• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.714-717
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• 2018

본 논문은 적응적 색 포화도 보상을 통한 HDR 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 HDR 기법은 밝기 변화에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어두운 영역에서 밝기 향상에 따라 색이 옅어져 보이는 원인이 된다. 따라서 제안한 색 포화도 보상 기법은 HDR 영상 생성 시 밝기 변화에 따라 적응적으로 색 포화도를 보상함으로써 색 포화도가 옅어지는 문제를 해결하고 선명도를 향상할 수 있다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 HDR 영상화의 성능에서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.550-553
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• 2010

최근 영화, 광고 그리고 증강현실과 혼합현실 등 다양한 분야에서 실제 영상에 가상의 객체를 합성하는 기법이 자주 사용되고 있다. 보다 사실적인 합성 결과를 생성하기 위해서는 실제 배경영상의 광원정보를 그대로 적용해야 한다. 이러한 실 세계의 광원 정보를 이용하기 위해서는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성해야 한다. 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 위해서는 고가의 HDR 카메라를 사용하거나 LDR(Low Dynamic Range) 카메라를 사용하여 노출 시간을 달리한 일련의 LDR 영상을 촬영하여 이를 기반으로 HDR 영상을 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 한 장의 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법을 통해 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원할 수 있으며 결과에서 볼 수 있듯이 HDR 영상을 이용했을 때와 유사한 렌더링 결과를 생성할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.705-708
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• 2015

높은 동적 범위(HDR) 영상는 일반적인 표준 디지털 영상에서 허용하는 것보다 훨씬 높은 동적 범위를 처리하는 디지털 영상 처리 기법이다. 이러한 HDR 영상에 대한 사실적 디스플레이를 위한 톤 매핑이 많이 연구되고 있다. 그러나 화면 휘도 분석을 위한 HDR 영상의 과학적 시각화는 주목을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 HDR 영상에서 색상 정보의 재생과 시각화를 위한 접근 방법을 제시한다. 색상 시각화 함수들을 구현하고, HDR 영상의 일반적인 평가요소에 따라 시각화 효율성에 대해 평가한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.82-86
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• 2017

High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.10-20
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• 2008

일반적으로 HDR 영상을 얻기 위해서는 장면의 다이내믹 레인지를 충분히 포함하는 노출이 다른 많은 영상이 필요하고, 그 영상을 한 영상으로 합성한다. 본 논문에서는 적은 수의 영상으로 HDR 영상을 얻을 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 먼저 노출이 다른 두 장의 영상을 사용해 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다. 이 두 영상은 장면의 다이내믹 레인지의 상한점과 하한점을 포함한다. 장면에 상관없이 노출 시간의 변화에 따라 상한점을 포함하는 영상의 최대 그레이레벨과 하한점을 포함하는 영상의 최소 그레이레벨이 일정한 경향이 나타나는 것을 확인하였다. 이런 경향을 모델링하여, 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다 추정한 장면의 다이내믹 레인지는 HDR 영상 획득을 위한 노출 시간을 찾는 데에 사용된다. 카메라의 다이내믹 레인지 세 개로 카메라가 만들 수 있는 전체 다이내믹 레인지를 포함할 수 있기 때문에, 영상 세 장만으로 HDR 영상을 얻을 수 있었다. HDR 영상의 오차를 평가하기 위해 가상의 카메라 영상을 사용하는 실험을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법으로 얻은 HDR 영상의 오차가 10장 이상의 영상을 사용하여 얻은 HDR 영상의 오차가 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1399-1408
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• 2012

광원은 그래픽 모델의 색상과 밝기에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 사실적인 합성 결과를 얻기 위해서는 실세계에 존재하는 모든 광원의 정보를 정교하게 저장하고 적절히 활용할 수 있어야 한다. 실세계 광원정보를 HDR 환경 맵으로 표현하여 높은 정확도로 저장하는 것이 가능하지만, 고정된 조명 환경에서 촬영된 한 장의 HDR 환경 맵만으로는 동적 가상 조명 위치에 대한 새로운 환경 맵을 생성하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 미리 정의된 위치와 방향에서 촬영된 대표 HDR 환경 맵들을 이용하여 임의로 선택된 위치에 대응하는 가상 광원의 정보를 동적으로 생성하는 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 입력된 대표 HDR 영상들로부터 분석된 광원의 밝기와 분포 등의 정보를 기반으로 영상 보간을 통해 가상 조명에 대한 HDR 환경맵을 자동 계산한다. 보간 결과로 얻어진 정보를 영상기반 라이팅 기법에 활용함으로써 가상 광원의 효과가 그래픽 모델의 렌더링 결과에 사실적으로 반영될 수 있음을 보인다.

