• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1010-1012
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• 2017

본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4472-4477
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• 2013

본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.128-136
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• 2006

점묘화(stippling)는 펜과 잉크를 이용한 수많은 점들로 대상을 표현하는 예술 기법이다. 기존 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering; NPR)에서 점묘화 연구들은 단색의 점들을 사용하여 그레이 영상이나 표면의 재질 등을 표현하였다. 본 논문에서는 2차원 영상의 컬러 정보를 해석하여 다양한 컬러의 점들로 표현하는 새로운 점묘화 기법이 제안된다. 제안된 방법은 입력 영상의 HSV 모델로부터 해석된 정보를 이용하여 컬러 가중치 함수(weight function)를 정의한다. 그리고 정의된 컬러 가중치 함수를 통해 점의 적절한 개수와 크기를 자동으로 계산한다 제안된 방법은 컬러 가중치가 적용된 펜로즈(Penrose) 샘플링을 사용하여 점을 분포하기 위해 소요되는 처리시간을 크게 단축하였다. 그리고 먼셀(Munsell)의 색상모델에 기반한 컬러 지터링(jittering)으로 실제 컬러 점묘화에 가까운 표현을 구현하였다 제안된 컬러 점묘화 기법은 처리속도가 매우 빠르고 다양한 컬러 점들로 영상을 표현하므로 애니메이션, 디지털 아트, 컴퓨터 그래픽 도구 등에 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.176-190
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• 2002

차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.39-48
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• 2006

본 논문은 공간적 자동 객체 분할의 개념과 클러스터링 개념을 가진 웨이브렛 형태학 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 컬러 얼굴을 분할할 때 영상을 단순화하였으며, 또한 사용자의 조작 없이 실시간적으로 분할해 검출할 수 있도록 공간적 특성을 이용하였다. 이것은 HSV 컬러 모델을 이용하여 영상에서 잡음으로 간주되는 작은 부분을 제거하고, 얼굴영상 이외의 부분을 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였다. 본 논문은 웨이브렛 형태학 알고리즘과 형태학 알고리즘을 비교하였으며, 그리고 HSV 컬러 공간 모델을 적용한 영상에서 얼굴 객체 부분을 정확하게 검출함을 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.52-57
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• 2013

본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.105-110
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• 2001

차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1641-1648
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• 2017

본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.3037-3047
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• 2000

본 논문에서는 커러영상처리로 차량 후면에 위치하고 붉은색을 띄는 미등과 브레이크등을 이용하여 저속주행환경에서 근거리 전방차량을 추적하는 방법에 대해 설명한다. HSV 컬러모델로 변환된 컬러영상에서 미등과 브레이크등의 컬러특징을 이용하여 후보영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지한다. 탐지된 등의 위치를 이용하여 전방차량의 위치를 측정하고 연속적으로 추적한다. 또한, 등 영역내의 HSV 컬러요소 변화를 측정하여 전방차량의 브레이크 사용여부를 판단한다. 도심지의 도로영상을 이용한 실험에서 성공적으로 근거리 전방차량을 추적할 수 있었으며, 주간보다 야간에서 효과적으로 적용될 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 구현된 컬러비전시스템을 무인자동차 KAV-III(Korea Autonomous Vehicle-III)에 탑재하여 야간에 자동으로 전방차량을 15km/h의 속도로 따라갈 수 있는 결과를 얻었다. 이 방법은 도심지에서 가다서다를 반복하는 저속주행환경에서 차량 스스로 운전하여 운전자의 부담을 줄일 수 있는 LSA(Low Speed Automation)시스템 개발에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.533-534
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• 2011

본 논문에서 적외선(IR; Infrared), 자외선(UV; Ultraviolet), 가시광선(VR; Visible ray)의 영역에서 촬영한 설진 영상으로부터 가장 효과적인 설태 인식을 위한 최적 혀 영상 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설진에서 혀 영상 촬영을 위한 최적 파장 범위와 해당 파장에서 설태 분석에 최적의 컬러 영상을 선정한다. 최적 영상 선정을 위해서는 각 파장별로 촬영한 혀 영상을 LAB, HSV, YcBcR, RGB 컬러모델로 변환하고, 변환된 영상들로부터 설태와 비설태 영역의 히스토그램(Histogram)을 분석에 의해서 영역-분별력을 측정한다. 실험 결과 설진에서 설태 인식을 위한 최적 혀 영상은 자외선 영역에서의 RGB 컬러모델로 나타났다.