Koide, Tetsushi;Morimoto, Takashi;Harada, Youmei;Mattausch, Jurgen Hans
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.670-673
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2002
This paper proposes a digital algorithm for gray-scale/color image segmentation of real-time video signals and a cell-network-based implementation architecture in state-of-the-art CMOS technology. Through extrapolation of design and simulation results we predict that about 300$\times$300 pixels can be integrated on a chip at 100nm CMOS technology, realizing very high-speed segmentation at about 1600sec per color image. Consequently real-time color-video segmentation will become possible in near future.
광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권2호
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pp.101-107
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2012
This study describes a proposed method of converting an input sound signal into a color image by emulating human synesthetic skills which make it possible to associate an sound source with a specific color image. As a first step of sound-to-image conversion, features such as fundamental frequency(F0) and energy are extracted from an input sound source. Then, a musical scale and an octave can be calculated from F0 signals, so that scale, energy and octave can be converted into three elements of HSI model such hue, saturation and intensity, respectively. Finally, a color image with the BMP file format is created as an output of the process of the HSI-to-RGB conversion. We built a basic system on the basis of the proposed method using a standard C-programming. The simulation results revealed that output color images with the BMP file format created from input sound sources have diverse hues corresponding to the change of the F0 signals, where the hue elements have different intensities depending on octaves with the minimum frequency of 20Hz. Furthermore, output images also have various levels of chroma(or saturation) which is directly converted from the energy.
본 연구는 공주대학교 내 설치된 공공환경조형물과 설치환경, 학내 이용자가 조형물을 관람하고 느끼는 감성이미지, 색채 계획 시 선호하는 색상과 감성이미지를 측정 분석하는 연구이다. 연구는 학내 설치된 조형물 분석 및 학생들을 대상으로 한 설문으로 진행되었다. 연구 결과 학내 환경조형물에 대한 이용자의 인식 및 조형물 제작 시 고려되어야 할 지향점을 제안할 수 있었다. 본 연구는 학내 설치된 공공 환경 조형물의 색채에 대하여 학술적으로 접근하고, 향후 색채계획단계에서 유의해야할 요소들을 제안하고 있다. 따라서 학내 조형물을 설치 기획할 때에 적절한 가이드라인을 제시 할 것으로 기대된다.
본 연구는 관광지를 선택할 때 중요한 관광 경험 중 시각적 요소에 해당하는 색상과 관광 경험 사이의 유효한 연관성을 찾는 것에 있다. 즉 관광지별로 대표되는 색상이 실제 관광지에 대한 경험과 관련이 있는지 찾아봄으로써, 시각적 요소 중 색채의 영향력에 대해 살펴보고자 하였다. 관광지 색상을 추출하기 위해 본 연구에서는 관광지별 랜드마크 항공 사진을 사용하였고, 기술표준원의 한국 표준색 색채 분석 도구인 KSCA를 이용하여 주요 배색을 추출하였다. 그리고 색상과 색상별 형용사 간의 관계를 매칭한 IRI image scale을 통해 관광지별 주요 색상에 대한 형용사를 추출하였다. 관광 경험은 색상을 추출한 관광지에 대한 Tripadvisor 리뷰를 분석하여 주요 키워드를 도출해 내었다. 항공 사진의 유효성 검증을 위해 Tripadvisor에서 제공하는 대표 전경 사진도 함께 분석에 활용되었다. 분석 결과 색상에서 추출된 형용사과 관광지별 리뷰 주요 키워드 간의 유효한 연관성은 찾을 수 없었는데, 이는 관광지 전체의 주요 색상은 관광지 세부 경험에 비해 중요한 요인이 되지 않고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 색상 분석 연구와 텍스트 마이닝을 결합한 새로운 연구 방향을 제시함으로써 추후 색상을 활용한 연구에 기여하고자 하였다.
디지털 워터마킹은 복제되어 배포된 디지털 미디어의 저작권을 확인할 수 있는 전자적인 수단을 제공한다. 이미지에 관한 디지털 워터마킹 연구 분야에서는 그레이스케일 이미지에 대한 많은 연구 성과를 바탕으로 최근에는 실생활에서 광범위하게 사용되고 있는 컬러 이미지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 컬러 이미지는 그레이스케일 이미지에 비하여 각각이 그레이스케일 이미지에 대응될 수 있는 다수의 채널을 가지고 있다. 단순하게 그레이스케일 이미지에 적용되던 기법을 컬러 이미지의 한 채널에 적용하는 연구들도 많은데, 이 채널들 간에는 상관관계가 존재한다는 특성이 고려되지 못하고 있다. 이 논문에서는 DCT 도메인 상에서 컬러 이미지의 두 채널을 비교하여 생성한 특징(이미지 의존 워터마크)을 스크램블링 처리된 저작권 워터마크와 결합하여 워터마크 키를 생성하는 기법을 제시한다. 이 방법은 이미지에 어떤 변경도 하지 않는 제로-워터마킹의 일종으로서, 생성된 키는 워터마크를 호스트 이미지에 삽입하는 워터마킹 기법과 달리 이미지 왜곡이 없다는 장점이 있으며, 샤프닝, 블러링, JPEG 손실 압축, 축소/확대, 잘라내기 등을 이용한 공격에도 강인함을 보여준다.
한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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pp.153-156
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2002
We have developed a pixel structure for reflective color TFT-LCD which can display 27-color in still-image. The proposed pixel can display 3 gray scale in still image; white, black and median gray. This paper shows the concept and the driving method of the proposed pixel. Finally this paper compares power consumption and area with the Toshiba's DMOG technology.
The study was proposed to establish the effective color image planning and to suggest the color combination data for clothing through historic costume. To test the suggested method The Color Image Scale developed in Japan was adapted, For the practical study 21 fashion illustrations of Art Deco period (1910-1930) were selec-ted. Color images analysed from these illustrations were seleted with the key words extracted from political economical social background and art of Art Deco period. Three of the image categories clear modern and dynamic were sutable to express the images of this period. The image categories representing color image of Art Deco costume were dynamic modern classic, casual, clear, nature and gorgeous.
본 연구는 국내에서 유통되고 있는 100 여종의 남성용 헬멧 제품을 대상으로 색채표현에 관한 고찰을 위해 구매 선호도가 높은 제품을 대상으로 색채의 이미지 스케일, PCCS 색체계를 적용한 색채분석, 그리고 제품 구매결정시 색채의 영향력을 고찰하였다. 연구대상이 되는 헬멧 제품은 자전거 탑승시에 사용되고 있는 남성용 헬멧으로 헬멧의 종류를 구분하지 않고 국내에서 유통되고 있는 전제품으로 설정하였다. 국내에서 유통 중인 남성용 헬멧에 대하여 일괄적으로 색채에 따라 이미지 스케일을 4영역(Soft, Hard, Dynamic, Static)으로 고찰하였으며, 또한 설문조사 결과 구매 빈도수가 상위 10위내의 제품이 갖는 색채의 이미지 스케일을 분석하였다. 그리고 이들 제품에 대하여 각각 PCCS 색체계에 의한 분석을 실시하였다. 마지막으로 실증분석으로 헬멧 제품 구입시 색채가 구매결정에 미치는 영향력을 분석하기 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 서울지역 S 대리점에 소속된 18개 자전거 동호회에 가입된 20~50대 남성을 대상으로 실시하였고, 수집된 설문의 총 자료수는 422개 파악되었으나 내용이 불충분한 8개를 제외한 414개를 최종 자료로 사용하였다. 결론을 크게 3부문으로 나눌 수 있다.
This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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