컬러 이미지는 Cray-Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 에지 검출이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$_{-ι}$(ι=1,2, …, N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. CMP는 RCB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 컬러 모폴로지를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 부샘플링과정으로 해상도를 낮춰주는 방식이다. 생성된 CMP에서 인접 레벨간을 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성하며, 이를 에지 검출한다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.다.
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.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
우리가 흔히 얘기하는 RGB나 CMYK는 장비의 컬러 공간이다. 즉 이 값은 RGB 각 채널당 무채색에서 순색까지를 256단계로 나누어 놓은 값으로 장비의 특성에 따라 그 값이 표현하는 컬러는 다르다. 컬러에 대한 인식이 개인마다 다르듯이, 이미지를 만들어내는 각 장치(입력, 디스플레이, 출력)의 컬러 처리 방식도 매우 다양하다. 특정한 장치로 디스플레이하거나 스캔할 수 있는 컬러 범위는 기계적 특성에 따라 다르며 이러한 컬러 범위를 color gamut이라 한다.
COVID-19의 영향으로 로드샵과 수많은 오프라인 매장은 예전과 달리 많은 어려움을 격고 있다. 이에 대응하기 위하여 뷰티업계에서는 고객들의 수요를 충족하고자 다양한 비대면 서비스들을 선보이고 있다. 본 논문에서는 비대면 서비스 중 모바일 환경에서 이미지 기반 퍼스널 컬러 측정 기술의 품질과 제품 추천 서비스에 대한 고찰을 진행하였다. 현재 글로벌 서비스 시장에서 많이 활용되고 있는 엔진에 대한 다양한 실험과 실제 측색 장비를 활용한 컬러 측정 데이터에 대한 비교 분석, 서비스 구현 및 지표 데이터 등으로 구성되었다. 정밀한 실험결과를 위해 일관된 실험 환경에서 실험을 진행하였다. 본 논문이 이미지 기반 피부 컬러 측정에 따른 개인화 제품 추천 서비스의 확장에 활용될 수 있기를 기대한다.
본 논문은 그레이이미지를 컬러이미지로 변환하는 의사칼라이미지 향상에 관한 연구이다. 적용기법은 그레이이미지의 시간영역신호를 주파수영역으로 변환하고 LPF, BPF, HPF 2차원필터를 통과시켜 시간영역으로 역 변환한 후 각각에 대해 히스토그램 평활화하여 RGB 신호를 구하는 과정에서 의사 칼라를 얻는다. 실험 결과 필터주파수가 증가함에 따라 PSNR도 증가하고 낮게 설정하면 경계부분의 화질이 좋아진다. 2차원 주파수필터의 사용은 칼라 변환 시 강조하고자 하는 부분을 보다 자유롭게 변환할 수 있고 다양한 컬러 이미지로 향상되어 영상분석에 효과가 있다. 의사칼라의 변환에 의한 식별 인식능력은 9dB 정도 향상된다.
본 논문에서는 이미지 데이터 컬러 속성을 기반으로 한 영상 검색 방법을 제안한다. 두 이미지 사이의 유사성을 측정하기 위하여 컬러 히스토그램의 분포 특성을 이미지 데이터베이스 영상과질의 영상에서 계산하여 유사도를 결정하도록 설계하였다. 두 영상의 유사도를 측정하기 위해 두영상의 R, G, B 히스토그램에 대해서 같은 값에 대한 빈도 수의 차를 거리로 측정한 후, 구해진 거리의 차를 비교한 방법과 히스토그램의 분포 곡선을 이루는 방정식을 구한 수 있도록 곡선 정합을 한 후에 두 영상의 컬러 특징 속성에 관한 특징 값의 추출을 위해서 다항식 보간법에 의한 방정식을 이용한 방법을 소개한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 질의에 대한 효율적인 처리를 위해 R-Tree와 최대 점을 이용하여 영상을 검색한다.
본 논문은 세계적으로 한국문화를 좋아하는 사람들이 많아지고 있는 것을 의미하는 단어인 한류에서 알 수 있듯이 한국콘텐츠와 한국브랜드의 상품들이 세계적으로 파생되고 있는 현시점에서 디지털 한류의 지속적인 발전을 위해 선화 이미지들에 채색하는 기능성 컬러링 게임에 접목시키는 방향을 제안한다. 이용자들의 여가시간을 해결해 줄 수 있는 한국형 디지털 융복합 기능성 게임 산업 발전을 위해 상용화되어 서비스되고 있는 컬러링 게임들에서 제공되는 선화 이미지 컷들을 비교, 분석하고 기존 컬러링 게임들에서 제공되지 않는 한류콘텐츠 이미지 활용 발전방향을 찾고자 한다. 기능성 컬러링 게임 안에 사용되어지는 이미지 컷들 속에서 차별화된 한류콘텐츠 이미지 컷 활용에 대한 요소들을 찾아 컬러링 게임의 미적요소 발전방향을 연구하여 제시하고자 한다. 우리만의 미적요소를 살린 한류콘텐츠 연구들은 계속 되어야 할 것이며, 한국 게임 산업에서 디지털 모바일 디바이스 기기를 이용한 기능성 게임과 한국적 이미지를 활용한 게임 콘텐츠 요소들은 한국 대중문화 확산과 디지털 한류에 도움이 될 것이다.
디지털 워터마킹은 이미지, 사운드와 같은 멀티미디어 데이터에 지각할 수 없도록 비밀 정보를 삽입하는 기법이다 일반적으로 주파수 영역 워터마킹 기법에서는 원 이미지에 대해 주파수 변환을 하고, 그 변환 면에 부호화된 워터마크 데이터를 삽입한다. 본 논문에서 우리는 Fresnel 변환을 이용한 새로운 컬러 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 이미지를 Fresnel 변환시켜 얻은 패턴의 값들을 컬러 이미지에 삽입한다. 본 워터마킹 모델은, 컬러 이미지에 대한 워터마크 삽입을 위해 원 이미지를 RGB 성분에서 YCrCb 성분으로 분해를 한 후 Y 성분에 워터마크 이미지의 Fresnel 변환된 패턴의 실수와 허수 값을 삽입하는 기법이다. 제안된 기법의 유효성을 검증하기 위한 워터마크 삽입 추출 실험 결과 유효성을 입증 할 PSNR 값을 나타냈으며, 또한 JPEG와 같은 손실 압축 공격에 대해 내성을 지니고 있음을 보였다.
기존의 무손실 컬러 이미지 압축 연구에는 하나의 색상 채널을 압축한 뒤에 이를 이용하여 나머지 색상 채널의 값을 예측하여 압축을 수행하는 방법이 많다. 또한, 각각의 채널을 독립적으로 압축하는 경우, 무손실 색상 변환(reversible color transform을 먼저 수행하는 것이 유리하다는 연구 결과도 있다. 본 논문에서는 무손실 컬러 이미지 압축을 위한 새로운 색상변환 방법을 제안한다. 새롭게 제안하는 색상 변환은 R, G, B 색공간에서 표현된 이미지를 YCuCv 색공간으로 변환하는데, 기존의 방법에 비해 채널 간 상관관계를 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 무손실 색상 변환 방법에 비해 평균 2.6% 엔트로피를 감소시키는 성능 향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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