본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.
섬유 소재의 염색은 기업별로 고유의 레시피와 공정으로 인하여 결과물 간의 차이가 존재할 뿐만 아니라 예측하기도 어려운 실정이다. 본 연구는 염색 공정에서의 색상구현 최적화를 위해 딥러닝 기반의 예측 모형을 개발하고자 시도되었다. 이를 위하여 딥러닝 기반 모형인 다층퍼셉트론, CNN 그리고 LSTM 모형을 선정하였다. 총 376건의 데이터 세트를 수집하여 3개의 예측 모형을 학습시켰다. 교차검증 방법을 이용하여 3개의 예측 모형에 대해 비교 및 분석하였다. LSTM 모형의 예측 결과에 대한 CMC(2:1) 색차의 평균이 가장 우수한 것으로 나타났다.
In this paper, an experiment was done where the input(scanner, digital still camera) and monitor(CRT, LCD) device used the linear multiple regression and the GOG (Gain-Offset-Gamma) characterization model to perform a color transformation. Also to color conversion method of the digital printer it used the LUT(Look Up Table), 3dimension linear interpolation and a tetrahedron interpolation method. The results are as follows. From color reappearance of digital printing case of monitor, the XYZ which it converts in linear multiple regression of input device it multiplied the inverse matrix, and then it applies the inverse GOG model and after color converting the patch of the result most which showed color difference below 5 at monitor RGB value. Also, The XYZ which is transmitted from the case input device which is a printer it makes at LAB value to convert an extreme, when the LAB value which is converted calculating the CMY with the LUT and tetrahedral interpolations the color conversion which considers the black quantity was more accurate.
A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.
The purposes of this study were to investigate 1) the effect of body exposure and color of a woman's suit on the perception of modesty, and 2) the effect of perceiver's sex and age on impression formed by the function of clothing variables. The instrument of this study consisted of a response scale and stimuli. Thirteen items of 7-point semantic differential scales were developed to measure the perceiver's impression on wearer's modesty. Stimuli were color pictures of a model wearing one of 8 types of suit constructed by a 2 $\times$ 2 $\times$ 2 factorial design. The manipulation of each level of the clothing variables were: color of the suit by black and red, leg exposure by varying skirt lengths to a Chanel-line and mini skirt, and neck exposure by shirt collar blouse and scarf. Two models, representing typical female college students living in Seoul, were selected to eliminate model effect. The sample include 384 subjects, consisting of 4 groups of male and female college students and middle aged men and women. Eight experimental groups were randomly assigned to one of eight stimuli based on between-subject design. One half of each group responded to model 1 and the other half to model 2 of same stimulus. Responses to the semantic differential scales were factor analyzed (pc model, Varimax rotation) to identify factors constructing impression of modesty. Two factors emerged regardless of subgroups; Elegance and Extroversion factor. The first factor was found to be dominant, accounting for 60 percent of the total variance. The other accounted for just 11 percent. Multidimensional ANOVA (5-way, 3-way) was conducted to test the effect of the clothing variables against two factors identified from the factor analysis. Leg exposure was the most powerful variable affecting the impression of Elegance and Extroversion factor for all per. ceiver subgroups. Neck exposure had primary effect on the impression of Elegance, whereas it partially influenced that of Extroversion. Color of suit had only partial effect on the impression of Extroversion. Hypothesis I was partially supported from the findings above. The effect of perceiver's age and sex on impression by the function of clothing variables was tested by comparing the result between four subgroups. In forming an impression of the wearer's modesty, male college students were least affected by the manipulation of clothing variables, while middle aged males were affected most. In the female groups, there was no age difference and they fell between the male groups in the degree to which they were affected. Hypothesis II was supported only by age difference in two male groups, and by sex difference in two student groups.
To investigate the effect of host egg color dimorphism on the vinous-throated parrotbill (Paradoxornis webbianus) - common cuckoo (Cuculus canorus) interactions, we monitored breeding nests of vinous-throated parrotbills, and conducted model egg experiments, using two colors: white and blue. Of the 190 nests examined in this study, cuckoo parasitism occurred at 10 nests (8 blue and 2 white egg clutches, respectively), and only blue cuckoo eggs were found. This frequency was similar to the egg-color ratio of all host nests found (151 blue and 39 white egg clutches). Vinous-throated parrotbills showed high rejection rate towards both cuckoo eggs and model ones. There was a significant difference in rejection rates towards mimetic (blue) and non-mimetic (white) eggs in blue egg clutches. Mimetic eggs put in nests took significantly longer to be rejected than non-mimetic ones. The most common rejection method used by the hosts was egg ejection (puncture-ejection). The costs of ejecting non-mimetic eggs tended to be lower than those of ejecting mimetic eggs. These results indicate that egg-color dimorphism in this species favors the individuals having white egg clutches in terms of higher rejection rate and lower ejection costs of the parasitic eggs. This study also suggests that egg-color dimorphism of the vinous-throated parrotbill decreases the effect of cuckoo parasitism on host populations.
오늘날 멀티미디어의 응용이 크게 늘면서 영상 취득 장치의 수요가 증대되고 있다. 그중 필름 스캐너는 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 장치이다. 그러나 필름 스캐너에서는 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 정확히 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서, 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 CIE L/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후 다항회귀를 이용하여 색보정한다. 또한, TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 스캐너 하드웨어를 구현하였다. 제작한 스캐너의 색보정 성능을 평가하기 위한 실험 결과, 색보정 전에는 평균색차 (ΔE/sup *//sub ab/)가 13.48 이었던 것이 색보정 후에는 8.46으로 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 칼라 영상의 프린팅을 위하여 도트 패턴 데이터 베이스를 이용하는 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 사용된 도트 패턴 데이터 베이스는 블루 노이즈 마스크에 기반하여 칼라 영상을 이루는 RGB 세 도메인의 칼라 값에 따른 원형 도트 중첩 모델을 이용하여 생성된다. 중간조 처리 과정에서는 입력되는 RGB 칼라 값을 재현하기 위하여 입력 칼라 값과 만들어진 도트 패턴 데이터 베이스의 칼라 값을 비교하여 최소가 되는 패턴을 그 칼라 값의 중간조 패턴으로 선택하는데, 이 선택과정에서는 인간 시각의 대조 민감도 함수를 적용함으로써 원영상에 대한 사람의 인식도와 출력을 위해 선택하려는 도트 패턴에 대한 사람의 인식도를 비교하여 좋은 화질의 영상을 출력할 수 있게 한다. 실험에서는 칼라 패치를 만들어 모니터와 프린터데서 출력한 후 칼라 스펙트럼 측정기를 이용하여 측정한 후 칼라 오차인 ΔΕ/Sub ab/를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법에 의한 결과가 기존의 방법들보다 더 정확히 입력된 칼라를 재현할 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2938-2956
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2020
Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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