지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최윤식
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
자연스러운 컬러 개선을 위해서는 원 영상과 개선 영상의 컬러 차이 및 컬러 밸런스의 차이가 크지 않아야 한다. 영상 개선의 결과가 Warm 해지거나, Cool 해지는 등 컬러 톤을 변화시키지 않기 위해서는 화이트 밸런스를 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 자연스러운 컬러 개선을 위하여 원 영상의 화이트 밸런스를 보존하는 영상 어피어런스 모델 기반 최적 색 순응 변환 기법을 제안하였다. 기존 컬러 영상 개선 기법은 컬러 영상의 자연스러움 지표(CNI)와 컬러풀함 지표( CCI)를 이용하여 컬러 개선을 수행하였다. 하지만 원 영상의 화이트 밸런스 보존을 고려 없이 컬러 개선을 수행하여 원 영상과 다른 컬러 톤이 전체적으로 Warm 한 결과를 도출하게 된다. 이로 인하여 원 영상과의 화질 균일성을 유지하기 어렵고, 컬러의 차이가 많이 나게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검출된 원 영상의 화이트 밸런스와 가장 가깝게 설정될 수 있는 색 순응 변환 최적화 기법을 제안한다. 새롭게 만들어진 색 순응 변환을 어피어런스 모델에 적용하면 화이트 밸런스를 보존하면서 컬러 개선을 이룰 수 있다. 또한 기존 기법에 존재하는 컬러 영상의 자연스러움 지표(CNI) 검출에 존재하는 오류를 새로 제안한 이중 점검 방법을 이용하여 효과적으로 개선 할 수 있다. 영상 처리 과정은 주변 광원이나 조도에 따른 영상 인지 형태를 예측 가능하게 설계할 수 있는 영상 어피어런스 모델을 따라 동작하게 하여 호환 가능하고 장치 독립적인 컬러 처리를 할 수 있게 하였다. 영상의 평가와 판단은 주관적인 평가 방법 뿐만 아니라, 다섯 가지의 객관적인 컬러 영상 평가 방법들을 사용하여 얼마나 자연스럽게 컬러 개선이 이루어졌는지 판단하다.제안된 알고리즘은 기존 컬러 개선 방법에 비해 원 영상의 화이트 밸런스를 변경시키지 않음으로써, 영상의 개선 결과가 Warm 해지거나 Cool 해지는 등의 주관적 방법뿐만 아니라 객관적인 여러 가지 컬러 측정 방법에서도 우수한 성능을 가진다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
최근 본 자료
댓글(0)
0