대량 주문 생산은 의류 시장에서 고속으로 성장하는 분야이다. 의류 대량 주문 생산 분야에서 2D 가상 착의 시스템은 생산하기 전에 의류를 판매하는 것을 가능하게 해주고 제품 개발과 제조와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 비주얼 도구들 중 하나이다. 본 논문은 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 컬러 매핑 방법에 관한 것이다 제안된 방법은 의류 모델 영상에서 영역 성장 기법을 통해 원하는 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 명도 차분 맵에 기반하여, 사용자가 선택한 새로운 직물 컬러를 해당 의류 형상 영역에 매핑시킨다. 2D 가상 착의 시스템에서 제안된 방법을 이용할 경우, 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 컬러를 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체 차림새를 위한 다양한 직물 컬러 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다.
본 논문에서는 출력 장치의 색역에 대하여 균일한 분포를 갖는 색표본(color sample) 생성 방법을 제안하고, 이를 이용한 색재현 방법을 소개한다. 즉 기존의 방법인 RGB(red, green, and blue) 혹은 CMY(cyan, magenta, yellow) 등 장치 의존형 색공간에서 균일한 색표본을 선택하는 것이 아니라 장치 독립형 균등 색공간인 CIELAB공간에서 균등 색표본을 선택하는 방법을 제안한다 또한 제안된 색표본의 성능을 평가하기 위하여 회귀 모델과 신경망을 이용한 색공간 변환을 수행하였다 동일한 크기의 색표본의 경우, 제안된 색표본을 이용한 색공간 변환 방법이 신경망, 회귀 모델 모두에서 색차를 줄일 수 있었다.
The objective of this research was to study the optical illusion effect and the difference of image of textile pattern design. This research also tried to show the more useful method to make stimulus by computer simulation and to present quantitative data. For the experiment, 3 design variable were selected from design principal book as follows : size, arrangement and value harmony of motive. Size of motive variable was divided into 3 level so by use of check & dot pattern, arrangement of motive variable was manipulated to vias direction for check pattern and value harmony between motive & base color was classified into similar value harmony and contrasting value harmony. Visual stimuli which same model was wearing each design were created by ENVISION program. This photographs were given to evaluating panels, Then panels compared experiment design by slim effect and evaluated for 5-sementic differential scale expressing clothing image. The results were as follows : 1) There were significant difference is slim effect, clothing image as simplicity and boldness according to size of Motive. 2) Arrangement of motive for check pattern had significant effects on slim , clothing images as activity and attractiveness. 3) Case of low value base color and high value dot color has significant high score on slim effect, activity, attractiveness, boldness and youthful image.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 많이 사용되고 있다. iCAM06은 HDR 영상을 표현하기 위하여 여러 단계의 색 공간 변환 및 스케일 변환을 거치게 된다. 이러한 여러 단계의 변환 중에서 높은 휘도 범위의 영상을 낮은 휘도 범위를 갖는 디스플레이에 출력하기 위한 톤 압축 (tone compression) 과정이 반드시 필요하다. 하지만 iCAM06에서의 톤 압축 시 자극치 간섭 및 색 절단 (color clipping)으로 인한 색 왜곡 (color distortion)이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 톤 압축 과정에서 발생된 색 왜곡을 IPT (Image Processing Transform)공간에서의 색차 정보를 이용하여 색 보상 (color correction)을 하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 색 보상 방식이 iCAM06를 비롯한 기존의 개선된 모델보다 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.
