We propose a dual Fabry-Perot interferometer (DFPI) structure that combines two Fabry-Perot interferometers. The structure is designed to have spectral peaks in the red, green, and blue regions simultaneously, to be applicable to R, G, and B subpixels without any patterning process. The optimized structure has been fabricated on a glass substrate using a thermal evaporation technique. When the DFPI structure was attached to the quantum-dot color-conversion layer, the full width at half maximum values of the green and red spectra decreased by 47.29% and 51.07% respectively. According to CIE 1931 color space, the DFPI showed a 37.66% wider color gamut than the standard RGB color coordinate. Thus it was experimentally proven that the proposed DFPI structure improved color purity. This DFPI structure will be useful in realizing a display with high color purity.
This paper proposes a simulation algorithm to assess the gradual yellowing vision of the elderly, which refers to the predominance of yellowness in their vision due to aging of the ocular optic media. This algorithm employed the spectral transmittance property of a yellow filter to represent the color appearance perceived by elderly people with yellow vision, and modeled the changes in the color space through a spectrum change in light using the yellow filter effect. The spectral reflectivity data of 1269 Munsell matte color chips were used as reference data. Under the standard conditions of a D65 illuminant and a $10^{\circ}$ observer of 1964 CIE, the spectrum of the 1269 Munsell colors were processed through the yellow filter effect to simulate yellow vision. Various degrees of yellow vision were modeled according to the transmittance percentage of the yellow filter. The color differences before and after the yellow filter effect were calculated using the DE2000 formula, and the color pairs were selected based on the color difference function. These color pairs are distinguishable through normal vision, but the color difference diminishes as the degree of yellow vision increases. Assuming 80% of yellow vision effect, 17 color pairs out of $(1269{\times}1268)/2$ pairs were selected, and for the 90% of yellow vision effect, only 3 color pairs were selected. The result of this study can be utilized for the diagnosis system of gradual yellow vision, making various types of test charts with selected color pairs.
장기간 태양광 복사환경에 노출되는 폴리머는 성능의 신뢰성을 확보하기 위해 장기간 환경시험을 필요로 한다. 본 논문에서는 MIL-STD-810을 따라 설계된 태양광 복사 시험기를 이용하여, 7, 14, 28, 56, 그리고 84 주기 동안 태양광 노화 시험을 하였다. 노화 시험 후에 RGB 값을 측정하고 CIE 1976 색공간을 이용하여, 각각의 RGB 감소율과 총 색 변화량을 계산하였다. 또한 만능재료시험기를 이용하여, ASTM-D638 시험 규격을 따라, 기계적 물성이 측정되었다. 결과적으로 태양광 노화 주기가 길어질수록, 총 색 변화량이 증가하였으며, 인장 강도, 연신율이 감소하였으나 탄성계수와 포아송 비는 변화가 적었다.
A compensation method of color error resulting from dynamic range transformation of color image is propsoed. The color error is measured using the CIE L a b uniform color space, and the color image is compensated to minimize it. The color error is significant in the dark region of image, which is caused by the lunimance scaling factor is relatively large in that case. In the proposed method, we weight the luminance scaling factor corresponding to luminnce to minimize the error. Because the weighting factor depends on luminace distribution of image, a decisio method of weighting factor using histogram is also proposed.
반응물과 생성물이 자외선 및 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 경우 시료의 농도 및 화학반응의 특성을 평가하는데 자외선가시광선분광법을 사용할 수 있다. 하지만 고농도와 높은 반응 온도 조건에서는 자외선가시광선분광법을 사용하는데 한계가 존재한다. 색을 가지고 있는 시료의 촉매 반응을 색상 분석으로 농도 및 조성을 외부에서 수집한 이미지를 분석하여 자외선가시광선분광법에서 동일한 결과를 얻을 수 있다. Resazurin은 촉매 및 환원제에 의해 resorufin으로 환원되며 농도에 따라 적색변광이 일어나며 카메라를 통해 수집하여 분석할 수 있다. 색상 분석을 위한 색공간은 CIE L*a*b*를 사용하였고 소프트웨어를 통해 각각의 색상좌표 값을 추출하고 각 시료의 농도를 분석하였다. 시료의 농도와 촉매 반응에 대해 색공간을 이용한 분석법과 자외선가시광선분광법의 결과와 비교하여 제시된 방법의 유효성을 확인할 수 있다. 더욱이 색상 분석을 통한 농도 분석에서는 자외선가시광선분광법과 다르게 흡수파장이 중복이 있는 경우에도 디콘볼루션 없이 독립적으로 두 물질의 농도 측정이 가능하다.
