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상이한 스펙트럼을 가지는 객체간의 RGB 색상 차이를 최대학화기 위한 최적조명
Optimal Illumination for Maximizing the RGB Distance between Objects with Different Spectra 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.30 no.3, 2009년, pp.263 - 269  

서동균 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ,  이문현 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ,  서병국 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ,  박종일 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An object's color and intensity are determined by its spectral reflectance and illumination. Therefore, the illumination plays a key role in forming the appearance of the object in a scene. In this paper, we focus on color distinction of objects and derive the optimal illumination conditions to maxi...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 스펙트럼을 계산하는 방법을 제안한다. 또한, 조명의 스펙트럼 정보를 가지고 실제 조명을 구성하는 것은 어렵기 때문에, 이를 LED 광원들의 최적 조합으로 구성하는 방법도제안한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 통해 구해진 최적 조명을 내시경 시스템에 적 용함으로써 그 유용함을 검 증한다.
  • 본 논문에서는 서로 다른 스펙트럼 반사 특성을 가진 물체들이 RGB 카메라를 통해 촬영한 영상에서 가장 다르게 보일 수 있도록 하는 최적 조명 스펙트럼을 계산하는 방법을 제안하였다. 구별하려는 두 물체의 스펙트럼 반사 특성과 카메라의 스펙트럼 특성을 알고 있다고 가정하면, 두 물체를 구별하기 위해 RGB 공간상에 서두 색상 간의 거리 차이를가장크게 만드는최적의 조명 스펙트럼을 계산할 수 있었다.
  • 따라서, 다양한 스펙트럼을 가진 광원을 적절히 조합해서 원하는 조명을 구성해야 한다. 본 논문에서는 앞서 구한 최적 조명 스펙트럼을 가지는 조명을 구성하기 위해서 주어진 광원의 최적 조합을구한다. 각각의 밝기를조절할 수 있는 다양한 스펙트럼을 가진 광원 11, 12, , 111 이 있다면 이 광원들의 조합으로 만들 수 있는 최적 광원은 식 (4)를 변형하여 각 광원들에 대한 가중치 벡터 X을 결정함으로써 구할 수 있다.
  • 본 논문에서는 영상에서 물체의 색상을 구별하기 위해서 조명스펙트럼 특성에 초점을 두고, 물체의 스펙트럼 반사 특성을 이용하여 RGB 공간에서 두물체의 색상 간의 거리를 최대화하는 최적 조명 스펙트럼을 계산하는 방법을 제안한다. 또한, 조명의 스펙트럼 정보를 가지고 실제 조명을 구성하는 것은 어렵기 때문에, 이를 LED 광원들의 최적 조합으로 구성하는 방법도제안한다.
  • 본 논문에서는 영상에서 특정한 물체를 구별하기 위해서 서로 다른 스펙트럼 반사 특성을 가지는 물체의 RGB 색상 간의 거리를최대화시키는 최적 조명 스펙트럼을 구하는 방법을 제안한다. 또한, 제한된 방법을 통해 구한 최적 조명 스펙트럼을LED 광원들의 최적 조합으로 구성하는 방법도 제안한다.
  • 또한, 제한된 방법을 통해 구한 최적 조명 스펙트럼을LED 광원들의 최적 조합으로 구성하는 방법도 제안한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 통해 구해진 최적 조명을 내시경 시스템에 적용함으로써 그 유용함을 검 증한다.
  • 또한, 제한된 방법을 통해 구한 최적 조명 스펙트럼을LED 광원들의 최적 조합으로 구성하는 방법도 제안한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 통해 구해진 최적 조명을 내시경 시스템에 적용함으로써 그 유용함을 검 증한다.
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참고문헌 (9)

  1. R. M. Levenson and J. R. Mansfield, "Multispectral Imaging in Biology and Medicine: Slices of Life," Cytometry Part A, vol.69A, pp.748-758, 2006 

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  3. G. Themelis, J.S. Yoo and V. Ntziachristos, "Multispectral imaging using multiple-bandpass filters," Opt. Letters, vol. 33,pp.1023, 2008 

  4. L. Chiriboga, P. Xie, H. Yee, V. Vigorita, D. Zarou, D. Zakim and M. Diem, "Infrared Spectroscopy of Human Tissue. I. Differentiation and Maturation of Epithelial Cells in the Human Cervix," Biospectroscopy, vol. 4, pp.47-53, 1998 

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  6. K. Kuznetsov, R. Lambert, JF. Rey, "Narrow-Band Imaging: Potential and Limitations," Endoscopy, vol. 38, pp.76-81, 2006 

  7. G. Cammarota, P. Cesaro, A. Cazzato, P. Fedeli, L. Sparano, F. M. Vecchio, L. M. Larocca, G. Gasbarrini, "Optimal band imaging system: a new tool for enhancing the duodenal villous pattern in celiac disease," Gastrointestinal Endoscopy, vol. 68, no. 2, pp.352-357, 2008 

  8. H. Anton and R. C. Busby, Contemporary Linear Algebra, Wiley, 2003, pp.498 

  9. J. Park, M. Lee, M. D. Grossberg, and S. K. Nayar, "Multispectral Imaging using Multiplexed Illumination," in Proc. 11th IEEE ICCV, Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007, pp.1-8 

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