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투사 환경에서 물체표면 색상 복원에 대한 연구

투사 환경에서 물체표면 색상 복원에 대한 연구
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물체의 고유한 색상을 알아낸 것은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 일이다. 색채 항상성 문제와 같이 조명이 알려져 있지 않은 상태에서 물체의 고유한 색상을 알아내려는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 투사 환경 하에서 물체의 표면에 대한 고유한 색상을 복원하는 것을 목표로 한다. 본 알고리즘은 카메라의 입력과 프로젝터의 출력 사이의 관련성을 알아낸 뒤 투사하는 영상의 색상과 카메라 입력 색상 사이에 개략적인 선형적 관계식을 얻어내고 이후 선형 모델의 오차를 비모수적 방식으로 학습하여 선형 모델에 추가한다. 이 방식으로 투사 환경에서 물체의 고유 색상을 복원하는데 오차를 많이 줄이는 결과를 얻었다.
It is an important problem to recover the surface reflectance of objects. There has been much research on recovering the surface reflectance when the illumination is unknown. This problem, referred as {em color constancy problem}, can be solved under some constraints. The goal of this thesis is to develop an algorithm to recover surface color shown at ambient light under projection condition. First, it is assumed that there is a linear relationship between the camera image and the projected image. Since, in real environment, the relationship is non-linear, an error function is introduced. The error function is estimated from training data. Then a non-parametric probability density function of the error distribution is estimated. The density function is used in estimating the expected error of each input point. The MSE(mean squared error) of the recovered surface color corrected by the error function is reduced considerably compared to that of a linear model.
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