• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1641-1648
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• 2017

본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.599-610
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• 2010

고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.277-280
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• 2007

특정컬러정보 검출기반의 이동객체 탐색 알고리듬을 구현한다. 입력 이미지에 대해 조도변화 및 노이즈 제거 등을 위해 전처리 과정을 거치고, 이동객체 탐색은 R,G,B 각 채널의 영상차를 이용하여 객체를 검색한다. 실험 결과 검색 속도는 윤관선 탐색 및 정합법에 비해 15% 향상되었고 안정적이다. 또한 컬러 정보 기반의 객체 탐색이 가능함을 제시하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.75-84
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• 2020

본 논문은 가시성 테스트를 고려한 실시간 원 바운스(One-bounce) 간접 조명 알고리즘을 소개한다. 먼저, 소수의 레이를 현재 픽셀의 반구 위로 방출시켜 씬 오브젝트들과의 첫 교차점을 계산한다. 만약 해당 교차점이 광원으로부터 직접적으로 조명을 받고 있다면, 해당 지점의 조명 컬러를 수집 한다. 그 다음, 간접 가시성을 얻기 위해 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하는 3D 밉맵 레이 마칭 알고리즘(MRM)을 사용한다. 이후 로컬 평균 교체(LMR) 방법을 이용한 에지 보존 필터링 기법을 반복하여 간접조명 이미지의 노이즈를 제거 한다. 본 연구의 방법은 고품질 전역 조명 이미지를 효율적으로 생성할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.1-9
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• 2010

일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.