본 논문에서는 효과적인 영상검색을 위한 특징으로 칼라 크로스-코렐로그램(color cross-correlogram)을 제안한다. 칼라 크로스-코렐로그램은 영상에서 일정 거리에 있는 두 화소에서 다른 칼라가 나타날 확률을 나타낸 것으로, 영상에 존재하는 하나의 칼라를 가지는 영역의 크기 정보를 포함하지 않는다 그래서 영상에 존재하는 영역의 크기 변화에 대해 강인하게 영상을 검색할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 영상의 물체 크기 변화에 강인하게 영상을 검색할 수 있음을 확인하였고, 칼라 코렐로그램을 이용한 검색보다 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
For last several decades, the color correction methods have been proposed for HDR(high dynamic range) images. However, color distortion problems take place after correcting the colors such as halos, dominant color as well known. Accordingly, this article presents a novel approach in which the method consists of tone-mapping method and cone response function. In the proposed method, the tone mapping method is used to improve the contrast in the given HDR image based on chromatic and achromatic based on the CIEXYZ tristimulus value, expressed in c/m2. The cone response function is used to deal with mismatch between corrected image and displayed image as well as to estimate various human visual effects based on the CMCAT2000 color appearance model. The experimental results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conventional method in subjective and quantitative quality, and color reproduction.
본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.
In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.
Background: This study was aimed to establish the systematic management methods of tar color additives used in Korea for drugs and quasi-drugs. Although tar color additives have been used in various areas, safety problems are continuously being reported by several studies. For that reason, major countries like US, Japan, Europe are trying to update the safety information of tar color additives and the related management methods, and Korea also need to complement them based on the updated information for their safer use. Method: This report includes the compared information of all legally used tar color additives of each country, such as color additive name, compound name and chemical abstracts service registry number. Conclusion: It is expected that these investigated results will be useful as the basic materials for proper management guidelines of tar color additives in Korea.
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.
Generally, skin color information has been widely used at the face region extraction step of the face region recognition process. But many experimental results show that they are very sensitive to the given threshold range which is used to extract the face regions at the input image. In this paper, we propose a face region extraction algorithm based on an adaptive range decision for skin color. First we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range for skin color extraction. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face region. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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