This paper proposes a method of extracting automobile license plate information using color image processing and separation of character regions. The hue and saturation of color information is need for license plate extraction and the specified standard location ratio is need for character region separation. Simulation results show that the proposed algorithm can detect license plates and separate character regions successfully.
상품 정보를 저장하기 위해 현재 널리 사용되고 있는 바코드에 비해, 칼라코드는 미관상 수려하고 더 많은 조합을 수용할 수 있기 때문에, 용도가 더 다양하다. 그러나, 실제 사용에 있어서 수집된 이미지에서의 칼라코드는 환경 또는 장비에 의해 색깔이 심하게 왜곡될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 왜곡에 의한 영향을 줄이고, 미로 찾기에 사용되는 우선법(Right hand on wall) 알고리즘을 이용하여 효율적으로 칼라코드를 검출하는 방법을 제시한다. 이 논문에서 사용하는 칼라코드는 Hue 값과 Saturation값이 높은 색들을 사용하는 동심원형이며, 프리프로세싱에 의해 전체 이미지에서 칼라코드의 후보 영역을 검출한 견과 이미지에 우선법 알고리즘을 적용하여 각 후보 영역을 포함하는 최적 직각사각형의 좌표를 도출한다. 실험결과, 우선법을 적용하여 칼라코드 영역의 정확한 좌표를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 미각영역별 색상분석에 의한 새로운 한의학적 설진 시스템을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 모양의 영상입력 탬플릿 범위 설정 및 영상획득, 미각영역별 분할, 분할된 영역에 대하여 H-S 히스토그램을 이용한 색상분석 및 이상 유무 판별, 모바일 앱과의 연동으로 구성된다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, RGB 컬러영상을 HSI 컬러영상으로 변환하였다. 색상분석은 HSI 모델을 이용하였는데, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 정상태 히스토그램의 범위를 기준으로 이상 유무를 판별한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 모바일 앱과 연동하여, 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 설진 자가진단 시스템을 제안하였다.
In a drop-on-demand thermal ink-jet printer, the dot size of an ink droplet expelled from a printer depends on the absorption of the paper. This causes severe differences between output images on the different paper materials. In this paper, the color matching algorithm for different papers is proposed. To achieve corresponding color reproduction, dot gain compensatio nbased on saturation was applied to predict color reproduction on a printer. If the dot gain of pigment increases, the white portion of paper decreases while the saturation value increases monotonically. As the results of dot gain compensation, intensity change may appear. Therefore, an intensity compensation without any hue variation is followed to match the colors of different subtrates.
A robust and efficient text extraction is very important for an accuracy of Optical Character Recognition (OCR) systems. Natural scene images with degradations such as uneven illumination, perspective distortion, complex background and multi color text give many challenges to computer vision task, especially in text extraction. In this paper, we propose a method for extraction of the text in signboard images based on a combination of mean shift algorithm and weighting scheme of hue and saturation in HSI color space for clustering algorithm. The number of clusters is determined automatically by mean shift-based density estimation, in which local clusters are estimated by repeatedly searching for higher density points in feature vector space. Weighting scheme of hue and saturation is used for formulation a new distance measure in cylindrical coordinate for text extraction. The obtained experimental results through various natural scene images are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.
In this study, we propose the unsupervised image segmentation algorithm to estimate dental plaque accumulations on digital imaging with methylene blue disclosed plaque. With this aim, RGB color plane is mapped into HSI coordinates and the circular histogram of Hue is reconstructed by applying Otsu's threshold level. The histogram distribution on Saturation features is also analyzed by maximizing the variance between a plaque candidate and non-plaque one. The dental plaque regions are resolved by applying the composite decision logics based on the threshold level of Hue and Saturation.
Recntly many devics print electronic images in a variety of ways. But the reproduced color, gamut mappung method and expanded nonlinear quantization are proposed. The color gamut mapping uses saturation mapping of HSI color space. Dithering operation for printing uses expanded nonlinear quantization which considers overlapping phenomena of neighboring printing dots. So the printed image is similar to the image of monitor and can produce high quality image in the low bit color devices.
The status and the property of a tongue are the important indicators to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner organs. However, the tongue diagnosis is affected by examination circumstances like a light source, patient's posture, and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, classifying tongue coating is inevitable but difficult since the features like color and texture of the tongue coatings and substance have little difference, especially in the neighborhood on the tongue surface. The proposed method has two procedures; the first is to acquire the color table to classify tongue coatings and substance by automatically separating coating regions marked by oriental medical doctors, decomposing the color components of the region into hue, saturation and brightness and obtaining the 2nd order discriminant with statistical data of hue and saturation corresponding to each kind of tongue coatings, and the other is to apply the tongue region in an input image to the color table, resulting in separating the regions of tongue coatings and classifying them automatically. As a result, kinds of tongue coatings and substance were segmented from a face image corresponding to regions marked by oriental medical doctors and the color table for classification took hue and saturation values as inputs and produced the classification of the values into white coating, yellow coating and substance in a digital tongue diagnosis system. The coating regions classified by the proposed method were almost the same to the marked regions. The exactness of classification was 83%, which is the degree of correspondence between what Oriental medical doctors diagnosed and what the proposed method classified. Since the classified regions provide effective information, the proposed method can be used to make an objective and standardized diagnosis and applied to an ubiquitous healthcare system. Therefore, the method will be able to be widely used in Oriental medicine.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.
The purpose of this study was to analyze the characteristics of Korean costume colors according to the diachronic stages of culture(Chosun dynasty, Modern times, Present age) and to interpretate the meanings of costume colors as a cultural code. To examine the color characteristics according to the cultural change, the quantitative analysis and the qualitative analysis were used. For the quantitative analysis 1535 color samples were collected and for the qualitative analysis on the sensitive aspect of Korean costume color, 340 color names were collected. The results of this study as follows; 1.'Red' and 'Blue' were preferred throughout the periods. In Chosun dynasty, the higher saturation of 'Red' and 'Blue', its symbolic meanings were more emphasized. 2. In the Modern times, 'Pink' was more distinctive than 'Red'. 'Pink' meant that the ecdysis of the traditional view of color. 3.'Yellow' of the low Saturation was used frequently in Chosun dynasty but in the Modern times, the use of 'Yellow' increased and the high saturation were used. In the Present age, the frequency of 'Yellow' was reduced relating to the increasing use of 'Brown'. 4.'Neutral Color' has changed according to the diachronic stages of the culture. 'Black' was increased and had a big meaning in the cultural aspect of the Modern times. In the Present age, 'Gray' and 'grayish colors' were increased related to Technology, Metals and High rise buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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