본 연구의 목적은 수집한 200 자원의 강낭콩 유전자원의 종피 색깔을 분석하여 HTML색 도표에 위치시켜 강낭콩 종피색의 특징을 세분화하고, 종피 내 성분을 예측하는 한편, 종피색의 분류에 따른 응용 방법을 모색하는 것이다. 다양한 종피색을 나타내는 것으로 알려진 강낭콩 이미지 데이터를 HTML 색도표를 이용해 객관화시켰다. 이를 통해 강낭콩 유전자원의 종피색은 크게 연두색, 노란색, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색, 그리고 남색 총 7개 색상에 분포한다는 것을 확인했다. 또한 종피색이 각 색상별 농도에 따른 분포를 보인다는 것도 확인할 수 있었다. 강낭콩 종피는 붉은색에서 농도별 분포가 가장 많았고, 회색과 연두색은 농도별로 분포를 보이지 않고 한가지 색에만 분포했다. 이와 같이 색깔별로 분포하는 것을 기준으로 하여 우점하고 있는 색소를 예측하자면, 연두색 강낭콩은 클로로필, 노란색 강낭콩은 카로티노이드, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색 그리고 남색은 안토시아닌 색소가 종피 색깔에 영향을 많이 주고 있는 색소임을 예측할 수 있었다. 이렇게 색상을 객관적으로 나타내면, 종피색에 따른 체계적인 유전자원의 관리와 육종, 재배에 응용이 가능하며, 정밀한 색 분별을 통한 기호 분석을 통해 마케팅에 응용하거나 원하는 색의 제품 생산에 이용할 수 있다. 이러한 방법은 팥과 같은 다양한 종피색을 가진 타 작물에서도 적용될 수 있다.
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.
Because Image on the CRT change under different illuminants, human is difficult to see original color of object. If what is information of used illuminant on capturing object know, image can be transformed according to viewing condition using the linear matrix method. To know information of used illuminant at an image, the spectral radiance of illuminant can be estimated using the linear model of Maloney and Wandell form an image. And then image can be properly transformed it using color appearance model. In this paper, we predict the spectral radiance of illuminant using spectral power distribution of specular light and using surface spectral reflectance at maximum gray area. and then we perform visual experiments for the corresponding color reproduction according to viewing condition. In results, we ensure that the spectral radiance of illuminant at an image can be well estimated using above algorithms and that human visual system is 70% adapted to the monitor's white point and 30% to ambient light when viewing softcopy images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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