Almost all 3D displays have a brightness reduction in the 3D mode comparing to the 2D mode. When the brightness is reduced, one of the color attributes, the colorfulness, is decreased. In this case, the viewer feels that the image quality is deteriorated. In this paper, we proposed a method to compensate for the degradation of colorfulness due to brightness reduction in 3D mode for high quality 3D image viewing using the CIECAM02 model and the color correction matrix. As a result of applying the proposed method, we can confirm that the colorfulness is improved in 3D mode.
Estimation and correction of color temperature of digital images are basis of white balance adjustment after image acquisition stage. White balance is one of the most important image processing techniques for subjective image quality enhancement. Correction of color temperature is applied for white balance adjustment or for changing the mood of a picture. A picture taken under the daylight can be changed to have a mood of sunset or cloudy day, for example. We evaluate color temperature transformation of high dynamic range images in linear and log domain, and we conclude that linear domain transformation shows better results.
색 정보 전달의 호환성을 위해 채택된 sRGB 색공간은 수많은 컴퓨터 시스템 및 주변 멀티미디어 장치들에 효율적인 색 정보 전달을 가능하게 한 표준이다. 하지만 현재 우리가 일반적으로 사용하고 있는 디스플레이 모니터는 sRGB의 표준과 다른 비 표준 삼원색과 감마 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 비표준 디스플레이를 sRGB 표준의 화상 색에 좀 더 가까운 색을 재현하기 위한 오차 보정 행렬을 제안한다. 제안한 색도 오차 보정 행렬을 이용한 방법을 적용한 실험 결과, 비 표준 디스플레이에 재현된 영상에서의 색 재현 오차가 감소하는 것을 확인할 수 있다.
디지털 카메라 시스템에서 CMOS 이미지 센서 (CMOS image sensor, CIS)는 낮은 가격, 작은 시스템 크기, 특히 적은 소비전력의 장점을 가지고 있어 널리 사용되고 있다. 그러나 CIS에서 획득된 영상의 색은 원래의 피사체와 서로 다르고, CIS를 사용한 서로 다른 디지털 카메라는 촬상 특성의 차이에 의해서 통일한 자극치에 대해서 서로 다른 특성을 가지게 된다 이러한 CIS의 촬상 특성에 의해서 표준 색에 대한 출력 특성이 서로 다르게 되고, 영상 출력 장치에서도 동일한 색 재현을 기대하기가 어렵기 때문에 CIS를 위한 컬러 보정이 요구된다. 기존의 컬러 보정 방법은 많은 시간에 걸친 여러 변의 반복적 실험 과정에 의한 경험적 방법을 통해서 구하고 있으며, 그 결과 또한 만족스럽지 못한 실정이다. 본 논문에서는 CIS를 이용한 디지털 카메라를 위한 효과적인 컬러 랩 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 화이트 밸런스만을 조정한 카메라 자체의 전달 특성을 구하고, 이상적인 표준 카메라의 전달 특성에 가깝도록 컬러 보정 행렬을 통해 컬러 보정을 수행한다. 실험 결과, 카메라 전달 특성이 보정 전에 비해 표준 카메라의 전달 특성에 매우 가깝게 보정되었으며, 제안한 방법을 적용한 디지털 카메라의 출력 영상에 대한 화질도 상당히 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.
본 논문에서는 기존 CIE1931 색 좌표계를 이용한 색상 보정 연산의 복잡성을 개선한 하드웨어를 제안한다. 기존 알고리즘은 연산 과정에서 큰 비트 수를 계산하기 위해 사용되는 4-Split Multiply 연산으로 인해 하드웨어가 커지는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 정의된 R2X, X2R 연산을 미리 계산하여 하나의 행렬로 만들어 영상에 적용함으로써 연산량 감소와 하드웨어 크기 감소가 가능하다. Verilog로 설계된 하드웨어의 Xilinx 합성 결과를 비교함으로써 하드웨어 자원 감소와 4K 환경 실시간 처리를 위한 성능을 확인할 수 있다. 또한, FPGA 보드에서의 실행 결과를 제시함으로써 하드웨어 탑재 동작을 검증하였다.
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.
In the industry, three-dimensional coloring has been needed for a realistic prototype. The Z-corporation developed a 3D printer which provides a three-dimensional colored prototype. However, the process cannot be adopted to models fabricated by other rapid prototyping processes. In addition, time and cost for manufacturing colored prototypes still remain to be improved. In this study, a new coloring process using an ink-jet head is proposed for color printing on a three-dimensional surface. Process parameters such as the angle and the distance between the ink-jet nozzle and the three-dimensional surface should be investigated through experiments. In order to minimize the distortion of a 2D image, the correction matrix according to the sloped angle is proposed and obtained by analysis of printing errors. An image on the doubly curved surface is printed so as to verify the proposed method. As a practical example, a helmet is chosen for printing images on the curved surface. The practical applicability of the correction matrix is then demonstrated by printing the character images on the surface of the helmet.
Byung-Seo Park;Woosuk Kim;Jin-Kyum Kim;Dong-Wook Kim;Young-Ho Seo
Journal of Web Engineering
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제21권3호
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pp.729-750
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2022
In general, the importance of 6DoF (degree of freedom) 3D (dimension) volumetric contents technology is emerging in 5G (generation) telepresence service, Web-based (WebGL) graphics, computer vision, robotics, and next-generation augmented reality. Since it is possible to acquire RGB images and depth images in real-time through depth sensors that use various depth acquisition methods such as time of flight (ToF) and lidar, many changes have been made in object detection, tracking, and recognition research. In this paper, we propose a method to improve the quality of 3D models for 5G telepresence by processing images acquired through depth and RGB cameras on a multi-view camera system. In this paper, the quality is improved in two major ways. The first concerns the shape of the 3D model. A method of removing noise outside the object by applying a mask obtained from a color image and a combined filtering operation to obtain the difference in depth information between pixels inside the object were proposed. Second, we propose an illumination compensation method for images acquired through a multi-view camera system for photo-realistic 3D model generation. It is assumed that the three-dimensional volumetric shooting is done indoors, and the location and intensity of illumination according to time are constant. Since the multi-view camera uses a total of 8 pairs and converges toward the center of space, the intensity and angle of light incident on each camera are different even if the illumination is constant. Therefore, all cameras take a color correction chart and use a color optimization function to obtain a color conversion matrix that defines the relationship between the eight acquired images. Using this, the image input from all cameras is corrected based on the color correction chart. It was confirmed that the quality of the 3D model could be improved by effectively removing noise due to the proposed method when acquiring images of a 3D volumetric object using eight cameras. It has been experimentally proven that the color difference between images is reduced.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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