• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.151-157
• /
• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제48권4호
• /
• pp.483-489
• /
• 2010

본 연구에서는 화상분석(image analysis)에 기반한 소프트 센서를 설계하고, 이를 색상-질감 특성을 가진 제품의 외관품질 자동분류에 적용하였다. 색상과 질감(texture)을 동시에 가진 화상을 분석하기 위해 다중해상도 다변량 화상분석(Multiresolutional Multivariate Image Analysis, MR-MIA) 기법을 이용하였으며, 자동 분류를 위한 감독 학습법(supervised learning)으로는 Fisher의 판별분석(Fisher's discriminant analysis)을 사용하였다. 잠재변수법의 하나인 Fisher의 판별분석을 사용하였기 때문에, 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류할 수 있을 뿐 아니라, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정함은 물론, 외관의 특성 해석 또한 가능하였다. 이 방법은 인조대리석 제조 공정에서 중간 및 최종 제품의 외관 품질을 자동으로 분류하는 데에 성공적으로 적용되었다.

• ETRI Journal
• /
• 제30권1호
• /
• pp.101-112
• /
• 2008

In this paper, we present a method to customize the ground color in outdoor sports video to provide TV viewers with a better viewing experience or subjective satisfaction. This issue, related to content personalization, is becoming critical with the advent of mobile TV and interactive TV. In outdoor sports video, such as soccer video, it is sometimes observed that the ground color is not satisfactory to viewers. In this work, the proposed algorithm is focused on customizing the ground color to deliver a better viewing experience for viewers. The algorithm comprises three modules: ground detection, shot classification, and ground color customization. We customize the ground color by considering the difference between ground colors from both input video and the target ground patch. Experimental results show that the proposed scheme offers useful tools to provide a more comfortable viewing experience and that it is amenable to real-time performance, even in a software-based implementation.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
• /
• pp.153-156
• /
• 2005

Skin region detection in images is an important process in many computer vision applications targeting humans such as hand gesture recognition and face identification. It usually starts at a pixel-level, and involves a pre-process of color spae transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes and other classes, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying imaging conditions, without any complicated analysis. In this paper, we examine if the color space transformation actually brings those benefits to the problem of skin region detection on a set of human hand images with different postures, backgrounds, people, and illuminations. Our experimental results indicate that color space transfomation affects the skin detection performance. Although the performance depends on camera and surround conditions, normalized [R, G, B] color space may be a good choice in general.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.79-82
• /
• 2015

이미지를 분류하고 검색하는 기술(Image retrieval)중 하나인 Bag of visual words(BoVW)는 특징점(feature point)을 이용하는 방법으로 데이터베이스의 이미지 특징벡터들의 분포를 통해 쿼리 이미지를 자동으로 분류하고 검색해주는 시스템이다. Words를 구성하는데 특징벡터만을 이용하는 기존의 방법은 이용자가 원하지 않는 이미지를 검색하거나 분류할 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 특징벡터뿐만 아니라 이미지의 전체적인 분위기를 표현할 수 있는 색상정보나 반복되는 패턴 정보를 표현할 수 있는 텍스처 정보를 Words를 구성하는데 포함시킴으로서 다양한 검색을 가능하게 한다. 실험 부분에서는 특징정보만을 가진 words를 이용해 이미지를 분류한 결과와 색상정보와 텍스처 정보가 추가된 words를 가지고 이미지를 분류한 결과를 비교하였고 새로운 방법은 80~90%의 정확도를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.186-188
• /
• 2005

Hand region detection in images is an important process in many computer vision applications. It is a process that usually starts at a pixel-level, and that involves a pre-process of color space transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes for hands and non-skin classes for other parts, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying illumination conditions, without any sound reasonings. In this work, we examine if the color space transformation does bring those benefits to the problem of hand region detection on a dataset of images with different hand postures, backgrounds, people, and illuminations. Results indicate that best of the color space is the normalized RGB.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제1권1호
• /
• pp.8-16
• /
• 2012

An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권7호
• /
• pp.689-698
• /
• 2006

패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.

• 한국농공학회지
• /
• 제45권5호
• /
• pp.77-84
• /
• 2003

Recent advances in remote sensing techniques provide the potential for monitoring soil color as well as soil moisture conditions at the spatial and temporal scales required for detailed local modeling efforts. Soil moisture as well as soil color is a key feature used in the identification and classification of soils. Soil spectral reflectance has a direct relationship with soil color, as well as to other parameters such as soil moisture, soil texture. and organic matter. We evaluate the influence of seven soil properties, soil color and soil moisture, on soil spectral reflectance. This paper presents the results obtained from the ground-truth spectral reflectance measurements in the 300-1100 nm wavelength range for various land surfaces. The results suggest that the reflectance properties of soils are related to soil color, soil texture, and soil moisture. Increasing soil moisture content generally decreases soil reflectance which leads to parallel curves of soil reflectance spectra across the entire shortwave spectrum. We discuss the relationships between the soil reflectance and the Munsell Soil Color Charts which contain standard color chips with colors specified by designations for hue, value, and chroma.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제32권4호
• /
• pp.256-262
• /
• 2007

Image processing systems have been used to measure the plant parameters such as size, shape and structure of plants. There are yet some limited applications for evaluating plant colors due to illumination conditions. This study was focused to present adaptive methods to analyze plant leaf color regardless of illumination conditions. Color patches attached on the calibration bars were selected to represent leaf colors of lettuces and to test a possibility of health monitoring of lettuces. Repeatability of assigning leaf colors to color patches was investigated by two-tailed t-test for paired comparison. It resulted that there were no differences of assignment histogram between two images of one lettuce that were acquired at different light conditions. It supported that use of the calibration bars proposed for leaf color analysis provided color constancy, which was one of the most important issues in a video color analysis. A health discrimination equation was developed to classify lettuces into one of two classes, SOUND group and POOR group, using the machine vision. The classification accuracy of the developed health discrimination equation was 80.8%, compared to farmers' decision. This study could provide a feasible method to develop a standard color chart for evaluating leaf colors of plants and plant health monitoring system using the machine vision.