• 제목/요약/키워드: Object Color

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Tongue Image Segmentation via Thresholding and Gray Projection

  • Liu, Weixia;Hu, Jinmei;Li, Zuoyong;Zhang, Zuchang;Ma, Zhongli;Zhang, Daoqiang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권2호
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    • pp.945-961
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    • 2019
  • Tongue diagnosis is one of the most important diagnostic methods in Traditional Chinese Medicine (TCM). Tongue image segmentation aims to extract the image object (i.e., tongue body), which plays a key role in the process of manufacturing an automated tongue diagnosis system. It is still challenging, because there exists the personal diversity in tongue appearances such as size, shape, and color. This paper proposes an innovative segmentation method that uses image thresholding, gray projection and active contour model (ACM). Specifically, an initial object region is first extracted by performing image thresholding in HSI (i.e., Hue Saturation Intensity) color space, and subsequent morphological operations. Then, a gray projection technique is used to determine the upper bound of the tongue body root for refining the initial object region. Finally, the contour of the refined object region is smoothed by ACM. Experimental results on a dataset composed of 100 color tongue images showed that the proposed method obtained more accurate segmentation results than other available state-of-the-art methods.

Skin Color Extraction in Varying Backgrounds and illumination Conditions

  • Park, Minsick;Park, Chang-Woo;Kim, Won-ha;Park, Mignon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.162.4-162
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    • 2001
  • This paper presents a fuzzy-based method for classification skin color object in a complex background under varying illumination Parameters of fuzzy rule base are generated using a genetic algorithm(GA). The color model is used in the YCbCr color space. We propose a unique fuzzy system in order to accommodate varying background color and illumination condition This fuzzy system approach to skin color classification is discussed along with an overview of YCbCr color space.

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누적 유사도 변환을 이용한 물체 추적 (Moving Object Tracking using Cumulative Similarity Transform)

  • Choo, Moon-Won
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.58-63
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    • 2003
  • 동영상에서의 물체추적은 각 프레임간의 시공간적 정보의 대응성을 추적함으로써 이루어질 수 있다. 시공간적 대응성을 결정함에 있어 각 프레임의 color invariant 속성을 이용하여 각 프레임의 물체 위치를 예측하고, 추출된 물체 블록의 누적 유사도 변환을 적용한 수치를 이용하여 프레임간의 물체 대응성을 결정함으로써 물체를 추적하는 방법론을 제시한다. 실험결과를 통하여 이러한 방법의 적용 적절성을 검증하였다.

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색상 불변값을 이용한 물체 괘적 추적 (Multiple Object Tracking using Color Invariants)

  • Choo, Moon Won;Choi, Young Mie;Hong, Ki-Cheon
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.101-109
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    • 2002
  • 본고에서는 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘을 제시한다. 이미지의 색상에 대한 불변치를 활용하여 비디오 클립에서 물체 영역을 추출하고 co-occurrence matrix를 구한 후 인접 프레임 간의 대응되는 물체를 결정하여 물체의 괘적을 추적한다. 물체 영역에 적응되는 특징값들의 분리정도치를 활용하여 시스템의 성능을 향상시키는 방법과 실험 결과를 제시한다.

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Hue 채널 영상의 다중 클래스 결합을 이용한 객체 기반 영상 분류 (Object-based Image Classification by Integrating Multiple Classes in Hue Channel Images)

  • 예철수
    • 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.

컬러 분산 에너지를 이용한 확장 스네이크 알고리즘 (Extended Snake Algorithm Using Color Variance Energy)

  • 이승태;한영준;한헌수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.83-92
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    • 2009
  • 본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.

