본 논문은 먼지, 물방울, 안개 등과 같이 빛의 산란 및 감쇄를 발생시키는 외부요인에 의해 열화된 영상의 화질을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존의 안개제거 방법들은 전역대기 산란광의 오추정 및 매개체 전달량 오류로 인하여 영상을 복원하였을 때 명암대비가 낮거나 일부 영역에서 색이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 강인한 전역대기 산란광 추정방법과 국부영역 색포화 평가방법을 통한 매개체 전달량 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역대기 산란광 오추정에 기인하여 발생하는 매개체 전달량 오류와 색포화 문제를 개선하였으며, 이를 통해 복원영상의 화질을 향상시켰다. 제안하는 방법과 기존 방법과의 비교 실험결과는 전역대기 산란광 추정의 정확성과 복원된 영상의 객관적, 주관성 성능 향상을 보여준다.
색상을 이용한 Mean-Shift 추적 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 가질 때 객체 추적을 실패하는 문제가 있다. 본 논문은 색상 대신 새로운 조합 데이터 이용해 개선된 Mean-Shift 추적 알고리즘을 제안하고 있다. 새로운 데이터는 서로의 상관도가 낮은 색상과 채도의 적응적인 조합으로 생성된다. 즉, 제안된 알고리즘은 객체와 배경을 잘 구분되는 주 색요소와 그렇지 않은 부 색요소 선택하고, 주 색요소와 부 색요소의 상위 4 비트를 각각 조합 데이터의 상위 4비트와 하위 4 비트에 할당한다. 제안된 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 갖는 추적 환경에서도 채도를 주 색요소로 선택함에 의해 추적 오차를 최대 2.0~4.2 화소, 평균 0.49~1.82 화소를 유지하면서 적절하게 객체를 추적한다.
This paper proposes an RGB to RGBY color conversion algorithm for liquid crystal display (LCD) using RGW pixel structure with two-field (yellow and blue) sequential driving method. The proposed algorithm preserves the hue and saturation of the original color by maintaining the RGB ratio, and it increases the luminance. The performance of the proposed RGBY conversion algorithm is verified using the MATLAB simulation with 24 images of Kodak lossless true color image suite. The simulation results of average color difference CIEDE2000 (${\delta}E^*_{00}$) and scaling factor are 0.99 and 1.89, respectively. These results indicate that the average brightness is increased 1.89 times compared to LCD using conventional RGB pixel structure, without increasing the power consumption and degrading the image quality.
FSC(Field Sequential Color) LCD has high efficiency, high brightness and color saturation due to 3 times aperture larger than conventional LCD. However it is well known that color break-up (CBU) and color interference are hot issue need to be solved. We propose a novel sequential driving method with edge-lit light guide composed of $16{\times}15$ blocks to reduce CBU and color interference. The experimental results show not only suppression of CBU but also the side effects are minimized.
This paper proposes a new haze removal method for moving image sequence. Since the conventional dark channel prior haze removal method adjusts each color component separately in RGB color space, there can be severe color distortion in the haze removed output image. In order to resolve this problem, this paper proposes a new haze removal scheme that adjusts luminance and saturation components in HLS color space while retaining hue component. Also the conventional dark channel prior haze removal method is developed to obtain best haze removal performance for a single image. Therefore, if it is applied to a moving image sequence, the estimated parameter values change rapidly and the haze removed output image sequence shows unnatural glitter defects. To overcome this problem, a new parameter estimation method using Kalman filter is proposed for moving image sequence. Experimental results demonstrate that the haze removal performance of the proposed method is better than that of the conventional dark channel prior method.
Machine vision system was used for analyzing leaf color disorders of tomato plants in a greenhouse. From the day when a few leave of tomato plants had started to wither, a series of images were captured by 4 times during 14 days. Among several color image spaces, Saturation frame in HSI color space was adequate to eliminate a background and Hue frame was good to detect infected disease area and tomato fruits. The processed image ($G{\sqcup}b^*$ image) by OR operation between G frame in RGB color space and $b^*$ frame in $La^*b^*$ color space was useful for image segmentation of a plant canopy area. This study calculated a ratio of the infected area to the plant canopy and manually analyzed leaf color disorders through an image segmentation for Hue frame of a tomato plant image. For automatically analyzing plant leave disease, this study selected twenty-seven color patches on the calibration bars as the corresponding to leaf color disorders. These selected color patches could represent 97% of the infected area analyzed by the manual method. Using only ten color patches among twenty-seven ones could represent over 85% of the infected area. This paper showed a proposed machine vision system may be effective for evaluating various leaf color disorders of plants growing in a greenhouse.
