현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
얼굴에서 병색을 찾는 한의학의 망진 분야는 아직도 임상의의 주관적인 판단에 의해 진단이 행해지고 있다. 이 를 위해 본 논문에서는 찰색 분야에 대한 정량화, 객관화 작업을 행하고자 한다. 특히 그 간 찰색에 대한 연구 중 가장 큰 문제로 지적 되어온 다양한 환경에서의 색채현성 확보의 어려움 그리고 질환과 찰색간의 유의성 입증을 위한 질환자와 정상인간의 색 분석의 난점을 해결하고자 한다. 즉, 객관성 있는 색 재현 및 색 분석 결과를 얻기 위해 기존의 색 분석 방식이 아닌 새로운 색 분석 방식을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 CIE Lab색 체계를 적용하여 색 분석을 행하고 안면의 각 부위와의 색차를 구하여 이를 정상인과 질환자군의 비교 분석을 실시하여 기존 방법들의 단점을 극복하고자 한다. 연구는 실험 대상자를 정상인과 신장 질환자로 구분하여 자료를 수집하여 분류 하였으며 특히 신장질환을 중심으로 실험을 수행하였다. 끝으로 실험 결과의 분석 및 비교를 통하여 자료 수집 환경에 관계없이 얼굴 각 부위에 대해 색차를 통한 질환 진단의 유효성을 입증 하고자 한다.
본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.
In this work, we synthesize brilliant yellow color ${\alpha}$-FeOOH by controlling the rod length and core-shell structure. The characteristics of ${\alpha}$-FeOOH nanorods are controlled by the reaction conditions. In particular, the length of the ${\alpha}$-FeOOH rods depends on the concentration of the raw materials, such as the alkali solution. The length of the nanorods is adjusted from 68 nm to 1435 nm. Their yellowness gradually increases, with the highest $b^*$ value of 57 based on the International Commission on Illumination (CIE) Lab system, by controlling the nanorod length. A high quality yellow color is obtained after formation of a silica coating on the ${\alpha}$-FeOOH structure. The morphology and the coloration of the nal products are investigated in detail by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, UV-vis spectroscopy, and the CIE Lab color parameter measurements.
Purpose: The purpose of this study was to compare color parameters of different fabrication method of Lava ceram powder, Lava DVS blocks, IPS e.max ceram and IPS e.max zirpress. Methods: The three available shades(A1, A2, A3.5) of Lava & Kavo zirconia blocks were examined. For each of three colors, three different thickness were tested, 5 times of measurement frequency. The measurements were made using a spectrophotometer equipped with an integrating sphere using the CIE $L^*$, $a^*$, $b^*$ colorimetric system. Results: Lava build-up group and Lava DVS group showed clinically perceived color difference, on the other hand IPS e.max build-up group and IPS e.max zirpress group did not show clinically perceived color difference to shade allowed on core. When the thickness of porcelain veneer increased from Lava and IPS e.max groups, color differences(${\Delta}E$) were decreased. Conclusion: All-ceramic system has color characteristics that clinicians have to consider when selecting materials. Also, manufacturers of different porcelain systems must make every effort to achieve color reproducibility.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
Purpose: The purpose of this study was to compare color correspondence of different sizes of Vita Mark II$^{(R)}$ and TriLuxe$^{(R)}$ Feldspar blocks. Methods: The three commercially available shades(1M2, 2M2, 3M2) of Mark II & TriLuxe blocks for the CEREC$^{(R)}$ CAD/CAM system were examined. For each of three colors, three different sizes were tested, 5 blocks each. The measurements were made using a spectrophotometer equipped with an integrating sphere using the CIE $L^*$, $a^*$, $b^*$ colorimetric system. Results: The $L^*$, $a^*$, $b^*$ value of Vita Mark II$^{(R)}$ ceramic block showed significantly higher than TriLuxe$^{(R)}$ ceramic block(p<0.05). In comparing the Vita Mark II$^{(R)}$ specimen of the three different shade, color differences between materials(${\Delta}E^*$) showed the lowest value of 2.09, and the highest was 2.24. ${\Delta}E^*$ values of the materials of Vita Mark II$^{(R)}$ were higher than 2. As the size of ceramic block differed, the color correspondence of Vita Mark II$^{(R)}$ showed statistically significant difference but, this result is clinically acceptable. Conclusion: All the different sizes of the different shades of Vita TriLuxe$^{(R)}$ blocks for the CEREC$^{(R)}$ system showed the high degree of color correspondence necessary in industrially prefabricated CAD/CAM blocks. The results of the present study suggested that it would be necessary to establish the reproducible and constant color specification system for an esthetic restoration.
제1~3색각 이상 검사용 Farnsworth Dichotomous Test Panel D-15의 칼라분석을 위하여 380~780 nm의 반사광 spectrum 세기를 측정하여 CIE system을 도입하였다. Panel D-15의 색상변환은 650nm 이상, 500~600 nm, 400~450 nm의 3개 파장영역의 광 반사율 세기에 의존한다. 반사 spectrum으로부터 3극치 X, Y, Z 값, 보색 평면과 명암축으로 하는 3차원 CIELAB system의 $L^*a^*b^*$와 Lab 값, CIELUV system $U^*V^*$ 값, 색도도 좌표 x, y 값을 구했다.
This study investigated the optical characterization of water types based on Jerlov's classification, employing the CIE colorimetric system. Digital visualization techniques were applied to articulate watercolor manifestations intuitively. The L* luminance parameter exhibited a discernible reduction from optical water type I III and from type 1 to 9, registering a range between 66 and 84. Analysis of color attributes in each optical water type revealed that in the transition from type I to III, the color a* values spanned from -7.43 to -8.32, while color b* values ranged from -2.97 to -3.33. a* values for optical water types 1 to 9 varied between -6.28 and -10.50, with corresponding b* values ranging from -2.51 to -4.20. Consequently, optical water type I, IA, IB, II, and III were discretely categorized by independent color values, as were optical water types 1, 3, 5, 7, and 9. The digitized representation of watercolor in this inquiry facilitated comprehensive information asso,o;atopm. The study highlights limitations in Jerlov's classification for representing watercolors in different ocean conditions. It emphasized the need to collect color data from various marine areas and formulate a novel color standard or method for comparing colors.
Boher, Pierre;Leroux, Thierry;Bignon, Thibault;Blanc, Pierre
Journal of Information Display
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제12권4호
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pp.179-190
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2011
A complete analysis of the color-viewing-angle properties of different displays is presented herein using color-viewing-angle measurements made with a Fourier-optics system. The color gamut in the CIE u'v' chromatic plane was computed for all the viewing angles. The introduction of the lightness using the $L^*a^*b^*$ color space allowed a more precise analysis of the emissive properties of each display. The displays can be directly compared using a common reference. The viewing-angle dependence can be analyzed in full detail using the on-axis values as reference. The gravity center behavior and area of the color hull were computed for a more precise evaluation and comparison.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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