본 연구에서는 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 연구를 수행하였다. 스크랩 자동선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 이젝터로 구분되며 라인스캔 카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 스크랩 표면의 색도를 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 인식함으로써. 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만에 에어노즐을 작동케 하여 선별하도록 되어 있다. 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하여 선별시스템에 적용하였으며, 최적실험조건으로 스크랩 이송속도 25 m/min.에서 철스크랩중에 포함되어 있는 Cu스크랩을 90%이상 인식하여 약 80%의 선별효율을 얻었다.
The color reproduction of digital still camera does not, in general, match those of the final output device. Because color gamut of these devices is different, it is therefore necessary to take account of a way to match. The way uses the optimized profile to output device an image. This paper proposed a way to create the input profile of digital still camera for standardization soft proofing process. The results of proposed way showed that for input profiles equivalent, good results relatively. In this paper, an experiment was done where the illumination sources used as the standard illumination 5200K and illuminated at a $45^{\circ}$ angle in the best illumination efficiently. The white balance was in mode 'custom' : aperture F11, exposure time 1/60s, ISO50, focal length 80mm. The images were exported and saved as 16bit RGB TIFF(AdobeRGB, sRGB, ProphotoRGB) images. To do the test, the RGB values of the RGB TIFF images are processed through the ICC input profile to arrive at processed $CIEL^*a^*b^*$ values. A profiling tool such as ProfileMaker 5.0 and Monacoprofile 4.8 are used to do this. The processed $CIEL^*a^*b^*$ values are compared to the reference $CIEL^*a^*b^*$ values and these two values are used to calculate a ${\Delta}E{^*}_{ab}$.
A quantitative flow visualization technique was developed to measure velocity and temperature fields simultaneously in a two-dimensional cross section of thermo-fluid flows. Thermochromic liquid crystal(TLC) particles are used as temperature sensor and velocity tracers. Illuminating a thermo-fluid flow with a thin sheet of white light, the reflected colors from the TLC particles in the flow were captured simultaneously by two CCD cameras; a 3-chip CCD color camera for temperature field measurement and a black and white CCD camera for velocity field measurement. Variations of temperature field were measured by using a HSI true color image processing system and TLC solution. The relationship between the hue values of TLC color image and real temperature was obtained and this calibration curve was used to measure the true temperature under the same camera and illumination condition. The velocity field was obtained by using a 2-frame PTV technique using the concept of match-probability to track true velocity vectors from two consecutive image frames. These two techniques were applied at the same time to the unsteady thermal-fluid flow in a Hele-Shaw cell to measure the temperature and velocity field simultaneously and some results are discussed.
This paper presents a mobile color-compensating application using a RGB color compensation algorithm. The proposed application enables color vision deficiencies to differentiate images which cannot be distinguished by them. The suggested mobile application has two functions: converting images taken by camera and converting contents in the device screen. The proposed application is computationally inexpensive, since it does not require color space transformation. Simulation results show that the proposed application enables color vision deficiencies to receive information expressed by colors such as subway line maps.
Methods of Object recognition from camera image are to compare features of color. edge or pattern with model in a general way. SIFT(scale-invariant feature transform) has good performance but that has high complexity of computation. Using simple color histogram has low complexity. but low performance. In this paper we represent a model as a color cooccurrence histogram. and we improve performance using pyramid matching. The color cooccurrence histogram keeps track of the number of pairs of certain colored pixels that occur at certain separation distances in image space. The color cooccurrence histogram adds geometric information to the normal color histogram. We suggest object recognition by pyramid matching of color cooccurrence histogram.
