• Title/Summary/Keyword: color clustering

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Character Extraction from Color Map Image Using Interactive Clustering (대화식 클러스터링 기법을 이용한 칼라 지도의 문자 영역 추출에 관한 연구)

  • Ahn, Chang;Park, Chan-Jung;Rhee, Sang-Burm
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.1
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    • pp.270-279
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    • 1997
  • The conversion of printed maps into computerized databases is an enormous task. Thus the automation of the conversion process is essential. Efficient computer representation of printed maps and line drawings depends on codes assigned to characters, symbols, and vector representation of the graphics. In many cases, maps are constructed in a number of layers, where each layer is printed in a distinct color, and it represents a subset of the map information. In order to properly represent the character layer from color map images, an interactive clustering and character extraction technique is proposed. Character is usually separated from graphics by extracting and classifying connected components in the image. But this procedure fails, when characters touch or overlap lines-something that occurs often in land register maps. By vectorizing line segments, the touched characters and numbers are extracted. The algorithm proposed in this paper is intended to contribute towards the solution of the color image clustering and touched character problem.

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Three-Level Color Clustering Algorithm for Binarizing Scene Text Images (자연영상 텍스트 이진화를 위한 3단계 색상 군집화 알고리즘)

  • Kim Ji-Soo;Kim Soo-Hyung
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.12B no.7 s.103
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    • pp.737-744
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    • 2005
  • In this paper, we propose a three-level color clustering algerian for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image Is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over $35\%$.

Recognition of Color Harmony for Sensitivity Recognition (감성인식을 위한 색채 조화 인식)

  • Baek, Jeong-Uk;Shin, Seong-Yoon;Rhee, Yang-Won
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.173-174
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    • 2009
  • Color harmony will look good formative elements of the basic lines, shapes and colors. In this paper, we present the implementation of Johannes Itten's color balance. Yellow, red, blue, on the basis of the first color mixing between the index and second color is placed. 12 color balance made by placing a third color between the first color and second color. we recognize this 12 color balance. Edge is detected using the Canny edge operator and labeling and clustering was expressed through the colors.

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Solar Cell Classification using Gaussian Mixture Models (가우시안 혼합모델을 이용한 솔라셀 색상분류)

  • Ko, Jin-Seok;Rheem, Jae-Yeol
    • Journal of the Semiconductor & Display Technology
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    • v.10 no.2
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    • pp.1-5
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    • 2011
  • In recent years, worldwide production of solar wafers increased rapidly. Therefore, the solar wafer technology in the developed countries already has become an industry, and related industries such as solar wafer manufacturing equipment have developed rapidly. In this paper we propose the color classification method of the polycrystalline solar wafer that needed in manufacturing equipment. The solar wafer produced in the manufacturing process does not have a uniform color. Therefore, the solar wafer panels made with insensitive color uniformity will fall off the aesthetics. Gaussian mixture models (GMM) are among the most statistically mature methods for clustering and we use the Gaussian mixture models for the classification of the polycrystalline solar wafers. In addition, we compare the performance of the color feature vector from various color space for color classification. Experimental results show that the feature vector from YCbCr color space has the most efficient performance and the correct classification rate is 97.4%.

Color Image Segmentation based on Clustering using Color Space Distance and Neighborhood Relation Among Pixels (픽셀간의 칼라공간에서의 거리와 이웃관계를 고려하는 클러스터링을 통한 칼라영상 분할)

  • Lee, Hwa-Jeong;Kim, Hwang-Su
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.10
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    • pp.1038-1045
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    • 2000
  • 본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 칼라영상의 한 픽셀은 칼라정보(R.G.B)와 위치정보(x.y)를 가진다. 대개의 칼라공간에서의 클러스터링방법은 픽셀을 (R,G,B)공간으로 변환후 (R,G,B)공간상의 분포만을 이용하지만 여기서는(R,G,B)와 (x.y)모두를 사용하여 클러스터링함으로 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 중력 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법은 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. 중력 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법(K-means)에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

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Image Clustering using Improved Neural Network Algorithm (개선된 신경망 알고리즘을 이용한 영상 클러스터링)

  • 박상성;이만희;유헌우;문호석;장동식
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.10 no.7
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    • pp.597-603
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    • 2004
  • In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.

An Efficient Clustering Based Image Retrieval using Color and Shape features (색상 및 형태 정보를 이용한 클러스터링 기반의 효과적인 이미지 검색 기법)

  • 이근섭;조정원;최병욱
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.363-366
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    • 2000
  • 이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

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Lip Detection Algorithm Using Color Clustering (색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘)

  • Jeong, Jongmyeon;Choi, Jiyun;Seo, Ji Hyuk;Lee, Se Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.277-278
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    • 2012
  • 본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.

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Automatic Intelligent Asymmetry Detection Using Digital Infrared Imaging with K-Means Clustering

  • Kim, Kwang Baek;Song, Doo Hoen
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • v.15 no.3
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    • pp.180-185
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    • 2015
  • Digital infrared thermal imaging is a non-invasive adjunctive diagnostic technique that allows an examiner to visualize and quantify changes in skin surface temperature. The asymmetry of temperature differences between the diseased and the contralateral healthy body parts can be automatically analyzed and has been studied in many areas of medical science. In this paper, we propose a method for intelligent automatic asymmetry detection based on a K-means analysis and a YCbCr color model. The implemented software successfully visualizes an asymmetric distribution of colors with respect to the patients’ health status.

Variant Traffic Signs Recognition by the Sequential Color-based Clustering and Circular Tracing (순차적 색 정보 기반 군집화와 원형 추적법에 의한 변형된 교통 표지판 인식)

  • Lee, Woo-Beom
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.103-106
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    • 2008
  • 본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.