• 대한지질공학회:학술대회논문집
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• 대한지질공학회 2001년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.127-140
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• 2001

최근 지질공학의 다양한 분야에 영상처리기법들이 적용되고 있다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생하는 각종 오차에 관한 문제는 많은 부분 무시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 암석영상처리의 신뢰도 향상을 위한 컬러보정기법을 개발하였다. 표준 컬러차트를 이용하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였으며, 그 결과 영상처리의 신뢰도 향상과 영상들간의 상호 비교·분석을 꾀할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.867-870
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• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.403-406
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• 2000

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1010-1012
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• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.106-107
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• 2019

본 논문은 안드로이드 환경에서 사용자의 피부색으로부터 퍼스널 컬러를 추정하고, 퍼스널 컬러와 함께 조화 색상을 추천하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기존 영상 처리를 이용한 퍼스널 컬러 분석 방법[1]에 색채 이론을 도입하여 입력 영상으로부터 보다 정확하게 퍼스널 컬러를 추정하는 방법을 제안한다. 결과적으로, 기존 퍼스널 컬러 이론이나 방법보다 더 개인에게 최적화된 색상을 추천할 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.143-148
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• 2003

본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.675-678
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• 2007

그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있고 이때 광디텍터로 디지털카메라를 이용하면서 HDR 영상으로부터 광량을 추정한다. 그러나, 디지털카메라는 분광광도계와 달리 컬러보정이 필요하며 이로부터 생성된 HDR 영상 역시 컬러가 보정되어야 한다. 본 연구에서는 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 전에 LDR 영상들의 컬러를 보정하는 방법의 문제점을 제시하고, 직접적으로 HDR 영상의 컬러를 보정하는 HDR-레벨 컬러보정 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-200
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• 1997

영상을 분류한다거나 물체를 인식하는 방법들은 대부분 흑백 영상에 대한 것이다. 그 이유는 기존의 분류 방법에 어떻게 컬러 정보를 결합시킬 것인가 하는 문제를 쉽게 해결하지 못하거나 처리하는데 훨씬 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 연구에서는 컬러 영상들을 분류하기 위하여 기존의 고유 백터를 컬러 공간에 이용할 수 있는 방법을 제안하고, 이 고유 백터를 이용하여 컬러 얼굴 영상에 대한 분류 실험을 통해 여러 가지 특징에 대한 고유 백터를 영상 분류에 이용할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.695-698
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• 2000

본 논문에서는 이미지 데이터 컬러 속성을 기반으로 한 영상 검색 방법을 제안한다. 두 이미지 사이의 유사성을 측정하기 위하여 컬러 히스토그램의 분포 특성을 이미지 데이터베이스 영상과질의 영상에서 계산하여 유사도를 결정하도록 설계하였다. 두 영상의 유사도를 측정하기 위해 두영상의 R, G, B 히스토그램에 대해서 같은 값에 대한 빈도 수의 차를 거리로 측정한 후, 구해진 거리의 차를 비교한 방법과 히스토그램의 분포 곡선을 이루는 방정식을 구한 수 있도록 곡선 정합을 한 후에 두 영상의 컬러 특징 속성에 관한 특징 값의 추출을 위해서 다항식 보간법에 의한 방정식을 이용한 방법을 소개한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 질의에 대한 효율적인 처리를 위해 R-Tree와 최대 점을 이용하여 영상을 검색한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.529-536
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• 2015

비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.