• 제목/요약/키워드: 칼라 처리

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채널간 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법 (Color Interpolation with Variable Color Ratio using Cross-channel Correlation)

  • 박상욱;강문기
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.519-522
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    • 2003
  • 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 채널내 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법을 제안했다. 제안된 가변 칼라 비율은 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 경계부근과 복잡한 국소지점에 나타난 왜곡된 칼라를 제거했다 채널간 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법은 기존의 접근 방법에 비해 주관적 그리고 객관적인 화질로 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.

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칼라맵 인텍스와 Hue 정보를 이용한 칼라 영상 분할 (Color Image Segmentation Using Color-map Index and Hue)

  • 유창연;곽내정;김영길;안재형
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.472-475
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    • 2003
  • 본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.

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키워드 매핑과 칼라 특징을 이용한 내용기반 화상 검색 시스템의 구현 (Content-Based Image Retrieval System using Keyword Mapping and Color Features)

  • 최기호;최현섭
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권10호
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    • pp.2498-2511
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    • 1998
  • 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.

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마그네슘 첨가 합금도금강판을 이용한 칼라도장강판의 내식특성에 관한 연구 (A study on corrosion resistance of color coated steel sheet using Magnesium-adopted alloy plated steel sheet)

  • 이경황;양지훈;정재인
    • 한국표면공학회:학술대회논문집
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    • 한국표면공학회 2018년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.44-44
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    • 2018
  • 칼라도장강판은 금속 제품의 제품화 공정 중에 도장 공정을 생략함으로 경제적이며, 제조공정 중 발생할 수 있는 VOCs(Volatile Organic Compounds)의 배출 염려가 없어 건축 및 가전 산업에 다용되고 있다. 칼라도장강판은 용융아연도금강판(GI), 전기아연도금강판(EGI), 용융알루미늄아연합금도금강판 등이 기재로 적용되고 있으며, 최근 마그네슘 성분이 첨가되는 고내식 도금강판 개발과 함께 고내식 도금강판을 이용한 칼라도장강판의 개발 및 수요 발굴을 위한 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 칼라강판의 구성은 일반적으로 도막 밀착성 확보를 위한 화성처리층, 기재와 도막간의 밀착성과 내식성 개선을 위한 하도층(primer layer), 가공성, 내오염성, 의장성 등의 기능성 부여를 위한 상도층(top layer)의 구조로 도장되어 있다. 도료는 가공성, 내오염성, 경도 등의 기능성이 우수한 폴리에스테르 수지계가 가장 폭넓게 사용되고 경화제로는 멜라민 화합물과 이소시아네이트 화합물이 널리 사용되고 있다. 칼라도장 강판은 1970년대 이후 본격적으로 보급되어 사용되기 시작하였으며, 화성처리층은 밀착성과 내식성이 우수한 크로메이트처리가 널리 사용되고, 하도층은 방청성이 우수한 크로메이트계 방청 안료를 함유시킨 도료가 일반적이다. 그러나, 전기전자 제품에 적용되는 칼라도장강판은 2006년에 RoHS 규제의 시행과 더불어 6가 크롬 사용 제한의 영향으로 크롬프리 화성처리가 일반화되어 적용되고 있으며, 그 동안 6가 크롬 제안이 유보적이었던 건축용 칼라도장강판 또한 크롬프리 화성처리층 및 크로메이트계 방청 안료의 하도층 적용을 회피하고 있는 추세이다. 이에 따라, 고내식 합금도금강판을 기재로 사용하고 기존의 화성처리층과 하도층에 크롬프리 수지를 적용하는 연구개발이 활발하게 진행 중에 있다. 본 연구에서는 마그네슘이 첨가된 고내식 합금도금강판으로 Al-Mg-S i강판과 용융 Zn-Al-Mg 합금도금강판에 기존의 상용화 공정에서 사용되는 크롬계 및 크로프리 화성처리 적용 칼라도장강판에 대한 내식성 등 칼라도장강판의 특성에 대해 발표한다.

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Block-based Edge Histogram 과 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 (Color Image Retrieval using Block-based Edge Histogram and DCT)

  • 이동호;유광석;김회율
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.1042-1046
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    • 2000
  • 본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.

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칼라 클러스터 모델에 근거한 균일 칼라 영상 변환 (Uniform Color Image Transformation based on Color Cluster Model)

  • 이정환;박세현;김중수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권6호
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    • pp.1646-1657
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    • 1996
  • 본 논문에서는 균일 칼라 영상 신호의 모델링에 대하여 설명하였으며 이 모델의 성질에 근거하여 균일 칼라영상을 변환하는 방법을 제안하였다. 먼저 칼라 영상 신호 의 모델링을 위하여 칼라 변동원인을 각 칼라 성분에 동등하게 작용하는 "동등요인 (identical or multiplicative)"과 각 칼라 성분에 독립적으로 작용하는 "독립요인 (independent or additive factor)"으로 분류하였으며 각각을 정규 분포로 모델링하 였다. 또한 클러스터의 분포모양은 (R, G, B) 3차원 특징 공간에서 길쭉한 타원체를 형성하며 타원체의 최장축 방향은 클러스터의 평균벡터 방향과 일치하게 됨을 알 수 있었다. 그리고 영상 처리 장치로부터 입력된 균일 칼라 영상을 모델에 적합하도록 변환하는 방법을 연구하였다. 3차원 좌표 변환 방법을 기술하였고 클러스터의 평균 벡터가 한 좌표축이 되도록 하는 변환 행렬을 구하였다. 제안된 방법을 인공 및 자연 칼라 영상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하였으며 그 결과 변환된 칼라 영 상은 클러스터의 최장축 방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.

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영상의 광원 추정을 이용한 칼라 영상 복원 (Color Image Recovery using Image illumination Estimation)

  • 안강식;안명석;조석제
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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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.

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적응형 칼라 Look-up Table을 이용한 물체의 추적 (Color Object Tracking using Adaptive Look-up Table)

  • 박현근;김도윤;정명진
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2714-2716
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    • 2000
  • 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.

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k-평균 클러스터링 알고리즘 기반의 영상 분할을 이용한 칼라코드 검출 및 인식 (Color Code Detection and Recognition Using Image Segmentation Based on k-Means Clustering Algorithm)

  • 김태우;유현중
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1100-1105
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    • 2006
  • 칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 k-평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.

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내용기반 영상 검색을 위한 ART2를 이용한 양자화 방법에 관한 연구 (A Study on Quantization Method Using ART2 for Contents-Based Image Retrieval)

  • 김병훈;구경모;박용민;차의영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.919-922
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    • 2004
  • 본 논문에서는 칼라 정보 기반 영상 검색에서 양자화 과정을 거치면서 나타나는 문제점의 해결 방안으로 ART2 신경회로망을 이용한 양자화 방법을 제시한다. 영상을 양자화하면 비슷한 칼라를 가진 픽셀이 다른 칼라로 나누어지는 경우가 발생하여 영상 검색 성능을 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 양자화를 하기 전에 ART2 신경회로망을 이용하여 영상에 존재하는 여러 칼라들을 클러스터링하여 같은 클러스터 속한 비슷한 칼라의 픽셀들은 같은 칼라로 양자화되도록 하였다. 실험에서 영상 검색에 제안한 방법을 적용하였을 때, 검색의 성능 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다.

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