이 단보에서는 PlanetScope 영상을 사용하여 Red-Green-Blue (RGB) 히스토그램 (histogram) 분석을 통해 해양 유출유의 색상 특성과 유종 구분에 대한 실험을 수행하였다. 해양 유출유의 히스토그램은 각 밴드 화소값 분포에 따라 세 가지 카테고리(어두운 검은색 톤, 밝은 은색 톤, 밝은 무지개색 톤)로 나눌 수 있으며, 어두운 검은색 톤의 두꺼운 기름층은 중유(heavy oil)로 구분할 수 있고, 밝은 은색 및 무지개색 톤의 얇은 기름층은 경유(light oil)로 구분할 수 있다. 향후 보다 많은 영상에 대한 분석이 이루어진다면, 이러한 유출유 탐지와 유종 구분이 보다 더 일반화되고 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
식품 표면의 색변화를 화상화하고 3원색으로 분리하여 가공, 처리할 수 있는 영상 처리 시스템을 video camera와 영상 카드, 조명 장치, PC로 구성하였다. Video camera로부터 출력되는 analog 화상 신호를 영상카드에서 digital신호로 변환하고 이를 PC 모니터 상에서 $640{\times}480$ 해상도의 자연색으로 출력할 수 있도록 하였다. C 언어로 작성한 프로그램에 의하여 일정한 시간 간격으로 출력 화면을 파일로 저장하고 여러 가지 화상 분석을 수행할 수 있도록 하였다. 이 영상 처리 시스템을 사용하여 사과의 숙도 차이를 색차이로 분석한 결과 미숙 완숙의 정도를 green과 red 성분의 색값 차이로 나타낼 수 있었으며, blue 성분의 차이는 미미하였다. green 성분의 차이는 35.01이고 red 성분의 차이는 6.16으로 나타나, 사과의 분급에는 green색을 이용하는 것이 적합하였다. 고기의 육질과 지방의 색차를 이용한 화상 분리에서는 육질 부분에서의 red성분이 $180{\sim}230$인 반면에 지방은 240 이상으로 나타나, red 성분을 기준으로 한 경계값을 사용하여 육질과 지방의 화상을 분리하여 육질의 색 성분을 정확히 측정할 수 있었다. 이와 같이 육질의 조직별로 분리한 후의 Hunter값은 전체 고기를 대상으로 할 때는 L, a, b값이 70.6, 38.4, 22.8이지만 육질 부분만으로 했을 때 L, a, b값은 65.6, 44.4, 21.3이었고, 색차값 ${\Delta}E$가 2%감소하였다.
본 논문은 LED감성조명장치를 개발하여 뇌파 파장과 조명의 색온도 변화에 따른 상관관계를 뇌파실험을 통해 측정하였다. 이를 위해 장치개발을 통한 열 해석과 뇌파실험의 두 부분으로 실험을 하였다. LED감성조명장치의 모듈은 메탈 PCB에 Chip LED를 배치하여 COMSOL Multiphysics로 열 해석 결과 LED와 PCB의 경계면 온도는 약 $80^{\circ}C$이며, PCB의 바닥면까지는 약 $50^{\circ}C$까지 변화함을 검증 하였으며, 결과적으로 실 제작의 근사치에 가까운 방열설계가 가능함이 확인 및 적합한 조명기구로 판정되었으며, 뇌파측정을 위해 색온도를 $2,300^{\circ}K$, $4,000^{\circ}K$, $6,000^{\circ}K$ 세가지 조건으로 피 실험자의 기본상태(휴식, 주의력, 집중력)를 측정 하였으며 그 결과 색온도가 낮을수록 편안함과 안락함을 느낀다는 것을 검증 할 수 있었다. $4,000^{\circ}K$의 조건으로 실험을 했을 때 주의력의 지수가 약간 높아짐을 볼 수 있는데 이는 $4,000^{\circ}K$가 우뇌의 기능을 활성화 시킬 수 있는 추론이 가능하며 $6,000^{\circ}K$이상에서는 일반 형광등 아래의 색온도와 유사함으로 상태가 변화되지 않았음을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 문자와 그림을 포함한 컬러 영상에서 낮은 명도의 색상으로 인쇄된 문자를 효율적으로 추출하기 위하여, 컬러 영상에 대한 2치화와 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안하였다. 컬러 영상에 포함된 문자를 추출하기 위한 컬러 영상의 2치화는, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 화소수 비에 따라 이 두 영역간의 컬러 관계성을 구하고, 이 관계성과 예비임계값에 의해 계산된 임계값에 의하여 이루어진다. 예비임계값은 입력 영상에 대한 RGB 히스토그램의 분석에 의하여 구하며, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 기준이 된다. 제안한 임계값은 잡음의 양에 따라 동적으로 계산되므로, 문자정보는 최대한 유지하고, 잡음은 효과적으로 제거할 수 있다. 또, 본 연구에서는 2치화 영상에 포함된 잡음의 효과적 제거를 위하여, 다양한 컬러 영상의 2치화 영상에 포함된 잡음패턴을 분석하여 잡음패턴 테이블을 만들었다. 2치화 영상에 포함된 잡음은 잡음패턴 테이블과 템플릿 매칭을 하여 잡음의 분포도가 계산되고, 이 분포도에 의하여 잡음의 난이도를 3단계로 분류하였다. 잡음의 제거는 분류된 난이도에 따라 별개의 처리 과정을 두어 수행하므로, 잡음제거의 효율을 높였고, 처리시간을 줄였다.
모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.
본 논문에서는 퍼지 방법을 적용하여 손금을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 방법 이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 감성조명 장치의 내부발열 및 전력소비를 감소시키기 위하여 제안된 스마트 감성조명 제어 시스템은 안드로이드 플랫폼 모바일 기기와 지그비 모듈, 감성조명 장치, 점등제어 모듈, 전원 공급기, 범용 트랜지스터로 구성하였다. 모바일 디바이스는 시스템에 연결될 때, 감성조명 장치에 실시간 제어 정보를 전송하고, 제어 메시지 및 상태 모니터링을 기반으로 감성조명 장치를 제어하도록 설계하였다. 본 논문에서 제안된 스마트 감성조명 제어 시스템의 효율성 검증 결과, 감성조명 제어 및 색온도 변수에 의해 제어가 가능하였다. 그리고 감성언어를 사용하여 가변적으로 점등제어하기 때문에 21%의 발열량 및 최대 48%의 소비 전력을 감소시켰다.
본 논문에서는 역광 및 어두운 영상에 효과적인 칼라 영상 개선 알고리즘을 제안하고 PXA255 ARM 프로세서 기반 임베디드 리눅스 환경 에 구현하는 것을 목적으로 한다. 기존의 영상 개선 알고리즘 중에서 레티넥스는 역광 및 어두운 영상에 효과적이나 연산량이 많아 임베디드 시스템에서의 구현이 적합하지 못하다. 따라서 레티넥스와 동등한 영상 개선 효과를 갖으면서 연산량이 적어 임베디드 시스템에서 구현 가능한 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 영상 향상 알고리즘은 HSV 색 모델로 변환한 다음 명도 성분과 채도 성분 영상에 각각 영상 생성 모 델과 감마 보정을 적용하여 구현하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 PXA255 ARM 프로세서에 최적화 과정을 통하여 연산량을 감소하였다. 정량 적인 방법과 정성적인 방법을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가 하였다. 평가 결과 연산량은 감소하였으나 밝기와 명도 대비를 향상시키는 것을 확인하였다.
많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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