• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.37-44
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• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.272-280
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• 2015

This paper proposes color databases that can be used for various purposes for people with a color vision deficiency (CVD). The purpose of this paper is to group colors within the sRGB gamut into the CIE $L^*a^*b^*$ color space using the Brettel algorithm to simulate the representative colors of each group into colors visible to people with a CVD, and to establish a confusion line database by comparing colors that might cause confusion for people with different types of color vision deficiency. The validity of the established confusion lines were verified by using an Ishihara chart. The different colors that confuse those with a CVD in an Ishihara chart are located in the same confusion line database for both protanopia and deutanopia. Instead of the 3D RGB color space, we have grouped confusion colors to the CIE $L^*a^*b^*$ space coordinates in a more distinctive and intuitive manner, and can establish a database of colors that can be perceived by people with a CVD more accurately. Editor - Highlight - Do these changes reflect the intended meaning? If not, please rephrase as intended.