본 논문은 도시 공공공간, 조명 디자인과 장소성과의 관련성에 의거하여, 도시 디자인에서 장소성을 표현하는 도시 조명디자인의 유형을 분류하고 유형별 특성을 파악하는데 그 목적이 있다. 우선 선행 연구고찰을 토대로, 공공공간의 조명디자인의 장소성 평가를 위한 6개 디자인 평가요소를 추출하였고, 12개의 우수 조명 디자인 사례에 대해 분석하였다. 연구결과 12개 사례에 대해 기본형, 은유플롯형, 인터랙티브형, 미디어 복합형 등의 4개 유형으로 공공공간 조명디자인을 분류하였고 각 유형별로 주도적인 디자인 평가요소와 그 특성을 파악하였다. 연구 결과로는, 첫째, 기능성, 지속 가능성, 심미성은 도시 공공공간 조명을 통한 장소성을 실현시키는 기본적 요소라고 할 수 있다. 둘째, "은유 플롯형"에 속한 사례는 6가지이며, 이 유형의 사례는 특정 지역에 대한 테마 즉 스토리텔링의 발굴이기 때문에, 조명 디자인에서도 뚜렷하고 명확한 지역 정체성을 형성할 수 있다. 셋째, "인터랙티브형"과 "미디어복합형"은, 새로운 매개 기술 및 최첨단의 조명 방식이 개입되었기 때문에, 도시 조명디자인의 의미와 외연이 광범위하게 확장되었다고 할 수 있다. 연구 결과를 통하여 도시 공공공간의 조명디자인의 유형과 특성을 파악하여 장소성을 강화하고 도시 이미지를 향상시킬 수 있는 도시 공공공간의 조명디자인 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
Jeong, Woojin;Han, Bok Gyu;Yang, Hyeon Seok;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3092-3107
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2019
Visible-infrared image fusion is a process of synthesizing an infrared image and a visible image into a fused image. This process synthesizes the complementary advantages of both images. The infrared image is able to capture a target object in dark or foggy environments. However, the utility of the infrared image is hindered by the blurry appearance of objects. On the other hand, the visible image clearly shows an object under normal lighting conditions, but it is not ideal in dark or foggy environments. In this paper, we propose a multi-guided filter and a real-time image fusion method. The proposed multi-guided filter is a modification of the guided filter for multiple guidance images. Using this filter, we propose a real-time image fusion method. The speed of the proposed fusion method is much faster than that of conventional image fusion methods. In an experiment, we compare the proposed method and the conventional methods in terms of quantity, quality, fusing speed, and flickering artifacts. The proposed method synthesizes 57.93 frames per second for an image size of $320{\times}270$. Based on our experiments, we confirmed that the proposed method is able to perform real-time processing. In addition, the proposed method synthesizes flicker-free video.
카메라 영상은 명도의 변화와 부정확한 초점으로 인해 스캐너 영상에 비하여 화질이 저하된다. 본 연구에서는 카메라 영상에서 자주 발생하는 화질 저하에 대한 적응력을 강화하여 카메라기반 문서 인식에 적합한 이진화 방법을 제안한다. 기존의 평가에서 우수하다고 보고된 이진화 방법을 기반으로 하되, 낮은 조도와 부정확한 초점으로 인해 명도 대비가 낮은 영상에 대한 적응력을 강화하였다. 또한 이진화 시 국소 윈도우를 이용하여 기존의 방법에서 뭉개지기 쉬운 문자의 세부 구조를 섬세하게 추출하도록 개선하였다. 실험에서는 기존에 우수하다고 평가된 이진화 방법들과 제안하는 방법을 문서 인식에 적용하여 다양한 카메라 문서 영상에 대한 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 방법이 카메라로 입력받은 문서 영상의 인식에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자가 지정한 반사 하이라이트 맵을 가이드 영상으로 하는 뉴럴 재조명 기법을 제안한다. 제안하는 신경망은 다양한 조명 위치에서 렌더링 된 영상을 이용해 사전학습시킨 백본 뉴럴 렌더러를 활용하며, 기저 영상과 렌더링 영상의 차이가 사용자가 제공한 반사 하이라이트 맵과 유사하도록 역전파에 의해 광원의 위치와 관련된 재조명 영상을 동시 최적화한다. 제안하는 방법은 아티스트가 선호하는 이차원 화면 공간 인터페이스를 제공하면서도 삼차원 조명의 위치를 명시적으로 추론할 수 있는 장점이 있다. 제안하는 뉴럴 재조명의 성능은 실제 값을 설정할 수 있는 실험 상황을 수립하여, 본 논문의 방법이 주어진 하이라이트 맵을 얼마나 잘 반영하는지 평가하고 실제 하이라이트 맵으로 추론한 조명 및 재조명 영상의 오차를 측정하였다. 제안하는 뉴럴 재조명이 추정한 광원 위치의 평균 오차율은 정규화된 삼차원 장면 크기 대비 0.11이다.
This paper presents a method to segment semiconductor wafer ID on poor quality images. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not so good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID and it is not easy to identify and then recognize the ID characters. Conventional several method to segment the interesting ID regions fails on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To find out the optimal solution of multiple template model in ID regions, we introduce newly-developed snake algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.
The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.
This paper proposes a novel technique for 3D scene relighting with interactive viewpoint changes. The proposed technique is based on a deep framebuffer framework for fast relighting computation which adopts image-based techniques to provide arbitrary view-changing. In the preprocessing stage, the shading parameters required for the surface shaders, such as surface color, normal, depth, ambient/diffuse/specular coefficients, and roughness, are cached into multiple deep framebuffers generated by several caching cameras which are created in an automatic manner. When the user designs the lighting setup, the relighting renderer builds a map to connect a screen pixel for the current rendering camera to the corresponding deep framebuffer pixel and then computes illumination at each pixel with the cache values taken from the deep framebuffers. All the relighting computations except the deep framebuffer pre-computation are carried out at interactive rates by the GPU.
A robust and reliable path recognition system is one necessary component for the autonomous navigation of a mobile robot to help determining its current position in its navigation map. This paper describes a computer visual path-recognition system using on-board video camera as vision-based driving assistance for an autonomous navigation mobile robot. The common problem for a visual system is that its reliability was often influenced by different lighting conditions. Here, two different image processing methods for the path detection were developed to reduce the effect of the luminance: one is based on the RGB color model and features of the path, another is based on the HSV color model in the absence of luminance.
햇빛 아래에서 디지털 기기에 표시되는 영상은 일반적으로 원본 영상보다 어둡게 인식되어 시인성이 저하된다. 더 나은 시인성을 위해서, 주변광에 적응적인 전역 휘도 보상 혹은 톤 매핑이 필요하다. 하지만 기존의 기법들은 색차 보상에 한계가 존재하고, 무거운 계산 비용 때문에 실제 환경에서 활용하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 휘도와 색차를 모두 보상하는 Piece-wise Linear Enhancement Curves (PLECs) 기반 영상 개선 기법을 제안한다. 이때, PLECs은 딥러닝을 통해 회귀 되며, lookup table 형식으로 구현되어 실시간 동작이 가능하다. 실험 결과 제안 방법이 낮은 계산 비용으로 원본 영상 대비 더 나은 시인성을 가짐을 보인다
Park Ho Sik;Nam Kee Hwan;Seol Jeung Bo;Cho Hyeon Seob;Ra Sang Dong;Bae Cheol Soo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.862-866
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2004
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination for eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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