디지털 카메라의 대중화로 인하여 ISP(Image Signal Process)에 관한 연구들이 활발히 일어나고 있으며 이와 함께 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 이미지 보정 어플리케이션들도 많이 개발되고 있다. 특히 AWB(Automatic White Balance) 와 Auto Exposure 는 ISP 기능 중에서도 가장 관심을 받는 분야로서 이미지나 영상의 질을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 3D 프로그램에서 라이팅과 카메라의 원리는 실제 카메라와 라이팅의 원리를 적용하여 만들어졌으나, 실제의 카메라에서 사용되고 있는 자동노출 기능과 AWB 기능들과 같은 전문적인 기능들은 3D 프로그램 상에서 구현되지 못하고 있다. 영상에서 색상의 보정은 색상에 대한 전문적인 지식이 있어야 가능하며, 합성프로그램에서 제공하는 기능들은 일반적인 디지털 사진을 보정하는 프로그램 방식에 비하여 복잡한 것이 사실이다. 특히 애니메이션을 공부하는 대학생들의 경우에는 애니메이션의 제작과정에 있어서 색상보정의 과정을 생략하고 렌더링과 합성과정을 거쳐서 애니메이션을 완성하고 있다. 따라서 본 연구는 색상보정에 사용하는 기능들을 3D 애니메이션제작 실사에서 적용 가능하게 함으로서 색상에 대한 전문적인 지식이 없는 사람이라도 쉽게 색상을 보정하여 렌더 이미지의 퀼리티를 높이는 3D 제작 파이프라인을 본 연구를 통하여 제시하고자 한다.
Among semi-quantitative or fully quantitative lateral flow assay readers, an image sensor-based instrument has been widely used because of its simple setup, cheap sensor price, and compact equipment size. For all previous approaches, monochrome CCD or CMOS cameras were used for lateral flow assay imaging in which the overall intensities of all colors were taken into consideration to estimate the analyte content, although the analyte related color information is only limited to a narrow wavelength range. In the present work, we introduced a color CCD camera as a sensor and a color decomposition method to improve the sensitivity of the quantitative biosensor system which utilizes the lateral flow assay successfully. The proposed setup and image processing method were applied to achieve the quantification of imitatively dispensed particles on the surface of a porous membrane first, and the measurement result was then compared with that using a monochrome CCD. The compensation method was proposed in different illumination conditions. Eventually, the color decomposition method was introduced to the commercially available lateral flow immunochromatographic assay for the diagnosis of myocardial infarction. The measurement sensitivity utilizing the color image sensor is significantly improved since the slopes of the linear curve fit are enhanced from 0.0026 to 0.0040 and from 0.0802 to 0.1141 for myoglobin and creatine kinase (CK)-MB detection, respectively.
이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.
In this paper, we will examine single face tracking algorithms with scaling function in a mobile device. Face detection and tracking either in PC or mobile device with scaling function is an unsolved problem. Standard single face tracking method with particle filter has a problem in tracking the objects where the object can move closer or farther from the camera. Therefore, we create an algorithm which can work in a mobile device and perform a scaling function. The key idea of our proposed method is to extract the average of skin color in face detection, then we compare the skin color distribution between the detected face and the tracking face. This method works well if the face position is located in front of the camera. However, this method will not work if the camera moves closer from the initial point of detection. Apart from our weakness of algorithm, we can improve the accuracy of tracking.
This paper presents new approach to technology pattern recognition of camera back cover and test of soldering. In real-time implementing of pattern recognition camera back cover and test of soldering, the MVB-03 vision board has been used. Image can be captured from standard CCD monochrome camera in resolutions up to 640$\times$480 pixels. Various options re available for color cameras, a synchronous camera reset, and linescan cameras. Image processing os performed using Texas Instruments TMS320C31 digital signal processors. Image display is via a standard composite video monitor and supports non-destructive color overlay. System processing is possible using c30 machine code. Application software can be written in Borland C++ or Visual C++
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.
Kim, Jin-Yong;Kim, Seungjae;Kim, Min-Gyu;Pahk, Heui Jae
Current Optics and Photonics
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제3권5호
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pp.408-414
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2019
In this paper we propose a method to generate a true color image in scanning white-light interferometry (SWLI). Previously, a true color image was obtained by using a color camera, or an RGB multichannel light source. Here we focused on acquiring a true color image without any hardware changes in basic SWLI, in which a monochrome camera is utilized. A Fourier transform method was used to obtain the spectral intensity distributions of the light reflected from the sample. RGB filtering was applied to the intensity distributions, to determine RGB values from the spectral intensity. Through color corrections, a true color image was generated from the RGB values. The image generated by the proposed method was verified on the basis of the RGB distance and peak signal-to-noise ratio analysis for its effectiveness.
Assumed that an IPTV camera system is to be used as an ad-hoc sensor for the surveillance and diagnostics of safety-critical equipments installed in the in-containment building of the nuclear power plant, an major problem is the presence of high dose-rate gamma irradiation fields inside the one. In order to uses an IPTV camera in such intense gamma radiation environment of the in-containment building, the radiation-weakened devices including a CCD imaging sensor, FPGA, ASIC and microprocessors are to be properly shielded from high dose-rate gamma radiation using the high-density material, lead or tungsten. But the passive elements such as mirror, lens and window, which are placed in the optical path of the CCD imaging sensor, are exposed to a high dose-rate gamma ray source directly. So, the gamma-ray irradiation characteristics of the passive elements, is needed to test. A CCD camera lens, made of glass material, have been gamma irradiated at the dose rate of 4.2 kGy/h during an hour up to a total dose of 4 kGy. The radiation induced color-center in the glass lens is observed. The degradation performance of the gamma irradiated lens is explained using an color component analysis.
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT 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 IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT 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 IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT 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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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