• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.294-297
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상의 검색을 위하여 영상을 색상 정보에 기반한 pixel layer (cluster)의 집합체로 모델링하고, 두 layer 간의 유사도를 각 layer 를 이루는 pixel 들의 색상 분포에 따른 공간적 분포를 이용하여 측정하는 기법을 제안한다. 먼저 pixel layering 단계에서는 HSV 색 공간에서 mean-shift clustering 알고리즘을 통해 초기 layer 들을 얻고, 비슷한 색상의 layer 들은 합쳐 영상의 soft segmentation 과 유사한 결과를 얻는다. 비교할 두 영상에서 pixel layering 을 한 후, 각 layer 를 이진화된 공간분포 지도로 형성하고 그 차이를 비교함으로써 유사도를 측정한다. 이 때, 사용하는 가중치로서 HSV 색 공간 분포의 비슷한 정도를 정의하는데, 이는 HSV 색 공간을 XYZ 의 3 차원 좌표로 설정하고, overlap 되는 pixel 수로 정의하였다. 본 논문에서 제안한 pixel layer 들 간의 색상 공간 분포에 따른 공간적 분포를 이용한 영상 검색 기법은 MPEG-7 에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 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.

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

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 같은 지역에서 수확된 사과 영상에 대해 선형회귀를 이용하여 RGB, HSV, La^*b^* 색상과 당도와의 연관 관계를 분석하였다. 먼저, 각 색상 레벨에 따른 당도와의 상관계수를 조사한 결과, 색상 레벨에 따라 양의 계수를 갖는 (+) 영역과 음의 계수를 갖는 (-) 영역으로 구분됨을 알 수 있었다. 또한 평균값으로 대표되는 색상과 당도와의 상관계수는 La^*b^* 색상 공간에서 0.342로 RGB, hsv 공간에서의 계수보다 높게 나타났다. 즉, 이는 당도는 La^*b^* 공간에서의 색상과 관계가 있다는 것을 의미하고 있다. 또한 당도와 관련이 높은 영역으로 구성된 복합 색상에서는 R²=0.3627로 나타났으며, 이는 당도와 관련이 있음을 보여주고 있다. 9개 모든 색상 공간에서는 R²=0.3668로 나타났다. 이 경우 v와 b^*의 계수가 당도에 영향이 있음을 알 수 있었다. 이로 보아 노란색을 대변하는 b^*가 높을수록 당도도 높게 나타난다는 경험적인 예측의 타당성을 확인할 수 있었다.

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

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2011

본 논문에서는 컬러영상의 검색을 위하여 대표색상의 통계적 특성과 그 공간적 분포를 이용하는 기법을 제안한다. 대표색상은 HSV 색상공간에서 빈도수가 가장 높은 1-8개의 색상영역으로 선택되는데, 대표색상의 값과 각 대표색상이 영상에서 어떻게 분포하느냐에 따라서 검색되는 영상의 종류와 객체의 형태가 크게 달라진다. 본 논문에서는 영상을 일정한 개수의 작은 영역으로 나누고 각 영역에서 각 대표색상이 충분히 존재하는지를 평가하여, 각 대표색상이 영상평면에서 분포한 상태를 이진화된 공간분포 지도로 표시한다. 이로부터 영상간의 대표색상마다 이진공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 대표색상의 공간적 분포 모델을 이용한 영상검색 기법은 MPEG-7에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다. 이진공간분포 지도의 생성 방법 및 거리측정 파라미터에 대한 최적화가 이루어지면 영상검색 성능이 더욱 개선될 것으로 예상되며, 웹기반의 영상검색 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.465-472
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.367-372
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• 2005

본 논문은 가변 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 내용기반 검색에서 색상을 이용하는 경우 대부분 컬러 히스토그램을 사용한다. 그러나 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기 위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체 영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 영역 크기를 유지한다. 그러나 비객체 영역은 한 개의 영역으로 통합된다. 가변적인 영역이 선정된 후 색상 특징을 이용해 검색한다. 실험 결과 제안방법이 정확율(precision) 평균으로 10$\%$ 향상되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-11
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• 2021

가상 환경에서는 3차원 작업 공간과 3차원 인터랙션이 가능하나, 대부분의 가상현실 애플리케이션은 2차원의 색상 선택기를 사용하고 있다. 본 논문은 가상 환경에서 3차원 색 공간에 기반한 3차원 색상 선택기를 구현하고, 기존 2차원 색상 선택기와 색상 선택 성능을 비교하였다. 3차원 색상 선택기는 3차원 색 공간을 그대로 사용하여 직관적이며, 가상현실 장비인 컨트롤러를 사용하여 색 공간의 특정 지점에 3차원 포인터를 위치시킬 수 있기 때문에, 간단한 사용자 작업으로 색상을 선택할 수 있다. 이에 비해 2차원 색상 선택기는 컴퓨터 환경에서 색상을 다루는 작업을 하는 기존 사용자들에게 익숙하다는 장점이 있으나, 2차원 인터페이스로 색의 속성을 설정해야 하므로 여러 단계의 사용자 작업이 요구되는 단점이 있다. 사용자 실험을 토대로, 가상 환경에서 2차원 색상 선택기 외에 3차원 색상 선택기의 유용성을 확인하였으며, 3차원 색상 선택기를 활용하여 가상 환경에서 자연스러운 3차원 작업을 할 수 있었다.