• 제목/요약/키워드: HSV(Hue Saturation Value)

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색상 지도와 HOG-SVM 기반의 신호등 검출 알고리듬 (Traffic Light Detection Algorithm based on Color map and HOG-SVM)

  • 김상기;한동석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.306-308
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    • 2016
  • 신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.

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Software development for the visualization of brain fiber tract by using 24-bit color coding in diffusion tensor image

  • Oh, Jung-Su;Song, In-Chan;Ik hwan Cho;Kim, Jong-Hyo;Chang, Kee-Hyun;Park, Kwang-Suk
    • 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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    • 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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    • pp.133-133
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    • 2002
  • Purpose: The purpose of paper is to implement software to visualize brain fiber tract using a 24-bit color coding scheme and to test its feasibility. Materials and Methods: MR imaging was performed on GE 1.5 T Signa scanner. For diffusion tensor image, we used a single shot spin-echo EPI sequence with 7 non-colinear pulsed-field gradient directions: (x, y, z):(1,1,0),(-1,1,0),(1,0,1),(-1,0,1),(0,1,1),(0,1,-1) and without diffusion gradient. B-factor was 500 sec/$\textrm{mm}^2$. Acquisition parameters are as follows: TUTE=10000ms/99ms, FOV=240mm, matrix=128${\times}$128, slice thickness/gap=6mm/0mm, total slice number=30. Subjects consisted of 10 normal young volunteers (age:21∼26 yrs, 5 men, 5 women). All DTI images were smoothed with Gaussian kernel with the FWHM of 2 pixels. Color coding schemes for visualization of directional information was as follows. HSV(Hue, Saturation, Value) color system is appropriate for assigning RGB(Red, Green, and Blue) value for every different directions because of its volumetric directional expression. Each of HSV are assigned due to (r,$\theta$,${\Phi}$) in spherical coordinate. HSV calculated by this way can be transformed into RGB color system by general HSV to RGB conversion formula. Symmetry schemes: It is natural to code the antipodal direction to be same color(antipodal symmetry). So even with no symmetry scheme, the antipodal symmetry must be included. With no symmetry scheme, we can assign every different colors for every different orientation.(H =${\Phi}$, S=2$\theta$/$\pi$, V=λw, where λw is anisotropy). But that may assign very discontinuous color even between adjacent yokels. On the other hand, Full symmetry or absolute value scheme includes symmetry for 180$^{\circ}$ rotation about xy-plane of color coordinate (rotational symmetry) and for both hemisphere (mirror symmetry). In absolute value scheme, each of RGB value can be expressed as follows. R=λw|Vx|, G=λw|Vy|, B=λw|Vz|, where (Vx, Vy, Vz) is eigenvector corresponding to the largest eigenvalue of diffusion tensor. With applying full symmetry or absolute value scheme, we can get more continuous color coding at the expense of coding same color for symmetric direction. For better visualization of fiber tract directions, Gamma and brightness correction had done. All of these implementations were done on the IDL 5.4 platform.

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형태학과 색상 정보를 이용한 차선 인식 알고리즘 (Lane Detection Algorithm using Morphology and Color Information)

  • 배찬수;이종화;조상복
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제48권6호
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    • pp.15-24
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    • 2011
  • 지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.

Fire Detection using Color and Motion Models

  • Lee, Dae-Hyun;Lee, Sang Hwa;Byun, Taeuk;Cho, Nam Ik
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제6권4호
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    • pp.237-245
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    • 2017
  • This paper presents a fire detection algorithm using color and motion models from video sequences. The proposed method detects change in color and motion of overall regions for detecting fire, and thus, it can be implemented in both fixed and pan/tilt/zoom (PTZ) cameras. The proposed algorithm consists of three parts. The first part exploits color models of flames and smoke. The candidate regions in the video frames are extracted with the hue-saturation-value (HSV) color model. The second part models the motion information of flames and smoke. Optical flow in the fire candidate region is estimated, and the spatial-temporal distribution of optical flow vectors is analyzed. The final part accumulates the probability of fire in successive video frames, which reduces false-positive errors when fire-like color objects appear. Experimental results from 100 fire videos are shown, where various types of smoke and flames appear in indoor and outdoor environments. According to the experiments and the comparison, the proposed fire detection algorithm works well in various situations, and outperforms the conventional algorithms.

내용기반 영상검색 시스템 (Content-based Image Retrieval System)

  • 유헌우;장동식;정세환;박진형;송광섭
    • 대한산업공학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.363-375
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    • 2000
  • In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

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지역적 유사도를 이용한 이미지 색상 정보 추출 (Extraction of Color Information from Images using Grid Kernel)

  • 손정우;박성배;김상수;김구진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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    • pp.182-187
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    • 2007
  • 본 논문에서는 이미지 상에 나타난 색상 정보를 추출하기 위한 새로운 커널 메소드(Kernel method)인 Grid kernel을 제안한다. 제안한 Grid kernel은 Convolution kernel의 하나로 이미지 상에 나타나는 자질을 주변 픽셀에서 나타나는 자질로 정의 하고 이를 재귀적으로 적용함으로써 두 이미지를 비교한다. 본 논문에서는 제안한 커널을 차량 색상 인식 문제에 적용하여 차량 색상 인식 모델을 제안한다. 이미지 생성시 나타나는 주변 요인으로 인해 차량의 색상을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 이미지가 야외에서 촬영되기 때문에 시간, 날씨 등의 주변 요인은 같은 차량이라 하더라도 다른 색상을 보이게 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 Grid kernel이 적용된 차량 색상 인식 모델은 이미지를 HSV (Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 사상하여 명도를 배제하였다. 제안한 커널과 색상 인식 모델을 검증하기 위해 5가지 색상을 가진 차량 이미지를 이용하여 실험을 하였으며, 실험 결과 92.4%의 정확율과 92.0%의 재현율을 보였다.

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가속내구시험 마모영역 판별에 대한 이미지 분석 연구 (A Study on Image Analysis for Determination of Wear Area in Accelerated Durability Test)

  • 천민우;이철희
    • Tribology and Lubricants
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    • 제38권4호
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    • pp.128-135
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    • 2022
  • In the product development process, the reliability of the product can be secured through durability tests. However, since the durability test method is expensive and time consuming, a method to save time and money by utilizing virtual product development (VPD) is required. However, research on the accuracy of the results of virtual product development is required. In this paper, an accelerated durability test was designed and conducted using a planetary gear decelerator. And an analysis model under the same conditions was created and simulated. To correlate the results of the experiment with the results of the analytical model, created a model that can discriminate the wear region using one of the data mining methods, the k-means algorithm method and HSV (Hue, Saturation, Value). The wear area is compared by counting the number of pixels defined as wear through a discrimination model. A similar ratio was calculated by comparing the pixel ratio of the area determined as wear in the entire area. It showed a similar ratio of about 70%, and it is necessary to improve the discrimination method.

위성영상의 방사적 특성을 고려한 구름 탐지 방법 개발 (Development of Cloud Detection Method Considering Radiometric Characteristics of Satellite Imagery)

  • 서원우;강홍기;윤완상;임평채;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1211-1224
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    • 2023
  • 구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.