• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.714-717
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• 2018

본 논문은 적응적 색 포화도 보상을 통한 HDR 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 HDR 기법은 밝기 변화에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어두운 영역에서 밝기 향상에 따라 색이 옅어져 보이는 원인이 된다. 따라서 제안한 색 포화도 보상 기법은 HDR 영상 생성 시 밝기 변화에 따라 적응적으로 색 포화도를 보상함으로써 색 포화도가 옅어지는 문제를 해결하고 선명도를 향상할 수 있다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 HDR 영상화의 성능에서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.553-555
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• 2015

본 논문에서는 HSV(Hue Saturation Value) 색상 모델을 활용하여 녹조를 감시하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 무선 네트워크에 접속된 라즈베리 파이 서버의 카메라를 통해 영상을 추출하고 이를 HSV 색상 모델을 이용하여 분석하였다. 분석된 정보를 XML 데이터로 제공하기 위해 라즈베리 파이에 웹 서버를 구현하였다. 또한, 스마트 디바이스를 통해서 XML 데이터를 확인하도록 모바일 앱을 개발하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.40-50
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• 2012

This study aims at suggesting the applicability of color combination based upon the characteristics of environmental color perception and the nuance concept of Natural Color System(NCS). The results are summarized below: First, NCS is a scientific coloring system in consideration of the relevance between people, light and environment, to be based on a phenomenological point of view. NCS can be called a psychometric model reflecting our natural color sense. Second, the color triangle established by NCS is one of the methods of expression based on the human visual mechanism, which is classified by two attributes of hue and nuance, not by the three color attributes of hue, lightness and saturation. The nuance concept of NCS implies the impression, atmosphere and tone that are perceived in colors, which are related to lightness and saturation. Accordingly, this paper suggests that the coloring arrangement emphasizing nuance and tone is more useful than hue in color planning. Third, aesthetic impression in environmental color perception is inclusive of instantly perceptive nuance, which is connected with affordance. The affordance is revealed by the different relation of similarity. In this regard, a strong relationship is noticed between color combination and the sense of pleasantness. The hypothesis regarding the complementation and similarity of contrasting nature is judged to provide observers with aesthetic order. Finally, this paper also suggests four harmonizing methods in the NCS color triangle based upon equal blackness, equal whiteness, equal chromaticness and same nuance. At the same time, opposition and a different concept of hue, lightness and lightness are combined complementarily with the nuance value to suggest patterns of color combination.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.232-237
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• 2013

This paper presents image database retrieval based on maximum color occurrenceusing Hue, Saturation and Value (HSV) color space. Our system is based on color segmentation. We dividedthe image into n number of areas based on different selected ranges of hue and value, then each area is partitioned into m number of segments based on the number of pixels it contains, after this we calculated the maximumcolor occurrence in each segment and used its HSV value. This is used as a feature vector.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.107-114
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• 2010

색채는 빛을 통해 인간이 시각적으로 느끼는 감각으로, 사람이 인지할 수 있는 색채인 유채색(chromatic color area)과 무채색(achromatic color area)으로 구분할 수 있다. 유채색은 색상, 명도, 채도의 속성이 존재하지만 무채색은 유채색의 속성 중 명도는 있지만 색상과 채도의 성격을 갖지 않는다. 따라서 인간의 시각에 기초하여 인간이 색채를 인지할 수 있는 영역과 인지하지 못하는 영역을 분리하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 영상의 유채영역인 색상영역과 무채영역인 비색상영역을 분리하는 함수를 도출한다. 먼저 입력된 RGB 컬러공간의 입력영상을 인간의 시각을 고려한 HSI 컬러공간으로 변환하여 이진영상을 구한 후 색상 영역(ROC: Region of chromatic)과 비색상 영역(ROA:Region of achromatic)으로 분류하기 위한 함수를 도출한다. 일반영상에서 ROC와 ROA의 영역을 분리하기는 어려우므로 색상영역과 비색상영역을 도출하기 위해 색상값의 변화가 크지 않고 명암과 채도가 변화하는 그레디언트 영상을 생성하여 함수를 도출한다. 성능평가는 실험영상과 일반영상의 결과영상을 비숙련가 50인에게 주관적 화질평가를 실시하였으며 제안방법은 기존의 방법에 비해 27.5~32.96%가 개선되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1729-1740
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• 2017

This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.

• 한국항해학회지
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• 제21권1호
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• pp.119-128
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• 1997

Nowadays, many satellites regularly produce digital multispectral images of the earth's surface. Multispectral images may be displayed as color pictures by selecting three components for assignment to the primary colors. It is desired to enhance these images to generate a display picture that are representativde of their features. in this paper, a false color image processing algorithm is proposed for the purpose of enchancement of the multispectral images based on the human perception. The mean of each primary component is transformed to equalo. Intensity and saturation are enhanced by modified piecewise linear contrast strectching and saturation enhancement method. The proposed method has been successfully applied the LANDSAT TM image and shows good enhancement.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.215-218
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• 2013

In this paper, we proposed a method for enhancement of color images with sky regions. The input image is converted into HSV space and then sky and non-sky regions are separated. For sky region, saturation enhancement is performed for each pixel based on the enhancement factor calculated from the average saturation of its local neighborhood. On the other hand, for the non-sky region, the enhancement is applied only on the luminance value (V) component of the HSV color image, which is performed in two steps. The luminance enhancement, which is also called as dynamic range compression, is carried out using nonlinear transfer function. Again, each pixel is further enhanced for the adjustment of the image contrast depending upon the center pixel and its neighborhood pixel values. At last, the original H and V component image and enhanced S component image for the sky region, and original H and S component image and enhanced V component image for the non-sky region are converted back to RGB image.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.350-356
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• 2017

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.579-582
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• 1999

In this paper, we propose a human face detection algorithm using adaptive skin color model and neural networks. To attain robustness in the changes of illumination and variability of human skin color, we perform a color segmentation of input image by thresholding adaptively in modified hue-saturation color space (TSV). In order to distinguish faces from other segmented objects, we calculate invariant moments for each face candidate and use the multilayer perceptron neural network of backpropagation algorithm. The simulation results show superior performance for a variety of poses and relatively complex backgrounds, when compared to other existing algorithm.