색각 검사용 Farnsworth Test Panel D-15를 CIELab color space 좌표에서 분석하기 위해 380~780nm의 반사광 spectrum 세기를 측정하였다. Test Panel D-15는 CIELab의 좌표(a,b)상에서 채도가 앞은 원점 근방에 위치하였다. 정상인은 색 차가 작은 색을 비슷한 색으로 지각하였고, 색각 이상자는 색차와 무관한 혼돈색 line과 중성점에 의존하였다. 색각이상인 제1색각 이상, 제2색각 이상, r-g defect, y-b defect의 경우 중성점 위치(a,b)는 각각(2.12, 1.02), (4.25, 2.05), (2.51, 0.25), (1.20, -1.10)였다.
Recent beauty trends focus on suitability to individual features. A personal color system is a recent aesthetic concept that influences color make up and coordination. However, a personal color concept has several weaknesses. For example, type classification is qualitative and not quantitative because its measuring system is a sensory test with no industry standard of personal color system. A quantitative personal color type classification model is the purpose of this study, which can be a solution to above problems. This model is a kind of mapping system in a 3D Cartesian coordinate system which has own axes, Value, Saturation, and Yellowness. The cheek color of the individual sample is also independent variable and personal color type is a dependent variable. In order to construct the model, this study conducted a colorimetric survey on a 993 sampling frequency of Korean women in their 20s and 30s. The significance of this study is as follows. First, through this study, personal color system is established on quantitative color space; in addition, the model has flexibility and scalability because it consisted of independent axis that allows for the inclusion of any other critical variable in the form of variable axis.
Advancements in digital image have put high quality digital camera into the hands of many image professionals and consumers alike. High quality digital camera images consist originally of raw which have a set of color rendering operation applied to them to produce good images. With color rendering, the raw file was converted to Adobe RGB and sRGB color space. Also color rendering can incorporate factor such as white balance, contrast, saturation. Therefore, in this paper we conduct a study on production of optimum profile considered color rendering in digital camera. To do the experiment, the images were Digital ColorChecker SG target and ColorChecker DC target. A profiling tool was ProfileMaker 5.03. The results were analyzed by comparing in color gamut of $CIEL^*a^*b^*$ color space and calculating ${\Delta}E^*_{ab}$. Also results were analyzed in terms of different $CIEL^*a^*b^*$ color space quadrants based on lightness, chroma.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 이미지 코드도 다양한 영역에서 관심을 끌고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 이미지 코드가 중요한 이유는 비용면과 함께 많은 영역에서 RFID(radio frequency identification)를 보완하거나 대체할 수 있기 때문이다. 그렇지만, 칼라의 왜곡이 심하여 정확한 칼라를 읽는데 어려움이 있기 때문에, 그 응용은 아직까지는 매우 제한적이다. 이 논문에서는, 칼라의 색상 및 채도 값을 이용하여 자동으로 이미지 코드를 찾아내는 것을 포함하여, 이미지 코드 인식에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 이 논문의 실험에서는 현재 상용되고 있는 것들 중 가장 실용적이라고 판단되는 디자인을 사용하였다. 이 이미지 코드에는 여섯 개의 안전 칼라, 즉, R, G, B, C, M, Y가 사용되었다. 실험 영상들로는 크기가 $2464{\times}1632$인 72개의 트루 칼라 필드 영상들을 사용하였다. 히스토그램에 의해 칼라를 보정한 경우, 코드 검출 정확도는 96%, 검출된 코드에 대한 칼라 분류 정확도는 91.28% 이었다. 이미지 코드를 검출 및 인식하는데 2 GHz P4 PC에서 약 5초가 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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