• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.239-245
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• 2004

본 논문에서는 그림자가 존재하는 환경 하에서도 실제 코너만을 정확하게 추출할 수 있는 색상 기반 내잡음성 코너 검출자를 제안하였다. 먼저 그림자 경계에서 명도의 변화는 크지만 색상의 변화는 크지 않으므로 각 화소에 대한 HSI 색 공간에서 색상 가중 조합 벡터 기울기를 코너 검출자에 반영함으로써 그림자의 영향을 제거하고, 선택된 에지 화소 쌍의 색 변화 방향이 서로 반대 극성일 때는 코너 기여 가중치를 상쇄시킴으로써 불규칙 잡음에도 강건하게 코너를 검출하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출자가 그림자 및 불규칙 잡음에도 강건하게 실제 코너만을 효과적으로 검출함을 확인하였다.

• 한국염색가공학회지
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• 제25권4호
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• pp.241-246
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• 2013

The color properties of a white or nearly colorless fabric are represented by whiteness index (WI) or yellowness index (YI). These two indexes relate to a white fabric's color quality. The purpose of this study was to identify the properties of WI and YI on the CIELAB through the simulations of estimation data for a systemization of color quality control. The results indicated that the relationship between WI and YI was a negative correlation, however the coefficients of correlation function between WI and YI were depended on hue. There were two hue transition points of the rate of changes in WI and YI. These hue transition points were the reference points to divide the hue contribution to WI and YI. These points were not the point of h=0 and h=180 and asymmetric. In addition, where the colors were same distance from the white point on the CIELAB, the rate of changes in WI and YI by ${\Delta}$Ew were depending on hue. Specifically, when WI decreased, YI of reddish and yellowish tinted colors decreased more than bluish tinted colors.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2417-2422
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• 2015

색상을 이용한 Mean-Shift 추적 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 가질 때 객체 추적을 실패하는 문제가 있다. 본 논문은 색상 대신 새로운 조합 데이터 이용해 개선된 Mean-Shift 추적 알고리즘을 제안하고 있다. 새로운 데이터는 서로의 상관도가 낮은 색상과 채도의 적응적인 조합으로 생성된다. 즉, 제안된 알고리즘은 객체와 배경을 잘 구분되는 주 색요소와 그렇지 않은 부 색요소 선택하고, 주 색요소와 부 색요소의 상위 4 비트를 각각 조합 데이터의 상위 4비트와 하위 4 비트에 할당한다. 제안된 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 갖는 추적 환경에서도 채도를 주 색요소로 선택함에 의해 추적 오차를 최대 2.0~4.2 화소, 평균 0.49~1.82 화소를 유지하면서 적절하게 객체를 추적한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.16-25
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• 2009

본 논문은 HSI 컬러 모델에서 색상(Hue)의 주기성을 고려한 블록기반 영상분할 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영역 병합 시 사용되는 영역의 색상 대푯값으로 색상의 평균 대신 중앙점을 사용하며, 영역 간 색상차를 계산하기 위해 단방향 거리를 사용한다. 그리고 기존방법에서 사용한 복잡하게 계산된 영역별 임계값을 파라메타를 통해 조절할 수 있는 간단하지만 효율적인 임계값으로 수정한다. 실험결과 제안한 방법의 분할결과가 질감 성분이나 붉은 색상을 가진 영역에서 기존 방법을 사용했을 때 보다 더 자연스러우며, 제안한 방법과 기존 방법으로 버클리 영상분할 데이터베이스에서 제공하는 자연영상들을 분할하여 평가값을 비교해 본 결과 제안한 방법이 기존방법에 비해서 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국안광학회지
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• 제13권4호
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• pp.109-114
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• 2008

목적: 본 연구는 색각검사법의 반복측정에 따른 결과의 재현성을 평가하기 위해 진행하였다. 방법: 연구 대상자는 선천성 색각이상을 가지고 있지 않은 일개 대학교 안경광학과 학생 30명이었다. 색각이상검사 종류는 한식색각검사와 Hans 15 hue 검사 그리고 Lanthony D 15 hue 검사를 선택하였고, 3명의 검사자를 비교하기 위한 검사에서는 이시하라검사도 추가하였다. 결과: 가성동색표에서는 모두 정상으로 분류되어졌으나, 색분별법에서는 1명이 약한청황색각이상을 보였다. 가성동색표는 3번의 측정 및 검사자간 결과값이 일치하였으며, 색분별법 반복 측정에서 경미한 오류들의 차이가 나타났다. 그러나 실제 색각이상자의 분류에 있어서는 반복측정에 따른 결과값이 차이는 나타나지 않았다. 결론: 각 검사자는 비교적 간단한 색각검사라도 좀더 숙련된 기술로 피험자를 대하는 것이 필요하다. 피험 자 역시 세 번의 측정으로 인한 경험에 의존하여 색각검사를 하기보다는 매 검사는 신중을 기해야 함이 요구되어 진다. 선별검사에서는 두 가지 검사의 병행이 요구되어진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2011-2025
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• 2021

고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.1-10
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• 2010

디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권2호
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• pp.164-169
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• 2002

국내산 포도품종을 이용하여 5가지 포도주 G(거봉100%), M(머루100%), C(캠벨100%), GM(거봉70%+캠벨30%), GC(거봉70%+캠벨30%)를 제조하여, 발효 과정 및 저장 중 포도주의 색도 변화를 분석하였다. 각 포도주의 총 페놀함량은 G는 712.6 mg/L, M은 3,472.9 mg/L, C는 2,209.4 mg/L, GM은 2,019.4 mg/L, GC는 1,184.5 mg/L이었으며, 각품종별 유의적인 차이를 보였다(p<0.001). 총 페놀함량과 L, a, b value간에는 상관관계를 보이지 않은 반면, hue와 intensity는 총 페놀함량과 상관관계를 보였다. 총 페놀함량, hue, intensity는 각 포도 품종간 유의적인 차이를 보였다(p<0.01, p<0.001). Hue는 총 페놀함량과 음의 상관관계$(r^2=0.8660,\;p<0.0001)$를, intensity는 양의 상관관계$(r^2=0.8304,\;p<0.0001)$를 가졌다. 이상의 결과로, 적포도주의 총 페놀함량은 다음과 같은 간단한 방정식에 의해 구할 수 있을 것이다. $$Y_{Total\;phenolic\;content(mg/L)}=3319.3-X_{Hue}/2208.36,$$ $$Y_{Total\;phenolic\;content(mg/L)}=1230.97-X_{intensity}/98.93$$

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.63-71
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• 2003

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.

• 패션비즈니스
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• 제20권4호
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• pp.1-14
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• 2016

Japan has several unique traditional colors. The traditional colors of Japan include a collection of colors used in traditional Japanese literature, textiles such as the kimono, and other Japanese arts. Japanese color system has a long history, leading to some consistencies in color and naming. During the Edo period(1603~1867), the unique color sense of 'iki' produced many color names that are often related to mouse(nezumi) and tea(cha), and fashion color originated as kabuki actors. As for colors named after animals, the most popular appears to be the mouse, which is used to express grey tones. Recently, many fashion companies in Japan have been working on reviving an interest in traditional Japanese colors. Ordinary people of Edo named even slightly different color tones, each with individual exquisite and mind valuing 'iki' senses. They translated these into their livelihood and culture. The colorimetry result of 49 restored dyed fabrics were as follows; Hue difference was 7.8, value difference was 2.9, chroma difference was 1.8 of prefix siro. Hue difference was 3.8, value difference was 1.6, chroma difference was 1.7 of prefix usu. Hue difference was 3.5, value difference was 1.5, chroma difference was 1.4 of prefix cha. Hue difference was 6.4, value difference was 1.1, chroma difference was 1.6 of prefix koi. Hue difference was 7.5, value difference was 0.8, chroma difference was 3.3 of prefix nezumi.