• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권10호
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• pp.604-614
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• 2005

Color segmentation takes great attentions since a color is an effective and robust visual cue for characterizing one object from other objects. Color segmentation is, however, suffered from color variation induced from irregular illumination changes. This paper proposes a reliable color modeling approach in HSI (Hue-Saturation-Intensity) rotor space considering intensity information by adopting B-spline curve fitting to make a mathematical model for statistical characteristics of a color with respect to brightness. It is based on the fact that color distribution of a single-colored object is not invariant with respect to brightness variations even in HS (Hue-Saturation) plane. The proposed approach is applied for the segmentation of human skin areas successfully under various illumination conditions.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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• pp.1139-1142
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• 2007

In this paper, an image enhancement method by saturation and contrast improvement is proposed. Histogram equalization with color difference makes higher contrast. By generating saturation amplification ratio with color difference, the saturation improves effectively. The experimental results show that the proposed algorithm has higher contrast and more natural - look than the conventional methods.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.851-863
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• 2012

Retinex 기법은 영상의 어두운 영역의 가시성 향상을 통해 영상의 명암대비를 향상시킨다. 그러나 기존 Retinex 방식들은 RGB 색공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡과 과다한 채도향상으로 인한 색신호 재현의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도신호에 대한 Retinex 처리를 통해 명암을 향상시키고, 휘도신호와 색상에 따른 최대 색차신호 테이블을 이용하여 휘도신호의 밝기 변화에 따라 변화된 채도를 밝기에 적응적으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 과채도 현상을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안된 방식은 기존 방식에 비해 다양한 특성을 갖는 영상에서 우수한 컬러 향상이 이루어짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.110-117
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• 2016

컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 컬러 영상의 밝기 값에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 색상 열화 없이 콘트라스트가 향상된 결과를 얻을 수 있지만, 원본 영상 대비 결과 영상의 채도가 감소되는 문제가 발생한다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 또 다른 방법은 컬러 영상의 각 채널에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 콘트라스트와 채도가 동시에 향상되지만 색상 열화가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 영상의 각 채널 처리 시 발생하는 색상 열화 원인을 분석하여 이를 보상해주는 방법으로 색상 열화 문제를 해결하였다. 또한 각 채널의 특성을 고려한 채널 적응적 콘트라스트 향상 방법을 이용하여 색상 열화를 방지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 이용하면 컬러 영상의 콘트라스트 향상뿐만 아니라 색상 열화가 발생하지 않으면서 채도가 향상된 결과 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 주관적 평가뿐 아니라 객관적 평가 지표들에서도 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.371-374
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• 2005

A novel Color Image Saturation enhancement method to strengthen video images without producing oversaturated or color contour artifacts is proposed in this paper. Based on the luminance information, the relations between luminance levels and maximum chrominance vectors in each subcolor are generated for each pixel, so that the upper bound of the allowed saturation factor for a pixel can be derived, and much vivid video image can be achieved

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권5호
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• pp.103-108
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• 1993

An image can be largely corrupted by the ambient illuminant, so that the image enhancement to restory natural color without respect to the ambient illuminant is needed. It this paper, a new color image enhancement technique based on color constancy is proposed. To enhance the image quality, higher volues of contrast and saturation are preferred, but their excessive values make an image unnatural. Since the color constancy processing preserves only hue, while reducing the dynamic range of lightness and saturation,the technique is needed in order to compensate this phenomenon. The proposed method transforms and increases lightness and saturation simultaneously to avoid the complexity in the related transformation by analyzing the relationship between the RGB and modified IHS coordinate system.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.149-159
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• 2008

참조 영상을 이용하여 영상의 분위기를 전환하고자 할 때, 영상의 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용하여 영상이 가지는 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리하여 처리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(Cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(Index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안하는 기법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었으며 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.1-10
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• 2008

색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.371-372
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• 2007

In this paper, we propose the color image enhancement method to improve the quality of color image without producing over-saturation and color contour artifacts. The proposed method has two manners, which one is the adaptive cumulative density function and the other is the luminance-based saturation extension. That is focused on a preference color processing in order to generate better image qualify than the algorithms focused on a uniform one for human vision.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.181-185
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• 1996

Color image is largely corrupted by various ambient illumination. However, human perceives always white color as white under any illumination because of a characteristic of human vision, called color constancy. In the conventional algorithm which applied the constancy effect, after the RGB color space is transformed to the IHS(Intensity, Hue, and Saturation) color space, then the hue is preserved and the intensity or the saturation is properly enhanced. Then the enhanced IHS color is reversely transformed to the RGB color space. In this process, the color distortion is included due to the color gamut error. But in the proposed algorithm, there is not transformation. In that, the RGB color is considered as 3 dimensional color vector and we assume that white color is the natural daylight. As the color vector of the illumination can be calculated as the average vector of R, G, and B image, we can achieve the constancy effect by simply rotating the illumination vector to the white color vector. The simulation results show the efficiency of the vector rotating process for color image enhancement.