본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 컬러 정보인 컬러비와 형태학적 정보인 코너점 및 거리비를 이용한 교통표지판 영역추출 시스템을 제안한다. R G, B 성분들의 컬러비를 기반으로 생성한 이진영상에 대해서 불림 연산처리와 마스크를 이용한 코너점 및 중심점 검출에 의해 후보영역을 추출한다. 다양한 형태의 교통표지판 영역은 후보영역의 중심점을 기준으로 형태학적 정보인 거리비를 이용하여 추출한다. 실험결과, 제안한 시스템은 크기 및 위치에 불변하며, 삼각형, 원, 역삼각형, 사각형 등의 다양한 교통표지판과 밝기값의 차이가 큰 낮과 밤 영상에 대해서도 정확한 영역추출이 가능하였다. 또한, 높은 정확성과 빠른 처리속도를 보였다.
본 논문에서는 저비트율 영상통신에서 발생되는 블록화현상과 컬러 번짐 현상을 효과적으로 줄임으로써, 주관적 화질을 개선하는 후처리 필터를 제안한다. 저비트율 영상통신에서 8*8 블록 단위의 DCT 수행은 블록화 및 컬러 번짐 현상과 같은 화질 열화를 초래한다. 이러한 화질 열화를 개선하기 위하여 밝기 영역과 컬러 영역에서 각기 다른 후처리 필터를 본 논문에서 제안한다. 밝기 부분의 후처리 필터에서는 일률적인 후처리 필터에서 발생하게 되는 새로운 artifact 인 geometric pattern 을 방지하기 위해 각 화소의 공간영역에서 블록 경계 좌우로 filtering range 를 다르게 수행하고, 컬러부분의 후처리 필터에서는 컬러번짐 현상을 최대한 억제하기 위해 블록간 컬러 값의 차이에 따라 다르게 수행되는 후처리 필터를 제안한다. 제안된 실험을 통하여 후처리 필터를 수행한 영상화질이 H.263 baseline 에 비해 월등히 나아짐을 확인할 수 있었으며, H.263 Annex J의 deblocking filter mode에 비해서도 떨어지지 않는 화질을 얻을 수 있었다.
최근 프로젝터의 보편화로 인해 프로젝터를 증강현실의 디스플레이 장치로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 관련 연구들을 흔히 프로젝션 기반 증강현실이라고 부른다. 프로젝션 기반 증강현실을 구현하기 위해서는 스크린의 기하(geometry) 및 컬러(photometry) 정보를 획득하는 과정이 선행되어야 하는데, 이는 프로젝터를 이용하여 정해진 패턴 영상을 투사하고 이를 카메라로 캡쳐한 후, 카메라 영상에 다양한 컴퓨터비전 기술들을 적용함으로써 행해진다. 이러한 스크린 기하 및 컬러 정보 획득 기술은 가시적인(visible) 패턴 영상이 사용자의 몰입감을 저해한다는 단점을 가진다. 특히, 스크린의 기하 및 컬러 정보가 수시로 변하는 환경에서는 가시적인 패턴 영상을 사용하는 기존의 스크린 기하 및 컬러 정보 획득 기술은 유용하지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일부 패턴 영상을 비가시적(invisible)으로 만드는 기술들이 제안되었다. 본 논문에서는 관련 기술들을 비간섭 프로젝션 기반 증강현실이라고 한다. 특히, 보색 패턴(complementary patterns)을 증강현실 영상에 삽입하는 방법은 부가적인 장비없이 간단한 영상처리만으로 효과적으로 패턴 영상을 비가시적으로 만들어 줄 수 있으며, 최근 가상 스튜디오에 활용하는 방안이 모색되고 있다. 그러나, 삽입된 보색 패턴의 세기와 비가시성 사이는 상반관계(trade-off)를 가지므로, 일반적인 환경에서는 보색 패턴의 비가시성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 보색 패턴의 비가시성을 극대화하기 위해 컨텐츠 적응형 패턴 삽입 기술을 제안한다. 증강현실 영상의 색감 및 텍스처의 복잡도에 따라 크게 4 가지 경우로 분류하여 부분적으로 다른 채널 및 세기로 보색 패턴을 삽입한다. YIQ 컬러 공간에서 표현된 증강현실 영상을 균일한 크기의 영역으로 나눈 다음, 각 영역에 대해 I 성분이 지배적이면 Q 채널에 패턴을 삽입하고 Q 성분이 지배적이면 I 채널에 패턴을 삽입한다. 한편, 각 영역에 대해 텍스처의 복잡도가 크다면 강한 패턴을, 복잡도가 작으면 약한 패턴을 삽입한다. 여기서, 텍스처의 복잡도는 간단한 미분 필터(derivative filter)를 이용하여 계산된다. 다양한 실험 및 사용자 평가를 통해, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 크게 두 가지 상반관계를 가지는 장점을 가짐을 확인하였다. 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능 면에서 제안된 방법이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 패턴의 비가시성이 크게 개선된다. 반대로, 제안된 방법의 패턴의 비가시성이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능이 크게 개선된다.
