• 한국표면공학회지
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• 제55권3호
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• pp.164-172
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• 2022

Hot-dip galvanized steel(GI) is widely used throughout the industry as a corrosion resistance material. Corrosion of steel is a common phenomenon that results in the gradual degradation under various environmental conditions. Corrosion monitoring is to track the degradation progress for a long time. Corrosion on steel plate appears as discoloration and any irregularities on the surface. This study developed a quantitative evaluation method of the rust formed on GI steel plate using a superpixel-based DBSCAN clustering method and k-means clustering from the corroded area in a given image. The superpixel-based DBSCAN clustering method decrease computational costs, reaching automatic segmentation. The image color of the rusty surface was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space. In addition, two segmentation methods are compared for the particular spatial region using their histograms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2011

This paper propose a statistical color model of background extraction base on Hue-Saturation-Value(HSV) color space, instead of the traditional RGB space, and shows that it provides a better use of the color information. HSV color space corresponds closely to the human perception of color and it has revealed more accuracy to distinguish shadows [3] [4]. The key feature of this segmentation method is based on processing hue component of color in HSV color space on image area. The HSV color model is used, its color components are efficiently analyzed and treated separately so that the proposed algorithm can adapt to different environmental illumination condition and shadows. Polar and linear statistical operations are used to calculate the background from the video frames. The experimental results show that the proposed background subtraction method can automatically segment video objects robustly and accurately in various illuminating and shadow environments.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.173-179
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• 2015

In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.67-73
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• 2012

지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6C호
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• pp.610-618
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• 2002

본 논문에서는 질러 공간과 블록영역 정보에 기반한 새로운 화상검색 방법을 제시한다. 각 화상에 대한 컬러 공간 정보는 컬러 이진세트에 의해 구해지고 블록영역 정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 화상 검색 과정에서, 질의 화상과 데이터베이스 화상들의 컬러 및 화상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보 화상의 집합을 결정한다. 특히, 유사도 측정 시 컬러 공간 분포와 객체의 블록영역 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 제안된 방법을 구현하고 6,000개의 화상들로 이루어진 화상 데이터베이스에 대해 적용함으로써 컬러 공간 및 블록영역특징을 이용한 화상 검색이 매우 효과적임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권5호
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• pp.213-222
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• 2008

본 논문은 2D 가상 착의 시스템의 컬러 영상 분할 및 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 시스템은 컬러 영상 분할에 의해 2D 의류 모델 영상으로부터 분할된 의류 형상 영역에, 명도 차분 맵에 기반하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 색이나 명도에 상관없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴이나 직물 색을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 사실적인 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.935-938
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• 2013

본 레터논문에서는 컬러라이제이션(Colorization)기반 영상압축방법을 위해 평균이동기반의 영상분할법을 사용하여 컬러라이제이션 행렬을 분할하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법을 사용할 경우 계산 속도는 대략 30배 이상 빨라지고, 기존의 역컬러라이제이션 기반의 압축방법에서 생기는 번짐(smearing) 현상도 많이 제거가 되는 것을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.89-90
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• 2023

본 논문은 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안한다. 기존의 탈모 진단을 위해 제안하였던 머리카락 검출 방법에서 사용한 환자의 모발 두피 사진에 Color Slicing을 적용하여 환자의 두피 모발 사진의 픽셀값을 통일성 있게 구성하였다. 또한, 머리카락 검출하기 위한 방법으로 Swin Transformer를 사용하고, 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 HTC(Hybrid Task Cascade) 모델을 활용하여 좀 더 효과적으로 머리카락을 검출할 수 있는 모델을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP： Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST： Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1003-1006
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• 1999

Hand segmentation and tracking is essential to the development of a hand gesture recognition system. This research features segementation and tracking of hand regions based the hue component of color. We propose a method that employs HSI color model, and segments and tracks hand regions using the hue component of color alone. In order to track the segmented hand regions, we only apply Kalman filter to a region of interest represented by a rectangle region. Initial experimental results show that the system accurately segments and tracks hand regions although it only uses the hue compoent of color. The system yields near real time throghput of 8 frames per second on a Pentium II 233MHz PC.