본 연구에서는 시각디스플레이에서 단어와 배경간의 밝기, 대비부호, 색상 차이가 가독성 및 감성에 미치는 효과를 살펴보았다. 실험 1에서는 밝기차이(대, 중, 소)${\times}$대비부호(정적, 부적) 조건에 따른 가독성, 심미성, 선호도의 효과를 알아보았다. 실험 1의 결과, 밝기 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였다. 실험 2에서는 실험 1 조건에 네 가지 색상 요인(초록, 빨강, 노랑, 파랑)을 추가하여 수행하였다. 그 결과 가독성에서는 밝기와 대비부호의 주효과, 밝기와 대비부호간의 상호작용효과가 유의미하였으며, 심미성과 선호도에서는 밝기, 대비부호, 색상의 주효과, 밝기와 색상간의 상호작용효과가 유의미하였다. 즉 밝기의 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였으며, 정적대비가 부적대비에 비해 가독성, 심미성, 선호도가 더 좋았으며, 색상은 빨강, 파랑, 초록, 노랑 순으로 심미성과 선호도가 높은 결과를 보였다. 또한 가독성에서 밝기와 대비부호간의 상호작용효과는 밝기의 차이가 작은 조건에서 부적대비가 정적대비보다 반응시간이 길게 나타났기 때문인 것으로 보인다. 심미성과 선호도에서 밝기와 색상간의 상호작용효과가 나타난 것은 밝기 차이가 작은 조건에 비해 큰 조건에서 색상에 따른 심미성효과가 유의미하게 차이가 있었기 때문인 것으로 보인다. 실험 3에서는 텍스트 디자인과 단일색을 대상으로 18개의 감성 어휘를 평정하게 하여 감성의 유사성을 측정하였다. 그 결과, 특정 색이 지닌 주관적인 느낌이 텍스트 디자인에 잘 반영되기 위해서는 배경에 그 색을 사용하는 것이 더 적절하다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 다양한 색상을 가지는 입력 영상의 화질올 잘 유지하면서, 객체들 간 시각적인 차이를 뚜렷하게 표현하기 위해 색의대비 기반 템플릿을 이용하는 색상 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 CIE $L^{\ast}a^{\ast}b^{\ast}$색상 공간 중 유채색의 $a^{\ast}b^{\ast}$평면상에 분포된 입력 영상파 템플릿의 색상 데이터를 이용한다. 템플릿은 색상간의 대비효과를 고려하여 만들어지며, 사용자가 임의로 지정한 가준 색상들을 기반한 그라데이션 영상의 색상 분포를 표시하는 칙선 또는 곡선의 형태를 가진다. 또한, 만들어진 템플릿을 스플라인 곡선으로 모델링하고, 모텔링된 곡선의 제어점을 변형함으로써 간단하게 다른 기준 색상을 가지는, 새로운 탱플릿을 만들 수도 있다. 탬플릿을 이용한 색상 변환은 회귀분석과 칼라 매칭을 통해 이루어지며, 입력 영상의 색상분포를 템플릿의 색상 분포와 유사하게 변형함으로써 입력 영상의 색상 일관성올 유지하였다.
본 연구는 착색렌즈의 광투과율에 따른 명소시 대비감도의 변화를 분석하여 색렌즈를 착용할 때 색상에 따른 적절한 광투과율 기준을 제시하고자 하였다. 정상 시기능을 가진 남자 24명과 여자 13명을 대상으로, 광투과율 80~90%, 60~80%, 43~60%, 30~43%로 착색된 4개의 색렌즈(회색, 갈색, 적색, 녹색)를 순서대로 착용시키고 F.A.C.T. 시표를 이용하여 대비감도 검사를 실시하였다. 검사 결과, 광투과율이 감소될수록 대비감도는 감소되었고, 시감도는 갈색이 가장 높은 것으로 나타났고, 반대로 적색이 가장 낮은 것으로 나타났다. 대비감도 검사결과를 고려한 색상별 권장 광투과율은 갈색, 회색과 녹색 38% 이상, 적색 52% 이상인 것으로 나타났다. 이러한 결과들로 보아 일상생활에서 눈을 보호할 목적으로 색렌즈를 선택할 때 색상과 그 색상에 적절한 광투과율이 고려되어야 한다.
