Living in the present, specially in this multi-cultural society, we have to look back our tradition in many aspects. And we try to find out our own identity. Color is very important element to decide what is traditional or not. And it‘s a prominent factor for design subject visually. With the color from traditional residence, we will figure out traditional color and it‘s combination which the people prefer today, so we can applicate and develop it in the present design. Using color palette which has extracted from traditional building and space, a survey has done of university students for finding out which they think of traditional color. The result showed that Y-R type and Y-R type in color palette was the most traditional things by the students. This study is meaningful in the way of clarifying that university students think what is the traditional color and color palette.
팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.
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.
As fast-speed of aging in modern society has led to increased concern for aging and health improvement of senior citizens, desire about having healthy living-environment has also increased. Living space for senior citizens has to play role of healing for their body feature as well as decrease in mental and psychological function. Color, as important factor that supplements degenerated sense and coping ability caused by aging, it has been revealed through modern medical science that color is effective for making nervous or calming down when it is delivered to one's nerve through sight. The purpose of this study is to suggest basic resource for color arrangement palette of living space and application method by color therapy to improve seniors' mental health by considering psychological and physical features caused by aging. First, consider psychological and physical feature of seniors and color therapy effect through previous research. Second, extract RGB value after selecting color that is helpful for their mental health by using palette from 'Korea Agency for Technology and Standards'. Third, extract other 3 colors that are similar with extracted color from 'NCS 1950 Color System'. Fourth, deduct palette of 3 color arrangement by using 'NCS Navigator' program. Lastly, extract arrangement palette for them by considering difference in visual features, and then suggest arrangement application for each palette through Computer Simulation.
화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3108-3120
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2019
Point cloud is widely used in 3D applications due to the recent advancement of 3D data acquisition technology. Polygonal mesh-based compression has been dominant since it can replace many points sharing a surface with a set of vertices with mesh structure. Recent point cloud-based applications demand more point-based interactivity, which makes point cloud compression (PCC) becomes more attractive than 3D mesh compression. Interestingly, an exploration activity has been started to explore the feasibility of PCC standard in MPEG. In this paper, a new color attribute compression method is presented for point cloud data. The proposed method utilizes the spatial redundancy among color attribute data to construct a color palette. The color palette is constructed by using K-means clustering method and each color data in point cloud is represented by the index of its similar color in palette. To further improve the compression efficiency, the spatial redundancy between the indices of neighboring colors is also removed by marking them using a flag bit. Experimental results show that the proposed method achieves a better improvement of RD performance compared with that of the MPEG PCC reference software.
Biophilic design gives human beings positive and valuable experiences in nature. The experience in nature in the architectural environment is mainly symbolic and metaphorical, and is based on visual sensations such as color, form, and image. Recently, modern people living in a modern and simple style indoor space have a desire to pursue visual stimuli for interest or pleasure. This desire can be satisfied through color, lighting, and finishing plan. Therefore, the purpose of this study is to propose a biophilic design color palette based on the empirical characteristics and properties of biophilic design. The methods used in this study are as follows. First, the biophilic design factors and natural landscape preference criteria are examined. Second, based on the review results, natural landscape images are selected and color information for each biophilic design element is extracted according to the vertical and horizontal directions. Third, color information is converted to NCS color code and palette range and hue range are derived through the analysis of ratio and average values. Finally, based on the analysis results, biophilic design color palette is proposed for each element. The results of this study might be useful as basic data in establishing biophilic design strategies and applying them to architecture and interior construction.
The purpose of this study is to analyze the objective preference and satisfaction for the current basic educational environment as well as to suggest the solution by reducing the distance between color theory and the actual situation. The data collected in this study are 195 nursery school teachers and parents from six nursery school with similar color environment. Semantic differential developed by Osgood(1957) as analytic method is applied to analyze the psychological meaning for the color preference among them. The results of this study are as follows; First the nursery school teachers and parents are satisfied with the light tone color palette. Second the nursery school teachers and parents agree with consistent response for the middle tone color palette. Finally the nursery school teachers and parents show different inconsistent response for the vivid strong color palette.
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. In displaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and map each pixel of the original image to a color palette with fast. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. Same as the clustering process, original color image is mapped to palette color via a local region block centering around prequantized original color value. The proposed algorithm incorporated with a spatial activity weighting value which is smoothing region. The method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
현대인은 시각, 제품, 환경 디자인뿐 아니라 웹 콘텐츠, 애니메이션, 영상자료 등의 홍수 속에서 생활하고 있다. 그러므로 현대의 소비자는 그 어느 때 보다도 많은 선택권을 가지고 있으며 모든 디자인 결과물은 소비자에게 다양성을 제공할 수 있어야 한다. 우리는 디자인의 발전과 더불어 색채를 통한 새로운 감성을 개발함으로써 소비자에게 한 발 더 가까이 접근해야 한다. 그리고 새로운 감성을 창출하여 소비자에게 제안해야 한다. 본 MCC 팔레트는 디자인 할 떠 보다 정확한 감성을 적용하여 개인적인 편견을 없애고, 사용자에게 디자인 의도를 정확하게 호소하기 위한 것이다. MCC 팔레트는 한국적인 정거와 감성언어를 연구하고, 문헌적인 자료와 사진자료를 통해 감성 형용사를 수집하였다. 그리고 수집된 형용사를 균등하게 배분하였으며, 배분된 형용사를 각각 감성의 분야별로 정리하여 체계를 수집하였다. 그리고 각각 형용사별로 3색, 4색 배색을 하고 이들의 결과를 색채 전문가와 디자이너에게 설문 및 자문을 통하여 팔레트를 구성하였다. 그 결과 보다 실용성이 높은 색채 팔레트를 완성하였다. 완성된 배색은 웹상의 www.mcdri.net에서 운영되고 있으며, 또한 winders로 프로그램 되어 CD-ROM형 소프트웨어로 개발하였다. 인구결과로 만들어진 MCC 팔레트는 감성 자료 검색 데이터베이스를 구축함으로써 개발 후 실질적으로 적용이 가능하며, 각 매체별 색채오차 해소, 색채 배색의 검색을 통한 아이디어 개발, 사용층 및 사용대상에 대한 체계적인 접근을 용이하게 한다. 즉 산업체 활성화, 실무 사용자의 편의 도모, 디자인 교육 활성화를 위한 정보제공 등 산업계 및 교육계에 많은 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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