• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.197-209
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• 2003

현행 TV 신호는 HDTV나 컴퓨터 모니터에서 사용하는 encoding 기술과는 완전히 다르다. 다시 말하면 기존의 아날로그 TV에서는 Interlace 방식을 사용하는 반면 HDTV 및 컴퓨터 모니터에서는 Interlace 방식 대신 Progressive 방식을 사용한다. 따라서 Interlace 방식을 사용하는 미디어의 신호를 Progressive 방식을 사용하는 미디어에서 사용하기 위해서는 보간 알고리즘이 필요하다. 보간 알고리즘으로는 ELA(Edge-Based Line Average) 알고리즘이 보편적으로 사용된다. 본 논문에서는 ELA 알고리즘의 수평 및 수직 윤곽선 복원 단점을 개선시킨 ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) 알고리즘을 사용하여 Interlace 방식의 YUV 디지털 신호를 Progressive 방식의 RGB 디지털 신호로 변환시켜 주는 주사선 변환 ASIC 칩을 설계하였다. 설계 언어로는 VHDL이 사용되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.563-581
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• 2010

본 논문에서는 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상의 방송 서비스를 위한 UHD 영상의 주관적 화질 평가를 수행하고 이에 따른 화질평가 결과를 분석하였다. TV, 인터넷, 개인 미디어 기기들의 보급으로 인해 영상 콘텐츠의 소비가 늘어나고 있으며 이와 더불어 고화질 영상에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 현재 HD급($1920{\times}1080$) 영상이 DTV, DVD, 디지털 캠코더, 감시 비디오 및 기타 멀티미디어 기기 등을 통하여 다양한 형태로 소비되고 있으며, 최근에는 이러한 HD 해상도를 넘어 4K-UHD($3840{\times}2160$) 해상도의 디지털 시네마 콘텐츠가 활발히 제작되고 있고, 멀티미디어 시장에서도 이를 지원하는 카메라, 빔 프로젝터, 디스플레이 등의 기기가 출시되기 시작하였으며, 곧 방송${\times}$통신 환경에서도 4K-UHD 비디오 서비스가 출현할 것으로 예상된다. 이에 본 논문에서는 UHD TV 서비스 도입 시에 UHD 비디오의 시청환경 및 신호규격을 결정하는데 도움을 주기 위해 4K-UHD 영상에 대해 공간 해상도, 컬러포맷, 프레임률, 압축률을 포함한 4 가지 항목에 대한 주관적 화질 평가 실험을 수행하였다. 평가 결과, HD 해상도 대비 UHD 해상도의 영상에 대해 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, 컬러포맷이 YUV444인 4K-UHD 영상이 YUV422, YUV420인 4K-UHD 영상들 보다 화질이 더 높은 주관적 평가를 받았고, YUV422와 YUV420 4K-UHD 영상 간의 화질 비교에서는 주관적 평가 차이는 미미한 것으로 나타났다. 프레임률에 있어서는 60fps의 4K-UHD 영상이 30fps의 4K-UHD 영상보다 움직임이 많은 영상일수록 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, HD 영상에 대한 비트심도 비교에서는 10bit인 영상과 8bit인 영상 간의 주관적 화질 평가차이는 매우 작은 것으로 나타났다. 마지막으로 복${\times}$부호화된 4K-UHD 영상의 PSNR이 높을수록 높은 주관적 화질평가를 받았으며 시청거리가 멀어질수록 부호화에 의한 화질 열화를 인지하는 능력이 떨어지면서 PSNR이 낮은 영상도 화질이 양호한 것으로 평가되는 경향이 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.27-35
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• 2010

정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권2호
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• pp.283-299
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• 2014

Skin detection is used in many applications, such as face recognition, hand tracking, and human-computer interaction. There are many skin color detection algorithms that are used to extract human skin color regions that are based on the thresholding technique since it is simple and fast for computation. The efficiency of each color space depends on its robustness to the change in lighting and the ability to distinguish skin color pixels in images that have a complex background. For more accurate skin detection, we are proposing a new threshold based on RGB and YUV color spaces. The proposed approach starts by converting the RGB color space to the YUV color model. Then it separates the Y channel, which represents the intensity of the color model from the U and V channels to eliminate the effects of luminance. After that the threshold values are selected based on the testing of the boundary of skin colors with the help of the color histogram. Finally, the threshold was applied to the input image to extract skin parts. The detected skin regions were quantitatively compared to the actual skin parts in the input images to measure the accuracy and to compare the results of our threshold to the results of other's thresholds to prove the efficiency of our approach. The results of the experiment show that the proposed threshold is more robust in terms of dealing with the complex background and light conditions than others.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1782-1787
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• 2003

