Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.395-397
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1999
디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.8
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pp.70-75
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2003
It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.383-386
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2002
It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.
The purpose of this study is to recover the CIE XYZ tristimulus values of original colors from scanner output signals, and to reproduce true colors on the monitor. The process of this study is composed of three steps; scanner characterization, chromatic adaptation transformation, and color space transformation between and sRGB. Especially, in the process of recovery, scanner stimuli were obtained accurately by dividing the non-linear photometric response curve into two parts. As the result of test to EPSON Expression 1680 scanner, the average color difference between true and recovered XYZ for 228 target colors, 22 test neutrals, and 36 test colors were 1.49, 0.97, and 1.42 $\Delta$$E_{UV}$ *, respectively. With the transformation from illuminant D50 to illuminant D65, the input signals to sRGB monitor were predicted. Finally, it could be found that displayed colors with predicted input signals were very consistent with true colors. with true colors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1653-1662
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2012
Recently, Organic Light Emitting Diode (OLED) that is broadly applied as next generation display has various advantages. However, OLED display causes unbalanced color tone due to the difference of luminance efficiency among luminous elements. In this paper, we propose adaptive color shifter (ACS) to resolve the RGB channel unbalance and to have wide color range of a relatively weak channel using the image processing method. proposed ACS system was simulated using a variety of image. Also, we numerically analyzed using hue histogram, CIE-1931 xyz color space.
Tri-stimulus values of CIE-XYZ and RGB values obtained by photographic film, CCD camera or scanner depend on the spectral sensitivity of imaging devices and the spectral radiant distribution of the illumination. It is important to record and reproduce the reflectance spectra of the object for true device independent color reproduction and high accurate recording of the scene. In this paper, a method to record the reflection spectra of the object is introduced and its application to spectral endoscopes is presented.
Digital video camera can be a useful tool to capture images for use in colorimeter. However, the RGB signals generated by different digital video camera are not equal for the same scene. The digital video camera for use in colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. One method of deriving a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values is Polynomial modeling. In this paper, 3${\times}$3 linear matrix and 3${\times}$l1 polynomial matrix is used to investigate the characterization performance of the professional digital video camera. In experimental results, it is demonstrated that proposed 3${\times}$3 linear matrix has a reasonable degree of accuracy for use in colorimeter.
Color image sensors (CIS) output color images through image sensors and image signal processing. Image sensors that convert light to electrical signal are divided into CMOS image sensor and CCD image sensor according to transferring method of signal charge. In general, a CIS has RGB output signals from tri-stimulus XYZ of the scene through image signal processing. This paper presents an adaptive colorimetric analysis method to obtain chromaticity and luminance using CIS under various environments. An image sensor for the use of colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. We use the method of least squares to derive a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values. We first survey the camera characterization in the standard environment then derive a SGL(shutter-gain-level) function which is relationship between luminance and auto exposure (AE) characteristic of CIS, and read the status of an AWB(auto white balance) function. Then we can apply CIS to measure luminance and chromaticity from camera outputs and AE resister values without any preprocessing. Camera RGB outputs, register values, and camera photoelectric characteristic are used to analyze the colorimetric results for real scenes such as chromaticity and luminance. Experimental results show that the proposed method is valid in the measuring performance. The proposed method can apply to various fields like surveillant systems of the display or security systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.23-34
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2004
Video camera can be a useful tool to capture images for use in colorimeter. However the RGB signals generated by different video camera are not equal for the same scene. The video camera for use in colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. One method of deriving a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values is least squares polynomial modeling. However it needs tedious experiments to obtain camera transfer matrix under various white balance point for the same camera. In this paper, a new method to obtain camera transfer matrix under different white balance by using 3${\times}$3 camera transfer matrix under a certain white balance point is proposed. According to the proposed method camera transfer matrix under any other white balance could be obtained by using colorimetric coordinates of phosphor derived from 3${\times}$3 linear transfer matrix under the certain white balance point. In experimental results, it is demonstrated that proposed method allow 3${\times}$3 linear transfer matrix under any other white balance having a reasonable degree of accuracy compared with the transfer matrix obtained by experiments.
In this paper, an easy-to-use measurement device for illumination distribution is developed. The device consists of a sensor array module, a control module, and a PC interface. The sensor array module incorporates CIE 1931 color sensors and the ARM-based 96 MHz microcontroller in the control module for measurement and data processing. The sensor array module contains 64 color sensors arranged in a $16{\times}4$ array. The sensitivity of the sensor array module can be adjusted depending on the illumination level to be measured. The measurement data and control signals are exchanged via USB 2.0 standard. To demonstrate the performance of the device, the illumination distribution is measured for colors of red, green, and blue and is graphically shown. The device can be used for measurement of the illumination distribution, design and adjustment of LED illumination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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