• Title/Summary/Keyword: 칼라 처리

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Image Retrieval using Interleaved Contour by Declination Difference and Texture (편각 차분에 의한 중첩 윤곽선과 질감을 이용한 영상 검색)

  • Lee, Jeong-Bong;Kim, Hyun-Jong;Park, Chang-Choon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.767-770
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    • 2002
  • 영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

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Crop color analysis method Using RHS color chart (RHS 칼라 차트를 이용한 작물 색채분석 방법)

  • Kim, Byoungjun;Park, Keunho;Choi, Kangin;Kim, Seonhyeong;Ahn, Hyung-geun;Jeong, Sunghwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.364-366
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    • 2021
  • 본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.

Establishment of propagation system for in vitro calla plants(Zantedeschia spp.) by using auxin and cytokinin hormones treatments (오옥신과 사이토키닌 호르몬 처리를 이용한 칼라 기내 식물체 대량증식체계 확립)

  • Lee, Sang Hee;Kim, Young Jin;Yang, Hwan Rae;Kim, Jong Bo
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.4 no.4
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    • pp.325-329
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    • 2018
  • There are two kinds of calla belonging to the Zantedeschia spp. depending on the growing condition. Between them, various colored calla with flower shape and flower color are very popular as cut flowers. However, colored calla is very low in natural reproduction rate, and it takes a long time to obtain a flowering bulb. So it is urgent to establish a large breeding system of good varieties. In this study, various plant growth hormone treatments were carried out to improve the growth of the plants in calla. Root formation was the highest at 81.5 % in basal MS medium, and the formation of shoot and multiple shoots were the highest at 100.0 % and 36.4 % in the combined treatment of BA 2.0 mg/L and IBA 1.0 mg/L, respectively. In fresh weight, the highest growth rate was observed with 11.2 times increase in BA 2.0 mg/L single treatment. Auxin and cytokinin mixed treatment were widely used in previous studies and positive effects on the growth of calla plants will help to establish the micro-propagation system.

Model-Based Color- Image Halftoning Algorithm Using Dot-Pattern Database (도트 패턴 데이터 베이스를 이용한 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘)

  • Kim, Kyeong-Man;Song, Kun-Woen;Min, Gak;Kim, Jeong-Yeop;Ha, Yeong-Ho
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.38 no.2
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    • pp.208-217
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    • 2001
  • Model-based color image halftoning method using dot-pattern database is proposed for low-resolution color image printing. Dot-pattern database used in the proposed method is based on Blue-Noise Mask. The database consists of dot-patterns constructed by circular dot-overlap model according to each color value. In halftoning procedure, input color value is reproduced as the dot-pattern selected to minimize the difference between the color values of the original image and those of the printed image. Also, the contrast sensitivity function as a human visual model is used to improve the perceived quality of the printed image in dot-pattern selection. Thus, the proposed method can substantially reproduce the color values of the pixels in original image and obtain better image quality. In the experiment, the proposed method has less ΔΕ/Sub ab/ between the original image in monitor and the printed one than that of ED and BNM halftoning. This result approves that the proposed method reproduces better image quality.

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Color Image Segmentation for Content-based Image Retrieval (내용기반 영상검색을 위한 칼라 영상 분할)

  • Lee, Sang-Hun;Hong, Choong-Seon;Kwak, Yoon-Sik;Lee, Dai-Young
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.9
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    • pp.2994-3001
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    • 2000
  • In this paper. a method for color image segmentation using region merging is proposed. A inhomogeneity which exists in image is reduced by smoothing with non-linear filtering. saturation enhancement and intensity averaging in previous step of image segmentation. and a similar regions are segmented by non-uniform quantization using zero-crossing information of color histogram. A edge strength of initial region is measured using high frequency energy of wavelet transform. A candidate region which is merged in next step is selected by doing this process. A similarity measure for region merging is processed using Euclidean distance of R. G. B color channels. A Proposed method can reduce an over-segmentation results by irregular light sources et. al, and we illustrated that the proposed method is reasonable by simulation.

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An MRF-Based Texture Segmentation Using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 MRF기반의 Texture분할)

  • Lee, Kyung-Mi;Kim, Sang-Kyoon;Kim, Hang-Joon
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.10
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    • pp.2713-2724
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    • 1998
  • This paper proposes a new method for the parameter estimation in Markov Random Field(MRF) model of textured color images. The MRF models allow an image region to bel described using a finite number of parameters that characterize spatial interactionsl within and between bands of al color image. An important problem is estimation of the parameters since the randorn field model-based textured color image is the mostly parametric images of natural scenes to verify the validit of the proposed method proves that the method is not affected by the size of the image and shows well-segmented images.

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Classification system of fruits by color image processing (칼라 영상처리에 의한 과일분류시스템)

  • 최연호;부기동;구본호
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.5 no.3
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    • pp.65-70
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    • 2000
  • In general, the quality of agricultural products is determined by direct measurement of a weight or a magnitude, and it is determined by indirect or non-destructive method. In this paper, using color image processing, the algorithm to determine its quality and grading is presented. And the algorithm is applied to real-time citrus classifier. In the system, the size and color of orange are measured by not the sight of human but the digital image processing. The citrus classification system has the real-time maximum classification capacity of six quantify per one second. The system can be applied to controller design for the quality classification of agricultural products.

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A Study on the Measurement of Spectral Response Characteristics of Color Image Sensor (칼라영상센서의 분광감도 측정에 관한 연구)

  • 박승옥;김홍석
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.6 no.4
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    • pp.266-273
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    • 1995
  • Colors reproduced by color imaging system are affected by various physical factors. The spectral response of the color image sensor is one of the important factors. We developed a spectral response characteristics measurement system which is composed of optical part and color analyzing part. The data from the optical part was analyzed by the color analyzing part and spectral response characteristics of R, G, B three color sensors were obtained. Using this system, the spectral response characteristics of a CCD color camera was measured. From this result, color rendition and linearity of the camera could be analyzed. This measurement system is $.$considered to be very useful for the evaluation of color image sensor characteristics. stics.

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Color Image Enhancement Using Conditional Fuzzy Cluster Filter (조건적인 퍼지 클러스터 필터를 이용한 칼라 영상의 향상)

  • 박동원;엄경배
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1998.11a
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    • pp.214-218
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    • 1998
  • 칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 여러 형태의 필터들이 개발되어 왔는데 혼합된 잡음에서 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 우수한 성능을 보였다. 그러나, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 균일하게 적용되어지기 때문에 윤곽선 이동이 일어나 blurring 현상이 심하게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 smooth 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 기존의 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였다.

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Fast Tracking of Face Region In Video Images using Color Histogram (칼라 히스토그램을 이용한 비디오 영상에서 얼굴 영역의 고속 추적)

  • 유태웅;오일석
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1995.12a
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    • pp.165-168
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    • 1995
  • 본 논문은 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 추적하는 알고리즘에 관하여 기술한다. 컴퓨터 비젼에서 대량의 비디오 연속 영상내 물체 추적은 실시간에 처리되는 빠른 알고리즘이 요구된다. 기존의 방법은 형태에 기반한 알고리즘으로 물체의 회전, 크기 변화, 겹침 등에 대한 문제에 민감하여 여러 가지 어려움이 발생한다. 그러나 칼라를 이용한 알고리즘은 이러한 문제에 대하여 둔감하여 훨씬 효과적이다. 본 논문은 칼라 3D 히스토그램을 이용한 Swain과 Ballard의 역 투사(backprojection) 방법을 적용하여 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 빠르고 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다.

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