In this work, we have simulated a 42-inch LED BLU which was based on 300 RGB LEDs. We have done an adjustment of LEDs' strip distance and a height of the top of the LED to the back of the LCD to get white color uniformity. So, we have changed simultaneously the distance between the top of the LEDs and the back of the LCD. Moreover, we set a fixed position for the horizontal of LED's pitch. And then, we have experimented and compared to our simulation data.
본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 색 정합을 위해서는 우선 영상의 색을 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리하여야 한다. 장치 의존적인 RGB 색 공간의 데이터에서 장치 독립적인 색 공간의 데이터를 얻기 위해서는 디스플레이 특성화 과정이 필요하다. 기존의 S-curve 모델을 이용하여 LCD를 특성화 하면 LCD의 비선형적인 계조 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 특성을 이용하여 S-curve 모델의 특성화 오차를 줄였다. 또한 모니터와 모바일 디스플레이간의 색 정합을 수행함으로써 색 표현력이 향상된 영상을 모바일 디스플레이에서 획득할 수 있었으며, 실험을 통하여 허용오차 내의 색 정합 LUT의 최소 크기가 64(4×4×4)라는 것을 확인하였다.
The purpose of our sensor system is to transparentize the large hydraulic manipulators of a six-ton dual arm excavator from the operator camera view. Almost 40% of the camera view is blocked by the manipulators. In other words, the operator loses 40% of visual information which might be useful for many manipulator control scenarios such as clearing debris on a disaster site. The proposed method is based on a 3D reconstruction technology. By overlaying the camera image from front top of the cabin with the point cloud data from RGB-D (red, green, blue and depth) cameras placed at the outer side of each manipulator, the manipulator-free camera image can be obtained. Two additional algorithms are proposed to further enhance the productivity of dual arm excavators. First, a color correction algorithm is proposed to cope with the different color distribution of the RGB and RGB-D sensors used on the system. Also, the edge overlay algorithm is proposed. Although the manipulators often limit the operator's view, the visual feedback of the manipulator's configurations or states may be useful to the operator. Thus, the overlay algorithm is proposed to show the edge of the manipulators on the camera image. The experimental results show that the proposed transparentization algorithm helps the operator get information about the environment and objects around the excavator.
Recent development of deep learning techniques for image generation has led to straightforward generation of sophisticated deepfakes. However, as a result, privacy violations through deepfakes has also became increased. To solve this issue, a number of techniques for deepfake detection have been proposed, which are mainly focused on RGB channel-based analysis. Although existing studies have suggested the effectiveness of other color model-based analysis (i.e., Grayscale), their effectiveness has not been quantitatively validated yet. Thus, in this paper, we compare the effectiveness of Grayscale channel-based analysis with RGB channel-based analysis in deepfake detection. Based on the selected CNN-based models and deepfake datasets, we measured the performance of each color model-based analysis in terms of accuracy and time. The evaluation results confirmed that Grayscale channel-based analysis performs better than RGB-channel analysis in several cases.
In semiconductor manufacturing field, all equipments have various sensors to diagnosis the situations of processes. For increasing the accuracy of diagnosis, hundreds of sensors are emplyed. As sensors provide millions of data, the process diagnosis from them are unrealistic. Besides, in some cases, the results from some data which have same conditions are different. We want to find some information, such as data and knowledge, from the data. Nowadays, fault detection and classification (FDC) has been concerned to increasing the yield. Certain faults and no-faults can be classified by various FDC tools. The uncertainty in semiconductor manufacturing, no-faulty in faulty and faulty in no-faulty, has been caused the productivity to decreased. From the uncertainty, the rough set theory is a viable approach for extraction of meaningful knowledge and making predictions. Reduction of data sets, finding hidden data patterns, and generation of decision rules contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks. In this research, a RGB sensor was used for diagnosis plasma instead of optical emission spectroscopy (OES). RGB data has just three variables (red, green and blue), while OES data has thousands of variables. RGB data, however, is difficult to analyze by human's eyes. Same outputs in a variable show different outcomes. In other words, RGB data includes the uncertainty. In this research, by rough set theory, decision rules were generated. In decision rules, we could find the hidden data patterns from the uncertainty. RGB sensor can diagnosis the change of plasma condition as over 90% accuracy by the rough set theory. Although we only present a preliminary research result, in this paper, we will continuously develop uncertainty problem solving data mining algorithm for the application of semiconductor process diagnosis.
