• 제목/요약/키워드: 색상 공간

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영국정원에서의 색상중심의 재식설계방법 - 먼스태드 우드, 시싱허스트, 그레이트 딕스터, 히드콧 매너를 중심으로 - (A Study on the Method of Color-centered Planting Design in the English Gardens - Focusing on Munstead Wood, Sissinghurst, Great Dixter, Hidcote Manner -)

  • 박은영
    • 한국전통조경학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.102-112
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    • 2010
  • 정원의 재식설계(planting design)는 환경과 식물의 생리적인 특징을 파악하고, 그 식물이 가지고 있는 색채, 질감, 형태의 심미적인 호기심에서부터 출발하여 다른 식물들과의 관계를 어떻게 해야 하는지 결정해야 한다. 많은 디자이너들은 전통적으로 색상요소를 중점적으로 구상하는 경향이 있다. 본 연구는 제킬(Gertrude Jekyll)의 먼스태드 우드(Munstead Wood), 비타(Vita Sackvill-West)의 시싱허스트(Sissinghurst), 로이드(Christopher Lloyd)의 그레이트 딕스터(Great Dixter), 존스턴(Lawrence Johnston)의 히드콧 매너(Hidcote Manner)의 4개의 정원을 사례로 한다. 먼스태드 우드의 플라워 보더(flower border)는 끝에 연한 회색과 파란색을 식재하고, 중심으로 갈수록 화려한 빨간색과 오렌지색의 강한 클라이맥스를 만들고 있다. 기존에 등한시했던 흰색과 파란색을 사용하였다. 시싱허스트는 그 이전까지 거의 사용되지 않던 퍼플색(purple color)을 사용하였으며, 딕스터에서는 원래 놓여있던 마젠타색과 동시에 뚜렷한 오렌지색의 혼합으로 기존에 형성되어 있는 색에 대해서 충격을 느끼게 하고, 병치를 통해 원하는 효과를 이룰 수 있게 하였다. 히드콧 매너는 강력한 레드 보더(Red border)를 탄생시켰다. 4명의 작가들은 관찰자의 진행방향에 따라 섞이는 색의 배열, 색의 조절을 통해 정원이 실제보다 크거나 작게 느껴질 수 있는 공간체험을 위해서 색을 사용하였다. 인식 공간에서 주색상과 부차적 색상을 혼합하여 배열할 때, 감상자로 하여금 머릿속에 총체적으로 인식하는 기법을 사용하였다. 재식설계에서 시간은 계절을 유지하여 연출하자는 것으로 주제 색상을 전개할 때, 색상 그라데이션을 사용하거나 색상대비 효과를 유도한다. 또, 재식설계에서 공간은 색상의 구역을 정하는 방식으로 이루어졌다.

Ostwald 색채 조화론을 이용한 조화색 추천 (Suggestion of Harmonious Colors Based on Ostwald Color Harmony Theory)

  • 이정현;김성환;이준환
    • 감성과학
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    • 제10권1호
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    • pp.37-47
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    • 2007
  • 색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.

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색상과 모양 특징을 이용한 효율적인 이미지 검색기법 (Efficient Image Search Technique Using Color and Shape Feature)

  • 조범석;박영배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.163-165
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    • 2000
  • 내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.

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불필요한 이미지 정보 제거와 마스크를 이용한 빈 공간의 색상 보간에 관한 연구 (A Study on the Removal of Unnecessary Image Information and a Mask to Interpolate the Color of the Empty Space)

  • 박현국;이강만
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.583-586
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    • 2019
  • 사진 촬영이나 영상에서의 단일이미지를 저장할 때, 결과이미지에 사용자가 중점을 둔 이미지 정보를 훼손하는 불필요한 장애물이 존재하는 경우가 있다. 본 논문에서는 훼손된 이미지의 정보를 복원하기 위해 불필요한 부분을 표시하여 제거하고, 그 결과 빈 이미지 공간을 근접한 색상 정보를 이용해서 보간하여 손상된 이미지를 최대한 복원할 수 있도록 구현했다.

