• 제목/요약/키워드: RGB 색상

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영상의 색상분석을 사용한 대기 열화 영상의 가시성 향상 (Enhancement of Atmospherically Degraded Images Using Color Analysis)

  • 윤인혜;김동균;백준기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권1호
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    • pp.67-72
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    • 2012
  • 본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.

직물의 색상검사에서 스캐너의 편차 보정 (Calibration of Scanner at Color Inspection of printed Texture)

  • 정병묵;조지승;박무진
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.383-386
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    • 2002
  • It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.

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타일 정렬을 이용한 이미지 검색 알고리즘 (Image Search Algorithm with Tile Alignment)

  • 박웅;전호윤;신종우;전명재;조환규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.712-714
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    • 2004
  • 인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.

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아두이노와 컬러센서를 이용한 색상 감지 기술 (Color Sensing Technology using Arduino and Color Sensor)

  • 송두섭;염호준;박상수
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.13-17
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    • 2024
  • 컬러 센서는 인체를 포함한 물체의 사진을 촬영하여 모니터로 재현해 줄 대 사용하는 광학 센서이다. 컬러 센서는 물체에서 나오는 적색, 녹색, 청색의 빛을 각각 정량화하여 디지털 숫자로 표현하며, 그 값들을 비교하거나 혹은 그 비율을 비교하여 물체의 상태를 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모니터에서 발현되는 표준 색상을 컬러 센서로 측정하여 서로간의 적색, 녹색, 청색 성분의 크기 즉 RGB 값들을 비교하였다. 컬러 센서 TCS 34725로 측정하였을 때 컴퓨터에서 발생시키는 빛이 적색, 녹색, 청색 빛 중 한 개 혹은 두 개의 빛 만으로 구성되어 있는 경우에도 컬러 센서는 세 가지 성분을 모두 검출하였다. 또한 같은 RGB 값을 가지는 두 가지 모니터의 색상도 컬러 센서로 측정하면 서로 다른 RGB 값이 측정되었다. 이 결과들은 모니터에 색상을 발현하는 데 이용되는 컬러 필터들의 불완전함과 컬러 센서에 사용되는 포토다이오드 들이 광 특성이 불완전하기 때문이라고 할 수 있다. 물체를 촬영하여 그 색상으로 그 물체의 상태를 판단할 때는 동일한 기종의 카메라 혹은 스마트 폰을 이용해야 할 것이다

색상 차를 이용하는 영역 병합에 기반한 칼라영상 분할 알고리즘 (A Color Image Segmentation Algorithm based on Region Merging using Hue Differences)

  • 박영식
    • 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.

색상에 반응하는 융복합 조명 책꽂이 제작에 관한 연구 (A Study on the Production of a Convergence Color-Responsive Lighting Bookcase)

  • 강희라
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권6호
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    • pp.267-273
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    • 2015
  • 자칫 지루하게 느껴질 수 있는 책꽂이를 사용자의 행위에 의해 색상을 변화 시키며 즐길 수 있는 조명의 기능을 포함한 새로운 개념의 책꽂이로 디자인 하였다. 책꽂이의 조명을 탈착 가능하도록 디자인 하여 조명만을 따로 사용할 수도 있고, 조명 책꽂이는 모듈화 되어 있으며 메인 조명 책꽂이는 MCU(Micro Controller Unit), RGB LED와 컬러센서를 포함하고 있어 조명 책꽂이를 중심으로 아홉 개까지 네 방향으로 확장이 가능하다. 확장 가능한 다수의 조명 책꽂이는 MCU와 컬러센서를 내장하고 있지 않으며 단지 RGB LED만이 설치되어 있고 전원은 메인조명 책꽂이에서 공급 받을 수 있는 배선장치만을 가지고 있다. 메인 조명 책꽂이를 통해 전원과 색상 신호만을 전달 받아 서브 조명 책꽂이들은 조명의 색상을 변화 시킬 수 있다. 또한 사물인터넷의 기능을 포함한다. 본 연구는 이러한 센서를 이용해 책꽂이의 조명을 조절할 수 있는 모듈화된 디자인 제품의 제안이다.

색상 그룹핑과 클러스터링을 이용한 회화 작품의 자동 팔레트 추출 (Automatic Color Palette Extraction for Paintings Using Color Grouping and Clustering)

  • 이익기;이창하;박재화
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제35권7호
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    • pp.340-353
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    • 2008
  • 화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

스캐너를 이용한 직물의 색상검사기 개발 (Development of Color Inspection System of Printed Texture using Scanner)

  • 조지승;정병묵;박무진
    • 한국정밀공학회지
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    • 제20권8호
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    • pp.70-75
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    • 2003
  • It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.

RGB 배열과 칼라 그레이-레벨에 기반한 영상검색 시스템 (Image Retrieval System based on RGB Array and Color Gray-Level)

  • 김태옥;김형범;정영철;이승학;박종안
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.273-274
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    • 2006
  • 칼라기반 영상 검색에서 칼라의 색상 정보를 이용하는 기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라의 색상 정보와 명암 정보인 Gray-level의 특징자를 이용해서 영상을 검색하는 시스템을 제안한다. 칼라영상의 RGB 각각의 픽셀 값들을 R값, G값, B값의 크기순으로 배열하고 칼라 그레이-레벨을 구한 뒤 양자화 한다. 이러한 칼라의 특징 정보를 사용함으로써 이미지의 확대, 축소, 회전에도 강인한 검색을 할 수 있음을 실험을 통하여 성능의 우수함을 보였다.

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새로운 RGB영역 변환을 이용한 Skin Color Detection에 관한 연구 (A Study on New RGB Space Transformation for Skin Color Detection)

  • 정원석;이형지;정재호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.915-918
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    • 2000
  • 본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴 검출 방법에 비해 얼굴개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

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