• 한국축산식품학회지
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• 제34권3호
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• pp.273-279
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• 2014

The objective of this study was to investigate the effects of the packaging method on the lipid and protein oxidation, and color in aged top round from Hanwoo (Korean native cattle) for 14 d at $4^{\circ}C$. Catalase activity was the highest (p<0.05) in vacuum packaging (VP) treatment during storage, and was higher (p<0.05) in 50% Ox-MAP and 50% Ox-MAP+vacuum skin packaging (VSP) treatments than in other treatments at d 14. Superoxide dismutase activity was higher (p<0.05) in VP, 50% Ox-MAP, and 50% Ox-MAP+VSP treatments than in other treatments at d 14. During storage, total antioxidant activity was the highest (p<0.05) in VP treatment and was higher (p<0.05) in 50% Ox-MAP+VSP treatment than in 80% Ox-MAP treatment. TBARS value was the lowest (p<0.05) in VP treatment during storage and was lower (p<0.05) in 50% Ox-MAP and Ox-MAP+VSP treatments than in 80% Ox-MAP and Ox-MAP treatments, respectively. Carbonyl content was the lowest (p<0.05) in VP treatment from 10 d. From 7 d, the $a^*$ value was the highest (p<0.05) in VP treatment and was higher (p<0.05) in 50% Ox-MAP and 50% Ox-MAP+VSP treatments than in other treatments. The $b^*$ value was the highest (p<0.05) in VP treatment from 3 d, and was higher (p<0.05) in 80% Ox-MAP+VSP, 50% Ox-MAP, and 50% Ox-MAP+ VSP treatments than in 80% Ox-MAP treatment at d 14. Therefore, VP improved the oxidation and red color stabilities in stored-aged top round compared with Ox-MAP. In addition, 50% Ox-MAP improved the lipid oxidation and red color stabilities compared with 80% Ox-MAP, and its inhibitory effect on lipid oxidation was enhanced by combination with VSP.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.65-69
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• 2010

The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.73-79
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• 2010

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권2호
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• pp.123-127
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• 2004

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.279-287
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• 2009

본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.257-260
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• 2020

본 논문은 단일의 옷감 이미지로 가상의 그래픽 렌더링을 위해 Pix2Pix 방법을 이용하여 Normal map 을 생성하는 방법을 제시한다. 구체적으로 단일의 이미지를 이용해서 Normal map 를 생성하기 위해, Color image 와 Normal map 쌍의 training dataset 을 Pix2Pix 방법을 이용해서 학습시킨다 또한, test dataset 의 Color image 를 입력으로 넣어 생성된 Normal map 결과를 확인한다. 그리고 선행연구에서 사용되어오던 U-Net 방식의 방법과 본 논문에서 사용한 Pix2Pix 를 이용한 Normal map 생성 결과를 SSIM(Structural Similarity Index)으로 비교 평가한다. 또한, 생성된 Normal map 을 렌더링하고자 하는 가상 객체의 사이즈에 맞게 사이즈를 조정하여 OpenGL 로 렌더링한 결과를 확인한다. 본 논문을 통해서 단일의 패턴 이미지를 Pix2Pix 로 생성한 Normal map 으로 옷감의 디테일을 사실감 있게 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2068-2082
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• 2023

With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-30
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• 2009

본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.73-80
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• 2005

본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.