본 논문에서는 영상을 촬영한 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 피부색을 이용한 조명 색도 추정 방법은 Storring, Bianco 등이 제안하였다. Storring은 피부색 분포 특성, 완전 복사체 궤적을 이용하였으나 완전 복사체 궤적과 CIE-xy 자료의 연계성이 저하되는 문제가 있다. Bianco 등은 표준조명에서의 피부색 분포와 입력 영상의 피부색 분포를 대조하여 조명 색도를 추정하였다. 이 방법은 다양한 조명에서의 피부색을 최대한 많이 측정하고 확보하기가 어렵다. 제안한 방법은 피부색도 정보와 조명색도 간의 관계를 분석하여 임의의 입력 영상에 대한 조명 색도를 추정할 수 있다. 추정 방법은 분석단계와 테스트 단계로 구분되며, 데이터 셋을 분석 군과 테스트 군으로 분류하여 사용하였다. 분석 군의 모든 입력영상으로부터 각각 피부색 영역을 구하여 피부 색도를 계산한다. 피부 색도의 평균값 집합과 기준 조명 색도 집합의 상관 관계를 분석하여 사상을 구한다. 계산된 사상을 분석 군의 모든 입력 영상에 적용하여 조명 색도를 추정하고 기준 조명색도와의 오차를 계산하고, 오차의 변화가 없을 때까지 상기 과정을 반복하여 안정적인 사상을 구한다. 구해진 사상을 분석 단계와 유사하게 테스트 군 영상에 적용하여 조명 색도를 추정한다. 피부영역과 조명 기준정보가 포함된 데이터 셋이 독립적으로 존재하지 않기 때문에 인텔 TAU 데이터셋의 영상 일부를 이용하여 실험 데이터 셋을 구성하였다. 유사한 이론 기반의 기존 방법인 Finlayson에 비하여 40% 이상, Zhang에 대해서는 11%, Kim에 대해서는 16% 정도의 성능개선을 보였다.
The color distribution functions (CDFs) of globular clusters (GCs) in individual early-type galaxies show great diversity in their morphology. Based on the conventional "linear" relationship between colors and metallicities of GCs, the inferred GC metallicity distribution functions and thus their formation histories should be as diverse as they appear. In contrast, an alternative scenario rooted in the "nonlinear" nature of the color-to-metallicity transformation finds the various CDFs pointing systematically to a simple picture, i.e., such a high degree of variety stems predominately from only one parameter, the mean metallicity of GCs. The simulated CDFs of GCs aimed to reproduce 67 massive early-type galaxies from the ACS Virgo & Fornax Cluster Survey show that over 70% of the CDFs concur fully with the nonlinearity scenario. We discuss our new findings in terms of early-type galaxy formation in the cluster environment.
Color can stir up the feeling and the thinking of the human inside, and heals human's illness. The color of architecture is a systematic physical space of shape and color. In other words, color is a kind of visual language organizing a structure and interact with human. The color of hospital can be specially effective to heal the elderly. This study intends to help geriatric hospital in future to elevate remedial value and indicate basic data for adapted the elderly environment. NCS is a kind of color system based on the human psychology and nature. This study researched the color of geriatric hospital with NCS and annualized the color nuance of each spaces. As a result the distribution of color nuance show the present of the geriatric hospital's color planning.
In case of outputting the image with color printer, image is occurred color distortion by characteristics of paper, effect by overlap between neighbor dots and the mechanical characteristics if printer. Color calibration is needed to reduce this color distrotion. To color calibration, we select the color sample in printer color gamut. The accuracy of color calibration is determined by the number of sample, distribution, and calibration method. Generally, color space is selected the color sample dividing equal interval. In this case, the range of gamut of printed color patches is reduced due to the effect of inks overlap. Therefore, error is occurred when color transformation relatively. In this paper, we have the color sampling based on equi-visual perception and then reproduce the color using the Neural-Network and interpolation by LUT.
Kim, Hee-Kyung;Kim, Sung-Hun;Lee, Jai-Bong;Han, Jung-Suk;Yeo, In-Sung
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제5권3호
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pp.296-304
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2013
PURPOSE. The aim of this study was to evaluate the effect of polishing and glazing on the color and spectral distribution of monolithic zirconia. MATERIALS AND METHODS. Forty-five monolithic zirconia specimens ($16.3mm{\times}16.4mm{\times}2.0mm$) were fabricated and divided into 5 groups according to the number of A2-coloring liquid applications (Group I to V). Each group was divided into 3 subgroups according to the method of surface treatments (n=3): N: no treatment; P: polishing; G: glazing. Color and spectral distribution of five different areas of each specimen were measured according to CIELAB color space in the reflectance mode relative to the standard illuminant D65 on a reflection spectrophotometer. Data were analyzed using one-way ANOVA followed by Tukey's HSD test, Pearson correlation and regression analysis (${\alpha}$=.05). RESULTS. There was a significant difference in CIE $L^*$ between Subgroup N and P, and in CIE $b^*$ between Subgroup P and G in each group. Spectral reflectance generally decreased in Subgroup P and G in comparison with Subgroup N. Color differences between Subgroup P and G were within the perceptibility threshold (${\Delta}E{^*}_{ab}$ < 3.7) in most groups. Highly significant correlation was found between CIE $b^*$ and each subgroups as the number of coloring liquid applications increased ($R^2$ >0.88, P<.001). CONCLUSION. A perceptible color difference can be detected after polishing of monolithic zirconia. Polishing decreases the lightness, and glazing also decreases the lightness, but increases the yellowness of monolithic zirconia.
본 논문에서는 특이 칼라 분포에 대한 정보를 활용함으로써 어떠한 사전 지식없이 칼라 영상으로부터 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 중심 객체는 영상 중심 부근에 위치하면서 특이 칼라 분포를 갖는 영역들의 집합으로 정의한다. 특이 칼라는 영상 경계 주변에 비해 영상의 중심 위치에서 보다 높은 밀도로 존재하는 칼라로 정의한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 특이 칼라 정보를 사용하여 영상 분할된 영역 중에서 객체의 특징을 대표하는 영역들의 집합을 핵심객체영역을 선택한다. 핵심객체영역에 인접하며 이와 높은 칼라 유사도를 갖고 또한 배경이 아닌 영역들을 반복적으로 핵심객체영역에 병합하여 핵심객체영역을 확장함으로써 생성된 최종 병합 결과를 중심 객체로 추출한다. 따라서 중심 객체는 상이한 칼라 특징을 갖는 영역으로 구성될 수 있으며 상호 연결되어 있을 경우에는 두개 이상의 객체가 중심 객체에 포함될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 및 중요 칼라의 유용성은 다양한 실험 영상을 통해 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법으로 추출된 중심 객체는 영상 검색 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.
This paper describes an implementation of fast face detection algorithm. This algorithm can robustly detect human faces with unknown sizes and positions in complex backgrounds. This paper provides a powerful face detection algorithm using skin color segmenting. Skin Color is modeled by a Gaussian distribution in the HSI color space among different persons within the same race, Oriental. The main feature of the Algorithm is achieved face detection robust to illumination changes and a simple adaptive thresholding technique for skin color segmentation is employed to achieve robust face detection.
In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.
The simplified two-color method is proposed which can estimate the temperature distribution and the soot density of the whole flame with the image analysis of the high-speed photographs. The factors influenced on its processing were examined, for example, the selection of the wave length, the kind of films, the preparation of the calibration curve between the radiance of flame and the luminance temperature. The simplified two-color method reported in this paper can be used as a tool for the improvement of the combustion process in direct injection diesel engine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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