눈에 띄는 인상적인 사진을 만들기 위해서는 명도와 색상 대비를 통해 주제를 강조하는 방법, 타이밍, 보조피사체 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 그 중 색상 대비란 조합된 색에 의해 주제가 시각적으로 두드러지게 나타나는 것을 말하면 명도 대비는 주변의 발기와 주제의 밝기가 대비를 이뤄 주제가 배경으로부터 돋보이도록 만드는 기법을 말한다. 특히 하나의 움직임 속에서 서로가 균형을 이루고 있는 단 하나의 순간을 찾아내는 타이밍 또한 인상적인 사진을 만드는 요건이다.
본 연구는 웹문서에서의 색상 대비에 관한 것이다. 부분적 시각장애자, 노인 및 색각 이상자로 특정한 색의 조합을 인식하는 능력이 떨어지는 경향이 있다. 정상적인에게는 명확하게 대비되는 두 색상이 시각적 결합을 가진 자에게는 잘 구별되지 않을 수 있다. 전자 문서를 저작하는데 있어 색상에 대한 혼란을 줄이는 가장 중요한 방법은 색상의 대비를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 아리스, 클리스틴과 마이크로 소프트의 서로 다른 3가지 방식을 비교 분석하여 고찰한다.
본 논문은 3차원 TV에 있어서, 인간의 색 순응에 근거하여 3차원 재생 방식에서도 2차원 재생 방식의 색상을 재현하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 제안한다. 이를 위하여 각 재생 방식에 따라 동일한 128단계의 무채색 색표를 이용한 색상 요소 입출력 관계 곡선을 측정 및 모델링하였고, 그 오차를 보정하기 위한 색상 톤 매핑 연산자를 도출하였다. 또한 도출된 색상 톤 매핑 연산자에 의한 색 포화 및 색 대비 왜곡을 완화하기 위하여 동적 영역 정규화를 실시하였다. 이를 통해 기존 3차원 영상 대비 10.13dB의 PSNR 개선 효과를 확인 할 수 있었다.
본 연구는 아동들이 선호하는 색상을 초등학교의 사용시 과연 현재 적용되고 있는 색상과 이론적 배경에서의 색상이론이 면적대비에 상응하는 것인가에 대한 연구이다. 본 연구에서는 VR-Test를 통하여 아동의 색채선호 색상이 건물외벽에 적용시 면적효과에 따라 색채선호도의 변화량을 측정하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 착색렌즈의 광투과율에 따른 명소시 대비감도의 변화를 분석하여 색렌즈를 착용할 때 색상에 따른 적절한 광투과율 기준을 제시하고자 하였다. 정상 시기능을 가진 남자 24명과 여자 13명을 대상으로, 광투과율 80~90%, 60~80%, 43~60%, 30~43%로 착색된 4개의 색렌즈(회색, 갈색, 적색, 녹색)를 순서대로 착용시키고 F.A.C.T. 시표를 이용하여 대비감도 검사를 실시하였다. 검사 결과, 광투과율이 감소될수록 대비감도는 감소되었고, 시감도는 갈색이 가장 높고 적색이 가장 낮은 것으로 나타났다. 대비감도 검사결과를 고려한 색상별 권장 광투과율은 갈색, 회색과 녹색 38% 이상, 적색 52% 이상인 것으로 나타났다. 이러한 결과들로 보아 일상생활에서 눈을 보호할 목적으로 색렌즈를 선택할 때 색상과 그 색상에 적절한 광투과율이 고려되어야 한다.
본 논문에서는 분별력 있는 색상 채널 선택을 통한 두드러진 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 우선 분별력 있는 색상 채널의 선택을 위해 입력영상을 10개의 색상 채널로 변경하고, 각 채널을 NxN 블록으로 나눈다. 그리고 각 채널에서 나누어진 N 블록을 외각 블록, 중앙 블록으로 선정하고 중앙-외각 블록간의 대비와 외각 블록의 표준편차 정보를 이용하여 색상 채널 경쟁을 한다. 색상 채널 경쟁을 통해 선별된 K개의 색상 채널을 이용하여 특징맵을 만들고 이를 조합하여 두드러진 맵을 얻는다. 실험에서는 제안된 방법을 총 1000장의 자연 영상에 적용하여 성능을 평가하였으며, 83%의 평균 정확도를 보임으로써 기존 방법들보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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