• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.536-542
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• 1994

This paper introduces a vehicle-following-system in which a moving vehicle recognizes the front vehicle's tail-light color and luminance, while maintaining a certain distance and avoiding collision. Using color images rather than using gray-scale images makes it easier to detect the objective color and eliminates the need of a thresholding. The Methods used are RGB to HSV conversion and global region growing method. This paper contributes to the basic study of Color-Vision, and can be extended to color inspection systems.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1624-1631
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• 2021

With the continued development of image processing technology, we live in a time when it is difficult to visually discriminate processed (or tampered) images from real images. However, as the risk of fake images being misused for crime increases, the importance of image forensic science for identifying fake images is emerging. Currently, various deep learning-based identifiers have been studied, but there are still many problems to be used in real situations. Due to the inherent characteristics of deep learning that strongly relies on given training data, it is very vulnerable to evaluating data that has never been viewed. Therefore, we try to find a way to improve generalization ability of deep learning-based fake image identifiers. First, images with various contents were added to the training dataset to resolve the over-fitting problem that the identifier can only classify real and fake images with specific contents but fails for those with other contents. Next, color spaces other than RGB were exploited. That is, fake image identification was attempted on color spaces not considered when creating fake images, such as HSV and YCbCr. Finally, dropout, which is commonly used for generalization of neural networks, was used. Through experimental results, it has been confirmed that the color space conversion to HSV is the best solution and its combination with the approach of increasing the training dataset significantly can greatly improve the accuracy and generalization ability of deep learning-based identifiers in identifying fake images that have never been seen before.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.292-298
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• 2022

역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제20권6호
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• pp.760-765
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• 2013

신선편이 연근의 갈변도를 분석하는 방법으로써 이미지 분석법에 대한 가능성에 대해서 연구하였다. 우선 신선편이 연근의 갈변 저해 처리를 위해서 $50^{\circ}C$의 증류수에 5분간 블랜칭 처리(DB), $50^{\circ}C$의 1% ascorbic acid에 5분간 블랜칭 처리(AB), $50^{\circ}C$의 1% citric acid에 5분간 블랜칭 처리(CB)하고, 절단 후 아무 처리도 하지 않은 것을 대조구로 하였다. 갈변 저해 처리 후 0.04 mm의 polyethylene film($25cm{\times}30cm$)에 열 접합 포장 후 $4^{\circ}C$에서 9일 동안 저장하면서 관능평가, 갈변도, polyphenol oxidase 활성을 분석하였다. 연근의 갈변도 분석은 사진 자료를 바탕으로 3가지 컬러 모델을 사용하였는데, 우선 RGB와 CIE $L^*a^*b^*$ 컬러 모델에서 각각의 색 지표를 분석하고 HSV 컬러 모델을 이용하여 갈변면적을 분석하였다. 관능 평가에서 AB와 CB 처리구가 저장 9일째까지 갈변 현상이 가장 많이 억제된 것으로 나타났고, RGB 컬러 모델에서 R, G, B 값이 모든 처리구에서 감소하는 것을 확인하였으며, 특히 AB와 CB 처리구에서 감소하는 정도가 가장 적은 것으로 나타났다. CIE $L^*a^*b^*$와 HSV 컬러 모델에서는 저장 기간이 지남에 따라서 $L^*$값은 감소하고 $a^*$, $b^*$ 값과 갈변 면적은 증가하는 것으로 확인되었는데 AB와 CB 처리구에서 값의 변화 정도가 가장 낮은 것을 확인 할 수 있었다. Polyphenol oxidase 활성 분석에서도 모든 저장 기간 동안 AB와 CB 처리구에서 효소의 활성이 가장 낮게 나타났으며, 위의 결과들을 토대로 유기산과 블랜칭 병용 처리에 의해서 연근의 갈변이 억제되었음을 확인하였다. 관능 평가와 모든 실험 결과 값의 상관관계 분석에서는 최소 0.84 이상의 상관관계가 있었는데, 특히 $L^*$ 값이 0.93으로 상관관계가 가장 높은 것을 확인 하였다. 따라서 본 연구에서 실시한 이미지 분석법은 다양한 컬러모델을 이용하여서 신선편이 연근의 갈변도를 분석하기에 적합한 것으로 판단된다.