최근 컴퓨터 하드웨어 및 그래픽스 기술의 급속한 발전으로 고화질 영상에 대한 수요가 크게 증가되고 있다. 그러나 현재 컬러 표현 기술은 단순히 RGB 기반의 기술로서 한계가 있으며 이를 뛰어넘는 새로운 패러다임에 대한 필요성이 증가되고 있다. 이미 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 전역 스펙트럼으로 전환하는 경향이 나타나고 있다. 현재 RGB 기반의 컴퓨터 비전 및 그래픽스 기술의 문제점은 실제 컬러와 달리 RGB 의 단순화된 스펙트럼 ...
최근 컴퓨터 하드웨어 및 그래픽스 기술의 급속한 발전으로 고화질 영상에 대한 수요가 크게 증가되고 있다. 그러나 현재 컬러 표현 기술은 단순히 RGB 기반의 기술로서 한계가 있으며 이를 뛰어넘는 새로운 패러다임에 대한 필요성이 증가되고 있다. 이미 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 전역 스펙트럼으로 전환하는 경향이 나타나고 있다. 현재 RGB 기반의 컴퓨터 비전 및 그래픽스 기술의 문제점은 실제 컬러와 달리 RGB 의 단순화된 스펙트럼 가중치 합으로 색을 표현하고 있다는 것이다. 그러므로 RGB 기반의 기술은 전역 스펙트럼을 사용하는 것에 비해 색 재현성이 부족하며 다양한 조명 환경이나, 매질에 적용이 어렵다. 또한, 단순화된 스펙트럼으로 표현하거나 구별하기에는 불가능한 구조의 조건 등색(等色)을 가지는 색(metamer)도 존재하며 유용한 정보를 잃어버릴 위험도 있다. 현재 기존의 RGB 세 개의 밴드를 여러 개의 밴드로 확장함으로써 RGB 기술의 한계를 극복하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 컬러를 보다 실감나게 표현하기 위해 밴드를 확장해야 하는 필요성은 검증되었지만 단순히 밴드 수를 조금 확장한 것으로는 전역 스펙트럼으로 측정 및 표현하는 방법을 제시하지는 못하며 정확성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 상용 카메라와 LED 광원만을 이용하여 영상을 획득하여 전역 스펙트럼의 영상 재구성이 가능한 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결합으로 전역 스펙트럼을 재구성하는 비교적 간단하면서도 높은 정확도 보장해줄 수 있다. 또한, 기존의 독립적인 멀티 밴드를 가지는 여러 광원을 이용하는 방법과 멀티 밴드 영역을 촬영하는 방법을 결합하여 기존의 연구에서 시도하지 않았던 다양한 영역으로 확장을 시도하였다. 끝으로 본 시스템을 이용하여 측정된 전역 스펙트럼을 기반으로 한 영상 재구성에 대한 결과를 보여준다.
