The deep black coloration of polyester fabrics was obtained by the physical properties of color and color mixing system. In this experiment, we have measured the absorbance and the reflectance of various disperse dyes for accomplishing the lowest lightness value and uniform reflectance, and new matching algorithm and computer color matching was made. The matching used both isomeric and metameric matching. The color matching of deep black color represented low lightness. Though actual reflectance of dyed polyester fabrics using these matching results was as high as theoretical one, low lightness value($L^*$) and uniform appearance were achieved.
The accurate representation of the colors of dyed fabric on a color CRT(cathode ray tube) screen is the basis for the automatic process in dyeing industry. In the former study, we had focused on the theoretically color matching method between CIE(International Commission on illumination) and RGB color coordinates, but In this study we tried simulating the colors obtained from fabrics on the color CRT by using experimental method. we obtained the following results. 1. We could simulate all of the color CRT by gamut mapping method, even though some of the KOSCOTE(Korea Standard Color of Textile) colors represented on the color CRT didn't exist in the region of color region 2. We could do conditional matching by CIE system, even though it was hard to do invariant matching the Red, Green, Blue phosphors of the color CRT because of the SPD(Spectral Power Distribution) which had been set up before. 3. We could simulate all the colors obtained from fabrics on the color CRT by matching those two color groups from KOSCOTE fabrics and color CRT using match algorithm and matching programs. 4. If we get over on obstacles by grafting CCM and CCK machines which have been used in educational and industrial areas by matching KOSCOTE with color CRT we will be able to invent color simulation system controled automatically.
The accurate representation of the colors of dyed fabric on a color CRT(cathode ray tube) screen is the basis for the automatic process in dyeing industry. In the former study, we had focused on the theoretically color matching method between CIE(International Commission on Illumination) and RGB color coordinates, but In this study we tried simulating the colors obtained from fabrics on the color CRT by using experimental method. we obtained the following results. 1. We could simulate all of the color CRT by gamut mapping method, even though some of the KOSCOTE(Korea Standard Color of Textile) colors represented on the color CRT didn′t exist in the region of color region. 2. We could do conditional matching by CIE system, even though it was hard to do invariant matching the Red, Green, Blue phosphers of the color CRT because of the SPD(Spectral Power Distribution) which had been set up before. 3. We could simulate all the colors obtained from fabrics on the color CRT by matching those two color groups from KOSCOTE fabrics and color CRT using match algorithm and matching programs. 4. If we get over on obstacles by grafting CCM and CCK machines which have been used in educational and industrial areas by matching KOSCOTE with color CRT we will be able to invent color simulation system controled automatically.
본 논문에서는 색맹인 사람들을 위한 스마트 폰 기반 색상 매칭 기법을 제안한다. 색맹인 사람들을 위해 기존 연구로 모바일 기반 애플리케이션들이 제공되기는 하였으나, 대부분의 연구가 사진 촬영 후 색상의 값, 이름만 제공할 뿐 동일 색상을 실시간으로 비교하지 못하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 우리는 스마트 폰의 카메라로 색상 비교를 위해 사진을 촬영하여 화면 옆에 두고, 실시간 입력되는 카메라 영상을 비교하여 유사 색상을 알려줌으로써 실시간 비교가 가능한 색상 매칭 알고리즘과 이를 이용한 애플리케이션을 개발하였다. 색상 매칭 알고리즘은 실시간 비교를 위해 Red, Green, Blue 그리고 Hue 값을 이용하여 코사인 유사도를 계산하며, 유사도 값에 따라 매칭 결과를 실시간으로 알려준다. 제안 방법의 성능을 판단하기 위해 색상 매칭 실험을 하였으며, 그 결과 매칭 성공률은 약 98%를 나타냈다. 따라서 제안 방법은 색맹인 사용자가 스마트 폰을 이용하여 자신이 원하는 색을 찾는데 효과적인 기법이 될 것이다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.211-214
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1996
The color matching of the paints are difficults for the three items of the issues, i.e., the variation of surroundings, the form of vane, and the rotative velocities of the vane. A new color matching system improved to the three items of the issues has constructed by the present study.
This paper proposes a color matching 3D look-up table simplifying the complex color matching procedure between a monitor and a mobile display device. In order to perform color matching, it is necessary to process color of image in the device independent color space like CIEXYZ or CIELAB. We improved the S-curve model to have smaller characterization error than tolerance error. Also, as a result of the experiments, we concluded that the color matching look-up table with 64(4$\times$4$\times$4) is the smallest size allowing characterization error to be acceptable.
The color measuring/matching expert system is implemented with a new color measuring method that combines intelligent algorithms with image processing techniques. Color measuring part of the proposed system preprocesses the scanned original color input images to eliminate their distorted components by means of the image histogram technique of image pixels, and then extracts RGB(Red, Green, Blue)data among color information from preprocessed color input images. If the extracted RGB color data does not exist on the matching recipe databases, we can measure the colors for the user who want to implement the model that can search the rules for the color mixing information, using the intelligent modeling techniques such as fuzzy inference system and adaptive neuro-fuzzy inference system. Color matching part can easily choose images close to the original color for the user by comparing information of preprocessed color real input images with data-based measuring recipe information of the expert, from the viewpoint of the delta Eformula used in practical process.
Methods of Object recognition from camera image are to compare features of color. edge or pattern with model in a general way. SIFT(scale-invariant feature transform) has good performance but that has high complexity of computation. Using simple color histogram has low complexity. but low performance. In this paper we represent a model as a color cooccurrence histogram. and we improve performance using pyramid matching. The color cooccurrence histogram keeps track of the number of pairs of certain colored pixels that occur at certain separation distances in image space. The color cooccurrence histogram adds geometric information to the normal color histogram. We suggest object recognition by pyramid matching of color cooccurrence histogram.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
One of the major factors determining the printing quality of a color printer is the color matching that is performed inside the printer driver In this paper, the mini driver for the color printer is built using the Microsoft 98DDK. Also, the ICC profile proposed as the standard for the color management system is generated. The color matching capability of the mini driver with the ICC profile is examined and compared with that of the commercial printer driver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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