칼라는 물체의 특성을 나타내는 고유한 성질 중의 하나로 칼라 정보를 이용하면 물체를 추적하는데 많은 도움을 얻을 수 있다. 그러나 동일한 칼라의 물체일지라도 조명의 상태나 물체의 형태 등에 따라 실제 이미지 상에 나타나는 칼라는 조금씩 다른 칼라값을 갖는다. 따라서 칼라를 이용하여 물체를 표현하기 위해서는 이미지 상에 나타나는 이러한 물체의 칼라 분포를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 또한 한번 모델링된 칼라일지라도 물체가 이동하거나 조명이 변화하게 되면 칼라의 분포가 변화하므로 모델링된 칼라가 이러한 변화에도 적절히 대응할 수 있어야 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 물체의 칼라 분포를 look-up table을 이용하여 모델링하고 추적하는 물체의 칼라 정보를 이용하여 모델링된 칼라 분포를 다시 갱신하는 적응형 look-up table 방법을 제시하였다. 적응형 look-up table은 모든 칼라값을 테이블로 표현하므로 어떠한 칼라 분포도 모델링할 수 있으며 연산시 단순 참조 방식으로 처리되기 때문에 빠른 계산이 가능하다. 또한 look-up table은 지속적으로 갱신되므로 조명의 변화나 물체의 이동 등으로 인한 칼라 분포의 변화에도 적절히 대응할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적하는데 적응형 look-up table을 이용함으로써 적응형 look-up table의 타당성을 검증하였다.
칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.
영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.
현재 널리 사용되는 hand-held형 단말기들은 영상을 표현할 때 제한된 수의 칼라만으로 표현할 수 있다. 따라서 자연색 칼라 팔레트를 이용하여 단말기에 나타낼 때 최적의 칼라 팔레트를 구현하는 것과 원영상의 각각의 칼라로부터 팔레트 칼라로 최적으로 정합 시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 효율적으로 칼라 팔레트를 설계하는 히스토그램 기반 영상 의존적 스칼라 양자화 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 칼라 우선순위 결정 부분과 양자화 부분으로 구성되며 양자화 후 ANC(Adaptive Neighborhood-Clustering) 알고리즘을 적용하여 성능을 개선한다. 이 방법은 자연색 칼라 영상을 적은 비트로 표현했음에도 출력 영상이 인간의 눈에 적합하다.
본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
현대는 빠른 기술의 발달과 제품의 대량 생산에 의한 가격의 인하로 인해 칼라 스캐너, 칼라 모니터와 칼라 프린터 같은 컴퓨터 주변 칼라 장비들이 널리 보급되었다. 뿐만 아니라 이들 장비들의 성능도 날이 갈수록 향상되고 있다. 그러나 이들 장비간의 칼라 재현 기술과 칼라 일치 문제에는 아직도 왜곡 현상이 남아 있어 이를 해결하기 위한 방법이 많이 연구되고 있다. 신경회로망에 의한 방법은 각 칼라 장비들의 특성을 쉽게 모델링 할 수 있을 뿐만 아니라 별도의 참조 테이블을 구성 할 것도 없이 직접 원하는 칼라 값으로의 매핑이 가능하기 때문에 효율적이다. 여기서는 신경회로망의 오차역전파(Error Back Propagation:EBP) 알고리즘을 이용하여 칼라 스캐너와 칼라 프린터의 모델링 구현과 이를 통합한 통합형 모델을 제시하고 나아가 이를 구현하기 위한 방법과 문제점에 대해 알아본다.
칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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