색 항상성 알고리즘의 주된 목적은 광원의 색도를 추정하는 것으로, 최근 통계 기반과 학습 기반 및 통계와 학습의 조합 기반의 색 항상성 알고리즘들이 다양하게 연구되고 있다. 통계 기반 알고리즘은 특정 가정을 만족하는 영상들에 대해서만 수행이 가능하고, 학습 기반 알고리즘은 정확한 전처리와 학습 데이터가 요구되는 복잡한 방법이다. 그리고 통계와 학습의 조합 기반 알고리즘은 사전에 결정되거나 동적으로 변하는 가중치에 따라 결과가 의존적이기 때문에, 이를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 에러에도 민감하다. 따라서 본 논문은 복잡한 전처리를 요구하지 않으며, 다양한 환경 조건 하에서 광원 추정이 가능한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 영상 내에서 광원의 영향이 강하게 미치는 부분은 한 채널의 표준 편차가 나머지 두 채널에 비해 큰 차이를 가진다. 이 가정을 기반으로, 광원 정도(DIT, degree of illumiinant tinge)라고 불리는 비용 함수는 광원이 보정된 영상의 질을 결정하기 위해 제안된다. 표준 광원(d65) 하의 영상이 다른 광원 하의 영상에 비해 더 작은 DIT 값을 가진다. 본 논문에서 군집단 최적화(PSO, particle swarm optimization) 기반의 집단지성(swarm intelligence)은 DIT를 최소화하기 위해, 주어진 영상의 최적 광원을 찾는데 사용된다. 제안한 방법은 실세계 데이터셋을 통해 평가하였고, 실험 결과는 제안된 방법의 효율성을 입증하였다.
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
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.
The color filter os made in four methods ; dyeing, printing electrodisposition and pigment dispersed method. Among technologies for color filter manufacture, pigment-dispersed and hybrid method are dominant over all others in commercial manufacture of large scale, fine resolution color filter for liquid crystal display. In this paper to investigate the possibility of the color filter manufacture for LCD by screen printing method, we synthesyzed PVA/sbQ screen emulation for high resolution, estimated image of printed fine pattern and manufactured color filter by screen printing. Results of the study are as follow and found the screen printing method os useful and valid from it. 1. Fine pattern is formed due to photocyclodomerization of -C=C- bond at 342nm, on the other hand unexposured parts are removed in water. 2. sharpness and resolution of fine pattern is improved at mesh streching angle 22.5 and 45 than 0 degree. It is expected due to resistance between inks and mesh streching angles. 3. Spectral characteristics of sample inks were R(640nm), G(535nm), B(470nm), transmittance were R(92%), G(79%), B(70%) and chromaticity coordinate values were R(0.62,0.33), G(0.32,0.59), B(0.14,0.17)
We present a methodology to detect moving shadows in video sequences, which is considered as a challenging and critical problem in the most visual surveillance systems since 1980s. While most previous moving shadow detection methods used hand-crafted features such as chromaticity, physical properties, geometry, or combination thereof, our method can automatically learn features to classify whether image segments are shadow or foreground by using a deep learning architecture. Furthermore, applying Markov Random Field enables our system to refine our shadow detection results to improve its performance. Our algorithm is applied to five different challenging datasets of moving shadow detection, and its performance is comparable to that of state-of-the-art approaches.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
이미지 내에서 객체를 검출하고 해당 위치를 추출하는 지역화 기법은 컴퓨터 비전에서 많이 활용되는 기술이다. 기존 연구들은 하나의 객체를 대상으로 위치 검출을 수행하지만, 실제 사진에서는 다수의 유사 객체를 포함하는 경우가 많기 때문에, 활용에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 인식을 위해 객체 지역화의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 YCbCr 색채 성분에서 코렐로그램 역투영 기법을 활용하여 객체 지역화 문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 질의 이미지의 객체가 포함되는 이미지의 위치를 검출할 수 있으며, 다수의 유사 객체가 존재할 경우 포함되는 객체 개수 정보 없이도 유사 후보 객체의 영역과 위치를 검출할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능을 평가할 실험 결과, 기존에 연구된 방법에 비해, 21%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해, 색상 코렐로그램이 히스토그램 기법보다 성능적 우위를 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 색 공간과 공간-색상 정보를 통해 객체 지역화 문제를 해결할 수 있는 또다른 기술을 제시한 것으로 학문적 기여를 검증하였다.
PACS has been run at the Kyung Hee University Medical Center(KHMC) since 2001, and the installation and operation of PACS have contributed to automation and quantification of KHMC's medical environment During these five years our greatest concern is how to make our own guiding principle of diagnostic monitor QA which is adapted to international standards. In accordance with the terms of 'KHMC QA Guideline', 'AAPM TG18', 'SMPTE RP133', 'DICOM Part14', 'DIN V 6868-57', 'JESRA X-0093', 'JIS Z4752-2-5' and 'KCARE', concern about quality assurance of medical images are on the increase. With the investigation of acceptance testing and quality control of international standards for medical display devices, and data collection and analysis for recommended guideline, it is reported that acceptance testing(quality control), including geometrical distortion, display reflection, luminance response, luminance uniformity, display resolution, display noise, veiling glare and color chromaticity being adequate and effective to domestic hospital environments for medical display devices and assessment methods according to each performance. Accordingly, KHMC classified the checkpoint items by period, at the time of monitor setting, monthly, quarterly, half-yearly and annually. Periodic classification of checkpoint items for monitor QA makes a good guideline for image QA/QC and useful guideline for persistent good quality of monitor.
디지털 영상은 조명 조건과 취득 카메라의 고유 특성으로 인해 의도하지 않은 색조를 가질 수 있다. 영상에 색조가 존재하면 일관된 색 정보의 인지 및 표현이 어렵기 때문에 별도의 색 보정 작업이 필요하다. 본 논문은 color by correlation을 사용한 학습 영상 선택, 후보 회색축 영역의 추출, 핵밀도 추정, 색조 제거의 4단계로 이루어진 색조 추출 및 제거 방법을 제안한다. 후보 회색축 영역 중 불명확한 회색축 영역을 핵밀도 추정을 이용하여 제거하였다. 후보 회색축 영역의 색 성분의 분포를 조사하여 색조 유무를 판단하고, 색조가 존재할 경우 색조 제거 작업을 통하여 색 항상성을 유지 시켰다. 실험을 통해 제안하는 방법이 gray world 방법, color by correlation 방법 보다 정확한 색조 추정이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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