• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.59-62
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• 2009

In general, as a dynamic range of digital still camera is narrower than a real scene‘s, it is hard to represent the shadow region of scene. Thus, multi-scaled retinex algorithm is used to improve detail and local contrast of the shadow region in an image by dividing the image by its local average images through Gaussian filtering. However, if the chromatic distribution of the original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of the local average image depends on the dominant chromaticity of original image, thereby the colors of the resulting image are shifted to a complement color to the dominant chromaticity. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity is proposed. In multi-scaled retinex process, the local average images obtained by Gaussian filtering are divided by the average chromaticity values of the original image in order to reduce the influence of dominant chromaticity. Next, the chromaticity of illuminant is estimated in highlight region and the local average images are corrected by the estimated chromaticity of illuminant. In experiment, results show that the proposed method improved the local contrast and detail without color distortion.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.845-846
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• 2008

Multi-scaled retinex algorithm is generally used to enhance the local contrast and remove the illuminant component. However, if the chromatic distribution of an original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of resulting image depends on the dominant chromaticity of the original image, thereby inducing the color distortion. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity in the image is proposed using a average chromaticity of original image and global illuminant chromaticity. In addition, to compensate saturation, the chroma value of the resulting image is enhanced based on that of the original image in the CIELAB space.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• 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.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.165-171
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• 2018

그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.84-94
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• 2006

영상의 컬러 정보는 조명 환경에 따라 변한다. 이 경우 영상으로부터 조명 컬러를 추정하고 물체 본래의 컬러를 복원하는 것을 컬러 항상성이라 한다. 본 논문에서는 이색성 반사 모델에 기반한 새로운 컬러 항상성 복원 기법을 제안한다. 이색성 반사 모델에 기반하여 조명 컬러를 추정하기 위해서는 정확한 이색성 선을 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이색성 기울기와 이색성 선 공간을 제안하고, 이를 이용하여 이색성 선을 추정하는 기법을 제안한다. 또한 얻어진 이색성 선을 이용하여 단일 및 다중 컬러 영상에 대한 조명 추정 기법도 제안한다.

• 한국안광학회지
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• 제4권2호
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• pp.33-38
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• 1999

다색 광원에 대한 가우시안 진폭을 갖는 광학계의 결상 특성을 조사하기 위하여 다색 광원에 대한 결상 광학계의 색도(chromaticity) 변화와 조도(illuminance) 분포를 계산하였다. 본 논문에서 고려된 다색 광원은 색온도 2,856K인 텅스텐 백열 램프(incandescent-tungsten lamp)를 나타내는 A광원, 대낮의 평균 햇빛(daylight)을 나타내는 C광원, 대낮의 평균 햇빛의 파장영역을 자외선 영역까지 확대하여 보강한 $D_{65}$광원이다. 다색 광원들의 종류에 따라 기하학적 상점에서의 색도 값이 다르게 나타났으며, 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 색도 변화가 매우 작게 나타났다. 조도 분포는 다색 광원의 종류에 따라 거의 변화가 없었으며, 초점 심도는 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과로부터 결상 광학계에 입사하는 광의 진폭 형태를 균일한 진폭에서 가우시안 형태로 변조시켜줌으로써 초점 심도는 크게, 색도 변화는 작게 할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.189-192
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• 2001

본 논문에서는 65MHz의 고속 동작을 요구하고 1344*806의 고해상도를 가지는 HDTV에서의 다양한 색조 변환을 위한 실시간 영상 처리 시스템을 제안한다. 입력 영상의 색조를 변환하기 위해서는 입력 영상의 색 온도를 구하는 것 이 필요하다. 색 온도를 구하기 위해서는 2-D 색도 좌표 계산 알고리즘을 필요로 한다. [1]. 그러나, 2-D 색도 좌표계간 알고리즘을 채택하면 하드웨어 부담이 매우 큰 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 2-D 알고리즘의 성능을 유지하면서, 하드웨어 복잡도를 감소시킬 수 있는 1-D 색도 좌표에 의한 계산 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 Xilinx Virtex FPGA XCV 2000E-6BG560을 이용하여 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.292-303
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• 2001

임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.