In this paper, we propose an implementation of pH reader on Android smart phone by using Eclipse and SDK. After taking a picture of pH spectrum and tested litmus paper at the same time, we save the picture. From the picture, reference values in RGB and YUB of all pH color in the spectrum are obtained and then those of a chosen point by user in the litmus paper are to be compared with. The distances between the reference colors and the litmus paper's color are measured by Euclidean distance in RGB or YUB coordinate. The nearest two pH values are taken to find the weighted average of the result. Series of test show the proposed scheme is feasible and has performance within 10% error.
본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
The military is facing a continuous decrease in personnel, and in order to cope with potential accidents and challenges in operations, efforts are being made to reduce the direct involvement of personnel by utilizing the latest technologies. Recently, the use of various sensors related to Manned-Unmanned Teaming and artificial intelligence technologies has gained attention, emphasizing the need for flexible utilization methods. In this paper, we propose four dataset construction methods that can be used for effective training of robots that can be deployed in military operations, utilizing not only RGB image data but also data acquired from IR image sensors. Since there is no publicly available dataset that combines RGB and IR image data, we directly acquired the dataset within buildings. The input values were constructed by combining RGB and IR image sensor data, taking into account the field of view, resolution, and channel values of both sensors. We compared the proposed method with conventional RGB image data classification training using the same learning model. By employing the proposed image data fusion method, we observed improved stability in training loss and approximately 3% higher accuracy.
Purpose : The purpose of this study was to analyze skin reactions induced by ultraviolet irradiation using digital imagery. Methods : We recruited 15 women and ultraviolet irradiation was applied to their lumbar area. (The degree of inflammatory reaction was set on the basis of the third erythema dose. Image analysis was divided by Photoshop CS (8 bit RGB scale and gray scale). Then, images were processes using Image Pro Plus 4.5 program analyzing R, G, B, chromatic red value, luminance value and gray value. Results : As a result of analyzing changes in RGB scale, there were statistically significant differences in R, G, and chromatic red values. As a result of analyzing changes in gray scale, there were statistically significant differences in gray value. Analysis of changes in B and luminance values showed that there was no statistically significant difference. Conclusion : This study found that ultraviolet irradiation had influence on RGB and gray scale. These results suggest that changes to digital images on skin reaction by ultraviolet irradiation are related to erythema. In particular, these changes are related to R and gray values.
LCD의 광 효율을 향상시키기 위해 LCD backlight unit (BLU)의 광원으로 적색, 녹색, 청색의 광원을 사용하였으며, RGB 광은 lenticular lens array (LLA)를 통해 집광되어 각각 컬러 필터의 적색, 녹색, 청색 필터에 색일치되는 조건으로 광이 지나도록 설계하여 시뮬레이션하였다. 광원의 위치에 따라 Type-A와 Type-B 두 가지 방식으로 시뮬레이션을 진행하였으며, 그 결과 LLA를 사용하지 않았을 때와 비교하여 Type-A는 휘도가 210%로 상승하였으며, Type-B는 270% 상승함을 확인하였다. LLA의 최적의 조건은 렌즈의 높이가 $25{\mu}m$, 렌즈 간의 간격이 $3{\mu}m$일 때, 효율이 최대가 됨을 확인하였다.
최근 현장검사장치의 소형화 및 디지털화가 급격히 빠르게 진화하고 있다. 뇨검사는 일반인이 요시험지인 딥스틱을 이용하여 시각적인 색비교를 통해 자가진단이 가능하기에 색인지 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 요시험지검사에 사용되는 딥스틱(Dipstick Pad)의 색 변화를 스마트폰 카메라를 이용하여 얻어진 이미지로부터 RGB 값을 분석하였다. 비교 대상은 가장 많이 검사하는 질환으로 당뇨 증상과 관련 있는 요소인 당, 케톤체, pH의 양적변화에 대한 뇨 색 변화를 관찰하였다. 본 실험에서 일반적인 조도의 영향을 기준으로 밝은 조도와 어두운 조도 조건에서 뇨시험지상의 색변화에서 추출된 RGB값의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 밝은 조도 조건에서의 색상 추출값이 높고 농도에 따른 반영이 잘 이루어지는 반면 낮은 조도 영역에는 색상 추출값이 낮게 나타났다. 따라서, 색 분리 알고리즘의 문제점을 개선하고자 RGB 수치의 변화값을 제시하였다.
Interpolation based information hiding methods are widely used to get information security. Conventional interpolation methods use the neighboring pixel value and simple calculation like average to embed secret bit stream into the image. But these information hiding methods are not appropriate to color images like military images because the characteristics of military images are not considered and these methods are restricted in grayscale images. In this paper, the new information hiding method based on interpolation using RGB pixel values of color image is proposed and the effectiveness is analyzed through experiments.
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.
본 연구의 목적은 헤어컬러디자인 기법 중 그라데이션 기법 분석을 통해 디자이너의 헤어컬러디자인 제작물을 일관되게 제작할 수 있는 헤어 컬러 작업 계획의 기초자료로 제시하고자한다. 연구 방법은 2022년부터 2023년 9월 15일까지 대중 매체에 나타난 여성의 사진 10개를 선정하여, Adobe Photoshop CS6의 Eyedropper Tool로 컬러 칩과 RGB 값을 추출하여 컬러 칩의 RGB 값을 Munsell Conversion(version 12.1.13a)의 HV/C 값으로 데이터화하였다. 추출된 데이터를 바탕으로 배색 스케일에 데이터를 표기하여 여자 대중 스타들의 그라데이션 헤어컬러를 분석하였다. 그 결과 I.R.I 배색 이미지 스케일에서 여성 대중 스타의 배색 스케일은 부드러움보다 딱딱함의 이미지가 두드러지게 나타났다. 또한 동적임 보다는 정적임에 집중되어 있음을 확인할 수 있었다. 헤어 컬러에 따른 배색 이미지로는 고상한, 점잖은, 우아한, 은은한 과 같은 형용사로 추출되었다. 이를 적용한 주제로 3점의 헤어스타일을 제작하였다.
본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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