형용사의 의미가 색 구별에 미치는 영향: 스트룹 과제를 통한 검증 (The effects of adjective meaning on response to color: A test using Stroop task)

  • 홍성균;김경호;이형철;김신우
    • 인지과학
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    • 제28권1호
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    • pp.27-42
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    • 2017
  • 스트룹 효과(Stroop, 1935)는 매우 신뢰롭게 관찰되는 현상으로 이를 응용한 다양한 연구들이 존재한다. 전통적인 스트룹 실험에서는 색과 색 이름을 실험자극으로 사용하였으나 이후 연구들은 어떤 색(예: green)과 그 색을 전형적으로 보여주는 대상의 이름 (예: grass)을 사용한 경우에도 일치 혹은 불일치 조건에 따라 유사한 효과가 발생한다는 것을 보고하였다(Klein, 1964). 그런데 의미표상(semantic representation)의 검증을 위해 스트룹 효과를 활용한 기존 연구들은 대부분 구체적인 대상들과 색의 연합을 검증했기 때문에 구체명사(concrete noun)와 그에 상응하는 색 이름을 연구에 활용하였다(예: Dalrymple-Alford, 1968, 1972; Klein, 1964). 그런데 최근 Sherman과 Clore(2009)는 구체적 대상이 없는 단어의 도덕적인 의미(예: honesty, crime)에 따라 흰색 혹은 검은색으로 제시되었을 때에도 색에 대한 반응이 빨라지거나 느려진다는 것을 보고하였다. 이에 근거하여 본 연구에서는 스트룹 과제를 사용하여 형용사의 온열감각 차원의 의미 (예: 따스한, 냉정한)와 색 온도 (따뜻한 색, 차가운 색)의 연합을 스트룹 과제를 통해 검증하였다. 그 결과 형용사의 온열차원의 의미와 색 온도가 불일치할 때 보다 일치할 때 참가자들은 색에 대해 더 빠르게 반응한다는 것을 확인할 수 있었으며, 형용사의 의미와 색 온도 간의 상호작용을 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과는 스트룹 관련 연구들에서 주로 사용해온 구체명사가 아닌 추상적인 형용사에서도 스트룹 효과가 발생한다는 것을 보여주었다는 점에서 기존 연구들과 차이점을 가진다. 또한 무채색을 사용한 Sherman과 Clore(2009)의 연구와 달리 색상을 사용한 경우에도 단어의 의미에 따라 스트룹 효과를 획득할 수 있다는 새로운 결과를 보여준다.

영상 객체의 특징 추출을 이용한 내용 기반 영상 검색 시스템 (Content-Based Image Retrieval System using Feature Extraction of Image Objects)

  • 정세환;서광규
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.59-65
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    • 2004
  • This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.

UV경화성 수지-고분자 복합재료의 경화 특성 (Curing Properties of UV-curable Resin-Polymer Composite Materials)

  • 정원식;남수용
    • 한국인쇄학회:학술대회논문집
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    • 한국인쇄학회 1998년도 추계 논문 발표회 논문집
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    • pp.16-21
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    • 1998
  • Spectral reflrectance of the object should be mesured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multidemensional space; Generally we can obtain only three-channel data from input device such as CCD camera, color scanner etc. The estimation from three dimernsional to multidimension can be achieved using principal components of spectral reflectance. In this paper, A method to predict the spectral reflectance of skin color taken by 3-channel input device is discribed. To confirm this method, we simulate color represent under various illuminants about yellow, white and colored women face.

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상이한 스펙트럼을 가지는 객체간의 RGB 색상 차이를 최대학화기 위한 최적조명 (Optimal Illumination for Maximizing the RGB Distance between Objects with Different Spectra)

  • 서동균;이문현;서병국;박종일
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.263-269
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    • 2009
  • An object's color and intensity are determined by its spectral reflectance and illumination. Therefore, the illumination plays a key role in forming the appearance of the object in a scene. In this paper, we focus on color distinction of objects and derive the optimal illumination conditions to maximize the distance between objects in the RGB color space. As a practical approach the optimal illumination is composed by deriving the optimal linear combinations given a set of LED light sources. The effectiveness of our approach is shown through experimental results using an endoscope system.