본 연구는 상업공간에 환경적 자극으로 설치된 미술품 색 계열이 방문객의 만족도에 미치는 영향과 그 영향 관계의 조절효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 환경 심리학 분야의 매장환경 연구에 적용된 자극(Stimulate).유기체(Organism).행동 반응(Response)의 SOR 모형과 이를 이용한 선행연구를 토대로 미술품 색 계열(S) .기분 및 공간 어메니티(O).만족도(R)의 연구 프레임워크를 개발하였다. 실험은 미술품의 색 계열에 대해 난색과 한색이 설치된 이미지를 제작하여 두 집단 간 응답자가 반응하는 만족도 차이를 조사했다. 회귀분석을 통해 검증한 결과 미술품 색계열은 난색(vs. 한색)이 설치된 경우 더 높은 방문객의 만족도를 유도한다는 것을 발견했다. 또한, 이러한 영향 관계에 있어서 기분과 공간 어메니티 유형의 조절요인을 분석한 결과 미술품 색 계열의 난색(vs. 한색)이 주는 긍정적 기분을 평균보다 더 높게 느꼈을 때, 공간 어메니티의 네 가지 유형 중 쾌적성과 심미성만을 더 높게 인지했을 때 각각 유의한 조절효과가 나타난다는 것을 발견했다. 본 연구 결과는 상업공간의 물리적 환경을 자극하는 미술품의 난색 계열이 한색 계열에 비해 방문객의 만족도에 더 긍정적인 영향을 미치고, 이것은 긍정적 기분 및 쾌적성, 심미성에 따라 강화된다는 것을 증명함으로써 기존 문헌의 이해를 추가하고 효과적인 마케팅 전략에 유용한 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
In this paper, we proposed a method which corresponds people under the structured spaces with multiple cameras. The correspondence takes an important role for using multiple camera system. For solving this correspondence, the proposed method consists of three main steps. Firstly, moving objects are detected by background subtraction using a multiple background model. The temporal difference is simultaneously used to reduce a noise in the temporal change. When more than two people are detected, those detected regions are divided into each label to represent an individual person. Secondly, the detected region is segmented as features for correspondence by a criterion with the color distribution and context information of human body. The segmented region is represented as a set of blobs. Each blob is described as Gaussian probability distribution, i.e., a person model is generated from the blobs as a Gaussian Mixture Model (GMM). Finally, a GMM of each person from a camera is matched with the model of other people from different cameras by maximum likelihood. From those results, we identify a same person in different view. The experiment was performed according to three scenarios and verified the performance in qualitative and quantitative results.
Statement of problem : Problem of matching the appearance of porcelain restorations with the patient's natural dentition has always been a concern to dental clinicians. Recently, demands for esthetics, even in restorations requiring strength, has brought a revolution to dentistry and increased use of zirconia. Among the various factors, shade and translucency or the core can significantly affect the overall esthetics of the restoration and should be considered when selecting an all-ceramic system. Purpose : The purpose of this study was to spectrophotometrically evaluate the influence of different zirconia systems and core thickness on the final shade of all-ceramic restorations using the CIEL$^*a^*b^*$ system. Material and Methods: Core specimens (n : 20 per group) of In-Ceram Alumina, In-Ceram Zirconia, Digident CAD/CAM Zirconia, Cercon Zirconia were fabricated 20mm in diameter. 10 specimens of each group were fabricated at core thickness of 0.5mm and 0.7mm. These core specimens were veneered with shade Al & A3 porcelain of the recommended manufacturer. CIEL$^*a^*b^*$ coordinates were recorded for each specimen with a spectrophotometer (Model CM-2600d, Minolta, Japan). Color differences were calculated using the equation ${\Delta}E^*=[({\Delta}L^*)^2+({\Delta}a^*)^2+({\Delta}b^*)^2]^{\frac{1}{2}}$. Results : 1. Specimens of core thickness 0.5mm and 0.7mm did not exhibit clinically perceived color difference. 2. Regarding shade reproducibility, In-Ceram Alumina and In-Ceram Zirconia showed significant difference within each group. 3. Cercon Zirconia group showed the highest $L^*$ value and Digident Zirconia group showed lowest $a^*$ & $b^*$ value. 4. Generally the shade difference between materials was higher in the A3 shade group than in the Al shade group. Conclusion: Within the limitations of this study, there was no color difference after increase in core thickness and every all-ceramic system has color characteristics that clinicians have to consider when selecting materials. Also, manufacturers of different porcelain systems must make every effort to achieve color reproducibility.
본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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