• 한국통신학회논문지
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• 제39A권8호
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• pp.459-466
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• 2014

오랜 시간 보관된 사진 및 인쇄물의 색 바랜 현상은 염료의 특성, 보관 온도, 습도 및 광원 등의 환경적 요인에 따라 다르게 나타난다. 이러한 바랜 영상의 보정을 위해 회색계 알고리즘(gray world algorithm) 또는 WR(white patch retinex)과 같은 전역적 광원 추정을 기반으로 한 방법이 제안되었다. 그러나 색 바랜 현상은 지역적으로 다르게 나타나므로 기존의 전역적 방법으로는 잘 보정되지 않는다. 이에 본 논문에서는 바랜 영상의 지역적 보정을 위해 보정계수 통합 기반 색 보정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 제안한 방법은 다중 크기의 평균 필터를 적용해 지역적인 처리를 수행하고, 회색계 알고리즘을 기반으로 한 영상의 보정계수를 얻는다. 다음으로, R과 B 채널에 적용하기 위해 계산된 다중 크기의 보정계수들을 가중처리하여 합하고, 이 가중처리된 보정계수를 회색계 알고리즘 처리를 통해 결과 영상을 얻는다. 그 결과 제안한 방법은 전역적, 지역적으로 바랜 영상들에 대해 기존의 방법들보다 나은 보정 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.535-546
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• 2010

디지털 영상은 조명 조건과 취득 카메라의 고유 특성으로 인해 의도하지 않은 색조를 가질 수 있다. 영상에 색조가 존재하면 일관된 색 정보의 인지 및 표현이 어렵기 때문에 별도의 색 보정 작업이 필요하다. 본 논문은 color by correlation을 사용한 학습 영상 선택, 후보 회색축 영역의 추출, 핵밀도 추정, 색조 제거의 4단계로 이루어진 색조 추출 및 제거 방법을 제안한다. 후보 회색축 영역 중 불명확한 회색축 영역을 핵밀도 추정을 이용하여 제거하였다. 후보 회색축 영역의 색 성분의 분포를 조사하여 색조 유무를 판단하고, 색조가 존재할 경우 색조 제거 작업을 통하여 색 항상성을 유지 시켰다. 실험을 통해 제안하는 방법이 gray world 방법, color by correlation 방법 보다 정확한 색조 추정이 가능함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.27-29
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• 2006

In this paper, we propose a new method of automatic white balance which is one of the image signal processing techniques. Our method is conceptually based on gray world assumption. However, while previous methods generate linear results as multiplying pixel values by a gain, our method generates non-linear results using the feature of B-Spline curves. The two merits of deriving non-linear results are preventing AWB failure from transforming strong color of high level into wrong color and well preserving original contrast of an input image.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권11호
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• pp.117-126
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• 2003

GA(genetic algorithm) has a powerful searching ability and is comparatively easy to use and to apply as well. By that reason, GA is in the spotlight these days as an optimization skill for mechanical systems.$^1$However, GA has a low efficiency caused by a huge amount of repetitive computation and an inefficiency that GA meanders near the optimum. It also can be shown a phenomenon such as genetic drifting which converges to a wrong solution.$^{8}$ These defects are the reasons why GA is not widdy applied to real world problems. However, the low efficiency problem and the meandering problem of GA can be overcomed by introducing parallel computation$^{7}$ and gray code$^4$, respectively. Standard GA(SGA)$^{9}$ works fine on small to medium scale problems. However, SGA done not work well for large-scale problems. Large-scale problems with more than 500-bit of sere's have never been tested and published in papers. In the result of using the SGA, the powerful searching ability of SGA doesn't have no effect on optimizing the problem that has 96 design valuables and 1536 bits of gene's length. So it converges to a solution which is not considered as a global optimum. Therefore, this study proposes ExpGA(experience GA) which is a new genetic algorithm made by applying a new probability parameter called by the experience value. Furthermore, this study finds the solution throughout the whole field searching, with applying ExpGA which is a optimization technique for the structure having genetic drifting by the standard GA and not making a optimization close to the best fitted value. In addition to them, this study also makes a research about the possibility of GA as a optimization technique of large-scale design variable problems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.392-400
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• 2001

본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.119-128
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• 2002

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.97-107
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• 2001

본 논문은 유색 디지털 영상을 위한 새로운 광원 추정 방법을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 나누어진다. 첫째,유색 영상의 분광 반사율이 먼저 복원된다 이때 복원되는 표면 분광 분포는 수정된 그레이 월드 가정을 적용한 영상의 최대 휘도 영역에 제한된다 다음, 선택된 최대 휘도 영역에 대해 주성분 분석을 통하여 영상의 표면 분광 반사율을 얻는다. 둘째, 표면 분광 반사율을 구한 후 유색 영상의 최대 휘도 영역에 대한 반사광의 분광 분포를 구한다 즉 최대 휘도 영역에 해당하는 화소와, 먼셀 표색계와 대표 광원의 곱으로 만든 반사광의 분광 분포 사이에 색차 비교를 하여 최대 휘도 영역의 화소와 색차가 가장 적은 반사광의 분광 분포를 찾는다. 최종적으로 최대 휘도 영역의 반사광을 해당하는 표면 분광 반사율으로 나누어 줌으로써 영상에 포함된 유색 광원을 추정한다. 제안된 광원 추정 방법을 평가하기 위하여 인공 유색 영상과 다양한 유색 조명 아래에서 디지털 카메라로 촬영한 실영상에 대하여 광원 추정을 실험하였다. 결과 제안된 광원 추정 방법이 인공영상과 실 영상, 모두에 대하여 광원의 분광 분포의 추정에 효과적임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.21-30
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• 2013

알려져 있지 않은 광원에 의한 색 변화는 대부분의 영상처리에서 중요한 문제이다. 색상 변화를 보상하기 위해서는 광원의 색상을 추정해야 한다. 이 때 광원에 의한 색 분포의 가정을 사용하게 되는데 이 가정을 만족하지 않는 화소를 사용하게 되면 정확한 추정이 이루어지지 않을 수 있다. 흔하게 사용되는 색 분포의 가정은 장면에서 표면 반사율의 평균은 무채색을 갖는다는 Grey-world 가정이다. 우리는 광원의 내재적인 특징을 바탕으로 카메라 응답 함수의 특성과 함께 화소의 값과 색도가 Grey-world 가정에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 광원의 색상을 추정하기 위한 중요한 화소를 검출하기 위하여 가정을 잘 만족하는 화소에 가중치를 주는 방법과 가중치가 적용된 화소에 대해서 기존의 max-RGB 방법을 변형하여 각 채널의 행 방향과 열 방향으로 최대로 가중된 화소를 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 실제 장면들에 대한 검증을 통해 기존의 다른 방법들에 비해서 정확하게 광원의 색을 추정함을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.39-46
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• 2001

본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.