Perceptibility and acceptability are the most often used threshold units in the field of color science. The former refers to a just perceptible difference and the latter evokes a tolerable color difference. Such thresholds can be very significant to color quality control processes in the printing industry and should be defined in quality measure units. Optical density (OD) and color difference models are usually utilized as color quality measures and have been provided in a considerable number of commercial measuring devices such as spectrophotometers. However, their merits and traits are far less understood in the literature. The present study intends to evaluate performance of those color quality measures including the OD and widely known color difference models, e.g. ${\Delta}E{^*}_{ab}$, ${\Delta}E_{CMC(l:c)}$ and ${\Delta}E{^*}_{00}$. A set of psychophysical assessments were carried out in order to accumulate the perceptibility and acceptability thresholds data, and their central trend was compared with the color quality measure estimates.
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.
In this paper, the fabrication of a white light-emitting diode (WLED) package capable of producing different color rendering indexes (CRI ($R_a$)) using different types of phosphors (YAG:Ce, Silicate, Nitride, LuAG) for the LEDs is presented. The color quality is evaluated based on the current and temperature variation conditions. The evaluation method for color quality compares the existing CIE 13.3 method and the new IES TM-30-15 method. The CRI ($R_a$) defined in the conventional CIE 13.3 has the disadvantage. This cannot offer any information relevant to the user's preference. However, the newly proposed IES TM-30-15 method suggests the additional measure related to user's preference such as Color Gamut ($R_g$). The present experimental results obtained using the IES TM-30-15 show that the color quality of the WLEDs using green and red phosphors are better than that of the WLEDs using yellow phosphor, but their luminous efficacies are lower. The color quality of WLEDs using green and red phosphors are more stable than that of the WLEDs using yellow phosphor, for current and temperature variations, and it is verified that the phosphor causes this change. The evaluation method for color quality, based on IES TM-30-15, is proved to be capable of overcoming the problems of the existing evaluation methods by this study.
This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.
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.
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.
Underwater color images suffer from low visibility and color cast effects caused by light attenuation by water and floating particles. This study applied single image enhancement techniques to enhance the quality of underwater images and compared their performance with real underwater images taken in Korean waters. Dark channel prior (DCP), gradient transform, image fusion, and generative adversarial networks (GAN), such as cycleGAN and underwater GAN (UGAN), were considered for single image enhancement. Their performance was evaluated in terms of underwater image quality measure, underwater color image quality evaluation, gray-world assumption, and blur metric. The DCP saturated the underwater images to a specific greenish or bluish color tone and reduced the brightness of the background signal. The gradient transform method with two transmission maps were sensitive to the light source and highlighted the region exposed to light. Although image fusion enabled reasonable color correction, the object details were lost due to the last fusion step. CycleGAN corrected overall color tone relatively well but generated artifacts in the background. UGAN showed good visual quality and obtained the highest scores against all figures of merit (FOMs) by compensating for the colors and visibility compared to the other single enhancement methods.
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.
The quality of agricultural products is classified with various factors which are measured and determined by destructive and/or nondestructive method. NIR spectrum analysis method is used to determine internal qualities such as a brix and an acidity. CCD color camera is used to measure external quality like color and a size of fruit. today, nondestructive methods are widely researched. The quality and the garde of fruit loaded into a cup automatically and measured in real time by camera and NIR system is determined by internal and external factors. This paper proposes modified boundary tracking algorithm which detects the contour of fruit´s color image and make chain code faster than conventional method ...
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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