• 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 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.23-25
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• 2013

본 논문에서는 차세대 무인 군사 로봇에 활용할 수 있는 적군 및 아군 식별 수단으로 군복의 색깔을 이용한 기법을 제안한다. 이 기법은 전장지역의 군사로봇이 할 수 있는 피아식별법 중에 하나로 로봇에 부착되어 있는 카메라 외에 추가적으로 가져야 하는 장비가 필요 없기 때문에 추가비용 없이 효과적으로 적군을 포착할 수 있다. 군복의 색깔 차이를 식별하기 위해서는 먼저 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기법을 이용하여 사람을 검출한 다음, 이후 검출된 사람영역에 대하여 인체 비율을 고려해서 추출한 상의 부분의 색깔 데이터를 받는다. 이때 색공간은 HSV 공간으로 하여 조명의 변화에 덜 민감하도록 하였다. 북한 군복 색깔 영역의 pixel들만 추출하여 이진화를 한 후, 상의 전체 픽셀에 대한 개수 비율을 계산한다. 비율이 임계값 보다 높을 경우 적으로 인식한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.139-146
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• 2022

COVID-19 사태 장기화로 인한 실내활동 제약으로 등산객들이 증가함에 따라 산불화재, 실종자 등 산악 사고가 증가하고 있다. 구조요원의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생한다면 쿼드콥터를 활용하여 인명 수색 시간을 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 쿼드콥터의 원활한 호버링을 수행 할 수 있도록 Multiwii를 사용하여 기체의 기울기 변화에 따라 x축(Roll), y축(Pitch), z축(Yaw)의 최적화된 PID 값을 설정하여 원활한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 라즈베리파이에 Open CV를 설치한 후 HSV 색공간을 사용하여 인상착의와 같은 색상을 필터링한 영상을 수신하고, 색추출이 어려운 환경에서는 열화상 카메라를 사용하여 열 감지 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였으며, 2~8m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 파란색 추출이 가능하였고, 10cm 이내의 거리에서 열 감지가 가능하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1653-1662
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• 2012

최근 차세대 디스플레이로 각광받고 있는 OLED는 다양한 장점들을 가지고 있다. 하지만 발광 소자간의 광효율의 불균형으로 인해 표현하고자 하는 색감이 붕괴된다. 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 적은 자원으로 RGB 채널의 불균형문제를 해결 하고 효율이 약한 채널이 넓은 색상 표현 범위를 가질 수 있도록 하는 Adaptive Color Shifter(ACS)를 제안하였다. 제안하는 ACS를 다양한 영상에 적용하여 시뮬레이션 하고 색상 히스토그램과 CIE-1931 xyz 색 공간을 이용하여 수치적인 분석을 하였다.

• 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.