최근 컴퓨터 하드웨어 및 그래픽스 기술의 급속한 발전으로 고화질 영상에 대한 수요가 크게 증가되고 있다. 그러나 현재 컬러 표현 기술은 단순히 RGB 기반의 기술로서 한계가 있으며 이를 뛰어넘는 새로운 패러다임에 대한 필요성이 증가되고 있다. 이미 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 전역 스펙트럼으로 전환하는 경향이 나타나고 있다. 현재 RGB 기반의 컴퓨터 비전 및 그래픽스 기술의 문제점은 실제 컬러와 달리 RGB 의 단순화된 스펙트럼 가중치 합으로 색을 표현하고 있다는 것이다. 그러므로 RGB 기반의 기술은 전역 스펙트럼을 사용하는 것에 비해 색 재현성이 부족하며 다양한 조명 환경이나, 매질에 적용이 어렵다. 또한, 단순화된 스펙트럼으로 표현하거나 구별하기에는 불가능한 구조의 조건 등색(等色)을 가지는 색(metamer)도 존재하며 유용한 정보를 잃어버릴 위험도 있다. 현재 기존의 RGB 세 개의 밴드를 여러 개의 밴드로 확장함으로써 RGB 기술의 한계를 극복하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 컬러를 보다 실감나게 표현하기 위해 밴드를 확장해야 하는 필요성은 검증되었지만 단순히 밴드 수를 조금 확장한 것으로는 전역 스펙트럼으로 측정 및 표현하는 방법을 제시하지는 못하며 정확성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 상용 카메라와 LED 광원만을 이용하여 영상을 획득하여 전역 스펙트럼의 영상 재구성이 가능한 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결합으로 전역 스펙트럼을 재구성하는 비교적 간단하면서도 높은 정확도 보장해줄 수 있다. 또한, 기존의 독립적인 멀티 밴드를 가지는 여러 광원을 이용하는 방법과 멀티 밴드 영역을 촬영하는 방법을 결합하여 기존의 연구에서 시도하지 않았던 다양한 영역으로 확장을 시도하였다. 끝으로 본 시스템을 이용하여 측정된 전역 스펙트럼을 기반으로 한 영상 재구성에 대한 결과를 보여준다.
Recently, there are increased demands on high-quality images as hardware and computer graphic technologies have rapidly developed. However, RGB based color representation, which is the most widely used color representation method, does not measure the spectral reflectance of the scene surface more a...
Recently, there are increased demands on high-quality images as hardware and computer graphic technologies have rapidly developed. However, RGB based color representation, which is the most widely used color representation method, does not measure the spectral reflectance of the scene surface more accurately than the fullspectrum based methods since it is based on the weighted sum of simple spectrums. Thus, the RGB based methods may not be suitable when harsh illumination condition exists, or the precise acquisition of the surface reflectance is required. Further, many vision tasks such as scene segmentation, or the recognition of materials within a scene, become considerably easier when it is possible to measure the spectral reflectance of scene surfaces. This thesis proposes a real-time system that produces high-quality multispectral video using a cluster of LED light sources with different spectra to illuminate the scene and a conventional RGB camera to acquire images. Given a set of illuminant color channels and camera color channels, the proposed system finds the minimum number of acquired images required to reconstruct the complete reflectance spectrum of each and every scene point. The system uses a model-based method for reconstructing the reflectance spectra of scene points using a small number of measurements. This model-based approach lies at the core of not just reconstruction stage but also optimization stage for selecting the spectral multiplexed illuminations. The system recovers a smooth but complete spectral reflectance function for each point. The feasibility of the proposed system is shown through the experimental results in various illumination conditions to illustrate the potentials of full-spectrum based method and its system.
Recently, there are increased demands on high-quality images as hardware and computer graphic technologies have rapidly developed. However, RGB based color representation, which is the most widely used color representation method, does not measure the spectral reflectance of the scene surface more accurately than the fullspectrum based methods since it is based on the weighted sum of simple spectrums. Thus, the RGB based methods may not be suitable when harsh illumination condition exists, or the precise acquisition of the surface reflectance is required. Further, many vision tasks such as scene segmentation, or the recognition of materials within a scene, become considerably easier when it is possible to measure the spectral reflectance of scene surfaces. This thesis proposes a real-time system that produces high-quality multispectral video using a cluster of LED light sources with different spectra to illuminate the scene and a conventional RGB camera to acquire images. Given a set of illuminant color channels and camera color channels, the proposed system finds the minimum number of acquired images required to reconstruct the complete reflectance spectrum of each and every scene point. The system uses a model-based method for reconstructing the reflectance spectra of scene points using a small number of measurements. This model-based approach lies at the core of not just reconstruction stage but also optimization stage for selecting the spectral multiplexed illuminations. The system recovers a smooth but complete spectral reflectance function for each point. The feasibility of the proposed system is shown through the experimental results in various illumination conditions to illustrate the potentials of full-spectrum based method and its system.
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