• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.757-767
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• 2010

본 논문은 3차원 TV 시청에 있어서, 2차원에서와 같은 색감을 최대한 제공하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 입력 RGB 색상 막대(color bar) 영상을 기준으로 2차원과 3차원 재생시 재현되는 RGB 강도의 입출력 관계를 모델링하였으며, 이를 근거로 2차원 대비 보정되어야 할 3차원 색상 사상표(mapping table)를 생성하였다. 생성된 사상표를 기존 3차원 TV 시스템의 출력부에 추가하여, 일반 2차원 재생시에는 입력 영상을 우회(bypass)하도록 하고, 3차원 재생시 색상 보정 과정을 수행하도록 하여 3차원 재생시에도 2차원에서 느낄 수 있는 색감을 재현할 수 있도록 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.589-598
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• 2002

The color measuring/matching expert system is implemented with a new color measuring method that combines intelligent algorithms with image processing techniques. Color measuring part of the proposed system preprocesses the scanned original color input images to eliminate their distorted components by means of the image histogram technique of image pixels, and then extracts RGB(Red, Green, Blue)data among color information from preprocessed color input images. If the extracted RGB color data does not exist on the matching recipe databases, we can measure the colors for the user who want to implement the model that can search the rules for the color mixing information, using the intelligent modeling techniques such as fuzzy inference system and adaptive neuro-fuzzy inference system. Color matching part can easily choose images close to the original color for the user by comparing information of preprocessed color real input images with data-based measuring recipe information of the expert, from the viewpoint of the delta Eformula used in practical process.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.403-406
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• 2005

The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1216-1224
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• 2015

In this paper, a detection algorithm for the removal of needle in oriental clinic is presented. First, in the proposed method, the candidate areas of each needle penetrated are selected by using the RGB color information of needle head, and the false candidates are removed by considering their area size. Next, two main edges of the needle are extracted through using the edges of selected candidate areas and their radon transformation. The final verification of penetrated needle is accomplished by using the morphological analysis of these two edge lines. In the experiments, the detection rate of proposed method reaches to 99% for the 36 images containing 294 needles.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.80-87
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• 2004

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 문자를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비 영업용 차량 영상에서 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역들을 번호판의 후보 영역으로 추출하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 선택한다. 개별 문자 추출은 추출된 번호판 영역에서 3${\times}$3소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화한 다음에 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 제안된 방법을 실제 비 영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 문자의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.87-101
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• 2002

본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1763-1766
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• 2003

This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.

• 한국인쇄학회지
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• 제25권1호
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• pp.65-80
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• 2007

The input and output device requires precise color representation and CMS (Color Management System) because of the increasing number of ways to apply the digital image into electronic publishing. However, there are slight differences in the device dependent color signal among the input and output devices. Also, because of the non-linear conversion of the input signal value to the output signal value, there are color differences between the original copy and the output copy. It seems necessary for device-dependent color information values to change into device-independent color information values. When creating an original copy through electronic publishing, there should be color management with the input and output devices. From the devices' three phases of calibration, characterization and color conversion, the device-dependent color should undergo a color transformation into a device-independent color. In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After undergoing a color transformation in the input and output devices, the best results were created when the original target underwent a color transformation by the scanner and digital camera input device by the linear multiple regression, and the LCD output device underwent a color transformation by the GOG model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1123-1127
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• 2005

본 논문에서는, 퍼지 유사도 평가를 이용한 객상인식에 관한 알고리즘을 소개하며, 이러한 알고리즘을 적용한 색상인식 시스템을 구성하였다. 객상의 분포를 판별하는 수단으로써 임의의 색상영역의 색입자 분포를 나타내기 위해 퍼지 멤버쉽을 구성하였으며, 멤버쉽의 평가를 위한 유사도 평가 방법을 사용하였다. 색상 정보는 RGB와 함께 HLS 색 좌표계를 사용하여 색인식의 정확성을 높였으며, 특히 HLS 좌표계 요소 중 Hue(색도)정보의 적절한 사용으로 조명과 재질변화에 강인한 알고리즘을 얻을 수 있었다.