• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.167-175
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• 2013

This study is the process of making high-definition TV broadcast color correction affects the end result comparison is focus on implement through study. In the production process and the impact on the color Correction in the video as an study for UHD, 4K, 6K video production workflow improvement of an effective program in the present and time and cost in the post production process, color correction for the final video through the production and overcome the failure of further in-efficient color correction study will help you to solve the problem. This study is the color changes over the course of the final video to see how much influence color correction of post-production. Color correction using a program of courses in Visual quality, regularly presented the possibility to retain and make on high definition video production post-production process for color correction method is utilized as the basis of study.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.101-112
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• 2008

In this paper, we present a method to customize the ground color in outdoor sports video to provide TV viewers with a better viewing experience or subjective satisfaction. This issue, related to content personalization, is becoming critical with the advent of mobile TV and interactive TV. In outdoor sports video, such as soccer video, it is sometimes observed that the ground color is not satisfactory to viewers. In this work, the proposed algorithm is focused on customizing the ground color to deliver a better viewing experience for viewers. The algorithm comprises three modules: ground detection, shot classification, and ground color customization. We customize the ground color by considering the difference between ground colors from both input video and the target ground patch. Experimental results show that the proposed scheme offers useful tools to provide a more comfortable viewing experience and that it is amenable to real-time performance, even in a software-based implementation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.411-413
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• 1998

Video영상을 의미있는 부분으로 나누는 Video segmentation을 위해서는 Video Cut의 검출이 필요하다. 본 논문에서는 Video Cut의 검출을 위하여 신경망을 이용하였으며, cut의 측정 방법으로 보색(complementary color)의 개념을 도입하였다. 이 방법을 이용하여, 여러개의 Video data로부터 학습을 한 뒤 새로운 Video에 대해서 테스트한 결과 좋은 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.93-96
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• 2000

In this paper, we propose an efficient database system for video retrieval. Using the color spaces, it shows results of user's request. Each color space used following user's selection. We suggest adaptive three color systems for database. Experimental results based on a video database containing 331 shots are included.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.213-216
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• 2001

Key frame extraction is an important method of summarizing a long video. This paper propose a technique to automatically extract several key frames representative of its content from video. We use the color layout descriptor to select key frames from video. For selection of key frames, we calculate similarity of color layout features extracted from video, and extract key frames using similarity. An important aspect of our algorithm is that does not assume a fixed number of key frames per video; instead, it selects the number of appropriate key frames of summarizing a long video Experimental results show that our method using color layout descriptor can successfully select several key frames from a video, and we confirmed that the processing speed for extracting key frames from video is considerably fast.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.218-221
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• 2000

In this paper, we propose a new algorithm to detect human faces for controling a camera used in video conference. We model the distribution of skin color and set up the standard skin color in YIQ color space. An input video frame image is segmented into skin and non-skin segments by comparing the standard skin color and each pixels in the input video frame. Then, shape filler is applied to select face segments from skin segments. Our algorithm detects human faces in real time to control a camera to capture a human face with a proper size and position.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.11-16
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• 2006

To manipulate large video databases, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-w]so user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm to extract key frames using color histograms and to match the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several real sequences show that the proposed video retrieval algorithm using color and edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.368-379
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• 2010

고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.858-867
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• 2016

A high dynamic range (HDR) video service is an upcoming issue in the broadcasting industry. For compatibility with legacy devices receiving a non-constant luminance (NCL) signal, new tools supporting an HDR video service are required. The current pre-processing chain of HDR video can produce color noise owing to the chroma component down-sampling process for video encoding. Although a luma adjustment method has been proposed to solve this problem, some disadvantages still remain. In this paper, we present an adaptive color noise reduction method for an NCL signal of an HDR video service. The proposed method adjusts the luma component of an NCL signal adaptively according to the information of the luma component from a constant luminance signal and the level of color saturation. Experiment results show that the color noise problem is resolved by applying our proposed method. In addition, the speed of the pre-processing is increased more than two-fold compared to a previous method.