• Title/Summary/Keyword: 채널이미지

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A Color Interpolation Method for Improved Edge Sensing (에지 선별을 개선한 컬러 보간법)

  • Cho, Yang-Ki;Kim, Hi-Seok
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.31 no.12C
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    • pp.1216-1223
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    • 2006
  • In many imaging devices, a single image sensor is used, which is covered by a color filter array to filter out the specific color components from light. Since an image acquired from this image sensors have a color components at each pixel, it is needed to be reconstructed to a perfect image. In this paper, a new color interpolation method for the imaging devices having a single image sensor is proposed. The proposed method improves a edge sensing function to obtain satisfactory results in edges of an image, md presents a new inter-channel correlation for improving interpolation performance in smooth region. We have compared our method with several exiting methods, and our experimental results have proved better interpolation performance in comparing with the other results.

세미나 3-2 정보화시대 인쇄문화산업 경영전략1

  • Gu, Gwang-Mo
    • 프린팅코리아
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    • s.16
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    • pp.152-157
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    • 2003
  • 우리가 흔히 얘기하는 RGB나 CMYK는 장비의 컬러 공간이다. 즉 이 값은 RGB 각 채널당 무채색에서 순색까지를 256단계로 나누어 놓은 값으로 장비의 특성에 따라 그 값이 표현하는 컬러는 다르다. 컬러에 대한 인식이 개인마다 다르듯이, 이미지를 만들어내는 각 장치(입력, 디스플레이, 출력)의 컬러 처리 방식도 매우 다양하다. 특정한 장치로 디스플레이하거나 스캔할 수 있는 컬러 범위는 기계적 특성에 따라 다르며 이러한 컬러 범위를 color gamut이라 한다.

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Camera noise reduction in the low illumination conditions using convolutional network (컨벌루션 네트워크를 이용한 저조도 환경 카메라 잡음 제거)

  • Park, Gu-Yong;Ahn, Byeong-Yong;Cho, Nam-ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.163-165
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    • 2017
  • 본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.

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DCT Based Image Reconstruction Scheme for Mobile Environment (무선환경을 고려한 DCT 계수 특성을 이용한 이미지 재구성 기법)

  • Yang, Seung-Jun;Park, Sung-Chan;Lee, Guee-Sang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.759-762
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    • 2000
  • 무선 채널 네트웍은 광범위하고 높은 에러발생률의 특성이 있다. 에러발생으로 인한 패킷의 손상이나 분실의 경우 화질에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 DCT(Discrete Cosine Transform)을 기반으로 하는 고 압축 이미지의 손상된 데이터를 복구하기 위해 DCT 영역내 계수들의 분포 특성과 인접한 블록간의 유사성을 이용한 간단한 이미지 재구성 기법을 제안한다. 이러한 기법은 DCT 기반의 다양한 응용에 적용이 가능하며 적은 계산량을 가짐으로써 시스템의 낮은 전력 소모를 유지하여 무선컴퓨팅환경의 응용에 적합할 것이다.

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A DoF-Based Efficient Image Abstraction (피사계 심도를 고려한 효율적인 이미지 추상화)

  • Kim, Jong-Hyun
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.24 no.5
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    • pp.1-10
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    • 2018
  • In this paper, we present a non-photorealistic rendering technique that automatically delivers a stylized abstraction of a photograph with DoF(Depth of field). Our approach is a new filtering method that efficiently classifies DoF regions using RGB channels and automatically adjusts the color abstraction and extracted line quality based on this classification. This DoF-based filtering is simple, fast, and easy to implement and significantly improves the abstraction performance in terms of feature enhancement and stylization.