일반적으로 저조도 환경에서 촬영된 영상에서 컬러의 정보를 식별하는 것은 어렵다. 기존의 대표적인 영상 개선의 방법인 레티넥스(Retinex)는 연산량이 많고 원본 영상의 컬러 정보를 정확히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상에 대해 컬러의 왜곡 문제를 개선하기 위하여 비선형 함수와 RGB 컬러 공간에서의 벡터 상수곱을 이용한 실시간 영상 개선 방법을 제안한다.
본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.
본 논문은 컬러 히스토그램과 ‘컬러 텍스쳐’을 이용하는 새로운 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 제안한는 방법은 영상의 컬러 히스토그램을 k-means 군집화하여 얻은 컬러 벡터로 히스토그램을 대표하고, 각 대표 컬러 벡터를 중심으로 화소 색상과의 거리를 이용해 컬러 텍스처를 만든다. 그러므로, 컬러 텍스처란 영상의 컬러 히스토그램에 의해 두드러지는 텍스처 성분을 의미하며 본 논문에서는 컬러 텍스처를 Gaussian Markov Random Field (GMRF) 모델로 해석한다. 제안하는 알고리듬은 영역화와 같은 기하학적 정보를 추출하는 과정이 없으므로 고속의 검색에 적합하며, 기존의 컬러 히스토그램만을 이용한 기법이나 영상의 밝기 성분에서 나타나는 텍스처를 이용한 방법에 비해 효과적인 검색 결과를 나타낸다.
최근, 모바일 기기의 발전, 팬/틸트 카메라를 사용한 지능형 감시 시스템 등이 발전하면서 비정적 환경에서의 추적알고리즘에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 비정적 환경에서는 배경에 대한 모델링이 어렵기 때문에 주로 컬러, 텍스쳐 등의 피쳐를 이용한 객체 추적이 이루어진다. 이 경우 배경에 나타나는 객체의 컬러와 유사한 컬러들로 인해 추적이 불안정해진다. 본 논문에서는 컬러에 기반한 객체추적 방법들 중에 상대적으로 안정적이고 속도가 빠른 중심 이동 (Centroid Shifting) 기반의 추적 알고리즘을 더욱 안정화하기 위해 배경에 대한 영향을 줄이고, 시간 필터링을 접목하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.
의료영상 이미지에서 이상유무 등 진단능력을 향상시키기 위해 2D 웨이블릿 변환을 이용하여 그레이 이미지를 의사컬러로 향상하기 위한 연구이다. 웨이블릿 필터설계는 변환된 영상데이터의 블록킹을 줄이기 위해 차수가 높은 다우비치 8차 웨이블렛 함수을 사용하여 필터함수를 구성하였고, 저주파 성분과 고주파 성덕, 대역통과 성분으로 각각 분리하여 R, G, B 이미지의 성분으로 매핑하여 의사 컬러 이미지로 향상하였다. 의사컬러로 향상된 이미지는 그레이 이미지에 비해 결함 유무를 빠르게 구분할 수 있어 신속한 진단이 가능하고,. 웨이블릿 변환을 이용함으로서 기존의 주파수변환 기법에 비하여 변환과정을 간소화 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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