• 한국광학회지
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• 제14권4호
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• pp.473-479
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• 2003

본 연구는 스캔된 이미지의 원본색이 모니터에 그대로 디스플레이 될 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 색보정 과정은 스캐너의 색 특성 묘사를 통한 원본색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, XYZ와 RGB간의 색공간 변환으로 구성된다. 특히, XYZ 추정에 있어서 스캐너에 입사되는 빛의 세기와 출력신호간의 비선형적 관계를 두 구간으로 나누어 묘사함으로써 그 정확도를 높였다 EPSON Expression 1680 스캐너를 대상으로 실시한 결과, 228가지 기준색의 기준값과 추정값의 평균 색차는 1.47 $\Delta$ $E_{UV}$ * 이었으며, 36가지의 유채색과 22가지의 무채색으로 구성된 시험색의 평균 색차가 각각 1.51 $\Delta$ $E_{UV}$ * 와 0.90 $\Delta$ $E_{UV}$ * 이었다. 또한 시험색 36가지에 대해 기준값과 추정값으로 부터 산출된 sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다. sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.136-150
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• 2022

본 연구는 하천 관리 및 홍수위 분석에 있어 필수적인 자료 중 하나인 하천 지형정보를 얻기 위해 RGB 영상을 활용하는 방법에 대한 비교 검토가 이루어졌다. 하천 구역의 지형정보를 얻는 데 있어 흐름 구간 즉 하도 지형정보를 얻는 것이 가장 어려운 분야 중 하나이기에 본 연구에서는 RGB 영상 기반으로 하도 지형정보를 추정하는 것에 집중하였다. 이를 위해 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP)와 RTK-GPS(Real Time Kinematic-GPS)를 이용하여 하도 지형을 직접 계측하였으며, 동시에 드론 촬영을 통해 획득한 고해상도 이미지를 이용하여 정사 영상을 생성하였다. 이후 수심 계측 결과와 RGB 정사 영상의 밴드 값들을 이용하여 수심 예측을 위한 기존에 개발된 회귀식들을 적용하였으며, 가장 뛰어난 예측력을 보여준 회귀식을 이용하여 연구 대상 지역의 하도 지형을 추정하였다. 흐름 구간 이외 지역의 경우 항공 라이다로부터 생성된 DEM을 이용하여 하천 구간 전체에 대한 지형정보를 구축하였다. 추가로 드론 촬영이 이루어진 동일한 시간 동안 직접 계측한 자료를 이용하여 생성된 지형정보와 드론 정사 영상 기반으로 생성된 하도 지형정보의 비교 검증을 수행하기 위해 CCHE2D 모형을 활용하여 흐름 모델링을 모의하였으며, 일부 구간에 대한 계측이 이루어지지 못한 직접 계측한 지형정보와 비교하여 영상 기반의 지형정보는 보다 나은 수심, 유속 모의 결과를 보여주었다. 본 연구 결과를 통해 RGB 영상으로부터 하도 지형정보를 획득할 수 있는 것을 확인하였으며, 추가적인 연구가 수행된다면 하천 관리를 위한 효율적인 하천 지형정보를 얻는 방법으로 활용할 가능성을 확인하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제12권2호
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• pp.141-145
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• 2005

RPC에서 도정수율은 물론이며 쌀의 품질과 직접 관계가 있는 도정도의 측정에 활용하기 위하여 3품종(추청, 남평, 오대)의 현미를 도정도 $0\~20\%$범위에서 도정하면서 측정한 백도를 이용하여 도정도별 비선형 백도모델을 개발하였으며, 이 때 결정계수는 0.990, RMSE는 0.877로서 실측치와 예측치는 잘 일치하여 개발된 백도모델은 적용이 가능한 것으로 판단되었다. 또한, 칼라간의 상관관계를 구명하기 위하여 Lab와 RGB 쌀의 칼라시스템의 칼라인자와 백도와의 상관관계를 검토한 결과, Lab 칼라체계에서 b값 및 Hunter whiteness와 RGB 칼라체계에서 B값이 각각 결정계수 0.990, 0.985, 0.989로서 백도와 높은 상관관계를 나타내었다. b값과 B값이 쌀의 노란색과 파란색정도를 나타내고 있어 쌀의 백도는 특히 노란색과 파란색의 정도로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2006년도 PAN PACIFIC CONFERENCE vol.2
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• pp.227-230
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• 2006

