This study was conducted to enhance the cubic effect by representing an image with a sense of three-dimensional (3D) depth, using chromostereopsis, among the characteristics of human visual perception. An algorithm that enhances the cubic effect, based on the theory that the cubic effect of the chromostereoptic effect and the chromostereoptic reversal effect depends on the lightness of the background, classifies the layers of the 3D image input into the foreground, middle, and background layers according to the depth of the image input. It suits the characteristics of human visual perception because it controls the color factor that was adaptively detected through experiments on each layer; and it can achieve an enhanced cubic effect that is suitable for the characteristics of the image input.
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
Video stabilization is an important image enhancement widely used in surveillance system in order to improve recognition performance. Most previous methods calculate inter-frame homography to estimate global motion. These methods are relatively slow and suffer from significant depth variations or multiple moving object. In this paper, we propose a fast and practical approach for video stabilization that selects the most reliable key frame as a reference frame to a current frame. We use optical flow to estimate global motion within an adaptively selected region of interest in static camera environment. Optimal global motion is found by probabilistic voting in the space of optical flow. Experiments show that our method can perform real-time video stabilization validated by stabilized images and remarkable reduction of mean color difference between stabilized frames.
본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.
본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
본 논문에서는 피사계 심도(DoF, Depth of field)가 포함된 사진을 자동으로 추상화 시켜주는 비 사실적 렌더링(NPR, Non-photorealistic rendering) 기술을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB 채널을 이용하여 DoF 영역을 효율적으로 분류하고, DoF 크기에 따라 색상을 추상화하며, 라인의 두께를 자동으로 조절함으로 새롭게 필터링 하는 기술이다. DoF기반 필터링 방식은 성능과 디자인 관점에서 추상화의 품질을 크게 개선시켰으며, 간단하고 빨라 구현하기 쉽고, 사진으로부터 추상화나 일러스트레이션을 제작할 때 원본 사진이 갖고 있는 DoF의 특징과 스타일을 효율적으로 잘 표현한다.
일반적으로 저조도 환경에서 촬영된 영상에서 컬러의 정보를 식별하는 것은 어렵다. 기존의 대표적인 영상 개선의 방법인 레티넥스(Retinex)는 연산량이 많고 원본 영상의 컬러 정보를 정확히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상에 대해 컬러의 왜곡 문제를 개선하기 위하여 비선형 함수와 RGB 컬러 공간에서의 벡터 상수곱을 이용한 실시간 영상 개선 방법을 제안한다.
본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.
Amid global environmental concerns, initiatives to adopt sustainable industrial processes have garnered significant attention in diverse sectors. Efforts have centered on utilizing natural resources as dyeing and functionalizing agents in the textile industry. However, the limited color fastness and functional endurance of natural compounds remains a substantial challenge. This research investigated whether ultrasound could enhance the finishing effect of natural compounds on cotton fabrics. Chestnut shell extract was prepared and applied to cotton fabrics using a pad-dry-cure technique, with concurrent application of ultrasonic power. Once integrated into the fabrics, the chestnut shell extract exhibited prolonged health benefits for users. The findings demonstrated that ultrasound treatment during the finishing process facilitated the diffusion of natural compounds from the chestnut shell extract into the fabric structure, resulting in a substantial enhancement of the finishing effect, notably augmenting the antibacterial properties of the treated cotton fabrics.
해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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