The stippling techniques, which represent objects with numerous points using pen and ink. The previous stippling techniques for Non-Photorsealistc Rendering(NPR) use single-colored points to represent the tone of gray image ur the material of surface. This paper presents a new stippling technique with various colored points based on the analysis of color information. By using the color information of the input image on HSV model, we define the color weight function that allows to determine automatically the number and size of points. The color jittering based on Munsell's color model can generate stippling drawings using various colored points to represent the image. Our color stippling method is expected to be used in many areas such as animation, digital art, video processing and CG tool.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.949-951
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2005
카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.214-216
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2003
아날로그 NTSC 비디오 디코더 신호를 디코딩하여 디지털화된 컬러 값을 얻기 위해서는 컬러 버스트 신호를 동기화 해야 한다. 이 버스트 신호를 이용하여 Y. I. O의 값을 분리하기 때문이다. 아날로그 디코더의 경우에는 내부에 버스트 신호와 동기화 한 클럭을 PLL이나 DLL등을 이용하여 발생시켜서 I의 위치를 알아낸다. 비디오 신호 해독을 위한 전용의 PLL을 위해 아날로그 방식의 VLSI설계를 하는 것은 많은 노력이 들어갈 뿐만 아니라 특정 Fab에 종속되어 전체 칩의 이식성을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 아날로그 PLL이 없이도 디지털 입력데이터의 산술 연산을 통해서 컬러 버스트 동기화를 검출하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2003.02a
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pp.81-100
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2003
최근 이동통신기술이 급속히 발달함에 따라 국내는 물론 전세계 이동통신업계는 제 3세대 이동통신서비스의 성공여부에 많은 관심을 쏟고 있다. 지금까지의 이동통신산업의 성장이 빠른 기술개발에 의존한 기술추동적(technology-push) 성격을 지녔다면, 이동통신시장이 포화상태에 근접하고 있는 최근에는 서비스 및 장비 양면에서의 경쟁이 치열해 짐으로써 소비자의 기술에 대한 선택이 더욱 중요해짐에 따라 수요견인적(demand-pull) 기술혁신이 예상된다. 따라서, 이동통신서비스의 확대에 따른 특정기술에 대한 소비자의 선호에 대한 올바른 판단이 향후 산업의 기술진화방향을 예측하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 생각된다. 현재 이동통신기술의 진보의 키워드는 '멀티미디어화'이다 향후 VOD (Video On Demand) 등 비디오 스트리밍(video streaming) 기술을 이용한 동영상 서비스, 화상전화, 타 디지털기기(예를 들어 PDA, 디지털 카메라 등)와의 융합 등의 서비스가 본격화되고 차세대 이동통신망의 구축이 가시화됨에 따라 이동통신의 멀티미디어 기능은 더욱 주목받게 될 것이다. 따라서 이동전화 단말기 창의 컬러화는 이러한 이동통신기술의 새로운 패러다임을 떠받치고 있는 가장 중요한 이정표로서의 의미를 지니고 있다. 본 연구에서는 표시1창의 컬러화로 실현되는 기술혁신요소에 대해서 소비자가 부여하는 가치를 분석하고자 한다. 하지만, 컬러 단말기의 보급이 초기단계에 머무르고 있는 연구시점의 특성상 현시자료가 가용하지 않았기 때문에, 소비자에게 가상의 품질특성을 지닌 제품 조합을 제시하고 이에 대해 소비자가 순위를 매기게 함으로써 소비자의 선호를 측정하는 컨조인트(conjoint) 방법론을 사용하였으며, 소비자의 진술선호(stated preference)에 기초하여 이동통신단말기의 개별 특성에 대한 부분가치와 보상잉여를 측정하였다. 또한, 이를 통해 창의 컬러화로 인해 기대되는 초과이윤의 가능성 등 경제적인 효과들을 정량적으로 분석하고, 브랜드 가치 등 기존의 단말기 경쟁력 요소들과의 비교를 통하여 컬러화가 가져다 줄 경쟁요소들을 추정함으로서, 기술확산 메커니즘을 확인하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.45-46
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2013
본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.
본 논문에서는 저비트율 영상통신에서 발생되는 블록화현상과 컬러 번짐 현상을 효과적으로 줄임으로써, 주관적 화질을 개선하는 후처리 필터를 제안한다. 저비트율 영상통신에서 8*8 블록 단위의 DCT 수행은 블록화 및 컬러 번짐 현상과 같은 화질 열화를 초래한다. 이러한 화질 열화를 개선하기 위하여 밝기 영역과 컬러 영역에서 각기 다른 후처리 필터를 본 논문에서 제안한다. 밝기 부분의 후처리 필터에서는 일률적인 후처리 필터에서 발생하게 되는 새로운 artifact 인 geometric pattern 을 방지하기 위해 각 화소의 공간영역에서 블록 경계 좌우로 filtering range 를 다르게 수행하고, 컬러부분의 후처리 필터에서는 컬러번짐 현상을 최대한 억제하기 위해 블록간 컬러 값의 차이에 따라 다르게 수행되는 후처리 필터를 제안한다. 제안된 실험을 통하여 후처리 필터를 수행한 영상화질이 H.263 baseline 에 비해 월등히 나아짐을 확인할 수 있었으며, H.263 Annex J의 deblocking filter mode에 비해서도 떨어지지 않는 화질을 얻을 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.9
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pp.76-90
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1999
In this paper, a color image retrieval algorithm is proposed based on color histogram and color texture. The representative color vectors of a color image are made from k-means clustering of its color histogram, and color texture is generated by centering around the color of pixels with its color vector. Thus the color texture means texture properties emphasized by its color histogram, and it is analyzed by Gaussian Markov Random Field (GMRF) model. The proposed algorithm can work efficiently because it does not require any low level image processing such as segmentation or edge detection, so it outperforms the traditional algorithms which use color histogram only or texture properties come from image intensity.
The purpose of this study is to establish a model that can quantitatively diagnose personal color. Representative color systems for personal colors have limitations in that it oversimplify personal color diagnosis types or it is difficult to distinguish objective differences between diagnosis types. To develop a brand new color system that enhances this, a PCCS color system capable of logical color was introduced and reclassified based on the four main properties of color. Twenty diagnostic types, which are more diverse than the existing color system were proposed and a quantitative method was used to evaluate the degree of harmony with a subject to find an optimized type of subject. The experimenter's individual competency and subjective intervention were minimized by devising a matrix in which a type suitable for the subject is derived when the coded evaluation result is substituted. Finally a quantitative diagnosis model of personal color consisting of three stages: property diagnosis, coding, and seasonal diagnosis was constructed. It can be seen that this will give diversity, reliability, and accuracy to the existing diagnostic methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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