본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 컬러번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개선하는 방법을 제시한다. 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘은 비디오 신호에 포함된 색도 신호의 천이를 개선하기 위하여, 색도 신호의 일정 윈도우 영역에 존재하는 주변 화소들의 국부 최대값 및 국부 최소값을 바탕으로 얻어낸 계단 신호를 사용한다. 대역 제한된 색도 신호에서 이웃에 존재하는 화소들간의 색도 차를 계산하여 에지 특성을 분석하고 계산된 색도 차를 바탕으로 입력 신호와 계단신호와의 공간 적응적 가중치를 결정한다. 실험 결과에서는 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘이 컬러 번짐 효과를 효과적으로 제거하여 선명하면서도 자연스러운 영상을 얻어내는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.
이 논문은 에지 검출을 위해 다른 컬러 영역사이의 테두리선을 삽입한 효과를 분석한다. 컬러코드를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하지는 않는다. RFID 방식을 보상하고, 디지털 카메라의 이용률이 높아져서 컬러코드에 대한 관심이 매우 증가하고 있다. 그러나 컬러의 왜곡이 심해지면 컬러코드의 확산을 저하시키게 된다. 왜곡된 컬러의 효과를 감소시키기위해서 영역내 화소 각각의 특성보다 각 영역 전체의 화소를 통계적으로 처리하는 방법이 바람직하다. 이 처리를 위해서 영상 영역화가 필요하다. 연결되지 않은 에지를 검출하기 위해 인접 컬러 영역사이에 2 화소 크기의 테두리선을 삽입한다. 테두리선은 흰색, 검은색 경계선이 사용된다. 2 종류의 테두리선이 삽입된 영상에 대한 에지 검출이 수행되고, 그 결과가 테두리선이 삽입되지 않은 에지 검출 결과와 비교한다. 검은 테두리선을 삽입한 결과는 지퍼효과에 의해 에지 검출 능력이 저하되고, 흰 테두리선을 삽입한 결과는 삽입하지 않은 경우보다 에지 검출 능력이 향상되었다.
본 논문에서 적외선(IR; Infrared), 자외선(UV; Ultraviolet), 가시광선(VR; Visible ray)의 영역에서 촬영한 설진 영상으로부터 가장 효과적인 설태 인식을 위한 최적 혀 영상 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설진에서 혀 영상 촬영을 위한 최적 파장 범위와 해당 파장에서 설태 분석에 최적의 컬러 영상을 선정한다. 최적 영상 선정을 위해서는 각 파장별로 촬영한 혀 영상을 LAB, HSV, YcBcR, RGB 컬러모델로 변환하고, 변환된 영상들로부터 설태와 비설태 영역의 히스토그램(Histogram)을 분석에 의해서 영역-분별력을 측정한다. 실험 결과 설진에서 설태 인식을 위한 최적 혀 영상은 자외선 영역에서의 RGB 컬러모델로 나타났다.
본 시험은 컬러감자의 안토시아닌 함량에 영향을 미치는 환경요인을 구명하기 위하여 수행되었다. 컬러감자 '홍영'과 '자영'을 전국 감자 주요 재배지역 14곳에 파종한 후 각 지역의 토양 화학성과 기상환경 조건을 분석하였고, 각 지역에서 생산된 감자 괴경의 안토시아닌 함량을 분석하였다. 아울러 분석된 안토시아닌 함량과 토양 및 기상환경과의 관련성을 상관분석을 통해 조사하였다. 품종 간 비교에서는 시험이 수행된 대부분의 지역에서 자주색 '자영'이 붉은색 '홍영'보다 안토시아닌 함량이 높은 것으로 나타났다. 지역을 고랭지, 준고랭지 및 평난지로 구분하였을 때, 대체적으로 고도가 높은 지역에서 생산된 컬러감자의 안토시아닌 함량이 높았다. 수확된 컬러감자 괴경의 안토시아닌 함량과 토양의 화학적 성분과의 상관분석에서는 유일하게 토양산도와 유의성 있는 부의 상관계수를 보였다. 또한 안토시아닌 함량과 기상환경 조건들과의 상관분석에서는 파종후 80~100일 사이의 평균온도 및 최저온도와 유의성 있는 부의 상관계수를 보였다. 즉, 이 시기의 평균온도와 최저온도가 낮은 지역에서 안토시아닌 함량이 높은 컬러감자 괴경이 생산되었다. 이상의 결과는 고품질의 컬러감자를 생산하기 위한 적지선정이 필요한 생산자와 산업체에 유용한 정보로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
위치정보를 활용한 응용시스템을 구축하는 경우 컬러 이미지 처리를 위하여 조명이나 객체의 물리적 특성에 불변한 특징값을 활용하게 된다. 이 연구에서는 컬러불변치로 재정의된 픽셀을 기반으로 한 여러 이미지 특징값을 단순 비교분석함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 그 결과를 활용하고자 한다.
최근 생활이 발전할수록 조화로운 색의 선택에 관한 관심이 점점 높아지고 있다. 오스트발드 컬러조화이론에서 발전한 NCS 는 각 색상이 퍼센트 별로 수치화되어 시스템화되기 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 NCS 적용을 위한 오스트발드의 이론을 분석하고 이들 가운데 대표적인 컬러 조화론의 적용을 위한 위상적 매치 방안을 제안함으로써 향후 다양한 컬러 연구에 활용하고자 하였다.
디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.
본 논문의 첫 번째 목적은 전체 브랜드를 위해 디자인 분석 프레임과 컬러 플랜 전략과정에 대한 설계이다. 전체 brand 의미 및 색상의 분석 프레임을 위해 I.R.I 시스템과 기호론적 관점에 근거하여 다양한 분석을 행하였다. 주요 연구는 브랜드 환경에 적용하여 분석 틀의 타당성을 입증한 것이다. SWOT 분석으로 컬러 프레임을 기반으로 설계 통합에서 분석의 일관성을 유지하였으며, 컬러 전략 계획에 대한 이론적 검토를 행하였다. 이를 통해, 총 브랜드 전략과 컬러 디자인의 요구 및 분석 프로세스에 대한 역할을 모색하였으며, 그 결과로 상업적인 성공의 유형을 개념화하여 브랜드와 색채의 시각화를 확립하였다. 결론적으로, 총 브랜드의 디자인 처리 분석과 적용을 통한 상용화, 시각화 및 표현을 통해 전체 브랜드의 이미지 분석 결과를 소개하고 색상 디자인 계획을 최적화 하는 과정까지의 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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