Today, modern people perceive skin care as part of their physical health care, and acne is a common skin disease problem that is found on the face. In this paper, an effective acne detection algorithm using CIE $L^*a^*b^*$ color space has been proposed. It is red when the pixel value of the component image $a^*$ is a positive number, so it is suitable for detecting acne in skin image. First, the skin image based on the RGB color space is subjected to light compensation through color balancing, and converted into a CIE $L^*a^*b^*$ color space. The extracted component image $a^*$ was normalized, and then the skin and acne area were estimated with the threshold values. Experimental results show that the proposed method detects acne more effectively than the conventional method based on brightness information, and the proposed method is robust against the reflected light source.
Color vision of color vision deficiency is possible using Color space's conversion of color image. Color vision of the RG-Color vision deficiency is possible by the case to maximize the G channel(+100), the case to minimize the G channel(-100), the case to maximize the R channel(+100), the case to convert the R channel to the yellow(Y) channel that is the value of $(-)b^*$ coordinate in CIE $L^*a^*b^*$ color space, the case to separate with only the B channel and the G channel and to appear by the light and darkness difference again, and the case to receive the image only by the light and darkness after separation of saturation and conversion of RGB channel.
본 논문은 인간의 Perception을 기준으로 인간이 구분할 수 있는 다양한 Display들의 Color Gamut 체적들을 정량적으로 평가하는 방법을 제안하였다. 기존의 Color Gamut의 크기를 구하는 방법은 CIE-u'v' 좌표계에서 R, G, B Primaries의 좌표에 해당하는 꼭지점으로 이루어진 삼각형의 넓이를 구함으로써 표현할 수 있는 Color의 개수를 구하였다 그러나 이 방법은 CIE-UCS Chart 자체가 2 Dimension이고, Non-Uniform Color Space이므로 정확하게 구했다고 할 수 없다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Uniform Color Space 인 CIE-L/sup */a/sup */b/sup */ 좌표계에서 3 차원 공간에서 Color의 개수를 구함으로써, 구분할 수 있는 Color Gamut의 체적을 인간의 Perception을 기준으로 평가하는 정량적인 기법에 대해 논하였고, 이를 4종류의 다양한 Display Type들에 적용, 그 결과를 비교하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.1-10
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2004
This paper proposes the method that design CLUT(color look-up table) simultaneously processing gamut mapping and color space conversion using only CLUT without complex computation. After CLUT is constructed using scanner gamut and printer gamut, the scanner gamut is extended to include original scanner gamut. This extended scanner gamut is used as input CIE $L^{*}$$a^{*}$$b^{*}$ values for CLUT. Then CMY values are computed by using gamut mapping. Input RGB image of scanner is converted into CIE $L^{*}$$a^{*}$$b^{*}$ by using regression function. CIE $L^{*}$$a^{*}$$b^{*}$ values of scanner are converted into CMY values without computation of additional gamut mapping using the proposed CLUT. In the experiments, the proposed method resulted in the similar color difference, but reduced the complexity computation than the direct computing method to process gamut mapping and color space conversion respectively.espectively.ively.
As the substitute of synthetic coloring materials for hair dyeing, we selected some natural ones of three primary colors such as sappan wood, logwood(red), gardenia blue(blue) and amur cork tree(yellow). Mixed colorants and metallic mordanting technique were used to widen the color space of dyed samples. In view of similarity in morphological and chemical structure, wool was adopted as the reference material for human hair to evaluate the color properties of hair dyeing. The color properties of the dyed samples were evaluated by using CIE $L^*a^*b^*$ and Munsell color systems. The addition of an alum or ferrous mordants was effective to expand the color space of hair and to increase the colorfastness to washing and light more than the rating of 1. Displaying the dyed samples by using Munsell color system, better linearity of hue values between the dyed samples of wool and human hair was shown when alum mordant was used.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.4
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pp.272-280
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2015
This paper proposes color databases that can be used for various purposes for people with a color vision deficiency (CVD). The purpose of this paper is to group colors within the sRGB gamut into the CIE $L^*a^*b^*$ color space using the Brettel algorithm to simulate the representative colors of each group into colors visible to people with a CVD, and to establish a confusion line database by comparing colors that might cause confusion for people with different types of color vision deficiency. The validity of the established confusion lines were verified by using an Ishihara chart. The different colors that confuse those with a CVD in an Ishihara chart are located in the same confusion line database for both protanopia and deutanopia. Instead of the 3D RGB color space, we have grouped confusion colors to the CIE $L^*a^*b^*$ space coordinates in a more distinctive and intuitive manner, and can establish a database of colors that can be perceived by people with a CVD more accurately. Editor - Highlight - Do these changes reflect the intended meaning? If not, please rephrase as intended.