A face recognition is currently the field which many research have been processed actively. But many problems must be solved the previous problem. First, We must recognize the face of the object taking a location various lighting change and change of the camera into account. In this paper, we proposed that new method to find feature within fast and correct computation time after scanning PC camera and ID card picture. It converted RGB color space to YUV. A face skin color extracts which equalize a histogram of Y ingredient without the Luminance. After, the method use V' ingredient which transforms V ingredient of YUV and then find the face feature. The result of the experiment shows getting correct input face image from ID Card picture and camera.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.647-650
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• 2013

HEVC RExt(High Efficiency Video Coding Range Extension)는 RGB/YUV 4:2:2 4:4:4 색 샘플링 영상과 10비트 심도 이상의 영상 지원을 목표로 한다. RGB 영상은 YUV 4:2:0 색 샘플링 영상과는 달리 색평면 간 높은 상관도를 갖고 있으며, 이를 이용하여 화소값을 예측하는 기법들이 JCT-VC 표준화 회의에서 기고되었다. 하지만 일반적으로 RGB 영상의 고주파수 성분은 색평면 간 낮은 상관도를 갖고 있으며, 이는 색평면 간 예측 시 부호화 효율 저하의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 색평면 간 예측 시 고주파수 성분을 저역통과필터를 통해 적응적으로 제거하는 기법을 제안한다. HEVC RExt의 RGB 영상을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 기법은 기존 색평면 간 예측 기법에 비해 큰 복잡도의 증가 없이 평균 0.6%의 BD(Bjontegaard Distortion)-율 이득을 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.109.3-109
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• 2002

1. Introduction 2. Vision system 3. Effect of brightness variations 4. Color classifier using multi-layer neural network 5. Experimental result of color classifier 6. Applications for robot soccer system 7. Conclusion

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.93-103
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• 2018

본 논문에서는 실 도로 영상에서 속도 표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 표지판 인식의 방법들은 조명 변화에 민감하고 반복적인 형태 특징까지 추출하여 인식 성능이 감소하는 단점이 있다. 제안한 방법은 가중치가 적용된 YUV 색상 모델을 이용함으로써 속도 표지판의 색 특성을 강조하였으며 또한 표지판 후보 영역에 관심영역을 국부적으로 제한함으로써 인식 성능을 개선하였다. 이때, 검출과 인식을 위해서는 하 특징을 이용한 아다부스트 분류기를 사용하였다. 제안한 방법을 다양한 속도 및 환경하에서 실험한 결과 기존의 방법들보다 인식의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.361-368
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• 2007

본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.116-129
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• 2006

인터넷을 통한 데이터 전송 기술의 발전은 다양한 실감 콘텐츠를 확산시키는 역할을 하고 있고, 이러한 실감 콘텐츠의 하나로 다시점 비디오가 연구되고 있다. 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로부터 획득한 영상을 사용자에게 전달해 원하는 시점에서 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 영상이다. 다시점 영상을 공급하기 위해서는 일반적으로 카메라 개수와 같은 개수의 엔코더와 디코더가 필요하며, 또한 상대적으로 큰 전송 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해서 단일 엔코더와 디코더만을 이용하는 다시점 비디오 시스템을 제안한다. 부호화에서는 다시점 YUV 비디오를 GOP 단위로 믹싱하여 l 개의 YUV 스트립을 만든 후에, 단일 H.264/ AVC 엔코더로 부호화하여 압축 비트열을 생성한다. 또한 복호화도 단일 디코더 및 이를 제어하는 스케줄러로 구성된다. 스케줄러는 디코더 이용률과 프레임 스킵을 활용하여 각 시점 영상들이 동등한 복호화 프레임 개수를 가지게 한다. 또한 프레임 스킵에서는 비용 함수를 이용하여 H.264/AVC 프로화일에 따른 효율적인 프레임 선택 방법을 제안한다. 다양한 메인 및 베이스라인 프로화일 다시점 영상들을 활용하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 각 시점 영상이 동등한 디코더 이용률을 얻는 것을 보여준다. 또한 rate-distortion 커브를 이용하여 제안한 방식과 동시 방식의 성능을 검증하였다.