The LCD backlight technique using light-emitting diode(LED) has been studied in the recent backlight market. The white light is need for LCD backlight and it is generally implemented by combining the RGB-LEDs to obtain the high brightness. However, RGB-LEDs have different color characteristics for the current and temperature variations, which results in the color shift problem. The color shift characteristics of RGB-LEDs for the current and temperature variations are investigated in this paper. This result can be used to control the color of backlight system using RGB-LEDs.
In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After the input device underwent a color transformation, a $3\;{\times}\;20\;size$ matrix was used in a linear multiple regression and the scanner's color representation of scanner was better than a digital still camera's color representation. When using the sRGB color space, the original copy and the output copy had a color difference of 11. Therefore it was more efficient to use the linear multiple regression method than using the sRGB color space. After the input device underwent a color transformation, the additivity of the LCD monitor's R, G and B signal value improved and therefore the error in the linear formula transformation decreased. From this change, the LCD monitor with the GOG model applied to the color transformation became better than LCD monitors with other models applied to the color transformation. Also, the color difference varied more than 11 from the original target in CRT and LCD monitors when a sRGB color transformation was done in restricted conditions.
색 정보 전달의 호환성을 위해 채택된 sRGB 색공간은 수많은 컴퓨터 시스템 및 주변 멀티미디어 장치들에 효율적인 색 정보 전달을 가능하게 한 표준이다. 하지만 현재 우리가 일반적으로 사용하고 있는 디스플레이 모니터는 sRGB의 표준과 다른 비 표준 삼원색과 감마 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 비표준 디스플레이를 sRGB 표준의 화상 색에 좀 더 가까운 색을 재현하기 위한 오차 보정 행렬을 제안한다. 제안한 색도 오차 보정 행렬을 이용한 방법을 적용한 실험 결과, 비 표준 디스플레이에 재현된 영상에서의 색 재현 오차가 감소하는 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 MFOS라 명명한 다중센서 기반의 서리 관측 시스템의 고안 및 설치를 통해 서리의 자동 관측 가능성 및 실제 서리 발생 시 관련 영상 자료를 제시하였다. MFOS의 구성은 RGB 카메라, 열화상 카메라, LWS이며, 각 장비들은 서로 상보적인 역할을 수행한다. 서리 발생 전 장비의 시험 운영을 통해, 무강수 사례인 경우 높은 상대습도를 유지할 때 LWS의 전압값은 증가하였고, 특히 주변의 농수로로 인해 높은 상대습도가 유지되는 가평군 관측지에서 크게 증가하였다. RGB 카메라 이미지에서는 일출 전과 일몰 후에 LWS와 지표면을 관측할 수 없었으나 나머지 시간에 대해서는 가능하였다. 강수 사례의 경우 강수 기간 동안 LWS의 전압값은 급격하게 증가하였고, 강수 종료 후 감소하였다. RGB 카메라 이미지는 강수 현상과 상관없이 LWS와 지표면을 관측하였다. 반면, 열화상 카메라의 경우 강수 현상으로 인해 이미지 촬영은 되었지만 LWS와 지표면을 관측하지 못했다. 실제 서리가 발생한 사례의 자료를 통해, LWS의 전압값이 서리에 해당하는 범위보다 높더라도 RGB 카메라가 서리의 지표면 및 장비 표면 발생을 관측할 수 있는 것으로 나타났다.
LED는 오랫동안 가전제품이나 각종 기계의 표시소자로 사용되어 왔으나, 최근 LED가 고취도화 되면서 LED를 이용한 조명제품 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RGB LED를 이용한 LED 전구를 설계하기 위해 광학설계 프로그램 LightTools을 이용하였다. RGB LED의 비율과 배치에 따른 태양광과 비슷한 백색광을 얻기 위해 RGB LED의 비율을 R:G:B=1:1.5:3, 하여 CIE 색좌표 x:y=0.342: 0.291, 색온도 5100[K]의 값을 얻었다. RGB LED의 대칭, 원형, 간격별 배열에 따른 배치를 통하여 색좌표 x:y= 0.337: 0.297인 백색광을 얻었다. 이 같은 결론을 바탕으로 RGB LED전구를 설계하였다.
본 논문에서는, Visible Light Communication (VLC)시스템에서 LED의 Mixture ratio 및 통신 거리에 따른 성능저하를 보상하여 QoS를 만족하는 방법에 대하여 연구하였다. VLC 시스템은 기존 조명의 기능을 수행하는 LED를 사용하여 통신의 기능까지 동시에 구현할 수 있는 새로운 통신 방식이다. LED의 RGB(Red Green Blue)광원을 통하여 신호를 전송하는 방법으로, 각 소자들의 RGB Mixture ratio에 따라서 LED의 색상 및 BER성능이 결정된다. 그러나 이러한 Mixture ratio에 따라 각각의 채널 상태가 달라지고, 채널별 도달거리가 증감한다. 따라서 기존의 시스템처럼 고정적으로 채널을 할당하여 송신하는 경우 서비스 품질의 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이 논문에서는 LED의 RGB Mixture ratio에 따른 채널 및 통신 거리에 따른 수신 성능을 분석하고, Infrared(IR)을 이용한 사용자 피드백을 통해 통신 거리에 따른 RGB Channel allocation을 통해 능동적으로 신호를 전송함으로써, 시스템의 성능 향상과 QoS를 만족하는 기법을 연구하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1011-1025
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2014
A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.
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.
HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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