현대 영상 매체에서는 현란한 색채들이 사용되고 있다. 이러한, 영상에서 색채이미지의 홍수는 색채에 대한 반전적 현상인 모노톤 이미지의 대두와 모노톤 이미지에 부분적 색상 삽입을 가져오게 된다. 영상을 컴퓨터 그래픽으로 색을 쉽게 보정할 수 있게 까지 되었고, 오히려 과도한 색채의 사용은 시각적 충격이 둔감해지는 경향을 보인다. 영상광고와 뮤직비디오에서 시작된 이러한 시도는 영화에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 특히, <쉰들러리스트>(1993), (2005)등의 영화에서는 모노톤 영상에 부분적 컬러를 삽입함으로써 우리에게 신선한 충격과 영상의 깊이를 더해 주고 있다. 본 연구를 통하여 영상에서 색이 원리와 속성을 통해 우리에게 어떠한 영향을 주었는지 알 수 있고, 그러한 면을 비추어 볼 때, 모노톤의 활용이 현대 영상에서 어떠한 효과를 나타났는지 그 사례들을 분석함으로써 미래의 복합적 영상 활용에 대한 진보적 가치를 알아볼 수 있을 것으로 기대한다.
Color Doppler flow mapping (CDFM) was performed on an $\underline{in\;vitro}$ experimental setup with a regurgitant moving orifice using the proximal isovelocity surface area (PISA) technique. PISA flow rates underestimated actual flow rates by as much as 65%, which is very important in diagnosing patients with valvular regurgitations or stenosis. The correction factor considering the velocity of the orifice improved the PISA flow rates.
본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.
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.
This study analyzed the factors consisting moving poster design. In order to analyze the elements of moving poster, the researcher reorganized the elements of moving posters by referring to the previous studies on printed posters, motion graphics and works of moving posters. In this study, moving poster components were classified into 'communication', 'visual and form', and 'sound'. In 'communication' section, moving posters had narrative elements, including scenes, because of the time and movement added by the poster's original function. The 'visual and form' section was classified into graphics, layouts, movement, and time. Graphics refered to various graphic objects constituting the screen such as photo, illustration, typography, color, diagram. Layout means screen layout, size, and orientation of the screen. Movement section was divided into 'subject of movement' and 'attributes of movement'. Time was classified physical time such as playing time and subjective time felt by the audience. Also, the researcher categorized 'sound' as an additional section, since most moving posters did not include sound.
이동 객체의 검출은 다양한 영상 감시 응용에 필수적인 중요한 기술이다. 그런데 이동 객체 검출 결과로 얻어진 전경 영상에는 그림자에 의한 색상 변화가 전경 영역으로써 함께 검출되는 경우가 쉽게 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 객체 검출은 흔히 그림자 제거와 함께 수행된다. 대부분의 그림자 제거 방법은 조명 변화발생시 색상의 조도 성분만 변화하며 색도 성분은 유지된다는 가정에 기반하여 색도 성분을 분리하여 표현하는 다양한 색상 공간을 통해 그림자 제거를 수행한다. 본 논문에서는 색도 성분을 분리하는 색상 공간 가운데 그림자 제거에 가장 적합한 색상 공간을 선택하고자 다양한 색상 공간 (YCbCr, HSI, 정규화된 rgb, Yxy, Lab, c1c2c3)을 비교하였다. 과거 그림자 제거에 있어서 다양한 색상 공간의 성능을 비교한 몇몇 연구가 있었으나, 기존 연구들은 각 논문에서 제안한 특정 그림자 제거 방법에 다양한 색상 공간을 적용하거나 임의의 임계값을 이용하여 각 색상 공간의 성능을 비교하였기 때문에, 각 색상 공간에서 조명 변화 발생에 따른 색상 왜곡을 정확히 측정하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 문제점을 피하고 각 색상 공간을 정확하게 비교하기 위하여 1) 서로 다른 조명 조건에 노출된 동일한 색상을 갖는 면의 경계에서 색도 성분의 기울기 값을 측정함으로서 조명 변화 발생 시 색도 성분의 변화 정도를 비교하였으며, 2) RoC 곡선을 통하여 임계치 설정의 문제를 피하면서 배경 제거 정확도를 비교하였다. 실험을 통하여 YCbCr 색상 공간과 정규화된 rgb 색상 공간이 비교대상으로 선택된 여러 색상 공간 가운데 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
In this paper, The identity distinction of the moving objects using distance among hue normalization levels was proposed. Moving objects are detected by using difference image method and integral projection method to background image and objects image only with hue area. Hue information of the detected moving area are normalized by 24 levels from 0$^{\circ}$ to 360$^{\circ}$. A distance in between normalized levels with a hue distribution chart of the normalized moving objects is used for the identity distinction feature parameters of the moving objects. To examine proposed method in this paper, image of moving cars are obtained by setting up three cameras at different places every 1 km on outer motorway. The simulation results of identity distinction show that it is possible to distinct the identity a distance in between normalization levels of a hue distribution chart without background.
Recently the research is much interested in about the inspection system using by computer vision system. In this paper, we deal with shape inspection technique for moving to be long and narrow object on conveyor belt. first, we are acquired for moving object on conveyor belt. then the object segmentation is using by color information for background and object. the object position be calculated by horizontal and a vertical histogram. second, we are checked for two hole in front part, widths and top/bottom side information in middle part, and finally checking for two holes in rear part. The performance of our proposed model is evaluated by experiments, within error of 1㎜, and can be checking to 17 object /min.
동영상에서의 물체추적은 각 프레임간의 시공간적 정보의 대응성을 추적함으로써 이루어질 수 있다. 시공간적 대응성을 결정함에 있어 각 프레임의 color invariant 속성을 이용하여 각 프레임의 물체 위치를 예측하고, 추출된 물체 블록의 누적 유사도 변환을 적용한 수치를 이용하여 프레임간의 물체 대응성을 결정함으로써 물체를 추적하는 방법론을 제시한다. 실험결과를 통하여 이러한 방법의 적용 적절성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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