The $St{\ddot{o}}ckigt$ sizing test of the most-commonly used sizing tests is easily influenced by the individual testers' bias in recognizing red coloration. Therefore the test had to be modified to improve its reliability and reproducibility by automated recognition of a coloration procedure during testing. In order to achieve this, all measured variables occurring during the $St{\ddot{o}}ckigt$ test was first be analyzed and then reflected in the new automatic system. Secondly, the most important principle applied was to transform the RGB values of the droplet image to hue (H), saturation (S) and value (V) respectively. This is because RGB cannot be used as a color standard, owing to RGB's peculiarity of being seriously affected by the observer's point of view. Therefore, the droplet color had to be separated into three distinct factors, namely the HSV values, in order to allow linear analysis of the droplet color. When the average values of the vectors calculated during color variation from yellow to brown were plotted against time, it was possible to determine the vector value of hue, the most sensitive factor among HSV, at the specific time by differentiation of a function when it exceeds the critical point. Then, the specific time consumed up to the critical point was regarded as the $St{\ddot{o}}ckigt$ sizing degree. The conventional method took more time to recognize an ending point of coloration than the automatic method, and in addition the error ranges of the conventional sizing degrees on the specific addition points of AKD were wider than those of the automatic method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.473-481
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• 2005

본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.

• 펄프종이기술
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• 제36권1호
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• pp.1-8
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• 2004

One of the most frequently used method for measurement of the degree of sizing (viz., hydrophobicity) is the Stockigt test. However, the Stockigt test was influenced by various factors such as dropping height, dropping amount, dropping speed and viewing angle. The resultant data of the sizing degree on the same specimen also varied according to different testers. Thus, the Stockigt test should be modified to be regarded as a highly reliable and reproducible standard method. For modifying the Stockigt test, it was required to quantify red coloration by reaction between 1％ ferric chloride and 2％ ammonium thiocyante during Stockigt testing. The cameras capturing the serial images during the red coloration process were the CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)-type and CCD (Charge Coupled Device)-type cameras. For measurement based on KS M 7025, the CCD-type camera must be used due to its high resolution, and on the other hand, for measurement based on Tappi Useful Method 429, the CMOS-type camera may be used owing to its low resolution. It was needed to covert the RGB values of a droplet image into HSV(Hue, Saturation, and Value) values because the human eyes are much closer to HSV than RGB. Among HSV values, the Hue value was accepted as the most reliable index consistent with the red coloration process by excluding the surrounding conditions such as light, tester's movement etc.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.45-45
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• 2017

On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7182-7188
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• 2015

최근 수기에 의한 맵핑 방식을 탈피하고자 고해상도 카메라, 레이저스캐너 등의 장비를 이용한 디지털 맵핑에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구도 보고된바 있다. 본 연구에서는 고해상도 화상기술이 연동된 레이저스캐너를 활용하여 굴진면의 공학적 특징 중 하나인 풍화도를 정량적으로 분석 및 산출하고자 실내 및 현장시험을 수행하였다. 레이저스캐너의 반사율(reflectance)값과 풍화도의 상관관계를 분석하고자 현장테스트를 통해 반사율에 영향을 미치는 인자를 파악하였다. 또한 반사율에 영향을 미치는 주요 인자 중 하나인 색상값(RGB value)에 대한 영향을 최소화하고자 실내테스트를 통해 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 보정식은 실제 현장에서 취득한 스캐닝 데이터를 이용하여 보정 전과 후의 결과를 비교하여 검증하였다. 검증결과 보정 반사율 값을 통해 산정된 풍화도 index는 현장에서 관찰된 우세 풍화도 등급 및 풍화도 비율 등과 매우 유사한 결과를 보이는 것으로 확인되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.71-79
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• 2008

칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.113-127
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• 2015

최근 무인비행시스템(UAS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 홍수시 UAS를 활용하여 침수모니터링을 수행하기 위해서는 촬영된 영상으로부터 수체를 효과적으로 탐지할 수 있는 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 RGB와 NIR+RG 밴드를 탑재한 UAS를 활용하여 영상을 획득하였으며, 감독분류기법을 적용하여 수체탐지 정확도를 평가하였다. 먼저 RGB 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 인공신경망과 최소거리법의 Kappa 계수가 각각 0.791과 0.783로 높게 나타났으며, 최대우도법이 0.561로 가장 낮게 나타났다. 또한 NIR+RG 영상에 의한 수체의 영상분류 정확도 평가에서는 Mahalanobis와 최소거리법이 각각 0.869와 0.830으로 높게 나타났으며, 인공신경망법이 0.779로 매우 낮게 나타났다. 특히 RGB 밴드에서는 송산유원지의 수목이나 초지가 수체로 오분류되는 문제가 발생하였으나, NIR+RG 밴드에서는 이러한 문제가 많이 개선되었다. 따라서, RGB 밴드에 비해 NIR+RG 밴드를 탑재한 영상이 Mahalanobis와 최소거리법을 적용시 수체를 탐지하는데 효과적인 것으로 나타났다.