영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴로지의 유용성 평가를 위해 이미지에서 중요한 에지를 검출하고자 한다. 여기서 이미지 피라미드 구조는 최초 컬러 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링의 순차적인 실험 과정의 단계를 본 논문에서 제안한 CMP를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하여. 효율적인 특징 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
컴퓨터 비전 분야에 있어서 컬러 영상이 보다. 많은 정보를 포함하고 있음에도 불구하고 90년대 후반까지는 주로 흑백 영상(gray level image)을 대상으로 하여 연구가 이루어져 왔으며, 2000년대 들어서야 컬러 영상(color image)에 대한 연구가 활발히 진행되기 시작했다. 그 동안의 연구 결과들은 흑백 영상에서도 깊이 추정에 필요한 정보를 충분히 얻을 수 있음을 보여주지만 보다 나은 결과를 위해 컬러 정보의 이용은 필수적이다. 본 논문에서는 Opponet Color Model(OCM)에 기반한 에지 추출 기법을 제안 한다. Opponet Color Model이란 인간의 컬러 인식 과정을 연구하던 중 개발된 모델로서 망막의 세포에 감지된 영상이 뇌에 전달되기까지의 과정을 실제로 모델링 한다. 일반적으로 인간의 뇌는 눈으로부터 오는 적(red), 녹(green), 청(blue)의 정보를 각각 따로 입력 받아 컬러를 인식한는 것으로 알려져 있다. 그러나 OCM은 컬러 정보가 전달되는 과정에서 중간의 매개 세포를 거침으로 해서 어떠한 변화가 가해짐을 보여주는데 이러한 과정을 Opponet Color Processing이라 한다. 본 논문에서는 컬러 영상을 이용함에 있어 이미 기존의 여러 모델이 존재 하나 Opponet Color Model에 기반한 에지 추출 기법이 보다 우수함을 보인다.
최근 고해상도의 영상과 컬러항공영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물 지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물 지모의 복잡성으로 인하여 지물의 추출이 쉽지 않다. 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 지형정보 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 LIDAR 자료와 수치지도를 이용하여 보다 자동화된 과정으로 처리하므로서 그 판독력을 증대시키고자 한다.
본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축하는 첫 단계인 번호판 추출에 관한 것으로 차량과 번호판의 색상이 같은 경우에 대해서도 실험을 하였다. 본 논문에서는 RGB 컬러 정보 대신에 HSI 컬러 정보를 사용하여 특징점을 추출하였고, morphology를 이용하여 크기 보정을 반복 실행하며, 실패할 경우 merge 등을 통하여 최종적으로 크기를 보정한다. 그리고, 정확한 번호판 추출을 위해 한번 더 hue값을 이용한 보정을 함으로써 원하는 번호판 영역을 정확히 추출한다.
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.
본 논문에서는 컬러 정보와 형태 정보를 이용한 상표 영상 검색 시스템을 제안하였다. 컬러 정보는 영역을 분할하여 영역별 컬러 분포 히스토그램 특성에 근거한 컬러 정보를 이용하였고, 형태 정보는 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산을 이용하였다. 특히, 무게중심을 이용한 angular 샘플링을 이용하여 특징을 추출하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 사용자는 컬러와 형태 정보에 의한 검색을 수행하고, 또한 가중치를 부여함으로써 두 방법을 혼합하여 사용할 수 있다.
아날로그 NTSC 비디오 디코더 신호를 디코딩하여 디지털화된 컬러 값을 얻기 위해서는 컬러 버스트 신호를 동기화 해야 한다. 이 버스트 신호를 이용하여 Y. I. O의 값을 분리하기 때문이다. 아날로그 디코더의 경우에는 내부에 버스트 신호와 동기화 한 클럭을 PLL이나 DLL등을 이용하여 발생시켜서 I의 위치를 알아낸다. 비디오 신호 해독을 위한 전용의 PLL을 위해 아날로그 방식의 VLSI설계를 하는 것은 많은 노력이 들어갈 뿐만 아니라 특정 Fab에 종속되어 전체 칩의 이식성을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 아날로그 PLL이 없이도 디지털 입력데이터의 산술 연산을 통해서 컬러 버스트 동기화를 검출하는 방법을 제안한다.
컬러 사진을 흑백으로 바꿔 데이터 셋을 구축해 CNN 모델을 트레이닝 시킨다. HSI 컬러 모델에서 흑백 사진으로부터 밝기 값은 알고 있음으로, 나머지 두 컬러 영역 색상, 채도를 CNN 모델이 추측하도록 학습을 시켜, 흑백사진으로부터 컬러 사진을 만들어낸다. 이 기술을 채색이 안된 불교 미술 그림에 적용하여 채색을 시키는 것에 대한 연구를 진행하였다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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