Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
According to the Korea Agency for Technology and Standards under the Commerce Ministry, OLED device's lifetime is defined 50% drop of luminance. OLED device is self-emitting operating device, that means it becomes different color between pixels under using environment. That's reason of the different luminance drop ratio & chromaticity coordinates shift ratio with time. The problem is there is not recovered after luminance drop and color shift. We can recognize the difference of color as image sticking. First we studied when human recognize the difference of color and second we apply the method of OLED device's lifetime test that's able to check different color between pixels.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2008.11a
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pp.131-143
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2008
According to the Korea Agency for Technology and Standards under the Commerce Ministry, OLED device's lifetime is defined 50% drop of luminance. OLED device is self-emitting operating device, that means it becomes different color between pixels under using environment. That's reason of the different luminance drop ratio & chromaticity coordinates shift ratio with time. The problem is there is not recovered after luminace drop and color shift. We can recognize the difference of color as image sticking. First we studied when human recognize the difference of color and second we apply the method of OLED device's lifetime test that's able to check different color between pixels
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.21-29
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2011
At existing skin detection methods using skin color information defined based on the prior knowldege, threshold value to be used at the stage of dividing the backround and the skin region was decided on a subjective point of view through experiments. Also, threshold value was selected in a passive manner according to their background and illumination environments in these existing methods. These existing methods displayed a drawback in that their performance was fully influenced by the threshold value estimated through repetitive experiments. To overcome the drawback of existing methods, this paper propose a skin region detection method using a histogram approximation based on the mean shift algorithm. The proposed method is to divide the background region and the skin region by using the mean shift method at the histogram of the skin-map of the input image generated by the comparison of the similarity with the standard skin color at the CbCr color space and actively finding the maximum value converged by brightness level. Since the histogram has a form of discontinuous function accumulated according to the brightness value of the pixel, it gets approximated as a Gaussian Mixture Model (GMM) using the Bezier Curve method. Thus, the proposed method detects the skin region by using the mean shift method and actively finding the maximum value which eventually becomes the dividing point, not by using the manually selected threshold value unlike other existing methods. This method detects the skin region high performance effectively through experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.407-410
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2009
본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.
Kernel-based mean-shift object tracking has gained more interests nowadays, with the aid of its feasibility of reliable real-time implementation of object tracking. This algorithm calculates the best mean-shift vector based on the color histogram similarity between target model and target candidate models, where the color histograms are usually produced after uniform color-space quantization for the implementation of real-time tracker. However, when the image of target model has a reduced contrast, such uniform quantization produces the histogram model having large values only for a few histogram bins, resulting in a reduced accuracy of similarity comparison. To solve this problem, a non-uniform quantization algorithm has been proposed, but it is hard to apply to real-time tracking applications due to its high complexity. Therefore, this paper proposes a fast non-uniform color-space quantization method using the histogram equalization, providing an adjusted histogram distribution such that the bins of target model histogram have as many meaningful values as possible. Using the proposed method, the number of bins involved in similarity comparison has been increased, resulting in an enhanced accuracy of the proposed mean-shift tracker. Simulations with various test videos demonstrate the proposed algorithm provides similar or better tracking results to the previous non-uniform quantization scheme with significantly reduced computation complexity.
In this paper, we propose a novel electrode structure for In Plane Switching (IPS) mode LC cell which provides the enhanced transmittance and wider viewing angle as well as less color shift. The simulation results revealed that transmission increases by more than 11.9% and shows less color shift than the conventional S-IPS mode.
Lee, Sung Kap;Park, Young Soo;Lee, Gang Seong;Lee, Jong Yong;Lee, Sang Hun
Journal of Digital Convergence
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v.11
no.12
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pp.459-465
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2013
This paper is a study on an object extraction method which using color features of an object and background in the image. A human recognizes an object through the color difference of object and background in the image. So we must to emphasize the color's difference that apply to extraction result in this image. Therefore, we have converted to HSV color images which similar to human visual system from original RGB images, and have created two each other images that applied Median Filter and we merged two Median filtered images. And we have applied the Mean Shift algorithm which a data clustering method for clustering color features. Finally, we have normalized 3 image channels to 1 image channel for binarization process. And we have created object map through the binarization which using average value of whole pixels as a threshold. Then, have extracted major object from original image use that object map.
Glass ionomer cements, which had been developed in 1972, were widely used as an agent for cementation, base, pit and fissure sealant, and esthetic filling material with the advantages of excellent biocompatibility, anti-cariogenic fluoride release. Specimens were made to evaluate the color change of Glass ionomer cement with a newly developed improved Fuji II Le. Specimens for color change study with cement thickness of 1, 2, 3mm were made and those for the study of color shift pattern were made with the assumption that new mid-shade can be made by mixing of equal amount of both shades in 2mm thickness. After 24 hours in a $37^{\circ}C$ incubator, CIELAB color spaces were evaluated with a spectrophotometer. The results were as follows ; 1. All specimens discolored to dark and blue with an increased thickness in all shades (p<0.05). 2. There were significant $a^*$ space (red-green direction) changes in every A, B, C, D shade series except the relationship between 1mm and 2mm thickness groups in B shade series. But the changes were irregular, i.e., each shade series has its own pattern. 3. Each shade series showed its own specific color shift pattern in all $L^*$, $a^*$, $b^*$ spaces. 4. B shade series showed less amont of changes in ${\Delta}{\pm}E$ than those of A and C shade series (p<0.05), but there was no significant difference in ${\Delta}E$ within each shade series.
The LCD backlight technique using light-emitting diode(LED) has been studied in the recent backlight market. The white light is need for LCD backlight and it is generally implemented by combining the RGB-LEDs to obtain the high brightness. However, RGB-LEDs have different color characteristics for the current and temperature variations, which results in the color shift problem. The color shift characteristics of RGB-LEDs for the current and temperature variations are investigated in this paper. This result can be used to control the color of backlight system using RGB-LEDs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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