• 도시과학
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• 제8권1호
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• pp.7-14
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• 2019

Recently, interest in solar energy, which is the center of new government energy policy, is increasing. However, the focus is on mass production of solar power plants, and policies and related technologies for maintenance and management of existing installed PV modules are insufficient. In this study, we use UAV (Unmanned Aerial Vehicle) to acquire RGB and infrared images, apply it to the structure-from-motion (SfM) based image analysis tool, model the three- And the position of the hot spot was monitored and coordinates were detected. As a result, it is possible to provide basic spatial information for maintenance of solar module by monitoring and position detection of hot-spot suspected solar cells by superimposing infrared image and RGB image based on unmanned aerial vehicle.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권1호
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• pp.13-19
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• 2020

본 연구는 저비용·저 노동력을 위해 RGB 컬러 이미지에서 획득한 녹색영역 값과 엽면적 그리고 군락피복 측정을 비교하였다. 시험에 사용된 품종은 국내에서 가장 많이 재배되고 있는 대원콩, 대풍콩 및 풍산나물콩을 재배하였다. 측정 시기는 엽의 4.5엽기부터 종실비대기까지 RGB 컬러 이미지를 획득하여 군락 엽면적과 피복을 비교하였다. 이미지 분석은 ExGR로 토양으로부터 식물체의 녹색 영역을 분리하였다. 분리한 녹색 영역과 실제 측정한 엽면적과 피복과는 고도의 유의성을 보였다. 본 연구 결과에서 알 수 있듯이 실제 측정한 군락 엽면적과 군락 피복과는 정의 상관관계(r²=0.84)를 보였다. 군락 이미지와 실제 측정한 군락 피복과는 고도의 정의상관관계(r²=0.94)를 보였다. 또한 군락 이미지와 실제 측정한 군락 엽면적과는 고도의 정의상관관계(r²=0.74)를 보였다. 따라서 향후 RGB 컬러 이미지로 저비용·저 노동력으로 군락 단위에서 엽면적과 피복을 손쉽게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.672-679
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• 2011

본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.181-185
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• 1996

Color image is largely corrupted by various ambient illumination. However, human perceives always white color as white under any illumination because of a characteristic of human vision, called color constancy. In the conventional algorithm which applied the constancy effect, after the RGB color space is transformed to the IHS(Intensity, Hue, and Saturation) color space, then the hue is preserved and the intensity or the saturation is properly enhanced. Then the enhanced IHS color is reversely transformed to the RGB color space. In this process, the color distortion is included due to the color gamut error. But in the proposed algorithm, there is not transformation. In that, the RGB color is considered as 3 dimensional color vector and we assume that white color is the natural daylight. As the color vector of the illumination can be calculated as the average vector of R, G, and B image, we can achieve the constancy effect by simply rotating the illumination vector to the white color vector. The simulation results show the efficiency of the vector rotating process for color image enhancement.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.33-40
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• 2023

The mainstay of current image recovery frameworks is Content-Based Image Retrieval (CBIR). The most distinctive retrieval method involves the submission of an image query, after which the system extracts visual characteristics such as shape, color, and texture from the images. Most of the techniques use RGB color space to extract and classify images as it is the default color space of the images when those techniques fail to change the color space of the images. To determine the most effective color space for retrieving images, this research discusses the transformation of RGB to different color spaces, feature extraction, and usage of Convolutional Neural Networks for retrieval.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.162-163
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• 2012

본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권1호
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• pp.173-178
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• 2014

In this study, the new color image processing algorithms with an android-based mobile device are developed to detect the abnormal color densities in a skin image and interpret them as the vitiligo lesions. Our proposed method is firstly based on transforming RGB data into HSI domain and segmenting the imag into the vitiligo-skin candidates by applying Otsu's threshold algorithm. The structure elements for morphological image processing are suggested to delete the spurious regions in vitiligo regions and the image blob labeling algorithm is applied to compare RGB color densities of the abnormal skin region with them of a region of interest. Our suggested color image processing algorithms are implemented with an android-platform smartphone and thus a mobile device can be utilized to diagnose or monitor the patient's skin conditions under the environments of pervasive healthcare services.

• 한국음향학회지
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• 제30권3호
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• pp.142-148
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• 2011

본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-121
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• 2020

Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.