칼라 입출력 장비의 가격이 점차로 저렴해짐에 따라 영상으로부터 물체의 형상뿐만아니라 칼라까지도 인식하여 보다 정밀한 정보를 이용하고자하는 요구가 증대되고 있다. 이를 위해서는 칼라 입출력 시스템의 정확한 칼라 표현 및 재현을 위해 칼라 보정에 관한 연구가 선행되어져야한다. 따라서, 본 논문에서는 칼라 입출력장비 중 칼라 스캐너의 칼라 보정에 관하여 연구하였다. 칼라 스캐너의 특성은 gray-balancing과 칼라 변환의 두과정을 나뉜다. 칼라 변환으로부터 gray-balancing을 분리함으로써 칼라 변환을 위해 유도되어진 변환 행렬은 모든 형태의 스캐너에 적용될 수 있어 스캐너 특성의 portability를 가능하게 한다. 또한, gray-balance된 RGB값을 얻기위한 선의 적합을 위해 최소자승법을 이용하였고, 칼라 변환을 위해 gray-balance된 RGB로부터 CIE-XYZ로 비선형적 좌표 변환 문제를 저장공간이 많이 필요하지 않고, 빠른 변환결과를 제공할 수 있는 장점이 있는 신경망 기법을 이용하여 해결 하였다. 삼차원 3자극치 공간에서 신경망 출력은 원하는 출력의 근사치를 제공하는 것을 알 수 있었다. 제안된 칼라 보정 방법은 모듈별로 분해되었기 때문에 스캐너 특성의 portability를 가능하게 하여 모든 형태의 스캐너 보정에 이용될 수 있으리라 기대된다.
본 연구는 새로운 치과용 색체계 개발을 목적으로 현재 치과에서 사용되고 있는 Vita shade를 사용하는 9 제조사의 12종의 광중합형 복합레진과 1종의 치과용 도재의 색상을 diffuse/$8^{\circ}$ 수광 방식을 사용하는 분광색체계 (MiniScan XE plus, Model 4000S, Hunter Lab, USA)를 이용해 D65 표준광과 10도 관찰자 시야 하에서 CIE $L^*a^*b^*$ 값을 측정하고 색상 범위를 분석하였다. 분석한 정보를 color sorting system을 응용한 CNU Cons Dental Color Chart의 색상 표현 방식인 T###에 치과용 수복 재료들의 범위를 적용하여 다음의 결과를 얻었다. 측정된 $L^*a^*b^*$ 값의 분포를 분석해 보면 $L^*$ 값은 80.40과 52.70 사이에, $a^*$ 값은 10.60과 -3.60 사이에, 그리고 $b^*$ 값은 28.40과 2.21 사이에 분포한다. $L^*$ 값의 평균값은 67.40, 중앙값은 67.30이며, $a^*$ 값은 2.89와 2.91, $b^*$ 값은 14.30과 13.90 이다. 이러한 분석을 토대로 CNU Cons Dental Color Chart의 T###의 첫 번째 숫자에 해당하는 $L^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 2.0으로, 그리고 2번째 숫자인 $a^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 1, 그리고 세 번째 숫자인 $b^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 2로 정하였다. T555에 해당하는 $L^*$ 값의 범위는 66.0이상, 68.0미만으로, $a^*$ 값의 범위는 3이상 4미만으로, $b^*$ 값의 범위는 14이상 16미만으로 결정하였다.
Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
본 연구에서는 구현된 요분석 시스템으로 획득한 데이터를 보정하기 위하여 색 좌표 변환 기법을 제안하였다. 일반적으로 요분석 시스템은 요분석용 스트립의 정색반응을 검출하는 과정에서 여러 가지 비선형적인 특성 즉 광 모듈의 메커니즘, 하드웨어, 그리고 주변 환경에 의해 색 왜곡된 입·출력 특성을 지닌다 따라서 보다 높은 정확도와 재현성을 유지하기 위해 장비 특성화 기법을 도입하여 색 왜곡 현상을 보정하였다. 본 연구에서는 명암 보정, ,3차 스플라인 보간법에 의한 RGB 신호의 특성 곡선 추출, 기준색 고정 선형변환 기법을 사용하여 색 보정 과정을 수행하였다 색 보정을 위해 사용된 표준 장비는 1931년 CIE XYZ 색공간 특성을 지닌 좌표계로 설정하였으며, 동일한 칼라 샘플에 대해 요분석 시스템의 출력값과 표준 장비의 출력값이 일치되도록 하는 보정 행렬을 구하였다. 구현된 요분석 시스템을 색 보정한 후 기준 데이터와 비교한 결과 양호한 색상 정확도를 나타내었다 요분석용 스트립의 10 가지 항목에 대해 구현된 두 대의 요분석 시스템을 사용하여 실험한 결과 장비간 색차는 1.28이었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.676-692
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2018
Saliency detection in neurobiology is a vehement research during the last few years, several cognitive and interactive systems are designed to simulate saliency model (an attentional mechanism, which focuses on the worthiest part in the image). In this paper, a bottom up saliency detection model is proposed by taking into account the color and luminance frequency features of RGB, CIE $L^*a^*b^*$ color space of the image. We employ low-level features of image and apply band pass filter to estimate and highlight salient region. We compute the likelihood probability by applying Bayesian framework at pixels. Experiments on two publically available datasets (MSRA and SED2) show that our saliency model performs better as compared to the ten state of the art algorithms by achieving higher precision, better recall and F-Measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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