• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.12
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• pp.159-167
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• 2013

In stereo-view system, variations of target camera position or lighting conditions cause discrepancies on the luminance and chrominance components of stereo views. These discrepancies lead to inaccurate frame view prediction and low quality of 3 D video coding. In this paper, an efficient histogram interval calibration method is proposed for stereo-view coding, so as to compensate for the luminance component of target view. First the proposed method is analyzed by the histogram of the target image frame. Then, it divide two sections of histogram of that frame to correct the color discrepancies. Secondly, each section of the target frame is corrected the luminance component by identify the maximum matching region between the reference frame and the target frame. We have verified our proposed histogram matching method in comparison with the other color correction ones. Experimental results show that it can correct better luminance calibration results of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and has less computation time.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.3
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• pp.439-445
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• 2021

Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.179-181
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• 2016

조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.36-38
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• 2018

본 논문에서는 프로젝터와 카메라를 이용하여 다수의 평면이 결합된 형태의 사물스크린 공간에 디지털 사이니지 서비스를 제공하기 위한 기술을 개발하였다. 연구개발한 기술은 OpenGL 기반의 렌더링 소프트웨어 기반 위에 콘텐츠와 사물스크린 상호간의 기하학적 매핑, 스크린 색상과 주변 조명을 고려한 색상 보정 기능들이 적용되었다. 단순한 객체의 매핑 기능은 사각형과 같은 폴리곤 객체, 복잡한 사물공간 구조는 격자형 매쉬를 이용하여 보정하도록 지원한다. 색상 보정은 스크린으로 활용할 영역이 균일한 색상 특성을 가진 경우에 대응하여 관심 스크린 영역의 영상을 취득하여 컬러 혼합 행렬을 계산하고 이를 보정 S/W와 연동하여 처리되도록 개발했다. 본 연구개발 내용을 통해 향후 임의의 평면을 디지털 사이니지용 디스플레이 공간으로 쉽고 빠르게 활용하기 위한 요소 기술로 활용되기를 기대한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2002.07a
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• pp.82-83
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• 2002

최근 컬러를 취급하는 개인용 컴퓨터나 프린터, 스캐너, 디지털 카메라 등의 사용이 필수적으로 되고있다. 하지만 이런 입·출력 장치들은 제조사나 제품모델에 따라 색이 다르게 보여진다. 따라서 이런 입, 출력 장치의 색특성을 고려하여 맞게 영상신호를 보정함으로써 원래의 색에 가깝게 출력할 수 있는 색 관리 시스템(CMS)이 개발되고 있다 색 관리 시스템은 색 공간 변환 모듈과 색특성 데이터가 저장되어 있는 입.출력 장치의 ICC 프로파일들로 구성이 되는데 장치간의 색 일치가 성공적으로 이루어지기 위해서는 무엇보다도 장치의 색특성 데이터가 정확하게 저장된 ICC프로파일이 마련되어야 한다. (중략)

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.3
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• pp.69-75
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• 2017

SDR 영상과 함께 HDR 버전 제작을 함께 요청하는 프로젝트가 점점 늘어나는 추세다. 어느 정도 규모의 업체에서는 고가의 HDR 레퍼런스 모니터와 라이선스 비용을 지불하고 비교적 편리하게 작업할 수 있다. 상황이 그렇지 못할 경우 최소의 비용으로 장비를 구매하고, 기존 장비와 호환성을 점검하고, 컬러링 어플리케이션에서 지원하는 기능을 활용하여 최선의 워크플로를 구성해야 한다. 또한 SDR 버전을 HDR 버전으로 제작하거나 HDR 영상을 SDR 버전으로 변환할 때 장면마다 다시 보정하는 일을 최소화하기 위한 세심한 보정이 필요하다. 본 원고에서는 동시에 촬영된 BT.709 기반의 HD 프록시 영상과 RAW로 촬영된 UHD 원본 영상을 활용하여 변환 작업에서 주의 깊게 살펴보아야 할 사항들을 알아보도록 하겠다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.693-695
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• 2016

축산 농가에서 돈사의 효율적인 관리를 위해 카메라를 이용한 자동 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 컬러 영상에서 돈사의 보온등 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 영상에서 돼지가 탐지되지 않는 문제를 해결하기 위해 Kinect 2 카메라로부터 획득한 깊이 영상을 이용하여 돼지를 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 깊이 영상을 이용하여 깊이 정보 값을 보정한 후 바닥과 돼지의 깊이 정보 값의 차이를 통해 돼지들의 영역을 탐지한다. 실험 결과, 깊이 영상을 이용하여 보온등 조명에 과다 노출된 돼지의 영역을 탐지하고 히스토그램 평활화를 적용함으로써, 컬러 영상에서 돼지들이 탐지되지 않는 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.18-21
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• 2012

자동 백색 보정은 디지털 비디오 프로세싱에서 매우 중요한 기능이며, IP 네트워크 카메라의 경우에도 필수적인 영상 전처리 과정이다. 본 논문은 TI 사의 비디오 프로세서인 DM36x을 이용하여 제작된 HD IP 네트워크 카메라에서의 실시간으로 동작할 수 있는 효과적인 비디오 자동 백색 보정 알고리즘을 구현한 결과를 기술한다. 구현한 자동 백색 보정 알고리즘은 매우 효과적인 것으로 알려진 그레이 컬러 포인트 기반 알고리즘을 DM36x의 AWB 엔진이 제공하는 기능을 이용하여 실시간으로 동작될 수 있도록 고쳐서 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.361-364
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• 2007

국민건강증진을 위해 우리나라만의 독창적이고 뛰어난 진단 방법인 한의학의 망진을 의료공학적 시스템화를 구현하고자 하는데 큰 걸림돌이 되는 것이 찰색이다. 찰색이란 안면의 색을 보고 대상자의 상태를 진단하는 방법으로 이를 위해서는 실제의 피부 색상을 정확하게 획득하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색의 정확성을 높이기 위해 대상자의 영상 수집 시 화이트 밸런스를 설정한 후 영상을 획득하고 QP 카드를 통하여 후 보정을 수행하였다. 이를 기반으로 색상 보정 전과 후를 비교, 분석하여 실험을 통한 색상 보정 효과를 파악하고자 한다. 또한 여러 조명 환경 하에서 실험을 진행함으로써 색상의 재현성이 있는지를 확인하고 이를 분석하고자 한다.