DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.
최근에 영상 처리 시스템에서 칼라 데이타의 사용이 급격히 증가하고 있다. 그러나 색 재현 능력의 차이가 있고 각 장치마다 고유의 색좌표계를 사용하므로 서로 다른 장치사이에서 색 재현시에는 좌표계 변환이 요구된다. 특히 색재현 범위가 좁은 프린터에서 자연색을 출력하기 위해서는 색역 사상과 주어진 색역 계조의 범위를 확장할 수 있는 디더링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 색역 사상을 위하여 각 장비의 출력 특성을 고려한 비선형 사상 함수를 획득하여 이를 기반으로 하여 장비들간의 색역 일치를 이루었다. 디더링 과정에서는 채색시 발생하는 중복 면적의 특성을 고려하여 양자화 단계를 확장하는 비선형 순서 디더링과 오차 확산 방법에서 발생하는 경계 부분의 문드러짐과 인접색의 변형을 줄일 수 있는 변형된 오차 확산 방법을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.100-104
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2008
Generally, it is difficult to find constant patterns on identifiers in a container image, since the identifiers are not normalized in color, size, and position, etc. and their shapes are damaged by external environmental factors. This paper distinguishes identifier areas from background noises and removes noises by using an ART2-based quantization method and general morphological information on the identifiers such as color, size, ratio of height to width, and a distance from other identifiers. Individual identifier is extracted by applying the 8-directional contour tracking method to each identifier area. This paper proposes a refined ART2-based RBF network and applies it to the recognition of identifiers. Through experiments with 300 container images, the proposed algorithm showed more improved accuracy of recognizing container identifiers than the others proposed previously, in spite of using shorter training time.
모바일 CPU의 성능이 향상됨에 따라 전용 하드웨어의 필요성이 줄어 들고 있다. 그러나 아직까지 모바일 CPU의 성능은 한계가 있다. 이러한 제약 조건을 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 이용함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 GP-GPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. G-PGPU를 이용한 전체 시스템 동작 시 40%의 성능 향상이 있었다.
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. In displaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and map each pixel of the original image to a color palette with fast. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. Same as the clustering process, original color image is mapped to palette color via a local region block centering around prequantized original color value. The proposed algorithm incorporated with a spatial activity weighting value which is smoothing region. The method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
In this paper, we propose a post-processing technique developed for the subjective improvement of color resolution in DCT-coded color images. The high frequency components caused by complex object parts are compressed and impaired through DCT-based image processing, so color distortions such as blurs in high saturated regions are observed. It's mainly due to the severe loss of color data as Cb and Cr. Generally, the activities of chroma elements in DCT domain correlate strongly with that of luminance as spatial frequency gets higher, and based on the relations between chroma and luma AC activities, we compensate destructed Cb, Cr coefficients using modifications from Y coefficients. Simulation results show that the proposed method enhances color resolution in high saturated region, and improves the visual quality.
The purpose of this study is to see the method of the analysis of EEG(Electroencephalography) whcih is a nonlinear system, to quantize human emotion under color stimulation using the analysis of EEG. The result of this study would be used clinical study and development fo image instruments with color. In this study, the method of the analysis of EEG is power spectrum using FFT(Fast Fourier Transform) and the modelling of EEG under color stimulation base on back propagation Neural Networks ond of AI(Artfical Intellignece) skills. First, input layer make a match to relative power which get analyzing s in 4 channels, and output layer make a match to color stimulation which is measured human emotion. Finally, weights of each neurons determine by learing back porpagation Neural Networks.
This paper proposes a color-based image retrieval method using color adjacency and gradient. In proposed method, both the adjacency of different colors and gradient of a color in homogeneous region are considered as features of an image. The gradient, defined as the maximum distance along the direction with largest change of color, is computed for each pixel to determine whether the center color is similar or different to the neighboring colors. Therefore the problems caused by uniform quantization, which is popularly used at most existing retrieval, can be avoided. And furthermore, the storage of the feature is reduced by the proposed binary representation.
Compared with other features of the image, color features are less sensitive to noise and background complication. Besides, this adding to object segmentation has more accuracy of image retrieval. This paper presents object segmentation and HAQ(Histogram Analysis and Quantization) algorithm approach to extract features(the object information and the characteristic colors) of an image. The empirical results shows that this method presents exactly spatial and color information of an image as image retrieval's feature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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