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.
In this paper, we present an effective viewpoint estimation algorithm for the Moving parallax barrier method of 3D display mobile device. Moving parallax barrier is designed to overcome the biggest problem, the limited view angle. To accomplish it, the position of the viewer's eyes or face should be estimated with strong stability and no latency. We focus on these requirements in the poor performance of mobile processors. We used a pre-processing algorithm in order to overcome the various illumination changes. And, we combined the conventional Viola-Jones face detection method and Optical-flow algorithm for robust and stable viewpoint estimation. Various computer simulations prove the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation
Lane detection algorithms became a key factor of advance driver assistance system (ADAS), since the rapidly increasing of high-technology in vehicles. However, one common problem of these algorithms is their performance's instability under various illumination conditions. We recognize a feasible complementation between image processing and color science to address the problem of lane marks detection on the road with different lighting conditions. We proposed a novel lane detection algorithm using the attributes of a uniform color space such as $CIEL^*C^*h$ with the implementation of image processing techniques, that lead to positive results. We applied at the final stage Clustering to make more accurate our lane mark estimation. The experimental results show the effectiveness of our method with detection rate of 91.80%. Moreover, the algorithm performs satisfactory with changes in illumination due to our process with lightness ($L^*$) and the color's property on $CIEL^*C^*h$.
Critical cell density (CCD), the maximum cell concentration without mutual shading in algal cultures, can be used as a new operating parameter for high-density algal cultures and for the application of the flashing light effect on illuminated algal cultures. CCD is a function of average cell volume and light illumination area. The CCD is thus proposed as an index of estimation of mutual shading in algal cultures. Where cell densities are below the CCD, all the cells in photobioreactors can undergo photosysnthesis at their maximum rate. At cell densities over CCD, mutual shading will occur and some cells in the illumination chamber cannot grow photoautotrophically. When the cell concentration is higher than the CCD, specific oxygen production rates under flashing light were higher than those under continuous light. The CCD was found to be a useful engineering parameter for the application of flashing light, particularly in high-density algal cultures.
Recently, orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) was applied to VLC systems owing to its high rate capability. On the other hand, a real-valued unipolar OFDM signal for VLC significantly reduces bandwidth efficiency. For practical implementation, channel estimation is required for data demodulation, which causes a further decrease in spectral efficiency. In addition, the large fluctuation of an OFDM signal results in poor illumination quality, such as chromaticity changes. This paper proposes a spectrally efficient method based on a hidden-pilot-aided precoding technology for VLC with less flickering than a conventional OFDM-based method. This approach can obtain channel information without any loss of bandwidth efficiency while ensuring illumination quality by reducing the flickering effect of an OFDM-based VLC. The simulation results show that the proposed method provides a 6.4% gain in bandwidth efficiency with a 4% reduction in flicker compared to a conventional OFDM-based method.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.
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.
Disparity Map 예측의 목적은 유사한 두개 또는 그 이상의 이미지들에서 서로 대응하는 픽셀을 찾는 데 있다. 하지만 실제 환경에서 정확하고 일정한 Disparity를 획득하는 것은 어려운 문제이다. 즉, 스테레오 이미지의 Intensity 정보는 조명 방향, 조명 색상, 카메라 노출과 같은 Radiometric 특성에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 따라서 기존의 일반적인 Disparity Map 예측 방법은 Radiometric 조건에서 좋은 결과를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 실제 환경에 근접한 Radiometric 변화에서 신뢰성을 가지는 Disparity Map 예측 방법을 제안한다. 스테레오 이미지에서 하나의 이미지가 다른 Radiometric 특성을 가지더라도 객체의 일정 블록 구간 내 픽셀의 Intensity가 일정성(Constancy)를 가진다는 것에 착안한다. 실험결과, 제안하는 방법이 Radiometric 조건에서 검증적인 대조군보다 정확한 Disparity Map을 보여준다. 결과적으로, 본 기술은 Radiometric 조건의 변화에서 안정적으로 Disparity Map을 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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