본 논문에서는 물체의 고유 칼라 정보 복원을 통하여 조명의 영향을 받지 않는 칼라 기반 얼굴검출 기법을 제안한다. 즉 주위 조명 영향으로부터 RGB 성분 계수를 파악하여 조명 성분에 영향을 받은 성분을 상쇄시키고, 색포화도와 밝기값 보상을 통해 고유 칼라를 복원(color recover)하는 실험을 하였고, 복원된 영상을 YCbCr 좌표계로 변환시킨 후, CbCr 각각에 대해 살색 성분이 나타내는 일정한 범위내의 부분을 검출하였다. 또한 이 진화 과정에서 생긴 잡음들을 형태학적인 모폴로지 필터를 통해 제거하였으며, 살색 후보 영역 중 같은 영역들은 레이블링하여 얼굴 후보 영역을 생성하였다. 그러나 칼라 정보만으로는 검출된 영역이 얼굴인지를 판단하기가 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인간시각에 기반한 Gabor 필터를 사용하여, 검출된 살색 영역이 최종적으로 얼굴인지를 판별하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
LCD용 칼라 필터를 제작하는 방법으로 감광성 고분자(photosensitive polymer)에 광 리소그라피(photolithography)기술이 많이 이용되어지고 있다. 이로 인해 감광성 고분자 표 면의 물리적, 화학적 성질이 변하게 되는데, 이는 후속 공정인 플라즈마 식각이나 ITO 전극 의 증착 등에도 많은 영향을 주므로, 각 공정에 따른 이들 고분자의 표면 연구는 매우 중요 하다. 본 논문에서는 blue 칼라 필터의 고분자 표면에 대한 연구를 SIMS와 XPS를 이용하 여 수행하였으며, 표면의 거칠기 변화를 AFM을 통해 관찰하였다. SIMS와 XPS결과로부터 초기 공정인 blue 칼라 필터를 스핀 코팅하고 pre bake한 상태에서는 주로 칼라 필터의 주 성분인 단량체와 결합제의 고분자 물질이 표면에 드러나 있다가, 노광 과정을 거치고 post bake한 시료에서는 색깔을 내는 안료 성분이 표면에 드러남을 확인하였고, AFM을 통해서 는 post bake후에 표면에 더 거칠어 짐을 관찰하였다.
광학박막은 유리, 플라스틱, 실리콘, 금속 기판 등에서 표면의 반사율, 투과율, 흡수율과 편광상태 등의 광학적 특성을 변화시키기 위해 광학표면에 코팅을 하여 많이 사용하고 있으며, 파장영역으로는 수 nm의 연x선부터 자외선, 가시광선과 수십 $\mu$m의 적외선까지 적용할 수 있고, 광학기기에서는 대부분의 광학부품이 광학적 특성을 증진시키기 위하여 각각의 목적에 맞도록 코팅되어 있다. 광학코팅의 종류로는 단순한 무반사코팅으로부터 고반사코팅, 칼라필터, 간섭필터, 편광분리기코팅, 마이너스필터 등까지 매우 다양하다. (중략)
랩온어칩을 위한 변환 가능한 RGB 색상 필터를 연구하였다. 잉크 색상 필터는 PDMS 패턴과정에 의한 공정으로 제작하였고, 칼라 필터의 자외선-가시광선 영역의 광투과율을 조사하였다. 잉크 칼라 필터는 스펙트럼의 모양과 기울기에 의해 특성 지워진다. 적색/황색 필터의 투과는 600 nm와 500 nm에서 차단스펙트럼 모양을 가지는 곡선으로 구성되었다. 잉크 필터의 청색 출력은 80% 피크 투과율과 약한 적색 누수를 보였다. 한편 녹색 잉크 필터는 48% 피크 투과율과 적색 누수 투과를 보였다.
적색 칼라 필터 재료인 ${\alpha}-Fe_2O_3$가 고온 제조 공정을 거치는 동안 화학적인 안정성에 관해서 연구한 것이다. PDP(Plasma Display Panel)에 있어서 통상적으로 칼라 필터 층의 위에 사용되고 있는 투명 유전체의 경우는 광의 투과도를 높이기 위하여 ZnO를 첨가한다. ZnO가 포함되어 있는 유전체의 경우는 500$^{\circ}$C 이상에서 ${\alpha}-Fe_2O_3$의 열적 안정성을 감소시켜 칼라 필터로서의 기능을 완전히 상실하게 되어 투명하게 된다. 반면에 ZnO가 포함되지 않는 투명 유전체의 경우는 ${\alpha}-Fe_2O_3$가 적색의 색상을 유지하면서 칼라필터로서의 기능을 유지하고 있었다. ${\alpha}-Fe_2O_3$가 칼라 필터로 기능을 유지하기 위해서는 ${\alpha}-Fe_2O_3$와 접촉하는 투명 유전체는 ZnO가 포함되지 않는 투명 유전체를 사용하여 1차 보호막을 형성한 후 그 위에 ZnO가 포함된 투명 유전체층을 형성하면 적색 칼라 필터가 색상을 유지하게 된다.
현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색을 보다 효과적인 알고리즘 설계를 위해 칼라 RGB 특징정보 추출에 median 필터링을 이용한 영상검색의 성능을 분석하였다. 칼라영상에서 각각의 R,G,B칼라영상으로 나눈 후 일정크기의 블록으로 분할하여 R,G,B 각각의 중간값을 추출하고 크기순과 레벨의 특징자를 이용한 영상검색 기법을 제안한다.
본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.
인간의 시각의 물체를 구분할 수 있는 가장 큰 특징 중의 하나가 색상 정보이므로 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 손영역을 획득한다. 카메라를 통하여 입력된 영상의 칼라 값은 동일한 물체에 대해서도 조명의 강도와 방향에 따라 변하기 때문에 사전 지식이 없이는 정확한 손영역을 획득하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 손영역을 획득하기 전에 학습단계를 통하여 손색상 모델을 생성한다. 뿐만 아니라 사용자의 움직임에 따른 칼라 값의 변화를 손색상 모델에 반형하기 위하여 칼만필터를 이용한다. 이때, 칼라필터는 다음 시점의 손영역을 예측하여 탐색 공간의 최적화 하므로 시스템의 처리 속도를 향상시킨다. 실험에서는 손영역 획득 모듈을 구현함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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