피부가 존재하는 정지 영상을 통한 홍반 측정 방법

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor김동윤-
dc.contributor.author오성돈-
dc.date.accessioned2018-11-08T08:10:29Z-
dc.date.available2018-11-08T08:10:29Z-
dc.date.issued2016-08-
dc.identifier.other22736-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/11145-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :컴퓨터공학과,2016. 8-
dc.description.abstract본 논문은 정지 영상을 특정 색 공간으로 변환, 조합하여 홍반을 측정하는 방법을 제안한다. 기존의 논문에서는 제한된 촬영 환경 내에서, Lab 색공간의 붉은 정도를 나타내는 a 채널이 홍반과 관계가 있다고 결론지었다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하여 정지 영상에서 붉은 정도를 나타내는 특징을 가진 색 공간을 조합하여 홍반 검출의 정확도를 개선시키고 이렇게 조합된 홍반 맵에 오츠 이진화를 사용하여 홍반의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 붉은 정도를 나타낼 수 있는 Lab 색공간의 a 채널, YCbCr 색공간의 V 채널을 활용 및 후처리하여 정지 영상을 통한 홍반을 측정 및 분석한다. 홍반 맵을 생성할 때 쓰이는 YCbCr 색공간의 Cr 채널의 경우 다른 논문에서 얼굴 색의 정보를 찾는데 있어서 자주 사용되는 채널이기도 하다. 이러한 점을 이용하여 기존의 논문에서 언급된 a채널과 Cr 채널을 일정 비율로 합성, 이렇게 만들어진 홍반 맵이 a채널 만을 이용하여 형성된 홍반 맵보다 어느 정도 얼마나 향상 되었는지를 기준으로 삼아 최적의 조합 비율 실험적으로 선정하였다. 최적의 홍반 맵이 형성 된 이후, 홍반이라는 색과 일반 피부라는 색을 통계학적으로 분석하여 나눌 수 있는 오츠 이진화(Otsu's Thresholding)을 활용하여 홍반의 위치를 선정하였다.-
dc.description.tableofcontents제1장 서론 1 제2장 관련 연구 2 제1절 색 공간과 홍반과의 관계 2 제2절 오츠 이진화(Otsus Thresholding) 7 제3장 실험 10 제1절 홍반 맵 형성 및 영역 지정 방법 10 제2절 실험 과정 14 제3절 실험 결과 17 제4장 결 론 21 제5장 향후 연구과제 23 제6장 참고문헌 25 제7장 Abstract 26-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title피부가 존재하는 정지 영상을 통한 홍반 측정 방법-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 컴퓨터공학과-
dc.date.awarded2016. 8-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId758885-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000022736-
dc.subject.keyword홍반-
Appears in Collections:
Graduate School of Ajou University > Department of Computer Engineering > 3. Theses(Master)
Files in This Item:
There are no files associated with this item.

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse