In this paper, we proposed a content-based image retrieval algorithm using local binary patterns and HSV color histogram. Images are retrieved using image input in image retrieval system. Many researches are based on global feature distribution such as color, texture and shape. These techniques decrease the retrieval performance in images which contained background the large amount of image. To overcome this drawback, the proposed method extract background fast and emphasize the feature of object by shrinking the background. The proposed method uses HSV color histogram and Local Binary Patterns. We also extract the Local Binary Patterns in quantized Hue domain. Experimental results show that the proposed method 82% precision using Corel 1000 database.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.91-101
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2013
This paper proposes a new re-coloring method for the people with the red-green color vision deficiency (CVD). These people have difficulty in discriminating the red and green colors since they abnormally perceive the hue and luminance value of the colors. We introduce a color transformation that adjusts the hue and luminance value in HSV color space. The color transformation is determined according to the severity of CVD. Our aim is to maintain the color differences in original image while maintaining the recolored image to be natural to the people with normal color vision. Experimental results show that the proposed method can yield more comprehensible images for the people with red-green CVD while maintaining the naturalness of the recolored images.
This paper presents an image quality enhancement algorithm for dark image acquired under poor lighting condition. Various retinex algorithms which are human perception-based image processing methods were proposed to solve this problem. Although MSR(Multi-Scale Retinex) among these algorithm works well under most lighting condition, it shows color degradation because their separate nonlinear processing of RGB color channels. To compensate for the loss of the color, MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) was proposed. However, it requires high computational load and has additional parameters that need to be adjusted according to input image. In order to overcome this problem, a new retinex algorithm based on MSR is proposed in this paper. The proposed method consists of V channel MSR, saturation correction, and separate contrast enhancement process. Experimental results show that the subjective and objective image quality of the proposed method better than those of the conventional methods.
In high-resolution satellite image classification, when the color values of pixels belonging to one class are different, such as buildings with various colors, it is difficult to determine the color information representing the class. In this paper, to solve the problem of determining the representative color information of a class, we propose a method to divide the color channel of HSV (Hue Saturation Value) and perform object-based classification. To this end, after transforming the input image of the RGB color space into the components of the HSV color space, the Hue component is divided into subchannels at regular intervals. The minimum distance-based image classification is performed for each hue subchannel, and the classification result is combined with the image segmentation result. As a result of applying the proposed method to KOMPSAT-3A imagery, the overall accuracy was 84.97% and the kappa coefficient was 77.56%, and the classification accuracy was improved by more than 10% compared to a commercial software.
본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.35T
no.2
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pp.20-27
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1998
This paper describes color clustering method based on color difference in the uniform Munsell color space obtained from hue, saturation, and value. The proposed method operates in the uniform HSV color space which is approximated using ${L^*}{a^*}{b^*}$ coordinate system based on the RGB inputs. A clustering and color difference evaluation are proposed by thresholding NBS unit which is likely to Balinkin color difference equation. Region segmentation and isolation process are carried out ISO DATA algorithm which is a self iterative clustering technique. Through the clustering of 2 input images according to the threshold value, satisfactory results are obtained. So, in conclusion, it is possible to extract result of better region segmentation using human color perception of the objects.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.9
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pp.4472-4477
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2013
This paper describes the color features of smoke in each standard color model in order to present the most suitable color model for somke detection in video surveillance system. Histogram intersection technique is used to analyze the difference characteristics between color of smoke and color of non smoke. The considered standard color models are RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV, and if the calculated histogram intersection value is large for the considered color model, then the smoke spilt characteristics are not good in that color model. If the calculated histogram intersection value is small, then the smoke spilt characteristics are good in that color model. The analyzed result shows that the RGB and HSV color models are the most suitable for color model based smoke detection by performing respectively 0.14 and 0.156 for histogram intersection value.
Various color spaces such as RGB, HSV, log-chromaticity have been used in the field of person re-identification. However, not enough studies have been done to find suitable color space for the re-identification. This paper reviews color invariance of color spaces by diagonal model and explores the suitability of each color space in the application of person re-identification. It also proposes a method for person re-identification based on a histogram refinement technique and some fusion strategies of color spaces. Two public datasets (ALOI and ImageLab) were used for the suitability test on color space and the ImageLab dataset was used for evaluating the feasibility of the proposed method for person re-identification. Experimental results show that RGB and HSV are more suitable for the re-identification problem than other color spaces such as normalized RGB and log-chromaticity. The cumulative recognition rates up to the third rank under RGB and HSV were 79.3% and 83.6% respectively. Furthermore, the fusion strategy using max score showed performance improvement of 16% or more. These results show that the proposed method is more effective than some other methods that use single color space in person re-identification.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.5
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pp.165-173
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2015
People with color vision deficiency (CVD) experience difficulties in discriminating some color combinations and color differences due to the abnormal retinal cone systems. While there exist smartphones with a re-coloring function for CVD, monitors do not provide the re-coloring function. In this paper, we propose a new re-coloring algorithm that adjusts the displayed colors for CVD using a color controller embedded in the monitor. The proposed algorithm converts the hue and saturation in HSV color space, according to the type and strength of the color deficiency. The results of the performance evaluation with a certain number of people with CVD show that the proposed system can convert colors imperceptible into perceptible.
In this paper, we propose a method of generating color sketch images using the DIP operator. In the proposed method, an input RGB color image is first transformed into an HSV color image. A sketch image of the V component image is then extracted by applying the DIP operator to the V component image, which is the brightness component of the input image. For the visual convenience, the extracted sketch image of the V component image is next inverted and contrast-stretched. The S component image is also enhanced to deepen the color of output sketch image while maintaining its color. Finally, the V and S component images along with the original H component image are transformed into an output RGB color sketch image. Experimental results show that the proposed method yields output color sketch images similar to hand-drawn sketch pictures whose colors are the same as those of input color images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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