본 논문에서는 DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 RGB 컬러 영상을 HSV 컬러 영상으로 변환한 다음 밝기 성분인 V 성분 영상에 DIP 연산자를 적용하여 V 성분 스케치 영상을 추출한다. 추출된 V 성분 스케치 영상은 시각적 편의를 위하여 반전과 대비 신장 과정을 거친다. S 성분 영상은 출력 컬러 스케치 영상의 컬러가 입력 영상의 컬러와 같으면서 약간 진하게 나타나도록 향상 과정을 거친다. 이들 S 성분 및 V 성분 영상들은 원래의 H 성분 영상과 함께 RGB 컬러 영상으로 변환되어 출력 컬러 스케치 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 영상에 대하여 원 영상의 컬러를 잘 살리면서 손으로 그린 스케치화와 유사한 컬러 스케치 영상을 생성함을 보여준다.
Ha Joo-Young;Kim Joo-Hyun;Yang Hoon-Gee;Kang Bong-Soon
한국통신학회논문지
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제31권3C
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pp.264-270
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2006
In this paper, we propose the modified display color control system using white point line, boundary lines and S-shaped curves to emphasize blue and red tone colors on CIE1931 diagram. The proposed system divides RGB gamut into movable area and non-movable area by using boundary lines. The colors in movable area are moved into right side or left side along quadratic curve to change the bluish (or reddish) color to more bluish (or more reddish), while those in non-movable area are excepted from color control to prevent skin color from changing. The loci of the quadratic curves are very similar to the arc of the white-point line which connects all points that represent the chromaticities of a black body radiator at different temperatures and is also called the black body locus. The RGB gamut extension by movement of chromaticity coordinate can improve color reproducibility. Therefore in the case of application to LCD, the display shows excellent performance because the LCD's color reproducibility is comparatively lower than that of other display systems. The proposed system is also experimentally demonstrated with Xilinx Virtex FPGA XCV2000E- 6BG560 and the TV set.
This study conducted to monitor decomposition process of the charomatophore pollution solution of an animal slurry by using a CCD camera. After the solution was put into test tube, the images(R, G, B, H, L, S) values of the solution were measured by the imgae processing system, and those of it\`s optical density were measured for three hours to be decomposed by microscopic organism. The values of measured for three hours to be decomposed by microscopic organism. The values of measured images(R, G, B, H, L, S) were analysed and compared with those of the optical density. Some of the results are as follows. 1. High correlation coefficients, which analyzed by using data on linear equations, were 0.9557 and 0.9672. They were decreased regularly in this R-value experiment of RGB level. The microscopic organism in this experiment was effective for decomposition of the red charomatophore pollution solution. 2. The values of all correlation coefficients from relationship between RGB-value and optical density were more than 0.95 except H-values. RGB-values, which were average values of summed R, G, B values, had correlation coefficients of 0.9863, 0.9937. These results showed so good relationship that decomposition process of charomatophore pollution solution could be monitored by a image processing system.
본 논문은 표준 디스플레이를 이용한 OLED의 색재현성 모델링을 제안한다. 비표준 RGB 디스플레이의 종류는 매우 다양하게 있으며, 그 색 재현 특성은 삼원색 좌표와 기준 백색 좌표 등 여러 가지 요인에 의해서 다르게 나타난다. 본 논문에서는 변환 매트릭스를 이용하여 OLED 디스플레이의 색 재현 특성을 표준 디스플레이에 재현할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서 제안된 알고리듬을 이용하면, 색 재현 특성을 사전에 시뮬레이션으로 확인할 수 있으므로, 기존 디스플레이의 성능 향상이나, 새로운 디스플레이를 개발할 때 매우 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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