• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.13 no.2
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• pp.163-168
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• 1995

There are four types of color model to repesent color, which are RGB, IHS, CMY, and YIQ color model. RGB color model is the designation of the digital numbers(DNs) of the three primary colors(red, green, and blue), which are used to produce color images on color monitors. IHS color model is the designation of in-tensity, hue, and saturation(IHS). An advantage of considering color in terms of IHS over that of RGB is arrives more easily at a desired color product mathematically. In this study, authors use the IHS transformation and in-tensity-adjustment method to produce the color map images with Landsat TM and scanned map image. And, authors suggest the problems and their solutions when users produce the desired new images with satellite images and map images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.472-474
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 영상에서 얼굴 영역의 윤곽선을 검출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 이용하였다. 얼굴의 칼라 정보는 색채칼라 공간(chromatic color space)에서 2D-Gaussian모델로 나타내어지는 스킨 칼로 모델로 표현 되었다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 영상뿐 아니라 잡음이 많은 영상에서 하나 또는 여러 개의 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.201-204
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• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.2
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• pp.208-217
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• 2001

Model-based color image halftoning method using dot-pattern database is proposed for low-resolution color image printing. Dot-pattern database used in the proposed method is based on Blue-Noise Mask. The database consists of dot-patterns constructed by circular dot-overlap model according to each color value. In halftoning procedure, input color value is reproduced as the dot-pattern selected to minimize the difference between the color values of the original image and those of the printed image. Also, the contrast sensitivity function as a human visual model is used to improve the perceived quality of the printed image in dot-pattern selection. Thus, the proposed method can substantially reproduce the color values of the pixels in original image and obtain better image quality. In the experiment, the proposed method has less ΔΕ/Sub ab/ between the original image in monitor and the printed one than that of ED and BNM halftoning. This result approves that the proposed method reproduces better image quality.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1646-1657
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• 1996

This paper presents a color transformation method based on a uniform color image model. Firstly, color variation factors are grouped into identical (multiplicative) factor and independent(additive) one for the color model, and they are modelled by the Gaussian function. The shape of a color cluster in (R, G, B) feature space is an ellipsoid whose elongated major axis correspond to the direction of mean vector. Secondly, the transformation of a color cluster using the model is studied. A transformation method for three dimensional coordinated is described. The proposed method is applied to artificial and natural color images. By the result of experiments, the elongated major axis of each cluster making up the transformed color image aggress with the direction of its mean vector.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.147-150
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• 1998

다양한 응용분야에서 디지털 칼라영상은 프린터를 통ㅎ여 출력되어진다. 이러한 출력 장비들의 하드웨어적 특성은 칼라 영상의 색을 왜곡시켜 부정확한 색 재현을 얻게 된다. 본 논문에서는 색채학적 모델에 기반한 다차 비선형변환을 이용하여 주어진 칼라 프린터의 특성을 알아내고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 또한, 샘플의 개수를 변화하면서 비선형 변환식을 계산하여 기기의 특성화 모델링 과정에 필요한 적정수준의 샘플 개수를 제시한다. 실험을 통하여 원본의 색과 재현되어진 색의 색차를 구함으로써 제시되어진 방법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.141-144
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• 2002

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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.3
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• pp.107-115
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• 2009

Skin color detection is used to classify input pixels into skin and non skin area, and it requires the classifier to have a high classification rate. In previous work, most classifiers used single color model for skin color detection. However the classification rate can be increased by using more than one color model due to the various characteristics of skin color distribution in different color models, and the MLP is also invested as a more efficient classifier with less parameters than other classifiers. But the input dimension and required parameters of MLP will be increased when using two color models in skin color detection, as a result, the increased parameters will cause the huge teaming time in MLP. In this paper, we propose a MLP based classifier with less parameters in two color models. The proposed partially connected MLP based on two color models can reduce the number of weights and improve the classification rate. Because the characteristic of different color model can be learned in different partial networks. As the experimental results, we obtained 91.8% classification rate when testing various images in RGB and CbCr models.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1905-1906
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내.외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2768-2770
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• 2001

본 논문은 지능형 알고리즘과 이미지 프로세싱 방법을 결합한 새로운 방법으로 칼라 매칭 시스템에 구현한다. 칼라 매칭 시스템은 이미지 프로세싱을 이용하여 칼라의 RGB 데이터를 분석한 후 얻어진 색상정보를 가지고 사용자가 원하는 칼라는 구현하는 시스템이다. 칼라 매칭 시스템의 모델링에 이용되는 지능형 모델은 퍼지 추론과 적응 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)이며, 최소 자승법을 기반으로 한 회귀 다항식과 비교하여 제안된 지능형 모델에 대한 성능과 실용성을 검증한 후 델파이를 이용하여 구현하였다.