장애물 인식, 위치 확인, 색상 인식과 같은 스마트기기의 카메라를 활용한 시각 장애인을 위한 소프트웨어는 시각장애인의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 카멜 기반 다양한 인식 소프트웨어들은 터치스크린에서의 시각장애인 접근성 요구사항을 제대로 반영하지 못하여 실제 시각 장애인이 사용에 있어 불편함이 있다. 본 연구에서는 최근 급속히 확산되고 있는 터치스크린 기반의 스마트 기기에서 카메라 기반 소프트웨어의 시각장애인 인터페이스의 접근성 요구사항을 도출하였다. 접근성 요구사항 도출을 위하여 상호작용 흐름이 서로 다른 3 가지 시험 인터페이스를 색상인식 응용으로 구현하여 시각 장애인을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 평가 결과 크게 5 가지 접근성 요구사항을 도출하였다. (1)상호작용의 횟수가 적은 인터페이스를 선호한다. (2)사용자에게 각 화면 페이지마다 음성 도움말을 제공하기보다 초기의 음성 도움말을 제공하는 것이 더 중요하다. (3)사용자는 카메라를 수동으로 작동하는 것을 선호하며, 자동 모드를 선택할 수 있도록 지원하여야 한다. (4)운영체제 자체 접근성 기능은 카메라기반 애플리케이션이 실행 중인 동안 비활성화 해야 한다. (5)화면 경계에 대한 촉감 피드백이 필요하다. 도출한 요구사항을 반영한 시각장애인용 색상인식 소프트웨어의 인터페이스를 설계, 구현하고 이를 10명의 시각 장애인을 대상으로 도출한 접근성 요구사항이 유용함을 검증하였다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.303-306
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1995
The present paper deals with extraction of figures and characters from their background using the knowledge of color. At each pixel of the image on the CRT sent from a video camera, RGB values are transformed into the values in another color system, HSI, where "H" denotes hue;"S" denotes saturation;"I" denotes intensity. Representing color in HSI color space is advantageous, since a human feels color mainly in hue with the aid of brightness and purity. Comparing HSI data thus obtained with the masked original image detects noise-free edges included in the orginal image. Then setting a set of HSI thresholds and changing it identifies the portion of image of the same color. This color information is used in recongnizing characters and figures as an auxiliary system of a hierachical figure categorization method for characters and figures recognition.cters and figures recognition.
We obtained three-color composite. images of 78 celestial objects most of which are listed in Messier catalogue. In order to make color images, 118 raw image sets were taken with B, V, R, I and H-alpha filters. We used the 2k CCD camera attached to the 1.8 m telescope of Bohyunsan Optical Astronomy Observatory. These composite images are to be used for educational purposes or public releases. The images are presented on the website, http://www.boao.re.kr/-ybjeon/boao_images.htrnl.
This paper proposes the technique for recognizing the human´s emotion by using the CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera. And then propose the method for recognizing the expressing to be represented the structural correlation of man´s feature points(eyebrows, eye, nose, mouse), In the proposed method. Human´s emotion is divided into four emotion(surprise, anger, happiness, sadness). Finally, we have proven the effectiveness of the proposed method through the experimentation.
Objectives: The objective of this study was to investigate whether the ammonia nitrogen concentration of aqueous samples such as drinking water can be determined by measuring the saturation of the samples colored by indophenol method. Methods: A color saturation measurement system was constructed by connecting a notebook computer to an image acquisition device composed of a PC camera and a light source, and was then used to measure the saturation of samples colored by blue indophenol complex. Results: Between two available light sources, a fluorescent lamp was selected due to its demonstrating better linearity between color saturation and ammonia nitrogen concentration. Prediction by quadratic regression was more accurate than by linear regression, and prediction by quadratic regression in the concentration range of 0.1-1.0 $mg/l$ was more accurate than in the concentration range of 0.0-1.0 $mg/l$. Regression-based predictions over 0.25 $mg/l$, 0.55 $mg/l$ and 0.75 $mg/l$ concentrations were implemented both by spectrophotometric method and by measuring color saturation. In the case of 0.25 $mg/l$, the predicted concentration by spectrophotometric method was $0.256{\pm}0.0076\;mg/l$ and the predicted concentration by measuring color saturation was $0.246{\pm}0.0086\;mg/l$ (p=0.051). In the case of 0.55 $mg/l$, they were $0.561{\pm}0.0068\;mg/l$ and $0.564{\pm}0.0166\;mg/l$ (p=0.660). In the case of 0.75 $mg/l$, they were $0.755{\pm}0.0139\;mg/l$ and $0.762{\pm}0.0088\;mg/l$ (p=0.215). Conclusions: There were no statistically significant differences (p>0.05) between the data from the two methods in all three of the concentrations. Therefore, the color saturation measurement method proposed in this paper may be considered applicable for determining the ammonia nitrogen concentration of aqueous samples such as drinking water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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