• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.4
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• pp.42-49
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• 2009

This paper proposes a driving current control method for a back light unit (BLU), consisting of red, green, and blue (RGB) light-emitting diodes (LEDs), whereby an RGB optical sensor is used to check the output color stimulus variation to enable a time-stable color stimulus for light emission by the RGB LED BLU. First, to obtain the present color stimulus information of the RGB LED BLU, an RGB to XYZ transform matrix is derived to enable CIEXYZ values to be calculated for the RGB LED BLU from the output values of an RGB optical sensor. The elements of the RGB to XYZ transform matrix are polynomial coefficients resulting from a polynomial regression. Next, to obtain the proper duty control values for the current supplied to the RGB LEDs, an XYZ to Duty transform matrix is derived to calculate the duty control values for the RGB LEDs from the target CIEXYZ values. The data used to derive the XYZ to Duty transform matrix are the CIEXYZ values for the RGB LED BLU estimated from the output values of the RGB optical sensor and corresponding duty control values applied to the RGB LEDs for the present, first preceding, and second preceding sequential check points. With every fixed-interval check of the color stimulus of the RGB LED BLU, the XYZ to Duty transform matrix changes adaptively according to the present lighting condition of the RGB LED BLU, thereby allowing the RGB LED BLU to emit the target color stimulus in a time-stable format regardless of changes in the lighting condition of the RGB LEDs.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.12 no.1
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• pp.66-75
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• 2010

The authors argues that the current road updating system based on traditional aerial photograph or multi-spectral satellite image appears to be non-user friendly due to lack of the frequent cartographic representation for the new construction sites. Google Earth are currently being emerged as one of important places to extract road features since the RGB satellite image with high multi-temporal resolution can be accessed freely over large areas. This paper is primarily intended to evaluate optimal threshold of RGB pixel values to extract road features from Google Earth. An empirical study for five experimental sites was conducted to confirm how a RGB picture provided Google Earth can be used to extact the road feature. The results indicate that optimal threshold of RGB pixel values to extract road features was identified as 126, 125, 127 for manual operation which corresponds to 25%, 30%, 19%. Also, it was found that display scale difference of Google Earth was not very influential in tracking required RGB pixel value. As a result the 61cm resolution of Quickbird RGB data has shown the potential to realistically identified the major type of road feature by large scale spatial precision while the typical algorithm revealed successfully the area-wide optimal threshold of RGB pixel for road appeared in the study area.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.17 no.4
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• pp.425-433
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• 2012

Purpose: Basic design of virtual colored overlay, film overlay, colored lenses and colored glasses for people with Scotopic Sensitivity Syndrome. Methods: I calculated sRGB and RGB values of the overlays from measured data. I evaluated the relationship between the combinational chromaticities composed of Galaxy Tab white background and film overlays and the chromaticities of pure film overlays. Results: Implementable sRGB and RGB values of the overlays is calculated. The chromaticities of film overlays are different from them with white paper background and them with Galaxy Tab's white background, but showed a certain relationship between them. Light transmittances of Intuitive Overlay are the most (59%-79%) among them and average light reflectance of Reading Ruler is least(8%). Conclusions: The sRGB values and the RGB values are directly applicable to implement assistive tools and the light transmittances are used to calculate ${\alpha}$, transparency of virtual overlay in IT devices. It is recommended to consider the chromaticity of white color in implementing virtual colored overlay in the case which the chromaticity is considerably different to theoretical chromaticity of white color.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.109-125
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• 2019