• 방송과미디어
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• 제22권3호
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• pp.69-75
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• 2017

SDR 영상과 함께 HDR 버전 제작을 함께 요청하는 프로젝트가 점점 늘어나는 추세다. 어느 정도 규모의 업체에서는 고가의 HDR 레퍼런스 모니터와 라이선스 비용을 지불하고 비교적 편리하게 작업할 수 있다. 상황이 그렇지 못할 경우 최소의 비용으로 장비를 구매하고, 기존 장비와 호환성을 점검하고, 컬러링 어플리케이션에서 지원하는 기능을 활용하여 최선의 워크플로를 구성해야 한다. 또한 SDR 버전을 HDR 버전으로 제작하거나 HDR 영상을 SDR 버전으로 변환할 때 장면마다 다시 보정하는 일을 최소화하기 위한 세심한 보정이 필요하다. 본 원고에서는 동시에 촬영된 BT.709 기반의 HD 프록시 영상과 RAW로 촬영된 UHD 원본 영상을 활용하여 변환 작업에서 주의 깊게 살펴보아야 할 사항들을 알아보도록 하겠다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.83-84
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• 2017

We propose a novel high dynamic range (HDR) video synthesis algorithm from alternatively exposed low dynamic range (LDR) videos. We first estimate correspondences between input fames using an illumination invariant descriptor. Then, we synthesize an HDR frame with the weights computed to maximize detail preservation in the output HDR frame. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides high-quality HDR videos without noticeable artifacts.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.81-89
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• 2012

Luminance is the most important quantity in lighting design and illuminating engineering. There are three methods for measuring luminance; using a conventional luminance meter, through the illuminance measurement and subsequent calculations and using digital imaging photometer. Recently, HDRI(High Dynamic Range Imaging) technique introduces a new method of capturing luminance values in a lighting environment. The radiance maps from HDRI are commonly used as visual environment maps for lighting analysis applications. For the HDRI, HDR software is needed to create HDR image. Currently, there is number of HDR software available. The purpose of this paper is to investigate whether a luminance map can be accurately captured by the various types of HDR software which include HDR Shop and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR software, the values had to be compared to the ones obtained with conventional methods of luminance measurement.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.111-120
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• 2015

HDR(high dynamic range) 영상 생성은 실세계의 고명암비 영상을 재현하는 방법이다. Exposure fusion은 여러 HDR 영상 생성방법 중 한 가지로 true-HDR 영상을 생성하지 않고, 바로 pseudo-HDR 영상을 생성하는 방법이다. 그러나 노출이 다른 여러 입력영상들 중에서 이동하는 물체가 존재하면 잔상 효과가 발생하여 pseudo-HDR 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 일치성 평가를 통한 무 잔상 exposure fusion을 제안하였다. 먼저 다중 역치 및 밝기를 이용한 비트맵과 색도 일관성 맵을 이용하여 각 입력 영상들간의 일치성을 평가하였고, 이를 시간 영역 가중치 맵으로 나타내었다. 그리고 기존 exposure fusion에서의 공간 영역 가중치 맵과 결합하여 최종 가중치 맵을 생성하였다. 마지막으로 각각 입력 영상에 최종 가중치 맵을 적용한 후, 합성하여 잔상이 제거된 pseudo-HDR 영상을 생성하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 pseudo-HDR이 기존의 방법보다 잔상이 더 많이 제거되어 화질이 개선됨을 확인하였고, 객관적인 평가 방법인 기준 영상 대비 오차도 더 적게 나타남을 확인하였다.