• Title/Summary/Keyword: 컬러영상처리

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Pig Detection using Depth Information under Heating Lamp Environments (보온등 환경에서 깊이 정보를 이용한 돼지 탐지)

  • Choi, Younchang;Sa, Jaewon;Chung, Yongwha;Park, Daihee
    • 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.

A Study on the System for Lane Departure Detection Using Color Data Processing (컬러정보처리를 이용한 차선이탈경보시스템의 연구)

  • Shin Cheon Woo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.8 no.3
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    • pp.428-437
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    • 2005
  • In this paper, we developed lane departure warning system for lane departure situation of vehicle, accidentally. Color level of yellow lane of road side is changed to black and white level. And black and white level value of relevant pixel of original and yellow lane through added process of this are emphasized. In lane departure detection system, color image data processing method could improve the recognition of the yellow lane(central lane). We could get a system Performance of the high-speed image data Processing. Therefore, lane departure warning system will be utilized at the device for the safety going of the vehicle.

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Contend Base Image Retrieval using Color Feature of Central Region and Optimized Comparing Bin (중앙 영역의 컬러 특징과 최적화된 빈 수를 이용한 내용기 반 영상검색)

  • Ryu, Eun-Ju;Song, Young-Jun;Park, Won-Bae;Ahn, Jae-Hyeong
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.5
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    • pp.581-586
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    • 2004
  • In this paper, we proposed a content-based image retrieval using a color feature for central region and its optimized comparing bin method. Human's visual characteristic is influenced by existent of central object. So we supposed that object is centrally located in image and then we extract color feature at central region. When the background of image is simple, the retrieval result can be bad affected by major color of background. Our method overcome this drawback as a result of the human visual characteristic. After we transform Image into HSV color space, we extract color feature from the quantized image with 16 level. The experimental results showed that the method using the eight high rank bin is better than using the 16 bin The case which extracts the feature with image's central region was superior compare with the case which extracts the feature with the whole image about 5%.

Determining the reference image with radiometrically different images (밝기가 다른 이미지에서의 레퍼런스 이미지 결정 방법)

  • Oh, Changjae;Ham, Bumsub;Shin, Hyungchul;Sohn, Kwanghoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.8-10
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    • 2011
  • 컬러는 영상처리 분야에서 중요한 단서로 사용될 수 있는 정보이다. 하지만 실제로 촬영한 영상의 경우에는 빛과 카메라 특성 등 다양한 요소들의 영향으로 인해 이미지 간 컬러 정보의 불일치가 빈번히 일어난다. 따라서 컬러가 다른 여러 장의 영상을 입력 영상으로 사용하는 경우, 입력 영상간 컬러를 동일하게 맞춰 주어야 한다. 이를 수행함에 있어서, 어떠한 이미지를 레퍼런스 이미지로 결정할 것인가는 매우 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는, 히스토그램 등화(histogram equalization) 기법을 이용하여 입력 이미지들의 비용을 결정해줌으로써, 레퍼런스 이미지를 결정하는 방법을 제시한다. 스테레오 매칭을 통해 다양한 밝기의 입력 영상에서 가장 좋은 결과를 얻을 수 있는 레퍼런스 이미지를 결정할 수 있음을 보였다.

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Depth Map Upsampling via Markov Random Field without Color Boundary Noise Effect (컬러경계 잡음 현상을 제거한 Markov 랜덤 필드 기반 깊이맵 업샘플링)

  • Mun, Ji-Hun;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.101-104
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    • 2014
  • 3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

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Detecting Faces on Still Images using Sub-block Processing (서브블록 프로세싱을 이용한 정지영상에서의 얼굴 검출 기법)

  • Yoo Chae-Gon
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.13B no.4 s.107
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    • pp.417-420
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    • 2006
  • Detection of faces on still color images with arbitrary backgrounds is attempted in this paper. The newly proposed method is invariant to arbitrary background, number of faces, scale, orientation, skin color, and illumination through the steps of color clustering, cluster scanning, sub-block processing, face area detection, and face verification. The sub-block method makes the proposed method invariant to the size and the number of faces in the image. The proposed method does not need any pre-training steps or a preliminary face database. The proposed method may be applied to areas such as security control, video and photo indexing, and other automatic computer vision-related fields.

