• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권4호
• /
• pp.9-18
• /
• 2006

디지털 카메라 시스템에서 CMOS 이미지 센서 (CMOS image sensor, CIS)는 낮은 가격, 작은 시스템 크기, 특히 적은 소비전력의 장점을 가지고 있어 널리 사용되고 있다. 그러나 CIS에서 획득된 영상의 색은 원래의 피사체와 서로 다르고, CIS를 사용한 서로 다른 디지털 카메라는 촬상 특성의 차이에 의해서 통일한 자극치에 대해서 서로 다른 특성을 가지게 된다 이러한 CIS의 촬상 특성에 의해서 표준 색에 대한 출력 특성이 서로 다르게 되고, 영상 출력 장치에서도 동일한 색 재현을 기대하기가 어렵기 때문에 CIS를 위한 컬러 보정이 요구된다. 기존의 컬러 보정 방법은 많은 시간에 걸친 여러 변의 반복적 실험 과정에 의한 경험적 방법을 통해서 구하고 있으며, 그 결과 또한 만족스럽지 못한 실정이다. 본 논문에서는 CIS를 이용한 디지털 카메라를 위한 효과적인 컬러 랩 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 화이트 밸런스만을 조정한 카메라 자체의 전달 특성을 구하고, 이상적인 표준 카메라의 전달 특성에 가깝도록 컬러 보정 행렬을 통해 컬러 보정을 수행한다. 실험 결과, 카메라 전달 특성이 보정 전에 비해 표준 카메라의 전달 특성에 매우 가깝게 보정되었으며, 제안한 방법을 적용한 디지털 카메라의 출력 영상에 대한 화질도 상당히 향상된 것을 확인하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.47-52
• /
• 2014

본 논문은 이미지 처리 기술을 이용한 광 카메라 통신(OCC: Optical Camera Communications) 기술을 제안한다. OCC 시스템의 구조 및 동작을 제안한다. 상용 30fps 카메라의 샘플링 동작에 의해 제한되는 데이터율을 증가시키기 위해 칼라 이미지 처리기술을 이용한 멀티칼러 전송기법을 제안한다. 멀티칼라 부호화 및 이미지 처리기반의 복호화 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.65-72
• /
• 2015

본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.871-874
• /
• 2000

디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.1566-1576
• /
• 2007

Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.761-771
• /
• 2009

Detecting defects on FPD (Flat Panel Display) color filter before the full panel is made is important to reduce the manufacturing cost. Among many types of defects, the low contrast blemish such as Suzi Mura is difficult to detect using standard CCD cameras. Even skilled inspectors in the inspection line can hardly identify such defects using bare eyes. To overcome this difficulty, point spectrometer has been used to analyze the spectrum to differentiate such defects from normal color filters. However, scanning ever increasing-size color filters by a point spectrometer takes too long time to be used in real production line. We propose a system using a spectral camera which can be viewed as a line scan camera composed of an array of point spectrometers. Three types of lighting system that exhibit different illumination spectrums are devised together with a calibration method of the proposed spectral camera system. To visualize the defect areas, various processing algorithms to identify and to enhance the small differences in spectrum between defective and normal areas are developed. Experiments shows 85% successful visualization. of real samples using the proposed system.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권2호
• /
• pp.65-73
• /
• 2008

모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.1763-1766
• /
• 2003

This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.3-8
• /
• 1985

A three dimensional vision is obtained by stereoscopic view using a modified commercial TV set and matching color filter glasses. Two video signals from two CCTV cameras are connected to the RGB (red, green, blue) inputs of picture tube selecting two different colors for two video signals. A synchronizing signal drives a CCTV camera and the color TV set. On the other hand, a delayed synchronizing signal drives the other CCTV camera shifting its image on display. This shift is used in correcting image distortion.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제6권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2006

We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.