In this paper, the fabrication of a white light-emitting diode (WLED) package capable of producing different color rendering indexes (CRI ($R_a$)) using different types of phosphors (YAG:Ce, Silicate, Nitride, LuAG) for the LEDs is presented. The color quality is evaluated based on the current and temperature variation conditions. The evaluation method for color quality compares the existing CIE 13.3 method and the new IES TM-30-15 method. The CRI ($R_a$) defined in the conventional CIE 13.3 has the disadvantage. This cannot offer any information relevant to the user's preference. However, the newly proposed IES TM-30-15 method suggests the additional measure related to user's preference such as Color Gamut ($R_g$). The present experimental results obtained using the IES TM-30-15 show that the color quality of the WLEDs using green and red phosphors are better than that of the WLEDs using yellow phosphor, but their luminous efficacies are lower. The color quality of WLEDs using green and red phosphors are more stable than that of the WLEDs using yellow phosphor, for current and temperature variations, and it is verified that the phosphor causes this change. The evaluation method for color quality, based on IES TM-30-15, is proved to be capable of overcoming the problems of the existing evaluation methods by this study.
The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권2호
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pp.123-127
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2004
The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.
According to the Korea Agency for Technology and Standards under the Commerce Ministry, OLED device's lifetime is defined 50% drop of luminance. OLED device is self-emitting operating device, that means it becomes different color between pixels under using environment. That's reason of the different luminance drop ratio & chromaticity coordinates shift ratio with time. The problem is there is not recovered after luminance drop and color shift. We can recognize the difference of color as image sticking. First we studied when human recognize the difference of color and second we apply the method of OLED device's lifetime test that's able to check different color between pixels.
According to the Korea Agency for Technology and Standards under the Commerce Ministry, OLED device's lifetime is defined 50% drop of luminance. OLED device is self-emitting operating device, that means it becomes different color between pixels under using environment. That's reason of the different luminance drop ratio & chromaticity coordinates shift ratio with time. The problem is there is not recovered after luminace drop and color shift. We can recognize the difference of color as image sticking. First we studied when human recognize the difference of color and second we apply the method of OLED device's lifetime test that's able to check different color between pixels
The objectives of color reproduction in printing, photography, and digital hard-copy is an important problem. The Color is obsorved differently from illumination an obsorvation condition, and varied according to individual taste. Generally, the color reproduction system is designed with colorimetric color reproduction method. But the color gamut of the color reproduction system is different each other and the one device has nonlinear relationalship between the other. By these reason, to predict the reproduced color based on linear color transform method is difficult. Some methods of non-linear color transform by neural network was proposed. These method was theoretical useful and valid to transform from CIE color to device color. But more studies were needed to realize the non-linear color transform system. In this paper, we described a method to realize the non-linear color transform system by neural network. The optimum structure of the non-linear color transform system was found out. The structure of descrived system has four layer( input, output and two hidden layers.) Input and output layer have 3 units, and a hidden layer has 27 units. We trained 216 color-samples, and estimated the realized color transform system by 1115 color-samples. The average color difference between original color samples and transformed color samples was 2.54.
Demosaicing, or color filter array (CFA) interpolation, estimates missing color channels of raw mosaiced images from a CFA to reproduce full-color images. It is an essential process for single-sensor digital cameras with CFAs. In this paper, a new demosaicing method for digital cameras with Bayer-like W-RGB CFAs is proposed. To preserve the edge structure when reproducing full-color images, we propose an edge direction-adaptive method using color difference estimation between different channels, which can be applied to practical digital camera use. To evaluate the performance of the proposed method in terms of CPSNR, FSIM, and S-CIELAB color distance measures, we perform simulations on sets of mosaiced images captured by an actual prototype digital camera with a Bayer-like W-RGB CFA. The simulation results show that the proposed method demosaics better than a conventional one by approximately +22.4% CPSNR, +0.9% FSIM, and +36.7% S-CIELAB distance.
On the process of cross-media color reproduction, a key feature is the use of gamut mapping techniques to adjust the different color gamuts between displays and printers. Even though a number of GMAs have been published, but there are no method satisfactory enough for more exect color reproduction. In this paper, the gamut mapping methods of nearest point clipping(NPC), centroid clipping (SLIN), straight clipping and cusp clipping(CUSP) were tested and analyzed with color difference, and a new gamut mapping algorithm based on variable anchor point method was proposed.
Due to the different camera properties of the multi-view camera system, the color properties of captured images can be inconsistent. This inconsistency makes post-processing such as depth estimation, view synthesis and compression difficult. In this paper, the method to correct the different color properties of multi-view images is proposed. We utilize a gray gradient bar on a display device to extract the color sensitivity property of the camera and calculate a look-up table based on the sensitivity property. The colors in the target image are converted by mapping technique referring to the look-up table. Proposed algorithm shows the good subjective results and reduces the mean absolute error among the color values of multi-view images by 72% on average in experimental results.
Most color imaging devices often exhibit color distortions due to the differences in realizable color gamuts and nonlinear characteristics of their components. In order to minimize color differences, it is desirable to apply color correction techniques. Th efirst step of color correction is to select the subset of the color coordinates representing the input color space. Th eselected subset serves as so called color samples to model the color distortion of a given color imaging device. The effectiveness of color correction is determined by the color sampels utilized in the modeling as well as the applied color correction technique. This paper presents a new selection method for color samples based on gentic algorithm. In the proposed method, structure of strings are designed so that the selected color samples fully represent the characteristics of color imaging device and consist of distinct color coordinates. To evaluate the performance of the selected color samples, they ar etuilized for three different color correction experiments. The experimentsal results are comapred with the crresponding results obtianed with the equally spaced color samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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