Colormap Construction and Combination Method between Colormaps (컬러맵의 생성과 컬러맵간의 결합 방법)

  • Kim, Jin-Hong;Jo, Cheol-Hyo;Kim, Du-Yeong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.1 no.4
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    • pp.541-550
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    • 1994
  • A true color image is needed many data on the occasion of the transmission and storage. Therefore, we want to describe color image by a minority data without unreasonableness at eyesight. In this paper, it is presented 256 colormap construction method in RGB, YIQ/YUV space and common colormap expression method at merge between colormaps by reason of dissimilar original color image to display at a monitor for each other colormap at the same time. In comparison with processed result in RGB, YIQ/YUV space, it was measured by PSNR, standard variation, and edge preservation rate using sobel operator. Process time is 3second in colormap construction and 2second in merge between colormaps. In the PSNR value, RGB space has higher 0.15, 0.34 on an average than YIQ and YUV spae. Standard variation has lower in 0.15, 0.41 on an average than Yiq and YUV space. But in the data compression, YIQ/YUV space have about 1/3 compression efficiency than RGB space by reason of use to only 4bit of 8bit in color component.

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A lossless compression scheme for color-indexed character images (컬러 인덱스 캐릭터 영상의 무손실 압축)

  • Kwon Hyukmin;Kim Manbae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.223-228
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    • 2004
  • 현재 모바일 환경에서 PDA, 휴대폰 등으로 많은 캐릭터 영상들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 이러한 캐릭터 영상들의 무손실 동영상 압축 방법을 제안한다. 캐릭터 영상은 256컬러 인덱스 영상이며. 영상간에 유사한 컬러로 제작된다. 제안한 압축방법은 기존 MPEG, H.264에서 사용하는 동영상 부호화 기법이외에도 캐릭터 영상의 특성을 반영한다. 각 블록 타입을 DC mode, INTER mode, 및 INTRA mode로 분류하는데 다른 mode와 유사하게 DC mode는 캐릭터 영상의 특성을 활용한다. INTER mode는 예측 에러의 분포를 분석하여 세 가지 예측 방법들 중에서 압축 효율이 우수한 방법으로 처리한다. 또한 INTRA mode는 4개의 서브모드로 나누어 압축 효율성을 제고한다. 12개의 캐릭터 실험 영상들은 각각 12장의 영상으로 구성되는데, 제안 압축 방법을 적용하면 평균 1.44:1의 압축율을 얻는다. 또한 실험결과에서는 각 블록 타입의 비율 및 INTRA와 INTER블록의 비율을 조절하여 얻어 지 는 압축율의 변화를 조사하였다.

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Development of a Color Imaging Assistance Tool for Display and ASIC Development (디스플레이 및 ASIC개발을 위한 컬러이미징 지원도구 개발)

  • Kim, Jin-Seo;Kang, Byung-Ho;Cho, Maeng-Sub
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.523-526
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    • 2003
  • 디지털 영상장비 및 화질관련 ASIC 을 개발하는 데 있어서 영상의 화질개선을 위한 보다 과학적이고 객관적인 개발 방법 및 영상 품질 평가 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 LG PDP 60", DTV 에 장착되는 ASIC 에 적용된 화질 개선 알고리즘 개발을 중심으로 다양한 종류의 영상장비 생산 현장에서 컬러과학 및 이미징과학에 대한 전문 지식이 없이 쉽게 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘을 관찰자 실험을 통해 평가, 분석할 수 있도록 개발한 컬러이미징 지원도구$(MagicQuality^{TM})$에 대하여 설명한다.

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3-D Building Reconstruction from Standard IKONOS Stereo Products in Dense Urban Areas (IKONOS 컬러 입체영상을 이용한 대규모 도심지역의 3차원 건물복원)

  • Lee, Suk Kun;Park, Chung Hwan
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.26 no.3D
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    • pp.535-540
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    • 2006
  • This paper presented an effective strategy to extract the buildings and to reconstruct 3-D buildings using high-resolution multispectral stereo satellite images. Proposed scheme contained three major steps: building enhancement and segmentation using both BDT (Background Discriminant Transformation) and ISODATA algorithm, conjugate building identification using the object matching with Hausdorff distance and color indexing, and 3-D building reconstruction using photogrammetric techniques. IKONOS multispectral stereo images were used to evaluate the scheme. As a result, the BDT technique was verified as an effective tool for enhancing building areas since BDT suppressed the dominance of background to enhance the building as a non-background. In building recognition, color information itself was not enough to identify the conjugate building pairs since most buildings are composed of similar materials such as concrete. When both Hausdorff distance for edge information and color indexing for color information were combined, most segmented buildings in the stereo images were correctly identified. Finally, 3-D building models were successfully generated using the space intersection by the forward RFM (Rational Function Model).