We removed the bluish of the natural ruby successfully by vacuum annealing, and measured the color evolution with annealing time and temperature. We varied the anneal temperature and time $800\~1500^{\circ}C$ and $3\~26$ hrs, respectively. The color evolution of rubies with annealing condition was recorded by a digital camera and a color coordination visible spectrometer. We determined the optimum bluish eliminating annealing condition was $1500^{\circ}C-3hr$, which conserving the natural inclusions. We suggest the bluish shrink with diffusion coefficient of $D=(5\times10^{-3}){\exp}(-200.000/RT)[cm^2/s]$. We propose the color of ruby may be determined as the identical red color if the color difference between two samples are less than 1.0, and the color difference nay be an auxiliary standard to evaluate the color of rubies.
The purpose of this study is to classify Avatar fashion style through analysis of on-line Avatar Mall and to propose color pallette and fashion contents from fashion color analysis. The literature research focused on investigating the notion, characters and types of Avatar and relation of Avatar and self-image, clothing image and color image. In data research, 4 on-line portal sites Avatar Malls were analyzed and Avatar fashion style was classified. In addition, Avatar clothing color was analyzed. The research of this study are as follows: Firstly, Avatar in the cyber space represents 'me' of the real states. Avatar fashion helps to represent Avatar Image and clothing makes human image and identity as a social sign. Color helps to constitute clothing impression and human image, therefore clothing and color are the important elements to express self-image through Avatar in the cyber space. Secondly, Avatar Malls of 4 on-line portal sites are very similar and confuse Avatar users because of no standard of fashion style classification. Accordingly, the standard of fashion style classification should be made by a fashion expert, and the specific characters of every on-line portal site should be emphasized. Thirdly, as a result of the analysis of Avatar's clothing, the clothing is divided into a real world clothing and an imaginary world clothing. There are daily clothes, uniform, event clothes, story clothes and fantasy clothes. As a result of the color analysis of Avatar clothing, White, Red, Red Purple colors and bright and vivid tone are generally used for Avatar clothing. This study is significant to classify Avatar fashion style systematically, to notify sensitive and delicate users' sign and to make Avatar fashion image emotional and high-quality.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.4
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pp.7-13
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1999
The purpose of this study was to suggest the c1ata which were useful to apply the color for clothes resign 29 female university students were se10cted in this experirrental study for the perception scope of primroy color from July to Dec. in 1998. The results of this study are as the following : 1) The perception scope of red perceived by more than 30% of the subjects was wider in Chroma-axis than in Value-axis, including 5R 4/12, 5R 4/10 and 5R 5/14 in standard color 5R standard color 5R 4/14. The perception scope of yellow was wider in Chroma-axis in standard color 5Y 8/14. And the perception scope of blue was wider in Value-axis in standard color 5B 4/10. 2) In chromaticity diagram, the perception scope of red perceived by one subjoct and over was large, covering three-quarters and being extended in X -axis. The perception scope of yellow was awuximately a half, without being linked together. A few of it were separated. And the perception scope of blue was about two-thirds, including all color chips in the line. In conclusion, the perception scope of red was comprehensively broad and there aweared relatively strong corrnron feature between the subjects. The perception scq;e of yellow was awuximate1y a half and there was little cormnon feature between the subjects. And the perception sccpe of blue was sorrewhat wide and the sUbiects expressed strong cornrmn feature. feature.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.261-265
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2002
The unique colors of paper, that is, blue, green, red, and yellow were used in the estimation of color from the subjective feeling. The monochrome with unique color or the unique color surrounded with the background color was presented. Subject gazed the monochrome or the unique color, which was called target color. The target and background color were the complementary color each other. The various ratios of the area of gazed color and background were taken. Subject answered the level of subjective feeling consisted of pair of adjective items for unique color presented. With the use of the subjective feeling fer the target color presented, the estimation of the unique color was carried out due to Fuzzy theory and neural networks. The results of color difference between unique color presented and the estimated color gave very small value for the case without background, while the results of the case with background color depended on the ratio of area of presented color and background color till the ration of 2:1, The relation showed the Kirschman's law. The color difference saturated in the increase of area of background with the ratio more than 2:1.
