An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.
1990년대 이후 적조현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조 영역을 검출하기가 어렵다. 또한 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었다. 이처럼 해색과 같이 영상에서 소수의 특징을 가지고 적조영역을 검출한다는 것은 false negative 오류를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고정밀 육상용 위성의 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)의 질감 정보 6가지를 이용해서 질감정보를 취득하고 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 불필요한 성분을 제거한 후 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 실험결과 2개의 주성분 변환 누적 영상의 고유값은 94.6%였으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 영상 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상들과 비교했을 때 가장 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 검출된 적조영역을 질감에 대한 통계적 특성을 이용하여 탁류가 많은 연안 및 적조현상이 없는 바다와 비교하여 정량적으로 구분하였다.
본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다
내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a new method of automatic white balance which is one of the image signal processing techniques. Our method is conceptually based on gray world assumption. However, while previous methods generate linear results as multiplying pixel values by a gain, our method generates non-linear results using the feature of B-Spline curves. The two merits of deriving non-linear results are preventing AWB failure from transforming strong color of high level into wrong color and well preserving original contrast of an input image.
컬러 디스플레이의 색재현 특성을 좋게 하는 것은 전세계 소비자들의 공통된 바램이다. 이를 위해서, 컬러 재현 장치에서 장치 독립적인 컬러 이미징 기술의 개발이 필요하다. 이를 뒷받침하는 기술은 컬러 어피어런스 모델(color appearance models)을 이용한 컬러의 재현능력 향상인 것이다. 따라서, 본 고에서는 컬러 어피어런스 모델의 최신 기술 동향, 색순응 변환에 있어서의 최신 기술 및 컬러의 차이를 정확히 나타내는 색오차식의 최신 기술을 소개하고자 한다.
The Andong batholith is a Jurassic plutonic complex intruding metamorphic rocks of the RRyeongnam massif that extends from NE to SW in the southern Korean Peninsula. Detailed mapping and petrographic studies show that the batholith exhibits five sparate plutons: Andong, Dosan, Pungsan, Imha, and Nokjeon. The oldest Andong pluton among them exhibits reverse zoning. This feature contrasts with typical modal and chemical zoning trends in calc-alkaline plutons in which higher color index and more mafic rocks in the outer rim surround lower color index felsic rocks in the interior. (omitted)
생물의 종 구분에 이용하는 지표 중 체색은 특징이 뚜렷한 형태 지표로서, 어류의 종 동정에 유용한 형태형질이다. 개볼락은 한국 중부와 남부, 일본 홋카이도 남쪽 등지에 분포하는 상업적으로 중요한 어종으로, 피부에 반점의 유무 및 마킹이 있는 위치에 따라 4개의 아종으로 구분하는 복잡한 체색 특성을 갖는다. 그러나 개볼락의 다양한 체색 패턴과 관련된 유전자 탐색 및 유전자 변이 발굴 등 체색 형성에 관여하는 유전자 규명에 관한 연구는 없다. 이에 따라 본 연구에서는 개볼락의 체색 패턴 관련 유전자 발굴 및 유전자 발현 특성을 규명하기 위한 기초 연구로 체색 타입별 피부 전사체를 프로파일링하였다. 개볼락을 Wild type (반점과 marking 없음)과 Color type (반점과 마킹 모두 있음)으로 구분하였고, 피부 전사체를 RNA-seq 방법을 이용하여 분석하였다. 개볼락 피부 전사체의 발현량을 비교하여 체색 타입별 차등발현유전자 164개를 확보하였다. 이들 차등발현유전자의 기능을 Gene ontology(GO) 분석으로 확인한 결과, 2개는 molecular function, 46개는 biological process, 6개는 cellular component 기능그룹에 속하였다. 차등발현유전자 중 CTL (Galactose-specific lectin nattectin), CUL1 (Cullin-1), CMAS (N-acylneuraminate cytidylyltransferase), NMRK2 (Nicotinamide riboside kinase 2), ALOXE3 (Hydroperoxide isomerase ALOXE3), SLC4A7 (Sodium bicarbonate cotransporter 3) 등은 특정 체색 타입 특이적인 발현양상을 나타냈다. 이번 연구는 개볼락의 체색 패턴 형성에 관여하는 전사체를 탐색한 첫 번째 연구로, 체색 형성 관련 기능유전자 발굴을 위한 후보유전자로 개볼락의 체색 타입별 차등발현유전자를 확보한 것에 의의가 있다. 향후에는 이들 후보유전자의 발현양상 및 기능을 분석하여 개볼락의 복잡한 체색 패턴과 관련된 기능유전자의 특성을 밝히고자 한다.
Tuberculosis (TB) is a chronic or acute infectious disease which damages more people than any other infectious diseases according to WHO estimates. In this paper, a new automatic detection system of tuberculosis bacilli by using their color information is proposed. Through the deep investigation of color and intensity compositions of tuberculosis images, new pre-processing and segmentation algorithms are suggested. Specific features of bacilli are extracted from the processed images and number counting is done by using domain-specific knowledge rules.
A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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