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 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
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 논문은 컬러 인접성과 클러스터링 기법을 이용한 객체 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 컬러 인접성이란 영상내의 서로 이웃한 영역에서 나타나는 컬러의 특징값을 말하고, 영상 데이터베이스로부터 사용자가 찾고자하는 영역과 유사한 후보 영역들을 우선 추출하는데 사용된다. 또한 클러스터링 기법은 후보 영역들 가운데 객체가 존재하는 영역만을 추출하는데 사용되고, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 측정을 위하여 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 방법이 사용된다. 제안하는 방법에서 사용되는 영상의 컬러쌍 정보는 객체의 이동, 회전 그리고 크기 변화에 강건하며, 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
다중-레벨은 영상의 모든 레벨에서 서로 다른 영상으로 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 다양한 컬러 영상의 표현에서 워터마크의 강인성와 무감지성을 보장하기 위해서 컬러 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환하고, 다중-레벨의 Y-요소에 대해 저해상도로부터 전체 해상도로 대역 확산하는 다중-레벨 데이터 은닉을 위한 디지털 워터마킹 내장 기법을 제안한다. 컬러 신호에서 Y-신호와 저해상도의 워터마크 내장은 시각적으로 드러날 위험은 크지만 다양한 컬러와 영상의 변형에서 워터마크의 강인성을 보장할 수 있다. 실험 결과, 워터마크가 내장된 웨이브릿 압축 영상에서 워터마크의 강인성과 무감지성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 화자의 입술 움직임으로부터 음성을 인식하는 자동 독순에서 회색조 영상 대신 컬러 영상을 사용하는 것의 유용성에 대해 고찰한다. 먼저 인간의 독순 실험을 통해 컬러 정보가 인식 성능에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 다음으로 주성분분석을 이용한 자동 독순에서 회색조 또는 컬러 입술영상을 사용하는 경우에 대해 인식 성능을 비교한다. 다양한 컬러 좌표계에 대한 실험을 통해 컬러 영상의 사용으로 인식율이 향상됨을 보인다. 특히 RGB 좌표계를 사용했을 때 가장 좋은 성능을 얻으며, 회색조의 경우에 비해 잡음이 없는 환경에서는 4.7%, 잡음이 있는 경우 평균 13.0%의 상대적 오인식율 감소를 얻을 수 있음을 확인한다.
디지털 영상이나 물체의 컬러 정보를 표시하는 일반적인 방법은 컬러를 Red(R), Green(G), Blue(B)의 삼색 정보로 표현하는 것이다. 디지털 영상이나 물체의 컬러 정보는 380nm-780nm의 가시광선 영역에 걸쳐 분포하는 분광 특성에 의해 결정지어지며, Red, Green, Blue의 특정 세 채널의 정보만 이용하여 영상을 렌더링 하는 경우, 다른 분광 정보에 포함된 특성에 의해 나타날 수 있는 조명 정보의 변화에 따른 영상의 컬러 변화를 인지할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 R, G, B 삼색 정보를 이용한 영상 렌더링과 분광 정보를 이용한 렌더링 방법에 대해 설명하며, R,G,B 삼색 정보를 이용하여 표현할 수 없는 Metamerism 효과를 분광 정보를 이용하여 표현하는 방법을 설명한다.
본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.
컴퓨터 주변 장치를 통해 다루어지는 디지털 영상의 컬러 화질 개선을 위하여 행해지는 영상의 컬러 정보 변환에 산업 표준으로 그 사용이 점차 확대되어 가고 있는 ICC 디바이스 프로파일 표준 규격에 대하여 초기 버전인 3.0 에서 최신 버전인 4.0 까지의 개정안에 대해 알아보고, 한국전자통신연구원에서 개발한 ICC 디바이스 프로파일을 이용한 컬러운영시스템을 이용한 영상 변환에 대하여 알아본다.
본 논문은 그레이 영상을 컬러영상으로 변환하고 컬러농도를 변환하여 출력영상을 향상시킨 연구이다. RGB 컬러성분을 추출하기 위한 의사컬러링은 2D고속웨이브릿 변환(FWT)에 의한 필터뱅크 재배열을 적용하고 후처리에서 각각의 모노컬러는 노이즈제거와 영상향상을 위해 이산 컬러농도변환(CIT)을 적용한다. 실험결과 출력영상은 일반 웨이블릿 변환 적용보다 PSNR 30dB이상 개선된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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