• 한국인쇄학회지
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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.

• 한국안광학회지
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• 제17권4호
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• pp.425-433
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• 2012

목적: 광과민성 증후군자를 위한 가상 색 오버레이, 필름 오버레이, 색 렌즈나 색안경의 기초 설계. 방법: 필름오버레이 3종류에 대한 광학적 특성 측정을 통한 sRGB, RGB 값 도출. 백색종이, IT기기 백색화면 적용시와 투과모드시의 색도 관계 분석 결과: 구현 가능한 sRGB와 RGB값을 얻었다. 백색종이나 IT기기의 백색화면을 배경으로 얻은 색도와 필름 자체의 색도는 달랐으나, 일정한 관계 패턴을 보였다. 광투과율은 Intuitive Overlays가 단일 색에서 59%-79%로 가장 높았고, 광반사율은 Reading Ruler가 평균 8%로 가장 낮았다. 결론: 측정된 데이터를 보정하여 계산된 sRGB와 RGB값은 실제 보조도구를 구현하는데 직접 사용할 수 있다. 광투과율은 IT기기의 가상 오버레이의 투명도인 ${\alpha}$값을 산출하는데 사용될 수 있다. IT기기에서는 디스플레이 장치의 백색 화면과 이론적 백색의 색도 차이가 너무 크면 가상 색 오버레이 구현에서 기기의 백색 특성을 고려할 필요가 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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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.

• 한국인쇄학회지
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1040-1048
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• 2009

본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.

• 한국광학회지
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• 제15권2호
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• pp.183-189
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• 2004

고화질 디지털 카메라가 널리 보급되면서 디지털 카메라는 단순한 영상 기록 장치가 아닌 정보 저장 매체로써 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 디지털 카메라의 분광 감도가 표준 관측자의 색 일치 함수와 다르기 때문에 카메라로는 색이 정확하게 측정될 수 없다. 본 연구는 카메라 이미지를 피사체의 색 정보를 지니고 있는 sRGB 이미지로 변환하는 방법에 관한 것이다. 디지털 카메라의 출력 신호와 CIE 삼자극치간의 변환 행렬은 Macbeth ColorChecker 24색을 기준 색으로 하여 다중 회귀법을 사용하여 구하였다. 변환 행렬을 이용하여 카메라의 출력 신호로부터 피사체의 실제 색을 찾아내어 이상적인 sRGB 표준 모니터에 정확하게 나타낼 수 있는 RGB 데이터로 변환하였다. Kodak DC220 디지털 카메라로 생성된 Macbeth ColorChecker의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 2.1 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 시험 색표로 사용된 IT8 Reference KIT(286색)의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 4.6 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 로 계산되었다. ab/$^{*}$ 로 계산되었다.

• 한국인쇄학회지
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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.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.167-172
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• 2017

본 논문에서는 LED 기반의 가시광 통신 시스템에서 효율적인 데이터 전송을 하기 위해 가변적인 RGB 인터리빙 기법을 제안하였다. 빛을 데이터 전송의 자원으로 활용하는 가시광 통신 시스템은 빛의 성질과 빛의 3원색의 영향을 받게 된다. 그러나 빛의 반사, 회절 그리고 중첩과 같은 빛의 성질은 전송하고자 하는 데이터의 간섭을 발생시켜 데이터의 Burst error를 발생시키게 된다. 이러한 문제점은 가시광 통신 시스템의 BER 성능을 열하 시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문은 가변적인 RGB 인터리빙 기법을 활용하고자 한다. 가변적인 RGB 인터리빙을 통하여, 데이터의 Burst error를 줄일 수 있으며, 가시광 통신 시스템의 채널 간 간섭을 줄일 수 있다. 또한, 데이터의 중요도나 사용자의 요구사항에 따라 달라지는 QoS를 만족하기 위해 제안 시스템을 적용하면 사용자가 요구하는 QoS를 제공할 수 있으며 효율적인 데이터 전송을 할 수 있게 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.81-86
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• 2024

영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1197-1204
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• 2015

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.