As interest on intelligent search engines increases, various studies have been conducted to extract and utilize the features related to products intelligencely. In particular, when users search for goods in e-commerce search engines, the 'color' of a product is an important feature that describes the product. Therefore, it is necessary to deal with the synonyms of color terms in order to produce accurate results to user's color-related queries. Previous studies have suggested dictionary-based approach to process synonyms for color features. However, the dictionary-based approach has a limitation that it cannot handle unregistered color-related terms in user queries. In order to overcome the limitation of the conventional methods, this research proposes a model which extracts RGB values from an internet search engine in real time, and outputs similar color names based on designated color information. At first, a color term dictionary was constructed which includes color names and R, G, B values of each color from Korean color standard digital palette program and the Wikipedia color list for the basic color search. The dictionary has been made more robust by adding 138 color names converted from English color names to foreign words in Korean, and with corresponding RGB values. Therefore, the fininal color dictionary includes a total of 671 color names and corresponding RGB values. The method proposed in this research starts by searching for a specific color which a user searched for. Then, the presence of the searched color in the built-in color dictionary is checked. If there exists the color in the dictionary, the RGB values of the color in the dictioanry are used as reference values of the retrieved color. If the searched color does not exist in the dictionary, the top-5 Google image search results of the searched color are crawled and average RGB values are extracted in certain middle area of each image. To extract the RGB values in images, a variety of different ways was attempted since there are limits to simply obtain the average of the RGB values of the center area of images. As a result, clustering RGB values in image's certain area and making average value of the cluster with the highest density as the reference values showed the best performance. Based on the reference RGB values of the searched color, the RGB values of all the colors in the color dictionary constructed aforetime are compared. Then a color list is created with colors within the range of ${\pm}50$ for each R value, G value, and B value. Finally, using the Euclidean distance between the above results and the reference RGB values of the searched color, the color with the highest similarity from up to five colors becomes the final outcome. In order to evaluate the usefulness of the proposed method, we performed an experiment. In the experiment, 300 color names and corresponding color RGB values by the questionnaires were obtained. They are used to compare the RGB values obtained from four different methods including the proposed method. The average euclidean distance of CIE-Lab using our method was about 13.85, which showed a relatively low distance compared to 3088 for the case using synonym dictionary only and 30.38 for the case using the dictionary with Korean synonym website WordNet. The case which didn't use clustering method of the proposed method showed 13.88 of average euclidean distance, which implies the DBSCAN clustering of the proposed method can reduce the Euclidean distance. This research suggests a new color synonym processing method based on RGB values that combines the dictionary method with the real time synonym processing method for new color names. This method enables to get rid of the limit of the dictionary-based approach which is a conventional synonym processing method. This research can contribute to improve the intelligence of e-commerce search systems especially on the color searching feature.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.345-347
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• 1998

스캐너를 가지고 이미지를 스캔하면 RGB 값을 얻는다. 이 RGB 값은 스캐너의 빛을 인지하는 소자들의 하드웨어적인 특성이 더해진 장치 의존적인 값이다. 그래서 RGB 값은 왜곡된 칼라 정보를 가지고 있다. 그러므로 칼라 보정을 하기 위해서는 장치 독립적이 값으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 장치 독립적인 값을 구하기 위해서 칼라 샘플들을 XYZ로 계측한 값과 400nm에서 700nm 사이의 파장을 계측한 분광 반사값(Spectral reflectance value)을 가지고 스캐너의 칼라 보정을 구현하였다. 구현 방법으로는 신경회로망의 오차 역전파(Error Back Propagation) 알고리즘을 사용하였고 두 가지의 데이터를 가지고 실험했을 때의 결과와 장단점을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.494-496
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• 1998

디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.490-492
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• 2000

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

• 프린팅코리아
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• s.16
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• pp.152-157
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• 2003

우리가 흔히 얘기하는 RGB나 CMYK는 장비의 컬러 공간이다. 즉 이 값은 RGB 각 채널당 무채색에서 순색까지를 256단계로 나누어 놓은 값으로 장비의 특성에 따라 그 값이 표현하는 컬러는 다르다. 컬러에 대한 인식이 개인마다 다르듯이, 이미지를 만들어내는 각 장치(입력, 디스플레이, 출력)의 컬러 처리 방식도 매우 다양하다. 특정한 장치로 디스플레이하거나 스캔할 수 있는 컬러 범위는 기계적 특성에 따라 다르며 이러한 컬러 범위를 color gamut이라 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.419-420
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• 2020

본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.