• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.20-27
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• 1998

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구(A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space) pp.20~27 칼라화상을 화상부호화, 리모트 센싱, 컴퓨터비젼 등의 분야에 이용하기 위해서는 인간이 감각적으로 취급하기 쉬운 색공간으로 화상정보를 변환시켜야 한다. 색상, 명도, 채도를 근거로한 Munsell색공간은 인간의 색지각과 영역간의 색차가 일치하는 특징으로 인하여 칼라화상의 클러스터링에 이용되고 있다. 본 논문에서는 RGB입력화상을 ${L^*}{a^*}{b^*}$ 균등색공간으로 변환하고, 색지각과 일치되는 HSV색공간으로 근사화시킴으로써, 각 좌표축을 중심으로 클러스터링과 그 색차를 평가한다. 자기수렴 특성을 갖는 ISO DATA 알고리즘을 응용하여 HSV칼라화상의 영역을 분할하고, 과분할된 영역을 통합하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 입력화상에 대한 클러스터링을, 색차를 기본으로 한 임계값에 따라 수행하므로써 화상내용의 복잡함에 대응하는 양호한 영역분할 결과를 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.997-998
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• 2008

In this paper, we proposed a reduced memory overdrive architecture. Proposed overdrive architecture consists of 2D-DWT filter, BLI and Color Conversion block. For Frame Memory reduction we eliminated HH data in DWT-IDWT process and converted color space RGB into YCbCr. Consequently, we reduced Frame Memory about 50%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.843-848
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• 2008

얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2011-2025
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• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.177-186
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• 2023

Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.52-57
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• 2013

본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.1-8
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• 2002

RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.239-242
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• 2002

The rapid expansion of the Internet in the past few years has rapidly increased the availability of digital data such as audio, images and videos to the public. Therefore, The need for copyright protect of digital data are increasing in the internet. In this paper, Color image(RGB model) is transformed into LUV model, it includes the characteristics of, human vision and then the U or V component is transformed into 3-level wavelet transform. we can insert watermark to several objects of an image separately The experimental results showed that the proposed watermarking algorithm was better than to other RGB watermarking algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1464-1468
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• 2004

본 논문은 그레이 영상을 컬러영상으로 변환하고 컬러농도를 변환하여 출력영상을 향상시킨 연구이다. RGB 컬러성분을 추출하기 위한 의사컬러링은 2D고속웨이브릿 변환(FWT)에 의한 필터뱅크 재배열을 적용하고 후처리에서 각각의 모노컬러는 노이즈제거와 영상향상을 위해 이산 컬러농도변환(CIT)을 적용한다. 실험결과 출력영상은 일반 웨이블릿 변환 적용보다 PSNR 30dB이상 개선된다.