• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.59-71
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• 2023

본 논문에서는 영상을 촬영한 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 피부색을 이용한 조명 색도 추정 방법은 Storring, Bianco 등이 제안하였다. Storring은 피부색 분포 특성, 완전 복사체 궤적을 이용하였으나 완전 복사체 궤적과 CIE-xy 자료의 연계성이 저하되는 문제가 있다. Bianco 등은 표준조명에서의 피부색 분포와 입력 영상의 피부색 분포를 대조하여 조명 색도를 추정하였다. 이 방법은 다양한 조명에서의 피부색을 최대한 많이 측정하고 확보하기가 어렵다. 제안한 방법은 피부색도 정보와 조명색도 간의 관계를 분석하여 임의의 입력 영상에 대한 조명 색도를 추정할 수 있다. 추정 방법은 분석단계와 테스트 단계로 구분되며, 데이터 셋을 분석 군과 테스트 군으로 분류하여 사용하였다. 분석 군의 모든 입력영상으로부터 각각 피부색 영역을 구하여 피부 색도를 계산한다. 피부 색도의 평균값 집합과 기준 조명 색도 집합의 상관 관계를 분석하여 사상을 구한다. 계산된 사상을 분석 군의 모든 입력 영상에 적용하여 조명 색도를 추정하고 기준 조명색도와의 오차를 계산하고, 오차의 변화가 없을 때까지 상기 과정을 반복하여 안정적인 사상을 구한다. 구해진 사상을 분석 단계와 유사하게 테스트 군 영상에 적용하여 조명 색도를 추정한다. 피부영역과 조명 기준정보가 포함된 데이터 셋이 독립적으로 존재하지 않기 때문에 인텔 TAU 데이터셋의 영상 일부를 이용하여 실험 데이터 셋을 구성하였다. 유사한 이론 기반의 기존 방법인 Finlayson에 비하여 40% 이상, Zhang에 대해서는 11%, Kim에 대해서는 16% 정도의 성능개선을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.1370-1377
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• 2004

동일한 장면을 다양한 조건에서 촬영한 영상이나 비디오는 서로 다른 색감을 가지며 촬영 조건에서 중요한 역할을 하는 것은 현장의 조명이다. 조명의 색온도에 따라 전체적인 색감이 결정되므로 조명색의 변환방법이 필요하다. 본 논문에서는 임의로 지정된 색온도로의 조명색 변환 방법을 제안한다. 기존의 조명색 변환 방법은 미리 정해진 일정한 개수의 대표성이 있는 색온도에 대한 변환 관계를 미리 계산하여 두었다가 활용하는 정도이다. 제안한 방법은 임의로 지정한 기준과 목표로 하는 색온도에 대한 변환 관계를 직접적으로 구하여 적용할 수 있는 장점이 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.59-62
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• 2009

In general, as a dynamic range of digital still camera is narrower than a real scene‘s, it is hard to represent the shadow region of scene. Thus, multi-scaled retinex algorithm is used to improve detail and local contrast of the shadow region in an image by dividing the image by its local average images through Gaussian filtering. However, if the chromatic distribution of the original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of the local average image depends on the dominant chromaticity of original image, thereby the colors of the resulting image are shifted to a complement color to the dominant chromaticity. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity is proposed. In multi-scaled retinex process, the local average images obtained by Gaussian filtering are divided by the average chromaticity values of the original image in order to reduce the influence of dominant chromaticity. Next, the chromaticity of illuminant is estimated in highlight region and the local average images are corrected by the estimated chromaticity of illuminant. In experiment, results show that the proposed method improved the local contrast and detail without color distortion.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.845-846
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• 2008

Multi-scaled retinex algorithm is generally used to enhance the local contrast and remove the illuminant component. However, if the chromatic distribution of an original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of resulting image depends on the dominant chromaticity of the original image, thereby inducing the color distortion. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity in the image is proposed using a average chromaticity of original image and global illuminant chromaticity. In addition, to compensate saturation, the chroma value of the resulting image is enhanced based on that of the original image in the CIELAB space.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.292-303
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• 2001

임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.251-258
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• 2004

본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.84-94
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• 2006

영상의 컬러 정보는 조명 환경에 따라 변한다. 이 경우 영상으로부터 조명 컬러를 추정하고 물체 본래의 컬러를 복원하는 것을 컬러 항상성이라 한다. 본 논문에서는 이색성 반사 모델에 기반한 새로운 컬러 항상성 복원 기법을 제안한다. 이색성 반사 모델에 기반하여 조명 컬러를 추정하기 위해서는 정확한 이색성 선을 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이색성 기울기와 이색성 선 공간을 제안하고, 이를 이용하여 이색성 선을 추정하는 기법을 제안한다. 또한 얻어진 이색성 선을 이용하여 단일 및 다중 컬러 영상에 대한 조명 추정 기법도 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.165-171
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• 2018

그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.110-121
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• 2016

색 항상성 알고리즘의 주된 목적은 광원의 색도를 추정하는 것으로, 최근 통계 기반과 학습 기반 및 통계와 학습의 조합 기반의 색 항상성 알고리즘들이 다양하게 연구되고 있다. 통계 기반 알고리즘은 특정 가정을 만족하는 영상들에 대해서만 수행이 가능하고, 학습 기반 알고리즘은 정확한 전처리와 학습 데이터가 요구되는 복잡한 방법이다. 그리고 통계와 학습의 조합 기반 알고리즘은 사전에 결정되거나 동적으로 변하는 가중치에 따라 결과가 의존적이기 때문에, 이를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 에러에도 민감하다. 따라서 본 논문은 복잡한 전처리를 요구하지 않으며, 다양한 환경 조건 하에서 광원 추정이 가능한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 영상 내에서 광원의 영향이 강하게 미치는 부분은 한 채널의 표준 편차가 나머지 두 채널에 비해 큰 차이를 가진다. 이 가정을 기반으로, 광원 정도(DIT, degree of illumiinant tinge)라고 불리는 비용 함수는 광원이 보정된 영상의 질을 결정하기 위해 제안된다. 표준 광원(d65) 하의 영상이 다른 광원 하의 영상에 비해 더 작은 DIT 값을 가진다. 본 논문에서 군집단 최적화(PSO, particle swarm optimization) 기반의 집단지성(swarm intelligence)은 DIT를 최소화하기 위해, 주어진 영상의 최적 광원을 찾는데 사용된다. 제안한 방법은 실세계 데이터셋을 통해 평가하였고, 실험 결과는 제안된 방법의 효율성을 입증하였다.