In commercial digital-cameras, color-filter filters light according to wavelength range of color filter array (CFA) and the filtered intensities contain color information of light. Then, output data of CFA is transformed to final rendered image through demosaicing process. In image processing of digital-camera, the quality of the final rendered image is affected by optical cross talk of CFA, kind of CFA pattern etc. Basically, pattern of CFA plays important role in image quality of final image rendered by digital-camera. Therefore, an evaluation system capable of quantitatively evaluating CFA is needed. This paper proposes a novel evaluation system using existing and proposed image metrics for evaluating CFAs of digital-camera. Proposed CFA evaluation system consist of color difference in CIELAB and S-CIELAB, Structure SImilarity (SSIM), MTF50, moire starting point (MSP), and subjective preference (SP). MSP and SP are newly designed for the proposed evaluation system. Proposed evaluation system is expressed in polar coordinates to analyze the characteristics of CFA objectively and intuitively. Through simulations, we confirmed that proposed CFA evaluation system can objectively assess performance of developed CFAs.
최근 대용량의 디지털 이미지가 제작되면서 멀티미디어 관련 기술에서 이미지 검색이 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색(Image Search)을 위한 가장 기본적인 요소인 이미지 색상에 칼라 분포 정보를 이용하고 다양한 요소에 따라 가중치를 부여한 칼라 기반의 검색 기술자(Descriptor)를 제안하였고 시뮬레이션을 통하여 제안 기술자의 성능을 평가하였다. 칼라 히스토그램을 통한 이미지 검색 기술자를 설계하는데 있어 칼라모델은 HSV를, 웨이블릿 변환 필터는 Daubechies 9/7을, 웨이블릿 분해 레벨은 2레벨을 적용하였을 때 가장 좋은 검색 효율성을 보였다. 또한 유사도 검색은 히스토그램 이차행렬(Quadratic Matrix)을 적용하여 보다 나은 성능을 얻었으나 유사도 검색 계산 시간에서 절대 차이값의 합(L1 Norm)을 사용하는 경우에 비해 20배 이상의 처리 시간이 소요되었다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
Color selection plays a vitally important role in creating impressions of individuals or companies. This is largely because colors have sensibility aspects, which relate, in part, to images and, in part, to associations. Based on theories of color harmony and sensibility ergonomics, we have developed quantitative and systematic metrics for color images. In this paper, we suggest a color coordinate system that supports color analysis and color harmony functions using color images, which can be captured by corresponding adjectival words. We focus on a prototype system for graphical logo design to exemplify our concepts. The system can be applied to a wide variety of design domains.
Le, Thanh Ha;Long, Vuong Tung;Duong, Dinh Trieu;Jung, Seung-Won
ETRI Journal
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제38권6호
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pp.1114-1123
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2016
Multi-view video plus depth (MVD) has been widely used owing to its effectiveness in three-dimensional data representation. Using MVD, color videos with only a limited number of real viewpoints are compressed and transmitted along with captured or estimated depth videos. Because the synthesized views are generated from decoded real views, their original reference views do not exist at either the transmitter or receiver. Therefore, it is challenging to define an efficient metric to evaluate the quality of synthesized images. We propose a novel metric-the reduced-reference quality metric. First, the effects of depth distortion on the quality of synthesized images are analyzed. We then employ the high correlation between the local depth distortions and local color characteristics of the decoded depth and color images, respectively, to achieve an efficient depth quality metric for each real view. Finally, the objective quality metric of the synthesized views is obtained by combining all the depth quality metrics obtained from the decoded real views. The experimental results show that the proposed quality metric correlates very well with full reference image and video quality metrics.
The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1224-1227
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2009
When evaluating the quality of images and displays, it is important to combine the characteristics as perceived by the human visual system and measured by equipment using subjective and objective methods, respectively. In the case of objective methods, the quality of a display is measured using colorimetric or radiometric devices according to existing standards covering the color temperature, gamut size, gamma characteristic, and device characterization. Meanwhile, subjective methods assess the quality of an image using the human visual system based on a comparison with a reference or counterpart using such metrics as the sharpness, noise, contrast, saturation, and color accuracy. Objective and subjective methods are usually used together in comparison, as ultimately it is observers watching images on a display. In addition to existing objective methods, a new image quality metric is also introduced as regards the JPEG compression ratio that is reflected in the relationship between the gamut size and the color fidelity in CIELAB color space.
In this paper, a new type of lip feature is proposed as distance metric in CIELUV color system. The performance of the proposed feature was tested on face image database, Helen dataset from University of Illinois. The test processes consists of three steps. The first step is feature extraction and second step is principal component analysis for the optimal projection of a feature vector. The final step is Otsu's threshold for a two-class problem. The performance of the proposed feature was better than conventional features. Performance metrics for the evaluation are OverLap and Segmentation Error. Best performance for the proposed feature was OverLap of 65% and 59 % of segmentation error. Conventional methods shows 80~95% for OverLap and 5~15% of segmentation error usually. In conventional cases, the face database is well calibrated and adjusted with the same background and illumination for the scene. The Helen dataset used in this paper is not calibrated or adjusted at all. These images are gathered from internet and therefore, there are no calibration and adjustment.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
The realization of Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) has been fostered by the availability of low cost and low power CMOS devices. However, the transmission of bulk video data requires adequate bandwidth, which cannot be promised by single path communication on an intrinsically low resourced sensor network. Moreover, the distortion or artifacts in the video data and the adherence to delay threshold adds to the challenge. In this paper, we propose a two stage Quality of Service (QoS) guaranteeing scheme called Prioritized Multipath WMSN (PMW) for transmitting H.264 encoded video. Multipath selection based on QoS metrics is done in the first stage, while the second stage further prioritizes the paths for sending H.264 encoded video frames on the best available path. PMW uses two composite metrics that are comprised of hop-count, path energy, BER, and end-to-end delay. A color-coded assisted network maintenance and failure recovery scheme has also been proposed using (a) smart greedy mode, (b) walking back mode, and (c) path switchover. Moreover, feedback controlled adaptive video encoding can smartly tune the encoding parameters based on the perceived video quality. Computer simulation using OPNET validates that the proposed scheme significantly outperforms the conventional approaches on human eye perception and delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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