• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.89-96
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• 2015

인간의 시각은 색순응을 통해서 사물의 색을 광원의 색에 영향 없이 인지 할 수 있다. 반면에, 카메라는 입력 값을 그대로 기록하기 때문에, 광원에 따라 물체의 색이 다르게 나타난다. 최근에 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint; NMFsc)를 이용한 광원추정 방법이 제안되었다. 이 방법은 낮은 희박성 제약조건을 사용해서 광원을 추정하고, 높은 희박성 제약조건을 사용해서 반사율을 추정한다. 하지만, 희박성 제약조건의 비음수 행렬분해를 이용한 광원 추정 방법은, 영상의 전역적인 정보를 사용하므로, 영상에서 동일한 색이 넓은 영역에 존재하는 경우, 추정된 광원이 큰 오차를 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 영상에서 주색도 분석과 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정 방법을 제안하였다. 먼저 주색도를 분석하기 위해 영상을 색도 좌표계로 옮기고 색도 히스토그램을 이용하여 유사한 색도를 가지는 영역들로 영상을 분할한다. 다음으로 영상의 주색도는 분할된 영상들 중 색도의 표준편차가 가장 적은 영상의 색도로 선택한다. 마지막으로 주색도 분석 결과와 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용해 입력 영상에서 주색도 성분을 제거하고 최종적인 광원을 추정한다. 실제 촬영 영상에 대한 평균 각오차를 사용하여 기존의 방법과의 성능을 비교하였고, 그 결과 제안하는 방법의 평균 각 오차는 5.5를 나타내어 영상의 주 색도를 포함하여 광원을 추정한 기존 방법의 평균 각 오차 5.7 보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.171-181
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• 2011

본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.52-59
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• 2009

어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1782-1791
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• 2016

Various color spaces such as RGB, HSV, log-chromaticity have been used in the field of person re-identification. However, not enough studies have been done to find suitable color space for the re-identification. This paper reviews color invariance of color spaces by diagonal model and explores the suitability of each color space in the application of person re-identification. It also proposes a method for person re-identification based on a histogram refinement technique and some fusion strategies of color spaces. Two public datasets (ALOI and ImageLab) were used for the suitability test on color space and the ImageLab dataset was used for evaluating the feasibility of the proposed method for person re-identification. Experimental results show that RGB and HSV are more suitable for the re-identification problem than other color spaces such as normalized RGB and log-chromaticity. The cumulative recognition rates up to the third rank under RGB and HSV were 79.3% and 83.6% respectively. Furthermore, the fusion strategy using max score showed performance improvement of 16% or more. These results show that the proposed method is more effective than some other methods that use single color space in person re-identification.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.49-55
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• 2012

This paper proposes an efficient method of object identification and localization for image recognition. The new proposed algorithm utilizes correlogram back-projection in the YCbCr chromaticity components to handle the problem of sub-region querying. Utilizing similar spatial color information enables users to detect and locate primary location and candidate regions accurately, without the need for additional information about the number of objects. Comparing this proposed algorithm to existing methods, experimental results show that improvement of 21% was observed. These results reveal that color correlogram is markedly more effective than color histogram for this task. Main contribution of this paper is that a different way of treating color spaces and a histogram measure, which involves information on spatial color, are applied in object localization. This approach opens up new opportunities for object detection for the use in the area of interactive image and 2-D based augmented reality.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.51-56
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• 2011

흑체의 온도 변화에 대한 영상의 색차를 줄이는 본질 영상은 단일 불변 방향을 검출하고 백색 장면 조명체를 기반으로 하기 때문에 실영상에 존재하는 다수의 불변 방향과 유색 장면 조명체에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ${\chi}$-색도 공간에서 ROI의 전방향프로젝션과 백색패치의 평행이동을 통해 불변 방향을 검출하는 본질 영상 획득 기법을 제안한다. 3차원 RGB 공간 분석의 어려움으로 인하여, 본 논문 또한 밝기가 고려되지 않은 ${\chi}$-색도 공간을 사용한다. 이 공간에서 유색 조명체의 효과는 백색패치의 평행이동을 통해 감소시키고, 색차에 따라 가상의 선분으로 나타나는 불변 방향은 ROI의 전방향 프로젝션을 통해 검출한다. 다수의 불변 방향을 고려하여 ROI 선택은 3D 히스토그램에서 빈도수에 의해 결정한다. 검출 후, 본질 영상은 불변 방향의 직교 방향으로의 프로젝션과 RGB영상으로의 역변환 과정을 통해 획득된다. 실험에서 Ebner가 제안한 데이터집합을 실험 영상으로 이용하였고, 불변 방향의 표준편차와 색항등성 측도를 평가 측도로 사용하였다. 제안한 기법의 실험 결과는 엔트로피 기법보다 불변 방향의 표준 편차가 낮았으며, 기존의 기법에 비해 색항등성이 2배 이상 높았다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.83-91
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• 2019

본 연구는 화재 피해를 입은 콘크리트 구조물을 디지털 카메라 및 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용하여 손상도 평가를 하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 W/C=0.5(일반 강도) 및 0.3(고강도)의 모르타르 및 페이스트 시료를 전기로에 넣어 $100^{\circ}C$에서 $1000^{\circ}C$까지 화재피해를 모사한 후, 압축강도 및 색도 분석을 분석하였다. 여기서 페이스트는 분말형태로 가공하여 CIELAB 색도를 측정하였고, 디지털 카메라로 시료를 촬영한 후 색상 강도 분석(color-intensity analyzer) 소프트웨어로 RGB 색도를 측정하였다. 그 결과 가열 온도 $400^{\circ}C$ 까지는 압축강도 잔존율이 W/C=0.5는 87.2 %, W/C=0.3은 86.7 % 수준의 강도 손상을 보였다. 그러나 $500^{\circ}C$ 이상에서는 급격한 강도 저하가 나타났으며, W/C=0.5는 55.2 %, W/C=0.3은 51.9 %의 압축강도 잔존율이 나타났다. $700^{\circ}C$ 이상에서는 W/C=0.5는 26.3 %, W/C=0.3은 27.8 %으로써 구조물의 내구성을 확보할 수 없는 수준이었다. $L^*a^*b$ 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 $b^*$가 급격히 높아지는 결과가 나타났다. 이는 $700^{\circ}C$이후에서 노란색의 강도가 강해지는 것으로 분석된다. 또한, RGB 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 R 및 G의 히스토그램 첨도 및 빈도가 높아지는 것을 확인하였다. 이는 R 및 G의 픽셀(화소)이 많아지는 것으로 분석된다. 따라서 화재 피해를 입은 콘크리트의 색도 분석은 노란색($b^*$ 혹은 R+G)의 변화를 확인하는 것으로 손상 정도를 예상하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.71-79
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• 2011

이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.