The solution way of color difference in display device is using a device profile recorded with color dimension, color properties of each device and is using sRGB color space. The color matching is better sRGB than RGB color space. The sRGB is independent device color space and based on the monitor characteristice. An accurate characterization of the display device is essential for color matching. The calibration and characterization process in display device is needed to transform the device dependent color to the device independent color. The process of characterization performs a linerizaiton and transforms the linearized values into the CIE XYZ tristimulus values. The purposes of this paper is to estimate color reproduction using device profile and to explain the propriety of transformation method using variable.
LCD의 광 효율을 향상시키기 위해 LCD backlight unit (BLU)의 광원으로 적색, 녹색, 청색의 광원을 사용하였으며, RGB 광은 lenticular lens array (LLA)를 통해 집광되어 각각 컬러 필터의 적색, 녹색, 청색 필터에 색일치되는 조건으로 광이 지나도록 설계하여 시뮬레이션하였다. 광원의 위치에 따라 Type-A와 Type-B 두 가지 방식으로 시뮬레이션을 진행하였으며, 그 결과 LLA를 사용하지 않았을 때와 비교하여 Type-A는 휘도가 210%로 상승하였으며, Type-B는 270% 상승함을 확인하였다. LLA의 최적의 조건은 렌즈의 높이가 $25{\mu}m$, 렌즈 간의 간격이 $3{\mu}m$일 때, 효율이 최대가 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.
There has been an enormous emergence of imaging systems dedicated to hardcopy and softcopy color-appearance comparisons. Pre-press industry use the CRT as a soft proofing device to preview and aid with color corrections and changes before producing the final printed image. Color DTP system is required an accurate image-matching between CRT-image and printed image. In other to develop the color DTP,CRT calibration and CRT color transform to CIE color system are necessary. In this paper, we described a method CRT color transform to CIELab color system using RGB image raw data. Experimental results show that described method is useful valid of color image matching.
OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.
The purpose of this study was to develop the color matching program with the excellent camouflage capacity in the near infrared range($\~$1100nm) including the visible light range for cotton fabrics. It was measured IR spectral reflectance in the range of $380\~1,100nm$ after dyed with vat dyes, and we made database for reflectance with various concentration on vat dyes which have a low reflectance value in the infrared range. The color matching algorithm that could be simulated in both the human visible light and the near infrared range was constructed by numerical analysis method using the database. In this study we also developed the dyeing conditions and dyeing process through the continuous-dyeing experiment with the vat dyes for cotton fabrics.
본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.
본 논문에서는 다양하게 변화되는 캐릭터 영상을 색상과 형태의 정보를 포함한 국부 색상 분포(local color histogram)를 이용하여 유사도 검색을 하는 강인한 방법을 제안한다. 국부 색상 분포의 값을 양자화 하여 특징 값을 최적화하고, 대규모 데이터베이스에 저장되어 있는 영상정보와 Bipartite matching을 이용하여 검색한다. 제안되는 방법은 다양하게 변화되는 영상의 유사도 검색, 동영상 및 정지 영상에서 유사 영상 검색에 매우 효과적인 방법이다.
This paper proposes a novel active stereo matching technique using white auxiliary stripe pattern. The conventional active stereo matching techniques that uses two cameras and an active source such as projector can accurately estimate disparity information even in the areas with low texture compared to the passive ones. However, it is difficult that the conventional active stereo matching techniques using color code patterns acquire these patterns robustly if the object is composed of various colors or is exposed to complex lighting condition. To overcome this problem, the proposed method uses an additional white auxiliary stripe pattern to get and localize the color code patterns robustly. This paper proposes a process based on adaptive thresholding and thinning to obtain the auxiliary pattern accurately. Experimental results show that the proposed method more precisely measures the stepped sample whose depth is known in advance than the conventional method.
Boher, P.;Leroux, T.;Patton, V. Collomb;Bignon, T.
Journal of Information Display
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제13권1호
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pp.7-16
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2012
In this paper, the problem concerning the color accuracy of imaging systems using color filters is examined. It is shown that the only solution to the problem is to build systems with the spectral response matching the CIE curves as closely as possible. If the spectral response does not closely match the CIE curves, it was demonstrated that calibration cannot solve the problem and will result in very unstable colorimeters. A practical solution that uses telecentric lenses on the sensor side in addition to dedicated color filters for each CCD detector is presented. For systems that closely match the CIE curves, an innovative method of improving the color accuracy based on the precise measurement of the spectral response is presented. The small discrepancies in the spectral response with regard to the CIE curves are corrected in different ways during the measurements. Finally, it is shown that the tristimulus calibration that is used for display measurement is very unstable for systems without CIE matching and is much more stable with systems that closely match the CIE curves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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