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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지헌 (경북대학교) 김대철 (경북대학교) 하영호 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제52권 8호
발행연도
2015.8
수록면
89 - 96 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

희박성 제약 조건의 비음수 행렬분해의 반복 횟수에 따른 오차 분석
이지헌 ,  강민형 대한전자공학회 학술대회 2021.11 학술대회자료

2015

주색도 분석을 적용한 비음수 행렬 분해 기반의 광원 추정
이지헌 ,  김대철 ,  하영호 전자공학회논문지 2015.08 학술저널
주색도 분석과 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정
이지헌 전자공학부 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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인간의 시각은 색순응을 통해서 사물의 색을 광원의 색에 영향 없이 인지 할 수 있다. 반면에, 카메라는 입력 값을 그대로 기록하기 때문에, 광원에 따라 물체의 색이 다르게 나타난다. 최근에 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint; NMFsc)를 이용한 광원추정 방법이 제안되었다. 이 방법은 낮은 희박성 제약조건을 사용해서 광원을 추정하고, 높은 희박성 제약조건을 사용해서 반사율을 추정한다. 하지만, 희박성 제약조건의 비음수 행렬분해를 이용한 광원 추정 방법은, 영상의 전역적인 정보를 사용하므로, 영상에서 동일한 색이 넓은 영역에 존재하는 경우, 추정된 광원이 큰 오차를 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 영상에서 주색도 분석과 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정 방법을 제안하였다. 먼저 주색도를 분석하기 위해 영상을 색도 좌표계로 옮기고 색도 히스토그램을 이용하여 유사한 색도를 가지는 영역들로 영상을 분할한다. 다음으로 영상의 주색도는 분할된 영상들 중 색도의 표준편차가 가장 적은 영상의 색도로 선택한다. 마지막으로 주색도 분석 결과와 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용해 입력 영상에서 주색도 성분을 제거하고 최종적인 광원을 추정한다. 실제 촬영 영상에 대한 평균 각오차를 사용하여 기존의 방법과의 성능을 비교하였고, 그 결과 제안하는 방법의 평균 각 오차는 5.5를 나타내어 영상의 주 색도를 포함하여 광원을 추정한 기존 방법의 평균 각 오차 5.7 보다 우수한 성능을 나타내었다.
#illumination estimation #nonnegative matrix factorization #dominant chromaticity analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정
Ⅲ. 주색도 분석 기반의 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

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[단행본] - M. Ebner / 2007 / Color Constancy / Wiley google schola [단행본] - Mark D. Fairchild / 2005 / Color Appearance Models / Wiley-IS&T google schola [학술지(정기간행물)] - B. Buchsbaum / 2004 / A Spatial Processor Model for Object Color Perception / Journal of Franklin Institute 310 (1) : 1 ~ 26 google schola [학술대회논문] - G. D. Finlayson / 2004 / Shades of Gray and Color Constancy / Twelfth Color Imaging Conference, Society for Imaging Science and Technology : 37 ~ 41 google schola [학술대회논문] - B. Funt / 2010 / The Rehabitation of MaxRGB / Proc. IS&T Eighteenth Color Imaging Conference google schola

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