• Title/Summary/Keyword: Dichromatic reflection model

Search Result 2, Processing Time 0.016 seconds

Estimation of Color Lines from the Specular Object for Immersive Modeling (실감 모델링을 위한 반짝이는 특성을 지닌 물체에서 색상선 추출 방법 연구)

  • Park, Joung-Wook;Yoo, Hyun-Jin;Lee, Kwan-H.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
    • /
    • 2006.02a
    • /
    • pp.1283-1288
    • /
    • 2006
  • 실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.

  • PDF

Color Restoration Method Using the Dichromatic Reflection Model for Low-light-level Environments (저조도 환경에 적합한 이색도 반사 모델을 이용한 색 복원 기법)

  • Lee, Woo-Ram;Jun, WooKyoung;Jun, Byoung-Min
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.15 no.12
    • /
    • pp.7324-7330
    • /
    • 2014
  • Color distortion of the dark images acquired under a low-light-level environment with a weak light source can be cause of the performance decreation of various vision systems. Therefore, recovering the original color of the images is an important process for enhancing the performance of the system. For this, this study proposes a color restoration method using a dichromatic reflection model. This paper assumes that the dark images can be classified into two parts affected by specular or diffuse reflection. Two different color constancy methods were then applied to the images to remove the effects of each reflection and two images were created as a result. The resulting images produced a one color-corrected image by combining with different weights according to the position in the images. For the performance evaluation, this paper used a synthesized image, and considered the Euclidean distance and angular error as an evaluation factor. In addition, a performance comparison was performed with the existing various color constancy method to achieve the objectivity of evaluation. The experimental results showed that the proposed method can be a more suitable solution for color restoration than the existing method.