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 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 영상 처리를 이용하여 외형적인 칼라 팔레트내의 불량품을 식별하는 실험을 수행하고자 한다. 기본적인 팔레트 자동선별시스템에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
본 논문에서는 영상 처리 기법을 이용하여 칼라 팔레트 외형상의 불량품을 식별하는 연구를 수행하고자 한다 먼저 기본적인 팔레트 자동선별시스템의 필요성에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
PC통신과 WWW에서 팔레트를 가지는 칼라 영상의 사용량이 많아지고 있으나 대부 분의 영상 압축과 점진적 전송을 위한 방법은 그레이 레벨 영상을 위해서 고안되어 져 왔다. 개발된 대부분의 방식은 그레이 레벨 영상의 화소들 사이에 존재하는 공간 적 상관성을 이용하는 것으로서 각 화소 사이의 상관 관계가 거의 존재하지 않은 팔 레트 영상에는 적합하지가 않다. 따라서 팔레트 영상을 위한 새로운 방법의 개발이 필요하며 본 논문에서는 팔레트 영상의 압축과 점진적 전송을 위한 새로운 피라미드 구조를 제안하였다. 제안한 피라미드 구조에서 상위 마디의 색상은 하위 마디 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 색상이 되며 각각의 마디는 형태 부호와 색상부호로서 나 타내어진다. 제안한 방법에서는 영상의 공간적 상관성을 이용하지 않기 때문에 팔레 트 영상의 압축과 전송에 이상적으로 이용될 수 있으며 실험 결과를 통해서 이를 확 인할 수 있다.
본 연구는 컴퓨터에서 칼라 전자문서를 사용할 때 나타나는 색맹 및 색약 장애자의 혼란을 경감시키기 위하여 컴퓨터 디스플레이에 적용되는 보조 기술에 관한 것이다. 본 연구에서는 보조 기술을 마이크로소프트의 윈도우즈를 256색 모드로 사용할 때로 제한하였으며, 여러 개의 창을 열었을 때 나타나는 색의 왜곡을 줄이는 방식을 사용하였다. 색맹 및 색약 장애자용 팔레트는 christine이 표준으로 제안한 웹에서 안전한 216색상의 팔레트론 기준으로 모든 전자 문서에 적용한 수 있도록 256색 팔레트로 확장하여 구현하였다. 구현된 색각 보정 소프트웨어를 적록색맹 시뮬레이터를 사용하여 시험한 결과 색각 보정 효과가 있음이 검증되었다. 구현된 색각 보정 S/W는 전자문서의 설계과정에서 사용하면 좀 더 큰 색각 보정 효과를 거둘 수 있다.
칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.
본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는.귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한.여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한.도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한.경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한.부드러운$\lrcorner$의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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