수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인 해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색 상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함 께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수 중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 점차 다양해지고 세분화되어 가는 소비자의 감성 적 욕구에 부합하는 브랜드 아이덴티티를 구축하기 위한 전략 으로 색채 적용 방식의 3가지 유형 중, 무엇이 적합한지를 알 아보는 데 그 목적이 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 첫째, 문헌연구를 통해 커피 전문점의 매출 액 현황을 살펴보았다. 분석 결과, 1위는 스타벅스(4,821억)이고 2위는 카페베네(1,762억), 3위는 엔제리너스(1,567억), 4위는 커 피빈(1,432억), 5위는 이디야(785억원)로 나타났다. 둘째, 선행 연구를 통해 각 커피브랜드의 컨셉, 네이밍, 로고를 알아보았으 며, 이는 연구 가설을 설정하는데 기반이 되었다. 마지막으로 설문조사를 실행함으로써 다음과 같은 연구결과를 도출한다. 설문조사를 통한 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 브랜드 이미지와 가장 어울리는 로고색상은 여성이 46%(23명), 남성이 36%(18명)으로 갈색이 가장 높게 나타났다. 갈색은 원 두커피의 색상을 그대로 재현한 도상적 표현이다. 둘째, 기억에 남는 로고 색상은 스타벅스가 가장 높게 나타났다. 스타벅스는 원두커피와의 연관성을 가진 녹색을 적용하였는데, 이는 지표 적 재현 방법이다. 결과적으로 본 연구는 브랜드 이미지 강화 를 위한 색채 적용으로 지표적 표현 방식을 제안하고자 한다. 왜냐하면, 치열한 경쟁사회에서 개성이 강한 이미지를 도출하 기 위해선 도상적 재현보다는 지표적 재현, 상징적 재현이 적 합하며, 원두커피의 맛을 연상할 수 있는 색채는 상징적 재현 보다는 도상적 재현, 지표적 재현이 적합함으로 커피의 맛이 느껴지는 이미지와 기업의 차별화라는 두 가지 조건을 모두 충 족시키기 위해선 지표적 재현이 적합하기 때문이다. 본 연구는 로고색상이 커피브랜드 이미지에 영향을 미치는 것으로 이해하였으며, 연구결과를 토대로 기존 커피브랜드 로고 색상이 커피 브랜드와 조화를 이룰 수 있으면서 동시에 다른 커피브랜드와 의 차별화를 줄 수 있는 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이상과 같이 본 연구를 토대로 적용하여 더 효과적으로 활용할 수 있는 연구가 활발하게 이루어져야 할 것이다.

In this paper, I present my face detection and tracking method. First, image enhancement is carried out in HSV space especially if the input image is acquired from unconstrained illumination condition. I used a method for image enhancement in HSV space based on the local processing of image. I propose a lighting invariant face detection system based upon the edge and skin tone information of the input color image. The advantage of the proposed face detection is that, it can detect faces with different size, pose, and expression under unconstrained illumination conditions. I combined the Kalman filter with Camshift to enable track recovery after occlusions and to avoid the tracking failures caused by objects and background with similar colors to face. In my tracking method, I particularly focus on face tracking. The size and position of window are obtained after Camshift iteration. Kalman filtering is used to predict the next starting iterative point of Camshift. The experimental results show that my tracking method get the better results than Camshift in occlusion sequences and dynamic backgrounds.

Nowadays, many satellites regularly produce digital multispectral images of the earth's surface. Multispectral images may be displayed as color pictures by selecting three components for assignment to the primary colors. It is desired to enhance these images to generate a display picture that are representativde of their features. in this paper, a false color image processing algorithm is proposed for the purpose of enchancement of the multispectral images based on the human perception. The mean of each primary component is transformed to equalo. Intensity and saturation are enhanced by modified piecewise linear contrast strectching and saturation enhancement method. The proposed method has been successfully applied the LANDSAT TM image and shows good enhancement.