In this paper, we propose a new image retrieval algorithm using the block classification. More specifically, we classify nonoverlappint small image blocks into texture, monotone, and various edges. Using these classification results and the RGB color histogram, we propose a new similarity measure which considers both local and global fretures. According to our experimental results using 232 color images, the retrieval efficiencies of the proposed and the previous methods were 0.610 and 0.522, respectively, which implies that the proposed algorithm yields better performance.
문과 스펜서의 색채 조화론은 먼셀의 색채 조화론을 바탕으로 한 이론이다. 이 조화론은 크게 조화와 부조화, 조화의 면적 효과, 그리고 조화화 부조화의 미도 계산의 3개로 성립된다. 여기서 미도는 조화의 정도를 정량적인 수식으로 구하고자 하는 방법이다. 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
디지털 기술의 발달과 함께 색 정보를 획득하고 색 정보를 다양한 콘텐츠와 결합하여 활용할 수 있는 새로운 방법들이 등장하고 있다. 색은 이미지의 요소로서 이미지와 관련된 정보를 주거나 우리의 감성에 영향을 준다. 또한, 색 자극에 의한 감성의 변화나 감각의 변화는 인지 기능에 변화를 가져온다. 본 연구는 인지 기능에 있어서 사용자의 감성에 따른 색 오버레이의 효과에 대해 조사한다. 이 목적에 따라, 20대 성인 남녀 각각 10명을 대상으로 영상을 이용하여 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유도 한 후에 적색/주황색/녹색 오버레이를 적용했을 때의 문제 풀이 능력을 테스트 하였다. 실험 분석 결과 긍정적인 감정 상태에서는 적색이 문제 풀이 능력을 저하시켰고, 부정적인 감정 상태에서는 녹색이 문제풀이 능력을 향상 시켰다. 또한, 색 오버레이 적용애 따른 초기 감정 상태가 인지에 주는 영향을 분석한 결과, 색 오버레이 적용시에는 초기 감정 상태에 따른 차이가 발생하지 않는 반면, 색 오버레이 미적용시에는 긍정적 감정 상태에서 언어 인지 능력이 통계적으로 유의미하게 부정적인 감정 상태에서 보다 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.
True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는 Nonlinear enhancement과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) $70^{\circ}$ 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다.
In modern days, many of the images are captured by using various devices, such as PDA, digital camera, or cell phone camera. Because all these devise have a limited dynamic range, images captured in real world scenes with high dynamic ranges usually exhibit poor visibility and low contrast, which may make important image features lost or hard to tell by human viewers. In this paper, the efficient color image enhancement method is presented. Experimental result show that the proposed method yields better performance of color enhancement over the previous work for test color images.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
Color is distinguished due to the light in which natural light is reflected by object and made with combination of RGB(red, green, blue; three colors). This study proposes color analysis system with optical method to be used conveniently. Color information of sample is determined with the optical sensor. By using the CIE diagram in particular, it detects purity value and wavelength. The method to distinguish color is very economical, simple, and convenient. The result can be used to confirm accurate information of color for various applications.
농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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