Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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제27권1호
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pp.29-47
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2009
Generally, if RGB image is sent to the printer when we print a digital photograph, the printer will convert RGB to CMYK by the inner built-in drive. Because the difference between color domain of RGB and CMYK will cause that change and difference. The most common way to solve the problem is to convert colors by using ICC profile at RIP software or to adapt automatic color converting from the software of the original printer. So we intended to study show which way is most efficient to the digital output and which color mode device is the best based on the printer's own drive in this paper. we tried to observe and check the extended range of color space such as AdobeRGB as well as CMYK and sRGB. Then we made sure which is the suitable color space. Besides, When we convert RGB mode into CMYK mode by utilizing RIP software and adapt the printer's ICC profile made by our selves, we evaluated the output we get and compared the result with extended RGB image. The results are as follows. In case of RGB mode, the printer requests RGB, and that makes the color space more efficient than CMYK's. Converted to CMYK by utilizing RIP software, the chroma is more linearized than the one produced with its' own driver. Compared with sRGB mode's color gamut, AdobeRGB mode's color gamut and CMYK mode's color, CMYK mode's color gamut is the smallest among 3 of them. CMYK mode's color gamut by utilizing RIP software can be changeable. that can be small and narrow or wide and broad. In other words, the volume of color gamut depends on how CMYK is linearized. The color space of sRGB is more advantageous than the one of AdobeRGB in color-reproduction printed. But in the group $-b^*$, the chroma leaves behind in terms of reproduction, In the group of $-a^*$, the chroma is excellent relatively. Visual evaluation of the image, AdobeRGB image has not many reproduction colors. Specially, according to printers' characteristics, Group B of AdobeRGB and sRGB color space is a long way behind In terms of reproduction but Group Y is excellent relatively.
Purpose: Basic design of virtual colored overlay, film overlay, colored lenses and colored glasses for people with Scotopic Sensitivity Syndrome. Methods: I calculated sRGB and RGB values of the overlays from measured data. I evaluated the relationship between the combinational chromaticities composed of Galaxy Tab white background and film overlays and the chromaticities of pure film overlays. Results: Implementable sRGB and RGB values of the overlays is calculated. The chromaticities of film overlays are different from them with white paper background and them with Galaxy Tab's white background, but showed a certain relationship between them. Light transmittances of Intuitive Overlay are the most (59%-79%) among them and average light reflectance of Reading Ruler is least(8%). Conclusions: The sRGB values and the RGB values are directly applicable to implement assistive tools and the light transmittances are used to calculate ${\alpha}$, transparency of virtual overlay in IT devices. It is recommended to consider the chromaticity of white color in implementing virtual colored overlay in the case which the chromaticity is considerably different to theoretical chromaticity of white color.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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pp.127-130
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2000
HP를 비롯한 장치나 소프트웨어 관련 업체들은 인터넷에서 통용될 수 있도록 다양한 모니터들의 평균이 되는 sRGB 색공간을 제안하고 이를 기본 색공간으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 sRGB 색공간과 XYZ 색공간 사이의 변환프로그램을 개발하여 웹 안전색으로 통용되고 있는 216가지의 디지털신호에 대해 sRGB 색공간에서 재현될 XYZ 색좌표를 예측해 보았다. 또한 실제로 두 대의 모니터에 216가지의 디지털 신호를 입력시켰을 때 재현된 색의 XYZ 색좌표를 측정하여 예측된 결과와의 차이를 비교함으로써 sRGB 색공간의 실효성을 분석하였다.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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제25권2호
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pp.15-28
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2007
For the color offset printing, it starts with input of data. The past days, drum scanner or flat scanner used to input of data, but now it changes gradually into using of digital camera because digital camera become popular. The high quality digital camera saves as a data(RAW format), sRGB which have built in digital camera, or Adobe RGB format. sRGB of ICC(International Color Consortium) profile is a standard color gamut of digital camera. Distribution of color gamut in sRGB is less than Adobe RGB have a distribution in ICC profile. sRGB also can not be expressed in some specific part, because distribution of color gamut in sRGB is not able to cover all parts in ICC Profile of international standards CMYK. It is more popular to use Adobe RGB than sRGB to do high quality offset printing and software basis color setting in Europe and Japan. In spite of this data basis, there is a difficulty of doing color correction between the color proofing prints and the final prints. To see how the software color setting effects to RGB data, this thesis will use Gretag Macbeth ColorChecker 24 patch which has the most general natural color chart to compare sRGB and Adobe RGB to check the differences of color changes. It will use the several factors that came out from the process of making ICC Profile to figure out the optimum In-house profile. It also compares the differences of using matt paper and glossy paper to do best quality color proof offset printing, and how the Rendering Intent effects the proof print.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제34권11C호
