색각 이상자의 색지각은 색 이미지의 색 공간 변환을 사용하여 가능하다. 적록 색각이상자에게, G채널를 극대화(+100)한 경우, G채널를 최소화(-100)한 경우, R채널만 극대화(+100)한 경우, R 채널을 CIE $L^*a^*b^*$ 색 공간에서 $b^*$ 좌표의 (-)값인 황색(Y) 채널로 변환 시킨 경우, B채녈(청)과 G채널(록)로 만 분리하고 다시 명암차로 나타낸 경우, RGB 채널 변환 및 채도를 분리시킨 후 명암만으로 이미지를 얻는 경우 등에 의해 색지각이 가능하다.
본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
본 논문에서는, Visible Light Communication (VLC)시스템에서 LED의 Mixture ratio 및 통신 거리에 따른 성능저하를 보상하여 QoS를 만족하는 방법에 대하여 연구하였다. VLC 시스템은 기존 조명의 기능을 수행하는 LED를 사용하여 통신의 기능까지 동시에 구현할 수 있는 새로운 통신 방식이다. LED의 RGB(Red Green Blue)광원을 통하여 신호를 전송하는 방법으로, 각 소자들의 RGB Mixture ratio에 따라서 LED의 색상 및 BER성능이 결정된다. 그러나 이러한 Mixture ratio에 따라 각각의 채널 상태가 달라지고, 채널별 도달거리가 증감한다. 따라서 기존의 시스템처럼 고정적으로 채널을 할당하여 송신하는 경우 서비스 품질의 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이 논문에서는 LED의 RGB Mixture ratio에 따른 채널 및 통신 거리에 따른 수신 성능을 분석하고, Infrared(IR)을 이용한 사용자 피드백을 통해 통신 거리에 따른 RGB Channel allocation을 통해 능동적으로 신호를 전송함으로써, 시스템의 성능 향상과 QoS를 만족하는 기법을 연구하였다.
구조광을 이용하는 깊이 정보 획득 방법에서 코드화된 패턴의 색상 정보는 촬영된 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾기 위함으로 구조광 패턴들이 대상에 정확하게 투영되는 것이 중요하다. 그러나 프로젝터의 특성에 따라 패턴의 RGB 채널들이 종종 좌표에서 어긋나는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로젝터의 특성에 따른 컬러 구조광의 캘리브레이션을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광 시스템의 캘리브레이션 과정 중에서 투사된 영상으로부터 RGB 패턴 채널을 추출하고, 추출된 패턴으로부터 각 RGB 채널에 대한 히스토그램을 통하여 패턴 채널이 어느 방향으로 번져 나갔는지를 파악하여 원 패턴에 대한 재정렬을 수행한다. 본 논문의 실험결과에 따르면, 기존의 방법에 비해 간단한 방법으로 가시구조광 패턴에 대한 캘리브레션을 수행할 수 있음을 보여준다.
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.
본 논문에서는 철도선상에서 발생할 수 있는 자살 사고를 예방하기 위한 전단계로서 열차의 철도를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 철도 영상에서 각각의 RGB 채널 값을 추출한다. 추출된 각각의 RGB 채널 값을 삼각형 타입 의 소속 함수에 적용하여 상한 값과 하한 값을 퍼지 스트레칭 기법으로 철도 영상의 명암 대비를 강조시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 영상에서 각각의RGB 채널 값을 이용하여 배경을 제거한 후에 그레이 영상으로 변환한다. 변환된 그레이 영상에서 캐니 마스크를 적용하여 철도선의 에지를 검출하고 에지가 검출된 영상에서 허프 변환 기법과 유클리디안 거리를 적용하여 철도를 검출한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 다양한 각도의 철도 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 철도 검출에 가능성 있는 방법인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.
본 논문에서는 LED 기반의 가시광 통신 시스템에서 효율적인 데이터 전송을 하기 위해 가변적인 RGB 인터리빙 기법을 제안하였다. 빛을 데이터 전송의 자원으로 활용하는 가시광 통신 시스템은 빛의 성질과 빛의 3원색의 영향을 받게 된다. 그러나 빛의 반사, 회절 그리고 중첩과 같은 빛의 성질은 전송하고자 하는 데이터의 간섭을 발생시켜 데이터의 Burst error를 발생시키게 된다. 이러한 문제점은 가시광 통신 시스템의 BER 성능을 열하 시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문은 가변적인 RGB 인터리빙 기법을 활용하고자 한다. 가변적인 RGB 인터리빙을 통하여, 데이터의 Burst error를 줄일 수 있으며, 가시광 통신 시스템의 채널 간 간섭을 줄일 수 있다. 또한, 데이터의 중요도나 사용자의 요구사항에 따라 달라지는 QoS를 만족하기 위해 제안 시스템을 적용하면 사용자가 요구하는 QoS를 제공할 수 있으며 효율적인 데이터 전송을 할 수 있게 한다.
Visible Light Communication (VLC)은 Light Emitting Diode (LED)를 사용하여 조명의 역할과 통신의 기능을 동시에 구현할 수 있는 효과적인 방법이다. VLC는 통신 가능 영역인 Field Of View (FOV)를 가져 높은 보안성을 가지고, 가시광을 이용해 고속의 데이터 전송이 가능하다. VLC 시스템에서 RGB 채널에 데이터를 분할하여 전송하는 방법은, RGB 채널에 동일한 데이터를 전송하는 방법에 비해 빠른 데이터 전송 속도를 가지고 있으나, 가시광의 산란 및 반사로 인한 데이터의 burst 에러가 발생할 시 복원이 불가능하여 BER 성능의 열화가 발생한다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 VLC에서 빠른 데이터 전송률을 가지면서 BER 성능 향상을 만족하는 2-step 인터리빙 기법을 제안한다. 제안 시스템의 Cyclic 인터리빙과 convolutional 인터리빙을 통해 RGB 채널의 성능 평준화 및 데이터 에러율의 감소로 전체 시스템의 BER 성능이 향상됨을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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