Let G = (V ; E) be a simple undirected graph without loops and multiple edges, the vertex and edge sets of it are represented by V = V (G) and E = E(G), respectively. A weighting w of the edges of a graph G induces a coloring of the vertices of G where the color of vertex v, denoted $S_v:={\Sigma}_{e{\ni}v}\;w(e)$. A k-edge-weighting of a graph G is an assignment of an integer weight, w(e) ${\in}${1,2,...,k} to each edge e, such that two vertex-color $S_v$, $S_u$ be distinct for every edge uv. In this paper we determine an exact 3-edge-weighting of complete graphs $k_{3q+1}\;{\forall}_q\;{\in}\;{\mathbb{N}}$. Several open questions are also included.
칼라 식별에 대한 칼라 왜곡 영향을 줄이려면 각 칼라 영역에서 가능한 한 많은 화소를 통계적으로 처리하는 게 바람직하다 여기에는 영역 분할이 필요하며, 따라서 일반적으로 에지 검출이 필요하다. 그러나, 칼라 코드의 에지들은 암전류, 색 간섭, 지퍼 효과, 반사, 그늘 등의 수많은 왜곡에 의해 끊기기 때문에 흔히 영역 분할이 불완전하게 되며, 그에 대한 에지 연결 작업도 쉽지가 않다. 이 논문에서는 에지 검출로 영역 분할을 할 수 없는 영상들에 대해 k-평균 클러스터링을 수행한다. 서로 다른 카메라로 서로 다른 환경에서 촬영된 311개의 영상에 대해 실험을 수행하였다. 일차 및 이차 칼라들 중에서 랜덤하게 선택해서 각 칼라 코드 영역에 사용하였다. 두 가지 에지 검출기들에 의한 영역 분할률은 89.4%였으며, 제안된 방법은 이를 99.4%로 증가시켰다. 칼라 인식은 hue, a*, b*의 세 성분들에 기반해서 수행되었으며, 성공적 영역 분할 경우들에 대해 100%의 정확도를 보였다.
칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 k-평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.
색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.
An important issue in the field of face recognitions and man-machine interfaces is an automatic detection of faces in visual scenes. it should be computationally fast enough to allow an online detection. In this paper we describe our ongoing work on face detection that models the face appearance by edge orientation and color distribution. We show that edge orientation is a powerful feature to describe objects like faces. We present a method for face region detection using edge orientation and a method for face feature detection using local color information. We demonstrate the capability of our detection method on an image database of 1877 images taken from more than 700 people. The variations in head size, lighting and background are considerable, and all images are taken using low-end cameras. Experimental results show that the proposed scheme achieves 94% detection rate with a resonable amount of computation time.
To manipulate large video databases, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-w]so user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm to extract key frames using color histograms and to match the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several real sequences show that the proposed video retrieval algorithm using color and edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.
효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1011-1025
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2014
A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.
많은 이미징 장치들이 특정 컬러의 광학 신호만을 통과시키는 컬러 필터 어레이를 포함한 단일 이미지 센서를 사용한다. 이러한 이미지 센서로부터 얻어진 이미지들은 각 픽셀에 하나의 컬러 값만을 갖기 때문에, 완전한 영상으로 복원해야 한다. 본 논문에서는 단일 이미지 센서를 탑재한 이미징 장치를 위한 새로운 컬러 보간법을 제안하였다. 제안한 방법은 이미지의 에지 영역에서 우수한 보간 결과를 얻기 위해 에지 선별 기능을 개선하였고, 점진적 영역에서의 보간을 위해 채널간의 새로운 관계를 제시하였다. 보간 성능 비교를 위해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수한 보간 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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