• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.91-101
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• 2013

본 논문에서는 적록색각 이상자를 위한 색 변환 알고리즘을 제안한다. 적록색각 이상자는 원추세포의 이상으로 인해 색상과 명도를 일반인과 다르게 인지하기 때문에 적색과 녹색의 구분에 어려움을 겪는다. HSV 색공간은 이러한 특성을 파악할 수 있는 인간의 색지각과 유사한 색 공간으로, 제안하는 방법에서는 HSV 색 공간에서 색상과 명도를 보정하여 색을 변환 한다. 이때 색상과 명도 보정정도는 개개인의 색각이상 심각도에 따라 다르게 결정된다. 색각 이상자 개개인에 따라 다른 보정정도를 적용함으로서 기존 이미지의 자연스러움은 유지 하고 구분하기 힘들었던 색상들도 구분 가능하게 변환된다. 제안하는 방법을 색각 이상자에게 적용하여 시뮬레이션으로 확인한 결과, 색각 이상자가 구분하기 힘든 색상들이 색상의 자연스러움을 유지하면도 색차를 인지할 수 있는 색으로 변환되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.273-275
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• 2011

본 논문에서는 허프변환 및 HSV 색변환을 이용한 효율적인 차선검출의 최적화 알고리즘을 제안한다. 차선 검출의 고속화를 위해 차선과 카메라의 위치를 감안하여 고정된 관심영역(ROI_LB)을 정하고 검출 영역을 감소시킨다. 정해진 관심영역 내에서 허프변환을 적용해 차선을 검출하고 이를 위해 Sobel Mask와 Threshold를 사용한다. 또한, HSV 색 공간을 이용하여 황색 선과 백색 선을 구별해내며 차선 이동 시에 "MOVEMENT"이라는 문자열을, 중앙선을 넘어가면 "DANGEROUS"이라는 문자열을 출력한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 복잡한 도로 동영상에서 효과적으로 차선을 인식하고 색 구별을 하였으며 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.165-173
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• 2015

색각이상자는 색을 인지하는 원추세포의 이상으로 인해 특정 색의 조합을 분별하는데 어려움을 겪는다. 이를 돕기 위해 스마트폰에는 색각이상자를 위한 색 보정 기능이 내장되어 있지만, 모니터에는 이러한 기능이 제공되고 있지 않다. 본 논문에서는 모니터에 내장된 색 조절 기능을 이용하는 색 보정 기법을 제안하고, 이를 모니터에 구현하였다. 제안하는 색 보정 기법은 색각이상자의 색 인지 능력을 HSV 색 공간에서 분석한 것을 기반으로 색각이상의 종류와 강도에 따라 색조와 채도를 보정한다. 색각이상자들을 대상으로 진행한 성능 평가 결과는 제안하는 시스템이 색각이상자가 구분하기 어려운 색을 효과적으로 구분 가능하도록 변환함을 보여준다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.20-27
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• 1998

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구(A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space) pp.20~27 칼라화상을 화상부호화, 리모트 센싱, 컴퓨터비젼 등의 분야에 이용하기 위해서는 인간이 감각적으로 취급하기 쉬운 색공간으로 화상정보를 변환시켜야 한다. 색상, 명도, 채도를 근거로한 Munsell색공간은 인간의 색지각과 영역간의 색차가 일치하는 특징으로 인하여 칼라화상의 클러스터링에 이용되고 있다. 본 논문에서는 RGB입력화상을 ${L^*}{a^*}{b^*}$ 균등색공간으로 변환하고, 색지각과 일치되는 HSV색공간으로 근사화시킴으로써, 각 좌표축을 중심으로 클러스터링과 그 색차를 평가한다. 자기수렴 특성을 갖는 ISO DATA 알고리즘을 응용하여 HSV칼라화상의 영역을 분할하고, 과분할된 영역을 통합하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 입력화상에 대한 클러스터링을, 색차를 기본으로 한 임계값에 따라 수행하므로써 화상내용의 복잡함에 대응하는 양호한 영역분할 결과를 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.270-274
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• 2015

본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 1998

스포츠 비디오는 역동적인 특성과 비정형적인 구조를 가지고 있으므로 뉴스와 같은 정형적인 비디오와는 달리 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 축구 경기에서 하이라이트를 추출하여 색인하고 이에 대하여 선수 위치 추적, 파노라마 영상 구성, 경기장 모델 상에서의 선수 이동 궤적 도시 등을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 제한된 색상의 HSV 영상을 구성하여 골대와 선수 위치를 추적하고, 움직임 벡터를 추출하여 카메라 동작을 분석하였으며 경기장 모델 구성을 위해 경기장 내의 특징점을 추출하여 투영 변환을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 제안된 방법이 축구 경기 비디오 분석에 효율적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1054-1062
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• 2022

한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.459-465
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• 2013

본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.679-686
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• 2022

본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 DO(Dissolved Oxygen)센서를 사용하여 수중에 존재하는 녹조를 인식하고 녹조를 제거하는 기능을 갖는 녹조제거장치를 구현하였다. 라즈베리파이 보드는 카메라로부터 취득한 RGB 값을 HSV로 변환하여 녹조의 색을 인식한다. 이를 통해 녹조의 위치를 파악하고, DO 센서를 활용해 해당 위치의 용존산소량의 감소량이 기준치 이상일 경우 녹조제거장치가 녹조 제거 용액을 살포하도록 구동한다. 라즈베리파이의 카메라는 OpenCV를 활용하였고, 모터의 움직임은 DO 센서의 출력값과 카메라의 녹조인식 결과에 따라 제어한다. 녹조인식 및 녹조제거용액의 살포 기능은 아두이노와 라즈베리파이를 통해 구현되었으며 실험을 통해 제안한 이동식 녹조제거장치의 타당성을 검증하였다.