컬러 센서는 인체를 포함한 물체의 사진을 촬영하여 모니터로 재현해 줄 대 사용하는 광학 센서이다. 컬러 센서는 물체에서 나오는 적색, 녹색, 청색의 빛을 각각 정량화하여 디지털 숫자로 표현하며, 그 값들을 비교하거나 혹은 그 비율을 비교하여 물체의 상태를 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모니터에서 발현되는 표준 색상을 컬러 센서로 측정하여 서로간의 적색, 녹색, 청색 성분의 크기 즉 RGB 값들을 비교하였다. 컬러 센서 TCS 34725로 측정하였을 때 컴퓨터에서 발생시키는 빛이 적색, 녹색, 청색 빛 중 한 개 혹은 두 개의 빛 만으로 구성되어 있는 경우에도 컬러 센서는 세 가지 성분을 모두 검출하였다. 또한 같은 RGB 값을 가지는 두 가지 모니터의 색상도 컬러 센서로 측정하면 서로 다른 RGB 값이 측정되었다. 이 결과들은 모니터에 색상을 발현하는 데 이용되는 컬러 필터들의 불완전함과 컬러 센서에 사용되는 포토다이오드 들이 광 특성이 불완전하기 때문이라고 할 수 있다. 물체를 촬영하여 그 색상으로 그 물체의 상태를 판단할 때는 동일한 기종의 카메라 혹은 스마트 폰을 이용해야 할 것이다
본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.
Objectives: This study investigated the microhardness, flexural strength, and color stability of bleach-shade resin composites cured with 3 different light-curing units. Materials and Methods: In this in vitro experimental study, 270 samples were fabricated of bleach and A2 shades of 3 commercial resin composites (Point 4, G-aenial Anterior, and Estelite Sigma Quick). Samples (n = 5 for each trial) were cured with Bluephase N, Woodpecker LED.D, and Optilux 501 units and underwent Vickers microhardness and flexural strength tests. The samples were tested after 24 hours of storage in distilled water. Color was assessed using a spectrophotometer immediately after preparation and 24 hours after curing. Data were analyzed using 3-way analysis of variance and the Tukey test (p ≤ 0.001). Results: Samples cured with Optilux exhibited the highest and those cured with LED.D exhibited the lowest microhardness (p = 0.023). The bleach shade of Point 4 composite cured with Optilux displayed the highest flexural strength, while the same composite and shade cured with Sigma Quick exhibited the lowest (p ≤ 0.001). The color change after 24 hours was greatest for the bleach shade of G-aenial cured with Bluephase N and least for the A2 shade of Sigma Quick cured with Optilux (p ≤ 0.001). Conclusions: Light curing with polywave light-emitting diode (LED) yielded results between or statistically similar to those of quartz-tungsten-halogen and monowave LED in the microhardness and flexural strength of both A2 and bleach shades of resin composites. However, the brands of light-curing devices showed significant differences in color stability.
관람객 자신이 보고 있는 영상 콘텐츠의 공간속에 있는 느낌이나 심리적 경험을 프레즌스라고 한다. 본 논문에서는 (1) 어떤 영상 이미지와 형태에 따라 향상 또는 증강되는지, (2) 관람자의 개개인의 특성에 따른 프레즌스의 변화, (3) 인터랙티브가 가미된 영상작품에서 인터랙티비티가 프레즌스 향상에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 분석하고자 한다. 실험영상으로는 본인이 제작한 "The Light"를 사용하였다. 본 연구에서는 실험영상을 대상으로 연구를 진행하였으며, 실험영상의 주요한 시각적 구성요소인 색상과 형태를 분류하여 프레즌스를 측정하였다. 실험을 통하여 실험영상에 인터랙티브가 가미된 영상을 제작하는 것이 본인의 작품에 프레즌스를 높인다는 결과를 얻었다. 실험영상과 인터랙티브가 가미된 영상의 프레즌스를 측정하기 위해 기존 프레즌스 측정연구를 토대로 새로운 설문지를 작성하였으며, 측정도구로는 설문지 조사형태인 PQS와 뇌파측정 방법인 EEG 측정을 결합하여 실험하였다. 실험 결과에서, 뇌파 측정에 따른 알파파와 베타파의 변화는 프레즌스 증감에 따라 결과치가 달라짐을 확인하였다.
VLC (Visible Light Communication) is a wireless communication method using light that is visible to the human eye. It has a major advantage that it causes no interference to RF-based devices. This makes wireless communication possible in RF hazardous areas such as nuclear facilities. In order to apply VLC communication in harsh environment of nuclear power plant, the high luminance LEDs, which are key components of the VLC communication, have been gamma-ray irradiated at the dose rate of 4kGy/h during 72 hours up to a total dose of 288 kGy. The radiation induced color-center was formed in the LED housing cap made of transparent plastic or acryl material. The beam degradations of high luminance LEDs by high dose-rate gammaray irradiation are analyzed using color CCD image processing technology.
To perceive fluctuations in light quality, quantity, and timing, higher plants have evolved diverse photoreceptors including UVR8 (a UV-B photoreceptor), cryptochromes, phototropins, and phytochromes (Phys). In contrast to plants, prokaryotic oxygen-evolving photosynthetic organisms, cyanobacteria, rely mostly on bilin-based photoreceptors, namely, cyanobacterial phytochromes (Cphs) and cyanobacteriochromes (CBCRs), which exhibit structural and functional differences compared with plant Phys. CBCRs comprise varying numbers of light sensing domains with diverse color-tuning mechanisms and signal transmission pathways, allowing cyanobacteria to respond to UV-A, visible, and far-red lights. Recent genomic surveys of filamentous cyanobacteria revealed novel CBCRs with broader chromophore-binding specificity and photocycle protochromicity. Furthermore, a novel Cph lineage has been identified that absorbs blue-violet/yellow-orange light. In this minireview, we briefly discuss the diversity in color sensing and signal transmission mechanisms of Cphs and CBCRs, along with their potential utility in the field of optogenetics.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
This paper suggests a method of color variation technique to generate stable white light. The light from high brightness RGB LED was mixed according to the RGB LED luminance ratio. A microcontroller-based PWM control circuit and switching circuit is used to achieve full color variation. It is confirmed that the stable white light and full color variation is possible.
Underwater images are typically degraded due to color distortion, light absorption, scattering, and noise from artificial light sources. Restoration of these images is an essential task in many underwater applications. In this paper, we propose a two-phase deep learning-based method, Underwater Deep Curve Estimation (UWDCE), designed to effectively enhance the quality of underwater images. The first phase involves a white balancing and color correction technique to compensate for color imbalances. The second phase introduces a novel deep learning model, UWDCE, to learn the mapping between the color-corrected image and its best-fitting curve parameter maps. The model operates iteratively, applying light-enhancement curves to achieve better contrast and maintain pixel values within a normalized range. The results demonstrate the effectiveness of our method, producing higher-quality images compared to state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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