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pp.1040-1048
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2009
This paper proposes an auto flesh tone balance algorithm for the picture that is taken for people. General white balance algorithms bring neutral region into focus. But, other objects can be basis if its spectral reflectance is known. In this paper the basis for white balance is human face. For experiment, first, transfer characteristic of image sensor is analyzed and camera output RGB on average face chromaticity under standard illumination is calculated. Second, Output rate for the image is adjusted to make RGB rate for the face photo area taken under unknown illumination RGB rate that is already calculated. Input tri-stimulus XYZ can be calculated from camera output RGB by camera transfer matrix. And input tri-stimulus XYZ is transformed to standard color space (sRGB) using sRGB transfer matrix. For display, RGB data is encoded as eight-bit data after gamma correction. Algorithm is applied to average face color that is light skin color of Macbeth color chart and average color of various face colors that are actually measured.
As high quality digital cameras become readily available, digital cameras are being used not only for simple picture recording but also as information storing media in various fields. However, due to the fact that the spectral responses of the camera sensors are different from color matching functions of the CIE standard observer, the color can not be measured using these cameras. This study shows a method for converting camera image to sRGB image, in which color information is preserved. The transfer matrix between camera output signals and CIE stimulus values was determined using a multiple regression method with Macbeth ColorChecker as target colors. The CIE stimulus values for camera output signals can be mapped with a transfer matrix, and these values are converted to sRGB signals. As the result of testing a Kodak DC220 digital camera, the average color difference of Macbeth ColorChecker between true and displayed colors was 2.1 $\Delta$$E_{ab}$$^{*}$.$^{*}$.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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제23권1호
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pp.37-51
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2005
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.
In this paper, we propose a variable RGB interleaving technique for efficient data transmission in LED based visible light communication system. Visible light communication systems that utilize light as a resource for data transmission are affected by the nature of light and the three primary colors of light. However, the nature of light, such as light reflection, diffraction, and superposition, causes interference of the data to be transmitted, causing burst errors in the data. Such a problem causes the BER performance of the visible light communication system to degrade. To solve these problems, this paper attempts to utilize the variable RGB interleaving technique. Through variable RGB interleaving, data burst errors can be reduced and inter channel interference in a visible light communication system can be reduced. In addition, if the proposed system is applied to meet the QoS that depends on the importance of data or the requirements of the user, it can provide QoS requested by the user and enable efficient data transmission.
Smoke detection plays an important role for the early detection of fire. In this paper, we suggest a newly developed method that generated LBPV(Local Binary Pattern Variance)s as special feature vectors from RGB contrast images can be applied to detect smoke using SVM(Support Vector Machine). The proposed method rearranges mean value of the block from each R, G, B channel and its intensity of the mean value. Additionally, it generates RGB contrast image which indicates each RGB channel’s contrast via smoke’s achromatic color. Uniform LBPV, Rotation-Invariance LBPV, Rotation-Invariance Uniform LBPV are applied to RGB Contrast images so that it could generate feature vector from the form of LBP. It helps to distinguish between smoke and non smoke area through SVM. Experimental results show that true positive detection rate is similar but false positive detection rate has been improved, although the proposed method reduced numbers of feature vector in half comparing with the existing method with LBP and LBPV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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