본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
컬러 영상 처리 기반의 연기 검출은 화재의 조기 검출에 적합한 검출 대상이다. 연기 검출을 위한 방법으로 움직임과 색상이 전처리로서 처리되며, 확산, 질감, 형태, 방향성 등의 성질이 후처리로서 사용된다. 본 논문은 연기의 특성 중 밀도적인 분포 특성 검출 방법을 제안한다. 연기의 움직임을 10Frame 간격으로 1초 동안 축적한 이미지에 색상을 문턱치 처리해 후보영역을 생성하고, OBTP(Object Block Ternary Pattern)을 적용해 연기의 패턴임을 확인한다. 모든 처리는 Block 기반으로, 움직임 검출은 차분 영상에 적응 문턱치를 적용해 움직이는 물체의 후보영역을 결정했다. 결정된 후보영역을 1초간 축적하고 연기 색상의 문턱치 조건을 적용한다. 각각의 연기 후보 영역을 특정 위치의 16개 Block 값을 중앙 Block 값과 비교하고 삼진화 된 패턴을 연기의 패턴과 비교하여 연기를 결정한다.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
세계 최초로 정지 상태로 해색을 관측하는 정지궤도해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager) 값의 보정을 위해서는 기존의 방법이 아닌 새로운 방법이 요구된다. 본 연구에서는 GOCI의 특별한 특성에 맞는 새로운 대기보정 방법과 양방향성 광반사 분포함수(BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 방법을 소개하고자 한다. GOCI의 대기보정을 위해서 스펙트럼 형태 조화기법(SSMM, Spectral Shape Matching Method)과 Sun Glint Correction Algorithm(SGCA)을 개발하였고, BRDF 보정을 위하여 해수의 고유광특성(IOP, Inherent Optical Property) 값을 이용하는 새로운 방법을 개발하였다. 각 방법은 한반도 주변 해역을 관측한 Sea Viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 위성영상을 이용하여 적용하였다. 클로로필 농도 분포 영상을 만들어 본 결과 기존의 방법으로 얻기 어려웠던 탁도높은 해역과 에어로졸의 영향을 많이 받는 지역에서 보다 정확한 자료를 얻을 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate the elementary pre-service teachers' conceptions of 'color of gases' focusing on the survey from freshmen at a National University of Education. For the study, the views about 'color of gases' were surveyed from the pre-service teachers. And the responses were analyzed based on the patterns. The results from the study are as follows: First, the conceptions about 'color of gases' were divided into 2 top-level, 5 mid-level and 7 sub-level categories. Second, the number of students who answered 'certain gas has color' was significantly greater than those who answered 'every gas has no color'. However, only a small number of students who answered former understand the scientific meaning of color and the color of gases correctly. Third, out of 5 misconception categories, greater number of students answered with 'inaccurate scientific knowledge (Ma1)', so the category was classified again into five detailed sub-categories. Fourth, most of the students, who answered 'every gas has no color', stated "they have not seen any color gases through their lives" based on their own experience. Fifth, the distribution percentage for scientific conceptions vs misconceptions was not related with the students' gender but highly related with students' academic area and their science courses taken at high school. Sixth, the pre-service teachers have various types of misconceptions regarding the 'color of gases' and when they have to explain visibility of gases to other people they tend to pass on their misconceptions. Based on the results from the study, some educational guidelines were suggested.
PURPOSE. Perceived color of ceramics changes by the spectral power distribution of ambient light. This study aimed to quantify the amount of shifts in color and color coordinates of clinically simulated seven all-ceramics due to the switch of three ambient light sources using a human vision simulating spectroradiometer. MATERIALS AND METHODS. CIE color coordinates, such as $L^*$, $a^*$ and $b^*$, of ceramic specimens were measured under three light sources, which simulate the CIE standard illuminant D65 (daylight), A (incandescent lamp), and F9 (fluorescent lamp). Shifts in color and color coordinate by the switch of lights were determined. Influence of the switched light (D65 to A, or D65 to F9), shade of veneer ceramics (A2 or A3), and brand of ceramics on the shifts was analyzed by a three-way ANOVA. RESULTS. Shifts in color and color coordinates were influenced by three factors (P<.05). Color shifts by the switch to A were in the range of 5.9 to 7.7 ${\Delta}E{^*}_{ab}$ units, and those by the switch to F9 were 7.7 to 10.2; all of which were unacceptable (${\Delta}E{^*}_{ab}$ > 5.5). When switched to A, CIE $a^*$ increased (${\Delta}a^*$: 5.6 to 7.6), however, CIE $b^*$ increased (${\Delta}b^*$: 4.9 to 7.8) when switched to F9. CONCLUSION. Clinically simulated ceramics demonstrated clinically unacceptable color shifts according to the switches in ambient lights based on spectroradiometric readings. Therefore, shade matching and compatibility evaluation should be performed considering ambient lighting conditions and should be done under most relevant lighting condition.
식품이 가지고 있는 고유한 색깔은 소비자의 기호성 또는 영양학적 가치의 지표가 될 수 있으며 가공 및 저장처리조건에 따른 식품의 중요한 인자로 작용 할 수 있다. 따라서, 본 실험에서는 식물성 식품재료의 품종, 성숙도, 성장조건(온도, 수분. 제조공정 별)에 따른 Surface color change를 color & color difference meter와 Munsell disc 색도계(色度計)로 X, Y, Z값을 측정하고 공식에 의하여 Y(one of variation in luminous reflectance), x, y(chromaticity)를 구하여 이로부터 작성한 색도좌표상에서 식품의 색상(hue) 및 강도(chroma)를 산출하여 식품의 색도 변화를 검토하였다. 이와 같이 color & color difference meter와 같은 reflectometer를 이용하여 얻은 data를 중심으로 각각의 chromaticity diagram을 작성, 식품의 저장 및 가공처리별 색도변화를 측정하여 이것을 토대로 식품 품질의 특성을 판정할 수 있는 좋은 기초자료를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.
본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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