 복합 조명 환경에서는 적용하기 힘들지만 환경을 실외로 제한하여 실외의 광원인 햇빛과 그늘 사이의 관계를 이용하여 효과적으로 유사 패치를 찾아 두 광원의 색을 추정한다. 따라서 실외 환경을 촬영하여 얻은 raw 파일 영상에 제안 알고리즘을 적용하여 효과적으로 광원들의 영향을 제거할 수 있다.
The color information in an image changes as the illuminant condition varies. The mechanism to find canonical color of an object by estimating illumination color in an image is generally referred as color constancy. In color constancy, computing robust and precise dichromatic line is most important to estimate illumination chromaticity. In this paper, a novel approach to estimate the color of a single illuminant for noisy and micro-textured images is introduced. An accurate dichromatic line is found by using Dichromatic Line Space (DLS), proposed in this paper. which has information about diffuse chromaticity and illumination chromaticity.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.3
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pp.56-56
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2001
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
This paper proposes a method of estimating the illumination chromaticity of a scene in which an image is taken. Storring and Bianco proposed a method of estimating illuminant chromaticity using skin color. Storring et al. used skin color distribution characteristics and black body locus, but there is a problem that the link between the locus and CIE-xy data is reduced. Bianco et al. estimated the illuminant chromaticity by comparing the skin color distribution in standard lighting with the skin color distribution in the input image. This method is difficult to measure and secure as much skin color as possible in various illumination. The proposed method can estimate the illuminant chromaticity for any input image by analyzing the relationship between the skin color information and the illuminant chromaticity. The estimation method is divided into an analysis stage and a test stage, and the data set was classified into an analysis group and a test group and used. Skin chromaticity is calculated by obtaining skin color areas from all input images of the analysis group, respectively. A mapping is obtained by analyzing the correlation between the average set of skin chromaticity and the reference illuminant chromaticity set. The calculated mapping is applied to all input images of the analysis group to estimate the illuminant chromaticity, calculate the error with the reference illuminant chromaticity, and repeat the above process until there is no change in the error to obtain a stable mapping. The obtained mapping is applied to the test group images similar to the analysis stage to estimate the illuminant chromaticity. Since there is no independent data set containing skin area and illuminant reference information, the experimental data set was made using some of the images of the Intel TAU data set. Compared to Finlayson, a similar theory-based existing method, it showed performance improvement of more than 40%, Zhang 11%, and Kim 16%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.129-132
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2004
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.267-274
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2023
In this paper, a method for estimating the illuminant chromaticity of a scene for an input image is proposed. The illuminant chromaticity is estimated using the illuminant reference region. The conventional method uses a certain number of reference lighting information. By comparing the chromaticity distribution of pixels from the input image with the chromaticity set prepared in advance for the reference illuminant, the reference illuminant with the largest overlapping area is regarded as the scene illuminant for the corresponding input image. In the process of calculating the overlapping area, the weights for each reference light were applied in the form of a Gaussian distribution, but a clear standard for the variance value could not be presented. The proposed method extracts an independent reference chromaticity region from a given reference illuminant, calculates the characteristic values in the r-g chromaticity plane of the RGB color coordinate system for all pixels of the input image, and then calculates the independent chromaticity region and features from the input image. The similarity is evaluated and the illuminant with the highest similarity was estimated as the illuminant chromaticity component of the image. The performance of the proposed method was evaluated using the database image and showed an average of about 60% improvement compared to the conventional basic method and showed an improvement performance of around 53% compared to the conventional Gaussian weight of 0.1.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.53-62
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1994
This paper presents a new approach of analyzing errors resulting from nonideal general-purpose lighting environment when the Photometric Stereo Method (PSM) is applied to estimate the surface-orientation of a three-dimensional object. The approach introduces the explicit modeling of the lighting environment including a circular-disk type irradiance object plane and the direct simulation of the error distribution with the model. The light source is modeled as a point source that has a certain amount of beam angle, and the luminance distribution on the irradiance plane is modeled as a Gaussian function with different deviation values. A simulation algorithm is devised to estimate the light source orientation computing the average luminance intensities obtained from the irradiance object planes positioned in three different orientations. The effect of the nonideal lighting model is directly reflected in such simulation, because of the analogy between the PSM and the proposed algorithm. With an instrumental tool designed to provide arbitrary orientations of the object plane at the origin of the coordinate system, experiment can be performed in a systematic way for the error analysis and compensation. Simulations are performed to find out the error distribution by widely varying the light model and the orientation set of the object plane. The simulation results are compared with those of the experiment performed in the same way as the simulation. It is confirmed from the experiment that a fair amount of errors is due to the erroneous effect of the general-purpose lighting environment.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.3
no.2
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pp.56-62
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1989
자연채광에 관한 에너지 해석을 하기 위해서는 주광조도를 예측하여야 하며, 주광조도를 예측하기 위해서는 천공상태를 추정할 수 있어야만 한다. 즉, 천공상태의 최저상태나 최소설계기준을 추정할 수 있어야만 자연채광에 의한 에너지 절약을 해석할 수가 있다. 천공상태를 추정하는데에는 CIE에서 개발한 정적 천공모델이 많이 이용되어 왔다. 그러나 천공은 정적광원이 아니라 시간에 따라 동적으로 변하고 있음으로 자연채광설계에서 에너지의 영향을 평가하기 위해서는 보다 융통성이 있는 천공모델이 요구된다. 따라서 이 논문은 그동안 동적천공을 나타낼 수 있도록 개발된 비표준천공의 추정방법, 동적 천공상태의 추정방법, 주광조도와 천공휘도의 추정방법, 주광의 유용성 평가방법 등을 비교분석함으로써, 앞으로 우리나라 기후상태에 적합한 자연채광용 천공모델을 개발하는데 기초자료화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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