The principal objective of this research is to evaluate the laboratory mechanical characteristics of color asphalt binders and mixtures. The dynamic shear rheometer (DSR) tests were performed to analyze the viscous and elastic behavior of asphalt binders. Various tests were also conducted to investigate the laboratory performance characteristics of color asphalt mixtures. The test results revealed that the values of $G^*$ and ${\delta}$ of modified color binders were higher than those of the conventional binders at low temperatures. These results are expected to increase the thermal cracking resistance of asphalt mixtures at low temperatures. It should be noted that the color asphalt mixtures with modified asphalt binder can be widely used as a common pavement material with a proper mix design.
In this paper, a new content-based color image retrieval method is proposed, in which both the color content and the spatial relationship of image have been taken into account. In order to represent the spatial distribution information of image, a disorder matrix, which has the invariance to the rotation and translation of the image content, has been designed. This is based on multi-resolution color-spatial information. We present our algorithm in the following section, and then verified the search results with comparison to other methods, such as color histogram, wavelet histogram, correlogram and wavelet correlogram. Experimental results with various types of images show that the proposed method not only achieves a high image retrieval performance but also improve the retrieval precision.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.231-239
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2005
This paper describes a new algorithm for pixel-based skin color detection to differentiate human form in color images by the ratio of R to H. In order to detect skin color efficiently, we examine the distribution of the R, G and B color elements combining to constitute the skin color in various color images. It shows that R is located in a narrower area than G and B on the RGB color space. And skin color is more related to R than G and B. Meanwhile, when the color image is transformed to the HSI color space, the S is variously changed in accordance with skin colors. The I is changed in accordance with the quantity and angle of light. But the H is less influenced by other conditions except for color. On the basis of the aforementioned study, we propose that the threshold for skin color detection is decided by the ratio of R to H. The proposed method narrows down the range of threshold, detects more skin color and reduces mis-detection of skin color in comparison to detection by R or H. In experimentation. it shows that the proposed algorithm overcomes changes of brightness and color to detect skin color in color images.
The purpose of this study was to analyse the previous color studies. A number of publications and journals were reviewed and analyzed carefully. The results of review and analysis were as follows : There were many different subjects in color studies and they were usually categorized into ten fundamental groups : color preferences, color image/symbol/association of ideas, emotion and colors, image making with colors, colors related with consumers' decision making, traditional colors, semantic color description, color plan of apparel merchandise, influential factors on colors, and color coordination preferences. In general, the color preference studies are conducted most actively, and they are followed by the studies of color image/symbol/association of ideas and traditional colors. In the previous studies on the color preferences, they provided sufficient amount of information on the preferred colors and the preferred apparel colors. however, they lacked in providing appropriate explanation on how these color preferences were related with colors in fashion. Also, there have been no thorough studies that questioned the reliability of measurement methods for obtaining color preference data. The authors also realized that it was extremely difficult to find any related publications on the studies that focus various influential variables on the disagreement between the preferred color and preferred apparel color. Thus, this study directed the future studies to solve the problem discussed above.
객체분할은 영상처리와 컴퓨터비전분야의 상당히 어려운 연구대상이다. 그레이스케일 영상에 대한 영상분할은 매우 많은 방법이 발표되었으며 다양한 영상특징과 처리방법이 제시되었다. 이러한 방법들은 대개 자연상태의 칼라 영상에 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 기하학적인 Active Contour 모델의 수정된 형태, 즉 거리정규화레벨셋(distance regularized level set evolution: DRLSE)을 이용한 방법을 제시하여 스피드 함수가 이러한 칼라요소를 반영하도록 하였으며 실험결과 정확성과 시간효율성에 있어서 우수한 결과를 보여주었다.
최근 차세대 디스플레이로 각광받고 있는 OLED는 다양한 장점들을 가지고 있다. 하지만 발광 소자간의 광효율의 불균형으로 인해 표현하고자 하는 색감이 붕괴된다. 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 적은 자원으로 RGB 채널의 불균형문제를 해결 하고 효율이 약한 채널이 넓은 색상 표현 범위를 가질 수 있도록 하는 Adaptive Color Shifter(ACS)를 제안하였다. 제안하는 ACS를 다양한 영상에 적용하여 시뮬레이션 하고 색상 히스토그램과 CIE-1931 xyz 색 공간을 이용하여 수치적인 분석을 하였다.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.
For the autonomy of a mobile robot it is first needed to know its position and orientation. Various methods of estimating the position of a robot have been developed. However, it is still difficult to localize the robot without any initial position or orientation. In this paper we present the method how to make the colored map and how to calculate the position and direction of a robot using the angle data of an omnidirectional image. The wall of the map is rendered with the corresponding color images and the color histograms of images and the coordinates of feature points are stored in the map. Then a mobile robot gets the color omnidirectional image at arbitrary position and orientation, segments it and recognizes objects by multiple color indexing. Using the information of recognized objects robot can have enough feature points and localize itself.
본 논문은 인간의 Perception을 기준으로 인간이 구분할 수 있는 다양한 Display들의 Color Gamut 체적들을 정량적으로 평가하는 방법을 제안하였다. 기존의 Color Gamut의 크기를 구하는 방법은 CIE-u'v' 좌표계에서 R, G, B Primaries의 좌표에 해당하는 꼭지점으로 이루어진 삼각형의 넓이를 구함으로써 표현할 수 있는 Color의 개수를 구하였다 그러나 이 방법은 CIE-UCS Chart 자체가 2 Dimension이고, Non-Uniform Color Space이므로 정확하게 구했다고 할 수 없다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Uniform Color Space 인 CIE-L/sup */a/sup */b/sup */ 좌표계에서 3 차원 공간에서 Color의 개수를 구함으로써, 구분할 수 있는 Color Gamut의 체적을 인간의 Perception을 기준으로 평가하는 정량적인 기법에 대해 논하였고, 이를 4종류의 다양한 Display Type들에 적용, 그 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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