• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권6호
• /
• pp.127-136
• /
• 2010

다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.9-18
• /
• 2005

본 논문에서는 멀티 프라이머리 디스플레이(multi-primary display; MPD)에서 색 재현을 위해 선형 LAB 색공간에서 3차원 took-up-table(3D-LUT)을 이용한 색신호 분리방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간 지각의 3가지 속성을 반영하는 선형 LAB 색공간에서 작성된 MPD 색역의 경계를 적은 용량의 메모리를 가지는 3D-LUT로 작성한다. 이때 색역 경계점의 자극치와 MPD의 색신호의 선형관계를 이용하여 3D-LUT에는 휘도 및 색상에 대한 채도와 색신호 조합이 저장된다. 작성된 3D-LUT에 기반하여 입력 자극치에 대응하는 MPD 색신호를 주변 색역 경계점의 색신호 변화를 고려하여 색역 경계점과 입력의 채도비로 보간한다. 그 결과, MPD 색신호가 연속적 계조를 가지도록 하였다. 또한 선형 LAB 색공간에서 색역 경계 LUT를 사용하여 연산의 복잡도를 감소시키고 MPD의 부드러운 색신호 변화를 유도하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.142-145
• /
• 2015

YUV 파일을 RGB 형태의 color space 로 변환하는 과정은 엄청난 연산으로 많은 시간이 소요된다. 이런 문제를 다양한 방법을 이용하여 속도 감소율을 확인할 것이다. 처음으로 기본 소스코드의 소요시간을 기준으로 삼기 위하여 최적화와 병렬프로그래밍을 사용하지 않고 프로그램을 설계하였다. 최적화와 병렬프로그래밍 단계를 진행하였을 때 C언어로 구현 된 최적화되기 전과 최종적으로 CUDA 기반의 병렬프로그래밍을 사용한 함수를 비교해보았을 때 속도의 증가율이 575%로 엄청난 속도의 차이를 확인할 수 있다. 이와 같은 기술을 영상을 다루는 모든 분야에서 처리속도가 증가함에 따라 효과적인 작업을 기대해 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제49권3호
• /
• pp.30-36
• /
• 2012

BTC 압축은 간단하고 효율적인 압축 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는, 컬러 이미지 압축을 위한 RMC-BTC 알고리즘(RMC : reduction method chrominace data)을 제안한다. RMC-BTC coding은 chrominace data를 축소시키기 위해서, 각 BTC 블록에서, chrominace data를 평균으로 표현하는 방법과, luminance 데이터 의 bit-map을 chrominace 데이터의 bit-map으로 활용하여 chrominace 데이터를 표현하는 방법을 사용하였다. 시뮬레에션 결과는 기존의 BTC 알고리즘의 PSNR과 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.3446-3450
• /
• 2010

본 논문은 친환경적이며 차세대 광원인 LED 광원을 이용한 감성조명 LED 형광등을 개발하여 학생들의 학교생활 공간인 교실에 필요한 안정성과 활동성을 주는 교실조명을 만들어 보고자 하는데 목적이 있다. 감성조명 LED 형광등의 설계는 색상변환용 제어 컨트롤러, LED램프에 안정한 전원을 공급하기 위한 구동시스템, LED램프 및 램프를 구성하기 위한 PCB판, 케이스 등으로 구성하여 설계하였다. 설계된 감성조명용 LED 형광등의 시제품을 개발하였으며, 실험을 통하여 개발된 시스템의 동작과 필요한 색상을 얻을 수 있음을 증명하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.598-608
• /
• 2020

본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1624-1631
• /
• 2021

With the continued development of image processing technology, we live in a time when it is difficult to visually discriminate processed (or tampered) images from real images. However, as the risk of fake images being misused for crime increases, the importance of image forensic science for identifying fake images is emerging. Currently, various deep learning-based identifiers have been studied, but there are still many problems to be used in real situations. Due to the inherent characteristics of deep learning that strongly relies on given training data, it is very vulnerable to evaluating data that has never been viewed. Therefore, we try to find a way to improve generalization ability of deep learning-based fake image identifiers. First, images with various contents were added to the training dataset to resolve the over-fitting problem that the identifier can only classify real and fake images with specific contents but fails for those with other contents. Next, color spaces other than RGB were exploited. That is, fake image identification was attempted on color spaces not considered when creating fake images, such as HSV and YCbCr. Finally, dropout, which is commonly used for generalization of neural networks, was used. Through experimental results, it has been confirmed that the color space conversion to HSV is the best solution and its combination with the approach of increasing the training dataset significantly can greatly improve the accuracy and generalization ability of deep learning-based identifiers in identifying fake images that have never been seen before.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.15-19
• /
• 2015

본 연구에서는 OSP (organic solderability preservative) 표면처리된 PCB (printed circuit board) Cu 볼 패드의 변색을 검사하는 측정 시스템을 제안하였다. PCB 표면처리 중에서 OSP는 친환경적, 낮은 생산 비용 등의 장점으로 널리 이용되고 있으나 온도공정에 따른 변색이 발생하는 문제점이 있어서 접합 신뢰성 불량의 한 원인이 되고 있다. 이러한 변색 불량을 장치 비의존적 CIELAB 색좌표를 도입하여 분석하였다. 먼저, PCB 샘플을 검사하기 위해 적합한 측정 시스템을 표준 조명과 CCD 카메라를 이용하여 제작하고, 랩뷰 (labview) 프로그램을 이용하여 Cu 볼 패드의 변색을 검사하기 위한 이미지를 얻는 알고리즘을 제작하였다. 전체 PCB 이미지에서 이진화 (binarization) 및 외곽영역 추적 (edge detection) 영상처리 과정을 통하여 Cu 볼 패드만의 이미지를 획득하고, 장치 의존적인 RGB 색좌표에서 $3{\times}3$ 변환 행렬을 이용하여 CIELAB 색좌표로 변환하는 과정을 거친다. 본 측정 시스템을 이용하여 변색이 발생한 PCB 샘플을 분석한 결과 Cu 볼 패드 만의 이미지를 대상으로 분석하면 연산에 소요되는 시간이 감소하고 측정 시스템의 오인식률을 감소 시킬 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한 CIELAB 색좌표 중 $L^*$ (밝음-어두움의 정도), $b^*$ (노랑-파랑의 정도)의 두 가지 기준의 조합이 Cu 볼 패드의 변색 검사에 적합한 색좌표로 분석되었다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제45권6호
• /
• pp.55-59
• /
• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.