• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.4
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• pp.541-550
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• 1994

A true color image is needed many data on the occasion of the transmission and storage. Therefore, we want to describe color image by a minority data without unreasonableness at eyesight. In this paper, it is presented 256 colormap construction method in RGB, YIQ/YUV space and common colormap expression method at merge between colormaps by reason of dissimilar original color image to display at a monitor for each other colormap at the same time. In comparison with processed result in RGB, YIQ/YUV space, it was measured by PSNR, standard variation, and edge preservation rate using sobel operator. Process time is 3second in colormap construction and 2second in merge between colormaps. In the PSNR value, RGB space has higher 0.15, 0.34 on an average than YIQ and YUV spae. Standard variation has lower in 0.15, 0.41 on an average than Yiq and YUV space. But in the data compression, YIQ/YUV space have about 1/3 compression efficiency than RGB space by reason of use to only 4bit of 8bit in color component.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.1
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• pp.215-222
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• 1998

프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB,YIQ나 CMYK와 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 많은 계산 시간이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 국부적 지역 탐색법을 사용하였으며, 압축률 향상을 위해 각 채널마다 사람의 눈에 느껴지는 민감성의 정도가 다른 YIQ 모델을 사용하여 I나 Q 채널보다 Y채널에 더 많은 비트를 할당하였다. 각각의 치역 블록에 대하여 Y채널에 가장 잘 매칭이 되는 정의역 블록을 찾았으며, I와 Q 채널을 위해서는 잘 매칭이 되는 대응 블록을 이용하였다. 따라서 각각의 YIQ채널을 위한 최적의 변환식을 계산하는 과정에서 단지 하나의 기하학적인 변환식(변환과 선택된 정의역 블록의 주소)만이 필요할 뿐이다. 이러한 접근 방법은 기존의 부호화 방법들과 비교해 볼 때 부호화 시간의 단축과 압축률 향상을 동시에 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.249-252
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• 2003

본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.455-457
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• 1998

동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2003.06a
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• pp.83-83
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• 2003

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3995-4003
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• 2000

This paper describes a method that extracts the region of car-licence plates in color images of private and commercial cars. To extract car-licence plates, we use the feature that car-licence plate regions have regular colors according to the kinds of cars. In this paper, we propose the method that combines H component of HSI color model and Q component of YIQ color model. To improve efficiency of the process, we cxplore lines ill a car image by a regular interval in a bottom-up style. As a result, the extraction rates by only H-component. only by Q- component. and by combined Hand Q, are 53.6%, 82.1%, and 94.6% respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.528-531
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• 2003

Recognition of licence plate becomes a key issue to many traffic related application such as road traffic monitoring or parking lots access control. In this paper, the brightness, YIQ and HSI methods were used to locate a license. After the characters in license plate were extracted, template matching method was applied for character recognitions. To test the performance of the proposed algorithm, images of seventy vehicle were tested. The success rates for license plate and character recognition were approximately 99%, and 96%, respectively

• Journal of IKEEE
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• v.2 no.2 s.3
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• pp.185-193
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• 1998

Fractal-based monochrome image coding method can be easily applied for color image compression by splitting the color image into different primary spectral channels such as RGB, YIQ or $YC_bC_r$, and encoding each channel independently According to this method, it needs to repeat the fractal coding for each channel, so it have the problem of encoding time. In this paper, a fractal-based coder for color still image is proposed which features the enhancement of compression rate and the reduction of coding time. As the result of the experiment where the proposed algorithm is applied far color images, the compression rate is enhanced by 28 : 1 above with average PSNR value $28{\sim}29[dB]$, do not lossless encoding process using JPEG. And the encoding time is reduced by maximum 11.5 %.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.10 no.4
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• pp.263-270
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• 2016

This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, There applied to 24-bpp color image compression and image techniques. The result did not occur a loss in the image quality of the image when using the encoding method, such as almost to the color in the YIQ image compression rate and image quality, such as RGB images and showed good.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.5
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• pp.773-780
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• 2009

This study proposed a face region detection algorithm using fuzzy inference of pixel hue and intensity. The proposed algorithm is composed of light compensate and face detection. The light compensation process performs calibration for the change of light. The face detection process evaluates similarity by generating membership functions using as feature parameters hue and intensity calculated from 20 skin color models. From the extracted face region candidate, the eyes were detected with element C of color model CMY, and the mouth was detected with element Q of color model YIQ, the face region was detected based on the knowledge of an ordinary face. The result of experiment are conducted with frontal face color images of face as input images, the method detected the face region regardless of the position and size of face images.