• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.553-555
• /
• 2015

본 논문에서는 HSV(Hue Saturation Value) 색상 모델을 활용하여 녹조를 감시하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 무선 네트워크에 접속된 라즈베리 파이 서버의 카메라를 통해 영상을 추출하고 이를 HSV 색상 모델을 이용하여 분석하였다. 분석된 정보를 XML 데이터로 제공하기 위해 라즈베리 파이에 웹 서버를 구현하였다. 또한, 스마트 디바이스를 통해서 XML 데이터를 확인하도록 모바일 앱을 개발하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.232-237
• /
• 2013

This paper presents image database retrieval based on maximum color occurrenceusing Hue, Saturation and Value (HSV) color space. Our system is based on color segmentation. We dividedthe image into n number of areas based on different selected ranges of hue and value, then each area is partitioned into m number of segments based on the number of pixels it contains, after this we calculated the maximumcolor occurrence in each segment and used its HSV value. This is used as a feature vector.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_3호
• /
• pp.2011-2025
• /
• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.347-350
• /
• 2011

This paper propose a statistical color model of background extraction base on Hue-Saturation-Value(HSV) color space, instead of the traditional RGB space, and shows that it provides a better use of the color information. HSV color space corresponds closely to the human perception of color and it has revealed more accuracy to distinguish shadows [3] [4]. The key feature of this segmentation method is based on processing hue component of color in HSV color space on image area. The HSV color model is used, its color components are efficiently analyzed and treated separately so that the proposed algorithm can adapt to different environmental illumination condition and shadows. Polar and linear statistical operations are used to calculate the background from the video frames. The experimental results show that the proposed background subtraction method can automatically segment video objects robustly and accurately in various illuminating and shadow environments.

• 펄프종이기술
• /
• 제36권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2004

One of the most frequently used method for measurement of the degree of sizing (viz., hydrophobicity) is the Stockigt test. However, the Stockigt test was influenced by various factors such as dropping height, dropping amount, dropping speed and viewing angle. The resultant data of the sizing degree on the same specimen also varied according to different testers. Thus, the Stockigt test should be modified to be regarded as a highly reliable and reproducible standard method. For modifying the Stockigt test, it was required to quantify red coloration by reaction between 1％ ferric chloride and 2％ ammonium thiocyante during Stockigt testing. The cameras capturing the serial images during the red coloration process were the CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)-type and CCD (Charge Coupled Device)-type cameras. For measurement based on KS M 7025, the CCD-type camera must be used due to its high resolution, and on the other hand, for measurement based on Tappi Useful Method 429, the CMOS-type camera may be used owing to its low resolution. It was needed to covert the RGB values of a droplet image into HSV(Hue, Saturation, and Value) values because the human eyes are much closer to HSV than RGB. Among HSV values, the Hue value was accepted as the most reliable index consistent with the red coloration process by excluding the surrounding conditions such as light, tester's movement etc.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1220-1223
• /
• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
• /
• 한국펄프종이공학회 2006년도 PAN PACIFIC CONFERENCE vol.2
• /
• pp.227-230
• /
• 2006

The $St{\ddot{o}}ckigt$ sizing test of the most-commonly used sizing tests is easily influenced by the individual testers' bias in recognizing red coloration. Therefore the test had to be modified to improve its reliability and reproducibility by automated recognition of a coloration procedure during testing. In order to achieve this, all measured variables occurring during the $St{\ddot{o}}ckigt$ test was first be analyzed and then reflected in the new automatic system. Secondly, the most important principle applied was to transform the RGB values of the droplet image to hue (H), saturation (S) and value (V) respectively. This is because RGB cannot be used as a color standard, owing to RGB's peculiarity of being seriously affected by the observer's point of view. Therefore, the droplet color had to be separated into three distinct factors, namely the HSV values, in order to allow linear analysis of the droplet color. When the average values of the vectors calculated during color variation from yellow to brown were plotted against time, it was possible to determine the vector value of hue, the most sensitive factor among HSV, at the specific time by differentiation of a function when it exceeds the critical point. Then, the specific time consumed up to the critical point was regarded as the $St{\ddot{o}}ckigt$ sizing degree. The conventional method took more time to recognize an ending point of coloration than the automatic method, and in addition the error ranges of the conventional sizing degrees on the specific addition points of AKD were wider than those of the automatic method.

• 방송공학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.62-69
• /
• 2017

신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.643-646
• /
• 2003

본 논문은 분할된 비디오 화면들의 색상 내용을 기반으로 하는 새로운 영상 검색 방법을 제안 하고자 한다. 제안된 시간 색상 상관그래프는 공통적인 통계 데이터를 이용하여 비디오 화면 내의 공간-시간 관계를 계산한다. 시간 색상 상관 그래프는 내용 기반의 영상 검색에 매우 효과적인 것으로 밝혀진 HSV(Hue, Saturation, Value) 색상 상관 그래프를 기반으로 하고 있다. 시간 색상 상관 그래프는 하나의 비디오 화면으로부터 추출된 프레임 샘플의 양자화 된 HSV 색상 값의 자기상관관계를 이용하여 구성하였다. 본 논문에서는 11시간 분량의 분할된 MPEG-1 비디오에 대한 질의와 질의에 대한 관련성 판정을 하고자 내용 기반의 멀티미디어 검색 시스템을 구축하여 실험하였다. 실험 견과 제안된 방법이 시각 정보만을 필요로 하는 검색에 있어 기존의 다른 검색 방법보다 우수한 결과를 나타냄을 증명하였다.

• 한국표면공학회지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.84-89
• /
• 2021

The visual inspection method is widely used for corrosion damage analysis of steel plate due to the cost-efficient, fast and reasonably accurate results. However, visual inspection of corrosion deteriorated degree has a problem that the reliability of results differs depending on the inspector's individual knowledge and experience. In this study, we evaluated the degree of corrosion from a given image by using image segmentation method based on the grabcut and HSV(Hue, Saturation, Value) color image processing techniques for the development of an automatic inspection tool. The code written in Python based OpenCV-python libraries was used to categorize the images.