• 제목/요약/키워드: RGB color information

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색상인식 감각화를 활용한 SAD모션 반응에 관한 연구 (A Study on the SAD Motion Reaction using Color Tone Cognizance Sensationalizing Method)

  • 김정의;박성일;고영혁
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.966-969
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    • 2006
  • 본 논문에서는 RGB 색상의 파장과 크기를 사운드로 생성할 수 있는 특성화된 주파수와 진폭으로 변환시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 입력된 동영상의 각 프레임에서 SAD를 통한 모션 에너지의 변화량에 따라 분할면의 반응을 4개로 나누고, 객체의 흐름과 움직임을 파악하였다. 또한, 칼라값을 통하여 동영상의 의미를 사운드로 모델링할 수 있음을 보였다.

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모바일 폰의 카메라와 LCD 모듈간의 RGB 참조표에 기반한 색 정합의 구현 (Implementation of the Color Matching Between Mobile Camera and Mobile LCD Based on RGB LUT)

  • 손창환;박기현;이철희;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권3호
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    • pp.25-33
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    • 2006
  • 본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.

개선된 S-curve 모델과 RGB 칼라 참조표를 이용한 모니터와 모바일 디스플레이 장치간 색 정합 (Color matching between monitor and mobile display device using improved S-curve model and RGB color LUT)

  • 박기현;이명영;이철희;하영호
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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    • pp.15-18
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    • 2003
  • This paper proposes a color matching 3D look-up table simplifying the complex color matching procedure between a monitor and a mobile display device. In order to perform color matching, it is necessary to process color of image in the device independent color space like CIEXYZ or CIELAB. We improved the S-curve model to have smaller characterization error than tolerance error. Also, as a result of the experiments, we concluded that the color matching look-up table with 64(4$\times$4$\times$4) is the smallest size allowing characterization error to be acceptable.

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인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹 (Color Image Watermarking Using Human Visual System)

  • 이주신
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.65-70
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    • 2013
  • 본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.

Improved LCD color performance using RGB gamma curve control

  • Lee, Seung-Woo;Lee, Jun-Pyo;Kim, Tae-Sung;Berkeley, Brian H.;Kim, Sang-Soo
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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    • pp.1291-1294
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    • 2006
  • The technique presented in this paper maximizes LCD color performance by way of advanced gamma control technology. First, two gamma curves corresponding to two sub-pixels are mixed to minimize gamma distortion off-axis, then RGB gamma curve control is used to establish accurate on-axis color. Independent RGB curve control for each sub-pixel improves the LCD's performance both on- and off-axis.

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Mapping of Fine Grayscale Data into the sRGB Color Space

  • Kikuchi, Hisakazu;Sto, Hiroto;Hasebe, Satoshi;Mizutani, Naoki;Muramatsu, Shogo;Sasaki, Shigenobe;Zhou, Zie;Sekine, Seishi;Abe, Yoshito;Nakashizuka, Makoto
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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    • pp.987-990
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    • 2002
  • Fine grayscale data exceeding 8 bits per pixel is mapped into the sRGB color space so as to be displayed on a 24-bit sRGB CRT monitor. The characteristics of the pseudo gray generated by mapping are investigated in terms of the CIELAB color difference and chromaticities.

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칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상 검색 (Contents-based Image Retrieval Using Color & Edge Information)

  • 박동원;안성옥
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.81-91
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    • 2005
  • 본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.

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컬러 입술영상과 주성분분석을 이용한 자동 독순 (Automatic Lipreading Using Color Lip Images and Principal Component Analysis)

  • 이종석;박철훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권3호
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    • pp.229-236
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    • 2008
  • 본 논문은 화자의 입술 움직임으로부터 음성을 인식하는 자동 독순에서 회색조 영상 대신 컬러 영상을 사용하는 것의 유용성에 대해 고찰한다. 먼저 인간의 독순 실험을 통해 컬러 정보가 인식 성능에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 다음으로 주성분분석을 이용한 자동 독순에서 회색조 또는 컬러 입술영상을 사용하는 경우에 대해 인식 성능을 비교한다. 다양한 컬러 좌표계에 대한 실험을 통해 컬러 영상의 사용으로 인식율이 향상됨을 보인다. 특히 RGB 좌표계를 사용했을 때 가장 좋은 성능을 얻으며, 회색조의 경우에 비해 잡음이 없는 환경에서는 4.7%, 잡음이 있는 경우 평균 13.0%의 상대적 오인식율 감소를 얻을 수 있음을 확인한다.

HSI 히스토그램에 기초한 이미지-사운드 변환 (Conversion of Image into Sound Based on HSI Histogram)

  • 김성일
    • 한국음향학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.142-148
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    • 2011
  • 본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.

신경회로망을 이용한 차량의 색상 인식 (Vehicle Color Recognition Using Neural-Network)

  • 김태형;이정화;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.731-734
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    • 2009
  • 본 논문에서는 차량을 포함하고 있는 영상에서 차량의 색상을 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서 차량의 색상 특징 벡터를 추출해 다층 신경회로망인 backpropagation 학습 알고리즘을 이용하여 차량의 색상을 인식하게 된다. backpropagation 학습 알고리즘의 입력으로 사용되는 특징벡터는 RGB와 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상 모델을 이용하여 색상 특징 벡터를 구성하고 각각 신경회로망의 입력으로 사용된다. 차량의 색상 인식은 가장 많이 발견되는 차량의 색상 가운데 7가지 색상으로 흰색, 은색, 검정색, 빨강색, 노란색, 파란색, 초록색으로 인식한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 차량을 포함하고 있는 영상을 이용하여 색상 인식 성능을 실험 하였다.

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