오늘날 현대인들은 피부 관리를 신체적 건강관리의 일환으로 인식하고 있으며, 일반적으로 얼굴에서 발견되는 피부 질환 문제는 여드름이다. 본 논문에서는 CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간을 이용한 효과적인 여드름 검출 알고리즘을 제안하였다. 성분 영상$a^*$의 값이 양수일 경우에 적색이므로 피부 영상에서 적색 계통의 여드름 검출에 적합하다. 먼저 RGB 칼라 공간 기반의 피부 영상은 칼라 밸런싱을 통해 광 보상을 수행하고, CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간으로 변환한다. 추출된 성분 영상 $a^*$을 정규화하고, 임계값 처리를 통해 피부 영역과 여드름 영역을 추정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 밝기 정보를 이용한 방법보다 효과적으로 여드름을 검출하였고, 반사되는 광원에 강인함을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.5056-5078
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2018
In this work we propose a compression technique that makes use of linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space in the JPEG image compression framework to improve its performance at lower bitrates. To generate quantization matrices suitable for the linear and perceptually uniform CIE $La^*b^*$ color space, a novel linear Contrast Sensitivity Function (CSF) is used. The compression performance in terms of Compression Ratio (CR) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), is further improved by utilizing image dependent, variable and non-uniform image sub-blocks generated using a proposed histogram-based merging technique. Experimental results indicate that the proposed linear CSF based quantization technique yields, on an average, 8% increase in CR for the same reconstructed image quality in terms of PSNR as compared to the conventional YCbCr color space. The proposed scheme also outperforms JPEG in terms of CR by an average of 45.01% for the same reconstructed image quality.
색각 이상자의 색지각은 색 이미지의 색 공간 변환을 사용하여 가능하다. 적록 색각이상자에게, G채널를 극대화(+100)한 경우, G채널를 최소화(-100)한 경우, R채널만 극대화(+100)한 경우, R 채널을 CIE $L^*a^*b^*$ 색 공간에서 $b^*$ 좌표의 (-)값인 황색(Y) 채널로 변환 시킨 경우, B채녈(청)과 G채널(록)로 만 분리하고 다시 명암차로 나타낸 경우, RGB 채널 변환 및 채도를 분리시킨 후 명암만으로 이미지를 얻는 경우 등에 의해 색지각이 가능하다.
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.
본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.
현대화펀드를 통한 여객선 건조 지원을 통해 거주구 실내공간 디자인 수준은 향상되었지만, 여전히 선원이 활동하는 작업공간은 크게 개선되지 않는 상태이다. 본 연구는 여객선 선원 작업공간 중 조타실과 기관실의 색채환경을 조사한다. 선박 작업공간 환경의 실내디자인 특수성을 제시하고 이에 맞는 색채환경, 제안하는 색값을 통해 선원의 정신건강 증진과 안전한 근무환경을 조성하는 것에 있다.
Two experiments were conducted to examine the relationships between the color structure and the user preference of a CNS (Car Navigation System) digital map in terms of HSE (Human Sensibility Ergonomics). In the first experiment, the user's preference of color structures were investigated from the subjects' self-designed digital maps using a CNS digital map UIMS (User Interface Management System): in the second, statistical relation models between the user's color structure satisfaction level and the color components of CIE (Commission Internationale de ι'Eclairage) of the real products were suggested. For each experiment, CIE L*u*v* and CIE LCH color space were adapted, respectively, because they have their own characteristics of perceptual uniformity which enables the color components to transform a linear function.
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.
본 논문에서는 모션캡쳐를 위해 컬러 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정 알고리즘을 제안하였다. 현실공간의 연기자 각 관절 부위에 컬러마커를 부탁시키고 이를 컬러 스테레오 카메라를 이용해 촬영한 후, 본 논문에서 제안한 컬러 매칭방법과 컬러 영역중심의 분석방법에 의해 카메라로부터 마커가지의 거리를 계산한다. 스테레오 영상에서 마커의 컬러영역을 추출하기 위해 국부지역내의 각 픽셀의 RGB(red, green, blue) 컬러 정보를 CIE(Commission Internationale de1'Eclairage) 컬러 공간으로 변환시켜 컬러의 파장을 계산하고, 국부지역의 우월 파장이 마커의 컬러파장과 일치하는지를 검색한다. 가상공간에서의 캐릭터의 움직임은 시간에 따른 마커의 위치 변화정보를 처리하는 프로그램에 의하여 제어된다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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