The effect of UNIQLO's online and offline brand images on the purchase intention as a multichannel brand (유니클로의 온라인과 오프라인 이미지가 멀티채널 브랜드 구매의도에 미치는 영향)

  • Kim, Jieyurn
    • The Research Journal of the Costume Culture
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    • v.21 no.1
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    • pp.42-56
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    • 2013
  • Nowadays the advantages of multichannel retailing strategy in fashion business have been widely discussed, but empirical research on fashion retail has been limited. The purpose of this research is to provide some ideas on multichannel retailing strategy to fashion retailers through the case of UNIQLO. The online survey was conducted on each 100 female customers in their 20s, 30s, 40s living in seoul among UNIQLO customers. The survey was consisted of measurement items for UNIQLO's online store image and offline store image, customer satisfaction, purchase intention, and demographic attributes. The online survey was found that 30.3% of UNIQLO's multichannel customers bought a product from offline store using online shopping mall as a search channel, on the other hand, 20.7% of UNIQLO's multichannel customers bought a product from online store using offline store as a search channel. Factors of the online shopping mall image were consisted of shopping convenience, product information, price policy, trust. And factors of the offline store image were consisted of trust and store, product information, service. Some factors of online store and offline store image had impact on multichannel customer satisfaction. And, customer satisfaction also had impact on purchase intention of UNIQLO product. Some suggestion for the future of multichannel research in fashion retailing was given.

Efficient One-dimensional Current Configuration and Encoding Method for ITSC Diagnosis of 3-Phase Induction Motor using CNN (CNN을 이용한 3상 유도전동기 ITSC 진단의 효율적인 1차원 전류 신호 구성 및 Encoding방법)

  • Yeong-Jin Goh
    • Journal of IKEEE
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    • v.28 no.2
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    • pp.180-186
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    • 2024
  • This paper proposes an efficient fault diagnosis method for ITSC(Inter-Turn Short Circuit) in three-phase induction motors using CNN. By utilizing only the D-axis component of the D-Q synchronous coordinate system, it compares SWM(Slide Window Method) and GAF(Gramian Angular Field) methods for image encoding. Results show GAF achieving ~74% accuracy, while SWM achieves ~65%, indicating GAF's superiority by 9%. Learning time (~14.74s) remains consistent, particularly with epochs ≤ 100, showcasing faster learning.

Edge-Adaptive Color Interpolation for CCD Image Sensor

  • Heo, Bong-Su;Hong, Hun-Seop;Gang, Mun-Gi
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.39 no.1
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    • pp.1-8
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    • 2002
  • The color interpolation scheme can play an important role in overcoming the physical limitation of the CCD image sensor and in increasing the resolution of color signals, while most conventional approaches result in blurred edges and false color artifacts. In this paper, we have proposed an improved edge-adaptive color interpolation scheme for a progressive scan CCD image sensor with RGB color filter array The edge indicator function proposed utilizes not only the within-channel correlation but also the cross-channel correlation, and reflects the edge characteristics of an image adaptively. The color components unavailable for at each channel are interpolated along the edge direction, not across the edges, so that aliasing artifacts are supressed. Furthermore, we eliminated false color artifacts resulting from the color image formation model in the edge-adaptive color interpolation scheme by adopting the switching algorithm based on the color edge detection. Simulation results of the proposed algorithm indicate that the improved edge-adaptive color interpolation scheme produces quantitatively better and visually more pleasing results than conventional approaches.

Toward a Key-frame Extraction Framework for Video Storyboard Surrogates Based on Users' EEG Signals (이용자 기반의 비디오 키프레임 자동 추출을 위한 뇌파측정기술(EEG) 적용)

  • Kim, Hyun-Hee;Kim, Yong-Ho
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.49 no.1
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    • pp.443-464
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    • 2015
  • This study examined the feasibility of using EEG signals and ERP P3b for extracting video key-frames based on users' cognitive responses. Twenty participants were used to collect EEG signals. This research found that the average amplitude of right parietal lobe is higher than that of left parietal lobe when relevant images were shown to participants; there is a significant difference between the average amplitudes of both parietal lobes. On the other hand, the average amplitude of left parietal lobe in the case of non-relevant images is lower than that in the case of relevant images. Moreover, there is no significant difference between the average amplitudes of both parietal lobes in the case of non-relevant images. Additionally, the latency of MGFP1 and channel coherence can be also used as criteria to extract key-frames.

Wind field prediction through generative adversarial network (GAN) under tropical cyclones (생성적 적대 신경망 (GAN)을 통한 태풍 바람장 예측)

  • Na, Byoungjoon;Son, Sangyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.370-370
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    • 2021
  • 태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

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