In this study, the CIE RGB color space which was one of the most popular device-dependent application program in digital image processing was adopted to make the profile with the device information. The profile was applied to the digital image of a JPEG file format. The result was compared with the color reproduction of another digital image of a JPEG file format, which was made in the e-sRGB color space that had the color spaces allocated to each reproduced color of an image and device-independent colors. In this way it was investigated which color space was more appropriate for digital image processing for web printing and if the e-sRGB color space was good as a color management tool that didn't depend on a device in processing a digital image for web printing.
This paper presents an image processing method which emphasizes a certain perception feeling on a color image. A series of fuzzy image processing schemes are proposed, which transform an color image represented in the LCH coordinate system to the image with a certain perception feeling based on the rules and fuzzy inference. To obtain the rules, results of the sensory perception tests are applied to the quantification theory. The proposed schemes can be effectively utilized in the color copy system, since printed outputs possibly look better than originals.
Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, Many researchers have been studying on extracting feature from color Information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color correlogram that is extracted from color information in an image. the proposed method is computed from the image segmented into two parts; the complex part and the plain part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with that of the original color correlogram method.
This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.
The current study investigated the relationship between image processed data and human visibility data for natural forest scenes from the perspective of color. In particular, the results indicated relatively low Pearson product-moment correlations between the color ratings obtained from the two methods used in the study. The first method measured the color content of slides using a image processing program, while the second used a panel of human judges to rate the color content of each slide.
Underwater photographing and image recording are essential for pre-excavation survey and during excavation in underwater archaeology. Unlike photographing on land, all underwater images suffer various quality degradations such as shape distortions, color shift, blur, low contrast, high noise levels and so on. Outcome is very often heavily photographing equipment and photographer dependent. Excavation schedule, weather conditions, and water conditions can put burdens on divers. Usable images are very limited compared to the efforts. In underwater archaeological study in very turbid water such as in the Yellow Sea (between mainland China and the Korean peninsula), underwater photographing is very challenging. In this study, off-site image distortion and color compensation techniques using an image processing/analysis software is investigated as an alternative image quality enhancement method. As sample images, photographs taken during the excavation of 800-year-old Taean Mado Shipwrecks in the Yellow Sea in 2008-2010 were mainly used. Significant enhancement in distortion and color compensation of archived images were obtained by simple post image processing using image processing/analysis software (PicMan) customized for given view ports, lenses and cameras with and without optical axis offsets. Post image processing is found to be very effective in distortion and color compensation of both recent and archived images from various photographing equipment models and configurations. Merits and demerit of in-situ, distortion and color compensated photographing with sophisticated equipment and conventional photographing equipment, which requires post image processing, are compared.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.345-352
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2014
Edge detection considers the important technical details of digital image processing. Many edge detection operators already perform edge detection in digital color imaging. In this study, the edge of many real color images that represent the type of digital image was detected using a new operator in the least square approximation method, which is a type of numerical method. The Linear Fitting algorithm is computationally more expensive compared to the Canny, LoG, Sobel, Prewitt, HIS, Fuzzy, Parametric, Synthetic and Vector methods, and Robert' operators. The results showed that the new method can detect an edge in a digital color image with high efficiency compared to standard methods used for edge detection. In addition, the suggested operator is very useful for detecting the edge in a digital color image.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.325-332
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2003
This study was to develop a system for grading apples by their color using statistical image processing. T-test was used to detect edges in apple images and the chain code method was used for contour coding. The histogram and mean gray level of each RGB channel in a ring-shaped region was used to compare apple colors to reference apple color.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.943-946
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2008
Many works have been done to enable computer, as brain of robot, to learn color categorization, most of them rely on modeling of human color perception and mathematical complexities. This paper aims at developing the innate ability of the computer to learn the human-like color categorization.
Recently as color image processing to be become independent have been desired at the light source in an image processing and it have been enlarged. An image processing of the light source which is become independent means an image processing which uses a spectral reflectance information. We improved it in the spectral reflectance estimation method which uses existing 3-band image in this research that the improvement of an identity color population generation method which uses the hue angle and the processing speed improvement and introduces a labelling method. The precision of a spectral reflectance estimation appeared to the ${\Delta}E^*_{ab}$ of an average 2.7 comparing with the measurement price. The practical use possibility came to be fast and appeared a processing speed compared with existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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