본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 퍼지 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 같은 지역에서 수확된 사과 영상에 대해 선형회귀를 이용하여 RGB, HSV, La*b* 색상과 당도와의 연관 관계를 분석하였다. 먼저, 각 색상 레벨에 따른 당도와의 상관계수를 조사한 결과, 색상 레벨에 따라 양의 계수를 갖는 (+) 영역과 음의 계수를 갖는 (-) 영역으로 구분됨을 알 수 있었다. 또한 평균값으로 대표되는 색상과 당도와의 상관계수는 La*b* 색상 공간에서 0.342로 RGB, hsv 공간에서의 계수보다 높게 나타났다. 즉, 이는 당도는 La*b* 공간에서의 색상과 관계가 있다는 것을 의미하고 있다. 또한 당도와 관련이 높은 영역으로 구성된 복합 색상에서는 R2=0.3627로 나타났으며, 이는 당도와 관련이 있음을 보여주고 있다. 9개 모든 색상 공간에서는 R2=0.3668로 나타났다. 이 경우 v와 b*의 계수가 당도에 영향이 있음을 알 수 있었다. 이로 보아 노란색을 대변하는 b*가 높을수록 당도도 높게 나타난다는 경험적인 예측의 타당성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.
본 논문에서는 노출 시간을 달리해 촬영한 두 장의 HDR 사진을 LCD, CRT 같은 LDR 장치에 출력할 수 있도록 융합하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 제안된 기법은 레이디언스 맵을 만들지 않고 직접 입력 영상에 대해 계산된 가중치를 이용해 융합한다. 가중치는 처음에는 화소 단위로 만들어져 추후 가우시안 함수로 혼합된다. 이러한 작업은 급격한 가중치 변화로 발생할 수 있는 스파클 잡음을 방지하고 두 영상 정보의 연결 부분을 부드럽게 만드는데 기여한다. 색상 정보의 융합은 RGB와 이들의 평균값과의 차이를 이용해 두 영상의 색차 정보를 가중평균하여 이루어진다. 본 알고리즘은 두 원본 영상에서 포화되지 않은 부분을 잘 표현하고 포화, 불포화 영역간의 연결이 부드러운 특징이 있다. 제안된 기법은 2장의 사진만을 사용하고 영상에 따라 자동으로 내부 인자를 조절하기 때문에 향후 이중 노출이나 이중 센서 셀을 이용한 HDR 카메라에 내장하여 자동화 처리가 가능한 장점이 있다.
현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.
모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.
모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
생육 시 사용하는 LED 조명색이 느타리류의 갓색과 수량, 형태에 어떤 영향을 미치는지 알고자 하였다. 주요결과는 다음과 같다. 자실체의 전체적인 형태는 LED 조명색별로 차이를 보였는데, 청색과 자색이 일반적으로 생산하는 버섯 형태와 유사하였고 녹색은 조명이 없거나 약한 곳에서 자란 버섯형태를 보였다. 전체 품종의 청색, 녹색, 자색 LED에서 키운 버섯의 갓명도의 평균은 각각 57.0, 57.4, 59.4였다. 원형1호와 황금산타리를 제외하고는 세가지 LED 색에 따라 갓 명도의 평균이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 갓의 적색도는 LED 조명과 품종에 따라 많은 차이가 관찰되었다. 청색, 녹색, 자색에서 생육한 자실체의 갓색이 모두 음의 값을 나타낸 품종은 곤지7호의 갓색돌연변이인 곤지7호M이 유일하였다. 곤지7호를 제외한 8개 품종에서 청색에서 갓의 적색도가 가장 높았다. 전체 품종의 LED 조명색별 평균 수확량은 자색이 68.0 g, 청색 58.3 g, 녹색 50.1 g 이었다. 청색에서 가장 수확량이 많은 품종은 곤지7호로 92.8 g이었고 같은 품종의 녹색 처리구에서는, 77.1 g, 자색에서는 98.6 g이 수확되었다. 발이소요일수는 자색에서 생육한 버섯의 평균값이 5.3일로 가장 짧고, 청색에서 5.8일, 자색에서 5.8일 순이었다. 자색에서 가장 짧은 발이소요일수를 보인 품종은 6개, 녹색에서는 3개, 청색에서는 2개였다. 자실체의 길이는 생육 시 조사한 LED 조명색에 따라 녹색(66.4 mm) > 자색(51.8 mm) > 청색 (46.8 mm)의 순으로 나타났다. 본 연구결과가 시장에서 요구하는 형질을 갖춘 버섯을 생산하는 기초가 될 것으로 사료한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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