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.
팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.
As the interest of deep learning, techniques to control the color of images in image processing field are evolving together. However, there is no clear standard for color, and it is not easy to find a way to represent only the color itself like the color-palette. In this paper, we propose a novel color palette extraction system by chroma fine-tuning with reinforcement learning. It helps to recognize the color combination to represent an input image. First, we use RGBY images to create feature maps by transferring the backbone network with well-trained model-weight which is verified at super resolution convolutional neural networks. Second, feature maps are trained to 3 fully connected layers for the color-palette generation with a generative adversarial network (GAN). Third, we use the reinforcement learning method which only changes chroma information of the GAN-output by slightly moving each Y component of YCbCr color gamut of pixel values up and down. The proposed method outperforms existing color palette extraction methods as given the accuracy of 0.9140.
Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. the basic problem is how to display 224 colors with 256 or less colors, called color palette. In this paper, we propose an algorithm to design the 256 or less size color palette by using spatial maskin geffect of HVS and subjective distortion measure weighted by color palette by using spatial masking effect of HVS and subjective distortion measure weighted by color activity in 4*4 local region in any color image. The proposed algorithm consists of octal prequantization and subdivision quantization processing step using the distortion measure and modified Otsu's between class variance maximization method. The experimental results show that the proposed algorithm has higher visual quality and needs less consuming time than conventional algorithms.
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. in disphaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and the optimal mapping of each pixed of the original image to a color from the palette. 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. The same as the clustering process, original color value. The proposed algorithm incroporated with a spatial activity weighting value which is reflected sensitivity of HVS quantization errors in smoothing region. This method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
Biophilic design gives human beings positive and valuable experiences in nature. The experience in nature in the architectural environment is mainly symbolic and metaphorical, and is based on visual sensations such as color, form, and image. Recently, modern people living in a modern and simple style indoor space have a desire to pursue visual stimuli for interest or pleasure. This desire can be satisfied through color, lighting, and finishing plan. Therefore, the purpose of this study is to propose a biophilic design color palette based on the empirical characteristics and properties of biophilic design. The methods used in this study are as follows. First, the biophilic design factors and natural landscape preference criteria are examined. Second, based on the review results, natural landscape images are selected and color information for each biophilic design element is extracted according to the vertical and horizontal directions. Third, color information is converted to NCS color code and palette range and hue range are derived through the analysis of ratio and average values. Finally, based on the analysis results, biophilic design color palette is proposed for each element. The results of this study might be useful as basic data in establishing biophilic design strategies and applying them to architecture and interior construction.
New methods for both color palette design and dithering based on human visual system (HVS) characteristics are proposed. Color quantization for palette design uses the relative visual sensitivity and spatial masking effect of HVS. The dithering operation for printing uses nonlinear quantization, which considers the overlapping phenomena among neighbor printing dots, and then a modified dot-diffusion algorithm is followed to compensate the degradation produced in the quantization process. The proposed techniques can produce high quality image in the low-bit color devices.
화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가강 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트 생성 방법을 제안한다.
The object of this study is to find out our present exterior color palette of the apartment buildings by Han River, which represents the visual image of Seoul, to reveal how well it is harmonized with its surroundings along with the last 10 years researches, and to compare its correspondence with the city plan of Seoul. Furthermore, it is the ultimate purpose to prepare source materials for desirable color plan of the city.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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