Accurate forest fires detection algorithms remain a challenging issue, because, some of the objects have the same features with fire, which may result in high false alarms rate. This paper presents a new video-based, image processing forest fires detection method, which consists of four stages. First, a background-subtraction algorithm is applied to detect moving regions. Secondly, candidate fire regions are determined using CIE $L{\ast}a{\ast}b{\ast}$ color space. Thirdly, special wavelet analysis is used to differentiate between actual fire and fire-like objects, because candidate regions may contain moving fire-like objects. Finally, support vector machine is used to classify the region of interest to either real fire or non-fire. The final experimental results verify that the proposed method effectively identifies the forest fires.
Boher, Pierre;Leroux, Thierry;Bignon, Thibault;Blanc, Pierre
Journal of Information Display
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v.12
no.4
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pp.179-190
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2011
A complete analysis of the color-viewing-angle properties of different displays is presented herein using color-viewing-angle measurements made with a Fourier-optics system. The color gamut in the CIE u'v' chromatic plane was computed for all the viewing angles. The introduction of the lightness using the $L^*a^*b^*$ color space allowed a more precise analysis of the emissive properties of each display. The displays can be directly compared using a common reference. The viewing-angle dependence can be analyzed in full detail using the on-axis values as reference. The gravity center behavior and area of the color hull were computed for a more precise evaluation and comparison.
The purpose of this study is to make a Web Color Data Base for practical design system for domestic fashion industry. The market segmentation was based on the results of the previous studies and the characteristics of fashion consumers. Finally, the 14,121 color samples are collected from the survey of 55 manufacturers of domestic fashion industry and 116 fashion brands of major department stores. These color samples are analyzed by the Munsell's H V/C and CIE L*a*b* value. The representative colors are selected concerning the density in CIE L*a*b* color space and the distance between the color samples. As a result, We suggested 2213 representative colors. Also, this color data was constructed on Web site. The data were sorted by the market, season and color code. In addition, the representative color sample book was made for the prototype of .
The objective of this study was to investigate the relationship between measurements of color and water-holding capacity (WHC) in pork loin. A total of 419 pork loins were sampled from crossbred (Landrace$\times$Jeju native black pig) F2 pigs at a commercial slaughter house. Meat color measurements (CIE $L^*$, $a^*$, $b^*$), chroma ($C^*$) and hue angle (h) were measured with the Minolta Chromameter and WHC was measured by filter paper fluid, drip loss and cooking loss. Also pH, moisture content and crude fat content were measured at 24 hr postmortem. CIE $L^*$, $b^*$ and h values had positive correlation with drip loss (r=0.52, 0.42), but CIE $a^*$ and $C^*$ values were not related to drip loss. Results showed that CIE $L^*$, $b^*$, and h color system was better than CIE $L^*$, $a^*$, $b^*$ color system to predict WHC, especially drip loss. pH was negatively correlated to drip loss (-0.42) and CIE $L^*$ (-0.67). Although CIE $L^*$ and pH were correlated to drip loss, the accuracy of their estimates for drip loss was 27% and 17%, respectively. Consequently, it was confirmed that meat color and WHC were not perfectly related and suggested that CIE $L^*$, $b^*$, and h color space should not be used independently to predict WHC of pork loin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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