There are many discrepancies between visually perceived color-difference and that which is quantified from an instrumental measurement when dark color samples are measured in the textile industry. The samples were prepared to represent these dark shades and the values of the instrumental results from conventional color-difference formulae(CIELAB, CMC, BFD II, CIE94, LCD99 and CIEDE2000). Those of visual assessment were compared. The experimental results show that the CIELAB formula gives the best performance over other formulae, and the CIEDE2000 formula for the color-difference according to chroma presents the worst performance. Therefore, we can say that the problems in color matching of dark shades are caused by imperfect formula, because the results obtained from a color-difference formulae are different and the CMC which is used as a standard color-difference formula in the textile industry is not correct. So, a revised color-difference formula is proposed in this study, to account for these problems.
This parer proposes the six color separation using th color difference and granularity. Conventional method using the color difference increases the graininess in the bright region due to the usage of the cyan or magenta. To reduce the graininess in the bright region, we proposed the six color separation minimizing the graininess within the tolerance of the co]or difference. Initially, granularity is calculated based on the standard deviation of the lightness value and chrominance of the SCIELAB space and is applied to the six color separation using the color difference. Proposed six color separation using the color difference and granularity reduces the graininess in the bright region and obtains the smooth tone.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.8
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pp.70-75
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2003
It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
As the interest of deep learning, techniques to control the color of images in image processing field are evolving together. However, there is no clear standard for color, and it is not easy to find a way to represent only the color itself like the color-palette. In this paper, we propose a novel color palette extraction system by chroma fine-tuning with reinforcement learning. It helps to recognize the color combination to represent an input image. First, we use RGBY images to create feature maps by transferring the backbone network with well-trained model-weight which is verified at super resolution convolutional neural networks. Second, feature maps are trained to 3 fully connected layers for the color-palette generation with a generative adversarial network (GAN). Third, we use the reinforcement learning method which only changes chroma information of the GAN-output by slightly moving each Y component of YCbCr color gamut of pixel values up and down. The proposed method outperforms existing color palette extraction methods as given the accuracy of 0.9140.
The color appearance of cultural heritage are essential factors for manufacturing technique interpretation, conservation treatment usage, and condition monitoring. Therefore, this study systematically established color reproduction procedures based on the digital color management system for the portrait of Gwon Eungsu. Moreover, various application strategies for recording and conserving the cultural heritage were proposed. Overall color reproduction processes were conducted in the following order: photography condition setting, standard color measurements, digital photography, color correction, and color space creation. Therefore, compared with the color appearance, the digital image applied to a camera maker profile indicated an average color difference of 𝜟10.1. However, the digital reproduction result based on the color management system exhibits an average color difference of 𝜟1.1, which is close to the color appearance. This means that although digital photography conditions are optimized, recording the color appearance is difficult when relying on the correction algorithm developed by the camera maker. Therefore, the digital color reproduction of cultural heritage is required through color correction and color space creation based on the raw digital image, which is a crucial process for documenting the color appearance. Additionally, the recording of color appearance through digital color reproduction is important for condition evaluation, conservation treatment, and restoration of cultural heritage. Furthermore, standard data of imaging analysis are available for discoloration monitoring.
The unique colors of paper, that is, blue, green, red, and yellow were used in the estimation of color from the subjective feeling. The monochrome with unique color or the unique color surrounded with the background color was presented. subject gazed the monochrome or the unique color, which was tailed target rotor. The target and background color were the complementary color each other. The various ratios of the area of gazed color and background were taken. Subject answered the level of subjective feeling consisted of pair of adjective items for unique color presented. With the use of the subjective feeling for the target color presented, the estimation of the unique color was cai\ulcornerlied out due to Fuzzy theory and neural networks. The results of color difference between unique color presented and the estimated color gave very small value for the case without background, while the results of the case with background color depended on the ratio of area of presented color and background color till the ration of 2:1, The relation showed the Kirschman's law, The color difference saturated In the increase of area of background with the ratio more than 2:1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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