지역적 유사도를 이용한 이미지 색상 정보 추출 (Extraction of Color Information from Images using Grid Kernel)

  • 손정우;박성배;김상수;김구진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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    • pp.182-187
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    • 2007
  • 본 논문에서는 이미지 상에 나타난 색상 정보를 추출하기 위한 새로운 커널 메소드(Kernel method)인 Grid kernel을 제안한다. 제안한 Grid kernel은 Convolution kernel의 하나로 이미지 상에 나타나는 자질을 주변 픽셀에서 나타나는 자질로 정의 하고 이를 재귀적으로 적용함으로써 두 이미지를 비교한다. 본 논문에서는 제안한 커널을 차량 색상 인식 문제에 적용하여 차량 색상 인식 모델을 제안한다. 이미지 생성시 나타나는 주변 요인으로 인해 차량의 색상을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 이미지가 야외에서 촬영되기 때문에 시간, 날씨 등의 주변 요인은 같은 차량이라 하더라도 다른 색상을 보이게 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 Grid kernel이 적용된 차량 색상 인식 모델은 이미지를 HSV (Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 사상하여 명도를 배제하였다. 제안한 커널과 색상 인식 모델을 검증하기 위해 5가지 색상을 가진 차량 이미지를 이용하여 실험을 하였으며, 실험 결과 92.4%의 정확율과 92.0%의 재현율을 보였다.

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색상 기울기 배경 모델 기반 안정적 동적 객체 윤곽 추출 (Robust Contour Extraction of Moving Object based on Hue Gradient Background Model)

  • 이제성;문규형;최유주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.261-264
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    • 2006
  • 본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

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직접 볼륨 렌더링을 위한 CNN 기반 TF 색상 매핑 (TF color mapping for direct volume rendering with CNN)

  • 김석연;장윤
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.25-32
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    • 2021
  • 직접 볼륨 렌더링은 볼륨 표면의 연산 없이 2차원 공간에 투영하여 렌더링 한다. 직접 볼륨 렌더링에서 전이함수(TF)는 볼륨에 색상과 투명도와 같은 광원 특성을 할당하는데 활용된다. 하지만 초보자가 TF를 조작하여 볼륨데이터를 파악하고 색상을 할당하기까지 오랜 시간이 필요합니다. 본 논문에서는 직관적인 볼륨 렌더링을 위해 인터넷에서 수집한 이미지를 사용하여 TF에 볼륨의 색상을 매핑하는 접근 방식을 제안한다. 또한 우리는 K-means 클러스터링을 활용한 색상 추출 방법을 토의한다.

다시점 비디오의 휘도 및 색차 성분 불일치 보상을 위한 히스토그램 매칭 기반의 전처리 기법 (New Prefiltering Methods based on a Histogram Matching to Compensate Luminance and Chrominance Mismatch for Multi-view Video)

  • 이동석;유지상
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권6호
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    • pp.127-136
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    • 2010
  • 다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.

AR 객체인식 기술을 위한 지역가변이진화와 색상 군집화 기반의 객체 추출 방법 (Local variable binarization and color clustering based object extraction for AR object recognition)

  • 조재현;안현우;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.481-483
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    • 2018
  • AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.

잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 (Spatially Adaptive Color Demosaicing of Noisy Bayer Data)

  • 김창원;유두식;강문기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권2호
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    • pp.86-94
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    • 2010
  • 본 논문은 잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 방법을 제안한다. 센서의 잡음은 색상 보간 과정에 영향을 미쳐서 결과 영상의 열화를 초래하기 때문에 센서의 잡음이 색상 보간 방법에 고려됨으로써 고해상도의 영상을 획득할 수 있다. 알고리즘의 성능 향상과 연산량의 효율성을 높이기 위해서 베이어 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 각각 구분한다. 영역에 따라 다른 마스크를 이용하여 국부 통계치를 계산하게 되고, 이를 이용해서 보간 오류가 최소화 되도록 G 색상을 보간한다. 잡음제거를 위해서는 수정된 Non-Local 평균 필터가 사용된나. R파 B 색상은 잡응이 제거되고 보간된 G 색상파 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 변에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.